RSS-агрегатор — руководство пользователя

Что такое модуль «RSS»

Модуль превращает разрозненную ленту RSS/Atom-источников в управляемые коллекции с собственным AI-провайдером и промптом для каждой. Вместо чтения сотен заголовков вручную вы получаете автоматически суммаризованные статьи в едином окне, а полезные материалы можно сохранять в RAG-контексты для последующих запросов в AI-чате.

Что вы получаете:

Тематические коллекции — каждая с собственным набором источников, AI-провайдером и промптом суммаризации.
AI-суммаризация на лету — при загрузке каждой статьи модуль вызывает выбранный LLM с вашим промптом и сохраняет краткое описание.
Автообновление — каждая коллекция опрашивается по своему интервалу (poll_minutes), без участия пользователя.
Сохранение в RAG — в один клик отправляйте статью (саммари + полный текст) в выбранный контекст для векторного поиска.
Полный текст статьи — сохраняется и доступен независимо от того, был ли запущен AI-провайдер.

Параметры коллекции

При создании или редактировании коллекции:

Название — произвольная метка (например, «Технические новости» или «Регуляторика»).
RSS/Atom-источники — список URL-ов, по одному на строку. Один источник можно добавлять в разные коллекции с разными промптами и провайдерами.
Интервал опроса (минуты) — poll_minutes. По умолчанию 60. Минимум 5 — чтобы не долбить источники.
AI-провайдер (опционально) — какой провайдер из общего реестра AI Chat использовать. Если не указан, статьи сохраняются без саммари.
Промпт обработки — текст инструкции для LLM. Пример по умолчанию: «Summarize this article in 2-3 sentences.» Можно адаптировать под свою тему (например, «Извлеки ключевые юридические изменения и подсветь даты вступления в силу»).
Включена — флаг автообновления. Снимите, чтобы поставить опрос на паузу без удаления.

Глобальных настроек у модуля нет — все параметры настраиваются на уровне коллекции.

Что хранится в БД

rss_collections — конфигурация коллекций (sources — JSON-массив URL-ов, provider_id, prompt, poll_minutes).
rss_items — статьи (title, article_url, summary, full_text, published_at, fetched_at).

Флагов «прочитано/не прочитано» и «избранное» сейчас нет — модуль ориентирован на быстрое потребление через AI-суммаризацию.

Действия со статьями

Открыть — просмотр статьи: title, источник, дата, summary и (если есть) полный текст.
Полный текст — переключение между саммари и оригинальным текстом.
Контекст — отправка статьи в RAG-контекст: открывается модальное окно с выбором контекста, статья сохраняется (с саммари или полным текстом), индексируется и становится доступна для AI-запросов.
Очистить — удаление всех статей коллекции (с подтверждением). Источники остаются.

Флоу использования

1. Создайте коллекцию

Откройте модуль RSS в левом меню.
На вкладке Коллекции нажмите + Новая коллекция.
Введите название и список URL-ов (по одному на строку).
При желании выберите AI-провайдера и адаптируйте промпт.
Задайте интервал опроса (по умолчанию 60 минут).
Сохраните.

2. Запустите загрузку

Рядом с коллекцией кнопка Запустить — мгновенно опрашивает все источники, не дожидаясь следующего тика.

3. Читайте статьи

На вкладке Контент видны все статьи выбранной коллекции, отсортированные по дате публикации.

Клик по статье — открывает панель с саммари.
Кнопка Полный текст — переключает на оригинальный текст.
Если AI-провайдер не настроен, доступен только полный текст.

4. Сохраняйте полезное в RAG

Нажмите Контекст на статье → выберите целевой контекст из модуля Context Manager & RAG. Статья (саммари + полный текст) сохраняется в контекст и доступна для последующих AI-запросов в AI-чате.

5. Управляйте коллекциями

Изменить — поменять источники, промпт, провайдера или интервал. Изменения применяются на лету (планировщик перезапускается).
Снять «Включена» — поставить коллекцию на паузу.
Очистить — удалить статьи (источники остаются).
Удалить коллекцию — удалить вместе со статьями.

Что дальше

Подключите AI-провайдеров — без них суммаризация не работает.
Настройте Context Manager, чтобы статьи с RSS пополняли вашу базу знаний.
Для глобальной аналитики проектов кода используйте Git Analytics.

Помощь и обратная связь

Нашли баг или хотите попросить новую функцию? Напишите нам через форму обратной связи.