核心用法
「设计师情报站」是一款面向设计师的专业情报收集与分发系统，自动化监控46个公开信息源，覆盖AI、智能硬件、手机、设计四大领域。
信息采集：通过RSS、公开API和网页抓取获取内容，使用Python标准库（requests、feedparser、BeautifulSoup4）解析，无需浏览器自动化或外部API密钥。
筛选机制：采用6维动态筛选系统（v2.1.5），基于120+条历史情报行为分析，按交互/视觉创新、设计工具/资源、深度分析/洞察、大厂AI/设计战略、设计作品/案例、AI+设计工作流六个维度评分，分为S/A/B/C四级，C级内容自动排除。
输出交付：
- 日报：结构化表格（公司/机构、事件、影响、来源、详情链接），每条情报附带可点击的详情入口
- 周报：趋势分析+竞品动态，每个趋势洞察附带2-3条相关阅读链接
- 周刊深度抓取：Moonvy设计素材周刊、优设网体验碎周报等进入详情页抓取完整内容，而非仅输出RSS摘要
执行模式：支持手动触发（推荐）、定时自动化（crontab）、依赖独立检查三种模式，首次运行前需审查监测源清单并手动测试。
显著优点
安全性突出：明确承诺「四不」——不登录、不提交表单、不绕过付费墙、不存储敏感数据，所有数据本地缓存于SQLite和JSON文件，通过ClawHub消息通道发送给用户，不向外部服务传输。
自动化程度高：内置依赖自动检测（Python 3.10+版本检查、pip包缺失自动安装），无需手动配置环境，执行脚本内置完整流程控制。
内容质量可控：v2.1.5引入动态分布策略，摒弃强制领域均衡，改为质量优先——优质内容多的领域多输出，优质内容少的领域少输出，避免为凑篇幅降低标准。
信源覆盖全面：46个监测源包括中文科技媒体（36氪、机器之心、爱范儿等）、国际设计权威（Dezeen、It's Nice That、Behance、Dribbble、Core77、AIGA Eye on Design）、英文科技媒体（The Verge、TechCrunch、Wired）、RSS源、GitHub Trending、Product Hunt等，设计类信源从8个扩展至14个（v2.1.3）。
输出规范严格：强制详情链接、周刊深度抓取、趋势相关阅读、期数自动提取四项约束，确保情报可追溯、可深度阅读。
潜在缺点与局限性
内容边界依赖公开性：仅抓取完全公开的页面，付费/登录墙内容无法获取，可能遗漏深度行业报告或独家分析。
动态筛选的冷启动问题：新领域或冷门话题可能因历史数据不足被低估，需要一定积累才能形成稳定的质量评分基准。
本地化运维成本：虽然自动化程度高，但46个信源的稳定性差异需要持续关注，网站改版可能导致抓取失效，需定期维护选择器规则。
中文内容为主：界面和输出语言为中文，国际用户（非中文）体验受限，虽然信源包含大量英文内容，但整理输出为中文摘要。
无实时推送机制：依赖用户主动请求或定时crontab，无WebSocket/即时推送能力，对时效性要求极高的场景（如股市关联设计股）不够敏感。
适合人群
- UX/UI/产品设计师：需要跟踪工具更新、大厂设计系统发布、交互趋势
- 设计团队负责人：需要定期向团队分发情报简报，建立内部知识库
- 设计自媒体/资讯编辑：需要监控多源信息，快速发现选题
- 设计专业学生/研究者：需要系统性了解行业动态，建立趋势认知
- 跨领域创新者：关注AI+设计、智能硬件、移动生态的交叉领域从业者
常规风险
网络合规风险：虽声明仅访问公开URL，但高频抓取可能触发部分网站的反爬虫机制，建议控制请求频率，遵守robots.txt。
信源单点故障：46个源中若关键源（如Dezeen、TechCrunch）改版，可能影响特定领域覆盖，需定期检查tools/web_fetcher_standalone.py的单源测试功能。
内容误判风险：动态筛选算法可能将边缘创新内容（如实验性艺术项目）误判为C级排除，重要情报建议人工复核。
本地数据管理：SQLite数据库和缓存文件长期运行可能膨胀，需定期清理data/cache/目录。
依赖供应链风险：核心依赖（requests、feedparser等）为知名开源库且许可证宽松（Apache 2.0/MIT/BSD），但仍需关注安全更新。