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TrendRadar

MCP Server

TrendRadar is an AI-driven public opinion and trend monitoring tool that aggregates information from multiple platforms, including RSS feeds. It offers smart alerts, AI translation, and AI-powered analysis briefings delivered directly to your phone. The platform supports integration with MCP architecture for advanced natural language processing, sentiment analysis, and trend prediction.

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最快<strong>30秒</strong>部署的热点助手 —— 告别无效刷屏，只看真正关心的新闻资讯

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本项目以轻量，易部署为目标

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📑 快速导航

💡 点击下方链接可快速跳转到对应章节。部署推荐从「快速开始」入手，需要详细自定义请看「配置详解」

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🚀 快速开始AI 智能分析⚙️ 配置详解
Docker部署MCP客户端📝 更新日志
🎯 核心功能☕ 支持项目📚 项目相关
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  • 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
<details> <summary>👉 点击展开：<strong>致谢名单</strong> (天使轮荣誉榜 🔥73+🔥 位)</summary>

早期支持者致谢

💡 特别说明：

  1. 关于名单：下方表格记录了项目起步阶段（天使轮）的支持者。因早期人工统计繁琐，难免存在疏漏或记录不全的情况，如有遗漏，实非本意，万望海涵。
  2. 未来规划：为了将有限的精力回归代码与功能迭代，即日起不再人工维护此名单。

无论名字是否上榜，你们的每一份支持都是 TrendRadar 能够走到今天的基石。🙏

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：

  • 前往 newsnow 项目 点 star 支持
  • Docker 部署时，请合理控制推送频率，勿竭泽而渔

推广助力

感谢以下平台和个人的推荐(按时间排列)

观众支持

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。

关于"一元点赞"的回归： 随着 v5.0.0 版本的发布，项目迈入了一个新的阶段。为了支持日益增长的 API 成本和咖啡因消耗，"一元点赞"通道现已重新开启。你的每一份心意，都将转化为代码世界里的 Token 和动力。🚀 前往支持

点赞人金额日期备注
D*51.8 * 32025.11.24
*鬼12025.11.17
*超102025.11.17
R*w102025.11.17这 agent 做的牛逼啊,兄弟
J*o12025.11.17感谢开源,祝大佬事业有成
*晨8.882025.11.16项目不错,研究学习中
*海12025.11.15
*德1.992025.11.15
*疏8.82025.11.14感谢开源，项目很棒，支持一下
M*e102025.11.14开源不易，大佬辛苦了
**柯12025.11.14
*云882025.11.13好项目，感谢开源
*W62025.11.13
*凯12025.11.13
对*.12025.11.13Thanks for your TrendRadar
s*y12025.11.13
**翔102025.11.13好项目，相见恨晚，感谢开源！
*韦9.92025.11.13TrendRadar超赞，请老师喝咖啡~
h*p52025.11.12支持中国开源力量，加油！
c*r62025.11.12
a*n52025.11.12
。*c12025.11.12感谢开源分享
*记12025.11.11
*主12025.11.10
*了102025.11.09
*杰52025.11.08
*点8.802025.11.07开发不易，支持一下。
Q*Q6.662025.11.07感谢开源！
C*e12025.11.05
Peter Fan202025.10.29
M*n12025.10.27感谢开源
*许8.882025.10.23老师 小白一枚，摸了几天了还没整起来，求教
Eason12025.10.22还没整明白，但你在做好事
P*n12025.10.20
*杰12025.10.19
*徐12025.10.18
*志12025.10.17
*😀102025.10.16点赞
**杰102025.10.16
*啸102025.10.16
*纪52025.10.14TrendRadar
J*d12025.10.14谢谢你的工具，很好玩...
*H12025.10.14
那*O102025.10.13
*圆12025.10.13
P*g62025.10.13
Ocean202025.10.12...真的太棒了！！！小白级别也能直接用...
**培5.22025.10.2github-yzyf1312:开源万岁
*椿32025.9.23加油，很不错
*🍍102025.9.21
E*f12025.9.20
*记12025.9.20
z*u22025.9.19
**昊52025.9.17
*号12025.9.15
T*T22025.9.15点赞
*家102025.9.10
*X1.112025.9.3
*飙202025.8.31来自老童谢谢
*下12025.8.30
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
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🪄 赞助商

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虚位以待

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🤝 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

  • GitHub Issues：适合具体的技术问题。提问时请提供完整信息（截图、错误日志等），有助于快速定位。
  • 公众号交流：建议优先在相关文章下的留言区交流。若需后台提问，先点赞/推荐文章是最好的“敲门砖”，我在后台都能感受到这份心意哟 (´▽`ʃ♡ƪ)。

友情提示：
本项目为开源分享，非商业产品。把作者当朋友而非客服，沟通效率会更高哦！

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公众号关注
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📝 更新日志

📌 查看最新更新：原仓库更新日志 ：

  • 提示：建议查看【历史更新】，明确具体的【功能内容】

2026/02/09 - v6.0.0

Breaking Change：配置文件升级（config.yaml 2.0.0），旧版 push_window 和 analysis_window 配置不再兼容，请参考新版 config.yaml 迁移

