目录
- .githubfix: 修复编辑 frequency_words.txt 产生的额外换行符问题3个月前
- _imagefeat: 引入统一时间线调度系统，优化 AI 分析稳定性，mcp 支持 AI 对话内容直推多渠道2个月前
- configfeat: 引入统一时间线调度系统，优化 AI 分析稳定性，mcp 支持 AI 对话内容直推多渠道2个月前
- docker docs: 添加二次开发与引用说明3个月前
- docsfeat: 引入统一时间线调度系统，优化 AI 分析稳定性，mcp 支持 AI 对话内容直推多渠道2个月前
- mcp_serverfix: 修复 get_available_date_range() 扫描错误目录导致 search_news 始终返回 NO_DATA_AVAILABLE (#952)2个月前
- outputfeat: 支持 RSS 订阅推送 和对应的 ai 分析4个月前
- trendradarfeat: 引入统一时间线调度系统，优化 AI 分析稳定性，mcp 支持 AI 对话内容直推多渠道2个月前
- .dockerignorefeat: v2.0.0 重大重构9个月前
- LICENSECreate LICENSE10个月前
- README-Cherry-Studio.mdv3.4.0: 新增 slack 推送，优化 setup-windows.bat 一键安装 MCP5个月前
- README-EN.mdfeat: 引入统一时间线调度系统，优化 AI 分析稳定性，mcp 支持 AI 对话内容直推多渠道2个月前
- README-MCP-FAQ-EN.mdfeat: 引入统一时间线调度系统，优化 AI 分析稳定性，mcp 支持 AI 对话内容直推多渠道2个月前
- README-MCP-FAQ.mdfeat: 引入统一时间线调度系统，优化 AI 分析稳定性，mcp 支持 AI 对话内容直推多渠道2个月前
- README.mdfeat: 引入统一时间线调度系统，优化 AI 分析稳定性，mcp 支持 AI 对话内容直推多渠道2个月前
- index.htmlchore: 清理无用 commit4个月前
- pyproject.tomlfeat: 引入统一时间线调度系统，优化 AI 分析稳定性，mcp 支持 AI 对话内容直推多渠道2个月前
- requirements.txtfeat: 增强 AI 分析控制能力与配置版本管理3个月前
- setup-mac.shv3.0.0 AI 智能分析功能6个月前
- setup-windows-en.batv3.4.0: 新增 slack 推送，优化 setup-windows.bat 一键安装 MCP5个月前
- setup-windows.batv3.4.0: 新增 slack 推送，优化 setup-windows.bat 一键安装 MCP5个月前
- start-http.batfeat: mcp-v1.0.3 新增日期解析工具，增加 mcp 使用文档英文版，增强 github 推送的稳定性5个月前
- start-http.shchore: 更新图文教程。解决脚本执行问题6个月前
- versionfeat: 引入统一时间线调度系统，优化 AI 分析稳定性，mcp 支持 AI 对话内容直推多渠道2个月前
- version_configsfeat: 引入统一时间线调度系统，优化 AI 分析稳定性，mcp 支持 AI 对话内容直推多渠道2个月前
- version_mcpfeat: 引入统一时间线调度系统，优化 AI 分析稳定性，mcp 支持 AI 对话内容直推多渠道2个月前
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早期支持者致谢
基础设施支持
感谢 GitHub 免费提供的基础设施，这是本项目得以一键 fork便捷运行的最大前提。
数据支持
本项目使用 newsnow 项目的 API 获取多平台数据，特别感谢作者提供的服务。
经联系，作者表示无需担心服务器压力，但这是基于他的善意和信任。请大家：
推广助力
观众支持
🪄 赞助商
❤️ 觉得好用？支持一下
🤝 二次开发与引用
如果你在项目中使用或借鉴了本项目的思路、核心代码，非常欢迎在 README 或文档中注明来源并附上本仓库链接。
这将有助于项目的持续维护和社区发展，感谢你的尊重与支持！❤️
💬 交流与反馈
📝 更新日志
2026/02/09 - v6.0.0
timeline.yaml，用一套配置控制「什么时间采集 / 推送 / AI 分析」always_on（全天候，默认）、morning_evening（早晚汇总）、office_hours（办公时间）、night_owl（夜猫子）、custom（自定义）；也支持在presets:下新增自己的模板，只要 key 不重复，然后在 config.yaml 里填你的模板名即可timeline.yaml编辑标签页，与 config.yaml / frequency_words.txt 并列schedule.presetai_analysis.include_standalone）：include_rank_timeline联动：开启时利用轨迹数据做深度趋势分析，关闭时基于排名做简要判断standalone_summariesJSON 字段（独立源点速览），所有推送渠道均已适配渲染2026/02/09 - mcp-v4.0.0
get_channel_format_guide工具，告诉 AI 每个渠道支持什么格式、有什么限制，生成的内容排版更好看👉 点击展开：历史更新
2026/01/28 - v5.5.0
2026/02/02 - mcp-v3.2.0
search_news(query="关键词", include_url=True)→read_article(url=...)读取正文2026/01/10 - mcp-v3.0.0~v3.1.5
{success, summary, data, error}结构asyncio.to_thread()包装同步调用get_latest_rss支持多日查询（days 参数），跨日期 URL 去重get_trending_topics支持/pattern/正则语法和display_namemake_cache_key()函数，参数排序+MD5 哈希确保一致性2026/01/23 - v5.4.0
2026/01/19 - v5.3.0
provider字段，改用model: "provider/model_name"格式num_retries)、备用模型 (fallback_models)ai.provider→ 移除（已合并到 model）ai.base_url→ai.api_baseAI_PROVIDER环境变量 → 移除AI_BASE_URL环境变量 →AI_API_BASEdeepseek/deepseek-chatopenai/gpt-4ogemini/gemini-2.5-flashanthropic/claude-3-5-sonnet2026/01/17 - v5.2.0
