热点信息聚合器：TrendRadar、BettaFish、NewsNow、ClawFeed

本文汇总介绍几个资讯聚合平台，旨在告别信息过载焦虑，减轻信息碎片化痛点，同时又保持对行业动态的敏感度。

TrendRadar

开源（GitHub，47.1K Star，22.3K Fork）热点聚合神器，设置好感兴趣的关键词后，支持从知乎、抖音、微博等11家主流平台自动爬取实时热点，支持企业微信、飞书、钉钉、Telegram、邮件等推送渠道。在线体验。

使用方式：

GitHub Actions：无需本地服务器，依托GitHub的自动化流水线，只需简单配置即可实现定时运行。特别适合希望零服务器维护的用户，全程在云端完成数据抓取与更新。
Docker：借助容器技术实现环境隔离，一键启动即可运行，避免复杂的依赖配置问题。适合有服务器资源、希望本地化管理的团队或个人。
Python：支持开发者调试和自定义修改。适合需要频繁调整代码逻辑的进阶用户。

语法

配置文件有3个：

config.yaml：配置
frequency_words.txt：频率词，
timeline.yaml：时间线，配置调度频率和模式

配置

最复杂的文件，但借助于官方站点，一切都可以变得容易上手

如上图，非常主流的双屏模式，左侧是编辑框，右侧可以实时渲染和预览。刚上手不熟悉语法，可在右侧拖拽式操作，左侧配置文件实时更新。

配置文件分为11个部分：

基础设置
数据源 - 热榜平台
数据源 - RSS 订阅
报告模式
推送内容控制
推送通知
存储配置
AI模型配置
AI分析功能
AI翻译功能
高级设置

不再一一截图，右侧置灰的模块保持默认配置即可，熟悉语法规则后可编辑左侧的yaml文件。

config.yaml示例：

yml 复制代码

app:
  timezone: "Asia/Shanghai"
  show_version_update: true # 显示版本更新提示
schedule:
  enabled: true # 是否启用调度系统
  preset: "custom"
platforms:
  enabled: true # 是否启用热榜平台抓取
  sources:
    - id: "toutiao"
      name: "今日头条"
report:
  mode: "current"
notification:
  enabled: true
  channels:
    feishu:
      webhook_url: ""
storage:
  backend: "auto"
  formats:
    sqlite: true # 主存储，必须启用
    txt: false # 是否生成TXT快照
    html: true # 是否生成HTML报告，邮件推送或者需要看网页版报告必须设为true
ai:
  model: "deepseek/deepseek-chat"
  api_key: ""
  api_base: ""
  timeout: 120
ai_analysis:
  enabled: true
ai_translation:
  enabled: false # 是否启用翻译功能
  # 翻译目标语言
  language: "中文"
  # 提示词配置文件路径，相对于config目录
  prompt_file: "ai_translation_prompt.txt"

频率词

官方将词组分为4种类型

语法规则

语法类型	符号	作用	示例	匹配逻辑
普通词	无	基础匹配	`华为`	包含任意一个即可
必须词	`+`	限定范围	`+手机`	必须同时包含
过滤词	`!`	排除干扰	`!广告`	包含则直接排除
数量限制	`@`	控制显示数量	`@10`	最多显示10条新闻
全局过滤	`[GLOBAL_FILTER]`	全局排除指定内容	`10分钟上手`	任何情况下都过滤
正则表达式	`/pattern/`	精确匹配模式	`/\bai\b/`	使用正则表达式匹配
显示名称	`=>备注`	自定义显示文本	`/\bai\b/=>AI相关`	推送和HTML显示备注名称

不会写配置文件，体验地址提供在线编辑和渲染能力：

frequency_words.txt示例：

yml 复制代码

[GLOBAL_FILTER]
# 过滤标题党
震惊
[WORD_GROUPS]
/\bOpenAI\b|\bChatGPT\b|\bSora\b|\bDALL-E\b|\bSam Altman\b|\bGreg Brockman\b/ => OpenAI
/\bAnthropic\b|\bClaude\b|\bDario Amodei\b/ => Claude

