每日社交媒体新闻收集器

概述

自动从国内外主流社交媒体平台采集热点新闻，进行智能分析并生成结构化日报。支持多平台聚合、关键字过滤、趋势洞察和自动化运行。

触发条件

当用户提到以下关键词时立即触发本 Skill：

• 收集每日新闻 / 每日社交媒体热点 / 社交媒体新闻汇总 / 趋势日报
• 今日热点 / 全网社交热榜 / 热点新闻汇总
• 包含"国内外社交媒体"或"全平台新闻"时优先使用
• social media news / daily news / trending topics

核心工作流程

Step 1: 配置与环境检查

检查运行环境并加载配置：

• 检查依赖包（feedparser, requests）
• 加载配置文件 config.yaml（如存在）
• 验证 RSSHub 实例可用性

# 检查依赖
python3 -c "import feedparser, requests; print('✅ 依赖检查通过')"

# 使用配置文件运行
python3 scripts/fetch_social_news.py --config config.yaml

Step 2: 数据采集

运行数据采集脚本，从各平台获取热点数据：

# 基础采集（最近24小时）
python3 scripts/fetch_social_news.py --days 1

# 关键字过滤
python3 scripts/fetch_social_news.py --keyword "AI,人工智能,科技"

# 指定时间范围
python3 scripts/fetch_social_news.py --days 3

# 自动保存报告
python3 scripts/fetch_social_news.py --auto-save

支持的平台：

• 国内：微博、知乎、小红书、抖音
• 国际：Reddit、X/Twitter
• 数据源：RSSHub（支持多实例自动切换）

Step 3: 数据处理与分析

对采集的数据进行智能处理：

1. 去重与分类：跨平台去重，按国内/国际分类
2. 热度计算：基于平台热度值和交互数据
3. 趋势分析：提取关键词、标签、影响解读
4. 智能过滤：根据用户指定关键字过滤

Step 4: 报告生成

生成结构化 Markdown 报告，包含：

• 🌍 全球热点 Top 5（按热度排序）
• 🇨🇳 国内社交媒体热点（分平台展示）
• 🌎 国际社交媒体热点（分平台展示）
• 📈 趋势洞察（关键词、共振事件、建议行动）

报告保存位置：reports/daily-social-news-YYYYMMDD.md

Step 5: 边缘情况处理

自动处理以下情况：

数据源配置

RSSHub 实例配置

RSSHub 实例已配置为优先使用稳定可用的实例：

1. https://yangzhi.app（推荐）
• 测试可用，响应快速
• 注意：使用指纹识别保护，可能需要额外处理

1. https://rsshub.app（官方）
• RSSHub 官方主站
• 可能有访问限制

1. https://rsshub.rssforever.com（备用）
• 社区镜像站
• 作为备用实例

模拟数据模式

当 RSSHub 实例不可用时，系统会自动切换到模拟数据模式：

• 包含预设的示例热点数据
• 用于演示和测试功能
• 在报告中会标注"模拟数据"

自定义 RSSHub 实例

如需使用自建或其他 RSSHub 实例，编辑 config.yaml：

rsshub:
  instances:
    - https://your-rsshub-instance.com
    - https://yangzhi.app

输出格式

报告模板

# 【每日社交媒体新闻】YYYY-MM-DD

## 🌍 全球热点 Top 5

1. **[标题](原文链接)**
   **平台**：微博 | **热度**：12.3万 | **时间**：2小时前
   一句话摘要 + 2-3 条解读要点。

   **解读**：
   - 解读要点 1
   - 解读要点 2

（依次列出 Top 5）

## 🇨🇳 国内社交媒体热点

- **微博** (X条)
  - [热点标题](链接)
  - [热点标题](链接)
- **知乎热榜** (X条)
  - [热点标题](链接)
- **小红书热搜** (X条)
  - [热点标题](链接)
- **抖音热点** (X条)
  - [热点标题](链接)

## 🌎 国际社交媒体热点

- **Reddit Hot** (X条)
  - [热点标题](链接)
- **X/Twitter 趋势** (X条)
  - [热点标题](链接)