🌐 AI 翻译功能
🔧 配置架构优化
✨ AI 分析增强
🔧 多模型适配
🐛 Bug 修复
2026/01/10 - v5.0.0
✨ 推送内容”五大板块”重构
本次更新对推送消息进行了区域化重构，现在推送内容清晰地划分为五大核心板块：
✨ AI 智能分析推送功能
only_analysis（仅 AI 分析）、both（两者都推送）config/ai_analysis_prompt.txt文件自定义 AI 分析角色和输出格式📋 独立展示区功能
📊 推送体验重构
🔧 配置优化
[组别名]语法，支持#注释行，配置更清晰（感谢 @songge8 提出的建议）AI_API_KEY、AI_PROVIDER等）2026/01/02 - v4.7.0
/pattern/正则语法，解决英文子字符串误匹配问题（如ai匹配training）📖 查看语法详解=> 备注给复杂的正则表达式起个好记的名字，推送消息显示更清晰（如/\bai\b/ => AI相关）2025/12/30 - mcp-v2.0.0
get_latest_rss、search_rss、get_rss_feeds_statussearch_news支持include_rss参数同时搜索热榜和 RSS2026/01/01 - v4.6.0
keyword（按关键词分组）和platform（按平台分组）两种显示模式2025/12/30 - v4.5.0
output/{type}/{date}.dbsort_by_position_first同时影响热榜和 RSSconfig.yaml重新组织为 7 个逻辑分组（app、report、notification、storage、platforms、rss、advanced），配置路径更清晰2025/12/26 - mcp-v1.2.0
MCP 模块更新 - 优化工具集，新增聚合对比功能，合并冗余工具:
aggregate_news工具 - 跨平台新闻去重聚合compare_periods工具 - 时期对比分析（周环比/月环比）find_similar_news+search_related_news_history→find_related_newsget_trending_topics- 新增auto_extract模式自动提取热点2025/12/20 - v4.0.3
band_rank）导致的重复推送问题2025/12/17 - v4.0.1
2025/12/13 - mcp-v1.1.0
MCP 模块更新:
sync_from_remote、get_storage_status、list_available_dates2025/12/13 - v4.0.0
🎉 重大更新：全面重构存储和核心架构
2025/12/03 - v3.5.0
🎉 核心功能增强
多账号推送支持
;分隔多个账号，例如：FEISHU_WEBHOOK_URL=url1;url2推送区域配置
display.region_order自定义各区域的显示顺序（v5.2.0 替代原reverse_content_order）display.regions控制各区域是否显示（热榜、新增热点、RSS、独立展示区、AI 分析）全局过滤关键词
[GLOBAL_FILTER]区域标记，支持全局过滤不想看到的内容🐳 Docker 双路径 HTML 生成优化
index.html无法同步到宿主机的问题index.html（项目根目录）：供 GitHub Pages 访问output/index.html：通过 Docker Volume 挂载，宿主机可直接访问🐳 Docker MCP 镜像支持
wantcat/trendradar-mcp🌐 Web 服务器支持
manage.py命令控制启动/停止：docker exec -it trendradar python manage.py start_webserverhttp://localhost:8080（端口可配置）📖 文档优化
🔧 升级说明：
main.py、config/config.yaml（新增多账号推送支持，无需修改现有配置）2025/11/26 - mcp-v1.0.3
MCP 模块更新:
2025/11/28 - v3.4.1
🔧 格式优化
Bark 推送增强
Slack 格式精准化
<url|text>和加粗语法：*text*性能提升
🔧 升级说明：
main.py，config.yaml2025/11/25 - v3.4.0
🎉 新增 Slack 推送支持
团队协作推送渠道
多种部署方式
SLACK_WEBHOOK_URLSecretSLACK_WEBHOOK_URLconfig/config.yaml配置文件🔧 升级说明：
main.py、config/config.yaml、.github/workflows/crawler.yml2025/11/24 - v3.3.0
🎉 新增 Bark 推送支持
iOS 专属推送渠道
多种部署方式
BARK_URLSecretBARK_URLconfig/config.yaml配置文件🐛 Bug 修复
config.yaml中ntfy_server_url配置不生效的问题 (#345)🔧 升级说明：
main.py、config/config.yaml、.github/workflows/crawler.yml2025/11/23 - v3.2.0
🎯 新增高级定制功能
关键词排序优先级配置
显示数量精准控制
@数字语法为特定关键词设置限制🔧 升级说明：
main.py、config/config.yaml2025/11/18 - mcp-v1.0.2
MCP 模块更新:
2025/11/22 - v3.1.1
'float' object has no attribute 'lower'错误升级说明（GitHub Fork 用户）：
main.py2025/11/20 - v3.1.0
markdown（企业微信群机器人）和text（个人微信应用）WEWORK_MSG_TYPE环境变量配置，支持 GitHub Actions、Docker、docker compose 等多种部署方式text模式自动清除 Markdown 语法，提供纯文本推送效果升级说明（GitHub Fork 用户）：
main.py、config/config.yaml.github/workflows/crawler.yml（如使用 GitHub Actions 部署）2025/11/12 - v3.0.5
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:
2025/10/31 - v3.0.4
2025/10/23 - v3.0.3
2025/10/21 - v3.0.2
2025/10/20 - v3.0.0
