我给电子墨水屏做了份每小时更新的报纸，还把流水线变成了 MCP 服务
来源：dev.to — 2026-09-12
📋 概述
每小时，一个 Lambda 从约 100 个 RSS 源拉取约 120 条内容，让一个小模型充当编辑，再把结果排版成 480x800 的一位图页面，推送到作者桌上那台 Xteink X4 电子墨水阅读器。同一条流水线现在还产出面向 reMarkable 和 Kindle 的多页 PDF、一个 TRMNL 插件，以及一个供 agent 调用的 MCP 服务。文章记录了去重规则的迭代：标题实体重叠远比词的 Jaccard 相似度有效，在 429 条新闻上得到九次合并且经人工检查全部正确。
🔑 核心要点
- 流水线五步：采集约 100 个源、去重、用 Haiku 4.5 排序编辑、Pillow 排版成一位图、发布到 S3 加 CloudFront。
- 模型必须通过 publish_briefing 工具输出选题，工具 schema 就是事实护栏。
- 模型调用失败时由非 LLM 的回退排序器接管，设备永远不会显示空白页。
- 基于词的 Jaccard 相似度在 480 个真实候选上零合并，标题实体重叠才是有效规则。
- 上架 MCP 注册表后第一天流量全来自扫描器和健康检查，13 次调用零人类。
💡 金句
如果你是为 agent 而构建，就要预期第一波来评估你的是机器人。
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