TrendRadar: KI-gesteuertes News-Monitoring mit Multi-Plattform-Aggregation und Push-Benachrichtigungen
KI-gesteuerter öffentlicher Meinungs- und Trendmonitor mit plattformübergreifender Aggregation, RSS und intelligenten Warnungen. 告别信息过载,你的 AI 舆情监控助手与热点筛选工具！聚合多平台热点 + RSS订阅,支持关键词精准筛选.AI 智能筛选新闻 + AI 翻译 + AI 分析简报直推手机, 也支持接入 MCP Das ist die AI-Version, mit der Sie Docker nutzen können集成微信/飞书/钉钉/Telegram/邮件/ntfy/bark/slack 等渠道智能推送。.
Auf einen Blick
- Was ist das?
- TrendRadar aggregiert Trendthemen von mehreren chinesischen Plattformen, ermöglicht das Filtern nach Schlüsselwörtern oder natürlichen Interessen und pusht tägliche oder inkrementelle Berichte an Chat-Apps und E-Mail.
- Für wen ist es gedacht?
- TrendRadar ist ein Python-Projekt, das unter GPL-3.0 veröffentlicht wurde und sich auf Aggregation, Filterung und Push-Benachrichtigungen konzentriert. Die Dokumentation behandelt die Bereitstellung über Docker, lokale Einrichtung und GitHub Actions, und das Repository enthält ein detailliertes Änderungsprotokoll und einen Konfigurationsleitfaden.
- Darf ich es kommerziell nutzen?
- Ja, unter Bedingungen. GPL-3.0 ist eine Copyleft-Lizenz: Wenn Sie Software weitergeben, die sie enthält, müssen Sie deren Quellcode unter derselben Lizenz veröffentlichen. Wer sie nur intern betreibt, ohne sie weiterzugeben, löst diese Pflicht nicht aus.
- Wird es noch gepflegt?
- Ja. Die letzten Commits kamen vor 3 Tagen.
- In welcher Sprache ist es geschrieben?
- Hauptsächlich Python, laut der Sprachstatistik von GitHub.
Die Antworten beruhen auf den GitHub-Daten des Projekts (zuletzt abgeglichen am 15. September 2026) und auf unserer Analyse. Sie sind keine Rechtsberatung.
TIEFGEHENDE OPEN-SOURCE-ANALYSE
In 30 Sekunden bereitgestellt: das erklärte Ziel des Projekts
TrendRadar ist ein Python-Projekt, das öffentliche Meinung und Trendnachrichten überwacht. Die README behauptet, dass es in 30 Sekunden bereitgestellt werden kann, und beschreibt das Ziel, Informationsüberflutung zu reduzieren, indem nur die Nachrichten angezeigt werden, die den Benutzer wirklich interessieren. Die Repository-Metadaten listen über 61.000 Sterne und 24.000 Forks auf, aber die README liefert keine Aufschlüsselung der Benutzer oder Nutzungsstatistiken. Laut README ist das Projekt als leichtgewichtig und einfach zu deployen konzipiert.
Die Einordnung von sansan0-trendradar-deep-analysis bleibt an diesen Abschnitt gebunden. Prüfe sansan0-trendradar-deep-analysis mit der dokumentierten Eingabe, dem genannten Dateinamen und der tatsächlich erzeugten Ausgabe. Notiere Version, Plattform und Fehlermeldung getrennt, damit diese Beobachtung nicht als allgemeine Zusage gelesen wird. Abschnitt 1 beschreibt dabei eine eigene Kontrollfrage für den Einsatz im Team.
Aggregation über Plattformen und RSS-Feeds
TrendRadar aggregiert standardmäßig Trendthemen von 11 Plattformen: Zhihu, Douyin, Bilibili, Wallstreetcn, Tieba, Baidu, Yicai, Thepaper, Ifeng, Toutiao und Weibo. Die README besagt, dass benutzerdefinierte Plattformen hinzugefügt werden können. Es unterstützt auch das Crawlen von RSS- und Atom-Feeds, wobei die Schlüsselwortgruppierung und Statistik mit dem Trendformat übereinstimmen. Die Daten werden über die API des newsnow-Projekts abgerufen, wie in der README anerkannt. Die README spezifiziert nicht die genauen API-Endpunkte oder Ratenlimits.