重大更新 - AI 分析功能上线 ✨
核心功能：
分析能力：
更新提示：
2025/10/15 - v2.4.4
更新内容：
更新提示：
2025/10/10 - v2.4.3
更新内容：
更新提示：
2025/10/8 - v2.4.2
更新内容：
更新提示：
2025/10/2 - v2.4.0
新增 ntfy 推送通知
核心功能：
使用场景：
更新提示：
2025/09/26 - v2.3.2
修复说明：
2025/09/22 - v2.3.1
使用说明：
更新提示：
2025/09/17 - v2.2.0
使用说明：
2025/09/13 - v2.1.2
2025/09/04 - v2.1.1
2025/08/30 - v2.1.0
核心改进：
更新提示：
2025/08/27 - v2.0.4
2025/08/06 - v2.0.3
2025/07/28 - v2.0.2
2025/07/27 - v2.0.1
修复问题:
2025/07/17 - v2.0.0
重大重构：
config/config.yaml文件管理（main.py 我依旧没拆分，方便你们复制升级）daily（当日汇总）、current（当前榜单）、incremental（增量监控）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 和 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
2025/06/18 - v1.1.0
2025/06/16 - v1.0.0
2025/06/13+14
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
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
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
2025/06/02
2025/05/26
✨ 核心功能
全网热点聚合
默认监控 11 个主流平台，也可自行增加额外的平台
RSS 订阅源支持（v4.5.0 新增）
支持 RSS/Atom 订阅源抓取，按关键词分组统计（与热榜格式一致）：
config.yaml中添加 RSS 源可视化配置编辑器
提供基于 Web 的图形化配置界面，无需手动编辑 YAML 文件，通过表单即可完成所有配置项的修改与导出。
👉 在线体验：https://sansan0.github.io/TrendRadar/
智能推送策略
三种推送模式：
附加功能（可选）：
display.region_order调整各区域（热榜、新增热点、RSS、独立展示区、AI 分析）的显示顺序；通过display.regions控制各区域是否显示（v5.2.0）keyword=按关键词分组，platform=按平台分组（v4.6.0 新增）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
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”
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
多渠道多账号推送
支持企业微信(+ 微信推送方案)、飞书、钉钉、Telegram、邮件、ntfy、Bark、Slack，消息直达手机和邮箱
AI 多语言翻译（v5.2.0 新增）
将推送内容翻译为任意语言，打破语言壁垒，无论是阅读国内热点还是通过 RSS 订阅海外资讯，都能以母语轻松获取
config.yaml中设置ai_translation.enabled: true和目标语言即可ai_translation_prompt.txt自定义翻译风格和术语ai配置段的模型设置RSS 源参考：以下是一些 RSS 订阅源合集，可按需选用
灵活存储架构（v4.0.0 重大更新）
多存储后端支持：
多端部署
AI 分析推送（v5.0.0 新增）
使用 AI 大模型对推送内容进行深度分析，自动生成热点洞察报告
config/ai_analysis_prompt.txt自定义分析角度独立展示区（v5.0.0 新增）
为指定平台提供完整热榜展示，不受关键词过滤影响
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
网页部署
运行后根目录生成
index.html，即为完整的新闻报告页面。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
🚀 快速开始
请选择适合你的部署方式
🅰️ 方案一：Docker 部署（推荐 🔥）
🅱️ 方案二：GitHub Actions 部署（本章节内容 ⬇️）
1️⃣ 第一步：获取项目代码
点击本仓库页面右上角的绿色 [Use this template] 按钮 → 选择 “Create a new repository”。
2️⃣ 第二步：设置 GitHub Secrets
在你 Fork 后的仓库中，进入
Settings>Secrets and variables>Actions>New repository secret📌 重要说明（请务必仔细阅读）：
WEWORK_WEBHOOK_URL、FEISHU_WEBHOOK_URL等），不能自己随意修改或创造新名称，否则系统无法识别配置示例：
如上图所示，每一行是一个配置项：
WEWORK_WEBHOOK_URL）👉 点击展开：企业微信机器人（配置最简单最迅速）
GitHub Secret 配置（⚠️ Name 名称必须严格一致）：
WEWORK_WEBHOOK_URL（请复制粘贴此名称，不要手打，避免打错）机器人设置步骤：
手机端设置：
PC 端设置流程类似
👉 点击展开：个人微信推送（基于企业微信应用，推送到个人微信）
GitHub Secret 配置（⚠️ Name 名称必须严格一致）：
Name（名称）：
WEWORK_WEBHOOK_URL（请复制粘贴此名称，不要手打）Secret（值）：你的企业微信应用 Webhook 地址
Name（名称）：
WEWORK_MSG_TYPE（请复制粘贴此名称，不要手打）Secret（值）：
text设置步骤：
WEWORK_MSG_TYPESecret，值设为text说明：
text为纯文本，markdown为富文本（默认）👉 点击展开：飞书机器人（消息显示相对友好）
若启用 AI 分析，飞书推送偶发（约 5% 概率）会有数分钟延迟（推测为平台对 AI 生成内容的合规性审核）。
GitHub Secret 配置（⚠️ Name 名称必须严格一致）：
FEISHU_WEBHOOK_URL（请复制粘贴此名称，不要手打）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 ，