  • 统一调度系统：新增 timeline.yaml，用一套配置控制「什么时间采集 / 推送 / AI 分析」
  • 5 种预设模板：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
  • 灵活的时间段配置：支持工作日/周末差异化、跨午夜时间段、per-period once 去重
  • 可视化配置编辑器：
    • 新增 timeline.yaml 编辑标签页，与 config.yaml / frequency_words.txt 并列
    • 预设模式卡片选择：点击即切换，自动同步 config.yaml 的 schedule.preset
    • 周视图时间线：7 天 × 24 小时水平条，用颜色区分推送/分析/采集状态
    • 可交互控件：开关、下拉框、时间选择器，右侧修改实时同步到左侧 YAML
    • 周映射下拉选择：根据日计划动态填充，拖拉点击即可完成调度配置
  • AI 提示词稳定性优化（ai_analysis_prompt.txt v2.0.0）：
    • 格式规范独立说明：将换行/标签/序号/禁止事项从 JSON value 中抽出，作为独立章节
    • JSON 模板简化：字段描述缩短为一句话 + 字数限制，减少 AI 输出格式混乱
    • 去除 system prompt 中的 Markdown 格式，与"禁止 Markdown"指令保持一致
    • 所有 JSON 字段声明为可选，缺少任何字段不会报错，增强容错性
  • 新增独立展示区 AI 概括分析（ai_analysis.include_standalone）：
    • 新增独立开关，开启后 AI 对每个 standalone 源生成核心概括
    • AI 分析与推送展示解耦：无需开启独立展示区的推送显示，AI 也可独立分析完整热榜数据
    • 支持热榜平台和 RSS 源，含排名/时间/轨迹数据
    • 轨迹分析与 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
    • 新增 standalone_summaries JSON 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

  • 🔥 AI 消息直推所有渠道：让 AI 写好的内容一键推送到飞书、钉钉、Telegram、邮件等 9 个渠道，Markdown 自动适配各平台格式，不用操心格式差异
  • 新增格式化策略指南：新增 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
  • 智能分批发送：超长消息自动按各渠道字节限制拆分（飞书 30KB、钉钉 20KB 等），配置读取自 config.yaml
  • 修复渠道误检测：ntfy 不再因为默认地址被误报为"已配置"
  • 代码复用优化：批次处理函数直接复用 trendradar 核心模块，不重复造轮子
<details> <summary>👉 点击展开：<strong>历史更新</strong></summary>

2026/01/28 - v5.5.0

和 mcp 功能一样, 这个小工具我也不新开一个仓库维护了, 反正纯前端, 都搁一起吧

  • 增加 trendradar 的可视化配置编辑器

2026/02/02 - mcp-v3.2.0

  • 新增 read_article 工具：通过 Jina AI Reader 读取单篇文章正文（Markdown 格式）
  • 新增 read_articles_batch 工具：批量读取多篇文章（最多 5 篇，自动限速）
  • 推荐工作流：search_news(query="关键词", include_url=True) → read_article(url=...) 读取正文
  • 文档更新：README-MCP-FAQ.md 和 README-MCP-FAQ-EN.md 新增 Q19-Q20 文章读取相关说明

2026/01/10 - mcp-v3.0.0~v3.1.5

  • Breaking Change：所有工具返回值统一为 {success, summary, data, error} 结构
  • 异步一致性：所有 21 个工具函数使用 asyncio.to_thread() 包装同步调用
  • MCP Resources：新增 4 个资源（platforms、rss-feeds、available-dates、keywords）
  • RSS 增强：get_latest_rss 支持多日查询（days 参数），跨日期 URL 去重
  • 正则匹配修复：get_trending_topics 支持 /pattern/ 正则语法和 display_name
  • 缓存优化：新增 make_cache_key() 函数，参数排序+MD5 哈希确保一致性
  • 新增 check_version 工具：支持同时检查 TrendRadar 和 MCP Server 版本更新

2026/01/23 - v5.4.0

  • 增加 AI 分析模式的独立控制功能，可选 follow_report | daily | current | incremental
  • 新增 AI 分析时间窗口控制，支持自定义运行段及每日频次限制
  • 增加配置文件版本管理功能
  • 修复若干bug

2026/01/19 - v5.3.0

重大重构：AI 模块迁移至 LiteLLM

  • 统一 AI 接口：使用 LiteLLM 替代手动实现，支持 100+ AI 提供商
  • 简化配置：移除 provider 字段，改用 model: "provider/model_name" 格式
  • 新增功能：自动重试 (num_retries)、备用模型 (fallback_models)
  • 配置变更：
    • ai.provider → 移除（已合并到 model）
    • ai.base_url → ai.api_base
    • AI_PROVIDER 环境变量 → 移除
    • AI_BASE_URL 环境变量 → AI_API_BASE
  • 模型格式示例：
    • DeepSeek: deepseek/deepseek-chat
    • OpenAI: openai/gpt-4o
    • Gemini: gemini/gemini-2.5-flash
    • Anthropic: anthropic/claude-3-5-sonnet

2026/01/17 - v5.2.0

主要见 config.yaml 描述

🌐 AI 翻译功能

  • 多语言翻译：支持将推送内容翻译为任意语言
  • 批量翻译：智能批量处理，减少 API 调用次数
  • 自定义提示词：支持自定义翻译风格

🔧 配置架构优化

  • AI 模型配置独立：分析和翻译共享模型配置
  • 区域开关统一：统一管理推送区域显示
  • 区域排序自定义：支持自定义各区域的显示顺序

✨ AI 分析增强

  • AI 分析嵌入 HTML：分析结果直接嵌入 HTML 报告，邮件通知直接使用
  • 富样式 AI 区块：渐变蓝色背景卡片式布局，清晰分隔各分析维度
  • 排名时间线支持：AI 可获取每条新闻在每个抓取时间点的精确排名
  • 板块重组 (7→4)：整合为核心热点态势、舆论风向争议、异动与弱信号、研判策略建议

