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文章代表作者个人观点，少数派仅对标题和排版略作修改。
大家好，我是飘雷。
在这个全民刷手机的时代，我们看似阅尽天下事，实则很容易被困在信息茧房里。
各种资讯 app 每天都在争先恐后地把它们认为用户可能喜欢的内容推送给我们，久而久之，我们获得的信息难免会落入同质化，真正有价值的信息其实不多。想要解决这个问题，就要尝试从被动投喂，变成主动获取。
最近 GitHub 上大火的 TrendRadar 项目，恰好击中了这个痛点。
项目地址：https://github.com/sansan0/TrendRadar
它能根据咱们自己设置的关键词和监控策略，聚合多平台热点和 RSS 订阅，还能将 AI 分析简报直推手机，也支持接入 MCP 架构，利用AI大模型进行自然语言的对话分析、情感洞察与趋势预测。
TrendRadar 特别适合投资者、自媒体人、企业公关、关注时事等用户使用，这也使得它在 GitHub 上获得了 4.3 万的超高星收藏。
趁着这几天有空，我用手头的威联通 NAS 把这个情报雷达搭建了起来，部署和配置的过程虽然有些繁琐，但成果也是喜人的。
我们可以通过网页访问 NAS IP 来查阅自己感兴趣的新闻：
也可以让它把热点新闻自动推送到邮箱等平台：
还可以在推送信息中看到 AI 分析的简报：
这种对信息掌控感真的拉满了情绪价值，个人觉得特别好用，所以本期我就同大家分享 TrendRadar 的手把手部署配置教程。
TrendRadar 部署流程
这里我们来展示如何在威联通 NAS 上通过 Docker Compose 进行部署，用到的设备是威联通最新的八盘位旗舰新品 Qu805。
下载项目文件
解压下载的压缩包，会得到一个名为 TrendRadar-master 的文件夹：
接下来咱们将上图中这些文件和文件夹全部上传到威联通 NAS 里，这里我放在了 /Container/TrendRadar 目录内，大家可以根据自己的实际情况灵活调整，只需要记住保存位置即可。
Docker Compose 部署
TrendRadar 自带的 Docker Compose 文件是根据本机访问的默认情况配置的，不太适合 NAS 场景，所以这里我们需要进行一些改动。
登录威联通 NAS 后台，打开 Container Station 容器工作站，点击左侧的应用程序，然后点击右侧黑色创建按钮。
在弹出的代码输入框中，我们输入以下 YAML 代码。注意里面的注释部分，像推送设置之类的选项可以在 YAML 代码中提前指定，也可以通过修改文件后期进行调整，这里大家需要根据自己的实际情况进行配置：
services:
trendradar:
image: wantcat/trendradar:latest
container_name: trendradar
restart: unless-stopped
# 左边 8848 是你访问 NAS 的端口 (http://nas-ip:8848)，根据需要修改
# 右边 8080 是容器内部端口，不要改
ports:
- "8848:8080"
# 映射目录，左侧为NAS文件夹路径，这里需要根据实际情况修改，比如我是在NAS的 /share/Container/TrendRadar
volumes:
- /share/Container/TrendRadar/config:/app/config
- /share/Container/TrendRadar/output:/app/output
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
# 核心配置
- ENABLE_CRAWLER=${ENABLE_CRAWLER:-}
- ENABLE_NOTIFICATION=${ENABLE_NOTIFICATION:-}
- REPORT_MODE=${REPORT_MODE:-}
- DISPLAY_MODE=${DISPLAY_MODE:-}
# Web 服务器，True为强制启用，启用后可以通过网页访问
- ENABLE_WEBSERVER=true
- WEBSERVER_PORT=${WEBSERVER_PORT:-8080}
# 通知渠道
# 飞书
- FEISHU_WEBHOOK_URL=${FEISHU_WEBHOOK_URL:-}
# 电报
- TELEGRAM_BOT_TOKEN=${TELEGRAM_BOT_TOKEN:-}
- TELEGRAM_CHAT_ID=${TELEGRAM_CHAT_ID:-}
# 钉钉
- DINGTALK_WEBHOOK_URL=${DINGTALK_WEBHOOK_URL:-}