方案一：
电脑浏览器打开 https://botbuilder.feishu.cn/home/my-command
点击”新建机器人指令”
点击”选择触发器”，往下滑动，点击”Webhook 触发”
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
“参数”里面放上下面的内容，然后点击”完成”
点击”选择操作” > “通过官方机器人发消息”
消息标题填写”TrendRadar 热点监控”
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
FEISHU_WEBHOOK_URL方案二：
电脑浏览器打开 https://botbuilder.feishu.cn/home/my-app
点击”新建机器人应用”
进入创建的应用后，点击”流程设计” > “创建流程” > “选择触发器”
往下滑动，点击”Webhook 触发”
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
“参数”里面放上下面的内容，然后点击”完成”
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）
消息标题填写”TrendRadar 热点监控”
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
FEISHU_WEBHOOK_URL👉 点击展开：钉钉机器人
GitHub Secret 配置（⚠️ Name 名称必须严格一致）：
DINGTALK_WEBHOOK_URL（请复制粘贴此名称，不要手打）机器人设置步骤：
创建机器人（仅 PC 端支持）：
配置机器人：
完成设置：
DINGTALK_WEBHOOK_URL注意：移动端只能接收消息，无法创建新机器人。
👉 点击展开：Telegram Bot
GitHub Secret 配置（⚠️ Name 名称必须严格一致）：
Name（名称）：
TELEGRAM_BOT_TOKEN（请复制粘贴此名称，不要手打）Secret（值）：你的 Telegram Bot Token
Name（名称）：
TELEGRAM_CHAT_ID（请复制粘贴此名称，不要手打）Secret（值）：你的 Telegram Chat ID
说明：Telegram 需要配置两个 Secret，请分别点击两次”New repository secret”按钮添加
机器人设置步骤：
创建机器人：
@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）/newbot命令创建新机器人123456789:AAHfiqksKZ8WmR2zSjiQ7_v4TMAKdiHm9T0）获取 Chat ID：
方法一：通过官方 API 获取
https://api.telegram.org/bot<你的Bot Token>/getUpdates"chat":{"id":数字}中的数字方法二：使用第三方工具
@userinfobot并发送/start配置到 GitHub：
TELEGRAM_BOT_TOKEN：填入第 1 步获得的 Bot TokenTELEGRAM_CHAT_ID：填入第 2 步获得的 Chat ID👉 点击展开：邮件推送（支持所有主流邮箱）
GitHub Secret 配置（⚠️ Name 名称必须严格一致）：
Name（名称）：
EMAIL_FROM（请复制粘贴此名称，不要手打）Secret（值）：发件人邮箱地址
Name（名称）：
EMAIL_PASSWORD（请复制粘贴此名称，不要手打）Secret（值）：邮箱密码或授权码
Name（名称）：
EMAIL_TO（请复制粘贴此名称，不要手打）Secret（值）：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）
Name（名称）：
EMAIL_SMTP_SERVER（可选配置，请复制粘贴此名称）Secret（值）：SMTP服务器地址（可留空，系统会自动识别）
Name（名称）：
EMAIL_SMTP_PORT（可选配置，请复制粘贴此名称）Secret（值）：SMTP端口（可留空，系统会自动识别）
说明：邮件推送需要配置至少3个必需 Secret（EMAIL_FROM、EMAIL_PASSWORD、EMAIL_TO），后两个为可选配置
支持的邮箱服务商（自动识别 SMTP 配置）：
常见邮箱设置：
QQ邮箱：
EMAIL_PASSWORD填写授权码，而非 QQ 密码Gmail：
EMAIL_PASSWORD填写应用专用密码163/126邮箱：
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.comEMAIL_SMTP_PORT：如 587（TLS）或 465（SSL）**如果有多个收件人(注意是英文逗号分隔)**：
👉 点击展开：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：
快速开始：
下载 ntfy 应用：
订阅主题（选择一个难猜的名称）：
配置 GitHub Secret（⚠️ Name 名称必须严格一致）：
Name（名称）：
NTFY_TOPIC（请复制粘贴此名称，不要手打）Secret（值）：填写你刚才订阅的主题名称
Name（名称）：
NTFY_SERVER_URL（可选配置，请复制粘贴此名称）Secret（值）：留空（默认使用 ntfy.sh）
Name（名称）：
NTFY_TOKEN（可选配置，请复制粘贴此名称）Secret（值）：留空
说明：ntfy 至少需要配置 1 个必需 Secret (NTFY_TOPIC)，后两个为可选配置
测试：
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：
Docker 一键部署：
配置 TrendRadar：
在应用中订阅：
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：推荐选择：
相关链接：
👉 点击展开：Bark 推送（iOS 专属，简洁高效）
GitHub Secret 配置（⚠️ Name 名称必须严格一致）：
BARK_URL（请复制粘贴此名称，不要手打）Bark 简介：
Bark 是一款 iOS 平台的免费开源推送工具，特点是简单、快速、无广告。
使用方式：
方式一：使用官方服务器（推荐新手） 🆓
下载 Bark App：
获取推送 URL：
https://api.day.app/your_device_key）BARK_URL方式二：自建服务器（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
Docker 一键部署：
配置 TrendRadar：
