# ai-trend-publish

**Repository Path**: cai-caix/ai-trend-publish

## Basic Information

- **Project Name**: ai-trend-publish
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2025-11-11
- **Last Updated**: 2025-11-11

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# TrendPublish

基于 Deno
开发的趋势发现和内容发布系统，支持多源数据采集、智能总结和自动发布到微信公众号。

> 🌰 示例公众号：**AISPACE科技空间**

![](http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/QNWU7jFZnia19hwqa3MkjQVmq1bLmxfmWqR6pb8L1iaESdtPyLhsAxH3Eqiaia8urKUEMkUlxRPKj1wcdQaQ5AzNaA/0)

> 即刻关注，体验 AI 智能创作的内容～

## 🛠 开发环境

- **运行环境**: [Deno](https://deno.land/) v2.0.0 或更高版本
- **开发语言**: TypeScript
- **操作系统**: Windows/Linux/MacOS

## 🚀 快速开始

### 1. 安装 Deno

Windows (PowerShell):

```powershell
irm https://deno.land/install.ps1 | iex
```

MacOS/Linux:

```bash
curl -fsSL https://deno.land/install.sh | sh
```

### 2. 克隆项目

```bash
git clone https://github.com/OpenAISpace/ai-trend-publish
cd ai-trend-publish
```

### 3. 配置环境变量

```bash
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件配置必要的环境变量
```

### 4. 开发和运行

```bash
# 开发模式（支持热重载）
deno task start

# 测试运行
deno task test

# 编译Windows版本
deno task build:win

# 编译Mac版本
deno task build:mac-x64    # Intel芯片
deno task build:mac-arm64  # M系列芯片

# 编译Linux版本
deno task build:linux-x64   # x64架构
deno task build:linux-arm64 # ARM架构

# 编译所有平台版本
deno task build:all
```

## 🌟 主要功能

- 🤖 多源数据采集

  - Twitter/X 内容抓取
  - 网站内容抓取 (基于 FireCrawl)
  - 支持自定义数据源配置

- 🧠 AI 智能处理

  - 使用 DeepseekAI Together 千问 万象 讯飞 进行内容总结
  - 关键信息提取
  - 智能标题生成

- 📢 自动发布

  - 微信公众号文章发布
  - 自定义文章模板
  - 定时发布任务

- 📱 通知系统
  - Bark 通知集成
  - 任务执行状态通知
  - 错误告警

## 📝 文章模板

TrendPublish 提供了多种精美的文章模板。查看
[模板展示页面](https://openaispace.github.io/ai-trend-publish/templates.html)
了解更多详情。

## DONE

- [x] 微信公众号文章发布
- [x] 大模型每周排行榜
- [x] 热门AI相关仓库推荐
- [x] 添加通义千问（Qwen）支持
- [x] 支持多模型配置（如 DEEPSEEK_MODEL="deepseek-chat|deepseek-reasoner"）
- [x] 支持指定特定模型（如
      AI_CONTENT_RANKER_LLM_PROVIDER="DEEPSEEK:deepseek-reasoner"）

## Todo

- [ ] 热门AI相关论文推荐
- [ ] 热门AI相关工具推荐
- [ ] FireCrawl 自动注册免费续期

## 优化项

- [ ] 内容插入相关图片
- [x] 内容去重
- [ ] 降低AI率
- [ ] 文章图片优化
- [ ] ...

