一句话定位:全网聚合热点TOP10榜,基于每小时收录的7大平台热点数据,通过智能事件识别和跨平台归并,输出综合热度最高的TOP10热点事件。
核心价值:解决内容创作者、市场运营者在热点追踪中的三大痛点:
适用对象:内容创作者、市场运营人员、媒体编辑、品牌策划、数据分析师。
不支持:该技能不支持查询特定热词详情,仅提供全网热点榜聚合查询。
| 功能模块 | 能力描述 | 核心价值 |
|---|---|---|
| ---------- | ---------- | ---------- |
| 🔍 全网热榜聚合 | 实时抓取7大平台热搜数据 | 一键获取全网热点,告别逐平台查看 |
| 🔗 跨平台事件识别 | 智能识别同一事件在不同平台的表述 | 自动归并相似话题,避免重复统计 |
| 📊 热度趋势预测 | 基于热度值、时长、平台覆盖预测走势 | 提前判断热点生命周期,把握创作窗口 |
| 📈 TOP10榜单提供 | 按综合热度排序输出TOP10热点 | 快速定位高价值选题 |
| 💬 跨平台讨论分析 | 展示不同平台的讨论焦点和差异 | 深度洞察舆论生态,精准定位受众 |
| 📄 HTML报告导出 | 生成美观的可视化报告 | 支持图片导出,便于分享存档 |
| ⏰ 订阅推送服务 | 定时推送最新热榜/昨日热榜 | 持续追踪热点动态,不错过关键机会 |
请前往 红狐hub 获取API KEY
方案1: 以OpenClaw为例,将REDFOX_API_KEY添加到~/.openclaw/openclaw.json中,部分内容如下:
{ "env": { "REDFOX_API_KEY": "ak_xxxx..." } }
方案2: 终端配置:
export REDFOX_API_KEY="ak_xxxx..."
pip install python-dateutil==2.8.2
mkdir -p output
| 变量名 | 说明 | 必填 |
|---|---|---|
| -------- | ------ | ------ |
REDFOX_API_KEY | 红狐 API Key | 是 |
python scripts/fetch_hotspot.py --output json
自动计算当前时间的前一个小时作为查询范围。例如:当前时间为 2026-04-16 08:30:00,则查询 2026-04-16 07:00:00 到 2026-04-16 08:00:00 的数据。
# 查询昨日热榜(假设今天是2026-04-16)
python scripts/fetch_hotspot.py --start-date "2026-04-15 00:00:00" --end-date "2026-04-16 00:00:00"
日期范围规则:
YYYY-MM-DD HH:MM:SS,也可简写为 YYYY-MM-DD(自动补全为 00:00:00)[start_date, end_date) 左闭右开区间重要原则:智能体完成数据分析并保存JSON后,直接生成HTML报告,不在对话中输出详细榜单。
structured_report.jsonpython scripts/generate_html_report.py --input structured_report.json --output 热点榜报告.html| 用户意图 | 查询方式 |
|---|---|
| ---------- | ---------- |
| "今日热榜" / "今日热点" | 查询今日0:00到当前整点:--start-date "T 00:00:00" --end-date "T {当前小时}:00:00" |
| "最新热榜" / "热点榜" | 查询当前时间前一小时:--start-date "T {当前小时-1}:00:00" --end-date "T {当前小时}:00:00" |
| "昨日热榜" / "昨天热榜" | --start-date "T-1 00:00:00" --end-date "T 00:00:00" |
| "近7天热榜" / "一周热榜" | --start-date "T-7 00:00:00" --end-date "T 00:00:00" |
| "X月X日热榜" | --start-date "X月X日 00:00:00" --end-date "X月X日+1天 00:00:00" |
对比查询:需分别查询多天数据,不能合并查询:
# 对比昨天和今天的热榜(假设今天是2026-04-16)
python scripts/fetch_hotspot.py --start-date "2026-04-15 00:00:00" --end-date "2026-04-16 00:00:00" # 昨日
python scripts/fetch_hotspot.py --start-date "2026-04-16 00:00:00" --end-date "2026-04-17 00:00:00" # 今日实时