注意事项：
相关链接：
👉 点击展开：Slack 推送
GitHub Secret 配置（⚠️ Name 名称必须严格一致）：
SLACK_WEBHOOK_URL（请复制粘贴此名称，不要手打）Slack 简介：
Slack 是团队协作工具，Incoming Webhooks 可以将消息推送到 Slack 频道。
设置步骤：
步骤 1：创建 Slack App
访问 Slack API 页面：
选择创建方式：
填写 App 信息：
TrendRadar或热点新闻监控）步骤 2：启用 Incoming Webhooks
导航到 Incoming Webhooks：
启用功能：
OFF切换到ON步骤 3：生成 Webhook URL
添加新的 Webhook：
选择目标频道：
#热点新闻）授权应用：
步骤 4：复制并保存 Webhook URL
查看生成的 URL：
https://hooks.slack.com/services/T00000000/B00000000/XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX复制 URL：
配置到 TrendRadar：
SLACK_WEBHOOK_URLconfig/config.yaml的slack_webhook_url字段docker/.env文件的SLACK_WEBHOOK_URL变量注意事项：
消息格式预览：
相关链接：
👉 点击展开：通用 Webhook 推送（支持 Discord、Matrix、IFTTT 等）
GitHub Secret 配置（⚠️ Name 名称必须严格一致）：
Name（名称）：
GENERIC_WEBHOOK_URL（请复制粘贴此名称，不要手打）Secret（值）：你的 Webhook URL
Name（名称）：
GENERIC_WEBHOOK_TEMPLATE（可选配置，请复制粘贴此名称）Secret（值）：JSON 模板字符串，支持
{title}和{content}占位符通用 Webhook 简介：
通用 Webhook 支持任意接受 HTTP POST 请求的平台，包括但不限于：
配置示例：
Discord 配置
获取 Webhook URL：
配置模板：
GitHub Secret 配置：
GENERIC_WEBHOOK_URL：Discord Webhook URLGENERIC_WEBHOOK_TEMPLATE：{"content": "{content}"}自定义模板
模板支持两个占位符：
{title}- 消息标题{content}- 消息内容模板示例：
注意事项：
;分隔）3️⃣ 第三步：手动测试新闻推送
如何找到你的 Actions 页面：
https://github.com/你的用户名/TrendRadar/actions示例对比：
https://github.com/sansan0/TrendRadar/actionshttps://github.com/你的用户名/TrendRadar/actions测试步骤：
4️⃣ 第四步：配置说明（可选）
默认配置已可正常使用，如需个性化调整，了解以下文件即可：
config/config.yamlconfig/frequency_words.txtconfig/ai_analysis_prompt.txt.github/workflows/crawler.yml👉 详细配置教程：配置详解
5️⃣ 第五步：远程云存储 & 签到配置
v4.0.0 重要变更：引入「活跃度检测」机制，GitHub Actions 需定期签到以维持运行。
Actions→Check In→Run workflow关于远程云存储配置（请根据部署方式选择）：
GitHub Actions 用户：
Docker / 本地用户：
👉 点击展开：远程云存储配置教程（以 Cloudflare R2 为例）
⚠️ 前置条件（重要）：
根据 Cloudflare 平台规则，开通 R2 需绑定支付方式。
GitHub Secret 配置（需添加 4 项）：
S3_BUCKET_NAMEtrendradar-data）S3_ACCESS_KEY_IDS3_SECRET_ACCESS_KEYS3_ENDPOINT_URLhttps://<account-id>.r2.cloudflarestorage.com）可选配置：
S3_REGIONauto，部分服务商可能需要指定）详细操作步骤（获取凭据）：
进入 R2 概览：
R2对象存储。创建存储桶：
概述创建存储桶(Create bucket)。trendradar-data），点击创建存储桶。创建 API 令牌：
Account Details找到并点击Manage(Manage R2 API Tokens)。S3 API：https://<account-id>.r2.cloudflarestorage.com(这就是 S3_ENDPOINT_URL)创建 Account APl 令牌。github-action-write）。管理员读和写。仅适用于指定存储桶并选中你的桶（如trendradar-data）。创建 API 令牌，立即复制 显示的Access Key ID和Secret Access Key（只显示一次！）。6️⃣ 第六步：开启 AI 分析推送
这是 v5.0.0 的核心功能，让 AI 帮你总结和分析新闻，建议尝试。
配置方法： 在 GitHub Secrets (或
.env/config.yaml) 中添加：AI_API_KEY: 你的 API Key（支持 DeepSeek、OpenAI 等）AI_PROVIDER: 服务商名称（如deepseek,openai）就这样，无需复杂部署，下次推送时你就会看到智能分析报告了。
7️⃣ 第七步：🎉 部署成功！
恭喜！现在你可以开始享受 TrendRadar 带来的高效信息流了。
💬 加入社区：欢迎关注公众号「**硅基茶水间**」，分享你的使用心得和高级玩法。
8️⃣ 第八步：进阶：选择你的 AI 助手
TrendRadar 提供了两种 AI 使用方式，满足不同需求：
👉 结论：先用 AI 分析推送 满足日常需求；如果你是数据分析师或需要深度挖掘，再尝试 **AI 智能分析**。
⚙️ 配置详解
1. 我要看哪些平台？
👉 点击展开：选择资讯来源
配置位置：
config/config.yaml的platforms部分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：2. 我关心什么内容？
在
frequency_words.txt文件中告诉机器人你想看什么，它就会帮你盯着。支持普通词、必须词、过滤词等多种玩法。华为++手机!!广告@@10[GLOBAL_FILTER]/pattern//\bai\b/=> 备注/\bai\b/ => AI相关2.1 基础语法
👉 点击展开：基础语法教程
配置位置：