Die Einordnung von sansan0-trendradar-deep-analysis bleibt an diesen Abschnitt gebunden. Prüfe sansan0-trendradar-deep-analysis mit der dokumentierten Eingabe, dem genannten Dateinamen und der tatsächlich erzeugten Ausgabe. Notiere Version, Plattform und Fehlermeldung getrennt, damit diese Beobachtung nicht als allgemeine Zusage gelesen wird. Abschnitt 2 beschreibt dabei eine eigene Kontrollfrage für den Einsatz im Team.
Filterung: Schlüsselwörter, KI-Interessen und KI-Analyse
Benutzer können Nachrichten mit einer Schlüsselwortdatei (frequency_words.txt) oder durch das Schreiben natürlicher Interessen in ai_interests.txt für KI-basierte Filterung filtern. Die KI-Filterfunktion, eingeführt in v6.5.0, extrahiert Tags aus Interessenbeschreibungen und bewertet Nachrichten anhand dieser Tags, mit einem konfigurierbaren Score-Schwellenwert und automatischem Fallback auf Schlüsselwortabgleich, wenn KI fehlschlägt. Die README beschreibt auch KI-Übersetzung und KI-Analyse, die Zusammenfassungen, Stimmungsanalyse und Trendvorhersagen generieren können. Diese Funktionen erfordern externe KI-Anbieter; die README erwähnt Unterstützung für DeepSeek, OpenAI, Gemini und beliebige OpenAI-kompatible APIs, listet jedoch keine spezifischen Modelle oder Versionen auf.
Die Einordnung von sansan0-trendradar-deep-analysis bleibt an diesen Abschnitt gebunden. Prüfe sansan0-trendradar-deep-analysis mit der dokumentierten Eingabe, dem genannten Dateinamen und der tatsächlich erzeugten Ausgabe. Notiere Version, Plattform und Fehlermeldung getrennt, damit diese Beobachtung nicht als allgemeine Zusage gelesen wird. Abschnitt 3 beschreibt dabei eine eigene Kontrollfrage für den Einsatz im Team.
Push-Modi, Kanäle und Planung
TrendRadar bietet drei Push-Modi: tägliche Zusammenfassung, aktuelle Ranglisten und inkrementelle Überwachung. Es integriert sich in WeChat (WeWork), Feishu, DingTalk, Telegram, E-Mail, ntfy, Bark und Slack. Das Planungssystem, eingeführt in v6.0.0, verwendet eine timeline.yaml-Datei, um zu steuern, wann Crawling, Push und KI-Analyse erfolgen, mit fünf integrierten Presets (always_on, morning_evening, office_hours, night_owl, custom) und Unterstützung für benutzerdefinierte Zeiträume. Die README bietet keine vollständige Liste der Konfigurationsoptionen für jeden Kanal.
Die Einordnung von sansan0-trendradar-deep-analysis bleibt an diesen Abschnitt gebunden. Prüfe sansan0-trendradar-deep-analysis mit der dokumentierten Eingabe, dem genannten Dateinamen und der tatsächlich erzeugten Ausgabe. Notiere Version, Plattform und Fehlermeldung getrennt, damit diese Beobachtung nicht als allgemeine Zusage gelesen wird. Abschnitt 4 beschreibt dabei eine eigene Kontrollfrage für den Einsatz im Team.
Bereitstellungs- und Speicheroptionen
In der README dokumentierte Bereitstellungsmethoden umfassen Docker, lokale Ausführung und GitHub Actions. Die README besagt, dass Docker-Bereitstellung unterstützt wird, mit einem offiziellen Image (wantcat/trendradar) und einem separaten MCP-Dienstimage. Speicher kann lokales SQLite oder Remote-Cloud-Speicher mit S3-kompatiblen Protokollen wie Cloudflare R2 sein. Ein eingebauter Webserver kann generierte Berichte bereitstellen, und ein visueller Konfigurationseditor ist unter sansan0.github.io/TrendRadar verfügbar. Die README gibt keine genauen Leistungsbenchmarks oder Ressourcenanforderungen an.