## 进阶

- [ ] 提供exe可视化界面

## 🛠 技术栈

- **运行环境**: Deno + TypeScript
- **AI 服务**: DeepseekAI Together 千问 万象 讯飞
- **数据源**:
  - Twitter/X API
  - FireCrawl
- **模板引擎**: EJS
- **开发工具**:
  - Deno
  - TypeScript

## 🚀 快速开始

### 环境要求

- Deno (v2+)
- TypeScript

### 安装

1. 克隆项目

```bash
git clone https://github.com/OpenAISpace/ai-trend-publish
```

2. 配置环境变量

```bash
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件配置必要的环境变量
```

## ⚙️ 环境变量配置

在 `.env` 文件中配置以下必要的环境变量：

```bash
# ===================================
# 基础服务配置
# ===================================

# LLM 服务配置

# OpenAI API配置
OPENAI_BASE_URL="https://api.openai.com/v1"
OPENAI_API_KEY="your_api_key"
OPENAI_MODEL="gpt-3.5-turbo"

# DeepseekAI API配置 https://api-docs.deepseek.com/
DEEPSEEK_BASE_URL="https://api.deepseek.com/v1"
DEEPSEEK_API_KEY="your_api_key"
# 支持配置多个模型，使用 | 分隔
DEEPSEEK_MODEL="deepseek-chat|deepseek-reasoner"

# 讯飞API配置 https://www.xfyun.cn/
XUNFEI_API_KEY="your_api_key"

# 通义千问API配置 https://help.aliyun.com/zh/dashscope/developer-reference/api-details
QWEN_BASE_URL="https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1"
QWEN_API_KEY="your_api_key"
QWEN_MODEL="qwen-max"

# 自定义LLM API配置（需要兼容OpenAI API格式）
CUSTOM_LLM_BASE_URL="your_api_base_url"
CUSTOM_LLM_API_KEY="your_api_key"
CUSTOM_LLM_MODEL="your_model_name"

# 默认使用的LLM提供者
# 可选值: OPENAI | DEEPSEEK | XUNFEI | QWEN | CUSTOM
# 也可以指定具体模型，格式为 "提供者:模型名称"，例如 "DEEPSEEK:deepseek-reasoner"
DEFAULT_LLM_PROVIDER="DEEPSEEK"

# ===================================
# 模块功能配置
# ===================================

# 注意：使用以下配置前，请确保已在上方正确配置了对应的 LLM 服务参数
# 内容排名和摘要模块LLM提供者配置
# 可选值: OPENAI | DEEPSEEK | XUNFEI | QWEN | CUSTOM
# 也可以指定具体模型，格式为 "提供者:模型名称"，例如 "DEEPSEEK:deepseek-reasoner"
AI_CONTENT_RANKER_LLM_PROVIDER="DEEPSEEK:deepseek-reasoner"
AI_SUMMARIZER_LLM_PROVIDER="DEEPSEEK"

# 模板配置
# 文章模板类型配置，可选值: default | modern | tech | mianpro | random
ARTICLE_TEMPLATE_TYPE="default"

# HelloGitHub模板类型配置，可选值: weixin | random
HELLOGITHUB_TEMPLATE_TYPE="default"

# AIBench模板类型配置，可选值: default | random
AIBENCH_TEMPLATE_TYPE="default"

# 文章数量配置
ARTICLE_NUM=10

# 数据存储配置
ENABLE_DB=true
DB_HOST=localhost
DB_PORT=3306
DB_USER=root
DB_PASSWORD=password
DB_DATABASE=trendfinder

# 微信公众号配置
WEIXIN_APP_ID="your_app_id"
WEIXIN_APP_SECRET="your_app_secret"

# 微信文章配置
NEED_OPEN_COMMENT=false
ONLY_FANS_CAN_COMMENT=false
AUTHOR="your_name"

# 数据抓取配置
# FireCrawl配置 https://www.firecrawl.dev/
FIRE_CRAWL_API_KEY="your_api_key"

# Twitter API配置 https://twitterapi.io/
X_API_BEARER_TOKEN="your_api_key"

# ===================================
# 其他通用配置
# ===================================

# 通知服务配置
ENABLE_BARK=false
BARK_URL="your_key"

# 钉钉通知配置 关键词为：通知
ENABLE_DINGDING=true                     # 是否启用钉钉通知
DINGDING_WEBHOOK="your_webhook_url"      # 钉钉机器人的 Webhook URL
```

