TrendRadar开源AI热点聚合分析工具，多平台监控与智能推送告别信息过载

TrendRadar：告别信息过载，AI助你精准掌握热点动态

你是否曾经被海量新闻资讯淹没，难以辨别真正重要的热点？TrendRadar 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个基于 Python 的多平台热点聚合与 AI 分析工具，可以帮助开发者、投资者和内容创作者从信息过载中解脱，精准获取关心的新闻动态。本文将带你全面了解这个潜力新星。

截至收录：
TrendRadar stars数：20110
TrendRadar forks数：11226

TrendRadar项目目录截图

TrendRadar核心亮点

🌟 全网热点聚合：监控35个主流平台（抖音、知乎、B站、华尔街见闻、财联社等），一站式获取全网热点资讯。
🎯 智能推送策略：提供三种推送模式（当日汇总、当前榜单、增量监控），满足不同用户群体的信息获取需求。
🔒 AI深度分析：基于 MCP 协议的 AI 对话分析系统，支持13种分析工具，包括趋势追踪、情感分析、相似检索等。
🧩 多渠道推送：支持企业微信、飞书、钉钉、Telegram、邮件、ntfy 等多种推送方式，消息直达手机和邮箱。

TrendRadar快速开始

只需几步，你就能部署并使用 TrendRadar：

1. Fork项目：
   访问项目 GitHub 页面，点击右上角”Fork”按钮
2. 配置推送渠道：
   在 Fork 后的仓库中，进入 Settings → Secrets and variables → Actions，添加需要的推送平台配置
3. 测试运行：

   # 进入 Actions 页面，运行 "Hot News Crawler" workflow
   # 等待1分钟左右，即可收到测试推送

4. 个性化配置：
   修改 config/frequency_words.txt 添加关注关键词
   调整 config/config.yaml 中的推送模式

TrendRadar应用场景

场景一：投资决策支持：投资者可以使用增量监控模式，实时获取新增热点，避免错过重要市场动态，辅助投资决策。
场景二：品牌舆情监控：企业公关人员可以设置品牌关键词，监控全网舆情动态，及时发现负面信息并快速响应。
场景三：内容创作素材：自媒体人可以利用当前榜单模式，持续跟踪热门话题，获取源源不断的内容创作灵感。
用户案例：目前已有众多投资者、自媒体创作者、企业管理者在使用 TrendRadar 改善其信息获取效率。

TrendRadar链接

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

本文地址：https://www.tgoos.com/23953