config/frequency_words.txt1. 普通关键词 - 基础匹配
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- 排除干扰作用： 包含过滤词的新闻会被直接排除，即使包含关键词
4. 数量限制
@数字- 控制显示数量（v3.2.0 新增）作用： 限制该关键词组最多显示的新闻条数
配置优先级：
@数字> 全局配置 > 不限制5. 全局过滤
[GLOBAL_FILTER]- 全局排除指定内容（v3.5.0 新增）作用： 在任何情况下过滤包含指定词的新闻，优先级最高
使用场景：
过滤优先级： 全局过滤 > 词组内过滤(
!) > 词组匹配区域说明：
[GLOBAL_FILTER]：全局过滤区，包含的词在任何情况下都会被过滤[WORD_GROUPS]：词组区，保持现有语法（!、+、@）匹配示例：
注意事项：
!前缀）6. 正则表达式
/pattern/- 精确匹配模式（v4.7.0 新增）普通关键词使用子字符串匹配，这在中文环境下很方便，但在英文环境可能会产生误匹配。例如
ai会匹配到training中的ai。使用正则表达式语法
/pattern/可以实现精确匹配：作用： 使用正则表达式进行匹配，支持所有 Python 正则语法
常用正则模式：
/\bword\b//\bai\b/匹配 “AI” 但不匹配 “training”/(?<![a-z])ai(?![a-z])//^breaking//发布$//苹果|华为|小米/|）匹配示例：
组合使用：
注意事项：
re.IGNORECASE）/pattern/i等 JavaScript 风格写法（flags 会被忽略，因为默认已启用忽略大小写）+)、过滤词(!)💡 不会写正则？让 AI 帮你生成！
如果你不熟悉正则表达式，可以直接让 ChatGPT / Gemini / DeepSeek 帮你生成。只需告诉 AI：
AI 会给你类似这样的结果：
/(?<![a-zA-Z])ai(?![a-zA-Z])/7. 显示名称
=> 备注- 自定义显示文本（v4.7.0 新增）正则表达式在推送消息和 HTML 页面显示时可能不太友好。使用
=> 备注语法可以设置显示名称：作用： 推送消息和 HTML 页面显示 “AI 相关” 而不是复杂的正则表达式
语法格式：
匹配示例：
/(?<![a-z])ai(?![a-z])/+人工智能(?<![a-z])ai(?![a-z]) 人工智能/(?<![a-z])ai(?![a-z])/ => AI 相关+人工智能AI 相关注意事项：
🔗 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：
词组解释及匹配效果：
第1组 - 手机新品类：
匹配示例：
第2组 - 股市行情类：
匹配示例：
第3组 - 足球赛事类：
📝 配置技巧
1. 从宽到严
2. 避免过度复杂
❌ 不推荐： 一个词组包含太多词汇
✅ 推荐： 拆分成多个精确的词组
2.2 高级配置（v3.2.0 新增）
👉 点击展开：高级配置教程
关键词排序优先级
配置位置：
config/config.yamlfalse（默认）true示例： 配置顺序 A、B、C，热点数 A(3条)、B(10条)、C(5条)
false：B(10条) → C(5条) → A(3条)true：A(3条) → B(10条) → C(5条)全局显示数量限制
Docker 环境变量：
综合示例：
最终效果： 按配置顺序显示 特斯拉(20条) → 华为(10条) → 比亚迪(5条)
3. 推送模式选哪个？
👉 点击展开：三种推送模式详细对比
配置位置：
config/config.yaml的report.mode详细对比表格
daily+ 新增新闻区域
特点：看全天完整趋势，不漏掉任何热点
提醒：会包含之前推送过的新闻
current+ 新增新闻区域
特点：实时了解当前热度排名变化
提醒：持续在榜的新闻每次都会出现
incremental特点：零重复，只看首次出现的新闻
适合：高频监控、避免信息打扰
实际推送效果举例
假设你监控”苹果”关键词，每小时执行一次：
说明：
daily：累积展示当天所有新闻（A、B、C 都保留）current：展示当前榜单的新闻（排名变化，新闻D上榜，新闻A掉榜）incremental：只推送新出现的新闻（避免重复干扰）常见问题
⚠️ 增量模式重要提示
4. 调整热点算法
👉 点击展开：自定义热点权重
配置位置：
config/config.yaml的advanced.weight部分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：
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：
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
rank，在乎持续性就调大frequency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。
5. 我收到的消息长什么样？
👉 点击展开：消息样式预览
推送示例
📊 热点词汇统计
🔥 [1/3] AI ChatGPT : 2 条
[百度热搜] 🆕 ChatGPT-5正式发布 [1] - 09时15分 (1次)
[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
[微博] 🆕 比亚迪月销量破纪录 [2] - 10时20分 (1次)
[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
🆕 本次新增热点新闻 (共 2 条)
百度热搜 (1 条):
微博 (1 条):
更新时间：2025-01-15 12:30:15
消息格式说明
6. Docker 部署
镜像说明：
TrendRadar 提供两个独立的 Docker 镜像，可根据需求选择部署：
wantcat/trendradarwantcat/trendradar-mcp👉 点击展开：Docker 部署完整指南
方式一：使用 docker compose（推荐）
创建项目目录和配置:
方式 1-A：使用 git clone（推荐，最简单）
方式 1-B：使用 wget 下载配置文件
配置文件说明:
配置分工原则（v4.6.0 优化）：
config/config.yaml- 功能配置（报告模式、推送设置、存储格式、推送窗口、AI 分析等）config/frequency_words.txt- 关键词配置（设置你关心的热点词汇）config/ai_analysis_prompt.txt- AI 提示词配置（自定义 AI 分析角色和输出格式，v5.0.0 新增）docker/.env- 敏感信息 + Docker 特有配置（webhook URLs、API Key、S3 密钥、定时任务）⚙️ 环境变量覆盖机制（v3.0.5+）
