AI 分析
痛点：技术博客和RSS订阅源太多太吵，用户想要一个本地运行、可查看可手动调节的个性化排序推荐，而不是把阅读行为数据交给云端算法。
目标用户：隐私敏感的技术信息重度订阅者，即开发者、研究者和独立黑客等RSS与博客重度用户。
证据：when colleagues saw it they asked me to share it；What I like about this is having a recommendation algorithm that runs on my own machine, and I can see and adjust what it does.；Some future ideas are: Creating a self hosted version you can easily sync to your phone / Building & hosting a public version.
变现：开源核心保持AGPL免费，对托管版和手机同步、跨设备向量同步收取订阅费；或提供一次性买断的桌面与原生客户端、企业内网部署授权，并辅以GitHub Sponsors或打赏。
MVP：两周内做一个本地优先的极简版：使用一个现成的RSS解析器和更小的嵌入模型（或采用本地Ollama/API混合方案），用SQLite存256维向量；只提供“按点赞、点击、隐藏做加权排序”的排序逻辑，并提供3个可调滑杆；界面采用PWA或单页startpage；不做账号系统和云同步。
竞品：Feedly Leo AI、Inoreader、Readwise Reader、Skimfeed、NewsBlur、Reeder
摘要：作者因嫌Skimfeed太杂，自建了okaeri：本地用EmbeddingGemma 2（270M、8bit ONNX、CPU推理）为订阅源做嵌入，向量截断到256维存SQLite，嵌入时峰值内存约1.3GB，按主题分别记录偏好并用滑杆调节排序，AGPL开源，支持macOS、Linux和Windows。同事看到后主动要求分享，说明有一定真实需求，但Hacker News仅5 points、0评论，无任何付费或收入证据，作者自己的下一步想法是手机同步和托管公开版。