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    sansan0/TrendRadar

    ⭐AI-driven public opinion & trend monitor with multi-platform aggregation, RSS, and smart alerts.🎯 告别信息过载,你的 AI 舆情监控助手与热点筛选工具!聚合多平台热点 + RSS 订阅,支持关键词精准筛选。AI 翻译 + AI 分析简报直推手机,也支持接入 MCP 架构,赋能 AI 自然语言对话分析、情感洞察与趋势预测等。支持 Docker ,数据本地/云端自持。集成微信/飞书/钉钉/Telegram/邮件/ntfy/bark/slack 等渠道智能推送。

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    Updated 2/27/2026
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    About TrendRadar

    🎯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 GitHub Forks License Version

    企业微信通知 Telegram通知 dingtalk通知 飞书通知 GitHub Actions GitHub Pages Docker

    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 12 个)

    数据支持

    本项目使用了 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

    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
    2*D882025.8.13 下午
    2*D12025.8.13 上午
    S*o12025.8.05支持一下
    *侠102025.8.04
    x*x22025.8.03trendRadar 好项目 点赞
    *远12025.8.01
    *邪52025.8.01
    *梦0.12025.7.30
    **龙102025.7.29支持一下
    👉 "手机推送通知系列" 挖坑

    截图中只支持一个渠道,大家有什么好的建议和想法可以公众号留言,完善好后开源

    ✨ 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

    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

    多渠道实时推送

    支持企业微信飞书钉钉Telegram,消息直达手机

    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

    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效果飞书推送效果
    Github Pages效果飞书推送效果
    👉 推送格式说明

    📊 输出示例

    通知示例:

    📊 热点词汇统计
    
    🔥 人工智能 AI : 12 条
    
      1. [百度热搜] 科技巨头发布新AI模型 [1] - 12时30分 (4次)
    
      2. [今日头条] AI技术最新突破 [2] - [13时15分 ~ 14时30分] (2次)
    
    

    消息格式说明

    格式元素示例含义说明
    关键词人工智能 AI频率词组表示本组匹配的关键词
    : N 条: 12 条匹配数量该关键词组匹配的标题总数
    [平台名][百度热搜]来源平台标题所属的平台名称
    [数字][1]高排名标记排名 ≤ 阈值(默认 5)的热搜,红色加粗显示
    [数字][7]普通排名标记排名>阈值的热搜,普通显示
    - 时间- 12 时 30 分首次发现时间标题首次被发现的时间
    [时间 ~ 时间][12 时 30 分 ~ 14 时 00 分]时间范围标题出现的时间范围(首次~最后)
    (N 次)(4 次)出现次数标题在监控期间出现的总次数

    📝 更新日志

    👉 项目相关推荐

    附项目相关的两篇文章,欢迎留言交流

    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

    升级说明:

    • 小版本更新: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

    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
    👉 历史更新

    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Telegram

    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
    
    1. 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"

      {
        "message_type": "text",
        "content": {
          "total_titles": "{{内容}}",
          "timestamp": "{{内容}}",
          "report_type": "{{内容}}",
          "text": "{{内容}}"
        }
      }
      
      1. 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)

      2. 消息标题填写"TrendRadar 热点监控"

      3. 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

      1. 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. 配置关键词和设置:

      • 关键词配置: 修改 config/frequency_words.txt 文件,添加你关心的关键词
      • 运行模式配置: 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
      👉 frequency_words.txt 配置教程

      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。

      📋 基础语法说明

      1. 普通关键词 - 基础匹配

      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

      华为
      OPPO
      +手机
      

      作用: 必须同时包含普通词必须词才会被捕获

      3. 过滤词 !词汇 - 排除干扰

      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:空行分隔不同的词组,每个词组独立统计

      示例配置:

      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

      # 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

      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

      华为
      OPPO
      +新品
      
      苹果
      三星  
      +发布
      
      手机
      销量
      +市场
      
    4. 自动运行:

      • 项目已包含.github/workflows/crawler.yml配置文件,默认每小时运行一次
      • 你也可以在 GitHub 仓库的 Actions 页面手动触发运行
    5. 查看结果:

      • 运行结果将自动保存在仓库的output目录中
      • 同时通过配置的机器人发送通知到你的群组

    🔧 自定义监控平台

    本项目的资讯数据来源于 newsnow ,你可以点击网站,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,根据里面的文件名,在 config/config.yaml 文件中修改 platforms 配置:

    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

    1. 克隆项目并进入目录:

      git clone https://github.com/sansan0/TrendRadar.git
      cd TrendRadar
      
    2. 配置文件:

      • 修改 config/config.yamlconfig/frequency_words.txt
      • 推送链接填写设置推送定时可通过 .env 进行配置
    3. 启动服务:

      cd docker
      docker-compose up -d
      
    4. 管理服务:

      # 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
      
      # 重启定时服务
      docker exec -it trend-radar python manage.py restart
      
      # 显示帮助信息
      docker exec -it trend-radar python manage.py help
      

    ☕ 学习交流与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

    公众号关注微信点赞支付宝点赞
    👉 微信推送通知的折中方案

    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[🍴 Fork 项目]
        B --> C[⚙️ 选择通知方式]
        
        C --> D1[📱 企业微信群机器人<br/>最简单快速]
        C --> D2[💬 飞书机器人<br/>显示效果最佳]
        C --> D3[🔔 钉钉机器人<br/>]
        C --> D4[📟 Telegram Bot<br/>]
        
        D1 --> E[🔑 配置 GitHub Secrets<br/>填入机器人 Webhook 地址]
        D2 --> E
        D3 --> E  
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