- 每天被 100+ 条推送轰炸，刷完感觉什么都没学到
- RSS 订阅源堆积如山，根本看不完，只会越积越多
- 明明想关注某个领域，却总是被算法推送无关内容
- 重要的行业动态往往被娱乐热点淹没，等发现已经晚了
- 信息太多，反而焦虑；信息太少，又怕错过
AI Postman 的存在，就是为了打破这道信息差。
它不是又一个资讯 App，不是 RSS 阅读器，不是"今日热点"聚合。
它是一个懂你的情报助理——每天只回答你一个问题："今天，对我最重要的是什么？"
AI Postman 理解你的职业背景、关注领域和当前目标，主动过滤 90% 的噪音，只保留真正相关的内容——不是平台想让你看的，而是你真正需要看的。
没有 App，没有通知轰炸，没有无限滚动。只有每天一封邮件，在你设定的时间准点送达，读完即走。
每封邮件分为四个区块，不需要你来判断"这条重不重要"：
| 区块 | 含义 |
|---|---|
| 🔴 Must Read | 今天必须知道的，错过就晚了 |
| 🎯 Focus Updates | 你重点跟进的领域最新动态 |
| 📌 Worth Saving | 值得收藏备查的深度内容 |
| 🎲 Surprise | 受控的"意外收获"，拓展认知边界 |
每次点击反馈（有用 / 跟进 / 一般），系统自动更新你的兴趣画像，下一封邮件就会更精准。这是一个真正越用越好用的正向闭环：
你的画像 → AI 排序 → 精选内容 → 邮件送达 → 你的反馈 → 画像进化
DIGEST_FORCE_LLM_FINALIZE=true是默认配置。
当 LLM 服务异常时，系统选择不发送，而非发出充斥模板文案的低质量邮件。我们相信：一封真正有价值的邮件，比十封凑数的邮件更重要。
输入一个主题关键词，AI 自动发现、评估并推荐优质 RSS 信息源，持续扩充你的信息网络，无需手动搜索订阅。
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Frontend (React) │
│ 用户画像 / 偏好设置 / 信息源管理 │
└─────────────────┬───────────────────────────────────┘
│ REST API
┌─────────────────▼───────────────────────────────────┐
│ Backend (Spring Boot) │
│ 调度引擎 / 内容排序打分 / 编排协调 / 邮件发送 │
│ Quartz / PostgreSQL / Flyway │
└─────────────────┬───────────────────────────────────┘
│ Internal API
┌─────────────────▼───────────────────────────────────┐
│ Worker (Python FastAPI) │
│ RSS 抓取 / 内容清洗去重 / LLM 摘要 / 源发现 │
│ LangChain / httpx / BeautifulSoup │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
核心设计原则：Java 端保持稳定、可调度、事务干净；Python 端承载所有慢的、易超时的、模型相关的风险。两端职责边界清晰，互不干扰。
调度节奏采用"昨晚算好，今早准点发"策略——Quartz 四个 Job 错峰执行，LLM 工作提前 8 小时在夜间完成，彻底规避早高峰 LLM 排队导致发送延迟的问题。
| 层级 | 技术 |
|---|---|
| 后端 | Java 17+, Spring Boot 3, Spring Data JPA, Quartz Scheduler |
| Worker | Python 3.10+, FastAPI, LangChain, httpx |
| 前端 | React 18, Vite, Tailwind CSS, TypeScript |
| 数据库 | PostgreSQL 14+, Flyway（数据库版本管理） |
| 邮件服务 | SMTP（默认 QQ 邮箱，163 / Gmail / 企业邮箱均可） |
| LLM | 兼容 OpenAI 格式（OpenAI / 国产模型均可） |
| 部署 | 一键脚本（Ubuntu/Debian）/ Docker Compose |
想要真正体验 AI Postman 的价值？ 本地跑一次看看效果没问题，但每日邮件送达的完整体验需要服务持续运行。 强烈建议部署到服务器（国内云服务器 2C2G 即可），一次部署，每天准时收信。 跳转至服务器持久部署 →
git clone https://github.com/SCW5370/AI-POSTMAN.git
cd AI-POSTMAN
bash install-deps.sh
