信号获取层
聚合多源新闻,自动补全正文、去重、聚类与排序,把原始 feed 收束成可读的晨报入口。

AI Native 晨间判断产品
面向高信息密度用户的原生 macOS 新闻产品。Morrow 把“资讯消费”升级为“判断获取”:先用多源抓取、去重聚类和优先级排序压低噪音,再用 AI 生成摘要、Why It Matters、多语言版本和事件主线,最后用 menu bar、Home 与 Detail 串起快读、深读和回看的晨间闭环。

Morrow 把资讯消费升级为判断获取:信号获取、文章理解、事件主线、晨间仪式。
聚合多源新闻,自动补全正文、去重、聚类与排序,把原始 feed 收束成可读的晨报入口。
不只做摘要,还会生成 Why It Matters、关键点与结构化 insight,帮助用户快速完成优先级判断。
把 Article 抬升为 Situation、Canonical Event 与 Narrative,让用户看到“现在发生了什么”和“接下来为什么值得继续看”。
用 menu bar 承接 30 秒快读,再回到主窗口深读与回看,形成稳定高频的使用节奏。
客户端、后端、AI 模型与知识层协同工作,把原始新闻变成可消费的判断。
SwiftUI / macOS Menu Bar + Main Window
Python / FastAPI / SQLite
GPT-5.4 主链 + Gemini / MiniMax 备援
Article -> Situation -> Event -> Narrative
四层 AI 流水线:信号获取、文章理解、故事图谱、仪式界面。
多源获取 + 去重聚类 + 优先级排序
Fetch -> Normalize -> Deduplicate -> Cluster -> Rank。先把原始 RSS 噪音压成一份可消费的晨报,再决定什么值得进入 AI 主链。
Summary + Why It Matters + 五语言版本
单篇文章进入 AI 后,不只生成摘要,还会产出 Why It Matters、关键点和五语言阅读版;如果 locale QA 未通过,就进入 deterministic repair + AI repair。
Situation -> CanonicalEvent -> Narrative
不止停在单篇文章,而是把新闻抬升成情景、标准事件和持续主线。首页看到的不是 feed 堆叠,而是“现在发生了什么”和“为什么还要继续关注”。
Menu Bar + Home + Detail 闭环
menu bar 给 30 秒晨间入口,Home 负责快读筛选,Detail 联动 Why It Matters / Situation Lens / Narrative Arc,形成快读、深读和回看的高频闭环。
从新闻到判断的完整四层流水线。
Signal Intake -> Article AI -> Story Graph -> Ritual Surface
多源抓取、正文补全、去重聚类,再做优先级排序。
Summary、Why It Matters、关键点和五语言版本一起产出。
Article -> Situation -> Canonical Event -> Narrative,把散点新闻抬升成世界状态。
Menu Bar 负责 30 秒快读,Home 负责筛选,Detail 负责 Why It Matters、深读和回看。