.env文件中的环境变量会覆盖config.yaml中的对应配置：ENABLE_WEBSERVERtrue/falseWEBSERVER_PORT8080FEISHU_WEBHOOK_URLnotification.channels.feishu.webhook_urlhttps://...;分隔）AI_ANALYSIS_ENABLEDai_analysis.enabledtrue/falseAI_API_KEYai.api_keysk-xxx...AI_PROVIDERai.providerdeepseek/openai/geminiS3_*storage.remote.*配置优先级：环境变量 > config.yaml
使用方法：
.env文件，填写需要的配置docker compose up -d启动服务:
选项 A：启动所有服务（推送 + AI 分析）
选项 B：仅启动新闻推送服务
选项 C：仅启动 MCP AI 分析服务
查看运行状态:
方式二：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：
构建并启动服务：
镜像更新
可用镜像：
wantcat/trendradarwantcat/trendradar-mcp服务管理命令
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。📊 网页版报告访问路径：
TrendRadar 生成的当日汇总 HTML 报告会同时保存到两个位置：
output/index.htmlindex.htmloutput/html/YYYY-MM-DD/当日汇总.html本地访问示例：
为什么有两个 index.html？
output/index.html：Docker Volume 挂载到宿主机，本地可直接打开index.html：GitHub Actions 推送到仓库，GitHub Pages 自动部署故障排查
MCP 服务部署（AI 分析功能）
如果需要使用 AI 分析功能，可以部署独立的 MCP 服务容器。
架构说明：
flowchart TB subgraph trendradar["trendradar"] A1[定时抓取新闻] A2[推送通知] end subgraph trendradar-mcp["trendradar-mcp"] B1[127.0.0.1:3333] B2[AI 分析接口] end subgraph shared["共享卷"] C1["config/ (ro)"] C2["output/ (ro)"] end trendradar --> shared trendradar-mcp --> shared快速启动：
如果已按照 方式一：使用 docker compose 完成部署，只需启动 MCP 服务：
单独启动 MCP 服务（不使用 docker compose）：
验证服务：
在 AI 客户端中配置：
MCP 服务启动后，根据不同客户端进行配置：
Cherry Studio（推荐，GUI 配置）：
streamableHttphttp://127.0.0.1:3333/mcpClaude Desktop / Cline（JSON 配置）：
7. 推送内容怎么显示？
👉 点击展开：自定义推送样式和内容
配置位置：
config/config.yaml的report和display部分常用配置项说明
modedailydisplay_modekeywordkeyword=按关键词分组(如”AI”)，platform=按平台分组(如”微博”)rank_threshold5sort_by_position_firstfalsefalse=热度高的排前面，true=你配置的词排前面max_news_per_keyword00表示不限制display.region_order分组方式对比（display_mode）
你是想看”这个话题下有哪些新闻”，还是”这个平台上有哪些新闻”？
keyword（默认）[平台名]platform[关键词]区域显示顺序（region_order）
通过调整
display.region_order列表的顺序，可以控制推送消息中各区域的显示位置。默认顺序：新增热点 → 热榜 → RSS → 独立展示区 → AI 分析
自定义示例：想让 AI 分析放在最前面？
注意：区域需同时满足两个条件才会显示：
region_order列表中display.regions中对应开关为true区域开关（regions）
通过
display.regions控制各区域是否在推送中显示：hotlisttruenew_itemsfalsersstruestandalonefalseai_analysistrue排序优先级（sort_by_position_first）
假设你配置了关键词：1.特斯拉，2.比亚迪。 实际热度：比亚迪(10条)，特斯拉(3条)。
false（默认）true独立展示区（standalone）
场景：有些平台（比如知乎热榜、HackerNews），我想完整看一遍，不管有没有匹配我的关键词。
8. 什么时候给我推送？
👉 点击展开：设置推送时间（调度系统）
配置位置：
config/config.yaml的schedule部分 +config/timeline.yaml快速上手
只需在
config.yaml中选一个预设模板，不需要编辑timeline.yaml：可选预设模板
morning_eveningalways_onoffice_hoursnight_owlcustomtimeline.yaml底部的 custom 段完全自定义
如果预设模板都不满足需求，可以编辑
config/timeline.yaml底部的custom段，自由定义时间段、日计划和周映射。详见timeline.yaml文件内的注释说明。重要提示
9. 多久运行一次？
👉 点击展开：设置自动运行频率
配置位置：
.github/workflows/crawler.yml的schedule部分怎么修改运行频率？
GitHub Actions 使用一种叫 “Cron” 的时间格式，不需要深入理解，直接复制下面的代码替换即可。
配置位置：
.github/workflows/crawler.yml文件中的schedule部分- cron: "0 * * * *"- cron: "*/30 * * * *"- cron: "0 0 * * *"0是因为 UTC 时间 (0点) = 北京时间 (8点)- cron: "*/30 0-14 * * *"- cron: "0 0,6,12 * * *"⚠️ 两个重要提醒
时差问题：GitHub 的服务器在国外，用的是 UTC 时间。
不要太频繁：建议间隔不要少于 30 分钟。
手把手修改步骤
.github/workflows/crawler.yml文件cron: "..."那一行，把引号里的内容换成上面的”代码”10. 推送到多个群/设备