bash start-all.sh然后打开 http://<你的服务器IP或域名>（或 http://127.0.0.1:3000）：
- 进入“系统配置”页填写：
LLM_API_KEY / LLM_BASE_URL / LLM_MODEL / SMTP_USERNAME / SMTP_PASSWORD - 保存后直接在页面点击“生成并发送邮件”即可验证全链路
| 方式 | 适合场景 | 持续收信 | 难度 |
|---|---|---|---|
| 方式一：一键脚本（Ubuntu 服务器） | 服务器部署、体验完整功能 | ✅ 支持 | ⭐⭐ |
| 方式二：Docker Compose | 启动依赖服务（或含后端/Worker容器） | ⭐ | |
| 方式三：手动本地开发 | 开发调试 | ⭐⭐⭐ |
脚本会自动安装所有依赖（Java、Python、Node.js、PostgreSQL、Redis），创建项目级 Python 虚拟环境 .venv，并在启动时做健康检查。
# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/SCW5370/AI-POSTMAN.git
cd AI-POSTMAN
# 2. 安装所有依赖（首次部署运行，约需 5-10 分钟）
bash install-deps.sh
# 3. 启动所有服务（默认会配置并启用 Nginx）
bash start-all.sh
# 4. 打开管理台，在“系统配置”页面填写：
# LLM_API_KEY / LLM_BASE_URL / LLM_MODEL / SMTP_USERNAME / SMTP_PASSWORD
# （SMTP_HOST 默认 smtp.qq.com，可不改）
# 本地模式（不自动配置 Nginx）也可用：
# bash start-local.sh
# 停止服务
bash stop-all.sh
⚠️ 注意：
install-deps.sh仅支持 Ubuntu/Debian，且需要sudo权限。start-all.sh默认启用 Nginx（80 端口）；如不希望自动配置 Nginx，可用ENABLE_NGINX=false bash start-all.sh。.env已存在时不会被覆盖；仅在缺失时由.env.example生成。- 首次启动时如果 LLM/SMTP 还没填，服务依然会启动，但“生成摘要/发送邮件”会不可用；在前端保存配置后可直接重试，无需重启服务。
- 你仍然可以手动编辑
.env，但不是必需步骤。
⚠️ 说明：
- 当前 Compose 包含
postgres/redis/worker/backend，不包含前端服务。backend容器里的 LLM/SMTP 环境变量默认未补全，直接全容器启动时，邮件与摘要能力可能不可用。- 推荐把它当作“依赖启动器”，先启动数据库和 Redis，再本地跑后端/Worker。
# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/SCW5370/AI-POSTMAN.git
cd AI-POSTMAN
# 2. 复制并配置环境变量
cp .env.example .env
# 可选：也可以在启动后通过前端“系统配置”页面填写
# 3. 推荐：仅启动数据库依赖
docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d postgres redis
# 4. 再用方式三在本地启动后端和 Worker
# 如需全容器启动：docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d# 1. 启动数据库依赖
docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d postgres redis
# 2. 复制并配置环境变量
cp .env.example .env
# 可选：也可以在启动后通过前端“系统配置”页面填写
# 3. 安装 Worker 依赖（项目根 .venv）
python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install --upgrade pip
.venv/bin/pip install -r worker/requirements.txt
# 4. 分别启动各服务
bash scripts/run-backend.sh # 后端（端口 8080）
bash scripts/run-worker.sh # Worker（端口 8000）
cd frontend && npm install && npm run dev # React 管理台（端口 5173，可选）💡 各脚本会自动为本地地址设置
NO_PROXY，解决国内常见的"系统代理劫持本地数据库/Worker 连接"问题。
无论哪种方式，以下两项是必填的（可通过前端配置页保存到 .env）：