🔧 多模型适配

  • 通用参数透传：支持向 API 透传任意高级参数
  • Gemini 适配：原生参数支持，内置安全策略放宽

🐛 Bug 修复

  • 修复若干已知问题，提升系统稳定性

2026/01/10 - v5.0.0

开发小插曲： 致敬那个陪伴我两年多、却在刚续费后反手弹出 "This organization has been disabled" 的某 C 厂模型

✨ 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：

  1. 📊 热榜新闻：根据你的关键词精准筛选后的全网热点聚合。
  2. 📰 RSS 订阅：你的个性化订阅源内容，支持按关键词分组。
  3. 🆕 本次新增：实时捕捉自上次运行以来的全新热点（带 🆕 标记）。
  4. 📋 独立展示区：指定平台的完整热榜或 RSS 源展示，完全不受关键词过滤限制。
  5. ✨ AI 分析板块：由 AI 驱动的深度洞察，包含趋势概述、热度走势及极其重要的情感倾向分析。

✨ AI 智能分析推送功能

  • AI 分析集成：使用 AI 大模型对推送内容进行深度分析，自动生成热点趋势概述、关键词热度分析、跨平台关联、潜在影响评估等
  • 情感倾向分析：新增深度情感识别，精准捕捉舆论的正负面、争议或担忧情绪
  • 多 AI 提供商支持：支持 DeepSeek（默认，性价比高）、OpenAI、Google Gemini 及任意 OpenAI 兼容接口
  • 两种推送模式：only_analysis（仅 AI 分析）、both（两者都推送）
  • 自定义提示词：通过 config/ai_analysis_prompt.txt 文件自定义 AI 分析角色和输出格式
  • 多维度数据分析：AI 可分析排名变化、热度持续时间、跨平台表现、趋势预测等

📋 独立展示区功能

  • 完整热榜展示：指定平台的完整热榜单独展示，不受关键词过滤影响
  • RSS 独立展示：RSS 源内容可完整展示，适合内容较少的订阅源
  • 灵活配置：支持配置展示平台列表、RSS 源列表、最大展示条数

📊 推送体验重构

  • 排版升级：重新设计并统一各渠道统计头部，强化区块组织，消息层次一目了然
  • 配置简化：优化飞书等通知渠道的配置逻辑，上手更简单
  • 热度趋势箭头：新增 🔺(上升)、🔻(下降)、➖(持平) 趋势标识，直观展示热度变化
  • 通用 Webhook：支持自定义 Webhook URL 和 JSON 模板，轻松适配 Discord、Matrix、IFTTT 等任意平台

🔧 配置优化

  • 频率词配置增强：新增 [组别名] 语法，支持 # 注释行，配置更清晰（感谢 @songge8 提出的建议）
  • 环境变量支持：AI 分析相关配置支持环境变量覆盖（AI_API_KEY、AI_PROVIDER 等）

💡 详细配置教程见 让 AI 帮我分析热点

2026/01/02 - v4.7.0

  • 修复 RSS HTML 显示：修复 RSS 数据格式不匹配导致的渲染问题，现在按关键词分组正确显示
  • 新增正则表达式语法：关键词配置支持 /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
  • 新增显示名称语法：使用 => 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）
  • 不会写正则？ README 新增 AI 生成正则的引导，告诉 ChatGPT/Gemini/DeepSeek 你想匹配什么，让 AI 帮你写

2025/12/30 - mcp-v2.0.0

  • 架构调整：移除 TXT 支持，统一使用 SQLite 数据库
  • RSS 查询：新增 get_latest_rss、search_rss、get_rss_feeds_status
  • 统一搜索：search_news 支持 include_rss 参数同时搜索热榜和 RSS

2026/01/01 - v4.6.0

  • 修复 RSS HTML 显示：将 RSS 内容合并到热榜 HTML 页面，按源分组显示
  • 新增 display_mode 配置：支持 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

  • RSS 订阅源支持：新增 RSS/Atom 抓取，按关键词分组统计（与热榜格式一致）
  • 存储结构重构：扁平化目录结构 output/{type}/{date}.db
  • 统一排序配置：sort_by_position_first 同时影响热榜和 RSS
  • 配置结构重构：config.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:

  • 新增 aggregate_news 工具 - 跨平台新闻去重聚合
  • 新增 compare_periods 工具 - 时期对比分析（周环比/月环比）
  • 合并 find_similar_news + search_related_news_history → find_related_news
  • 增强 get_trending_topics - 新增 auto_extract 模式自动提取热点
  • 修复若干bug
  • 同步更新 README-MCP-FAQ.md 文档的中英文版 (Q1-Q18)

2025/12/20 - v4.0.3

  • 新增 URL 标准化功能，解决微博等平台因动态参数（如 band_rank）导致的重复推送问题
  • 修复增量模式检测逻辑，正确识别历史标题

2025/12/17 - v4.0.1

  • StorageManager 添加推送记录代理方法
  • S3 客户端切换至 virtual-hosted style 以提升兼容性（支持腾讯云 COS 等更多服务）

2025/12/13 - mcp-v1.1.0

MCP 模块更新:

  • 适配 v4.0.0，同时也兼容 v3.x 的数据
  • 新增存储同步工具：sync_from_remote、get_storage_status、list_available_dates

