AnyTrend

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AnyTrend 让你的 AI Agent 跑遍全网 25 个中英文平台，自动采集、翻译、筛选、归类，最终生成一份可直接浏览的全球热点日报站点。

AnyTrend 提供一套 CLI 工具和一个 Agent Skill：CLI 负责数据采集和站点渲染，Skill 驱动 Agent 按既定流程完成标注、精选和总结。25 个平台的数据采集能力来自 WebSculpt。

演示视频：[TODO: 视频链接]

前置条件

| 条件 | 说明 | |---|---| | Node.js | >= 22 | | 网络连通性 | 本地网络需能正常访问目标平台。部分境外站点（YouTube、X、Reddit 等）需自行确保网络可达，AnyTrend 不做代理 | | Chrome 浏览器 | 开启远程调试模式：在 Chrome 地址栏进入 chrome://inspect/#remote-debugging 并勾选允许远程调试 | | 浏览器登录态 | 部分平台（抖音、小红书、知乎、X、即刻、脉脉等）需在 Chrome 中提前登录对应账号，否则采集失败 | | AI Agent | 标注、精选、总结等阶段由 Skill 驱动 Agent 执行，需支持 Skill 机制的 Agent 环境 |

安装

# 1. 安装 WebSculpt 运行时
npm install -g @playwright/[email protected] websculpt
websculpt skill install --lang zh

# 2. 安装 AnyTrend CLI
npm install -g anytrend

# 3. 导入 27 条内置采集命令，并在当前目录生成 config/site.yaml
anytrend setup

# 4. 检查环境是否就绪
anytrend doctor

# 5. 安装 AnyTrend Skill，让 Agent 按流程自动执行标注、精选和渲染
npx skills add bqw1013/AnyTrend --skill anytrend-daily-site --yes

使用

打开 Agent，输入"我要今天的全球热点日报"，Agent 会加载 Skill 自动完成采集 → 标注 → 聚合 → 精选 → 渲染全流程。

采集数据和日报站点都在当前工作目录下：

• 采集数据：anytrend-data/daily/<DATE>/（含原始采集结果、AI 标注、站点中间数据）
• 日报站点：anytrend-data/site/<DATE>/，浏览器打开 index.html 即可浏览

也可以单独运行 CLI 命令，详见命令速览。

配置

anytrend setup 在当前目录生成 config/site.yaml，按需修改以下配置块：

| 配置块 | 控制什么 | |---|---| | translation | 目标翻译语言（默认中文） | | homepage | 首页推荐数量（recommendation_count）和 AI 打分标准（criteria） | | categories | 10 个内容分类及其定义 | | feeds | 精选 Feed 列表，每个 feed 包含选稿标准（criteria）和推荐数量（recommendation_count） | | pipeline | 流水线参数 |

自定义筛选标准

修改 homepage.criteria 和 feeds[].criteria 可以调整 Agent 的选稿偏好。但必须保留 1–5 分制，Agent 依赖该分值做筛选和排序。

新增 Feed

参照现有两个 feed（ai 和 politics-economy）的结构，在 feeds 数组中新增一个条目：

- id: your-feed-id
  title: 你的 Feed 名称
  recommendation_count: 10
  criteria: >-
    描述该 Feed 的选稿标准，写明 1–5 分各自对应什么内容。

Pipeline 参数

标注阶段采用多 Agent 并发模型：每个 Agent 独立处理一个数据批次。标注完成后，代码按评分筛选出候选池（candidates），后续 Agent 再从候选池中做最终精选。以下参数控制并发规模和候选池筛选逻辑：

| 参数 | 默认值 | 说明 | |---|---|---| | annotation.batch_size | 50 | 每个 Agent 一次处理的条目数。增大可减少 Agent 调度次数，但单个 Agent 的上下文变长 | | annotation.max_concurrency | 10 | 同时运行的标注 Agent 数量上限 | | annotation.model | haiku | 标注使用的 AI 模型 | | aggregation.candidate_ratio | 0.2 | 进入候选池的比例（前 N%），即全量条目中取评分最高的前 20% | | aggregation.max_candidates | 50 | 候选池硬上限，即使按比例计算超过该值也会截断 | | aggregation.initial_score_threshold | 4 | 候选池最低分数门槛（1–5 分制），不足时自动降级（4→3→2→1）以补足候选数量 |

采集平台列表、采集角度、前端模板为代码内置，不可通过 site.yaml 修改。

命令速览

| 命令 | 用途 | |---|---| | anytrend doctor | 检查 Node.js、WebSculpt CLI 和命令安装状态 | | anytrend setup | 导入 WebSculpt 命令 + 生成默认配置文件 | | anytrend build | 完整采集流水线（Collect + Normalize + Merge） | | anytrend sources list | 列出所有采集源 | | anytrend daily-site aggregate | 生成站点中间数据文件 | | anytrend daily-site render | 渲染静态 HTML 站点 |

分步执行命令（collect、normalize、normalize-batch、merge）详见 docs/cli.md。

平台覆盖

25 个平台，27 条命令，55 个采集角度。 部分命令需要浏览器和登录态。

| 分类 | 平台 | 命令 | 浏览器 | 登录 | |---|---|---|---|---| | 中文综合 | 百度热搜 | baidu get-hot | — | — | | | Bilibili | bilibili get-hot | — | — | | | 抖音 | douyin get-hot | ✅ | ✅ | | | 今日头条 | toutiao get-hot | ✅ | — | | | 微博热搜 | weibo get-hot-search | — | — | | | 小红书 | xiaohongshu get-feed | ✅ | ✅ | | | 知乎 | zhihu get-hot | ✅ | ✅ | | 英文综合 | Reddit | reddit get-hot | ✅ | — | | | HackerNews | hackernews get-top | — | — | | | Product Hunt | producthunt get-trending | ✅ | — | | | Google Trends | google get-trending | ✅ | — | | | X (Twitter) | x get-trending | ✅ | ✅ | | | YouTube | youtube get-feed | ✅ | — | | | Substack | substack get-trending | ✅ | — | | | TechCrunch | techcrunch get-latest | — | — | | 中文 AI | 即刻 | jike get-hot | ✅ | ✅ | | | 稀土掘金 | juejin get-hot | — | — | | | 机器之心 | jiqizhixin get-latest | ✅ | — | | | 量子位 | qbitai get-latest | ✅ | — | | | 脉脉 | maimai get-hot | ✅ | ✅ | | 英文 AI | GitHub Trending | github get-trending | — | — | | | Hugging Face | huggingface get-trending / get-papers | ✅ | — | | | Replicate | replicate get-trending | ✅ | — | | | Lobsters | lobsters get-hot | ✅ | — | | | Medium | medium get-staff-picks / get-tag-trending | ✅ | — |

License

MIT