AI开源分享-告别信息过载，AI 助你看懂新闻资讯热点，简单的舆情监控分析 - 多平台热点聚合+基于 MCP 的AI分析工具

🚀 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 [](https://github.com/sansan0/TrendRadar/stargazers) [](https://github.com/sansan0/TrendRadar/network/members) [](LICENSE) [](https://github.com/sansan0/TrendRadar) [](https://github.com/sansan0/TrendRadar) [](https://work.weixin.qq.com/) [](https://telegram.org/) [](#) [](https://www.feishu.cn/) [](#) [](https://github.com/binwiederhier/ntfy) [](https://github.com/sansan0/TrendRadar) [](https://sansan0.github.io/TrendRadar) [](https://hub.docker.com/r/wantcat/trendradar) [](https://modelcontextprotocol.io/)

本项目以轻量，易部署为目标

📑 快速导航

• 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，fork 你所欲也，star 我所欲也，两者得兼😍是对开源精神最好的支持;
• 感谢关注公众号 的读者们，你们的留言、点赞、分享和推荐等积极互动让内容更有温度😎。

✨ 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

智能推送策略

三种推送模式：

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

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

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

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。

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

📝 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

2025/11/12 - v3.0.5

• 修复邮件发送 SSL/TLS 端口配置逻辑错误
• 优化邮箱服务商（QQ/163/126）默认使用 465 端口（SSL）
• 新增 Docker 环境变量支持：核心配置项（enable_crawler、report_mode、push_window 等）支持通过环境变量覆盖，解决 NAS 用户修改配置文件不生效的问题（详见 🐳 Docker 部署 章节）

2025/10/26 - mcp-v1.0.1

MCP 模块更新:

• 修复日期查询参数传递错误
• 统一所有工具的时间参数格式

👉 历史更新

### 2025/10/31 - v3.0.4 - 解决飞书因推送内容过长而产生的错误，实现了分批推送 ### 2025/10/23 - v3.0.3 - 扩大 ntfy 错误信息显示范围 ### 2025/10/21 - v3.0.2 - 修复 ntfy 推送编码问题 ### 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 - **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 ### 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

优化后

🚀 快速开始

配置完成后，新闻数据一小时后才会更新，如想加快，可参照【第4步】手动测试配置效果

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。

   效果类似下图，一个 name 对应一个 secret，保存完就行，你重新编辑看不到 secret 是正常情况。

   
   👉 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(该链接开头类似 https://www.feishu.cn/flow/api/trigger-webhook/********)
   有两个方案，**方案一**配置简单，**方案二**配置复杂(但是稳定推送) 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：** > 对部分人存在额外操作，否则会报"系统错误"。需要手机端搜索下机器人，然后开启飞书机器人应用(该建议来自于网友，可参考) 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  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  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）也可以和 EMAIL_FROM 一样，自己发送给自己 - 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} 不能使用中文 ✅ 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 中配置推送模式和通知选项
   • 关键词设置：在 config/frequency_words.txt 中添加你关心的关键词
   • 推送频率调整：在 .github/workflows/crawler.yml 请谨慎调整，别贪心

   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

4. 手动测试新闻推送：

   我这里是拿我的项目举例，你要去你fork的项目做测试

   1. 进入 Actions：https://github.com/sansan0/TrendRadar/actions
   2. 找到 "Hot News Crawler" 的点进去，如果看不到该字样，那么参照#109解决
   3. 点击 "Run workflow" 按钮运行，等待 1 分钟左右数据到你手机上

🐳 Docker 部署

方式一：快速体验（一行命令）

Linux/macOS 系统：

# 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

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:

   # 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）

   ⚙️ 环境变量覆盖机制（v3.0.5+）

   如果你在 NAS 或其他 Docker 环境中遇到修改 config.yaml 后配置不生效的问题，可以通过环境变量直接覆盖配置：

   环境变量	对应配置	示例值	说明
   ENABLE_CRAWLER	crawler.enable_crawler	true / false	是否启用爬虫
   ENABLE_NOTIFICATION	notification.enable_notification	true / false	是否启用通知
   REPORT_MODE	report.mode	all / filtered	报告模式
   PUSH_WINDOW_ENABLED	notification.push_window.enabled	true / false	推送时间窗口开关
   PUSH_WINDOW_START	notification.push_window.time_range.start	08:00	推送开始时间
   PUSH_WINDOW_END	notification.push_window.time_range.end	22:00	推送结束时间
   FEISHU_WEBHOOK_URL	notification.webhooks.feishu_url	https://...	飞书 Webhook

   配置优先级：环境变量 > config.yaml

   使用方法：

   • 修改 .env 文件，取消注释并填写需要的配置
   • 或在 NAS/群晖 Docker 管理界面的"环境变量"中直接添加
   • 重启容器后生效：docker-compose restart

   验证配置：

   docker logs trend-radar | grep "配置来源\|来源:"

   输出示例：

   爬虫状态: 已启用 (来源: 环境变量)
   报告模式: filtered (来源: 环境变量)
   通知渠道配置来源: 飞书(环境变量), 邮件(配置文件)

3. 启动服务:

   # 拉取最新镜像并启动
   docker-compose pull
   docker-compose up -d

4. 查看运行状态:

   # 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：

# 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

# 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

# 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

# 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。使用 AI 功能 的最佳前提是已使用本项目至少运行一天(积累新闻数据)

1. 快速部署

Cherry Studio 提供 GUI 配置界面， 5 分钟快速部署， 复杂的部分是一键安装的。

图文部署教程：现已更新到我的公众号，回复 "mcp" 即可

详细部署教程：README-Cherry-Studio.md

2. 学习与 AI 对话的姿势

详细对话教程：README-MCP-FAQ.md

提问效果：

实际不建议一次性问多个问题。如果你选择的 ai 模型连下图的按顺序调用都无法做到，建议换一个。

🔌 MCP 客户端

TrendRadar MCP 服务支持标准的 Model Context Protocol (MCP) 协议，可以接入各种支持 MCP 的 AI 客户端进行智能分析。

支持的客户端

注意事项：

• 将 /path/to/TrendRadar 替换为你的项目实际路径
• Windows 路径使用双反斜杠：C:\\Users\\YourName\\TrendRadar
• 保存后记得重启

常见问题

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
• 2个月破 1000 star，我的GitHub项目推广实战经验
• github fork 运行本项目的注意事项
• 基于本项目，如何开展公众号或者新闻资讯类文章写作

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

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<br/>可同时配置多个]
    C2 --> D

    D --> E[选择通知方式：<br/>📱企业微信 💬飞书 🔔钉钉<br/>📟Telegram 📧邮件]

    E --> F[🔑 填写通知参数<br/>GitHub Secrets 或环境变量]

    F --> G[📝 配置关键词<br/>config/frequency_words.txt<br/>普通词/必须词+/过滤词!]

    G --> H[🎯 选择运行模式<br/>config/config.yaml]

    H --> H1[📋 daily - 当日汇总<br/>定时推送所有匹配新闻]
    H --> H2[📰 current - 当前榜单<br/>定时推送最新榜单]
    H --> H3[📈 incremental - 增量监控<br/>仅推送新增内容]

    H1 --> I[可选：推送时间窗口控制<br/>⏰ 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<br/>排名60% + 频次30% + 热度10%]
    N --> O[📊 生成报告<br/>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<br/>告别信息过载]

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GPL-3.0 License