# ═══════════════════════════════════════════════════════════════ # TrendRadar 配置文件 # Version: 2.4.0 # ═══════════════════════════════════════════════════════════════ # 可视化配置编辑器地址: https://sansan0.github.io/TrendRadar/ # =============================================================== # 1. 基础设置 # =============================================================== app: # 时区配置（影响所有时间显示、调度系统判断、数据存储） # 常用时区： # - Asia/Shanghai (北京时间 UTC+8) # - America/New_York (美东时间 UTC-5/-4) # - Europe/London (伦敦时间 UTC+0/+1) # 完整时区列表: https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_tz_database_time_zones timezone: "Asia/Shanghai" show_version_update: true # 是否显示版本更新提示（true=显示, false=隐藏） # =============================================================== # 1.5 调度系统 —— 什么时间做什么事 # # 通过 timeline.yaml 里定义的时间段来自动决定： # - 什么时候推送通知 # - 什么时候做 AI 分析 # - 用什么报告模式 # # 快速上手：选一个预设模板，改 preset 的值就行 # # always_on → 全天候，有新增即推送 # morning_evening → 全天推送 + 晚间当日汇总（推荐） # office_hours → 工作日三段式（到岗→午间→收工），周末增量自由推 # night_owl → 午后速览 + 深夜全天汇总 # custom → 完全自定义，详见 timeline.yaml # # 详细时间线图请查看 config/timeline.yaml # =============================================================== schedule: enabled: false # 是否启用调度系统（true=启用, false=关闭，默认关闭） preset: "morning_evening" # 预设模板名称（见上方说明） # =============================================================== # 2. 数据源 - 热榜平台 # # 数据来源于 newsnow 开源项目: https://github.com/ourongxing/newsnow # 你可以自行部署 newsnow 并将 api_url 指向你自己的实例 # # enabled: 是否启用热榜抓取（总开关） # api_url: 热榜数据 API 地址（可选，留空使用默认地址） # sources: 平台列表 # - id: 平台唯一标识（勿修改） # - name: 显示名称（可自定义，修改后不影响运行） # - expected_domain: 域名安全校验（可选，建议配置） # 填写主域名（如 baidu.com），自动匹配该域名及其所有子域名 # 校验返回数据中的链接是否为 HTTPS 且域名匹配，不匹配时丢弃该平台数据并记录警告 # 可有效防范链接劫持或数据篡改 # 只要 api_url 不是你自己部署的实例，都推荐配置 expected_domain # =============================================================== platforms: enabled: true # 是否启用热榜平台抓取（true=启用, false=关闭） api_url: "" # 热榜数据 API 地址（留空使用默认地址） # 如果你自行部署了 newsnow，填入你的地址，如: https://your-domain.com/api/s sources: - id: "toutiao" name: "今日头条" expected_domain: "toutiao.com" - id: "baidu" name: "百度热搜" expected_domain: "baidu.com" - id: "wallstreetcn-hot" name: "华尔街见闻" expected_domain: "wallstreetcn.com" - id: "thepaper" name: "澎湃新闻" expected_domain: "thepaper.cn" - id: "bilibili-hot-search" name: "bilibili 热搜" expected_domain: "bilibili.com" - id: "cls-hot" name: "财联社热门" expected_domain: "cls.cn" - id: "ifeng" name: "凤凰网" expected_domain: "ifeng.com" - id: "tieba" name: "贴吧" expected_domain: "baidu.com" - id: "weibo" name: "微博" expected_domain: "weibo.com" - id: "douyin" name: "抖音" expected_domain: "douyin.com" - id: "zhihu" name: "知乎" expected_domain: "zhihu.com" # =============================================================== # 3. 