# 1. LLM 接口（支持任何 OpenAI 格式，国内模型也可）
LLM_BASE_URL=https://your-llm-provider.example.com/v1
LLM_API_BASE=https://your-llm-provider.example.com/v1
LLM_API_KEY=YOUR_LLM_API_KEY_HERE
LLM_MODEL=YOUR_MODEL_NAME
# 2. 邮件发送（默认 QQ 邮箱 SMTP，在 QQ 邮箱设置中开启 SMTP 并获取授权码）
SMTP_HOST=smtp.qq.com
SMTP_PORT=587
SMTP_USERNAME=your@qq.com
SMTP_PASSWORD=YOUR_SMTP_AUTH_CODE_HERE其余配置项有合理默认值，完整说明见 .env.example。
start-all.sh 启动完成后，打开管理台即可开始使用：
http://127.0.0.1:3000
若服务器启用了默认 Nginx 反向代理，也可直接访问：
http://<你的服务器IP或域名>
当你已经完成 .env 里的 LLM 和 SMTP 配置，并且服务已经通过 bash start-all.sh 启动后，可以直接跑下面这条脚本做“从 0 到第一封邮件”的全链路验收：
EMAIL=your@example.com bash scripts/acceptance-first-email.sh脚本会自动执行以下步骤：
- 检查
/api/health/readiness就绪状态 - 创建或复用一个用户并写入默认偏好
- 确保默认信息源存在
- 触发抓取、轮询抓取任务完成
- 触发日报构建、轮询构建完成
- 先发送一封测试邮件，再发送当天日报
如果脚本失败，输出里会直接指出卡在哪一段。
在准备推送到 GitHub 前，建议先执行：
bash scripts/release-check.sh这条命令会检查：
- 仓库内是否存在
*.pem / *.key / *.p12等敏感文件 - 核心脚本是否具备执行权限
.env.example是否包含关键配置项backend与frontend是否可编译
如需额外执行 Worker 的 pytest 冒烟测试：
FULL_CHECK=true bash scripts/release-check.sh
⚠️ 不要把 SSH 私钥、.env、日志、运行时 pid 文件提交到仓库。当前.gitignore已覆盖这些高风险文件类型。
进入用户画像页面，填写你的职业背景、关注领域、阅读习惯和每日收信时间。这是 AI 个性化筛选内容的依据，建议认真填写。
进入系统配置页面，填入 LLM API Key 和 QQ 邮箱 SMTP 授权码（如果你在 .env 里已经填好，可以跳过这步）。
完成以上两步后，系统会按照你设定的时间每天自动发送日报，无需任何手动操作。
| 任务 | 频率 | 说明 |
|---|---|---|
| 内容抓取 | 每 2 小时 | 从所有订阅源异步拉取新内容 |
| 夜间预构建 | 每小时第 10 分 | 提前 8 小时构建草稿，错开高峰 |
| LLM 精修 | 每小时第 15 分 | 对候选内容生成个性化摘要 |
| 邮件发送 | 每小时第 20 分 | 按用户本地时区准点发送 |
收到邮件后，点击每条内容下方的反馈链接——✅ 有用 / 🔔 跟进 / 👌 一般，系统将自动调整下一封邮件的内容偏向，越用越准。
AI Postman 的核心价值在于每天准时收信。本地运行只是体验，服务器部署才是完整形态。
- 每日邮件送达依赖 Quartz 定时任务持续运行，电脑关机即中断
- 夜间预构建（凌晨处理 → 早上发送）需要 24 小时在线
- 服务器配置：2 核 2GB 内存的云服务器完全够用，国内各大云厂商约 30-60 元/月
OS：Ubuntu 22.04 LTS
CPU：2 核
内存：2 GB（运行后约占用 1.5 GB）
存储：20 GB
开放端口：80（推荐，Nginx 统一入口）
可选开放：3000（直连前端）、8080（直连后端 API，仅调试时建议）
服务器重启后希望自动恢复运行，创建 systemd 服务：
# 创建服务文件（以后端为例）
sudo nano /etc/systemd/system/aipostman.service[Unit]
Description=AI Postman Service
After=network.target postgresql.service redis-server.service
[Service]
Type=forking
User=ubuntu
WorkingDirectory=/home/ubuntu/ai-postman
ExecStart=/home/ubuntu/ai-postman/start-all.sh
ExecStop=/home/ubuntu/ai-postman/stop-all.sh
Restart=on-failure
RestartSec=10