## 📈 趋势洞察

- **关键主题标签**：#AI #人工智能 #科技 #经济
- **跨平台共振事件**：[描述跨平台共同热点]
- **建议行动/关注点**：[基于趋势的建议]

---

**数据来源**：RSSHub + 实时采集（共 X 条有效热点）
**时间范围**：最近 1 天（已扩展到 48 小时）
**生成时间**：YYYY-MM-DD HH:MM

输出规范

• 全部使用简体中文
• 保持专业杂志风格
• 链接必须可点击
• 标题不超过 100 字符
• 每个热点包含：标题、链接、平台、热度、时间、解读

配置与自动化

配置文件示例

创建 config.yaml：

# 数据采集配置
collection:
  days: 1              # 默认采集天数
  max_items: 20        # 每平台最大条数
  timeout: 10          # 请求超时（秒）
  retry_times: 3       # 重试次数

# RSSHub 实例
rsshub:
  instances:
    - https://rsshub.app
    - https://rsshub.rssforever.com
    - https://rsshub.akira.dev

# 平台配置
platforms:
  domestic:
    - weibo
    - zhihu
    - xiaohongshu
    - douyin
  international:
    - reddit
    - twitter

# 输出配置
output:
  save_dir: reports
  format: markdown
  include_insights: true

# 分析配置
analysis:
  max_tags: 5
  max_insights: 3
  min_hot_score: 100

Cron 自动化

设置每日 8:00 自动执行：

# 编辑 crontab
crontab -e

# 添加以下行
0 8 * * * cd /path/to/skill && /usr/bin/python3 scripts/fetch_social_news.py --auto-save --config config.yaml >> /var/log/social_news.log 2>&1

CodeBuddy 自动化

使用 CodeBuddy 的自动化功能：

[automation]
name = "每日社交媒体新闻收集"
prompt = "收集每日社交媒体新闻并生成报告"
rrule = "FREQ=DAILY;BYHOUR=8;BYMINUTE=0"
cwds = ["/path/to/workspace"]
status = "ACTIVE"

高级功能

关键字智能匹配

支持同义词和模糊匹配：

# 精确匹配
python3 scripts/fetch_social_news.py --keyword "人工智能"

# 多关键字
python3 scripts/fetch_social_news.py --keyword "AI,人工智能,科技"

# 同义词自动匹配（内置）
# AI 也会匹配 人工智能、机器学习等

趋势深度分析

对每条热点进行多维分析：

• 关键词提取：自动识别核心关键词（限 5 个）
• 影响解读：生成 2-3 条专业解读
• 标签分类：按领域自动打标（科技、经济、政治等）
• 热度计算：综合平台热度值和交互数据

多实例容错

RSSHub 多实例自动切换：

• 主站不可用时自动切换到备用实例
• 每个实例超时 10 秒
• 支持自定义实例列表

历史对比

对比历史数据，发现趋势变化：

# 对比昨日数据
python3 scripts/fetch_social_news.py --compare-yesterday

故障排查

常见问题

1. RSSHub 连接失败
• 检查网络连接
• 尝试切换 RSSHub 实例
• 查看日志文件

1. 依赖包缺失

```bash

pip install feedparser requests

```

1. 报告未生成
• 检查 reports/ 目录权限
• 查看日志输出
• 确认数据采集成功

1. 数据量过少
• 增加时间范围 --days 3
• 检查关键字过滤
• 查看 RSSHub 实例状态

日志查看

脚本运行时会输出详细日志：

🚀 开始采集社交媒体新闻...
⏰ 时间范围：最近1天
📥 采集 微博热搜...
📥 采集 知乎热榜...
✅ 采集完成！共收集 45 条热点
📄 报告路径：reports/daily-social-news-20260408.md

依赖要求

Python 依赖

pip install feedparser requests

可选依赖（高级功能）

pip install jieba      # 中文分词
pip install textblob   # 文本分析
pip install pyyaml     # 配置文件支持

参考资料

• RSSHub 官方文档：https://docs.rsshub.app/
• feedparser 文档：https://feedparser.readthedocs.io/
• Python requests 文档：https://docs.python-requests.org/

详细的 API 参考文档请查看 references/api_reference.md。