反其道而行：重新調整我的 RSS Reader，以及讓 Gemini Spark 幫忙消化摘要 Rethinking My RSS Reader: From Cloudflare Worker to Gemini Spark Summaries
本來是想要聊聊看，現在大家都在做一大堆記帳程式，但我反而比較想反其道而行，重新調整自己的 RSS Reader。
I originally wanted to talk about how everyone seems to be building expense-tracking apps right now, but I wanted to go the other way and rethink my own RSS Reader instead.
最初的想法是想用 LLM 把它做成類似報紙的形式，或者是像 Ground News 那樣正反面都有比較的視角，但仔細想想之後實在是太麻煩了。
My initial idea was to use an LLM to turn it into something like a newspaper, or offer multiple perspectives like Ground News, but when I gave it more thought, that felt way too tedious.
所以就回歸初心，使用 Cloudflare Worker 幫我自動比對、收集每天新的 RSS 推播到我的 Telegram。
So I went back to basics and used a Cloudflare Worker to automatically match, collect, and push new daily RSS items to my Telegram.
最近運作了兩三個月感覺還不錯，發現其實 RSS 訂閱內容也已經是我看得懂的標題，所以沒有必要再用 LLM 去重新分類什麼的。結果 Cloudflare 給的 AI Neuron 又沒有地方可以消耗了……
It’s been running for two or three months now and working quite well. I realized the feed titles are already straightforward enough for me to understand, so there was no real need to bring in an LLM to re-categorize everything. That left the AI Neurons included with Cloudflare with nowhere to be spent…
但是在最近有一個很大的轉變，那就是 Hermes Agent 的出現。本來有開始考慮要把 Reader 的功能丟給 Agent 進行，但後來想一想，有現成雲端服務不用，我幹嘛拿自己的機器來跑？
Recently, though, things took a turn with the arrival of Hermes Agent. I briefly considered handing the reader’s tasks over to an agent, but then thought: why burn local machine resources when there are cloud services readily available?
然後就想到了最近剛好出了 Gemini Spark，於是乾脆再從 Worker 每天產生 Markdown 檔案傳送到 Google Drive，叫 Gemini Spark 進行消化分類。
Then Gemini Spark came out, so I decided to have the Worker generate daily Markdown files, upload them to Google Drive, and let Gemini Spark digest and classify them.
我發現這樣其實還蠻好的，意外地可以幫我剔除掉很多日本情報站上面不太需要的資訊，例如政治或是一些論壇討論的反應。一些網路流行語的單詞第一次看到會看不懂，但花時間去學習又是一個很浪費力氣的行為，沒想到 Gemini 預設的反應就是幫我過濾掉這些垃圾……但其實我偶爾也想要吃一些垃圾食物。
This turned out to work surprisingly well. It automatically strips away a lot of noise from Japanese news sites, like politics or forum reaction threads. Internet slang words that are confusing at first glance take too much effort to look up, and Gemini’s default instinct was to filter out that junk… although sometimes, I do enjoy a little junk food.
所以在這個流程定好之後，反而又花了一點時間去調整 Gemini Spark 的 Prompt，讓它盡量照我原本 RSS Reader 訂閱的所有內容進行處理，不要幫我移除一些沒營養的資訊。
So once the pipeline was in place, I spent some time tweaking Gemini Spark’s prompt so it processes all the feeds I actually subscribed to, without unilaterally throwing away the less “nutritious” bits.
以下分享一下 Prompt：
Here is the prompt I use:
整理每日雲端RSS摘要
執行時間：
每天 11:30 與 18:30 左右執行
執行任務：
從我的 Google 雲端硬碟「RSS Daily Summaries」資料夾中，檢索最新日期的 Markdown (.md) 檔案，以「擴充關鍵字抽取 ➔ 關聯度篩選 ➔ 聚焦深度摘要」的流程進行繁體中文（zh-TW）整理，並直接在對話中呈現給我。
執行步驟：
檢索 Google 雲端硬碟「RSS Daily Summaries」資料夾中最新建立/修改的 .md 檔案（例如 YYYY-MM-DD.md），讀取完整內容。
擴充關鍵字抽取（Expanded Keyword Extraction）：全面掃描當日所有文章標題與內文，大幅增加提煉數量，整理出豐富且具代表性的「🏷️ 當日全域核心關鍵字群」，按 6 大領域分門別類提煉出核心實體、技術名詞、熱門產品與焦點社會話題。
關聯度篩選（Relevance Ranking）：將文章依據 6 大核心領域分類（AI 與機器學習、科技大廠與硬體半導體、政策法規與資安、遊戲動漫與 ACG 娛樂、🇯🇵 日本政經與論壇熱議、生活消費情報與優惠速報），針對每個分類挑選與當日關鍵字關聯度最高、具實質資訊價值的代表性重點標題，每個分類最多收錄 10 條。
結構化聚焦摘要輸出：
首先列出豐富擴充的「🏷️ 當日全域核心關鍵字群」。
接著依 6 大分類輸出，每個分類標註焦點關鍵字，並提供最多 10 條高關聯重點文章的繁體中文深度摘要與核心脈絡解析，附上原文可點擊的來源連結。
將整理好的結構化內容，以清晰美觀的 Markdown 排版格式直接在對話中交付給我。