TrendRadar Banner 🚀 最快30秒部署的热点助手 —— 告别无效刷屏，只看真正关心的新闻资讯 sansan0%2FTrendRadar | Trendshift [![GitHub Stars](https://img.shields.io/github/stars/sansan0/TrendRadar?style=flat-square&logo=github&color=yellow)](https://github.com/sansan0/TrendRadar/stargazers) [![GitHub Forks](https://img.shields.io/github/forks/sansan0/TrendRadar?style=flat-square&logo=github&color=blue)](https://github.com/sansan0/TrendRadar/network/members) [![License](https://img.shields.io/badge/license-GPL--3.0-blue.svg?style=flat-square)](LICENSE) [![Version](https://img.shields.io/badge/version-v3.0.0-green.svg?style=flat-square)](https://github.com/sansan0/TrendRadar) [![企业微信通知](https://img.shields.io/badge/企业微信-通知-00D4AA?style=flat-square)](https://work.weixin.qq.com/) [![Telegram通知](https://img.shields.io/badge/Telegram-通知-00D4AA?style=flat-square)](https://telegram.org/) [![dingtalk通知](https://img.shields.io/badge/钉钉-通知-00D4AA?style=flat-square)](#) [![飞书通知](https://img.shields.io/badge/飞书-通知-00D4AA?style=flat-square)](https://www.feishu.cn/) [![邮件通知](https://img.shields.io/badge/Email-通知-00D4AA?style=flat-square)](#) [![ntfy通知](https://img.shields.io/badge/ntfy-通知-00D4AA?style=flat-square)](https://github.com/binwiederhier/ntfy) [![GitHub Actions](https://img.shields.io/badge/GitHub_Actions-自动化-2088FF?style=flat-square&logo=github-actions&logoColor=white)](https://github.com/sansan0/TrendRadar) [![GitHub Pages](https://img.shields.io/badge/GitHub_Pages-部署-4285F4?style=flat-square&logo=github&logoColor=white)](https://sansan0.github.io/TrendRadar) [![Docker](https://img.shields.io/badge/Docker-部署-2496ED?style=flat-square&logo=docker&logoColor=white)](https://hub.docker.com/) [![MCP Support](https://img.shields.io/badge/MCP-AI分析支持-FF6B6B?style=flat-square&logo=ai&logoColor=white)](https://modelcontextprotocol.io/)
> 本项目以轻量，易部署为目标。开源路上，感谢有你~😉 - 感谢**耐心反馈 bug** 的贡献者,你们的每一条反馈让项目更加完善; - 感谢**为项目点 star** 的观众们,你们的每一个 star 都是对开源精神最好的支持; - 感谢**关注[公众号](#问题答疑与1元点赞)并积极互动** 的读者们,你们的**留言**、**点赞**、**分享**和**推荐**让内容更有温度; - 感谢**给予资金支持** 的朋友们,你们的慷慨已化身为键盘旁的零食饮料,陪伴着项目的每一次迭代。
👉 点击查看致谢名单 (当前 🔥39🔥 位) ### 数据支持 本项目使用了 [newsnow](https://github.com/ourongxing/newsnow) 项目提供的 API 接口获取多平台数据 ### 推广助力 > 感谢以下平台和个人的推荐(按时间排列) - [小众软件](https://mp.weixin.qq.com/s/fvutkJ_NPUelSW9OGK39aA) - 开源软件推荐平台 - [LinuxDo 社区](https://linux.do/) - 技术爱好者的聚集地 - [阮一峰周刊](https://github.com/ruanyf/weekly) - 技术圈有影响力的周刊 ### 观众支持 > 感谢以下热心观众的信任与支持 | 点赞人 | 金额 | 日期 | 备注 | | :-------------------------: | :----: | :----: | :-----------------------: | | P*n | 1 | 2025.10.20 | | | *杰 | 1 | 2025.10.19 | | | *徐 | 1 | 2025.10.18 | | | *志 | 1 | 2025.10.17 | | | *😀 | 10 | 2025.10.16 | 点赞 | | **杰 | 10 | 2025.10.16 | | | *啸 | 10 | 2025.10.16 | | | *纪 | 5 | 2025.10.14 | TrendRadar | | J*d | 1 | 2025.10.14 | 谢谢你的工具，很好玩... | | *H | 1 | 2025.10.14 | | | 那*O | 10 | 2025.10.13 | | | *圆 | 1 | 2025.10.13 | | | P*g | 6 | 2025.10.13 | | | Ocean | 20 | 2025.10.12 | ...真的太棒了！！！小白级别也能直接用... | | **培 | 5.2 | 2025.10.2 | github-yzyf1312:开源万岁 | | *椿 | 3 | 2025.9.23 | 加油，很不错 | | *🍍 | 10 | 2025.9.21 | | | E*f | 1 | 2025.9.20 | | | *记 | 1 | 2025.9.20 | | | z*u | 2 | 2025.9.19 | | | **昊 | 5 | 2025.9.17 | | | *号 | 1 | 2025.9.15 | | | T*T | 2 | 2025.9.15 | 点赞 | | *家 | 10 | 2025.9.10 | | | *X | 1.11 | 2025.9.3 | | | *飙 | 20 | 2025.8.31 | 来自老童谢谢 | | *下 | 1 | 2025.8.30 | | | 2*D | 88 | 2025.8.13 下午 | | | 2*D | 1 | 2025.8.13 上午 | | | S*o | 1 | 2025.8.05 | 支持一下 | | *侠 | 10 | 2025.8.04 | | | x*x | 2 | 2025.8.03 | trendRadar 好项目 点赞 | | *远 | 1 | 2025.8.01 | | | *邪 | 5 | 2025.8.01 | | | *梦 | 0.1 | 2025.7.30 | | | **龙 | 10 | 2025.7.29 | 支持一下 |
