# 🎯TrendRadar 🚀 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 [![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-v2.1.2-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-通知支持-00D4AA?style=flat-square)](https://work.weixin.qq.com/) [![Telegram通知](https://img.shields.io/badge/Telegram-通知支持-00D4AA?style=flat-square)](https://telegram.org/) [![dingtalk通知](https://img.shields.io/badge/钉钉-通知支持-00D4AA?style=flat-square)](#) [![飞书通知](https://img.shields.io/badge/飞书-通知支持-00D4AA?style=flat-square)](https://www.feishu.cn/) [![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/)
> 本项目以轻量,易部署为目标,主要处理 issues > > 遇到问题提 issues,或【硅基茶水间】公众号留言
👉 点击查看致谢名单 (当前 🔥18🔥 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),以及各微信群,qq群等给到这个项目帮助的人 - [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 | | :-------------------------: | :----: | :----: | :-----------------------: | | *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** - 今日头条 - 百度热搜 - 华尔街见闻 - 澎湃新闻 - bilibili 热搜 - 财联社热门 - 凤凰网 - 贴吧 - 微博 - 抖音 - 知乎 默认监控 11 个主流平台,如想额外增加,可看最下方的**自定义监控平台** ### **智能推送策略** **三种推送模式**: - **📈 投资者/交易员** → 选择 `incremental`,及时获取新增资讯 - **📰 自媒体人/内容创作者** → 选择 `current`,掌握实时热点趋势 - **📋 企业管理者/普通用户** → 选择 `daily`,定时获取完整日报 **静默推送模式**: - **时间范围控制**:设定推送时间窗口(如 9:00-18:00),仅在指定时间内推送 - **适用场景**: - 时间内每次执行都推送 - 时间范围内只推送一次 ### **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,具体见【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 ### **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 **实际效果**: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,具体见【热点权重调整】 ### **多渠道实时推送** 支持**企业微信**、**飞书**、**钉钉**、**Telegram**,消息直达手机 ### **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 ### **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) > > 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 网页效果(手机端也适配) | 飞书推送效果 | |:---:|:---:| | ![Github Pages效果](_image/github-pages.png) | ![飞书推送效果](_image/feishu.jpg) |
👉 推送格式说明 ## **通知示例:** 📊 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 |
## 📝 更新日志 >**升级说明:** - **提示1**:请通过以下方式更新项目(或根据**更新提示**升级),不要通过 **Sync fork** 更新 - **提示2**:比如你当前是v2.0.1,想升级,建议查看【历史更新】,明确升级的方式和更新的功能 - **小版本更新**:一般情况,直接在 GitHub 网页编辑器中,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 v2.0 建议删除现有 fork 后重新 fork,这样更省力且避免配置冲突 > 感谢各位朋友的支持与厚爱,特别感谢: > > **fork 并为项目点 star** 的观众们,你们的认可是我前进的动力 > > **关注公众号并积极互动** 的读者们,你们的留言和点赞让内容更有温度 > > **给予资金点赞支持** 的朋友们,你们的慷慨让项目得以持续发展 > > 下一次**新功能**,大概会是 ai 分析功能(大概(●'◡'●) ### 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)
👉 历史更新 ### 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 中开启静默推送模式 - 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"群机器人" 3. 点击"添加" → 点击"新建" → 设置机器人昵称 4. 复制 Webhook 地址,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 **机器人设置步骤:** 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
3. **主要配置**: - **推送设置:** : 在 [config/config.yaml](config/config.yaml) 中进行,可根据里面的描述文字操作,这里不重复了 - 比如: 在 `config/config.yaml` 中修改 `report.mode` 设置: | 模式 | 推送时机 | 显示内容 | 适用场景 | |------|----------|----------|----------| | **当日汇总模式**
`daily` | 按时推送 | 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 | | **当前榜单模式**
`current` | 按时推送 | 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 | | **增量监控模式**
`incremental` | 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 | - **关键词配置**: 修改 [config/frequency_words.txt](config/frequency_words.txt) 文件,添加你关心的关键词
👉 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 ### 📋 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 ```
👉 自定义监控平台 ### 🔧 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... ```
👉 Docker 部署 ### 🐳 Docker 部署 #### 方式一:快速体验(一行命令) ```bash # 直接运行,使用默认配置(仅体验功能,无推送通知) docker run -d --name trend-radar \ -v ./config:/app/config:ro \ -v ./output:/app/output \ -e CRON_SCHEDULE="*/30 * * * *" \ -e RUN_MODE="cron" \ -e IMMEDIATE_RUN="true" \ wantcat/trendradar:latest # 或者启用手机应用推送通知 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 CRON_SCHEDULE="*/30 * * * *" \ -e RUN_MODE="cron" \ -e IMMEDIATE_RUN="true" \ wantcat/trendradar:latest ``` **注意**:快速体验模式需要先准备配置文件: **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. 在当前目录下创建两个文件夹:`config` 和 `output` 2. 下载配置文件到对应位置: - 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 └── output/ ``` #### 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/ ```
👉 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。
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### 项目相关推荐 > 附项目相关的两篇文章,欢迎留言交流 - [2个月破 1000 star,我的GitHub项目推广实战经验](https://mp.weixin.qq.com/s/jzn0vLiQFX408opcfpPPxQ) - [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[🍴 Fork 项目] B --> C[⚙️ 选择通知方式] C --> D1[📱 企业微信群机器人
最简单快速] C --> D2[💬 飞书机器人
显示效果最佳] C --> D3[🔔 钉钉机器人
] C --> D4[📟 Telegram Bot
] D1 --> E[🔑 配置 GitHub Secrets
填入机器人 Webhook 地址] D2 --> E D3 --> E D4 --> E E --> F[📝 编辑关键词配置
config/frequency_words.txt
添加你关心的词汇] F --> G[🎯 选择运行模式
config/config.yaml
daily/current/incremental] G --> H[✅ 配置完成] H --> I[🤖 系统根据设定时间自动运行] I --> J[📊 爬取各大平台热点] J --> K[🔍 根据关键词筛选] K --> L[📱 推送到你的手机] L --> M[📈 查看推送结果] M --> N{满意效果?} N -->|不满意| F N -->|满意| O[🎉 持续接收精准推送] style A fill:#e1f5fe style B fill:#f3e5f5 style E fill:#fff3e0 style F fill:#e8f5e8 style G fill:#e8f5e8 style L fill:#ffebee style O fill:#e8f5e8 ```
[![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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