GitHub爆火5万Star,这个AI 舆情监控工具,帮你“追全网信息追热点”!

AI标题真伪快筛法:识破奥特曼、大蒜、红色警报等虚构叙事 大模型技术传播中,‘GPT-5.5’‘大蒜’‘红色警报’等热词常被用于制造虚假技术突破幻觉。这类标题利用认知偏差与信息断层,将跨次元符号(如奥特曼)、生活化代号(如大蒜)和危机修辞强行嫁接,掩盖真实技术演进逻辑。其本质违背版本迭代规律(OpenAI无GPT-5.5)、代号命名惯例(无技术隐喻)与商业协作现实(谷歌Gemini与GPT模型实为API互操作)。识别关键在于回归可验证事实:查官网发布日志、验arXiv论文支撑、核Hugging Face模型卡参数、溯财报竞争表述。掌握这套基于证据链的AI信息真伪快 阅读详情
👇我的小册 54章教程:(小白零基础用Python量化股票分析小册) ,原价299,限时特价2杯咖啡,满100人涨10元。

大家好,我是菜哥!

我看到一个挺有意思的开源项目,叫 TrendRadar,在 GitHub 上已经涨到了 5 万 Star。

说实话,现在开源项目很多,动不动就是 AI、大模型,但真正能让人眼前一亮的并不多。但这个项目,我第一眼看到的时候就有感觉,因为它解决了自媒体人最头疼的问题,就是一个我们每天都在面对的问题——信息太多了,选题问题。

01.我们每天都在被信息消耗

你可以回忆一下自己的一天。早上醒来刷微信、刷微博、刷短视频,工作中打开知乎、看行业新闻,晚上又继续刷各种推荐流。

看似是在获取信息,但其实你在做一件非常低效的事情,就是用时间去换信息。而且更现实的是,大部分信息对你没用,真正重要的内容反而容易被淹没,越刷越焦虑。

很多人以为自己在“学习”和“获取资讯”,但本质上只是被信息流牵着走。

02.TrendRadar到底解决了什么问题


TrendRadar,本质上就是为了解决这个问题而生的。

用一句话来说,它就是一个“全网热点自动雷达”。它会帮你从多个平台抓取热点内容,比如微博、知乎、B站、抖音、头条、新闻站等等,然后统一展示出来。

你不需要再一个个 App 去刷,只需要打开一个页面,就能看到全网正在发生什么。这一步,其实就已经帮你节省了大量时间。

03、不只是聚合,而是“精准筛选”


如果只是聚合热点,其实也没什么特别,很多工具都能做到。

它真正有价值的地方在于筛选。你可以添加很多平台:比如今天头条,百度热搜,华尔街,澎湃新闻等等或者某个行业方向,它会自动帮你过滤掉无关信息,只保留你真正关心的内容。

这一点非常关键,因为信息的价值不在于多,而在于“是否对你有用”。当信息变得可控之后,你的效率会明显提升。

更进一步,它还加入了 AI 分析能力。

你不仅可以看到热点,还可以让它帮你总结,比如最近某个领域是不是在升温,哪些话题在持续发酵,某个事件整体是偏利好还是利空。

这样一来,你做的事情就不再只是浏览,而是在理解信息。这也是它和普通热点工具最大的区别。

有兴趣的可以尝鲜部署一下,目前这个工具使用场景来看,它其实非常清晰。如果你是做公众号或者自媒体的,它可以帮你快速找到选题;如果你是做投资或者量化交易的,它可以作为舆情信号源,帮助你捕捉市场情绪;如果你是产品经理或者创业者,它可以帮助你观察趋势变化。

本质上,只要你是一个“依赖信息做决策的人”,这个工具都会对你有帮助。

项目地址:https://github.com/sansan0/TrendRadar

图片

往期热文:

5年21倍,量化里面超牛的均线:让Python带你玩转KAMA自适应指标!

Github上开源的AI股票分析神器,已经突破5.5K+ Star!

量化交易提速100倍?这个Python库让我相见恨晚!

量化趋势策略的“黄金搭档”SuperTrend 与 ADX,一篇文章讲清楚 Python 如何实现!