## ✨ 核心功能 ### **全网热点聚合** - 知乎 - 抖音 - bilibili 热搜 - 华尔街见闻 - 贴吧 - 百度热搜 - 财联社热门 - 澎湃新闻 - 凤凰网 - 今日头条 - 微博 默认监控 11 个主流平台，也可自行增加额外的平台
👉 自定义监控平台
本项目的资讯数据来源于 [newsnow](https://github.com/ourongxing/newsnow) ，你可以点击[网站](https://newsnow.busiyi.world/)，点击[更多]，查看是否有你想要的平台。 具体添加可访问 [项目源代码](https://github.com/ourongxing/newsnow/tree/main/server/sources)，根据里面的文件名，在 `config/config.yaml` 文件中修改 `platforms` 配置： ```yaml platforms: - id: "toutiao" name: "今日头条" - id: "baidu" name: "百度热搜" - id: "wallstreetcn-hot" name: "华尔街见闻" # 添加更多平台... ``` 如果不会看的话，就直接复制他人整理好的部分[平台配置](https://github.com/sansan0/TrendRadar/issues/95)
### **智能推送策略** **三种推送模式**： | 模式 | 适用人群 | 推送时机 | 显示内容 | 适用场景 | |------|----------|----------|----------|----------| | **当日汇总**
`daily` | 📋 企业管理者/普通用户 | 按时推送(默认每小时推送一次) | 当日所有匹配新闻
+ 新增新闻区域 | 日报总结
全面了解当日热点趋势 | | **当前榜单**
`current` | 📰 自媒体人/内容创作者 | 按时推送(默认每小时推送一次) | 当前榜单匹配新闻
+ 新增新闻区域 | 实时热点追踪
了解当前最火的内容 | | **增量监控**
`incremental` | 📈 投资者/交易员 | 有新增才推送 | 新出现的匹配频率词新闻 | 避免重复信息干扰
高频监控场景 | **附加功能 - 推送时间窗口控制**（可选）： 此功能独立于上述三种推送模式,可与任意模式搭配使用: - **时间窗口限制**: 设定推送时间范围（如 09:00-18:00 或 20:00-22:00）,只在指定时间内推送 - **推送频率控制**: - 窗口内多次推送: 时间窗口内每次执行都推送 - 每天仅推送一次: 时间窗口内只推送一次（适合当日汇总或当前榜单模式） - **典型场景**: - 工作时间推送: 只在工作日 09:00-18:00 接收消息 - 晚间汇总推送: 希望在晚上固定时间（如 20:00-22:00）收到汇总 - 避免打扰: 防止非工作时间收到推送通知 > 提示: 此功能默认关闭,需在 `config/config.yaml` 中手动启用 `push_window.enabled` ### **精准内容筛选** 设置个人关键词（如：AI、比亚迪、教育政策），只推送相关热点，过滤无关信息 - 支持普通词、必须词(+)、过滤词(!)三种语法，见【frequency_words.txt 配置教程】 - 词组化管理，独立统计不同主题热点 > 也可以不做筛选，完整的推送所有热点，具体见【历史更新】中的 v2.0.1
👉 frequency_words.txt 配置教程
在 `frequency_words.txt` 文件中配置监控的关键词，支持三种语法和词组功能。 关键词越靠前，新闻的优先级越高，你可以根据自己的关注度调整关键词顺序 | 语法类型 | 符号 | 作用 | 示例 | 匹配逻辑 | |---------|------|------|------|---------| | **普通词** | 无 | 基础匹配 | `华为` | 包含任意一个即可 | | **必须词** | `+` | 限定范围 | `+手机` | 必须同时包含 | | **过滤词** | `!` | 排除干扰 | `!广告` | 包含则直接排除 | ### 📋 基础语法说明 #### 1. **普通关键词** - 基础匹配 ```txt 华为 OPPO 苹果 ``` **作用：** 新闻标题包含其中**任意一个词**就会被捕获 #### 2. **必须词** `+词汇` - 限定范围 ```txt 华为 OPPO +手机 ``` **作用：** 必须同时包含普通词**和**必须词才会被捕获 #### 3. **过滤词** `!词汇` - 排除干扰 ```txt 苹果 华为 !水果 !价格 ``` **作用：** 包含过滤词的新闻会被**直接排除**，即使包含关键词 ### 🔗 词组功能 - 空行分隔的重要作用 **核心规则：** 用**空行**分隔不同的词组，每个词组独立统计 #### 示例配置： ```txt iPhone 华为 OPPO +发布 A股 上证 深证 +涨跌 !预测 世界杯 欧洲杯 亚洲杯 +比赛 ``` #### 词组解释及匹配效果： **第1组 - 手机新品类：** - 关键词：iPhone、华为、OPPO - 必须词：发布 - 效果：必须包含手机品牌名，同时包含"发布" **匹配示例：** - ✅ "iPhone 15正式发布售价公布" ← 有"iPhone"+"发布" - ✅ "华为Mate60系列发布会直播" ← 有"华为"+"发布" - ✅ "OPPO Find X7发布时间确定" ← 有"OPPO"+"发布" - ❌ "iPhone销量创新高" ← 有"iPhone"但缺少"发布" **第2组 - 股市行情类：** - 关键词：A股、上证、深证 - 必须词：涨跌 - 过滤词：预测 - 效果：包含股市相关词，同时包含"涨跌"，但排除包含"预测"的内容 **匹配示例：** - ✅ "A股今日大幅涨跌分析" ← 有"A股"+"涨跌" - ✅ "上证指数涨跌原因解读" ← 有"上证"+"涨跌" - ❌ "专家预测A股涨跌趋势" ← 有"A股"+"涨跌"但包含"预测" - ❌ "A股成交量创新高" ← 有"A股"但缺少"涨跌" **第3组 - 足球赛事类：** - 关键词：世界杯、欧洲杯、亚洲杯 - 必须词：比赛 - 效果：必须包含杯赛名称，同时包含"比赛" **匹配示例：** - ✅ "世界杯小组赛比赛结果" ← 有"世界杯"+"比赛" - ✅ "欧洲杯决赛比赛时间" ← 有"欧洲杯"+"比赛" - ❌ "世界杯门票开售" ← 有"世界杯"但缺少"比赛" ### 🎯 配置技巧 #### 1. **从宽到严的配置策略** ```txt # 第一步：先用宽泛关键词测试 人工智能 AI ChatGPT # 第二步：发现误匹配后，加入必须词限定 人工智能 AI ChatGPT +技术 # 第三步：发现干扰内容后，加入过滤词 人工智能 AI ChatGPT +技术 !广告 !培训 ``` #### 2. **避免过度复杂** ❌ **不推荐：** 一个词组包含太多词汇 ```txt 华为 OPPO 苹果 三星 vivo 一加 魅族 +手机 +发布 +销量 !假货 !维修 !二手 ``` ✅ **推荐：** 拆分成多个精确的词组 ```txt 华为 OPPO +新品 苹果 三星 +发布 手机 销量 +市场 ```
