OnePod： 每日精選最新英文播客，用刷文字的方式聽播客

呢個係我過去一段時間收聽嘅 podcast 嘅時長同欄目排名。

但係受限於時間同語言，我聽得到嘅只有中文 podcast，一日連一集都未必聽得完，搞到我錯過咗好多海外嘅優質內容。

follow builders, not influencers。

喺 AI、科技、投資呢啲方向，裏面嘅一手資訊、非共識觀點、最鋒利嘅產品判斷，絕大多數都收埋喺海外 builder 嘅長對話入面。

我都精翻過唔少優質訪談，精翻有佢嘅極限。再認真嘅轉寫都比唔上原對話嘅原汁原味，睇人哋總結過嘅嘢永遠會隔咗一層。

對話嘅過程並唔係文字描述咁順暢，有時會散，但係都可以得到佢哋點樣定義問題、點樣取捨、點樣判斷一個趨勢係真定假，全部喺嗰一段段冇修飾過嘅對話入面。

Onepod 就係專門解決呢個問題，

我用呢個流程行咗三個月，而家整咗有 75 篇精選嘅 podcast 內容。

佢每日會從海量嘅海外 podcast 入面精選一篇嚟做翻譯總結。揀嘅都係最近先更新嘅英文 podcast 節目，根據點讚同播放量嚟篩選，拎到最優質嘅內容。

呢個係我最近每晚 vibecoding 慢慢將每個功能都磨出嚟嘅小產品。

地址：Onepod.site

佢將每日我想聽但冇時間聽嘅海外 podcast，自動轉成可以快速閲讀嘅中文文章。

每篇內容會包含：

• podcast 基本資訊（嘉賓、主題、發佈時間、來源地址）
• 十幾個核心觀點、幾段最精彩嘅對話片段、
• YouTube 封面同原始連結、飛書原文入口。

跟住講下呢個產品我自己點樣用，另一部分係佢背後嘅實現思路，對想將自己關注嘅資訊，每日定時收到精編內容嘅人會有幫助。

Onepod 嘅首頁係一個資訊流，訪問地址 onepod.site

每張卡片對應一期海外 podcast，配封面、標題、頻道名、抓取時間。

我哋可以將視頻 podcast 當文字資訊嚟刷，見到有興趣嘅就㩒入去。

詳情頁包含三部分

• 左邊目錄：㩒落去可以切換唔同嘅 podcast
• 中間內容：顯示簡介、核心觀點、精彩片段
• 右邊標註：原文位置、原 podcast 資訊

最推薦你睇嘅係中間內容嘅核心觀點，多數時候我打開一篇內容嘅目的好具體——快速判斷呢一期值唔值得花一個鐘深入。

新觀點有冇？有冇可以展開寫成文章嘅角度？有冇一句話令我想返去原視頻入面再確認一次？

如果有，就跳返去 YouTube 或者飛書原文繼續睇。

Onepod 佢唔會取代原 podcast，佢只係喺海外資訊同我之間加咗一個篩選層。

以前一集 podcast 聽完要一個鐘，而家我幾分鐘就判斷到呢一期對我有冇價值。

呢個產品完全由我同 AI 打造，而而家嘅資訊完全由 Agent 自己揀——翻譯——分發，我只需要每日靜靜咁等佢推送最值得睇嗰篇 podcast 內容畀我。

AI 嘅出現徹底打破咗資訊獲取嘅門檻，

Agent 就解決咗篩選成本太高嘅問題。

一開始 Onepod 係半自動嘅。

我用幾個 skill 對接去 openclaw，openclaw 連去飛書。

呢個 skill 開源畀大家，可以拎去修改：

https://github.com/zephyrwang6/myskill/tree/main/podcast-workflow

Agent 每日經飛書話畀我知邊啲 podcast 值得睇，我從入面揀一個，然後叫佢去捉字幕、翻譯、整理、寫成文章。行咗一段時間我發現，呢件事其實可以完全交出去。