另外下面是一个量化小白的入门小册,有兴趣的可以看看,考虑清楚合适了再下手哈!买了之后有我们专门的新手量化交流群可以讨论。

图片

AI资讯简报如何实现认知降噪与实操闭环 AI Newsletter本质上是一种面向工程师的信息操作系统,其核心价值在于应对信息过载带来的认知负荷问题。从原理看,它通过可信度衰减模型筛选信息源、以‘问题—验证—结论—行动’四幕结构组织内容,将抽象技术主张转化为可验证、可操作、可迁移的工程交付物。这种设计显著提升技术决策效率,降低试错成本,具备明确的技术价值:压缩‘知道’到‘做到’的时间差。典型应用场景包括CTO技术选型、MLOps快速验证、一线开发者Demo启动等。本文聚焦的AI Newsletter与认知降噪,正是当前AI工程化落地中最关键却最易 阅读详情

相关推荐

【信息科学与工程学】【管理科学】第三十篇 公司治理及公司工作内容02 研发与技术创新类算子01

2. 模型训练:使用图神经网络(如MEGNet, CGCNN)或梯度提升树(如XGBoost),在大型数据库(如Materials Project, OQMD)上训练,学习从结构到性能(如形成能、带隙、弹性模量)的映射。3. 以支撑结构为设计变量,使用拓扑优化方法,在满足结构刚度(抑制变形)和可制造性约束下,寻找材料分布的最优解,生成点状、线状或网状等轻量化支撑。(效率价值增量)= 因本次设备提升带来的研发周期缩短,所换算的“时间价值”(如,提前一月上市的市场价值)+ 预计减少的后续生产成本。

weixin_49199313的博客 627

这款AI舆情监控工具爆火了!Github上斩获14700+stars

这两天,一款名为TrendRadar的多平台舆情热点聚合+基于 MCP 的AI分析工具登上了GitHub热门榜首,截至目前已经收获了14.7k stars。

2401_82469710的博客 3252

TrendRadar-一站式全网热点追踪工具源码

告别信息过载,只看真正关心的新闻 - 多平台热点聚合工具,一键监控今日头条、百度热搜、微博、抖音、知乎、B站等35个中文平台,智能关键词筛选,自动生成热点分析报告。支持企业微信、飞书、钉钉、Telegram推送,1分钟部署完毕。让算法为你服务,而非被算法绑架 核心功能: 全网热点聚合 一次监控 11+ 个主流平台(微博、知乎、抖音、百度等),再也不用逐个 APP 刷新闻) 理论上支持 35 个左右的平台,我默认只放了 11 个,想增加什么股票等金融相关资讯的,需要你自己手动添加,有需求的看最下方的高级用法 智能推送策略 提供两种工作模式满足不同需求:默认模式持续追踪热点排名变化、出现频次和时间跨度,定时推送完整分析报告(也包括新增热点);增量模式仅检测新增热点,无新内容时不推送,避免信息噪音 默认模式适合全面了解热点趋势,增量模式适合高频监控(≤30 分钟)场景,专注最新动态而非持续热度 精准内容筛选 设置个人关键词(如:AI、比亚迪、教育政策),只推送相关热点,过滤无关信息 比如关注"新能源",自动筛选出特斯拉降价、政策补贴等相关新闻 多渠道实时推送 支持企业微信、飞书、钉钉、Telegram 主流聊天工具,消息直达手机 零技术门槛部署 GitHub 一键 Fork 即可使用,无需服务器,无需编程基础。如果要手机接收通知, 要达到 1 分钟部署完毕的效果,请选择企业微信 就,很快 减少 APP 依赖 不再需要频繁打开各种资讯 APP,有效控制手机使用时间 从"被算法推荐绑架"变成"主动获取自己想要的信息" 适合人群: 投资者、自媒体人、企业公关、关心时事的普通用户 典型场景: 股市投资监控、品牌舆情追踪、行业动态关注、生活资讯获取

TrendRadar多渠道推送系统实现(企业微信、飞书、钉钉等)

TrendRadar作为一个热点资讯聚合系统,其核心价值在于将筛选后的新闻资讯及时推送给用户。本文将深入分析TrendRadar的多渠道推送系统实现,包括企业微信、飞书、钉钉、Telegram、邮件等多种推送方式的技术细节和实现原理,帮助开发者理解如何构建一个灵活、可靠的多渠道消息推送系统。TrendRadar的多渠道推送系统通过模块化设计和统一接口,实现了对企业微信、飞书、钉钉、Telegram、邮件等多种推送渠道的支持。该系统具有良好的扩展性、可靠性和安全性,能够满足不同用户群体的通知需求。

