sansan0/TrendRadar

何を解決するか

TrendRadarは、複数のプラットフォームからニュースやトレンドトピックを集約することで、「非効率なスクロール」を排除するために設計された、軽量でデプロイが容易なホットトピック・アシスタントです。ノイズをフィルタリングし、パーソナライズされた通知を通じて、ユーザーが実際に必要としている情報のみを届けます。

仕組み

システムは、newsnow APIを使用して、さまざまなホットリスト・プラットフォームやRSS/Atomフィードからデータを収集します。その後、このデータをいくつかのレイヤーを通じて処理します：

1. フィルタリング: ユーザーは、特定のキーワード、正規表現、またはAI駆動の興味関心システムを使用してニュースをフィルタリングできます。このシステムでは、AIがユーザーの興味関心に関する自然言語による記述に基づいてニュースのスコアを算出します。
2. 分析: 統合されたAI（LiteLLM経由）が、集約されたニュースを分析して、トレンドの要約、感情分析、および戦略的な提案を生成します。
3. 配信: 処理された情報は、Telegram、DingTalk、Feishu、Slack、Email、および各種Webhookを含む複数のチャネルへプッシュされます。
4. MCP Integration: Model Context Protocol (MCP) サーバーが含まれており、AIエージェントがニュースを検索し、Jina AI Readerを介して記事本文を読み取り、クロスプラットフォーム分析を実行することを可能にします。

対象ユーザー

• 情報収集家: 特定のニッチ分野（例：AI、金融、エネルギー）について、複数のサイトを手動で閲覧することなく最新情報を把握したい人々。
• AI愛好家: 時事問題に関するAI生成の要約や感情分析を求めているユーザー。
• 開発者: 柔軟なデプロイオプション（Docker、GitHub Actions、Cloudflare Pages）を備えた、セルフホスト可能なニュースアグリゲーターを探している人々。

ハイライト

• AI駆動のフィルタリング: 単なる静的なキーワードではなく、自然言語による興味関心の記述を使用して、ニュースを自動的にスクリーニングします。
• マルチチャネル通知: エンタープライズツール（Feishu、DingTalk）や個人用メッセンジャー（Telegram、WeChat）を含む、幅広いプッシュサービスをサポートしています。
• マルチモデルAIサポート: LiteLLMを介して100以上のプロバイダー（DeepSeek、OpenAI、Gemini、Claude）と互換性があります。
• MCP Server: AIエージェントがリアルタイムのニュースデータと対話したり、記事の全文を読み取ったりするためのツールスイートを提供します。
• 柔軟なスケジューリング: データの収集、プッシュ、および分析を行うタイミングを制御するための、統一されたタイムライン・システムを提供します。