2025/12/13 - v4.0.0

🎉 重大更新：全面重构存储和核心架构

  • 多存储后端支持：引入全新的存储模块，支持本地 SQLite 和远程云存储（S3 兼容协议，例如 Cloudflare R2），适应 GitHub Actions、Docker 和本地环境。
  • 数据库结构优化：重构 SQLite 数据库表结构，提升数据效率和查询能力。
  • 核心代码模块化：将主程序逻辑拆分为 trendradar 包的多个模块，显著提升代码可维护性。
  • 增强功能：实现日期格式标准化、数据保留策略、时区配置支持、时间显示优化，并修复远程存储数据持久化问题，确保数据合并的准确性。
  • 清理和兼容：移除了大部分历史兼容代码，统一了数据存储和读取方式。

2025/12/03 - v3.5.0

🎉 核心功能增强

  1. 多账号推送支持

    • 所有推送渠道（飞书、钉钉、企业微信、Telegram、ntfy、Bark、Slack）支持多账号配置
    • 使用分号 ; 分隔多个账号，例如：FEISHU_WEBHOOK_URL=url1;url2
    • 自动验证配对配置（如 Telegram 的 token 和 chat_id）数量一致性

  2. 推送区域配置

    • 通过 display.region_order 自定义各区域的显示顺序（v5.2.0 替代原 reverse_content_order）
    • 通过 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）

  3. 全局过滤关键词

    • 新增 [GLOBAL_FILTER] 区域标记，支持全局过滤不想看到的内容
    • 适用场景：过滤广告、营销、低质内容等

🐳 Docker 双路径 HTML 生成优化

  • 问题修复：解决 Docker 环境下 index.html 无法同步到宿主机的问题
  • 双路径生成：当日汇总 HTML 同时生成到两个位置
    • 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
  • 兼容性：确保 Docker、GitHub Actions、本地运行环境均能正常访问网页版报告

🐳 Docker MCP 镜像支持

  • 新增独立的 MCP 服务镜像 wantcat/trendradar-mcp
  • 支持 Docker 部署 AI 分析功能，通过 HTTP 接口（端口 3333）提供服务
  • 双容器架构：新闻推送服务与 MCP 服务独立运行，可分别扩展和重启
  • 详见 Docker 部署 - MCP 服务

🌐 Web 服务器支持

  • 新增内置 Web 服务器，支持通过浏览器访问生成的报告
  • 通过 manage.py 命令控制启动/停止：docker exec -it trendradar python manage.py start_webserver
  • 访问地址：http://localhost:8080（端口可配置）
  • 安全特性：静态文件服务、目录限制、本地访问
  • 支持自动启动和手动控制两种模式

📖 文档优化

🔧 升级说明：

  • GitHub Fork 用户：更新 main.py、config/config.yaml（新增多账号推送支持，无需修改现有配置）
  • 多账号推送：新功能，默认不启用，现有单账号配置不受影响

2025/11/26 - mcp-v1.0.3

MCP 模块更新:

  • 新增日期解析工具 resolve_date_range,解决 AI 模型计算日期不一致的问题
  • 支持自然语言日期表达式解析(本周、最近7天、上月等)
  • 工具总数从 13 个增加到 14 个

2025/11/28 - v3.4.1

🔧 格式优化

  1. Bark 推送增强

    • Bark 现支持 Markdown 渲染
    • 启用原生 Markdown 格式：粗体、链接、列表、代码块等
    • 移除纯文本转换，充分利用 Bark 原生渲染能力

  2. Slack 格式精准化

    • 使用专用 mrkdwn 格式处理分批内容
    • 提升字节大小估算准确性（避免消息超限）
    • 优化链接格式：<url|text> 和加粗语法：*text*

  3. 性能提升

    • 格式转换在分批过程中完成，避免二次处理
    • 准确估算消息大小，减少发送失败率

🔧 升级说明：

  • GitHub Fork 用户：更新 main.py，config.yaml

2025/11/25 - v3.4.0

🎉 新增 Slack 推送支持

  1. 团队协作推送渠道

    • 支持 Slack Incoming Webhooks（全球流行的团队协作工具）
    • 消息集中管理，适合团队共享热点资讯
    • 支持 mrkdwn 格式（粗体、链接等）

  2. 多种部署方式

    • GitHub Actions：配置 SLACK_WEBHOOK_URL Secret
    • Docker：环境变量 SLACK_WEBHOOK_URL
    • 本地运行：config/config.yaml 配置文件

📖 详细配置教程：快速开始 - Slack 推送

  • 优化 setup-windows.bat 和 setup-windows-en.bat 一键安装 MCP 的体验

🔧 升级说明：

  • GitHub Fork 用户：更新 main.py、config/config.yaml、.github/workflows/crawler.yml

2025/11/24 - v3.3.0

🎉 新增 Bark 推送支持

  1. iOS 专属推送渠道

    • 支持 Bark 推送（基于 APNs，iOS 平台）
    • 免费开源，简洁高效，无广告干扰
    • 支持官方服务器和自建服务器两种方式

  2. 多种部署方式

    • GitHub Actions：配置 BARK_URL Secret
    • Docker：环境变量 BARK_URL
    • 本地运行：config/config.yaml 配置文件

📖 详细配置教程：快速开始 - Bark 推送

🐛 Bug 修复

  • 修复 config.yaml 中 ntfy_server_url 配置不生效的问题 (#345)