[Install]
WantedBy=multi-user.target# 启用并启动
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable aipostman
sudo systemctl start aipostman
# 查看状态
sudo systemctl status aipostman# 实时查看各服务日志
tail -f backend/backend.log # 后端（调度、发送记录）
tail -f worker/worker.log # Worker（抓取、LLM 处理记录）
tail -f frontend/frontend.log # 前端部署成功并完成 Onboarding 后，系统将按以下节奏自动运行，无需任何人工干预：
每天凌晨（发送前 8 小时） → 夜间预构建，AI 开始筛选和摘要
每天清晨（发送前约 5 分钟） → LLM 精修，生成个性化摘要
每天你设定的时间 → 准时发送到你的邮箱 📬
每隔 2 小时 → 持续抓取新内容，为第二天做准备
ai-postman/
├── backend/ # Spring Boot 后端
│ └── src/main/java/
│ ├── scheduler/ # Quartz 调度任务
│ ├── service/ # 核心业务逻辑（Digest / Ranking / Feedback）
│ ├── controller/ # REST API 接口层
│ └── client/ # Worker HTTP 客户端
│ └── resources/
│ ├── db/migration/ # Flyway 数据库迁移（V1-V10）
│ └── static/ # 内置轻量控制台（无前端依赖可跑通业务）
├── worker/ # Python FastAPI Worker
│ └── app/
│ ├── llm/ # LLM 客户端（含韧性设计：重试/降级/缓存）
│ ├── fetchers/ # RSS/Atom 抓取器
│ ├── enrichers/ # 编辑决策 & 内容 Finalize & LLM 摘要
│ ├── dedup/ # 内容去重
│ └── agents/ # 信息源自动发现 Agent
├── frontend/ # React 管理台（Vite + Tailwind CSS）
├── sql/ # 数据库初始化脚本
├── docker/ # Docker Compose 配置
├── docs/ # 架构与产品文档
└── scripts/ # 运维脚本（启动/停止/清理）
模型响应速度与模型体量强相关。建议优先用"快稳模式"跑通全链路，再逐步调高质量：
# 快稳模式（推荐先用这组配置）
LLM_ENRICH_ON_FETCH=false
LLM_EDITORIAL_ENABLED=true
WORKER_EDITORIAL_TIMEOUT_SECONDS=8
DIGEST_EDITORIAL_CANDIDATE_LIMIT=4如果仍然偏慢，可以尝试：降低 DIGEST_EDITORIAL_CANDIDATE_LIMIT，或临时设置 LLM_EDITORIAL_ENABLED=false，或换用低延迟模型（如 gpt-4o-mini）。
我们欢迎所有形式的贡献！无论是修复 Bug、改进文档，还是提出新功能想法。
- Fork 本仓库并创建你的特性分支：
git checkout -b feature/amazing-feature - 提交你的改动：
git commit -m 'feat: add some amazing feature' - 推送到分支：
git push origin feature/amazing-feature - 发起 Pull Request，描述你的改动和动机
我们使用 Conventional Commits 规范：
| 前缀 | 含义 |
|---|---|
feat: |
新功能 |
fix: |
Bug 修复 |
docs: |
文档更新 |
refactor: |
代码重构（不影响功能） |
perf: |
性能优化 |
test: |
测试相关 |
chore: |
构建/依赖/脚本等杂项 |
- 新功能请附带必要的测试
- 涉及数据库结构变更，请添加对应的 Flyway migration 文件（按 V11、V12... 顺序命名）
- 敏感配置禁止硬编码，统一走环境变量
- PR 提交前请确认本地服务能正常启动，核心链路（Fetch → Build → Finalize → Send）可跑通
- 🐛 Bug 反馈：提交 Issue
- 💡 功能建议：发起 Discussion
- 📖 深度文档：查阅 docs/product.md 与 docs/architecture.md
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