## ⚠️ 配置IP白名单

在使用微信公众号相关功能前,请先将本机IP添加到公众号后台的IP白名单中。

### 操作步骤

1. 查看本机IP: [IP查询工具](https://tool.lu/ip/)
2. 登录微信公众号后台,添加IP白名单

### 图文指南

<div align="center">
  <img src="https://oss.liuyaowen.cn/images/202503051122480.png" width="200" style="margin-right: 20px"/>
  <img src="https://oss.liuyaowen.cn/images/202503051122263.png" width="400" />
</div>

4. 启动项目

```bash
# 测试模式
deno task test

# 运行
deno start start

详细运行时间见 src\controllers\cron.ts
```

## 📦 部署指南

### 方式一：直接部署

1. 在服务器上安装 Deno

Windows:

```powershell
irm https://deno.land/install.ps1 | iex
```

Linux/MacOS:

```bash
curl -fsSL https://deno.land/install.sh | sh
```

2. 克隆项目

```bash
git clone https://github.com/OpenAISpace/ai-trend-publish.git
cd ai-trend-publish
```

3. 配置环境变量

```bash
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件配置必要的环境变量
```

4. 启动服务

```bash
# 开发模式（支持热重载）
deno task start

# 测试模式运行
deno task test

# 使用PM2进行进程管理（推荐）
npm install -g pm2
pm2 start --interpreter="deno" --interpreter-args="run --allow-all" src/main.ts
```

5. 设置开机自启（可选）

```bash
# 使用PM2设置开机自启
pm2 startup
pm2 save
```

### 方式二：Docker 部署

1. 拉取代码

```bash
git clone https://github.com/OpenAISpace/ai-trend-publish.git
```

2. 构建 Docker 镜像：

```bash
# 构建镜像
docker build -t ai-trend-publish .
```

4. 运行容器：

```bash
# 方式1：通过环境变量文件运行
docker run -d --env-file .env --name ai-trend-publish-container ai-trend-publish

# 方式2：直接指定环境变量运行
docker run -d \
  -e XXXX=XXXX \
  ...其他环境变量... \
  --name ai-trend-publish-container \
  ai-trend-publish
```

### CI/CD 自动部署

项目已配置 GitHub Actions 自动部署流程：

1. 推送代码到 main 分支会自动触发部署
2. 也可以在 GitHub Actions 页面手动触发部署
3. 确保在 GitHub Secrets 中配置以下环境变量：
   - `SERVER_HOST`: 服务器地址
   - `SERVER_USER`: 服务器用户名
   - `SSH_PRIVATE_KEY`: SSH 私钥
   - 其他必要的环境变量（参考 .env.example）

## 模板开发指南

本项目支持自定义模板开发，主要包含以下几个部分：

### 1. 了解数据结构

查看 `src/modules/render/interfaces`
目录下的类型定义文件，了解各个渲染模块需要的数据结构

### 2. 开发模板

在 `src/templates` 目录下按照对应模块开发 EJS 模板

### 3. 注册模板

在对应的渲染器类中注册新模板，如 `WeixinArticleTemplateRenderer`：

### 4. 测试渲染效果

```
npx ts-node -r tsconfig-paths/register src\modules\render\test\test.weixin.template.ts
```

## 🤝 贡献指南

1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支 (`git checkout -b feature/amazing-feature`)
3. 提交更改 (`git commit -m 'Add some amazing feature'`)
4. 推送到分支 (`git push origin feature/amazing-feature`)
5. 提交 Pull Request

## ❤️ 特别感谢

感谢以下贡献者对项目的支持：

<a href="https://github.com/kilimro">
  <img src="https://avatars.githubusercontent.com/u/52153481?v=4" width="50" height="50" alt="kilimro">
</a>

## Star History

[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=OpenAISpace/ai-trend-publish&type=Date)](https://star-history.com/#OpenAISpace/ai-trend-publish&Date)

## 📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详见 [LICENSE](LICENSE) 文件