数据源 - RSS 订阅 # # 与热榜数据分开存储，按时间流展示 # 每个源配置：id(唯一标识)、name(显示名称)、url(订阅地址) # enabled: 可选，默认 true # max_age_days: 可选，覆盖全局 freshness_filter.max_age_days # =============================================================== rss: enabled: true # 是否启用 RSS 抓取（true=启用, false=关闭） # 文章新鲜度过滤（过滤超龄旧文章，避免重复推送） # 仅在推送阶段过滤，所有文章仍会存入数据库 freshness_filter: enabled: true # 是否启用新鲜度过滤（true=启用, false=关闭） max_age_days: 1 # 最大文章年龄（天） # - 正整数：只推送 N 天内的文章 # - 0：禁用过滤，推送所有文章 # 单个 feed 可配置 max_age_days 覆盖全局设置： # - 不配置：使用全局 freshness_filter.max_age_days（默认 3 天） # - 正整数：覆盖全局设置，只推送此天数内的文章 # - 0：禁用此频道的新鲜度过滤，推送所有文章 feeds: - id: "hacker-news" name: "Hacker News" url: "https://hnrss.org/frontpage" - id: "ruanyifeng" name: "阮一峰的网络日志" url: "http://www.ruanyifeng.com/blog/atom.xml" enabled: false # 禁用 # max_age_days: 3 # 示例：推送 3 天内的文章（更新较慢的博客） - id: "yahoo-finance" name: "雅虎财经" url: "https://finance.yahoo.com/news/rssindex" # 自定义源示例 # - id: "custom-feed" # name: "自定义源" # url: "https://example.com/feed.xml" # enabled: false # max_age_days: 0 # 示例：禁用过滤，推送所有文章 # =============================================================== # 4. 报告模式 # =============================================================== report: mode: "current" # 报告模式（开启 schedule 后作为默认值，会被 timeline 时段覆盖） # daily = 当日汇总，按时推送当天所有匹配新闻（会包含之前推过的） # current = 当前榜单，按时推送当前在榜的匹配新闻（持续在榜的每次都出现） # incremental = 增量监控，只推送新增内容，零重复（没有新增时不推送） display_mode: "keyword" # 分组维度 # keyword = 按关键词分组显示 # platform = 按平台/来源分组显示 sort_by_position_first: false # 关键词模式排序（仅 display_mode=keyword 时生效） # true = 按 frequency_words.txt 的定义顺序 # false = 按匹配到的热点条数排序（多的在前） rank_threshold: 5 # 排名高亮阈值（影响展示强调，不改变抓取范围） max_news_per_keyword: 0 # 每个关键词/标签最大显示数量（0=不限制，仅影响展示裁剪） # =============================================================== # 4.5 筛选策略 # =============================================================== filter: method: "keyword" # 筛选方式（二选一） # keyword = 关键词匹配，不调用 AI，不消耗 token，但规则固定 # 词组定义在 config/frequency_words.txt # ai = AI 智能分类，更灵活但每次运行消耗 token # 兴趣描述在 config/ai_interests.txt，需配合下方 ai_filter priority_sort_enabled: true # AI 模式标签排序（仅 method=ai 时生效） # true = 按兴趣描述中的定义顺序 # false = 按匹配条数排序（多的在前） # =============================================================== # 4.6 AI 智能筛选配置（仅 filter.method=ai 时生效） # =============================================================== ai_filter: batch_size: 200 # 每批发送给 AI 的标题数，超过此数量自动分批 batch_interval: 2 # 分批间隔（秒），避免触发 API 限流，0=不等待 min_score: 0.7 # 推送最低分数阈值（0.0~1.0），值越高越严格 # 推荐 0.5~0.7 起步，0=不过滤 # 兴趣描述文件（默认 config/ai_interests.txt，无需配置） # 自定义文件放入 config/custom/ai/ 目录，然后指定文件名： # interests_file: "finance.txt" # → 加载 config/custom/ai/finance.txt reclassify_threshold: 0.6 # 全量重分类触发阈值（0~1） # 越低越倾向全量重分类（更准但更耗 token） # 越高越倾向增量更新（更省但可能不够新） # 以下提示词模板一般无需修改（不建议动） # 分类提示词模板 prompt_file: "prompt.txt" # 标签提取提示词模板（首次运行时使用） extract_prompt_file: "extract_prompt.txt" # 标签更新提示词模板（兴趣变更时 AI 对比新旧标签） update_tags_prompt_file: "update_tags_prompt.txt" # =============================================================== # 5. 