### **热点趋势分析** 实时追踪新闻热度变化，让你不仅知道"什么在热搜"，更了解"热点如何演变" - **时间轴追踪**：记录每条新闻从首次出现到最后出现的完整时间跨度 - **热度变化**：统计新闻在不同时间段的排名变化和出现频次 - **新增检测**：实时识别新出现的热点话题，用🆕标记第一时间提醒 - **持续性分析**：区分一次性热点话题和持续发酵的深度新闻 - **跨平台对比**：同一新闻在不同平台的排名表现，看出媒体关注度差异 > 不再错过重要新闻的完整发展过程，从话题萌芽到高峰热议，全程掌握
👉 推送格式说明
📊 热点词汇统计 🔥 [1/3] AI ChatGPT : 2 条 1. [百度热搜] 🆕 ChatGPT-5正式发布 [**1**] - 09时15分 (1次) 2. [今日头条] AI芯片概念股暴涨 [**3**] - [08时30分 ~ 10时45分] (3次) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📈 [2/3] 比亚迪 特斯拉 : 2 条 1. [微博] 🆕 比亚迪月销量破纪录 [**2**] - 10时20分 (1次) 2. [抖音] 特斯拉降价促销 [**4**] - [07时45分 ~ 09时15分] (2次) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📌 [3/3] A股 股市 : 1 条 1. [华尔街见闻] A股午盘点评分析 [**5**] - [11时30分 ~ 12时00分] (2次) 🆕 本次新增热点新闻 (共 2 条) **百度热搜** (1 条): 1. ChatGPT-5正式发布 [**1**] **微博** (1 条): 1. 比亚迪月销量破纪录 [**2**] 更新时间：2025-01-15 12:30:15 ## **消息格式说明** | 格式元素 | 示例 | 含义 | 说明 | | ------------- | --------------------------- | ------------ | --------------------------------------- | | 🔥📈📌 | 🔥 [1/3] AI ChatGPT | 热度等级 | 🔥高热度(≥10条) 📈中热度(5-9条) 📌普通热度(<5条) | | [序号/总数] | [1/3] | 排序位置 | 当前词组在所有匹配词组中的排名 | | 频率词组 | AI ChatGPT | 关键词组 | 配置文件中的词组，标题必须包含其中词汇 | | : N 条 | : 2 条 | 匹配数量 | 该词组匹配的新闻总数 | | [平台名] | [百度热搜] | 来源平台 | 新闻所属的平台名称 | | 🆕 | 🆕 ChatGPT-5正式发布 | 新增标记 | 本轮抓取中首次出现的热点 | | [**数字**] | [**1**] | 高排名 | 排名≤阈值的热搜，红色加粗显示 | | [数字] | [7] | 普通排名 | 排名>阈值的热搜，普通显示 | | - 时间 | - 09时15分 | 首次时间 | 该新闻首次被发现的时间 | | [时间~时间] | [08时30分 ~ 10时45分] | 持续时间 | 从首次出现到最后出现的时间范围 | | (N次) | (3次) | 出现频率 | 在监控期间出现的总次数 | | **新增区域** | 🆕 **本次新增热点新闻** | 新话题汇总 | 单独展示本轮新出现的热点话题 |
### **个性化热点算法** 不再被各个平台的算法牵着走，TrendRadar 会重新整理全网热搜： - **看重排名高的新闻**（占60%）：各平台前几名的新闻优先显示 - **关注持续出现的话题**（占30%）：反复出现的新闻更重要 - **考虑排名质量**（占10%）：不仅多次出现，还经常排在前列 > 把分散在各个平台的热搜合并起来，按照你关心的热度重新排序，这三个比例可以选择适合自己的场景进行调整
👉 热点权重调整
当前默认的配置是平衡性配置 ### 两个核心场景 **追实时热点型**： ```yaml weight: rank_weight: 0.8 # 主要看排名 frequency_weight: 0.1 # 不太在乎持续性 hotness_weight: 0.1 ``` **适用人群**：自媒体博主、营销人员、想快速了解当下最火话题的用户 **追深度话题型**： ```yaml weight: rank_weight: 0.4 # 适度看排名 frequency_weight: 0.5 # 重视当天内的持续热度 hotness_weight: 0.1 ``` **适用人群**：投资者、研究人员、新闻工作者、需要深度分析趋势的用户 ### 调整的方法 1. **三个数字加起来必须等于 1.0** 2. **哪个重要就调大哪个**：在乎排名就调大 rank_weight，在乎持续性就调大 frequency_weight 3. **建议每次只调 0.1-0.2**，观察效果 核心思路：追求速度和时效性的用户提高排名权重，追求深度和稳定性的用户提高频次权重。
### **多渠道实时推送** 支持**企业微信**(+ 微信推送方案)、**飞书**、**钉钉**、**Telegram**、**邮件**、**ntfy**，消息直达手机和邮箱 ### **多端适配** - **GitHub Pages**：自动生成精美网页报告，PC/移动端适配 - **Docker部署**：支持多架构容器化运行 - **数据持久化**：HTML/TXT多格式历史记录保存 ### **AI 智能分析（v3.0.0 新增）** 基于 MCP (Model Context Protocol) 协议的 AI 对话分析系统，让你用自然语言深度挖掘新闻数据 - **对话式查询**：用自然语言提问，如"查询昨天知乎的热点"、"分析比特币最近的热度趋势" - **13 种分析工具**：涵盖基础查询、智能检索、趋势分析、数据洞察、情感分析等 - **多客户端支持**：Cherry Studio（GUI 配置）、Claude Desktop、Cursor、Cline 等 - **深度分析能力**： - 话题趋势追踪（热度变化、生命周期、爆火检测、趋势预测） - 跨平台数据对比（活跃度统计、关键词共现） - 智能摘要生成、相似新闻查找、历史关联检索 > 告别手动翻阅数据文件，AI 助手帮你秒懂新闻背后的故事 ### **零技术门槛部署** GitHub 一键 Fork 即可使用，无需编程基础。 > 30秒部署： GitHub Pages（网页浏览）支持一键保存成图片，随时分享给他人 > > 1分钟部署： 企业微信（手机通知） **💡 提示：** 想要**实时更新**的网页版？fork 后，进入你的仓库 Settings → Pages，启用 GitHub Pages。[效果预览](https://sansan0.github.io/TrendRadar/)。 ### **减少 APP 依赖** 从"被算法推荐绑架"变成"主动获取自己想要的信息" **适合人群：** 投资者、自媒体人、企业公关、关心时事的普通用户 **典型场景：** 股市投资监控、品牌舆情追踪、行业动态关注、生活资讯获取 | Github Pages 效果(手机端适配、邮箱推送效果) | 飞书推送效果 | |:---:|:---:| | ![Github Pages效果](_image/github-pages.png) | ![飞书推送效果](_image/feishu.jpg) | ## 📝 更新日志 >**升级说明**： - **提示**：不要通过 **Sync fork** 更新本项目, 建议查看【历史更新】，明确具体的【升级方式】和【功能内容】 - **小版本更新**：从 v2.x 升级到 v2.y, 用本项目的 `main.py` 代码替换你 fork 仓库中的对应文件 - **大版本升级**：从 v1.x 升级到 v2.y, 建议删除现有 fork 后重新 fork，这样更省力且避免配置冲突 ### 2025/10/20 - v3.0.0 **重大更新 - AI 分析功能上线** 🤖 - **核心功能**： - 新增基于 MCP (Model Context Protocol) 的 AI 分析服务器 - 支持13种智能分析工具：基础查询、智能检索、高级分析、系统管理 - 自然语言交互：通过对话方式查询和分析新闻数据 - 多客户端支持：Claude Desktop、Cherry Studio、Cursor、Cline 等 - **快速部署方案**： - Cherry Studio 一键部署（推荐新手）：GUI 配置，5分钟完成 - Claude Desktop 配置（技术用户）：JSON 配置文件 - 完整的部署文档和使用指南 - **分析能力**： - 话题趋势分析（热度追踪、生命周期、爆火检测、趋势预测） - 数据洞察（平台对比、活跃度统计、关键词共现） - 情感分析、相似新闻查找、智能摘要生成 - 历史相关新闻检索、多模式搜索 - **更新提示**： - 这是独立的 AI 分析功能，不影响现有的推送功能 - 可选择性使用，无需升级现有部署
👉 历史更新 ### 2025/10/15 - v2.4.4 - **更新内容**： - 修复 ntfy 推送编码问题 + 1 - 修复推送时间窗口判断问题 - **更新提示**： - 建议【小版本升级】 ### 2025/10/10 - v2.4.3 > 感谢 [nidaye996](https://github.com/sansan0/TrendRadar/issues/98) 发现的体验问题 - **更新内容**： - 重构"静默推送模式"命名为"推送时间窗口控制"，提升功能理解度 - 明确推送时间窗口作为可选附加功能，可与三种推送模式搭配使用 - 改进注释和文档描述，使功能定位更加清晰 - **更新提示**： - 这个仅仅是重构，可以不用升级 ### 2025/10/8 - v2.4.2 - **更新内容**： - 修复 ntfy 推送编码问题 - 修复配置文件缺失问题 - 优化 ntfy 推送效果 - 增加 github page 图片分段导出功能 - **更新提示**： - 建议使用【大版本更新】 ### 2025/10/2 - v2.4.0 **新增 ntfy 推送通知** - **核心功能**： - 支持 ntfy.sh 公共服务和自托管服务器 - **使用场景**： - 适合追求隐私的用户（支持自托管） - 跨平台推送（iOS、Android、Desktop、Web） - 无需注册账号（公共服务器） - 开源免费（MIT 协议） - **更新提示**： - 建议使用【大版本更新】 ### 2025/09/26 - v2.3.2 - 修正了邮件通知配置检查被遗漏的问题（[#88](https://github.com/sansan0/TrendRadar/issues/88)） **修复说明**： - 解决了即使正确配置邮件通知，系统仍提示"未配置任何webhook"的问题 ### 2025/09/22 - v2.3.1 - **新增邮件推送功能**，支持将热点新闻报告发送到邮箱 - **智能 SMTP 识别**：自动识别 Gmail、QQ邮箱、Outlook、网易邮箱等 10+ 种邮箱服务商配置 - **HTML 精美格式**：邮件内容采用与网页版相同的 HTML 格式，排版精美，移动端适配 - **批量发送支持**：支持多个收件人，用逗号分隔即可同时发送给多人 - **自定义 SMTP**：可自定义 SMTP 服务器和端口 - 修复Docker构建网络连接问题 **使用说明**： - 适用场景：适合需要邮件归档、团队分享、定时报告的用户 - 支持邮箱：Gmail、QQ邮箱、Outlook/Hotmail、163/126邮箱、新浪邮箱、搜狐邮箱等 **更新提示**： - 此次更新的内容比较多，如果想升级，建议采用【大版本升级】 ### 2025/09/17 - v2.2.0 - 新增一键保存新闻图片功能，让你轻松分享关注的热点 **使用说明**： - 适用场景：当你按照教程开启了网页版功能后(GitHub Pages) - 使用方法：用手机或电脑打开该网页链接，点击页面顶部的"保存为图片"按钮 - 实际效果：系统会自动将当前的新闻报告制作成一张精美图片，保存到你的手机相册或电脑桌面 - 分享便利：你可以直接把这张图片发给朋友、发到朋友圈，或分享到工作群，让别人也能看到你发现的重要资讯 ### 2025/09/13 - v2.1.2 - 解决钉钉的推送容量限制导致的新闻推送失败问题(采用分批推送) ### 2025/09/04 - v2.1.1 - 修复docker在某些架构中无法正常运行的问题 - 正式发布官方 Docker 镜像 wantcat/trendradar，支持多架构 - 优化 Docker 部署流程，无需本地构建即可快速使用 ### 2025/08/30 - v2.1.0 **核心改进**： - **推送逻辑优化**：从"每次执行都推送"改为"时间窗口内可控推送" - **时间窗口控制**：可设定推送时间范围，避免非工作时间打扰 - **推送频率可选**：时间段内支持单次推送或多次推送 **更新提示**： - 本功能默认关闭，需手动在 config.yaml 中开启推送时间窗口控制 - 升级需同时更新 main.py 和 config.yaml 两个文件 ### 2025/08/27 - v2.0.4 - 本次版本不是功能修复，而是重要提醒 - 请务必妥善保管好 webhooks，不要公开，不要公开，不要公开 - 如果你以 fork 的方式将本项目部署在 GitHub 上，请将 webhooks 填入 GitHub Secret，而非 config.yaml - 如果你已经暴露了 webhooks 或将其填入了 config.yaml，建议删除后重新生成 ### 2025/08/06 - v2.0.3 - 优化 github page 的网页版效果，方便移动端使用 ### 2025/07/28 - v2.0.2 - 重构代码 - 解决版本号容易被遗漏修改的问题 ### 2025/07/27 - v2.0.1 **修复问题**: 1. docker 的 shell 脚本的换行符为 CRLF 导致的执行异常问题 2. frequency_words.txt 为空时，导致新闻发送也为空的逻辑问题 - 修复后，当你选择 frequency_words.txt 为空时，将**推送所有新闻**，但受限于消息推送大小限制，请做如下调整 - 方案一：关闭手机推送，只选择 Github Pages 布置(这是能获得最完整信息的方案，将把所有平台的热点按照你**自定义的热搜算法**进行重新排序) - 方案二：减少推送平台，优先选择**企业微信**或**Telegram**，这两个推送我做了分批推送功能(因为分批推送影响推送体验，且只有这两个平台只给一点点推送容量，所以才不得已做了分批推送功能，但至少能保证获得的信息完整) - 方案三：可与方案二结合，模式选择 current 或 incremental 可有效减少一次性推送的内容 ### 2025/07/17 - v2.0.0 **重大重构**： - 配置管理重构：所有配置现在通过 `config/config.yaml` 文件管理（main.py 我依旧没拆分，方便你们复制升级） - 运行模式升级：支持三种模式 - `daily`（当日汇总）、`current`（当前榜单）、`incremental`（增量监控） - Docker 支持：完整的 Docker 部署方案，支持容器化运行 **配置文件说明**： - `config/config.yaml` - 主配置文件（应用设置、爬虫配置、通知配置、平台配置等） - `config/frequency_words.txt` - 关键词配置（监控词汇设置） ### 2025/07/09 - v1.4.1 **功能新增**：增加增量推送(在 main.py 头部配置 FOCUS_NEW_ONLY)，该开关只关心新话题而非持续热度，只在有新内容时才发通知。 **修复问题**: 某些情况下，由于新闻本身含有特殊符号导致的偶发性排版异常。 ### 2025/06/23 - v1.3.0 企业微信 和 Telegram 的推送消息有长度限制，对此我采用将消息拆分推送的方式。开发文档详见[企业微信](https://developer.work.weixin.qq.com/document/path/91770) 和 [Telegram](https://core.telegram.org/bots/api) ### 2025/06/21 - v1.2.1 在本版本之前的旧版本，不仅 main.py 需要复制替换， crawler.yml 也需要你复制替换 https://github.com/sansan0/TrendRadar/blob/master/.github/workflows/crawler.yml ### 2025/06/19 - v1.2.0 > 感谢 claude research 整理的各平台 api ,让我快速完成各平台适配（虽然代码更多冗余了~ 1. 支持 telegram ，企业微信，钉钉推送渠道, 支持多渠道配置和同时推送 ### 2025/06/18 - v1.1.0 > **200 star⭐** 了, 继续给大伙儿助兴~近期，在我的"怂恿"下，挺多人在我公众号点赞分享推荐助力了我，我都在后台看见了具体账号的鼓励数据，很多都成了天使轮老粉（我玩公众号才一个多月，虽然注册是七八年前的事了哈哈，属于上车早，发车晚），但因为你们没有留言或私信我，所以我也无法一一回应并感谢支持，在此一并谢谢！ 1. 重要的更新，加了权重，你现在看到的新闻都是最热点最有关注度的出现在最上面 2. 更新文档使用，因为近期更新了很多功能，而且之前的使用文档我偷懒写的简单（见下面的 ⚙️ frequency_words.txt 配置完整教程） ### 2025/06/16 - v1.0.0 1. 增加了一个项目新版本更新提示，默认打开，如要关掉，可以在 main.py 中把 "FEISHU_SHOW_VERSION_UPDATE": True 中的 True 改成 False 即可 ### 2025/06/13+14 1. 去掉了兼容代码，之前 fork 的同学，直接复制代码会在当天显示异常（第二天会恢复正常） 2. feishu 和 html 底部增加一个新增新闻显示 ### 2025/06/09 **100 star⭐** 了，写个小功能给大伙儿助助兴 frequency_words.txt 文件增加了一个【必须词】功能，使用 + 号 1. 必须词语法如下： 唐僧或者猪八戒必须在标题里同时出现，才会收录到推送新闻中 ``` +唐僧 +猪八戒 ``` 2. 过滤词的优先级更高： 如果标题中过滤词匹配到唐僧念经，那么即使必须词里有唐僧，也不显示 ``` +唐僧 !唐僧念经 ``` ### 2025/06/02 1. **网页**和**飞书消息**支持手机直接跳转详情新闻 2. 优化显示效果 + 1 ### 2025/05/26 1. 飞书消息显示效果优化
优化前
飞书消息界面 - 优化前 		优化后
飞书消息界面 - 优化后
## 🚀 使用方式 1. **Fork 本项目**到你的 GitHub 账户 - 点击本页面右上角的"Fork"按钮 2. **设置 GitHub Secrets（选择你需要的平台）**: 在你 Fork 后的仓库中，进入 `Settings` > `Secrets and variables` > `Actions` > `New repository secret`，然后根据需要配置以下任一或多个通知平台： 可以同时配置多个平台，系统会向所有配置的平台发送通知。
👉 企业微信机器人（配置最简单最迅速）
**GitHub Secret 配置：** - 名称：`WEWORK_WEBHOOK_URL` - 值：你的企业微信机器人 Webhook 地址 **机器人设置步骤：** #### 手机端设置： 1. 打开企业微信 App → 进入目标内部群聊 2. 点击右上角"…"按钮 → 选择"消息推送" 3. 点击"添加" → 名称输入"TrendRadar" 4. 复制 Webhook 地址，点击保存，复制的内容配置到上方的 GitHub Secret 中 #### PC 端设置流程类似
👉 飞书机器人（消息显示最友好）
**GitHub Secret 配置：** - 名称：`FEISHU_WEBHOOK_URL` - 值：你的飞书机器人 Webhook 地址
有两个方案，**方案一**配置简单，**方案二**配置复杂(老方法) 其中方案一，由 **ziventian**发现并提供建议，在这里感谢他，默认是个人推送，也可以配置群组推送操作[#97](https://github.com/sansan0/TrendRadar/issues/97) **方案一：** 1. 电脑浏览器打开 https://botbuilder.feishu.cn/home/my-command 2. 点击"新建机器人指令" 3. 点击"选择触发器"，往下滑动，点击"Webhook 触发" 4. 此时你会看到"Webhook 地址"，把这个链接先复制到本地记事本暂存，继续接下来的操作 5. "参数"里面放上下面的内容，然后点击"完成" ```json { "message_type": "text", "content": { "total_titles": "{{内容}}", "timestamp": "{{内容}}", "report_type": "{{内容}}", "text": "{{内容}}" } } ``` 6. 点击"选择操作" > "通过官方机器人发消息" 7. 消息标题填写"TrendRadar 热点监控" 8. 最关键的部分来了，点击 + 按钮，选择"Webhook 触发"，然后按照下面的图片摆放 ![飞书机器人配置示例](_image/image.png) 9. 配置完成后，将第 4 步复制的 Webhook 地址配置到 GitHub Secrets 中的 `FEISHU_WEBHOOK_URL`
**方案二：** 1. 电脑浏览器打开 https://botbuilder.feishu.cn/home/my-app 2. 点击"新建机器人应用" 3. 进入创建的应用后，点击"流程涉及" > "创建流程" > "选择触发器" 4. 往下滑动，点击"Webhook 触发" 5. 此时你会看到"Webhook 地址"，把这个链接先复制到本地记事本暂存，继续接下来的操作 6. "参数"里面放上下面的内容，然后点击"完成" ```json { "message_type": "text", "content": { "total_titles": "{{内容}}", "timestamp": "{{内容}}", "report_type": "{{内容}}", "text": "{{内容}}" } } ``` 7. 点击"选择操作" > "发送飞书消息"，勾选 "群消息"，然后点击下面的输入框，点击"我管理的群组"（如果没有群组，你可以在飞书 app 上创建群组） 8. 消息标题填写"TrendRadar 热点监控" 9. 最关键的部分来了，点击 + 按钮，选择"Webhook 触发"，然后按照下面的图片摆放 ![飞书机器人配置示例](_image/image.png) 10. 配置完成后，将第 5 步复制的 Webhook 地址配置到 GitHub Secrets 中的 `FEISHU_WEBHOOK_URL`
👉 钉钉机器人
