Xbot-me/ImprovedSniffle

# 🚀 Trend Radar — AI 驱动的开发者智能 Agent Trend Radar 是一个由 AI 驱动的技术趋势监控系统，它能够从 **Hacker News、GitHub、Dev.to 和 RSS feed** 中挖掘备受关注的内容，根据你的个人技术栈分析相关性，检测爆发式趋势，并直接将高价值的开发者洞察推送到 Telegram。 无需再漫无目的地浏览科技新闻，Trend Radar 能帮助开发者、创始人和工程师在**重要新兴技术、工具、框架和行业动向成为主流之前**就发现它们。 ## ✨ 功能 ### 🔎 多源趋势收集 自动从以下来源收集热门开发者内容： - 📰 Hacker News - 🐙 GitHub Trending / GitHub Search API - ✍️ Dev.to - 📡 自定义 RSS feed 无需付费 API。 ### 🎯 个性化技术匹配 Trend Radar 会根据你自身的兴趣和技术栈对内容进行评分。 ``` STACK_KEYWORDS = [ "golang", "docker", "kubernetes", "llm", "ai agents", "react", "postgres" ] ``` 一篇热门的 Kubernetes 文章或 AI agent 框架将获得比无关新闻更高的相关性评分。 ### 🚀 爆发式趋势检测 检测之前已发现的内容何时突然加速传播。 ``` 🚀 BREAKOUT Project: New open-source AI agent framework Why: Score increased by 70% GitHub stars accelerating High developer engagement ``` 速度检测有助于识别那些正在被快速采用的技术。 ### 🤖 AI 驱动的趋势解读 可选的基于 Gemini 的分析功能会生成一段关于“这对你为何重要？”的简短解读。 ``` LangGraph update AI Angle: "This could simplify building production-ready AI agent workflows using your existing Python stack." ``` 采用高效的 Gemini Flash-Lite 模型，以最大程度降低成本。 ### 📲 Telegram 智能信息流 直接在 Telegram 中接收个性化的趋势警报。 - 排序后的趋势通知 - 一键保存按钮 - 防重复机制 - 持久化历史记录 - 自动定时更新 ``` 🔥 AI Agent Framework Trending Score: 92/100 Why: Matches your AI + Go interests 💾 Save ``` ## 🏗️ 架构 ``` flowchart TD A[Data Sources] --> B[Trend Collector] A1[Hacker News] --> A A2[GitHub] --> A A3[Dev.to] --> A A4[RSS Feeds] --> A B --> C[Relevance Scoring] C --> D[Velocity Detection] D --> E[AI Analysis - Optional] E --> F[Telegram Alerts] ``` ## 为什么选择 Trend Radar？ 互联网每天都会产生数以千计的开发者动态。大多数工具只能回答“发生了什么？” 而 Trend Radar 回答的是“什么正在积聚势头，我为什么要关注它？” 它能帮助你： - 发现新技术 - 尽早找到开源项目 - 追踪开发者生态系统的变化 - 激发内容创意 - 识别创业机会 - 走在工程趋势的前沿 ## 🚀 安装说明 ### 1. 创建一个 Telegram Bot 1. 打开 Telegram 2. 向 `@BotFather` 发送消息 3. 运行： /newbot 4. 复制你的 bot token 5. 向你的新 bot 发送任意消息 6. 打开： https://api.telegram.org/bot/getUpdates 7. 复制你的 chat ID ### 2. 配置 Gemini AI（可选） 从 Google AI Studio 创建一个 Gemini API key。 如果你不需要 AI 解读： ``` ENABLE_AI_ANGLES = False ``` Trend Radar 可以在没有 AI 的情况下运行。 ### 3. 本地设置 克隆代码库： ``` git clone https://github.com/Xbot-me/ImprovedSniffle.git cd ImprovedSniffle ``` 安装依赖项： ``` pip install -r requirements.txt ``` 配置环境变量： ``` export TELEGRAM_BOT_TOKEN="your-token" export TELEGRAM_CHAT_ID="your-chat-id" export GEMINI_API_KEY="your-key" ``` 运行收集器： ``` python collector.py ``` 发送通知： ``` python notify_telegram.py ``` ## ☁️ 使用 GitHub Actions 自动化部署 Trend Radar 可以使用 GitHub Actions 完全实现 serverless 运行。 ``` flowchart LR A[Every 4 hours] --> B[GitHub Actions] B --> C[Collect trends] C --> D[Analyze scores] D --> E[Generate AI insights] E --> F[Send Telegram alerts] ``` 必需的 GitHub Secrets： ``` TELEGRAM_BOT_TOKEN TELEGRAM_CHAT_ID GEMINI_API_KEY ``` SQLite 数据持久化通过 GitHub Actions 缓存来处理。 ## ⚙️ 配置 自定义你的智能信息流： **技术栈关键词** — 编辑 `config.py`： ``` STACK_KEYWORDS = [ "AI", "LLM", "Go", "Docker", "React", "Cloud", "Open Source" ] ``` **RSS 源** — 添加你喜爱的 feed： ``` RSS_FEEDS = [ "https://example.com/feed" ] ``` **趋势势头设置** — 控制爆发式检测： ``` VELOCITY_GROWTH_THRESHOLD VELOCITY_MIN_ABSOLUTE_DELTA ``` ## 📁 项目结构 ``` trend-radar/ ├── collector.py # Fetches, scores and stores trends ├── notify_telegram.py # Sends ranked notifications ├── config.py # Keywords and source configuration ├── schema.sql # SQLite database schema └── sources/ ├── hackernews.py # Hacker News API integration ├── github_trending.py # GitHub trend collection ├── devto.py # Dev.to integration └── rss_feeds.py # RSS/Atom feed collector ``` ## 🛣️ 路线图 未来版本可能包括： - AI 生成的技术摘要 - 自动生成博客文章 - LinkedIn/X 内容创作 - 创业点子检测 - 个性化新闻邮件 - Web dashboard - 更多数据源 - 多用户支持 ## 🤝 贡献 欢迎踊跃贡献。我们鼓励提供新想法、改进建议、新的数据源以及 AI 工作流。 ## 📄 许可证 MIT License

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