TrendRadar

每个人都睁着眼睛，但不等于每个人都在看世界，许多人几乎不用自己的眼睛看，他们只听别人说，他们看到的世界永远是别人说的样子。——周国平《人生哲思录》

TrendRadar：AI赋能的热点信息监控分析器，智能理解趋势不再“信息过载”！

在AI爆发、信息碎片化的时代，你是否每天被各类新闻、话题、热搜搞得头痛？想第一时间洞悉热点，却常常被海量内容淹没？TrendRadar给你带来了智能、简单、自动的AI新闻聚合与分析体验，让你真正“告别信息过载”，只看到最有价值的趋势和洞察。

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一、项目简介

• 项目主页：sansan0/TrendRadar
• 一句话简介：🎯 告别信息过载，AI帮你看懂新闻资讯热点，情绪监控分析；多平台热点聚合+基于MCP的AI分析工具，让算法为你服务，用AI理解热点。
• 主语言：Python
• 开源协议：GPL v3
• Star：7876+
• Fork：5313+
• 关键词/标签：news hot-news trending-topics data-analysis docker python wechat-robot dingtalk-robot feishu-robot telegram-bot mail ntfy mcp

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二、核心特色与创新亮点

• 智能聚合：支持多达35个平台（如抖音、知乎、B站、华尔街见闻、财联社等）热点聚合，不遗漏任何主流热门话题。
• 自动AI分析：用MCP算法对新闻进行深度自然语言处理，实时进行趋势追踪、情绪分析、相似检索等多达13种AI工具，“一屏看懂全网热点”。
• 智能筛选 + 自动推送：支持AI筛选、定时自动推送，让你每天只用碎片时间就能掌握最热最有用的信息。
• 多平台推送：支持企业微信、钉钉、飞书、Telegram、邮件、ntfy多种直达推送方式；1分钟即可让手机收到热点通知！
• 30秒网页部署，无需编程：交互超简，普通用户也能无门槛上手。
• Docker极速部署：运维友好，云/本地环境一键启动算法服务。
• 无代码体验：无需写代码即可智能筛查、推送新闻 AI 洞察。

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三、典型使用场景

• 投资/财经/舆情监控：让你用最快速度捕捉财经圈、社交媒体最火爆的新闻与情绪，提前一步掌控舆论风险和市场风向。
• 团队/公司自动订阅信息流：企业微信/钉钉推送，早会前1分钟收到全网最热趋势分析。
• 个人定制热点追踪、科技圈自动追新：无需手动检索，各平台热点一键收集，自动AI解读。
• 行业数据分析师/内容运营/舆情观察者：智能语义挖掘、情绪分析、趋势追踪，一网打尽。

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四、部署与快速上手

1. 30秒Docker部署

git clone https://github.com/sansan0/TrendRadar.git
cd TrendRadar
docker-compose up -d

启动后即可访问主页面，进行推送配置与热点筛选，无需复杂操作。

2. 热点聚合与AI分析配置

系统自动拉取35+主流平台热点内容，可在界面自定义筛选条件（关键词、类别），配置AI分析参数（如情感分析、相似话题检索等）。

3. 推送到多平台（企业微信/钉钉/飞书/Telegram/邮件）

示例配置（config.yaml）：

push_targets:
  wechat:
    webhook: "企业微信Webhook地址"
  dingtalk:
    webhook: "钉钉Webhook地址"
  feishu:
    webhook: "飞书Webhook地址"
  telegram:
    token: "你的Telegram Bot Token"
    chat_id: "你的Chat ID"
  ntfy:
    server: "ntfy服务器地址"
    topic: "推送主题名"

4. 高频推送+AI智能摘要

系统支持定时推送、智能摘要，还能用自然语言对话模式分析热点（MCP算法）。

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五、智能分析代码示例

假设你要用系统进行情绪分析与趋势追踪（伪代码）：

from trendradar import MCPClient

client = MCPClient()
# 拉取最新热点
hot_trends = client.fetch_trends(platforms=["zhihu", "bilibili", "wallstreet"])
# AI分析情感与相似话题
for trend in hot_trends:
    sentiment = client.analyze_sentiment(trend['content'])
    similar_topics = client.find_similar(trend['content'])
    print(f"{trend['title']} 情绪: {sentiment}, 相似话题: {similar_topics[:2]}")

你还可以自动连接多平台推送：

client.push_to('wechat', hot_trends)
client.push_to('telegram', hot_trends)

实际API/代码接口请参考官方README和文档，以上代码仅为思路展示。

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六、创新工具包特色

• 支持13种AI分析工具：“趋势追踪、情绪分析、相似检索…”一样不少，每天都能有新洞察。
• 35个平台内容聚合：覆盖主流舆情、财经、资讯、社交平台，一屏掌控全网热门。
• 无门槛用户体验：无需编程，配置简单；1分钟手机推送，30秒网页极速部署。
• AI驱动内容理解：用算法懂新闻，精准的趋势追踪和情绪分析让你少走弯路。

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七、总结

TrendRadar 是新时代 AI 与数据分析赋能的热点追踪、信息流分析器。无论是投资舆情、行业分析、日常科技热点、内容运营，TrendRadar 都能帮你摆脱信息过载，用AI自动筛选和解读最关键趋势，创造碎片化时代的“高效洞见”。

项目主页：https://github.com/sansan0/TrendRadar
Star：7876+，Python强驱动AI热点分析神器

如果想定制企业/个人实时热点推送和AI趋势分析，不妨立刻体验一把，让算法为你服务，用AI真正看懂新闻！