核心原则:完全忽略接口返回的keyword和分类,独立从所有标题中识别并归纳具体热点事件。
识别流程(必须按顺序执行):
hotspots 数组,提取 title 和 platNamemaxHotScore // 10000(整数除法),拼接"万"。例如:9384468 → 938万topOfTheDayTime 为 0 时显示"刚上热搜",否则显示"{N}h"url 时显示为超链接,无URL时仅显示文本| 热度范围 | 预测emoji | 说明 |
|---|---|---|
| ---------- | ----------- | ------ |
| ≥ 1000万 | 🔥🔥🔥 | 爆款 |
| 500-999万 | 🔥🔥 | 高热 |
| 100-499万 | 🔥 | 中等 |
| < 100万 | 📉 | 低热 |
预测内容不少于30字,需根据话题类型(突发事件/娱乐八卦/社会民生/行业动态)、热度值、上榜时长、平台覆盖表现综合分析。
智能体完成分析后保存为 structured_report.json:
{
"query_range": { "start_date": "...", "end_date": "..." },
"hotspots": [
{
"rank": 1,
"title": "归纳的事件热词",
"hot_score": "938万",
"platform_count": 4,
"duration": "14h",
"max_position": 3,
"platforms": ["微博", "抖音", "头条", "快手"],
"discussions": [
{
"platform": "微博",
"focus": "讨论焦点描述,不少于10个字",
"topics": [{"title": "原始标题1", "url": "https://..."}]
}
],
"prediction": "预测内容文字",
"prediction_emoji": "🔥🔥🔥"
}
]
}
关键规则:
discussions 必须覆盖 platforms 中所有在榜平台hot_score 必须为"数字+万"格式| 场景 | 命令 |
|---|---|
| ------ | ------ |
| 最新热榜 | python scripts/fetch_hotspot.py --output json |
| 今日热榜 | python scripts/fetch_hotspot.py --start-date "T 00:00:00" --end-date "T HH:00:00" --output json |
| 昨日热榜 | python scripts/fetch_hotspot.py --start-date "T-1 00:00:00" --end-date "T 00:00:00" --output json |
| 生成HTML报告 | python scripts/generate_html_report.py --input structured_report.json --output 热点榜报告.html |
{
"status": "success",
"stat_time": "2026-04-16 08:30:00",
"query_range": { "type": "realtime", "start_date": "...", "end_date": "..." },
"total_count": 50,
"hotspots": [
{
"hotId": "0DFEC...",
"title": "匈牙利总理用三个最描述中国",
"platName": "头条",
"plat": 11,
"url": "https://www.toutiao.com/trending/...",
"firstRankTime": "2026-04-15 21:00:00",
"latestRankDate": "2026-04-16 00:00:00",
"maxHotScore": 4427099,
"maxPosition": 15,
"topOfTheDayTime": "3",
"source_keyword": "中国"
}
]
}
| 字段 | 含义 | 可分析维度 |
|---|---|---|
| ------ | ------ | ----------- |
| hotId | 热点唯一ID | - |
| title | 热点标题 | 事件识别、跨平台归并 |
| platName | 平台名称 | 平台覆盖分析 |
| plat | 平台代码 | - |
| url | 跳转链接 | 查看详情、跳转访问 |
| firstRankTime | 首次上榜时间 | 热点发酵起点、时效性 |
| latestRankDate | 最新上榜日期 | 热点是否仍在榜 |
