新型信息源

Sat, 07 Mar 2026 12:34:25 -0800

新型信息源

前言

以后可以做定制化一个！

NewsNow - 一个开源的实时热门新闻程序

概述

NewsNow 是一个开源的实时热门新闻聚合程序，旨在为用户提供一个简洁的界面和流畅的阅读体验，以便随时掌握最新的全球资讯。该程序支持多种部署方式，包括 Cloudflare Pages、Vercel 以及 Docker，同时提供了灵活的配置和数据库支持。

功能特点

实时新闻更新：NewsNow 提供实时更新的热门新闻，让用户能够及时了解全球动态。
优雅界面：用户界面简洁优雅，提升阅读体验。
灵活部署：支持 Cloudflare Pages、Vercel 以及 Docker 等多种部署方式。
自定义配置：用户可以根据需要配置环境变量和数据库，以定制新闻阅读体验。
数据库支持：支持多种数据库，包括 Cloudflare D1 数据库。
开源项目：基于 MIT 许可证，用户可以自由使用和修改。

使用总结

NewsNow 的主要优势在于其简洁的界面设计和实时新闻更新能力。作为一个开源项目，它允许用户根据自己的需求进行定制和部署。以下是一些关键点：

部署简便：如果不需要登录和缓存功能，可以直接将 NewsNow 部署到 Cloudflare Pages 或 Vercel，只需 Fork 项目后在对应平台上导入即可。
登录功能：登录功能涉及到 GitHub OAuth。创建 GitHub App 后，将获得 Client ID 和 Client Secret，不同平台的环境变量设置位置不同，请参考 example.env.server 文件。
数据库部署：推荐使用 Cloudflare Pages 和 Docker 部署。对于 Vercel，需要自行解决数据库问题。支持的数据库可以在 db0 connectors 查看。
开源社区：NewsNow Labs 是 NewsNow 的研发部门，进行自然语言处理、机器学习、基础设施管理和软件开发工具等方面的前沿研究，并公开其研究成果。

项目地址

项目地址：https://github.com/ourongxing/newsnow
在线地址：https://newsnow.busiyi.world

代码解读

zhihu.ts 获取知乎热榜

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interface Res {
 data: {
 type: "hot_list_feed"
 style_type: "1"
 feed_specific: {
 answer_count: 411
 }
 target: {
 title_area: {
 text: string
 }
 excerpt_area: {
 text: string
 }
 image_area: {
 url: string
 }
 metrics_area: {
 text: string
 font_color: string
 background: string
 weight: string
 }
 label_area: {
 type: "trend"
 trend: number
 night_color: string
 normal_color: string
 }
 link: {
 url: string
 }
 }
 }[]
}

export default defineSource({
 zhihu: async () => {
 const url = "https://www.zhihu.com/api/v3/feed/topstory/hot-list-web?limit=20&desktop=true"
 const res: Res = await myFetch(url)
 return res.data
 .map((k) => {
 return {
 id: k.target.link.url.match(/(\d+)$/)?.[1] ?? k.target.link.url,
 title: k.target.title_area.text,
 extra: {
 info: k.target.metrics_area.text,
 hover: k.target.excerpt_area.text,
 },
 url: k.target.link.url,
 }
 })
 },
})

github.ts

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import * as cheerio from "cheerio"
import type { NewsItem } from "@shared/types"

const trending = defineSource(async () => {
 const baseURL = "https://github.com"
 const html: any = await myFetch("https://github.com/trending?spoken_language_code=")
 const $ = cheerio.load(html)
 const $main = $("main .Box div[data-hpc] > article")
 const news: NewsItem[] = []
 $main.each((_, el) => {
 const a = $(el).find(">h2 a")
 const title = a.text().replace(/\n+/g, "").trim()
 const url = a.attr("href")
 const star = $(el).find("[href$=stargazers]").text().replace(/\s+/g, "").trim()
 const desc = $(el).find(">p").text().replace(/\n+/g, "").trim()
 if (url && title) {
 news.push({
 url: `${baseURL}${url}`,
 title,
 id: url,
 extra: {
 info: `✰ ${star}`,
 hover: desc,
 },
 })
 }
 })
 return news
})