而家佢嘅成套流程係咁：

1 Agent 每日定時去捉海外 podcast

2 按播放量、點讚、頻道質量自動篩選最值得處理嘅

3 捉字幕或者 transcript

4 用模型改寫成中文文章

5 自動儲存去飛書

6 Onepod 網站從飛書同步內容

7 前端自動更新

我幾乎唔參與入面任何一步。

呢件事畀我嘅啟發幾大。Agent 可以變成一個持續運行嘅內容系統，每日固定為我生產一份資訊資產。

以前我哋將社交媒體分為 PGC、UGC，而家有咗一種新形式 AgentGC，你嚟定義 Agent 嘅獲取資訊範圍、寫作形式，定時推送內容畀你。

呢個同「我叫 AI 幫我寫一篇文章」係兩件完全不同尺度嘅事。工具同系統嘅差別就在呢度。

Onepod 實現起嚟唔複雜，佢將幾件原本獨立嘅事情串埋一齊。

第一，內容營運總結成 skill 交畀 Agent。

核心係一個叫 podcast-workflow 嘅 skill，佢將選題、捉取、轉寫、翻譯、總結、改寫、入庫呢一長串動作串成一條鏈。

以前每個環節都要手動行一次，而家叫 Agent 行一次搞掂。最開始我仲參與選題，後嚟選題呢一步都徹底交咗畀 Agent。

呢個就係 vibecoding 令我最上頭嘅地方。你唔係喺度寫一個一次性嘅腳本，而係喺度將自己日常嘅工作流一件一件外包畀 Agent，最後呢啲 Agent 組合起嚟就係產品本身。

第二，飛書做內容後台。

文章最終都保存到飛書。飛書嘅好處係既可以編輯又可以儲存。我平時直接喺飛書入面睇文章、改文章、整理分類，網站就經飛書開放平台讀取呢啲文檔。

對我嚟講飛書承擔咗 CMS 嘅角色，但係比 CMS 輕好多——我唔使另外起一套後台、維護登錄狀態、寫權限系統。只要飛書入面有新文章，網站就同步更新。

第三，Onepod 網站負責展示。

網站部署喺 Cloudflare。前端讀 Cloudflare KV 入面嘅快取數據，定時同步 Worker 會定期從飛書拉取最新內容。咁樣唔使每次新增文章都重新部署，新內容幾分鐘就上線。

成套鏈路畫出嚟大概係咁：

第四，產品營運維護都交畀 Agent。

代碼喺 GitHub，部署喺 Cloudflare。日常嘅開發同維護我基本上叫 Agent 嚟做：改代碼、提交、配置 Cloudflare、部署 Worker、修同步邏輯、改頁面設計。只要畀 Agent 提供 CLI 同 API key，佢已經可以完成相當一部分產品營運維護工作。