**GitHub Secret 配置：** - 名称：`DINGTALK_WEBHOOK_URL` - 值：你的钉钉机器人 Webhook 地址 **机器人设置步骤：** 1. **创建机器人（仅 PC 端支持）**： - 打开钉钉 PC 客户端，进入目标群聊 - 点击群设置图标（⚙️）→ 往下翻找到"机器人"点开 - 选择"添加机器人" → "自定义" 2. **配置机器人**： - 设置机器人名称 - **安全设置**： - **自定义关键词**：设置 "热点" 3. **完成设置**： - 勾选服务条款协议 → 点击"完成" - 复制获得的 Webhook URL - 将 URL 配置到 GitHub Secrets 中的 `DINGTALK_WEBHOOK_URL` **注意**：移动端只能接收消息，无法创建新机器人。
👉 Telegram Bot
**GitHub Secret 配置：** - 名称：`TELEGRAM_BOT_TOKEN` - 你的 Telegram Bot Token - 名称：`TELEGRAM_CHAT_ID` - 你的 Telegram Chat ID **机器人设置步骤：** 1. **创建机器人**： - 在 Telegram 中搜索 `@BotFather`（大小写注意，有蓝色徽章勾勾，有类似 37849827 monthly users，这个才是官方的，有一些仿官方的账号注意辨别） - 发送 `/newbot` 命令创建新机器人 - 设置机器人名称（必须以"bot"结尾，很容易遇到重复名字，所以你要绞尽脑汁想不同的名字） - 获取 Bot Token（格式如：`123456789:AAHfiqksKZ8WmR2zSjiQ7_v4TMAKdiHm9T0`） 2. **获取 Chat ID**： **方法一：通过官方 API 获取** - 先向你的机器人发送一条消息 - 访问：`https://api.telegram.org/bot<你的Bot Token>/getUpdates` - 在返回的 JSON 中找到 `"chat":{"id":数字}` 中的数字 **方法二：使用第三方工具** - 搜索 `@userinfobot` 并发送 `/start` - 获取你的用户 ID 作为 Chat ID 3. **配置到 GitHub**： - `TELEGRAM_BOT_TOKEN`：填入第 1 步获得的 Bot Token - `TELEGRAM_CHAT_ID`：填入第 2 步获得的 Chat ID
👉 邮件推送（支持所有主流邮箱）
- 注意事项：为防止邮件群发功能被**滥用**，当前的群发是所有收件人都能看到彼此的邮箱地址，适合熟人间交流资讯。 - 仅供参考：请根据实际情况调整，邮箱方面并没有一一验证，是按照 SMTP 的标准配置的 **GitHub Secret 配置：** - 名称：`EMAIL_FROM` - 发件人邮箱地址 - 名称：`EMAIL_PASSWORD` - 邮箱密码或授权码 - 名称：`EMAIL_TO` - 收件人邮箱地址（多个收件人用英文逗号分隔） - 名称：`EMAIL_SMTP_SERVER` - SMTP服务器地址（可选，留空则自动识别） - 名称：`EMAIL_SMTP_PORT` - SMTP端口（可选，留空则自动识别） **常见邮箱设置：** #### QQ邮箱： 1. 登录 QQ邮箱网页版 → 设置 → 账户 2. 开启 POP3/SMTP 服务 3. 生成授权码（16位字母） 4. `EMAIL_PASSWORD` 填写授权码，而非 QQ 密码 #### Gmail： 1. 开启两步验证 2. 生成应用专用密码 3. `EMAIL_PASSWORD` 填写应用专用密码 #### 163/126邮箱： 1. 登录网页版 → 设置 → POP3/SMTP/IMAP 2. 开启 SMTP 服务 3. 设置客户端授权码 4. `EMAIL_PASSWORD` 填写授权码 **高级配置**： 如果自动识别失败，可手动配置 SMTP： - `EMAIL_SMTP_SERVER`：如 smtp.gmail.com - `EMAIL_SMTP_PORT`：如 587（TLS）或 465（SSL） **多收件人设置**： - EMAIL_TO="user1@example.com,user2@example.com,user3@example.com"
👉 ntfy 推送（开源免费，支持自托管）
**两种使用方式：** ### 方式一：免费使用（推荐新手） 🆓 **特点**： - ✅ 无需注册账号，立即使用 - ✅ 每天 250 条消息（足够 90% 用户） - ✅ Topic 名称即"密码"（需选择不易猜测的名称） - ⚠️ 消息未加密，不适合敏感信息, 但适合我们这个项目的不敏感信息 **快速开始：** 1. **下载 ntfy 应用**： - Android：[Google Play](https://play.google.com/store/apps/details?id=io.heckel.ntfy) / [F-Droid](https://f-droid.org/en/packages/io.heckel.ntfy/) - iOS：[App Store](https://apps.apple.com/us/app/ntfy/id1625396347) - 桌面：访问 [ntfy.sh](https://ntfy.sh) 2. **订阅主题**（选择一个难猜的名称）： ``` 建议格式：trendradar-{你的名字缩写}-{随机数字} ✅ 好例子：trendradar-zs-8492 ❌ 坏例子：news、alerts（太容易被猜到） ``` 3. **配置 GitHub Secret**： - `NTFY_TOPIC`：填写你刚才订阅的主题名称 - `NTFY_SERVER_URL`：留空（默认使用 ntfy.sh） - `NTFY_TOKEN`：留空 4. **测试**： ```bash curl -d "测试消息" ntfy.sh/你的主题名称 ``` --- ### 方式二：自托管（完全隐私控制） 🔒 **适合人群**：有服务器、追求完全隐私、技术能力强 **优势**： - ✅ 完全开源（Apache 2.0 + GPLv2） - ✅ 数据完全自主控制 - ✅ 无任何限制 - ✅ 零费用 **Docker 一键部署**： ```bash docker run -d \ --name ntfy \ -p 80:80 \ -v /var/cache/ntfy:/var/cache/ntfy \ binwiederhier/ntfy \ serve --cache-file /var/cache/ntfy/cache.db ``` **配置 TrendRadar**： ```yaml NTFY_SERVER_URL: https://ntfy.yourdomain.com NTFY_TOPIC: trendradar-alerts # 自托管可用简单名称 NTFY_TOKEN: tk_your_token # 可选：启用访问控制 ``` **在应用中订阅**： - 点击"Use another server" - 输入你的服务器地址 - 输入主题名称 - （可选）输入登录凭据 --- **常见问题：**
Q1: 免费版够用吗？ 每天 250 条消息对大多数用户足够。按 30 分钟抓取一次计算，每天约 48 次推送，完全够用。
Q2: Topic 名称真的安全吗？ 如果你选择随机的、足够长的名称（如 `trendradar-zs-8492-news`），暴力破解几乎不可能： - ntfy 有严格的速率限制（1 秒 1 次请求） - 64 个字符选择（A-Z, a-z, 0-9, _, -） - 10 位随机字符串有 64^10 种可能性（需要数年才能破解）