加入“Super Entity”,与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目,开启前沿技术之旅。 1501

【补充:脑电绘图教程 2】如何手动去除ICA伪迹分量

ICA可以将脑电信号分解为多个IC分量,由每个分量的平均功率地形图可以看出哪些分量属于伪迹,去除伪迹分量后,即可得到“干净”的脑电信号。本教程主要总结如何人工识别出ICA伪迹分量,不涉及ICA的原理讲解。本教程的主要知识来源是ICLabel官网ICLabel致力于自动识别IC分量属于哪种伪迹,并标记伪迹占比,可以在eeglabel中很方便地使用。ICLabel给出了几种常见伪迹的特点,本教程主要是根据ICLabel给出伪迹特点,对自己的数据集手动去除伪迹,以更深入了解自己数据集的质量和伪迹特点。

qq_40735196的博客 4232

Quartus Prime 软件 USB-blaster 驱动安装失败【已解决】

一、安装步骤 1、将FPGA 开发板插入电脑时,未安装驱动的电脑会提示安装usb-Blaster驱动。Windows搜索框打开设备管理器,在“其他设备”下会发现黄色感叹号的“USB-Blaster”的设备驱动。 2、Quartus系列软件的安装目录下自带USB-blaster的驱动程序,右键更新驱动,选择驱动目录:(D:\intelFPGA\18.1\quartus\drivers\usb-blaster,文件位置和版本请按照自己安装的路径选择),点击Next开始安装。 3、安装成功,重启电脑即可使

adolphwang_909086的博客 6万+

【保姆级】TrendRadar本地部署:告别算法推荐,打造个人专属AI热点情报局

本文详细记录了开源项目 TrendRadar 的本地部署全流程。从环境准备到 Docker 容器化部署,重点讲解了局域网访问配置、飞书 Webhook 消息卡片 Markdown 渲染失效的硬核修复方案(附代码修正),以及如何接入 NVIDIA 免费 API 实现零成本 AI 热点分析。此外,还包含 MCP 服务与 Cherry Studio 的联动配置,助你搭建一套脱离算法控制、支持深度对话的个人热点情报系统。

hai429565276的专栏 3485

LabVIEW新手必看:5分钟搞定S7-1200 OPC通信(附完整配置截图)

本文详细介绍了LabVIEW与西门子S7-1200 PLC通过OPC通信实现工业监控系统的完整配置流程。从环境准备、PLC数据块配置到OPC Server高级设置,逐步指导新手快速建立稳定通信链路,并分享工业级应用的优化技巧和异常处理方案,帮助用户提升自动化系统集成效率。

rl6adventurer的博客 641

Trendradar 部署指南

喵喵喵喵喵

T_Fire_of_Square的博客 2209

uCOS中的消息邮箱(:task与task之间传递一个数据(数据缓冲区))

程序需求,需要完成task与task之间  字符数组的数据传输 比如:在ucos中,串口2接收的字符数组是不定时的&不定长的;只有当接收到数据的时候_才将数据赋值给新数组 具体的程序示意如下: 图1:消息邮箱测试中的     向消息邮箱发送消息(OSMboxPost(Str_Box,(void*)rec);//发送消息--(向 消息邮箱_msg_key发送消息) ),实际项目需求的

faguoduifangui的博客 4540

别再被SpringerLink虐了!手把手教你搞定LaTeX源文件提交(附正确文件顺序和类型选择)

本文详细解析了SpringerLink投稿系统中LaTeX源文件提交的常见问题与解决方案,包括文件打包、类型选择和顺序排列等关键步骤。通过实战经验,帮助科研人员避开隐形陷阱,一次性完成LaTeX提交,提升投稿效率。特别针对`.bst`和`.cls`文件的正确处理提供了专业指导。

weixin_42522964的博客 445

全网爬虫 + MCP分析大脑:32K Star现象级开源项目TrendRadar架构解密

TrendRadar不是一个传统意义上的RSS阅读器或新闻爬虫,TrendRadar是一个AI驱动的、运行在你自己服务器(或本地)上的、拥有精准筛选能力与独立思考大脑的智能舆情监控中枢。它不同于平台自带的热搜(充满公关运作和水军),也不同于普通的订阅源。市面上的聚合工具大多停留在“信息搬运”的层面:它搬,你看。而TrendRadar的设计哲学是**“信息主权”与“深度洞察”。它不仅仅是把信息堆在你面前,更是帮你提纯和研判**这些信息。维度传统平台 (热搜/推荐算法)TrendRadar 的变革。