以前一個小產品需要你識前端、後端、部署、營運維護、內容營運，而家呢啲事可以一件件交畀 Agent，自己只需要判斷方向、驗收結果、持續調教。

Onepod 遠遠談唔上完美。

第一個問題係 AI 寫出嚟嘅內容仲係有啲固定。

結構、轉折、句式成日落喺同一個模板入面，睇多咗會聞到 AI 味。但呢件事對我嚟講冇咁關鍵，因為我打開文章嘅目的係獲取觀點，唔係閲讀文學。

第二個問題係模型選擇方面換過太多次。

最開始我用 Claude Code，寫出嚟嘅中文最舒服，但係成本頂唔順。

後嚟陸續轉咗幾家國產模型，目前主力係 Minimax 嘅包月套餐——量大、單價低、行批量任務最抵。

但模型換嚟換去都帶來一個明顯嘅副作用：唔同時期生成嘅文章喺格式同文風上唔完全統一，睇起嚟會感覺到接縫。

但整體睇落，呢套系統已經足夠幫我每日穩定獲取海外 podcast 入面最核心嘅資訊。

Onepod 開源地址：github.com/zephyrwang6/onepod

將 Onepod 開源出嚟，係因為佢更加似一個模板。

佢嘅邏輯唔限於海外 podcast。換一套數據源，佢可以變成每日追 AI 論文嘅工具、

• 每日整理投資訪談嘅工具、
• 每日總結某個 YouTube 頻道嘅工具、
• 每日生成行業簡報嘅工具。

任何「資訊源穩定 + 想結構化沉澱」嘅場景，都可以套用呢套架構。

Onepod 真正嘅形態更加接近一個個人資訊系統嘅雛形。

Agent 負責採集同處理，飛書負責儲存同編輯，網站負責展示同分發。

三塊拼埋一齊，就係一個可以 24 小時自己行嘅內容流水線。

再行前一步，佢可以變成一個內容產品。

呢個係我下一步想做嘅，用嘅人多，或者有興趣，可以掃碼加入內測羣，我會提供上述功能嘅內測版本，用 Agent 為你定製可共享嘅資訊流。

AI 更加重要嘅作用係令一個人可以維護一套原本需要團隊先至行得起嘅系統。

Onepod 就係咁樣一個小系統。

這是我過去一段時間收聽的播客的時長和欄目排行。

但受限於時間和語言，我能聽的也只有中文播客，一天連一集都不一定聽得完，這導致我會錯大量海外的優質內容。

follow builders, not influencers。

在 AI、科技、投資這些方向，裏面的一手信息、非共識觀點、最鋒利的產品判斷，絕大多數都藏在海外 builder 的長對話裏。

我也精翻過不少優質訪談，精翻有它的極限。再認真的轉寫也比不上原對話的原汁原味，看別人總結過的東西永遠會隔一層。

對話的過程是沒有文字描述的那麼順暢的，有時候散，但可以都得到他們怎麼定義問題、怎麼取捨、怎麼判斷一個趨勢是真是假，全在那一段段沒修飾過的對話裏。

Onepod 就是專門解決這個問題，

我用這個流程跑了三個月，現在做了有 75 個精選的播客內容。

它每天會從海量的海外播客裏精選一篇做翻譯總結。選取的都是最近剛更新的英文播客節目，根據點贊和播放量來進行篩選，獲取最優質內容。

這是我最近每天晚上 vibecoding 慢慢的把每個功能都磨出來的小產品。

地址：Onepod.site

它把每天我想聽但沒時間聽的海外播客，自動轉成可以快速閲讀的中文文章。

每篇內容會包含：

• 播客基本信息（嘉賓、主題、發佈時間、來源地址）
• 十幾個核心觀點、幾段最精彩的對話片段、
• YouTube 封面和原始連結、飛書原文入口。

接下來講講這個產品我自己怎麼用，另一塊是它背後的實現思路，對想要把自己關注的信息，每天定時收到精編內容的人會有幫助。

Onepod 的首頁是一個信息流，訪問地址 onepod.site

每張卡片對應一期海外播客，配封面、標題、頻道名、抓取時間。

我們可以把視頻播客當文字信息來刷，看到感興趣的就點進去。

詳情頁包含三部分

• 左側目錄：點擊可以切換不同的播客
• 中間內容：顯示簡介、核心觀點、精彩片段
• 右側標註：原文位置、原播客信息

最推薦你讀的是中間內容的核心觀點，大多數時候我打開一篇內容的目的非常具體——快速判斷這一期值不值得花一個小時深入。

新觀點有沒有？有沒有可以展開寫成文章的角度？有沒有一句話讓我想回到原視頻裏再確認一遍？

如果有，再跳回 YouTube 或者飛書原文繼續看。

Onepod 它不取代原播客，它只是在海外信息和我之間加了一個篩選層。

以前一集播客聽完要一個小時，現在我幾分鐘就能判斷這一期對我有沒有價值。

這個產品完全由我和 AI 打造，而現在的信息完全由 Agent 自己選擇——翻譯——分發，我只需要每天靜靜的等待它給我推送最值得看的那篇播客內容。

AI 的出現徹底打破了信息獲取的門檻，

Agent 則解決了篩選成本太高的問題。

一開始 Onepod 是半自動的。

我用幾個 skill 對接到 openclaw，openclaw 連到飛書。