时间线

源码

BettaFish

微舆，一个纯Python开源（GitHub，35.7K Star，6.8K Fork）多Agent舆情分析神器，能7×24小时监控30+国内外社媒、数百万条评论，自动破除信息茧房、还原舆情原貌、预测未来走向，最后生成专业级PDF报告。

核心能力：一句话触发全自动深度分析，聊天输入Query，系统立刻启动AI爬虫集群，自动抓取微博、小红书、抖音、快手、B站、Twitter、YouTube等30+平台数据，深入评论区，3-5分钟出具20+页PDF报告。

功能特性：

全域监控：AI爬虫永不眠，实时+历史双管齐下
多步骤思考：让Agent反复调用LLM，根据任务逻辑自动拆解步骤，直到完成目标
工具调用：内置简单的工具执行机制，可让LLM主动调用Python函数、访问API、处理文件、执行指令等，并将结果再次反馈给模型
状态管理：记录当前步骤、工具输出、历史对话、下步决策等，让整个推理链路透明、可调试
复合引擎：5类专业Agent+微调模型+统计模型协同作战
多模态解析：视频内容也能精准提取情绪、关键帧、弹幕
Agent论坛机制：不同Agent带不同工具，像圆桌辩论一样碰撞出高质量结论
公私域融合：支持安全接口对接企业内部数据库
极致轻量：纯Python模块化，一条命令本地部署

技术亮点

零框架依赖，全手写爬虫+解析+LLM调度
论坛主持人模型负责协调辩论，避免单模型偏见
多模态卡片提取（天气、日历、股票）无缝融入分析链
所有Agent都有独立工具箱：情感分析、主题聚类、因果推断、风险分级...

架构图

解读：

Insight Agent：私有数据库挖掘，私有舆情数据库深度分析AI代理
Media Agent：多模态内容分析，具备强大多模态能力的AI代理
Query Agent：精准信息搜索，具备国内外网页搜索能力的AI代理
Report Agent：智能报告生成，内置模板的多轮报告生成AI代理

安装

多种部署方式：

Docker或Docker Compose
源码

源码部署：

bash 复制代码

git clone https://github.com/666ghj/BettaFish.git
cd BettaFish
pip install -r requirements.txt
python main.py

Python SDK：

py 复制代码

from betta import BettaFish, tool

@tool
def add(a, b):
	return a + b

agent = BettaFish(tools=[add])
agent.run("计算 17 + 25 的结果")

NewsNow

开源（GitHub，18.1K Star，5.2K Fork）热榜聚合阅读器，将微博、知乎、B站等平台热榜整合到统一界面。

核心亮点：支持GitHub登录同步、30分钟智能缓存、自适应抓取（最小2分钟）。

技术栈采用React+TS+Vite前端搭配Nitro Server后端，工程结构清晰，每个数据源独立适配器，前后端共享类型定义。项目具备PWA特性，支持CloudFlare/Vercel多平台部署，集成MCP协议，可作为AI工作流的数据源。适合打造个人热榜仪表盘或全栈学习项目，既解决信息碎片化痛点，又保留"能部署、可扩展"的实用基因。

实时新闻/热榜聚合阅读器，重点在阅读体验和聚合能力：

多数据源聚合：科技、社区、视频、资讯等热榜都能接入
GitHub OAuth登录：登录后可以做跨设备数据同步
默认缓存：30分钟缓存，登录用户可以手动强刷
自适应抓取间隔：按不同数据源更新频率动态调整，最小2分钟
PWA+SEO：sw.js、sitemap.xml、robots.txt、OG/Twitter Card都有
部署兼容：Cloudflare Pages、Vercel、Docker等
MCP支持：能直接当数据源用