🔧 升级说明：

  • GitHub Fork 用户：更新 main.py、config/config.yaml、.github/workflows/crawler.yml

2025/11/23 - v3.2.0

🎯 新增高级定制功能

  1. 关键词排序优先级配置

    • 支持两种排序策略：热度优先 vs 配置顺序优先
    • 满足不同使用场景：热点追踪 or 个性化关注

  2. 显示数量精准控制

    • 全局配置：统一限制所有关键词显示数量
    • 单独配置：使用 @数字 语法为特定关键词设置限制
    • 有效控制推送长度，突出重点内容

📖 详细配置教程：关键词配置 - 高级配置

🔧 升级说明：

  • GitHub Fork 用户：更新 main.py、config/config.yaml

2025/11/18 - mcp-v1.0.2

MCP 模块更新:

  • 优化查询今日新闻却可能错误返回过去日期的情况

2025/11/22 - v3.1.1

  • 修复数据异常导致的崩溃问题：解决部分用户在 GitHub Actions 环境中遇到的 'float' object has no attribute 'lower' 错误
  • 新增双重防护机制：在数据获取阶段过滤无效标题（None、float、空字符串），同时在函数调用处添加类型检查
  • 提升系统稳定性，确保在数据源返回异常格式时仍能正常运行

升级说明（GitHub Fork 用户）：

  • 必须更新：main.py
  • 建议使用小版本升级方式：复制替换上述文件

2025/11/20 - v3.1.0

  • 新增个人微信推送支持：企业微信应用可推送到个人微信，无需安装企业微信 APP
  • 支持两种消息格式：markdown（企业微信群机器人）和 text（个人微信应用）
  • 新增 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
  • 详见快速开始中的「个人微信推送」配置说明

升级说明（GitHub Fork 用户）：

  • 必须更新：main.py、config/config.yaml
  • 可选更新：.github/workflows/crawler.yml（如使用 GitHub Actions 部署）
  • 建议使用小版本升级方式：复制替换上述文件

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

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17种智能分析工具：基础查询、智能检索、高级分析、RSS 查询、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 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）

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 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

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
<table> <tr> <td align="center"> 优化前<br> <img src="_image/before.jpg" alt="飞书消息界面 - 优化前" width="400"/> </td> <td align="center"> 优化后<br> <img src="_image/after.jpg" alt="飞书消息界面 - 优化后" width="400"/> </td> </tr> </table> </details> <br>

✨ 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

💡 详细配置教程见 配置详解 - 平台配置

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）：

  • 统一格式：RSS 与热榜使用相同的关键词匹配和显示格式
  • 简单配置：直接在 config.yaml 中添加 RSS 源
  • 合并推送：热榜和 RSS 合并为一条消息推送

💡 RSS 使用与热榜相同的 frequency_words.txt 进行关键词过滤

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/

<img src="/_image/editor.png" alt="可视化配置编辑器" width="80%">

智能推送策略

三种推送模式：

模式适用场景推送特点
当日汇总 (daily)企业管理者/普通用户按时推送当日所有匹配新闻（会包含之前推送过的）
当前榜单 (current)自媒体人/内容创作者按时推送当前榜单匹配新闻（持续在榜的每次都出现）
增量监控 (incremental)投资者/交易员仅推送新增内容，零重复

💡 快速选择指南：

  • 不想看到重复新闻 → 用 incremental（增量监控）
  • 想看完整榜单趋势 → 用 current（当前榜单）
  • 需要每日汇总报告 → 用 daily（当日汇总）

详细对比和配置教程见 配置详解 - 推送模式详解

附加功能（可选）：

功能说明默认
调度系统按周一到周日逐日编排：为每天分配不同时间段、推送模式和 AI 分析策略。内置 5 种预设（always_on / morning_evening / office_hours / night_owl / custom），也可自定义。支持工作日/周末差异化、跨午夜时段、per-period 去重（v6.0.0）morning_evening
内容顺序配置通过 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）见配置文件
显示模式切换keyword=按关键词分组，platform=按平台分组（v4.6.0 新增）keyword

💡 详细配置教程见 推送内容怎么显示？ 和 什么时候给我推送？

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

💡 基础配置教程：关键词配置 - 基础语法

💡 高级配置教程：关键词配置 - 高级配置

💡 也可以不做筛选，完整推送所有热点（将 frequency_words.txt 留空）

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

💡 推送格式说明见 消息样式说明

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

💡 三个比例可以调整，详见 配置详解 - 热点权重调整

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

💡 详细配置教程见 推送到多个群/设备

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

  • 一键翻译：在 config.yaml 中设置 ai_translation.enabled: true 和目标语言即可
  • 多语言支持：支持 English、Korean、Japanese、French 等任意语言
  • 智能批量处理：自动批量翻译，减少 API 调用次数，节省成本
  • 自定义风格：通过 ai_translation_prompt.txt 自定义翻译风格和术语
  • 共享模型配置：与 AI 分析功能共用 ai 配置段的模型设置
# config.yaml 快速启用示例
ai_translation:
  enabled: true
  language: "English"  # 翻译目标语言

