我訂了一些很優質的電子報，
但說實話，多數時候根本沒時間好好消化。
其中我自己很推薦的，是 Ｍ觀點的《馬斯克帝國觀察》免費電子報。
我這篇文章裡提到的摘要內容，原文也都來自這份電子報。
👉 原始電子報連結：
https://muskempire0628.substack.com/
馬斯克相關的電子報有一個特性：
資訊密度非常高。
一封信裡，常常同時提到
Tesla、xAI、SpaceX、Robotaxi、能源業務……
如果只是快速掃過，其實很難留下真正可用的投資訊號。
（我自己也有小小持股，所以會特別在意。）
把「讀電子報」交給流程，而不是意志力
後來我做了一個小實驗：
不再要求自己「認真看完」，而是直接把閱讀流程系統化。
與其每天提醒自己要讀，
不如設計一個「不用意志力也會跑」的流程。
我在做什麼
我用 Docker + n8n，建立了一個自動化流程：
從 Gmail 抓指定來源的電子報
使用 Google 的免費 LLM API
將內容整理成結構化的投資訊號摘要
每次寄一封「只剩重點」的摘要信給自己
這不是用來即時交易，
而是讓我的資訊攝取長期穩定、負擔很低。
這個流程實際在幹嘛
實際流程其實很單純：
Webhook 觸發
從 Gmail 抓指定寄件人的電子報
（目前固定是《馬斯克帝國觀察》）
拆出純文字內容
先裁切長度，避免過長
丟進 LLM，只做一件事：投資訊號萃取
成功 → 寄出摘要信
失敗 → 寄回原始電子報（避免黑箱）
整個流程是 deterministic 的，
不是「今天 AI 想怎麼寫」。
我怎麼限制 AI，不讓它亂講
這一點我其實很在意。
我給模型的規則非常明確：
先辨識涉及哪些公司 / 業務
每個主體至少一點
不准混寫
不評論、不比喻、不行銷
每點一句，35 字內
只保留事件、數據、進展、時間點
它不是分析師，
只是負責幫我把資料整理好。
為什麼不直接用現成工具？
主要有三個原因：
1. 來源要清楚
我希望每一段摘要，都能回溯到原始電子報。
2. 流程要可控
哪一步成功、哪一步失敗，我都看得到。
3. 成本幾乎為 0
n8n 自架
Docker 跑
Google API 有免費額度
不用白不用。🫣🫣
最後一步，其實才是我最在意的地方
整套流程設好之後，
我實際要做的事情只有一件：
開機後，點一下我寫好的 .bat 檔。
這個 bat 會自動：
確認 Docker 是否啟動
確認 n8n container 是否在跑
呼叫 webhook，跑完整個摘要流程
成功就寄摘要，失敗就寄原信。
到這一步，人類（我）剩下什麼功能？
只剩兩個動作：
開機
點兩下
沒有讀全文、沒有選公司、沒有整理。
結尾實話
這套流程不是為了讓我更快看到新聞，
而是讓我不靠意志力，也不會斷資訊。
如果你跟我一樣，
開始覺得問題不是資訊不夠，
而是注意力太貴——
那這種「人類只負責點兩下」的工作流，
其實很適合長期使用。
（懶人如我。）
