Unbubble

Unbubble 是一款基于 Monad 的开放推荐算法实验产品，旨在帮助用户理解并主动打破信息茧房。它使用完全相同的内容池，对比传统 Engagement Feed 与 Open Feed 的排序差异，让用户直观看见推荐规则如何影响自己接触到的信息。主要亮点包括同池双 Feed 对比、可调节的观点距离、逐条可解释的排序依据、Feed 营养标签，以及可复制、修改并上链验证的算法配方。所有推荐计算均在浏览器本地完成，用户立场、阅读记录和文章正文不会上链。适用于媒体素养教育、公共议题讨论、内容策展、社区治理和开放算法研究，也可作为 Web3 社交产品探索透明、可组合推荐机制的实验基础。