--- **推荐选择：** | 用户类型 | 推荐方案 | 理由 | |---------|---------|------| | 普通用户 | 方式一（免费） | 简单快速，够用 | | 技术用户 | 方式二（自托管） | 完全控制，无限制 | | 高频用户 | 方式三（付费） | 这个自己去官网看吧 | **相关链接：** - [ntfy 官方文档](https://docs.ntfy.sh/) - [自托管教程](https://docs.ntfy.sh/install/) - [GitHub 仓库](https://github.com/binwiederhier/ntfy)
3. **配置说明：**: - **推送设置**：在 [config/config.yaml](config/config.yaml) 中配置推送模式和通知选项 - **关键词设置**：在 [config/frequency_words.txt](config/frequency_words.txt) 中添加你关心的关键词 **注意**：建议只调整文档中明确说明的配置项，其他选项主要供作者开发时测试使用
👉 Docker 部署 #### 方式一：快速体验（一行命令） **Linux/macOS 系统：** ```bash # 创建配置目录并下载配置文件 mkdir -p config output wget https://raw.githubusercontent.com/sansan0/TrendRadar/master/config/config.yaml -P config/ wget https://raw.githubusercontent.com/sansan0/TrendRadar/master/config/frequency_words.txt -P config/ ``` 或者**手动创建**： 1. 在当前目录创建 `config` 文件夹 2. 下载配置文件： - 访问 https://raw.githubusercontent.com/sansan0/TrendRadar/master/config/config.yaml → 右键"另存为" → 保存到 `config\config.yaml` - 访问 https://raw.githubusercontent.com/sansan0/TrendRadar/master/config/frequency_words.txt → 右键"另存为" → 保存到 `config\frequency_words.txt` 完成后的目录结构应该是： ``` 当前目录/ └── config/ ├── config.yaml └── frequency_words.txt ``` ```bash docker run -d --name trend-radar \ -v ./config:/app/config:ro \ -v ./output:/app/output \ -e FEISHU_WEBHOOK_URL="你的飞书webhook" \ -e DINGTALK_WEBHOOK_URL="你的钉钉webhook" \ -e WEWORK_WEBHOOK_URL="你的企业微信webhook" \ -e TELEGRAM_BOT_TOKEN="你的telegram_bot_token" \ -e TELEGRAM_CHAT_ID="你的telegram_chat_id" \ -e EMAIL_FROM="你的发件邮箱" \ -e EMAIL_PASSWORD="你的邮箱密码或授权码" \ -e EMAIL_TO="收件人邮箱" \ -e CRON_SCHEDULE="*/30 * * * *" \ -e RUN_MODE="cron" \ -e IMMEDIATE_RUN="true" \ wantcat/trendradar:latest ``` #### 方式二：使用 docker-compose（推荐） 1. **创建项目目录和配置**: ```bash # 创建目录结构 mkdir -p trendradar/{config,docker} cd trendradar # 下载配置文件模板 wget https://raw.githubusercontent.com/sansan0/TrendRadar/master/config/config.yaml -P config/ wget https://raw.githubusercontent.com/sansan0/TrendRadar/master/config/frequency_words.txt -P config/ # 下载 docker-compose 配置 wget https://raw.githubusercontent.com/sansan0/TrendRadar/master/docker/.env wget https://raw.githubusercontent.com/sansan0/TrendRadar/master/docker/docker-compose.yml ``` 完成后的目录结构应该是： ``` 当前目录/ ├── config/ │ ├── config.yaml │ └── frequency_words.txt └── docker/ ├── .env └── docker-compose.yml ``` 2. **配置文件说明**: - `config/config.yaml` - 应用主配置（报告模式、推送设置等） - `config/frequency_words.txt` - 关键词配置（设置你关心的热点词汇） - `.env` - 环境变量配置（webhook URLs 和定时任务） 3. **启动服务**: ```bash # 拉取最新镜像并启动 docker-compose pull docker-compose up -d ``` 4. **查看运行状态**: ```bash # 查看日志 docker logs -f trend-radar # 查看容器状态 docker ps | grep trend-radar ``` #### 方式三：本地构建（开发者选项） 如果需要自定义修改代码或构建自己的镜像： ```bash # 克隆项目 git clone https://github.com/sansan0/TrendRadar.git cd TrendRadar # 修改配置文件 vim config/config.yaml vim config/frequency_words.txt # 使用构建版本的 docker-compose cd docker cp docker-compose-build.yml docker-compose.yml # 构建并启动 docker-compose build docker-compose up -d ``` #### 镜像更新 ```bash # 方式一：手动更新 docker pull wantcat/trendradar:latest docker-compose down docker-compose up -d # 方式二：使用 docker-compose 更新 docker-compose pull docker-compose up -d ``` #### 服务管理命令 ```bash # 查看运行状态 docker exec -it trend-radar python manage.py status # 手动执行一次爬虫 docker exec -it trend-radar python manage.py run # 查看实时日志 docker exec -it trend-radar python manage.py logs # 显示当前配置 docker exec -it trend-radar python manage.py config # 显示输出文件 docker exec -it trend-radar python manage.py files # 查看帮助信息 docker exec -it trend-radar python manage.py help # 重启容器 docker restart trend-radar # 停止容器 docker stop trend-radar # 删除容器（保留数据） docker rm trend-radar ``` #### 数据持久化 生成的报告和数据默认保存在 `./output` 目录下，即使容器重启或删除，数据也会保留。 #### 故障排查 ```bash # 检查容器状态 docker inspect trend-radar # 查看容器日志 docker logs --tail 100 trend-radar # 进入容器调试 docker exec -it trend-radar /bin/bash # 验证配置文件 docker exec -it trend-radar ls -la /app/config/ ```
## 🤖 AI 智能分析部署 TrendRadar v3.0.0 新增了基于 **MCP (Model Context Protocol)** 的 AI 分析功能，让你可以通过自然语言与新闻数据对话，进行深度分析。 ### 快速部署 Cherry Studio 提供 GUI 配置界面，可快速部署。 **详细教程**：[README-Cherry-Studio.md](README-Cherry-Studio.md) ### 与 AI 对话的姿势 **基础查询**： ``` "给我看看最新的新闻" "查询昨天知乎的热点" "我关注的词今天出现了多少次" ``` **趋势分析**： ``` "分析'比特币'最近一周的热度趋势" "看看'iPhone'话题是昙花一现还是持续热点" ``` **详细教程**：[README-MCP-FAQ.md](README-MCP-FAQ.md) >如果还有配置部署方面的问题，后续我会根据反馈出个**图文教程**，届时会更新到我的公众号上 ## ☕问题答疑与1元点赞 > 心意到就行，收到的**点赞**用于提高开发者开源的积极性。**点赞**已收录于**致谢名单** - **GitHub Issues**：适合针对性强的解答。提问时请提供完整信息（截图、错误日志、系统环境等）。 - **公众号交流**：适合快速咨询。尽量别私信，建议优先在相关文章下的公共留言区交流，有个收敛度 > 对于极少数私信中表达的那种'摸索了好久都部署不了'的焦急心态，我能理解，但我认为这不足以成为我必须立刻抽空帮你解决的理由 > > 请舒缓情绪后再表达，别让我觉得'我分享了项目，你部署不了反而首先怪我'，对于这种非商业化的个人开源小作品，多一点担待~好不？😉 > > 项目的 issues 和留言我还算卖力解决，除了有自己写的项目哪怕再烂也得含泪😢维护的念头，主要还是因为有上面感谢的那群人的支持😘 |公众号关注 |微信点赞 | 支付宝点赞 | |:---:|:---:|:---:| | | | | ### 项目相关 > **4 篇文章**： - [可在该文章下方留言，方便项目作者用手机答疑](https://mp.weixin.qq.com/s/KYEPfTPVzZNWFclZh4am_g) - [2个月破 1000 star，我的GitHub项目推广实战经验](https://mp.weixin.qq.com/s/jzn0vLiQFX408opcfpPPxQ) - [github fork 运行本项目的注意事项 ](https://mp.weixin.qq.com/s/C8evK-U7onG1sTTdwdW2zg) - [基于本项目，如何开展公众号或者新闻资讯类文章写作](https://mp.weixin.qq.com/s/8ghyfDAtQZjLrnWTQabYOQ) >**AI 开发**： - 如果你有小众需求，完全可以基于我的项目自行开发，零编程基础的也可以试试 - 我所有的开源项目或多或少都使用了自己写的**AI辅助软件**来提升开发效率，这款工具已开源 - **核心功能**：迅速筛选项目代码喂给AI，你只需要补充个人需求即可 - **项目地址**：https://github.com/sansan0/ai-code-context-helper ### 其余项目 > 📍 毛主席足迹地图 - 交互式动态展示1893-1976年完整轨迹。欢迎诸位同志贡献数据 - https://github.com/sansan0/mao-map > 哔哩哔哩(bilibili)评论区数据可视化分析软件 - https://github.com/sansan0/bilibili-comment-analyzer
👉 微信推送通知方案
> 由于该方案是基于企业微信的插件机制，推送样式也十分不同，所以相关实现我暂时不准备纳入当前项目 - fork 这位兄台的项目 https://github.com/jayzqj/TrendRadar - 完成上方的企业微信推送设置 - 按照下面图片操作 - 配置好后，手机上的企业微信 app 删除掉也没事
### 本项目流程图 ```mermaid flowchart TD A[👤 用户开始] --> B{🚀 选择部署方式} B -->|云端部署| C1[🍴 Fork 项目到 GitHub] B -->|本地部署| C2[🐳 Docker 部署] C1 --> D[⚙️ 配置通知渠道
可同时配置多个] C2 --> D D --> E[选择通知方式：
📱企业微信 💬飞书 🔔钉钉
📟Telegram 📧邮件] E --> F[🔑 填写通知参数
GitHub Secrets 或环境变量] F --> G[📝 配置关键词
config/frequency_words.txt
普通词/必须词+/过滤词!] G --> H[🎯 选择运行模式
config/config.yaml] H --> H1[📋 daily - 当日汇总
定时推送所有匹配新闻] H --> H2[📰 current - 当前榜单
定时推送最新榜单] H --> H3[📈 incremental - 增量监控
仅推送新增内容] H1 --> I[可选：推送时间窗口控制
⏰ 限制推送时间范围] H2 --> I H3 --> I I --> J[✅ 配置完成] J --> K[🤖 系统自动运行] K --> L[🕷️ 爬取11+平台热点] L --> M[🔍 关键词筛选] M --> N[⚖️ 权重算法排序
排名60% + 频次30% + 热度10%] N --> O[📊 生成报告
HTML网页 + 推送消息] O --> P[📱 多渠道推送通知] P --> Q[🎉 持续接收精准推送
告别信息过载] style A fill:#e3f2fd style B fill:#f3e5f5 style D fill:#fff3e0 style F fill:#fff9c4 style G fill:#e8f5e9 style H fill:#e0f2f1 style I fill:#fce4ec style O fill:#e1bee7 style Q fill:#c8e6c9 ``` [![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=sansan0/TrendRadar&type=Date)](https://www.star-history.com/#sansan0/TrendRadar&Date) ## 📄 许可证 GPL-3.0 License ---
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