💡 翻译功能与 AI 分析功能共享模型配置，只需配置一次 ai.api_key 即可同时使用两个功能

RSS 源参考：以下是一些 RSS 订阅源合集，可按需选用

⚠️ 部分海外媒体内容可能涉及敏感话题，AI 模型可能拒绝翻译，建议根据实际需求筛选订阅源

灵活存储架构（v4.0.0 重大更新）

多存储后端支持：

  • 远程云存储：GitHub Actions 环境默认，支持 S3 兼容协议（R2/OSS/COS 等），数据存储在云端，不污染仓库
  • 本地 SQLite 数据库：Docker/本地环境默认，数据完全可控
  • 自动后端选择：根据运行环境智能切换存储方式

💡 详细说明见 数据保存在哪里？

多端部署

  • GitHub Actions：定时自动爬取 + 远程云存储（需签到续期）
  • Docker 部署：支持多架构容器化运行，数据本地存储
  • 本地运行：Windows/Mac/Linux 直接运行

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

  • 智能分析：自动分析热点趋势、关键词热度、跨平台关联、潜在影响
  • 多提供商：支持 DeepSeek、OpenAI、Gemini 及 OpenAI 兼容接口
  • 灵活推送：可选仅原始内容、仅 AI 分析、或两者都推送
  • 自定义提示词：通过 config/ai_analysis_prompt.txt 自定义分析角度

💡 详细配置教程见 让 AI 帮我分析热点

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

  • 完整热榜：指定平台的热榜完整展示，适合想看完整排名的用户
  • RSS 独立展示：RSS 源内容可完整展示，不受关键词限制
  • AI 深度分析：可独立开启 AI 对完整热榜的趋势分析，无需在推送中展示
  • 灵活配置：支持配置展示平台、RSS 源、最大条数

💡 详细配置教程见 推送内容怎么显示？ - 独立展示区

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

💡 使用提示：AI 功能需要本地新闻数据支持

  • 项目自带测试数据，可立即体验功能
  • 建议自行部署运行项目，获取更实时的数据

详见 AI 智能分析

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。

部署方式：点击 Use this template 创建仓库，可部署到 Cloudflare Pages 或 GitHub Pages 等静态托管平台。

💡 提示：启用 GitHub Pages 可获得在线访问地址，进入仓库 Settings → Pages 即可开启。效果预览

⚠️ 原 GitHub Actions 自动存储功能已下线（该方案曾导致 GitHub 服务器负载过高，影响平台稳定性）。

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

网页效果(邮箱推送效果)飞书推送效果AI 分析推送效果
网页效果飞书推送效果AI分析推送效果
<br>

🚀 快速开始

提醒：建议先 查看最新官方文档，确保配置步骤是最新的。

请选择适合你的部署方式

🅰️ 方案一：Docker 部署（推荐 🔥）

  • 特点：比 GitHub Actions 更稳定，数据本地存储（无需配置云存储）
  • 适用：有自己的服务器、NAS 或长期运行的电脑
  • 注意：你需要阅读了解下方的基础配置流程，然后跳转到 Docker 教程进行部署。

🅱️ 方案二：GitHub Actions 部署（本章节内容 ⬇️）

  • 特点：无服务器，数据存储在 远程云存储（推荐配置）
  • 适用：没有服务器的用户，利用 GitHub 免费资源
  • 注意：需配置云存储以获得完整体验，且需定期签到续期

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"。

⚠️ 提醒：

  • 后续文档中提到的 "Fork" 均可理解为 "Use this template"
  • 使用 Fork 可能导致运行异常，详见 Issue #606
<br>

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）：

  • 一个 Name 对应一个 Secret：每添加一个配置项，点击一次"New repository secret"按钮，填写一对"Name"和"Secret"
  • 保存后看不到值是正常的：出于安全考虑，保存后重新编辑时，只能看到 Name（名称），看不到 Secret（值）的内容
  • 严禁自创名称：Secret 的 Name（名称）必须严格使用下方列出的名称（如 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
  • 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

配置示例：

<img src="_image/secrets.png" alt="GitHub Secrets 配置示例"/>

如上图所示，每一行是一个配置项：

  • Name（名称）：必须使用下方展开内容中列出的固定名称（如 WEWORK_WEBHOOK_URL）
  • Secret（值）：填写你从对应平台获取的实际内容（如 Webhook 地址、Token 等）
<br> <details> <summary>👉 点击展开：<strong>企业微信机器人</strong>（配置最简单最迅速）</summary> <br>

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，避免打错）
  • Secret（值）：你的企业微信机器人 Webhook 地址
<br>

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

</details> <details> <summary>👉 点击展开：<strong>个人微信推送</strong>（基于企业微信应用，推送到个人微信）</summary> <br>

由于该方案是基于企业微信的插件机制，推送样式为纯文本（无 markdown 格式），但可以直接推送到个人微信，无需安装企业微信 App。

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

<br>

设置步骤：

  1. 完成上方的企业微信机器人 Webhook 设置
  2. 添加 WEWORK_MSG_TYPE Secret，值设为 text
  3. 按照下面图片操作，关联个人微信
  4. 配置好后，手机上的企业微信 App 可以删除
<img src="_image/wework.png" title="个人微信推送配置"/>

说明：

  • 与企业微信机器人使用相同的 Webhook 地址
  • 区别在于消息格式：text 为纯文本，markdown 为富文本（默认）
  • 纯文本格式会自动去除所有 markdown 语法（粗体、链接等）
</details> <details> <summary>👉 点击展开：<strong>飞书机器人</strong>（消息显示相对友好）</summary> <br>

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）：

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：

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"

{
  "message_type": "text",
  "content": {
    "text": "{{内容}}"
  }
}

  1. 点击"选择操作" > "通过官方机器人发消息"

