Orange Hourglass

Orange Hourglass | 橙色沙漏

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项目概述 | Project Overview

**Orange Hourglass（橙色沙漏）** 是一款本地优先（Local-First）、AI 驱动的个人注意力管理工具。它通过四个 AI Agent（猎人 / 神谕 / 档案员 / 园丁）组成的内容处理 Pipeline，帮助你从信息洪流中提取真正有价值的知识。

为什么需要 Orange Hourglass？

我们每天被 RSS、社交媒体、新闻网站、技术博客、邮件通讯等信息源持续轰炸。**信息过载**正在碎片化我们的注意力。

Orange Hourglass 的核心理念是 **SNR（Signal-to-Noise Ratio，信噪比）驱动的内容筛选**——将噪音（Noise）滤除，保留信号（Signal），并将信号沉淀为可检索、可关联、可回顾的结构化知识。

核心特性

• 4-Agent 自动化处理：Hunter 采集 → Oracle 评分 → Archivist 存储 → Gardener 清理
• SNR 信噪比评分：多维度 AI 评估每条内容的质量与相关性
• 语义搜索：基于 pgvector 的向量检索，支持自然语言查询
• 知识树：节点之间的父子关系和语义关联，形成知识图谱
• Flip 模式：像翻卡片一样随机回顾已沉淀的知识
• 邮件简报：定期将高质量内容摘要发送到邮箱
• n8n 集成：通过 Webhook 接入外部工作流
• Claude Code 集成：通过自定义 slash 命令直接在 Claude Code 中交互
• 本地优先：所有数据存储在你自己的 PostgreSQL 中，隐私可控

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核心理念 | Core Philosophy

SNR（Signal-to-Noise Ratio）

Orange Hourglass 以 **信噪比** 作为内容筛选的核心度量指标。

信号 (Signal)  = 有价值的知识、独到见解、深度分析
噪音 (Noise)   = 标题党、营销内容、重复信息、低质灌水
SNR 分数       = AI 模型对内容多维度评估的加权结果

评分维度包括：相关性（Relevance）、权威性（Authority）、原创性（Originality）、深度（Depth）、低噪音（Noise-Free）。

分数范围 0-100，高于阈值（默认