# 企业微信
- WEWORK_WEBHOOK_URL=${WEWORK_WEBHOOK_URL:-}
- WEWORK_MSG_TYPE=${WEWORK_MSG_TYPE:-}
# 邮件配置
- EMAIL_FROM=${EMAIL_FROM:-}
- EMAIL_PASSWORD=${EMAIL_PASSWORD:-}
- EMAIL_TO=${EMAIL_TO:-}
- EMAIL_SMTP_SERVER=${EMAIL_SMTP_SERVER:-}
- EMAIL_SMTP_PORT=${EMAIL_SMTP_PORT:-}
# ntfy配置
- NTFY_SERVER_URL=${NTFY_SERVER_URL:-https://ntfy.sh}
- NTFY_TOPIC=${NTFY_TOPIC:-}
- NTFY_TOKEN=${NTFY_TOKEN:-}
# Bark配置
- BARK_URL=${BARK_URL:-}
# Slack配置
- SLACK_WEBHOOK_URL=${SLACK_WEBHOOK_URL:-}
# 通用Webhook配置
- GENERIC_WEBHOOK_URL=${GENERIC_WEBHOOK_URL:-}
- GENERIC_WEBHOOK_TEMPLATE=${GENERIC_WEBHOOK_TEMPLATE:-}
# AI 分析配置，如果你需要开启 AI 分析，可以在这里填，或者去config.yaml填
- AI_ANALYSIS_ENABLED=${AI_ANALYSIS_ENABLED:-false}
- AI_API_KEY=${AI_API_KEY:-}
- AI_PROVIDER=${AI_PROVIDER:-}
- AI_MODEL=${AI_MODEL:-}
- AI_BASE_URL=${AI_BASE_URL:-}
# 远程存储配置（S3 兼容协议）
- S3_ENDPOINT_URL=${S3_ENDPOINT_URL:-}
- S3_BUCKET_NAME=${S3_BUCKET_NAME:-}
- S3_ACCESS_KEY_ID=${S3_ACCESS_KEY_ID:-}
- S3_SECRET_ACCESS_KEY=${S3_SECRET_ACCESS_KEY:-}
- S3_REGION=${S3_REGION:-}
# 运行模式
- CRON_SCHEDULE=${CRON_SCHEDULE:-*/30 * * * *}
- RUN_MODE=${RUN_MODE:-cron}
- IMMEDIATE_RUN=${IMMEDIATE_RUN:-true}
# MCP 服务：提供接口给 Claude Desktop 等客户端，用不上的话下面这些代码可以删除
trendradar-mcp:
image: wantcat/trendradar-mcp:latest
container_name: trendradar-mcp
restart: unless-stopped
ports:
- "3333:3333"
# 必须挂载与上面相同的路径，否则读取不到数据
volumes:
- /share/Container/TrendRadar/config:/app/config:ro
- /share/Container/TrendRadar/output:/app/output
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
代码粘贴无误后，记得点击下方的验证按钮，确保 YAML 格式正确。
最后点击创建按钮，系统就会自动拉取这个非常精简的镜像并启动服务，咱们可以在概览或容器列表中看到 trendradar 和 trendradar-mcp 两个容器正在运行，状态显示为绿色小圆点。
常用配置选项解析
TrendRadar 的作者在项目页面提供了详细的个性化配置方法，感兴趣的朋友可以去详细阅读下，这里咱们就来看看一些常用的部分。
1配置监控平台
TrendRadar 的资讯数据来源于 newsnow，默认会抓取11个平台的热点新闻，需要抓取其他平台数据的的朋友可以去 newsnow 网站里查找一下。
查询地址：https://newsnow.busiyi.world/
需要对监控平台进行修改的话，可以打开 config 文件夹下的 config.yaml 文件，修改 platforms 部分：
威联通自带文本编辑器。你可以右键点击该文件，选择「打开方式 -> Text Editor」直接在线编辑，改完保存即可，无需下载到本地再上传。
platforms:
- id: "toutiao"
name: "今日头条"
- id: "baidu"
name: "百度热搜"
- id: "wallstreetcn-hot"
name: "华尔街见闻"