  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 4 步复制的 Webhook 地址配置到 GitHub Secrets 中的 FEISHU_WEBHOOK_URL
<br>

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"流程设计" > "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": {
    "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
</details> <details> <summary>👉 点击展开：<strong>钉钉机器人</strong></summary> <br>

GitHub Secret 配置（⚠️ Name 名称必须严格一致）：

  • Name（名称）：DINGTALK_WEBHOOK_URL（请复制粘贴此名称，不要手打）
  • Secret（值）：你的钉钉机器人 Webhook 地址
<br>

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。

</details> <details> <summary>👉 点击展开：<strong>Telegram Bot</strong></summary> <br>

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

<br>

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
</details> <details> <summary>👉 点击展开：<strong>邮件推送</strong>（支持所有主流邮箱）</summary> <br>
  • 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。
  • 如果你没有过配置下面这种邮箱发送的经历，不建议尝试

⚠️ 重要配置依赖：邮件推送需要 HTML 报告文件。请确保 config/config.yaml 中的 storage.formats.html 设置为 true：

storage:
  formats:
    sqlite: true
    txt: false
    html: true   # 必须启用，否则邮件推送会失败

如果设置为 false，邮件推送时会报错：错误：HTML文件不存在或未提供: None

<br>

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

<br>

支持的邮箱服务商（自动识别 SMTP 配置）：

邮箱服务商域名SMTP 服务器端口加密方式
Gmailgmail.comsmtp.gmail.com587TLS
QQ邮箱qq.comsmtp.qq.com465SSL
Outlookoutlook.comsmtp-mail.outlook.com587TLS
Hotmailhotmail.comsmtp-mail.outlook.com587TLS
Livelive.comsmtp-mail.outlook.com587TLS
163邮箱163.comsmtp.163.com465SSL
126邮箱126.comsmtp.126.com465SSL
新浪邮箱sina.comsmtp.sina.com465SSL
搜狐邮箱sohu.comsmtp.sohu.com465SSL
天翼邮箱189.cnsmtp.189.cn465SSL
阿里云邮箱aliyun.comsmtp.aliyun.com465TLS
Yandex邮箱yandex.comsmtp.yandex.com465TLS
iCloud邮箱icloud.comsmtp.mail.me.com587SSL

自动识别：使用以上邮箱时，无需手动配置 EMAIL_SMTP_SERVER 和 EMAIL_SMTP_PORT，系统会自动识别。

反馈说明：

  • 如果你使用其他邮箱测试成功，欢迎开 Issues 告知，我会添加到支持列表
  • 如果上述邮箱配置有误或无法使用，也请开 Issues 反馈，帮助改进项目

特别感谢：

  • 感谢 @DYZYD 贡献天翼邮箱（189.cn）配置并完成自发自收测试 (#291)
  • 感谢 @longzhenren 贡献阿里云邮箱（aliyun.com）配置并完成测试 (#344)
  • 感谢 @ACANX 贡献 Yandex 邮箱（yandex.com）配置并完成测试 (#663)
  • 感谢 @Sleepy-Tianhao 贡献 iCloud 邮箱（icloud.com）配置并完成测试 (#728)

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 <br>

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） <br>

如果有多个收件人(注意是英文逗号分隔)：

</details> <details> <summary>👉 点击展开：<strong>ntfy 推送</strong>（开源免费，支持自托管）</summary> <br>

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：

  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（⚠️ 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

  4. 测试：

    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：

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：

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：

<details> <summary><strong>Q1: 免费版够用吗？</strong></summary>

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。

</details> <details> <summary><strong>Q2: Topic 名称真的安全吗？</strong></summary>

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）
</details>

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：

</details> <details> <summary>👉 点击展开：<strong>Bark 推送</strong>（iOS 专属，简洁高效）</summary> <br>

GitHub Secret 配置（⚠️ Name 名称必须严格一致）：

  • Name（名称）：BARK_URL（请复制粘贴此名称，不要手打）
  • Secret（值）：你的 Bark 推送 URL
<br>

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） 🆓

  1. 下载 Bark App：

  2. 获取推送 URL：

    • 打开 Bark App
    • 复制首页显示的推送 URL（格式如：https://api.day.app/your_device_key）
    • 将 URL 配置到 GitHub Secrets 中的 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：

docker run -d \
  --name bark-server \
  -p 8080:8080 \
  finab/bark-server

配置 TrendRadar：

BARK_URL: http://your-server-ip:8080/your_device_key

注意事项：

  • ✅ Bark 使用 APNs 推送，单条消息最大 4KB
  • ✅ 支持自动分批推送，无需担心消息过长
  • ✅ 推送格式为纯文本（自动去除 Markdown 语法）
  • ⚠️ 仅支持 iOS 平台

相关链接：

</details> <details> <summary>👉 点击展开：<strong>Slack 推送</strong></summary> <br>

GitHub Secret 配置（⚠️ Name 名称必须严格一致）：

  • Name（名称）：SLACK_WEBHOOK_URL（请复制粘贴此名称，不要手打）
  • Secret（值）：你的 Slack Incoming Webhook URL
<br>

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

  1. 访问 Slack API 页面：

  2. 选择创建方式：

    • 点击 "From scratch"（从头开始创建）

  3. 填写 App 信息：

    • App Name：填写应用名称（如 TrendRadar 或 热点新闻监控）
    • Workspace：从下拉列表选择你的工作空间
    • 点击 "Create App" 按钮

