AI实践知识库聚合即服务
付费文章在信息过载的时代，过滤器比生产机更值钱。
聚合即服务 (Aggregation as a Service)：做淘金路上的卖铲人
"信息过载时代，过滤器比内容更值钱。"
本章你将获得什么
- 聚合产品的 3 种形态与适用场景
- 聚合 SOP（收集 → 评分 → 摘要 → 发布）
- 关键指标与验收标准
一句话定义
聚合即服务 = 持续收集 + 严格筛选 + 稳定输出。
用户买的不是信息，而是确定性与时间。
最小可行聚合系统（MVS）
| 环节 | 你需要准备 | 验收结果 |
|---|---|---|
| 信源 | 3-5 个垂直来源 | 每天有新输入 |
| 评分 | 1 套 CurateScore | 只保留 Top 10% |
| 输出 | 1 个固定栏目 | 每周稳定发布 |
| 分发 | Newsletter/站点 | 用户可订阅 |
合格信号：连续 4 周稳定输出，无断更。
聚合产品三种形态
- Weekly Digest：周刊摘要，适合入门
- Directory：工具库/资源库，适合长期 SEO
- Dashboard：实时情报站，适合高频场景
聚合 SOP（标准流程）
- 收集：RSS/API/爬虫统一入库
- 评分：AI 评分 + 人工审核
- 摘要：一句话总结 + 适合人群
- 排版：固定模板（栏目结构）
- 发布：固定周期与时间
- 复盘：点击数据反哺评分
CurateScore（筛选模型）
评分维度
- Novelty：新颖性
- Usefulness：可用性
- Fit：与你领域匹配度
- Signal：来源权威性
评分公式（0-100）
CurateScore = 30*Usefulness + 25*Fit + 25*Signal + 20*Novelty核心指标（必须盯）
口径说明（默认）：
- 时间窗：如无特别说明，使用最近 7 天滚动。
- 数据源：选择单一可信来源（GA4/GSC/平台后台/日志），保持口径一致。
- 统计对象：仅统计当前产品/渠道，剔除自测与机器人流量。
| 指标 | 含义 | 合格线 |
|---|---|---|
| Open Rate | 打开率 | ≥ 30% |
| Click Rate | 点击率 | ≥ 5% |
| Retention | 4 周留存 | ≥ 60% |
| Unsub Rate | 退订率 | ≤ 2% |
验收清单
信源数量 ≥ 3 且覆盖核心主题
CurateScore 已跑通并可稳定筛选
固定栏目与发布时间已确定
常见错误
- 太泛 → 没有垂直定位
- 不筛选 → 信噪比低
- 无节奏 → 用户不形成习惯
社区案例补充（来自开发者社区）
以下为社区公开分享，指标为发帖者自述或页面公开信息，未独立验证：
- HN Show HN：Cursor Directory 把 Cursor 规则聚合成目录，作者称首版 3 小时上线，随后加入 MCP、Trending board 与规则生成；目录型聚合 + 固定入口是典型的“卖铲子”模式。链接：https://news.ycombinator.com/item?id=43412295
本章小结
核心要点
1. 聚合的价值来自筛选，而不是数量。
2. 固定栏目与固定节奏决定用户习惯。
3. 用 CurateScore 保证质量与一致性。
下一章，我们将讲解趋势预测引擎——提前捕捉未来热点。