# 添加更多平台...
去 newsnow 添加有点麻烦，图省事儿的话可以去下面的项目复制别人整理的 config.yaml 文件。
项目地址：https://github.com/sansan0/TrendRadar/issues/95
不过需要注意，监控的平台不是越多越好，建议选择 10 到 15 个核心平台，平台过多会导致信息过载，反而降低使用体验。
配置关键词
TrendRadar 的关键词设置是决定我们每天看到的是满屏含金量的干货，还是充斥着垃圾信息的关键一步。TrendRadar 的核心过滤逻辑存放在 config 文件夹下的 frequency_words.txt 文件中，需要手动细心配置。
这里打开威联通的 File Station，定位到我们部署时映射的路径，比如我使用的是 /share/Container/TrendRadar/config/，找到名为 frequency_words.txt 的文件。
TrendRadar 对关键字的配置不仅仅是写几个词那么简单，它支持七种语法，咱们简单举例来介绍下。
# --- 核心关注区 ---
NAS
威联通
群晖
Docker
TrendRadar
DeepSeek
ChatGPT
显卡 & 降价
# --- 必须屏蔽区 (净化眼球) ---
!出轨
!离婚
!绯闻
!男星
!女星
!只有我一个人
!震惊
!拼多多 & 砍一刀
# --- 行业观察 ---
人工智能
开源项目
# --- 这里的每一行代表一个规则，系统会逐行扫描 ---
- 基础匹配（直接写词）：威联通：只要标题或内容里有「威联通」，就会被抓取。
- 强制屏蔽（使用 ! 表示「非」）；在关键字前面加上感叹号后，包含此关键字的新闻会被直接丢弃。比如不想看娱乐圈的出轨八卦破事，使用「!出轨」，任何包含出轨的新闻就不会被显示出了。
- 组合逻辑（使用 & 表示「与」）：「NAS & 教程」的意思是，只有同时包含「NAS」和「教程」的文章才会被抓取，这能帮你过滤掉单纯的NAS降价广告，只看干货。
- 多选逻辑（使用 | 表示「或」）：「DeepSeek | ChatGPT | Claude」的意思是，只要包含这三个 AI 模型中的任意一个，都抓取。
- 短语匹配（使用英文双引号""）：以"Black Myth"为例，如果你直接写 Black Myth（没引号），系统可能会分别匹配 Black 和 Myth。加上引号后，会强制匹配由于空格隔开的专有名词（如《黑神话》）。
- 权重提升（使用 ^）：「^漏洞」的意思是，给「漏洞」这个词极高的权重，一旦出现，即使它在热榜排名不高，也会被强制推送到显眼位置。
- 正则匹配式（使用 ~，适合硬核玩家）：这部分就有点复杂了，不太适合普通玩家折腾，感兴趣的硬核玩家直接去项目原网页详细研究即可。
编辑完成后，点击威联通 Text Editor 右上角的「保存」，最后别忘了，修改关键词后，需要重启容器才能生效。
热点权重新调整
很多时候我们觉得热搜没啥意思，是因为平台的算法优先推荐短时间内爆发力强的内容，比如什么某明星忘本了道歉了之类的。但很多用户往往更关注那些有持久影响力的大事，比如国家重大政策和科技突破的消息等等。
advanced:
weight:
rank: 0.6 # 排名权重
frequency: 0.3 # 频次权重
hotness: 0.1 # 热度权重
在 TrendRadar 的 config/config.yaml 文件中，有一个 advanced -> weight 模块，这里就是控制热点筛选逻辑的地方，包含 rank、frequency、hotness 三个参数，这三个数字相加必须严格等于 1.0，否则程序会报错罢工。
在修改之前，咱们需要明白这三个数字代表什么，TrendRadar 默认使用的是较为平衡的配置：
- rank（排名权重）：代表爆发力，数值越高，越倾向于抓取各大榜单前几名的内容，哪怕它只火了十分钟。
- frequency（频次权重）：代表持久力，数值越高，越倾向于抓取那些在一天内反复上榜、被不同平台多次讨论的内容。这是过滤标题党的关键。
- hotness（热度权重）：代表绝对数值，由于不同平台的热度单位不同，有的几百万，有的几万，参考价值较低，通常保持低位即可。
一般来说，追求速度和时效性的用户提高排名权重，追求深度和稳定性的用户提高频次权重。
建议每次只调整 0.1 到 0.2 的数值，调完后保存文件，并在 Container Station 中重启容器生效。
修改后观察一两天的推送效果，如果觉得信息太滞后，就稍微调高 rank；如果觉得垃圾信息还是多，就继续调高 frequency。
接下来咱们来看看两个典型的配置案例。
抓取实时热点
如果你是自媒体博主或者营销人员，不想错过任何稍纵即逝的大瓜，想快速了解当前最火话题，可以使用这个配置，把所有瞬间冲上榜首的内容都推给你：
advanced:
weight:
rank: 0.8 # 拉高排名权重，只要进前三，立刻抓取
frequency: 0.1 # 稍微关注一下持续性，不太在乎
hotness: 0.1 # 保持默认
追踪重点话题
如果想要多看一些经过时间沉淀的重大新闻，可以使用这个配置：
advanced:
weight:
rank: 0.4 # 降低排名权重，不迷信热度榜首
frequency: 0.5 # 拉高频次权重，更偏向持续热度
hotness: 0.1
推送配置
TrendRadar v5.0 版本对推送内容进行了大规模重构，现在的推送内容不再是简单的链接堆砌，而是被划分为热榜新闻、RSS 订阅、全新热点（New 标记）、独立展示区、AI 分析五大核心板块。