2160

IC面试常考题 Verilog三分频电路设计(占空比50%,三分之一,三分之二)

实现三分频电路最简单的是: 利用计数器实现。 时序图分析(本人比较懒,平常科研忙,所以直接手画时序图了,懒得用软件画了): 直接上图分析:利用计数器每隔三个周期信号翻转一次,同时在不同的计数下翻转得到的同步信号 clk_1和clk_2,再利用异或即可实现出一个不同占空比的三分频信号(同样的方法也可扩展到其他奇数分频设计中)。 例如占空比50%: module Div_three( input clk, input rst_n, output div_three ); reg

qq_41884662的博客 1万+

GitHub 19.2k Star 开源神器:ScrapeGraphAI——自然语言驱动的智能爬虫革命!

它基于LangChain与LangGraph技术,将大语言模型(LLM)与图逻辑结合,实现**“一句话抓取全网数据”**。无论是电商价格监控、学术论文收集,还是舆情分析,只需自然语言指令即可完成,且支持本地部署,数据完全可控!无论是个人开发者还是企业团队,都能通过自然语言指令高效获取结构化数据,大幅降低技术门槛。现在就尝试一下,让AI帮你解放双手,专注数据分析与决策!昨天介绍的工具需要依赖OpenAI的API,今天要分享一款更接地气的开源神器——(功能基于v1.5.0版本,数据统计至2025-04-16)

东方佑 1603

Authentication Assertion Tickets,SAP 系统到系统单点登录里的短命凭证

SAP 系统间的身份传递机制存在 Authentication Assertion Ticket 和 SAP Logon Ticket 两种易混淆的凭证。前者用于系统间短时身份委托(有效期2分钟,通过HTTP头传输),后者用于浏览器SSO(可配置有效期,通过Cookie传输)。Assertion Ticket依赖签发系统的数字签名和严格的时间同步,适用于ABAP/Java系统间的后台作业调用。现代SAP架构已转向OAuth 2.0等标准协议,但老系统中仍需注意两种票据的关键差异:传输方式、有效期、接收方限制

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 602

2026国内Claude Code保姆级教程:安装、避坑、防串台全优化

安装 Claude Code CLI + 切换 npm 国内镜像优先配置固定关闭:自动联网、自动项目扫描VSCode 内置终端直接用,不装多余插件会话隔离+指令约束,彻底解决 Rust、小程序 跨语言串台。

lpfasd123的博客 2564

Awesome-GitHub-Repo 开源项目精选指南:GitHub 高质量仓库的趣味分类导航与实战索引

本指南以当前仓库 [README.md](https://link.gitcode.com/i/3c279eab77a0e1003cf46bba545b6187) 为主体,系统梳理了 Awesome-GitHub-Repo 这份 GitHub 优质开源项目清单的完整结构:从"黑科技""沙雕项目""摸鱼神器"等趣味分类,到前后端分离、低代码、人脸识别等实战项目,再到命令行、Docker、OCR 等实

gitblog_00357的博客 1130

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

TrendRadar - 热点资讯聚合助手

一、关于 TrendRadar 1、项目概览 2、相关链接资源 3、功能特性 二、安装配置 三、使用示例 1、基本配置 2、关键词配置 四、核心功能 1、推送模式 2、消息格式示例 五、更新日志 2025/08/30 - v2.1.0 2025/07/17 - v2.0.0 其它 参考项目

AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记 2452

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目,保存在这里方便以后使用直接下载

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

【GitHub每日速递 20251118】30秒极速部署,TrendRadar带你告别无效刷屏,精准掌控全网热点!