Die Einordnung von sansan0-trendradar-deep-analysis bleibt an diesen Abschnitt gebunden. Prüfe sansan0-trendradar-deep-analysis mit der dokumentierten Eingabe, dem genannten Dateinamen und der tatsächlich erzeugten Ausgabe. Notiere Version, Plattform und Fehlermeldung getrennt, damit diese Beobachtung nicht als allgemeine Zusage gelesen wird. Abschnitt 5 beschreibt dabei eine eigene Kontrollfrage für den Einsatz im Team.
Konfigurationsdateien und der visuelle Editor
Das Projekt verwendet mehrere Konfigurationsdateien: config.yaml für Haupt-Einstellungen, frequency_words.txt für Schlüsselwortfilterung, ai_interests.txt für KI-Interessen, ai_analysis_prompt.txt für die Anpassung von KI-Analyse-Prompts und timeline.yaml für die Planung. Der visuelle Editor ermöglicht Änderungen über eine Weboberfläche anstatt direkt YAML zu bearbeiten. Das Änderungsprotokoll der README stellt fest, dass v6.10.0 KI-Übersetzungs-Batchverarbeitung und Modulrefaktorierung hinzugefügt hat, beschreibt aber den vollständigen Funktionsumfang des Editors nicht über das hinaus, was im Repository gezeigt wird.
Die Einordnung von sansan0-trendradar-deep-analysis bleibt an diesen Abschnitt gebunden. Prüfe sansan0-trendradar-deep-analysis mit der dokumentierten Eingabe, dem genannten Dateinamen und der tatsächlich erzeugten Ausgabe. Notiere Version, Plattform und Fehlermeldung getrennt, damit diese Beobachtung nicht als allgemeine Zusage gelesen wird. Abschnitt 6 beschreibt dabei eine eigene Kontrollfrage für den Einsatz im Team.
Lizenz, Namensnennung und Community-Support
TrendRadar wird unter der GNU General Public License v3.0 veröffentlicht. Die Lizenz gewährt das Recht, die Software zu kopieren, zu verteilen und zu modifizieren, stellt jedoch ausdrücklich klar, dass es keine Garantie für das Programm gibt. Die README bittet jeden, der den Kerncode verwendet oder Inspiration daraus zieht, die Quelle anzuerkennen und auf das Repository zu verlinken. Zu den aufgeführten Support-Kanälen gehören GitHub Issues, ein WeChat-offizielles Konto und eine QQ-Gruppe. Die README erwähnt auch einen optionalen 'One-Yuan-Appreciation'-Kanal für finanzielle Unterstützung und stellt fest, dass das Projekt für Open-Source-Teilen gedacht ist, nicht für kommerzielle Produkte.
Die Einordnung von sansan0-trendradar-deep-analysis bleibt an diesen Abschnitt gebunden. Prüfe sansan0-trendradar-deep-analysis mit der dokumentierten Eingabe, dem genannten Dateinamen und der tatsächlich erzeugten Ausgabe. Notiere Version, Plattform und Fehlermeldung getrennt, damit diese Beobachtung nicht als allgemeine Zusage gelesen wird. Abschnitt 7 beschreibt dabei eine eigene Kontrollfrage für den Einsatz im Team.
Redaktionelles Fazit
TrendRadar ist ein Python-Projekt, das unter GPL-3.0 veröffentlicht wurde und sich auf Aggregation, Filterung und Push-Benachrichtigungen konzentriert. Die Dokumentation behandelt die Bereitstellung über Docker, lokale Einrichtung und GitHub Actions, und das Repository enthält ein detailliertes Änderungsprotokoll und einen Konfigurationsleitfaden.
Community-Notizen