rssume

AI 驱动的 RSS 翻译与摘要中间件。

订阅源 → 语言检测 → LLM 流式翻译 → AI 摘要 → 增强 RSS

功能

• 多源订阅 — 支持多个 RSS 源，可独立配置轮询间隔和文章数量上限
• AI 翻译 — LLM 流式翻译，将文章标题和正文转为目标语言（兼容 OpenAI API）
• AI 摘要 — 每篇文章自动生成一句话 TL;DR，前置插入正文
• 智能重试 — 可配置重试次数和延迟，每次重试自动清理失败状态并创建新日志
• 并发处理 — 可配置最大并发请求数，高效处理多篇文章
• RSS 增强导出 — content:encoded、dc:creator、category、enclosure 等扩展字段，兼容所有主流 RSS 阅读器
• OPML 导出 — 一键导出所有订阅源为 OPML 格式，方便迁移到其他阅读器
• Web 控制台 — 订阅源管理、文章浏览、统计数据、服务控制
• 实时翻译监控 — /panel/monitor 实时展示翻译进度、LLM token 流输出、历史日志
• Token 用量统计 — 按模型和订阅源统计 token 消耗，持久化保存
• 单二进制 — 零运行时依赖，跨平台（Linux / macOS / Windows）

快速开始

# 安装
cargo install rssume

# 首次运行自动生成默认配置
rssume

浏览器打开 http://localhost:3000/panel，在控制台中配置订阅源和 LLM 即可。

RSS 订阅地址：http://localhost:3000/feeds/:name

配置

首次运行自动创建 ~/.config/rssume/config.toml：

[server]
host = "127.0.0.1"
port = 3000

[language]
target = "zh_CN"  # POSIX locale，直接传给 LLM

[llm]
max_concurrent_requests = 3  # 最大并发翻译请求数
max_retries = 2              # LLM 调用失败最大重试次数
retry_delay_secs = 1         # 重试间隔（秒）

[llm.translation]
provider = "openai"
model = "gpt-4o-mini"
api_key = "${OPENAI_API_KEY}"
base_url = "https://api.openai.com/v1"

[llm.summary]
provider = "openai"
model = "gpt-4o-mini"
api_key = "${OPENAI_API_KEY}"
base_url = "https://api.openai.com/v1"

[[feeds]]
name = "hacker-news"
url = "https://hnrss.org/frontpage"
enabled = true
interval_secs = 300
max_articles = 25  # 每次拉取最大文章数

配置说明

• API Key — 使用 ${ENV_VAR} 语法引用环境变量，避免明文写入
• target — POSIX locale 格式（如 zh_CN、en_US），直接传给 LLM 作为翻译目标语言
• max_concurrent_requests — 控制同时进行的翻译数量，避免 API 限流（默认 3）
• max_retries — LLM 调用或解析失败时的重试次数（默认 2）
• retry_delay_secs — 每次重试前的等待时间（默认 1 秒）
• max_articles — 每次拉取 RSS 时处理的最大文章数（默认 25）

面板路由

API 端点

从源码构建

git clone https://github.com/zyxisme/rssume
cd rssume
cargo build --release

开发

# 格式化检查
cargo fmt --check

# 静态分析
cargo clippy --all-targets

# 运行测试
cargo test

开源协议

MIT