推送内容控制 # # 统一管理推送消息中显示哪些区域及其排列顺序 # =============================================================== display: # 区域显示顺序（从上到下 = 推送中从上到下） # 调整顺序：剪切粘贴整行即可 # 要显示某个区域，需同时：1. 在此列表中 2. 下方 regions 对应开关为 true region_order: - new_items # 1️⃣ 新增热点区域 - hotlist # 2️⃣ 热榜区域（关键词匹配 / AI 智能筛选） - rss # 3️⃣ RSS 订阅区域 - standalone # 4️⃣ 独立展示区 - ai_analysis # 5️⃣ AI 分析区域 # 推送区域开关（需配合上方 region_order 使用） regions: hotlist: true # 热榜区域：关键词匹配 / AI 智能筛选（true=显示, false=隐藏） new_items: false # 新增热点区域：含热榜新增 + RSS 新增（true=显示, false=隐藏） # 注：热点词汇统计中的新增标记🆕不受此配置影响 rss: true # RSS 订阅区域（true=显示并分析, false=隐藏并跳过分析） standalone: false # 独立展示区：完整热榜/RSS，不受关键词过滤（true=显示, false=隐藏） ai_analysis: true # AI 分析区域（true=显示, false=隐藏） # 独立展示区：将指定平台/RSS 完整展示，不受关键词过滤 # 推送展示由 regions.standalone 控制，AI 分析由 ai_analysis.include_standalone 控制 standalone: platforms: ["zhihu", "wallstreetcn-hot"] # 热榜平台 ID 列表（如 ["zhihu", "weibo"]） rss_feeds: [] # RSS 源 ID 列表（如 ["hacker-news"]） max_items: 20 # 每个源最多展示条数（0=不限制） # =============================================================== # 6. 推送通知 # # ⚠️ 安全警告：webhook 地址不要公开！ # GitHub 部署请将 webhook 填入 GitHub Secrets，不要写在这里 # # 📌 多账号：分号(;)分隔，如 "url1;url2;url3" # 配对项（如 Telegram token 和 chat_id）数量必须一致 # =============================================================== notification: enabled: true # 是否启用通知功能（true=启用, false=关闭）—— 总开关 # 开启 schedule 后此项仍为总开关：false=永远不推送，true=由调度控制 # 推送渠道配置 channels: feishu: webhook_url: "" # 飞书机器人 webhook URL dingtalk: webhook_url: "" # 钉钉机器人 webhook URL wework: webhook_url: "" # 企业微信机器人 webhook URL msg_type: "markdown" # 消息类型：markdown(群机器人) | text(个人微信应用) telegram: bot_token: "" # Telegram Bot Token chat_id: "" # Telegram Chat ID email: from: "" # 发件人邮箱地址 password: "" # 发件人邮箱密码或授权码 to: "" # 收件人邮箱，多个用逗号分隔 smtp_server: "" # SMTP 服务器（可选，留空自动识别） smtp_port: "" # SMTP 端口（可选，留空自动识别） ntfy: server_url: "https://ntfy.sh" # ntfy 服务器地址（可改为自托管） topic: "" # ntfy 主题名称 token: "" # ntfy 访问令牌（可选，用于私有主题） bark: url: "" # Bark 推送 URL（格式：https://api.day.app/your_device_key） slack: webhook_url: "" # Slack Incoming Webhook URL generic_webhook: webhook_url: "" # 通用 Webhook URL（支持 Discord、Matrix、IFTTT 等） payload_template: "" # JSON 模板，支持 {title} 和 {content} 占位符 # 示例：{"content": "{content}"} # 留空则使用默认格式：{"title": "{title}", "content": "{content}"} # =============================================================== # 7. 