TrendRadar：AI驱动的开源热点监控利器，53K Star，一站式信息筛选与推送方案

人人都能拥有专属信息秘书。TrendRadar 是一个让信息获取更高效、更智能的开源项目。

信息爆炸时代，资讯铺天盖地，如何从海量内容中精准抓取真正关心的话题，已成为一大痛点。

今天在 GitHub 上引起广泛关注的项目 TrendRadar，目前已经揽获 53K+ Star。它解决的核心问题非常简单且实用：怎样在信息洪流中，只花最少的时间，看到最相关的内容。

项目核心定位

TrendRadar 本质上是一套热点监控与智能推送工具。它会定时轮询多个主流平台的实时热点，再根据你预先设定的关键词库进行精筛，最后将加工后的信息推送到手机、电脑等终端。

覆盖的平台十分全面：

国内资讯：微博、知乎、B站、抖音、小红书、百度、今日头条、澎湃新闻
科技领域：36氪、虎嗅、少数派、IT之家、稀土掘金、V2EX
国际视野：GitHub Trending、Hacker News

除了热门榜单，它还支持 RSS 订阅源，可以将个人博客、技术周刊等散落的内容统一纳管，形成集中的信息流。

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核心功能解析

智能关键词过滤

只需在配置文件中列出你关注的主题词，比如：

[技术]
AI
Python
Docker
[行业]
新能源
芯片

系统就会自动从所有抓取的热点中，筛选出包含这些关键词的条目。同时支持正则表达式，可以定义更复杂的匹配规则，确保不会漏掉重要信息，也不会被无关内容淹没。

AI 分析与深度洞察

这是 TrendRadar 最亮眼的能力。除了直接推送原始新闻，你还可以让 AI 模型对每条内容进行推理：提取当天核心热点、判断热度变化趋势、分析舆论倾向（正面/负面/争议）、发现跨平台的关联话题，甚至给出简短的趋势研判与建议。

支持的模型涵盖 DeepSeek、OpenAI、Gemini、Claude 等，你可以根据成本、效果和隐私偏好自由选择。

多平台即时推送

推送渠道几乎覆盖了所有日常工作场景：

团队协作：企业微信、飞书、钉钉
即时通讯：Telegram、Slack
传统触达：邮件
移动通知：Bark、ntfy（iOS/Android 推送）
高度自定义：通用 Webhook（可对接任意 HTTP 服务）

推送时间同样灵活，比如设置每个工作日的早 8 点和晚 8 点各发送一份报告，让你不用时刻盯着屏幕也能掌握动态。

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快速部署指南

Docker 一键启动（最快30秒部署）

docker run -d \
  --name trendradar \
  -v $(pwd)/config:/app/config \
  -v $(pwd)/output:/app/output \
  wantcat/trendradar:latest

只需挂载配置与输出目录，系统就能立刻运行。

GitHub Actions 无服务器方案

Fork 项目仓库后，在 Settings → Secrets 中配置好推送渠道的 Token，再启用 Actions。TrendRadar 便会按照你设定的 cron 时间表自动执行，完全不需要维护自己的云主机。

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本地环境直接运行

git clone https://github.com/sansan0/TrendRadar.git
cd TrendRadar
pip install -r requirements.txt
python main.py

这种方式适合需要频繁调整配置和调试的个人用户。

每次推送的内容结构清晰，并且每条新闻都会展示热度趋势符号：🔺上升 🔻下降 ➖持平，帮助快速判断话题热度走向。

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高级玩法与扩展能力

MCP 集成，自然语言交互

项目提供了 MCP Server，可接入 Claude Desktop 等支持 MCP 的工具。接入后，你完全可以用自然语言提问：

“最近三天 AI 相关的热点有哪些” “分析一下今天微博和知乎的热点差异” “这条新闻在各个平台的热度如何”

它会在后台自动调用监控数据并给出回答，让查询体验更自然。

可视化配置界面

内置的 Web 界面支持拖拽式时间线设置、实时预览配置效果，还能一键切换预设模板，大幅降低上手门槛。

自定义 AI 分析视角

修改 config/ai_analysis_prompt.txt 即可调整 AI 的分析重点。如果你是投资人，可以让它侧重商业影响和投融资信号；如果你是内容创作者，可以要求其分析传播路径与受众情绪。

多语言自动翻译

通过简单配置，你可以让推送内容自动翻译成指定语言：

ai_translation:
  enabled: true
  target_language: "English"

这对习惯英文阅读但需要关注中文热点的人群尤其友好。

📌 项目地址：https://github.com/sansan0/TrendRadar

综合评估：优势与局限

TrendRadar 的整体价值可以概括为：

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当然，它也存在一些无法回避的局限：

  • 依赖各平台的公开数据接口，如果平台调整反爬或接口，可能影响数据抓取
  • AI 分析功能需要额外的 API 调用成本，大流量使用需提前规划额度
  • 关键词筛选需要根据实际反馈反复调试，才能达到理想的信噪比

如果你日常需要同时追踪多个平台的热点，并且希望由 AI 帮你二次提炼，那么 TrendRadar 能显著减少重复劳动，让你始终快人一步。

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