AI 分析推送

TrendRadar 支持接入 AI 大语言模型，自动分析抓取到的热点新闻并生成洞察报告，附加在推送消息中。开启后，你收到的不再只是新闻列表，而是带有深度分析的情报简报。

AI 三大功能一览

TrendRadar 提供三个独立的 AI 功能：分析（深度洞察报告）、筛选（智能分类替代关键词）、翻译（多语言标题翻译）。三者共享同一个 ai 段的模型配置（api_key、model 等），可以任意组合启用，互不依赖。翻译功能只翻译新闻标题，不会翻译 AI 分析报告的内容。

AI 分析的五个板块

AI 会从以下五个板块对你关注的热点新闻进行深度分析：

1. 核心热点与舆情态势（core_trends）：自动阅读所有命中关键词的热点新闻，提炼出当前最受关注的话题方向及舆情态势。

2. 舆论风向与争议（sentiment_controversy）：分析公众讨论的情绪走向、观点分布和争议焦点，帮你把握社会舆论动态。

3. 异动与弱信号（signals）：发现异常波动和初露端倪的弱信号，捕捉可能演变为重大事件的早期迹象。

4. RSS 深度洞察（rss_insights）：对 RSS 订阅源内容进行深度分析，提取有价值的信息和趋势。

5. 研判与策略建议（outlook_strategy）：综合研判热点事件的发展走向，提供应对策略和行动建议。

如何启用

启用 AI 分析需要配置以下三个必填项。推荐先在 config/config.yaml 中确认字段含义； Docker、GitHub Actions 等场景也可以使用环境变量覆盖，其中 GitHub Actions 应把密钥保存在 Secrets 中。

必填配置

config.yaml 字段	环境变量覆盖	示例值	说明
config.yaml 字段	环境变量覆盖	示例值	说明
`ai_analysis.enabled`	`AI_ANALYSIS_ENABLED`	true	启用 AI 分析功能的总开关
`ai.api_key`	`AI_API_KEY`	sk-xxxxxx	你的 AI 服务 API Key
`ai.model`	`AI_MODEL`	openai/deepseek-v4-flash	模型标识（格式：提供商/模型名称）

以下片段仅用于说明字段位置，请在现有 config/config.yaml 的 ai 和 ai_analysis 段中逐项修改：

不要整段复制、覆盖或重复添加 ai 配置

请保留现有 config.yaml 的其他内容，只修改已经存在的对应字段。重复出现同名 YAML 段、缩进错误或覆盖整份文件，都可能导致配置失效或程序无法启动。

ai:
  model: "openai/deepseek-v4-flash"
  api_key: "sk-xxxxxx"
  api_base: "https://api.deepseek.com"
  timeout: 120
  temperature: 1.0
  max_tokens: 5000
  num_retries: 1
  fallback_models: []

ai_analysis:
  enabled: true
  language: "Chinese"

模型标识格式

ai.model（或 AI_MODEL）必须包含斜杠，写成 提供商前缀/模型 ID。前缀决定 LiteLLM 按哪种协议路由请求，模型 ID 则必须与提供商或中转站实际接受的名称完全一致，不能只填控制台里的展示名称。

先选择接入方式

大多数中转站，以及不少模型厂商的官方 API，都提供 OpenAI 兼容接口。优先使用第一种写法，只需知道接口实际接受的模型 ID、API Key 和基础地址，不必先到 LiteLLM 文档查供应商名。只有兼容接口无法使用，或该服务必须依赖 LiteLLM 专用适配器时，才使用第二种供应商写法。

接入方式	ai.model / AI_MODEL 示例	备注
OpenAI 兼容接口（优先推荐）	`openai/<接口实际模型 ID>`	填写 api_base；适合大多数中转站和提供兼容接口的官方服务
LiteLLM 供应商模式（备用）	`<供应商前缀>/<模型 ID>`	兼容接口无法使用时，再去 LiteLLM Provider 文档查供应商前缀
Ollama（本地部署）	`ollama_chat/<本地模型名>`	设置 api_base；TrendRadar 中 api_key 需填任意非空占位值

接入配置示例

下面按四种实际场景组织配置。前两个标签页使用 DeepSeek 展示两种云端 API 写法，本地 Ollama 与部署时的环境变量覆盖分别独立说明。

OpenAI 兼容接口

LiteLLM 供应商模式

本地 Ollama

环境变量 / Secrets

DeepSeek 示例

在模型 ID 前加 openai/，表示强制按 OpenAI Chat Completions 协议请求api_base。以下地址和模型 ID 来自 DeepSeek 官方 API 文档：

ai:
  model: "openai/deepseek-v4-flash"
  api_key: "<DeepSeek API Key>"
  api_base: "https://api.deepseek.com"

换成中转站时，只替换三个值

保留 openai/ 前缀，把后面的模型 ID、API Key 和 api_base 换成中转站给出的值。基础地址是否包含 /v1必须以中转站文档为准。DeepSeek 当前官方 Quick Start 使用 https://api.deepseek.com，同时也兼容 https://api.deepseek.com/v1；本文示例跟随当前官方写法。两种地址都不要再追加 /chat/completions。