存储配置 # =============================================================== storage: # 存储后端选择 # - auto: 自动选择（GitHub Actions 且配置了远程存储 → remote，否则 → local） # - local: 本地 SQLite + TXT/HTML 文件 # - remote: 远程云存储（S3 兼容协议，支持 R2/OSS/COS 等） backend: "auto" # 数据格式选项 formats: sqlite: true # 主存储（必须保持 true，请勿关闭） txt: false # 是否生成 TXT 快照（true=生成, false=不生成） html: true # 是否生成 HTML 报告（true=生成, false=不生成） # ⚠️ 邮件推送或者需要看网页版报告必须设为 true # 本地存储配置 local: data_dir: "output" # 数据目录 retention_days: 0 # 保留天数（0=永久保留） # 远程存储配置（S3 兼容协议） # 支持: Cloudflare R2, 阿里云 OSS, 腾讯云 COS, AWS S3, MinIO 等 # 建议将敏感信息配置在 GitHub Secrets 或环境变量中 remote: retention_days: 0 # 保留天数（0=永久保留） # S3 兼容配置（或使用环境变量 S3_ENDPOINT_URL 等） endpoint_url: "" # 服务端点 # Cloudflare R2: https://.r2.cloudflarestorage.com # 阿里云 OSS: https://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com # 腾讯云 COS: https://cos.ap-guangzhou.myqcloud.com bucket_name: "" # 存储桶名称 access_key_id: "" # 访问密钥 ID secret_access_key: "" # 访问密钥 region: "" # 区域（可选，部分服务商需要） # 数据拉取（从远程同步到本地，用于 MCP Server 等场景） pull: enabled: false # 是否启用启动时自动拉取（true=启用, false=关闭） days: 7 # 拉取最近 N 天的数据 # =============================================================== # 8. AI 模型配置（ai_analysis / ai_translation / ai_filter 共用） # =============================================================== ai: # LiteLLM 模型格式: 提供商/模型名 # 示例: # - deepseek/deepseek-v4-flash (DeepSeek，便宜够用，推荐) # - deepseek/deepseek-v4-pro # - openai/gpt-4o (OpenAI) # - gemini/gemini-2.5-flash (Google Gemini) # - anthropic/claude-sonnet-4-20250514 (Anthropic) # - ollama/llama3 (本地 Ollama) # 完整列表: https://docs.litellm.ai/docs/providers # 如果你对于看英文文档比较头疼，那么可以点击页面右下角的 【Ask AI】 ,用中文询问怎么配置 model: "deepseek/deepseek-v4-flash" api_key: "" # API Key（建议使用环境变量 AI_API_KEY） api_base: "" # 自定义 API 地址（可选，绝大多数情况留空即可） # # ❓ 什么时候需要填？ # 当你使用的 AI 服务商不在上方支持列表中时。 # 比如某些国内 API 中转站、私有部署的服务等。 # 如果你用的是 DeepSeek、OpenAI、Gemini 等主流服务商， # 不用填这个，留空就行。 # # 🔧 怎么填？两步走： # 第一步 - api_base 填写服务商给你的接口地址 # 例如: https://your-provider.com/v1 # # 第二步 - model 前面加上 "openai/" 前缀 # 例如: openai/deepseek-ai/DeepSeek-V3 # # 💡 为什么要加 openai/ 前缀？ # 大部分 AI 服务商都兼容同一套通用接口格式， # 加上 openai/ 就是告诉系统"用这套通用格式去连接"， # 这样几乎任何服务商都能接入。 timeout: 120 # 请求超时（秒） temperature: 1.0 # 采样温度 (0.0-2.0) # 注意：部分模型(如 gpt-5)可能要求必须为 1.0，否则会报错 max_tokens: 5000 # 最大生成 token 数 # 注意：如果 API 不支持此参数(报 HTTP 400)，请设为 0 以禁用发送 # 高级选项 num_retries: 1 # 失败重试次数 fallback_models: [] # 备用模型列表（可选） # 示例: ["openai/gpt-4o-mini", "openai/deepseek-ai/DeepSeek-V3"] # 额外参数（一般无需修改，删掉 # 号即可启用） # extra_params: # top_p: 1.0 # presence_penalty: 0.0 # stop: ["END"] # =============================================================== # 