| maxHotScore | 最高热度值 | 热度排行、热度对比 |
| maxPosition | 最高排名位置 | 热度峰值、排名变化 |
| topOfTheDayTime | 榜单停留时长(小时) | 热度持续性、生命周期预测 |
| source_keyword | 接口分组关键词 | 仅供参考,不用于输出 |
可分析维度:
角色:短视频/自媒体创作者
需求:每天早晨快速了解全网最热的10个话题,判断哪个值得创作
使用方式:输入"今日热点",获取TOP10聚合热点 + HTML可视化报告
预期收益:5分钟内定位高价值选题,提升内容曝光率
角色:品牌公关经理
需求:快速了解当前最热事件中是否涉及自家品牌或竞品
使用方式:查看全网聚合TOP10,关注跨平台讨论差异
预期收益:第一时间发现潜在舆情信号,及时制定应对策略
角色:数据分析师/研究员
需求:分析近期热点演变趋势,输出热点研究报告
使用方式:查询近7天热榜数据,生成HTML报告用于分享汇报
预期收益:基于数据的热点趋势分析,支持决策和报告撰写
角色:活动运营策划
需求:借势当前最热话题策划营销活动
使用方式:查看TOP10热点 + 热度趋势预测,选择处于上升期的热点借力
预期收益:精准借势热点,提升活动参与度和传播效果
trending-hub-top10/
├── SKILL.md # 技能描述文件
├── scripts/
│ ├── fetch_hotspot.py # 热点数据获取脚本
│ └── generate_html_report.py # HTML报告生成脚本
├── references/
│ ├── output-templates.md # 输出格式模板参考
│ └── prediction-logic.md # 热度趋势预测规则
└── assets/
└── report-template.html # HTML报告模板
| 组件 | 技术 | 说明 |
|---|---|---|
| ------ | ------ | ------ |
| 脚本语言 | Python 3 | 数据获取与报告生成 |
| 外部依赖 | python-dateutil | 日期处理 |
| 数据接口 | Redfox API | 多平台热点数据聚合 |
| 报告模板 | HTML/CSS/JS | 可视化HTML报告 |
| 输出格式 | JSON / HTML | 结构化数据和可视化报告 |
| 模块 | 功能 |
|---|---|
| ------ | ------ |
fetch_hotspot.py | 从API获取多平台热点数据,支持时间范围查询 |
generate_html_report.py | 读取 structured_report.json 生成HTML报告(参数:--input JSON路径 --output输出路径) |
output-templates.md | HTML报告格式参考模板 |
prediction-logic.md | 热度趋势预测规则参考 |
report-template.html | HTML报告模板,用于渲染最终报告 |
Q: 脚本运行报错 "ModuleNotFoundError: No module named 'dateutil'"
A: 请安装依赖:pip install python-dateutil==2.8.2
Q: 提示 "REDFOX_API_KEY not found"
A: 请确保已配置环境变量 REDFOX_API_KEY,可参考上方鉴权章节配置。
Q: TOP10的排序依据是什么?
A: 按热度值(maxHotScore)降序排列,热度最高的排第1位。排序前必须逐一核对热度值是否递减。
Q: 为什么有些热点只在一个平台出现?
A: 这是正常现象。不同平台有不同用户群体和内容偏好,一些热点可能只在特定平台发酵。
Q: 对话中为什么看不到详细榜单?
A: 本技能设计为对话中仅输出简要信息(标题、统计时间、订阅提示),详细内容在HTML报告中展示,方便分享和导出。
Q: 支持查询多久之前的数据?
A: 最长查询范围为7天。
Q: HTML报告生成失败?
A: 请检查:1) structured_report.json 是否存在且格式正确;2) discussions 是否覆盖了所有platforms中的平台;3) 热度值格式是否正确("数字+万")。
Q: 报告中的热度值与对话不一致?
A: 请确保 structured_report.json 中的数据与对话输出完全一致。HTML报告脚本只负责模板渲染,不进行数据分析。
Q: 事件识别不准确?
A: 热点事件识别由AI完成。如果识别不准确,请尝试使用更具体的时间范围查询,或使用 trending-hub 技能查看按平台分类的榜单。
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