技术栈

前端：React+TS+Vite，样式用Tailwind CSS、Uno CSS
路由：TanStack Router，会生成routeTree.gen.ts
状态管理：Jotai：原子化，栏目、搜索、主题、同步、Toast都拆得细
服务端：Nitro Server，Nuxt的服务端框架，用来承载API与数据库交互
抓取与解析：myFetch+Cheerio（解析HTML），部分源走JSON API
数据库：db0 connectors；生产推荐CloudFlare D1，本地用better-sqlite3
工程化：pnpm、ESLint、GitHub Actions、Docker

server/sources/：

每个站点一个适配器。新增源的步骤参考CONTRIBUTING.md：注册元信息→写抓取解析→返回统一NewsItem[]。

shared/types.ts：前后端共享类型，前后端联调类项目最常见的Bug就是接口字段不统一或单侧改动；共享类型能让这类问题更早暴露。

proxySource代理机制，用于处理部分数据源受限的现实情况。

配置文件示例：

json 复制代码

{
	"mcpServers": {
		"newsnow": {
			"command": "npx",
			"args": ["-y", "newsnow-mcp-server"],
			"env": {
				"BASE_URL": "https://newsnow.busiyi.world"
			}
		}
	}
}

ClawFeed

AI驱动的开源（GitHub，347 Star， 46 Fork）新闻摘要工具。

理念：把成千上万的信息源聚合起来，用AI筛选出真正重要的内容。

不仅可以独立使用，还可作为OpenClaw或Zylos的技能来运行，集成到其他AI代理系统中。

功能特性

Google OAuth：支持多用户访问个人书签和来源
Feed输出：任何人都可通过RSS或JSON Feed订阅他人ClawFeed摘要
多语言：支持英文和中文界面，中文友好
深色/浅色模式：支持主题切换，用localStorage持久化保存个人偏好
Web仪表盘：单页应用的Web界面，可浏览和管理摘要
SQLite存储：使用SQLite作为数据库，快速、便携、零配置，不需要额外安装数据库服务

核心亮点

多频率摘要：可选择4小时、每日、每周、每月等不同频率的摘要
- 4小时摘要：适合需要实时追踪行业动态的人，如做投资、做媒体的
- 每日摘要：大多数人的选择，每天早上花10分钟就能了解前一天的重要信息
- 每周/每月摘要：适合时间比较紧张，或想做周期性回顾的人
支持的信息源非常丰富：
- Twitter/X：可关注用户、列表
- RSS/Atom：任何RSS源都可以添加
- HackerNews：首页、热门等
- Reddit：可订阅任意子版块
- GitHub Trending：可按语言筛选
- 网站抓取：直接输入网址就能抓取内容
- 自定义 API：支持接入自定义数据源
- 其他用户的摘要：可订阅别人的ClawFeed摘要
Source Packs：把精心挑选的一组信息源打包成Source Pack，分享给社区。其他人可一键安装，直接订阅。
Mark & Deep Dive：看到感兴趣内容后标记下来，让AI进行深度分析。
智能筛选：支持配置内容过滤规则，可自定义感兴趣内容，噪音（不感兴趣话题）。还会根据feed的质量分析，推荐应该关注或取消关注的内容源，持续优化信息质量。

实战

官方提供在线体验站点，另外支持本地安装。

安装方式

ClawHub：clawhub install clawfeed
OpenClaw Skill：

bash 复制代码

cd ~/.openclaw/skills/
git clone https://github.com/kevinho/clawfeed.git

OpenClaw会自动检测SKILL.md并加载这个技能，代理即可通过cron生成摘要、提供仪表盘、处理书签命令。

Zylos Skill

bash 复制代码

cd ~/.zylos/skills/
git clone https://github.com/kevinho/clawfeed.git

独立部署

bash 复制代码

git clone https://github.com/kevinho/clawfeed.git
cd clawfeed
npm install