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每天刷手机刷到手指抽筋，却总被算法喂一堆 "看过八百遍" 的垃圾信息 ------ 想追的科技热点找不到，不想看的明星八卦删不完，感觉自己像个被算法操控的提线木偶🤖 直到我挖到了 TrendRadar 这个49k star牛逼的开源项目，直接原地封神！
这个玩意有以下几个牛逼的特点：
- 全网热点一锅端：知乎、抖音、B 站、华尔街见闻等 11 个平台无缝聚合，不用切换 APP 就能掌握全局
- 精准狙击兴趣点：想追 AI 就追 AI，想盯股市就盯股市，过滤掉 99% 的无效信息，比对象还懂你
- 推送渠道任你选：企业微信、飞书、钉钉、Telegram、邮箱甚至 iPhone 专属 Bark，总有一款适合你
- AI 神助攻：不仅给你推新闻，还能帮你分析趋势、判断舆论风向，相当于请了个免费分析师
下面记录一下配置使用的过程，有兴趣的可以一起交流。
Docker部署
注意可能需要科学上网。
bash
# 创建镜像，注意打开科学上网工具
git clone https://github.com/sansan0/TrendRadar.git
cd TrendRadar/docker
docker compose up -d
# 更新镜像
cd TrendRadar/docker
docker compose pull
docker compose up -d
# 通过 Web 服务器访问
# 1. 启动 Web 服务器
cd TrendRadar/docker
docker exec -it trendradar python manage.py start_webserver
# 2. 在浏览器访问
http://localhost:8080 # 访问最新报告（默认 index.html）配置说明
💡 说明：Docker 部署需要的关键目录结构如下：
当前目录/
├── config/
│ ├── config.yaml # 核心功能配置（必需）
│ ├── frequency_words.txt # 关键词配置（必需）
│ ├── timeline.yaml # 时间线配置
│ ├── ai_analysis_prompt.txt # AI 分析提示词（可选）
│ ├── ai_translation_prompt.txt # AI 翻译提示词（可选）
│ ├── ai_interests.txt # AI 兴趣过滤配置（可选）
│ ├── ai_filter/ # AI 过滤相关提示词
│ │ ├── prompt.txt
│ │ ├── extract_prompt.txt
│ │ └── update_tags_prompt.txt
│ └── custom/ # 用户自定义配置（可选）
│ ├── ai/ # 自定义 AI 提示词
│ └── keyword/ # 自定义关键词文件
└── docker/
├── .env # 敏感信息 + Docker 特有配置
└── docker-compose.yml # Docker Compose 编排文件-
配置文件说明:
配置分工原则（v4.6.0 优化）：
文件 用途 修改频率 说明 config/config.yaml核心功能配置 低 报告模式、推送设置、存储格式、推送窗口、AI 分析开关、平台启用等全局行为控制 config/frequency_words.txt关键词配置 高 设置你关心的热点词汇，支持分组、正则、别名等高级语法 config/timeline.yaml时间线配置 低 控制新闻时间线的展示和过滤规则 config/ai_analysis_prompt.txtAI 分析提示词 中 自定义 AI 分析的角色定义和输出格式（v5.0.0+） config/ai_translation_prompt.txtAI 翻译提示词 低 自定义 AI 翻译的提示词模板 config/ai_interests.txtAI 兴趣过滤 中 定义 AI 基于兴趣自动过滤新闻的规则 config/ai_filter/AI 过滤提示词 低 AI 过滤模块的内部提示词（一般无需修改） config/custom/用户自定义扩展 按需 custom/ai/放自定义 AI 提示词，custom/keyword/放自定义关键词文件docker/.env敏感信息 + Docker 特有配置 低 webhook URLs、API Key、S3 密钥、定时任务等，不会被 git 追踪 💡 分工要点：
- 功能行为 → 改
config.yaml（如开启/关闭某个平台、调整推送模式） - 关注内容 → 改
frequency_words.txt（如添加新的关注关键词） - AI 输出风格 → 改
ai_analysis_prompt.txt或ai_translation_prompt.txt - 密钥与凭证 → 改
docker/.env（API Key、Webhook URL 等敏感信息统一放这里） - 个性化扩展 → 使用
config/custom/目录，避免直接修改默认配置被升级覆盖
💡 配置修改生效 ：修改config.yaml后，执行docker compose up -d重启容器即可生效
⚙️ 环境变量覆盖机制（v3.0.5+）
.env文件中的环境变量会覆盖config.yaml中的对应配置：环境变量 对应配置 示例值 说明 ENABLE_WEBSERVER- true/false是否自动启动 Web 服务器 WEBSERVER_PORT- 8080Web 服务器端口 WEBSERVER_WATCHDOG- true/false是否开启"网页服务自动恢复"（服务异常时自动重开） WEBSERVER_WATCHDOG_INTERVAL- 60自动恢复检查间隔（秒） FEISHU_WEBHOOK_URLnotification.channels.feishu.webhook_urlhttps://...飞书 Webhook（多账号用 ;分隔）AI_ANALYSIS_ENABLEDai_analysis.enabledtrue/false是否启用 AI 分析（v5.0.0 新增） AI_API_KEYai.api_keysk-xxx...AI API Key（ai_analysis 和 ai_translation 共享） AI_PROVIDERai.providerdeepseek/openai/geminiAI 提供商 S3_*storage.remote.*- 远程存储配置（5 个参数） 配置优先级：环境变量 > config.yaml
使用方法：
- 修改
.env文件，填写需要的配置 - 或在 NAS/群晖 Docker 管理界面的"环境变量"中直接添加
- 重启容器后生效：
docker compose up -d
- 功能行为 → 改
推送到飞书
1、转到飞书：https://botbuilder.feishu.cn/home
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"
7、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）
8、消息标题填写"TrendRadar 热点监控"，点击 + 按钮，选择"Webhook 触发"，然后按照下面的图片摆放。
9、配置完成后，将第 5 步复制的 Webhook 地址配置到 .env 中的 FEISHU_WEBHOOK_URL，然后重启容器：
shell
cd TrendRadar/docker
docker compose restart
10、发布飞书版本
11、启动TrendRadar流程
隔一段时间，就会发送消息到飞书...
后续
TrendRadar 是一款高实用性开源热点聚合工具，支持知乎、抖音等 11 个平台热点聚合，可通过 Docker 快速部署，配置飞书等多渠道推送。基础功能无需额外成本，能精准过滤无效信息，聚焦目标领域热点。
进阶功能中，AI 智能分析可总结热点趋势与舆论倾向，通过选择低成本模型、限制调用频率等方式可控成本；个性化过滤支持关键词排除与 AI 兴趣过滤，双重屏蔽无关内容；还可适配 Bark、邮箱、Telegram 等多场景推送，满足个人、工作、存档等不同需求。
使用时建议备份配置目录以防丢失，遇推送延迟、爬取失败等问题可调整爬虫频率或更新镜像。项目更新迭代频繁，基础功能已能满足日常热点需求，进阶功能可根据实际场景按需配置。