步骤 2：启用 Incoming Webhooks

  1. 导航到 Incoming Webhooks：

    • 在左侧菜单中找到并点击 "Incoming Webhooks"

  2. 启用功能：

    • 找到 "Activate Incoming Webhooks" 开关
    • 将开关从 OFF 切换到 ON
    • 页面会自动刷新显示新的配置选项

步骤 3：生成 Webhook URL

  1. 添加新的 Webhook：

    • 滚动到页面底部
    • 点击 "Add New Webhook to Workspace" 按钮

  2. 选择目标频道：

    • 系统会弹出授权页面
    • 从下拉列表中选择要接收消息的频道（如 #热点新闻）
    • ⚠️ 如果要选择私有频道，必须先加入该频道

  3. 授权应用：

    • 点击 "Allow" 按钮完成授权
    • 系统会自动跳转回配置页面

步骤 4：复制并保存 Webhook URL

  1. 查看生成的 URL：

    • 在 "Webhook URLs for Your Workspace" 区域
    • 会看到刚刚生成的 Webhook URL
    • 格式如：https://hooks.slack.com/services/T00000000/B00000000/XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

  2. 复制 URL：

    • 点击 URL 右侧的 "Copy" 按钮
    • 或手动选中 URL 并复制

  3. 配置到 TrendRadar：

    • GitHub Actions：将 URL 添加到 GitHub Secrets 中的 SLACK_WEBHOOK_URL
    • 本地测试：将 URL 填入 config/config.yaml 的 slack_webhook_url 字段
    • Docker 部署：将 URL 添加到 docker/.env 文件的 SLACK_WEBHOOK_URL 变量

注意事项：

  • ✅ 支持 Markdown 格式（自动转换为 Slack mrkdwn）
  • ✅ 支持自动分批推送（每批 4KB）
  • ✅ 适合团队协作，消息集中管理
  • ⚠️ Webhook URL 包含密钥，切勿公开

消息格式预览：

*[第 1/2 批次]*

📊 *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)

相关链接：

</details> <details> <summary>👉 点击展开：<strong>通用 Webhook 推送</strong>（支持 Discord、Matrix、IFTTT 等）</summary> <br>

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

<br>

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：

  • Discord：通过 Webhook 推送到频道
  • Matrix：通过 Webhook 桥接推送
  • IFTTT：触发自动化流程
  • 自建服务：任何支持 Webhook 的自定义服务

配置示例：

Discord 配置

  1. 获取 Webhook URL：

    • 进入 Discord 服务器设置 → 整合 → Webhooks
    • 创建新 Webhook，复制 URL

  2. 配置模板：

    {"content": "{content}"}

  3. GitHub Secret 配置：

    • GENERIC_WEBHOOK_URL：Discord Webhook URL
    • GENERIC_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：

# 默认格式（留空时使用）
{"title": "{title}", "content": "{content}"}

# Discord 格式
{"content": "{content}"}

# 自定义格式
{"text": "{content}", "username": "TrendRadar"}

注意事项：

  • ✅ 支持 Markdown 格式（与企业微信格式一致）
  • ✅ 支持自动分批推送
  • ✅ 支持多账号配置（用 ; 分隔）
  • ⚠️ 模板必须是有效的 JSON 格式
  • ⚠️ 不同平台对消息格式要求不同，请参考目标平台文档
</details> <br>

3️⃣ 第三步：手动测试新闻推送

⚠️ 提醒：

  • 完成第 1-2 步后，请立即测试！测试成功后再根据需要调整配置（第 4 步）
  • 请进入你自己的项目，不是本项目！

如何找到你的 Actions 页面：

  • 方法一：打开你 fork 的项目主页，点击顶部的 Actions 标签
  • 方法二：直接访问 https://github.com/你的用户名/TrendRadar/actions

示例对比：

  • ❌ 作者的项目：https://github.com/sansan0/TrendRadar/actions
  • ✅ 你的项目：https://github.com/你的用户名/TrendRadar/actions

测试步骤：

  1. 进入你项目的 Actions 页面
  2. 找到 "Get Hot News"(必须得是这个字)点进去，点击右侧的 "Run workflow" 按钮运行
    • 如果看不到该字样，参照 #109 解决
  3. 3 分钟左右，消息会推送到你配置的平台
<br>

⚠️ 提醒：

  • 手动测试不要太频繁，避免触发 GitHub Actions 限制
  • 点击 Run workflow 后需要刷新浏览器页面才能看到新的运行记录
<br>

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：

文件作用
config/config.yaml主配置文件：推送模式、时间窗口、平台列表、热点权重等
config/frequency_words.txt关键词文件：设置你关心的词汇，筛选推送内容
config/ai_analysis_prompt.txtAI 提示词模板：自定义 AI 分析师的角色和分析维度
.github/workflows/crawler.yml执行频率：控制多久运行一次（⚠️ 谨慎修改）

👉 详细配置教程：配置详解

<br>

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。

  • 运行周期：有效期为 7 天，倒计时结束后服务将自动挂起。
  • 续期方式：在 Actions 页面手动触发 "Check In" workflow，即可重置 7 天有效期。
  • 操作路径：Actions → Check In → Run workflow
  • 设计理念：
    • 如果 7 天都忘了签到，或许这些资讯对你来说并非刚需。适时的暂停，能帮你从信息流中抽离，给大脑留出喘息的空间。
    • GitHub Actions 是宝贵的公共计算资源。引入签到机制旨在避