原文:TrendRadar 是一个基于AI的多平台热点舆情监控与分析工具。简单讲,它能自动聚合抖音、知乎、B站等35个平台的热门资讯,用AI帮你筛选趋势、分析情感、挖掘关联内容,并通过飞书、钉钉、微信等推送给你,30秒网页部署,无需编程也能用。适用人群:媒体从业者、市场运营、产品经理、创业者及关注热点舆情的个人用户。项目地址:https://github.com/sansan0/TrendRadar主要语言:Python。

1316

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

斩获GitHub趋势榜!TrendRadar,让AI帮你24小时洞察全网热点!已有超三万收藏!(部署)

本文重点介绍 GitHub Fork部署方案,适合无本地环境的用户快速上手。核心优势包括: 零安装配置:无需本地安装任何软件 30秒快速部署:通过GitHub网页操作即可完成 全自动化运行:配置后自动采集、分析和推送

qq_57126168的博客 3001

TrendRadar:多平台热点资讯监控分析系统

在信息爆炸的时代,如何高效地获取并分析各类热点资讯成为了一个重要的问题。TrendRadar,一个由开发者sansan0开发的Python项目,正是为了解决这一问题而生的。它能够一站式监控11个主流平台,包括新闻聚合平台、搜索引擎热搜、社交媒体、短视频平台、问答社区、视频网站、财经媒体等,从而提升信息获取效率,为媒体从业者、市场分析师和信息爱好者提供舆情变化洞察。 ## 项目技术分析 Tren

gitblog_00796的博客 2384

TrendRadar:这款AI热点神器,让你告别无效刷屏!

TrendRadar是一个基于Python的开源新闻聚合分析系统,采用模块化架构设计解决信息过载问题。系统通过DataFetcher类获取多平台热点数据,利用智能权重算法(综合排名、频次和热度三个维度)和关键词匹配语法进行内容筛选,支持三种推送模式。核心技术包括MCP协议实现AI智能分析,以及FastMCP框架提供的13种分析工具。系统支持GitHub Actions、Docker等多种部署方式,具有配置简单、自动化程度高等特点,为投资者、自媒体人等提供个性化的新闻监控解决方案。

Aaron_945的博客 1798

TRENDRADAR Docker 容器化部署指南

摘要:TRENDRADAR是一款支持多平台热点聚合的Docker容器化应用,可实时抓取知乎、微博等11个平台内容,并通过企业微信、邮件等渠道推送。本文提供完整的部署指南,包括:1)使用轩辕云脚本快速安装Docker环境;2)镜像拉取与验证;3)配置文件准备与核心参数说明;4)容器启动命令及环境变量配置;5)功能测试与生产环境优化建议。该工具具备智能筛选、趋势分析和AI深度处理功能,支持cron定时任务,适合投资者、媒体人等快速获取热点信息。部署过程强调持久化存储、资源限制和日志监控,确保服务稳定性。

java_logo的专栏 2390

Github今日10大热点

本期推荐今日Github10个热门开源项目,涵盖AI、开发工具和教育资源等多个领域

jguyiguihiu的博客 1112

定制专属新闻,全网热榜全搜集开源TrendRadar上手指南

TrendRadar是一款开源热点聚合工具,能实时监控微博、抖音、B站等11个平台的热搜榜单。支持三种推送模式:实时增量更新、当前热榜汇总和每日简报,可对接企业微信、飞书等平台。通过Docker快速部署,提供关键词过滤和个性化排序功能,帮助投资人、内容创作者等精准捕捉全网热点。项目提供GitHub Pages和Docker两种部署方案,30秒即可生成定制化热点报告,解决信息过载问题。

星哥玩云 2939

TrendRadar中的新闻热度权重算法解析

TrendRadar作为一个热点资讯聚合系统,其核心功能之一是通过对新闻进行权重计算和排序,为用户提供最有价值的资讯。本文将深入解析TrendRadar中的新闻热度权重算法,包括排名权重、频次权重和热度权重的计算方法,以及如何通过这些权重综合评估新闻的重要性和关注度。排名权重(Rank Weight):新闻在榜单中的排名位置频次权重(Frequency Weight):新闻出现的次数热度权重(Hotness Weight):高排名出现的比例排名权重:60%频次权重:30%热度权重:10%

加入“Super Entity”,与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目,开启前沿技术之旅。 1128
上一篇: 让智能体画个小汽车这么难吗?我测了10款主流AI Agent,连OpenClaw都翻车了
下一篇: 如何用小龙虾做微信公众号全自动流程助手 :选题、写作、配图、排版、发布到草稿箱
菜鸟学Python
博客等级 码龄9年 8082粉丝 571原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值