9. AI 分析功能（模型配置见上方 ai 段） # =============================================================== ai_analysis: enabled: true # 是否启用 AI 分析（true=启用, false=关闭）—— 总开关 # 开启 schedule 后此项仍为总开关：false=永远不分析，true=由调度控制 language: "Chinese" # 分析报告语言（如 "English", "Korean", "法语"） prompt_file: "ai_analysis_prompt.txt" # 提示词文件（相对于 config 目录） mode: "follow_report" # AI 分析模式（可独立于 report.mode） # follow_report = 跟随 report.mode（默认） # daily / current / incremental = 强制使用指定模式 max_news_for_analysis: 150 # 参与分析的新闻数量上限（控制 token 成本的关键项） # 热榜优先占用配额，RSS 用剩余配额，独立展示区不受此限制 include_rss: false # 是否包含 RSS 内容进行分析（true=包含, false=不包含） include_standalone: true # 是否纳入独立展示区数据（true=纳入, false=不纳入） include_rank_timeline: true # 排名时间线详细程度 # true = 完整轨迹（如 1(09:30)→2(10:00)），AI 分析更准但多耗 0.5~1 倍 token # false = 简化格式（排名范围+出现次数），更省 token # =============================================================== # 10. AI 翻译功能（模型配置见上方 ai 段） # # 对推送标题进行翻译，不包含 AI 分析的内容 # =============================================================== ai_translation: enabled: true # 是否启用翻译功能（true=启用, false=关闭） language: "中文" # 翻译目标语言（如 "English", "Korean", "法语"） prompt_file: "ai_translation_prompt.txt" # 提示词文件（相对于 config 目录） batch_size: 100 # 每批发送给 AI 的标题数，超过此数量自动分批 batch_interval: 2 # 分批间隔（秒），避免触发 API 限流，0=不等待 # 翻译范围（display.regions 关闭的区域即使开启也不会翻译） scope: hotlist: false # 翻译热榜标题（true=翻译, false=不翻译） rss: true # 翻译 RSS 标题（true=翻译, false=不翻译） standalone: true # 翻译独立展示区标题（true=翻译, false=不翻译） # =============================================================== # 11. 高级设置（一般无需修改） # =============================================================== advanced: debug: false # 调试模式（true=开启详细日志, false=正常模式） # 版本检查 version_check_url: "https://raw.githubusercontent.com/sansan0/TrendRadar/refs/heads/master/version" mcp_version_check_url: "https://raw.githubusercontent.com/sansan0/TrendRadar/refs/heads/master/version_mcp" configs_version_check_url: "https://raw.githubusercontent.com/sansan0/TrendRadar/refs/heads/master/version_configs" # 热榜爬虫技术参数 crawler: request_interval: 2000 # 请求间隔（毫秒） use_proxy: false # 是否启用代理（true=启用, false=不使用） default_proxy: "http://127.0.0.1:10801" # RSS 设置 rss: request_interval: 1000 # 请求间隔（毫秒） timeout: 15 # 请求超时（秒） use_proxy: false # 是否使用代理（true=启用, false=不使用） proxy_url: "" # RSS 专属代理（留空则使用 crawler.default_proxy） # 排序权重（用于重新排序不同平台的热搜） # 合起来等于 1 weight: rank: 0.6 # 排名权重 frequency: 0.3 # 频次权重 hotness: 0.1 # 热度权重 # 多账号限制 max_accounts_per_channel: 3 # 每个渠道最大账号数量 # 以下为内部参数（一般无需修改） # 消息分批大小（字节）- 内部配置，请勿修改 batch_size: default: 4000 dingtalk: 20000 feishu: 30000 bark: 4000 slack: 4000 batch_send_interval: 3 # 批次发送间隔（秒） feishu_message_separator: "━━━━━━━━━━━━━━━━"