【实战】Rust与前端协同开发：基于Tauri的跨平台AI阅读器实践
一、背景与目标：为什么做一个“非典型”的RSS阅读器？在信息爆炸的时代，RSS依然是高效获取结构化内容的重要方式，但市面上主流阅读器要么功能冗余（如集成社交属性），要么技术栈陈旧（依赖Electron导致内存占用高、性能差）。我们希望打造一款简约轻量、高效率、高性能、隐私安全的RSS阅读器，核心需求包括：
[*]智库情报引擎：支持基于搜索引擎的信息抓取与RSS源订阅。
[*]由AI驱动的特色能力：自动翻译、内容摘要、AI伴读。
[*]隐私与安全：数据本地化存储，用户完全掌控隐私，不依赖第三方云服务；
[*]跨平台与高性能：跨Windows/macOS/Linux三端，适配低配置设备，保证流畅运行。
最终选择 Rust+Web 的技术组合，这一选择背后是对性能、开发效率与跨平台能力的深度权衡。
关于Saga Reader
基于Tauri开发的开源AI驱动的智库式阅读器（前端部分使用Web框架），能根据用户指定的主题和偏好关键词自动从互联网上检索信息。它使用云端或本地大型模型进行总结和提供指导，并包括一个AI驱动的互动阅读伴读功能，你可以与AI讨论和交换阅读内容的想法。
这个项目我5月刚放到Github上（Github - Saga Reader），欢迎大家关注分享。
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