整理一下，长话短说。
目标函数：
我认为阅读器的未来就在于将信息挖掘做到极致，成为用户高信噪比地获取互联网信息的利器，而不是成为用户信息焦虑的又一个源头。
要达到这个目的，一是信息挖掘，二是信息生成。信息挖掘上，一用机器挖掘。二用群体智慧。信息生成上则是利用合理的社区互动激励用户生成高质量的内容，形成良性循环。
也许做到这个层面上就已经不再能叫Rss Reader，而是叫“社会化阅读/分享/讨论”系统比较合适。
为达到这个目的，我所认为的杀手特性有2：
1. 文章粒度的个性化推荐系统。之前的Rss Reader要么只做到了博客级别的个性化推荐（greader），要么就是做的全站 digg （抓虾）。注意：豆瓣新九点已经实现了针对特定用户的全站文章推荐，但并没有做针对特定文章的相关文章推荐。此外，还可以实现“推荐了该文章的人还另外推荐了哪些文章”。用户更多时候并不想知道“哪些人推荐了这篇文章”，而是想知道“推荐了该文章的人还另外推荐了哪些文章”。
2. 允许在文章后面留言（留言拥有永久URL）。允许每个订阅者都看到所有人的留言，这些留言会给阅读者带来（也许很有价值）的参考意见，并允许对留言进行 digg。经典的文章就像一篇经典的作品一样，对他们的评价也有可能出现经典。譬如 cnbeta 的精彩评论就是很吸引人的一个社区文化。一个社会化系统不仅要允许读，还要群众参与才能真正形成活跃的生态环境。理念：由于每个阅读器使用者都是社群的一员，都有profile，都有自己的豆瓣页面，在这样一个较紧密的社群里面，用户给文章留言的动机会明显高于完全开放社群（观察一下5gme或者豆瓣日志|小组？）
一些小的建议：
1. 允许用户自己编写"九点列"。目前的RSS阅读器都是编辑选定feed bundle（何必呢？），根本没有发挥群众智慧。
2. 如果允许留言，那么增加一个tab专门显示"我的好友/关注的人们怎么说"，增加信噪比的好办法。
3.将 "3个人推荐" 放到文章标题旁边（正文上方），而不是放到正文下方不起眼的右下角。但由于用户看完了才会决定是否推荐，所以可以上下各放一个。我注意到在“你可能感兴趣的文章”模块，不展开文章居然是无法看到文章的被推荐数的！事实上所有有价值的信息都应该放到显眼的地方，涉及文章质量的 digg 数当然也应该放到显眼的位置，我甚至希望那些digg多的文章标题颜色更醒目，一句话，一切为了信噪比。另外，如果以后允许留言和digg精彩留言，应该借用cnbeta的做法，将精彩（如：digg数大于某阈值）留言单独提出来放到文章的右侧，而不是分散地放在文章的下方，很多人读完文章就闪人了，哪高兴一个个看留言呢？但如果将精彩留言集中起来放在显眼位置，就有可能由此引发更多精彩留言，形成独特文化。
尾：
在我看来，豆瓣新九点要成功，一定要一两个吸引眼球的杀手特性，而不是换汤不换药地走别人走过的老路。
什么才是一个rss reader的杀手特性呢？
我觉得首要的就是要做个性化推荐，因为作为RSS READER的重度用户，平常最憎恨的就是信息超载，而个性化推荐是挖掘出有价值信息的唯一途径。如何个性化推荐可以结合机器学习和群众digg的方法。关键是要把个性化推荐做到极致：feed级，文章级，乃至评论级别，而且做的时候注重用户体验，比如抓虾里面显示"哪些人推荐了这篇文章"就是鸡肋，因为作为读者，关心的是文章，才不关心哪些人推荐了呢。如果将其修改为"推荐了该文章的朋友们同时还推荐了哪些其他文章"，效果就会好得多。（更新：刚才看了一下，抓虾还是实现了这个功能的，只是被隐藏在一个弹出tab中的不起眼的地方，把有价值的信息隐藏起来是设计的大忌不是？）
其次要做的是互动。如果大家各读各的，是形成不了雪球效应和社群文化的。要做好的互动，首先要有好的话题，而如今海量的rss文章本身就是极好的话题，如果浏览同一篇文章的人可以互相沟通对文章的看法，并支持对这些看法的digg，应该可以出现很好的社区效应。甚至建立起一个以互联网阅读兴趣为基础的SNS系统来，这样的SNS要比校内那种肤浅、光秃秃的SNS好多了，“以书会友”是件雅事，以对整个互联网上无所不包的内容的阅读兴趣会友，岂不更妙？
有了这两点，这就是一个以RSS内容为支撑的完善的digg了。而且甚至比digg还好，因为digg尚且需要用户特地单独推荐到digg.com上，digg上本身也并不呈现文章的副本，而寄生于RSS READER中的digg社区，用户只是顺手一点就可以了，高兴了还可以加上一两句妙评。
愿豆瓣新九点能在未来成为用户的社会化互联网阅读/讨论/分享的门户。