這個 skill 給大家開源下，可以拿去修改：

https://github.com/zephyrwang6/myskill/tree/main/podcast-workflow

Agent 每天通過飛書告訴我哪些播客值得看，我從裏面選一個，然後讓它去抓字幕、翻譯、整理、寫成文章。跑了一段時間我發現，這件事其實可以完全交出去。

現在它的整套流程是這樣：

1 Agent 每天定時去抓海外播客

2 按播放量、點贊、頻道質量自動篩選最值得處理的

3 抓字幕或 transcript

4 調模型改寫成中文文章

5 自動存到飛書

6 Onepod 網站從飛書同步內容

7 前端自動更新

我幾乎不參與其中任何一步。

這件事給我的啓發挺大的。Agent 可以變成一個持續運行的內容系統，每天固定為我生產一份信息資產。

以前我們把社交媒體分為 PGC、UGC，現在有了一種新的形式 AgentGC，你來定義 Agent 的獲取信息的範圍、寫作形式，定時給你推送內容。

這跟"我讓 AI 幫我寫一篇文章"是兩件完全不同尺度的事。工具和系統的差別就在這裏。

Onepod 實現起來不復雜，它把幾件原本獨立的事情串了起來。

第一，內容運營總結成 skill 交給 Agent。

核心是一個叫 podcast-workflow 的 skill，它把選題、抓取、轉寫、翻譯、總結、改寫、入庫這一長串動作串成一條鏈。

以前每個環節都得手動跑一遍，現在讓 Agent 跑一次完事。最開始我還參與選題，後來選題這一步也徹底交給 Agent。

這就是 vibecoding 讓我最上頭的地方。你不是在寫一個一次性的腳本，而是在把自己日常的工作流一件一件外包給 Agent，最後這些 Agent 組合起來就是產品本身。

第二，飛書做內容後台。

文章最終都保存到飛書。飛書的好處是既能編輯也能存儲。我平時直接在飛書裏看文章、改文章、整理分類，網站則通過飛書開放平台讀取這些文檔。

對我來說飛書承擔了 CMS 的角色，但比 CMS 輕得多——我不用單獨搭一套後台、維護登錄態、寫權限系統。只要飛書裏有新文章，網站就同步更新。

第三，Onepod 網站負責展示。

網站部署在 Cloudflare。前端讀 Cloudflare KV 裏的緩存數據，定時同步 Worker 會定期從飛書拉取最新內容。這樣不用每次新增文章都重新部署，新內容幾分鐘就上線。

整套鏈路畫出來大概是這樣：

第四，產品運維都交給 Agent。

代碼在 GitHub，部署在 Cloudflare。日常的開發和維護我基本上讓 Agent 來做：改代碼、提交、配置 Cloudflare、部署 Worker、修同步邏輯、調頁面設計。只要給 Agent 提供 CLI 和 API key，它已經能完成相當一部分產品運維工作

以前一個小產品需要你會前端、後端、部署、運維、內容運營，現在這些事可以一件件交給 Agent，自己只需要判斷方向、驗收結果、持續調教。

Onepod 遠遠談不上完美。

第一個問題是 AI 寫出來的內容還是有點固定。

結構、轉折、句式經常落在同一個模板裏，讀多了能聞到 AI 味。但這事對我來說沒那麼關鍵，因為我打開文章的目的是獲取觀點，不是閲讀文學。

第二個問題是模型選擇上換過太多次。

最開始我用 Claude Code，寫出來的中文最舒服，但成本扛不住。

後來陸續切了幾家國產模型，目前主力是 Minimax 的包月套餐——量大、單價低、跑批量任務最划算。

但模型換來換去也帶來一個明顯的副作用：不同時期生成的文章在格式和文風上不完全統一，讀起來能感覺到接縫。

但整體下來，這套系統已經足夠幫我每天穩定獲取海外播客裏最核心的信息。

Onepod 開源地址：github.com/zephyrwang6/onepod

把 Onepod 開源出來，是因為它更像一個模板。

它的邏輯不限於海外播客。換一套數據源，它可以變成每天追 AI 論文的工具、

• 每天整理投資訪談的工具、
• 每天總結某個 YouTube 頻道的工具、
• 每天生成行業簡報的工具。

任何"信息源穩定 + 想結構化沉澱"的場景，都能套這一套架構。

Onepod 真正的形態更靠近一個個人信息系統的雛形。

Agent 負責採集和處理，飛書負責存儲和編輯，網站負責展示和分發。

三塊拼在一起，就是一個能 24 小時自己跑的內容流水線。

再往前走一步，它可以變成一個內容產品。

這是我下一步想做的，用的人多，或者感興趣，可以掃碼加內測羣，我會提供上述功能的內測版本，用 Agent 為你定製可共享的信息流。

AI 更重要的作用是讓一個人能維護一套原本需要團隊才能跑起來的系統。

Onepod 就是這樣一個小系統。