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：

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:truechannels: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trueai:model:"deepseek/deepseek-chat"api_key:""api_base:""timeout:120ai_analysis:enabled:trueai_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

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：

[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：

gitclone https://github.com/666ghj/BettaFish.gitcdBettaFish pipinstall-rrequirements.txt python main.py

Python SDK：

frombettaimportBettaFish,tool@tooldefadd(a,b):returna+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：

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

ClawFeed

AI驱动的开源（GitHub，2.3K Star， 191 Fork）新闻摘要工具。在线体验。设计哲学核心在于降噪与价值萃取。

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。

可独立使用，也可作为OpenClaw或Zylos的技能集成到其他AI代理系统中。

功能特性

• 多维频率摘要系统(Multi-frequency Digests)：预设4小时、每日、每周及每月四个周期的自动化摘要。无论是实时情报监控，还是深度周报回顾，都能精准适配
• 全渠道数据集成：原生支持Twitter (X) Feeds、标准RSS、HackerNews、Reddit、GitHub Trending等核心技术社区，构建一站式信息流
• 信源包(Source Packs)：支持一键导入/导出经社区验证的优质信源包，可快速构建机器学习、DevOps等垂直领域的知识图谱
• 智能策展规则(Smart Curation)：用户可自定义过滤逻辑。AI会基于信源质量进行动态分析，并主动提供“关注或取关”的优化建议
• 深度钻研(Mark then Deep Dive)：用户可针对特定条目触发Mark操作，由AI进行深度关联分析、背景补充或长文解读。
• 灵活的输出生态：除内置Web仪表板，系统还支持将加工后的摘要重新封装为RSS或JSON Feed，无缝对接现有的阅读工作流
• Google OAuth：支持多用户访问个人书签和来源
• 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：使用轻量高性能SQLite数据库，快速便携零配置，

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：

cd~/.openclaw/skills/gitclone 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

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

• 独立部署

# 基于源码gitclone https://github.com/kevinho/clawfeed.gitcdclawfeednpminstallnpmstartnpmrun dev# 基于Dockerdockerrun-d-p8767:8767\-vclawfeed-data:/app/data\-eALLOWED_ORIGINS=https://yourdomain.com\-eAPI_KEY=your-api-key\kevinho/clawfeed

自定义配置

• 筛选规则：调整templates/curation-rules.md控制内容过滤
• 摘要格式：调整templates/digest-prompt.md自定义AI输出格式

启用Google OAuth登录：

1. 登录Google Cloud Console
2. 创建新项目或选择现有项目
3. 启用Google+ API
4. 创建OAuth 2.0凭证
5. 将你的域名添加到授权来源
6. 添加回调URL：https://yourdomain.com/api/auth/callback
7. 在.env中设置凭证

API接口

ClawFeed提供完整的REST API，所有接口都以/api/为前缀。

摘要接口

认证接口

书签接口

信息源接口

SourcePacks接口

Feed接口

参考