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

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🛠 开发环境

• 运行环境: Deno v2.0.0 或更高版本
• 开发语言: TypeScript
• 操作系统: Windows/Linux/MacOS

🚀 快速开始

感谢 https://github.com/233cy 提供的入门教程 https://mp.weixin.qq.com/s/cpfNsezIA3OOvxHLdcdmkg

1. 安装 Deno

Windows (PowerShell):

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

MacOS/Linux:

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

2. 克隆项目

git clone https://github.com/liyown/ai-trend-publish
cd ai-trend-publish

3. 配置环境变量

cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件配置必要的环境变量
# Key environment variables include API keys for various AI services.
# For Jina AI functionalities (scraping, search, embeddings, reranking),
# ensure JINA_API_KEY is set. See the .env.example file and the
# Jina Integration Guide for more details.

4. 开发和运行

# 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

5. 文档开发（VitePress）

# 安装文档依赖
npm install

# 本地预览文档
npm run docs:dev

# 构建文档
npm run docs:build

🌟 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
  • Advanced scraping and search via Jina AI

• 🧠 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
  • Text embeddings and reranking via Jina AI

• 📢 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

• 钉钉通知集成

• 飞书通知集成

  • 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 了解更多详情。

DONE

• 微信公众号文章发布
• 大模型每周排行榜
• 热门AI相关仓库推荐
• 添加通义千问（Qwen）支持
• 支持多模型配置（如 DEEPSEEK_MODEL="deepseek-chat|deepseek-reasoner"）
• 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
• 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 Jina AI (see Integration Guide)
• 数据源:
  • Twitter/X API
  • FireCrawl
  • Jina AI (for scraping and search, see Integration Guide)
• 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

git clone https://github.com/liyown/ai-trend-publish

2. 配置环境变量

cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件配置必要的环境变量
# Key environment variables include API keys for various AI services.
# For Jina AI functionalities (scraping, search, embeddings, reranking),
# ensure JINA_API_KEY is set. See the .env.example file and the
# Jina Integration Guide (docs/integrations/jina-integration-guide.md) for more details.

⚙️ 环境变量配置

在 .env 文件中配置必要的环境变量：

(Refer to .env.example for a comprehensive list of environment variables. For details on Jina AI specific setup, see the Jina Integration Guide).

⚠️ 配置IP白名单

在使用微信公众号相关功能前,please first add your local IP address to the official account's IP whitelist.

操作步骤

1. 查看本机IP: IP查询工具
2. 登录微信公众号后台,添加IP白名单

图文指南

4. 启动项目

# 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:

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

Linux/MacOS:

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

2. 克隆项目

git clone https://github.com/liyown/ai-trend-publish.git
cd ai-trend-publish

3. 配置环境变量

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

4. 启动服务

# 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）

# 使用PM2设置开机自启
pm2 startup
pm2 save

方式二：Docker 部署

1. 拉取代码

git clone https://github.com/liyown/ai-trend-publish.git

2. 构建 Docker 镜像：

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

4. 运行容器：

# 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：

Star History

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详见 LICENSE 文件

JSON-RPC API

提供了基于 JSON-RPC 2.0 协议的 API，支持手动触发工作流。

• 端点: /api/workflow
• 支持方法: triggerWorkflow
• 详细文档: JSON-RPC API 文档

ai-trend-publish 快速上手指南

ai-trend-publish 是一个基于 Deno 开发的趋势发现与内容自动发布系统。它支持从 Twitter/X、网站等多源采集数据，利用 DeepSeek、通义千问等大模型进行智能总结，并自动发布到微信公众号。

1. 环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：

• 操作系统: Windows / Linux / MacOS
• 运行环境: Deno v2.0.0 或更高版本
• 包管理器: Node.js (仅用于文档构建和部分依赖管理，可选)
• 账号准备:
  • 微信公众号后台（需配置 IP 白名单）
  • AI 服务 API Key (如 DeepSeek, Jina AI, 通义千问等)

安装 Deno

Windows (PowerShell):

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

MacOS / Linux:

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

安装完成后，请根据提示将 Deno 添加到系统环境变量 PATH 中。

2. 安装步骤

第一步：克隆项目

git clone https://github.com/liyown/ai-trend-publish
cd ai-trend-publish

第二步：配置环境变量

复制示例配置文件并编辑：

cp .env.example .env

使用编辑器打开 .env 文件，填入必要的 API Keys 和配置项。

关键配置提示：

• JINA_API_KEY: 用于数据采集、搜索和重排序（必配）。
• DEEPSEEK_API_KEY / QWEN_API_KEY 等：根据您选择的大模型提供商填写。
• 微信公众号相关配置 (WEIXIN_APP_ID, WEIXIN_APP_SECRET 等)。

第三步：配置微信公众号 IP 白名单 (重要)

在使用发布功能前，必须将服务器或本机 IP 加入公众号后台白名单：

1. 查询本机公网 IP：访问 IP 查询工具
2. 登录 微信公众号后台 -> 设置与开发 -> IP 白名单，添加上述 IP。

3. 基本使用

启动开发模式

支持代码热重载，适合开发和调试：

deno task start

运行测试任务

验证配置是否正确，执行一次完整的数据采集与生成流程：

deno task test

详细的任务调度逻辑可参考 src\controllers\cron.ts 文件。

生产环境部署 (可选)

方式 A：直接使用 PM2 管理进程

npm install -g pm2
pm2 start --interpreter="deno" --interpreter-args="run --allow-all" src/main.ts
pm2 save
pm2 startup

方式 B：Docker 部署

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

# 运行容器 (加载 .env 文件)
docker run -d --env-file .env --name ai-trend-publish-container ai-trend-publish

进阶：自定义模板

项目支持通过 EJS 引擎自定义文章模板：

1. 查看数据结构定义：src/modules/render/interfaces
2. 编写模板文件：位于 src/templates 目录
3. 测试渲染效果：

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

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更多详细文档及模板展示，请访问项目官方文档页面或查看源码注释。