合作伙伴接入示例

以下是合作伙伴提供的可选模型服务接入方式，配置规则与上面的通用方式一致，可按实际需要选择。

合作伙伴

火山方舟可通过 OpenAI 兼容接口或 LiteLLM 火山引擎供应商模式接入。两种方式都使用火山方舟 API Key：

接入方式	ai.model / AI_MODEL	ai.api_base / AI_API_BASE
接入方式	ai.model / AI_MODEL	ai.api_base / AI_API_BASE
OpenAI 兼容（推荐）	`openai/doubao-seed-2-1-pro-260628`	`https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3`
LiteLLM 火山引擎（备用）	`volcengine/doubao-seed-2-1-pro-260628`	留空（自动使用默认地址）

示例使用豆包 Seed 2.1 Pro。也可以将模型 ID 替换为控制台中的其它完整 ID，例如 deepseek-v4-flash-260425；使用自定义推理接入点时，替换为对应 Endpoint ID。请填写火山方舟 API Key，不要填写 IAM Access Key / Secret Key。

首次使用只需完成两步

先开通需要的模型，再创建并复制火山方舟 API Key。

1. 开通模型 2. 创建 API Key

更多官方资源（按需查看）

本接入指南由火山引擎赞助支持。合作说明与专属活动

可选配置

以下配置项均有合理的默认值，通常不需要修改。如果有特殊需求（例如使用代理、调整输出长度等），可以按需设置。

可选配置项

配置字段	默认值	说明
配置字段	默认值	说明
`ai.api_base`	空	API 基础地址；是否包含 /v1 以服务商文档为准，不要追加 /chat/completions；可由 AI_API_BASE 覆盖
`ai.temperature`	1.0	采样温度（0-2）；仅支持在 config.yaml 中调整
`ai.max_tokens`	5000	最大生成 token 数；设为 0 时不向提供商发送 max_tokens
`ai.timeout`	120	请求超时时间（秒），可由 AI_TIMEOUT 覆盖
`ai.num_retries`	1	请求失败后的重试次数；仅支持在 config.yaml 中调整
`ai.fallback_models`	[]	主模型失败后按顺序尝试的备用模型列表

ai_analysis 段配置项

以下配置项在 config.yaml 的 ai_analysis 段中设置，用于控制分析报告的内容和范围。

配置字段	默认值	说明
配置字段	默认值	说明
`language`	Chinese	分析报告的输出语言
`max_news_for_analysis`	150	参与分析的新闻数量上限（控制 token 成本）
`include_rss`	false	是否包含 RSS 内容进行分析
`include_standalone`	true	是否纳入独立展示区数据
`include_rank_timeline`	true	排名时间线详细程度（true=完整轨迹，false=简化格式更省 token）

模型自动降级（fallback_models）

你可以在 config.yaml 中配置 fallback_models 列表，当主模型请求失败时，系统会自动按顺序尝试备用模型。当前实现会让备用模型共享同一组 api_key 和 api_base；使用中转站时可填写 ["openai/model-b", "openai/model-c"]。如果备用模型属于不同服务商且密钥不同，应先通过同一个兼容网关统一访问，否则不能只靠这一份共享配置完成跨服务商切换。

推送模式

启用 AI 分析后，你可以选择推送消息中包含哪些内容：

both（新闻 + AI 分析）

only_analysis（仅 AI 分析）

推送消息中同时包含新闻列表和 AI 分析报告。这是默认模式，适合大多数用户。

push:
  mode: both    # 新闻列表 + AI 分析报告

分析模式

AI 分析支持四种模式，每种模式的分析范围不同。在 timeline.yaml 中，每个时间段可以独立设置分析模式，例如早间使用增量分析、晚间使用全天总结。

模式	分析范围	适用场景
模式	分析范围	适用场景
`follow_report`	跟随本次推送内容	自动跟随 report.mode 的值。例如 report.mode=daily 时 AI 分析全天数据，report.mode=incremental 时只分析新增内容
`daily`	全天数据	适合晚间总结，回顾全天热点趋势
`current`	当前榜单快照	分析此刻各平台的热门内容
`incremental`	仅新增条目	只分析自上次推送以来的新内容

# timeline.yaml 中为不同时间段设置不同分析模式
periods:
  morning:
    start: "08:00"
    end: "10:00"
    analysis: incremental    # 早间只分析新增内容

  evening:
    start: "19:00"
    end: "21:00"
    analysis: daily           # 晚间回顾全天热点

自定义分析提示词

AI 分析的风格和角度可以通过编辑提示词文件来调整。修改 config/ai_analysis_prompt.txt 文件即可自定义 AI 的人设和分析风格。

提示词编辑建议

提示词文件格式说明

调试模式

如果分析结果不符合预期，可在 config.yaml 中设置 advanced.debug: true 开启调试模式，查看发送给 AI 的完整提示词和原始响应，便于排查问题。

成本提示

AI 分析会消耗 API 调用额度。使用 DeepSeek 模型时，单次分析成本通常在 0.01 元以内。如果你对成本敏感，可以通过减少分析频率（例如只在晚间总结时启用）来控制开支。