而在推送方式方面，TrendRadar 支持微信、飞书、钉钉、Telegram、邮件、ntfy、bark、Slack 等渠道的智能推送，并且有当日汇总、当前榜单、增量监控三种推送模式。
推送相关的配置也是通过 config/config.yaml 文件来修改，同时也可以在 Docker Compose 代码中提前写好，在部署容器时就完整设置。这里我们以邮件推送为例进行展示。
开启 HTML 格式
很多用户反馈邮件收到的是一堆乱码或者纯文本，没有任何排版，原因就是没开启 HTML 支持。
得确保 config/config.yaml，找到 storage -> formats -> html，设置为 true。
storage:
formats:
sqlite: true
txt: false
html: true # 必须启用，否则邮件推送会失败
配置 SMTP 发送服务（以 163 邮箱为例）
虽然 TrendRadar 支持多种推送方式（如飞书、钉钉），但邮件依然是阅读长文和 AI 分析报告的最佳载体。
国内网络环境下，我自己是选择使用 163 邮箱作为发送方，稳定性非常高。当然 QQ 邮箱也可以，就是容易被系统判定为垃圾邮件。
首先登录你的 163 网页版邮箱，点击顶部「设置」 -> 「POP3/SMTP/IMAP」，开启「IMAP/SMTP 服务」或「POP3/SMTP 服务」，然后新增一个授权码。
系统会让你发送短信验证，验证成功后会弹出一个只显示一次的授权码，复制这个授权码，这是我们接下来要填的密码。
接下来咱们继续编辑 config.yaml，首先找到 notification 通知总开关的位置，将 enabled 设置为 true，开启通知。
然后找到 email 相关的配置区域：
具体设置方法如下所示：
# 邮件发送方配置 (163邮箱)
- EMAIL_FROM=你的账号@163.com
# 注意：这里填的是刚刚获得的【授权码】，不是邮箱登录密码！
- EMAIL_PASSWORD=填入你刚才获取的授权码
- EMAIL_SMTP_SERVER=smtp.163.com
- EMAIL_SMTP_PORT=465
# 邮件接收方配置
# 接收邮箱可以是同一个163邮箱，也可以是QQ邮箱或Gmail
- EMAIL_TO=接收通知的邮箱@qq.com
如果这里不适用 163 邮箱来推送，可以根据作者提供的表格来修改 SMTP 服务器和端口地址：
配置完成后，保存文件并重启容器。
如果配置正确，TrendRadar 运行完毕后，你会收到一封标题类似《TrendRadar 每日热点报告》的邮件。
如果还想要设置推送频率和推送模式的话，同样可以查看作者给出的详细配置说明，限于篇幅这里不赘述了。
AI 分析配置
在 5.0 版本之前，TrendRadar 只能算一个勤恳的新闻搬运工；但从 5.0 开始，作者进行了重大升级，通过接入 AI 大模型 API 来对内容进行深度分析，自动生成热点洞察。
分析的内容包括：
- 热点趋势概述
- 关键词热度分析
- 跨平台关联分析
- 潜在影响评估
- 值得关注的信号
- 总结与建议
这里我们以 DeepSeek 为例，展示如何进行设置。
获取 API 的过程这里不再赘述，大家去自己的 API 提供商平台上复制即可，我们主要讲讲本地设置，同样要修改 config/config.yaml 这个配置文件，找到 ai_analysis 部分：
以 DeepSeek 官方 API 为例，如下设置：
ai_analysis:
enabled: true # 是否启用 AI 分析，true为开启
provider: "deepseek" # AI 提供商
api_key: "" # API Key
model: "deepseek-reasoner" # 模型名称,deepseek-reasoner为深度思考模式
base_url: "" # 自定义 API 端点（可选）
timeout: 120 # 请求超时（秒）
push_mode: "both" # 推送模式，both (推送到所有渠道)
max_news_for_analysis: 50 # 最多分析多少条新闻
include_rss: true # 是否包含 RSS 内容
prompt_file: "ai_analysis_prompt.txt" # 提示词配置文件
另外在 config 文件夹下，还有一个名为 ai_analysis_prompt.txt 的文件。这里存放的是发给 AI 的 Prompt 提示词。
作者已经将默认的提示词写好，包含趋势概述、关键词热度、跨平台关联、潜在影响等。但如果你有特殊需求，那可以根据自己需求进行针对性修改。
配置并重启容器后，AI 模块会在每次的抓取任务结束后运行，我们能在推送消息的底部看到像这样的分析报告：
总结
经过这一番折腾，当看到自己想看的新闻躺在邮箱里时，之前所有的复杂的配置都是值得的了。
以前，我们是算法的猎物，被锁在各大平台推送算法打造的信息茧房里，免不了被标题党牵着鼻子走。
而现在借助 TrendRadar 和 AI 的深度思考，我们终于可以翻身成为信息的主人，可以更清晰的知道这个世界发生了什么，哪些是转瞬即逝的信息泡沫，哪些是真正值得关注的行业暗流。
写到这里我又想到，像 TrendRadar 这类应用，或许才是许多公司和工作室采购 NAS 的原因之一。NAS 并非只能在家用环境中保存照片、挂挂 PT，更是能通过持久稳定工作，帮助用户圈出一块清醒的自留地，把实现各种功能的主动权重新握在自己手里。
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