👉 点击展开：同时推送给多个接收者
怎么同时推送到多个地方？
很简单，在配置时用分号
;把多个地址隔开就行了。举个例子： 假设你有两个飞书群，想同时收到推送：
https://.../webhook/aaahttps://.../webhook/bbb配置时填写：
https://.../webhook/aaa;https://.../webhook/bbb支持多账号的平台
;分隔多个 Webhook URL;分隔多个 Key URL;分隔Token1 对应 ChatID1
Token2 对应 ChatID2
;分隔token1;;token3(中间那个是空的)常用配置示例 (GitHub Secrets / .env)
11. 数据保存在哪里？
👉 点击展开：选择数据存储位置
数据会存在哪里？
系统会自动帮你选择最合适的地方，你通常不需要操心：
output/文件夹里，随时可以查看。怎么配置云存储？(GitHub Actions 用户必看)
如果你是用 GitHub Actions 运行，你需要一个”云端硬盘”来存数据。例如使用 Cloudflare R2（因为有免费额度）。
在 GitHub Secrets 里添加这 5 个变量：
STORAGE_BACKENDremoteS3_BUCKET_NAMES3_ACCESS_KEY_IDS3_SECRET_ACCESS_KEYS3_ENDPOINT_URL数据会保存多久？
默认情况下，我们不会自动删除你的数据。但如果你觉得数据太多占空间，可以设置”自动清理”。
配置位置：
config/config.yaml推送时间不对？(时区设置)
如果你身在海外，或者发现推送时间跟你的本地时间对不上，可以修改时区。
配置位置：
config/config.yamlAmerica/Los_AngelesEurope/London12. 让 AI 帮我分析热点
👉 点击展开：开启 AI 智能分析功能
AI 能帮我做什么？
开启这个功能后，AI 会像一个专业的分析师，在推送每一批新闻时：
包含内容：热点趋势总结、舆论风向判断、跨平台关联分析、潜在影响评估等。
怎么开启 AI 分析？
最简单的方法是通过环境变量配置（推荐 GitHub Secrets 或 .env）。
必需的配置项：
AI_ANALYSIS_ENABLEDtrueAI_API_KEYsk-xxxxxxAI_MODELdeepseek/deepseek-chatprovider/model）支持的 AI 提供商（基于 LiteLLM，支持 100+ 提供商）：
deepseek/deepseek-chatopenai/gpt-4oopenai/gpt-4o-minigemini/gemini-1.5-flashgemini/gemini-1.5-proAI_API_BASE使用可选配置项：
AI_API_BASEAI_TEMPERATURE1.0AI_MAX_TOKENS5000AI_TIMEOUT120AI_NUM_RETRIES2进阶玩法：AI 翻译
如果你关注了国外的 RSS 源（比如 Hacker News），AI 可以帮你把内容翻译成中文推送。
配置位置：
config/config.yaml进阶玩法：自定义 AI “人设”
觉得 AI 说话太官方？你可以修改它的提示词，让它变成你喜欢的风格（比如”毒舌评论员”、”资深投资顾问”）。
config/ai_analysis_prompt.txt✨ AI 智能分析
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。
⚠️ 使用前必读
重要提示：AI 功能需要本地新闻数据支持
AI 分析功能不是直接查询网络实时数据，而是分析你本地已积累的新闻数据（存储在
output文件夹中）使用说明：
项目自带测试数据：
output目录默认包含 2025-12-21～2025-12-27 一周的热榜新闻数据，可用于快速体验 AI 功能查询限制：
获取最新数据：
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
部署模式说明：
2. 学习与 AI 对话的姿势
详细对话教程：README-MCP-FAQ.md
🔌 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：
/path/to/TrendRadar替换为你的项目实际路径C:\Users\YourName\TrendRadar👉 点击展开：Cursor
方式一：HTTP 模式
启动 HTTP 服务：
配置 Cursor：
项目级配置（推荐）： 在项目根目录创建
.cursor/mcp.json：全局配置： 在用户目录创建
~/.cursor/mcp.json（同样内容）使用步骤：
搜索今天的"AI"相关新闻方式二：STDIO 模式（推荐）
创建
.cursor/mcp.json：👉 点击展开：VSCode (Cline/Continue)
Cline 配置
在 Cline 的 MCP 设置中添加：
HTTP 模式：
STDIO 模式（推荐）：
Continue 配置
编辑
~/.continue/config.json：使用示例：
👉 点击展开：MCP Inspector（调试工具）
MCP Inspector 是官方调试工具，用于测试 MCP 连接：
使用步骤
启动 TrendRadar HTTP 服务：
启动 MCP Inspector：
在浏览器中连接：
http://localhost:3333/mcp👉 点击展开：其他支持 MCP 的客户端
任何支持 Model Context Protocol 的客户端都可以连接 TrendRadar：
HTTP 模式
服务地址：
http://localhost:3333/mcp基本配置模板：
STDIO 模式（推荐）
基本配置模板：
注意事项：
/path/to/TrendRadar为实际项目路径C:\Users\...常见问题
👉 点击展开：Q1: HTTP 服务无法启动？
检查步骤：
确认端口 3333 未被占用：
检查项目依赖是否安装：
查看详细错误日志：
尝试自定义端口:
👉 点击展开：Q2: 客户端无法连接到 MCP 服务？
解决方案：
STDIO 模式：
which uv或where uv）HTTP 模式：
http://localhost:3333/mcp）通用检查：
👉 点击展开：Q3: 工具调用失败或返回错误？
可能原因：
数据不存在：
参数错误：
YYYY-MM-DDzhihu,weibo等配置问题：
config/config.yaml存在config/frequency_words.txt存在📚 项目相关
其余项目
📄 许可证
GPL-3.0 License
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