export default defineSource({
 "github": trending,
 "github-trending-today": trending,
})

hackernews.ts

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import * as cheerio from "cheerio"
import type { NewsItem } from "@shared/types"

export default defineSource(async () => {
 const baseURL = "https://news.ycombinator.com"
 const html: any = await myFetch(baseURL)
 const $ = cheerio.load(html)
 const $main = $(".athing")
 const news: NewsItem[] = []
 $main.each((_, el) => {
 const a = $(el).find(".titleline a").first()
 // const url = a.attr("href")
 const title = a.text()
 const id = $(el).attr("id")
 const score = $(`#score_${id}`).text()
 const url = `${baseURL}/item?id=${id}`
 if (url && id && title) {
 news.push({
 url,
 title,
 id,
 extra: {
 info: score,
 },
 })
 }
 })
 return news
})

wallstreetcn.ts

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interface Item {
 uri: string
 id: number
 title?: string
 content_text: string
 content_short: string
 display_time: number
 type?: string
}
interface LiveRes {
 data: {
 items: Item[]
 }
}

interface NewsRes {
 data: {
 items: {
 // ad
 resource_type?: string
 resource: Item
 }[]
 }
}

interface HotRes {
 data: {
 day_items: Item[]
 }
}

// https://github.com/DIYgod/RSSHub/blob/master/lib/routes/wallstreetcn/live.ts
const live = defineSource(async () => {
 const apiUrl = `https://api-one.wallstcn.com/apiv1/content/lives?channel=global-channel&limit=30`

 const res: LiveRes = await myFetch(apiUrl)
 return res.data.items
 .map((k) => {
 return {
 id: k.id,
 title: k.title || k.content_text,
 extra: {
 date: k.display_time * 1000,
 },
 url: k.uri,
 }
 })
})

const news = defineSource(async () => {
 const apiUrl = `https://api-one.wallstcn.com/apiv1/content/information-flow?channel=global-channel&accept=article&limit=30`

 const res: NewsRes = await myFetch(apiUrl)
 return res.data.items
 .filter(k => k.resource_type !== "theme" && k.resource_type !== "ad" && k.resource.type !== "live" && k.resource.uri)
 .map(({ resource: h }) => {
 return {
 id: h.id,
 title: h.title || h.content_short,
 extra: {
 date: h.display_time * 1000,
 },
 url: h.uri,
 }
 })
})

const hot = defineSource(async () => {
 const apiUrl = `https://api-one.wallstcn.com/apiv1/content/articles/hot?period=all`

 const res: HotRes = await myFetch(apiUrl)
 return res.data.day_items
 .map((h) => {
 return {
 id: h.id,
 title: h.title!,
 url: h.uri,
 }
 })
})

export default defineSource({
 "wallstreetcn": live,
 "wallstreetcn-quick": live,
 "wallstreetcn-news": news,
 "wallstreetcn-hot": hot,
})

sspai.ts

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interface Res {
 data: {
 id: number
 title: string
 }[]
}

export default defineSource(async () => {
 const timestamp = Date.now()
 const limit = 30
 const url = `https://sspai.com/api/v1/article/tag/page/get?limit=${limit}&offset=0&created_at=${timestamp}&tag=%E7%83%AD%E9%97%A8%E6%96%87%E7%AB%A0&released=false`
 const res: Res = await myFetch(url)
 return res.data.map((k) => {
 const url = `https://sspai.com/post/${k.id}`
 return {
 id: k.id,
 title: k.title,
 url,
 }
 })
})

AI 舆情监控助手与热点筛选工具——TrendRadar

⭐AI-driven public opinion & trend monitor with multi-platform aggregation, RSS, and smart alerts.🎯 告别信息过载，你的 AI 舆情监控助手与热点筛选工具！聚合多平台热点 + RSS 订阅，支持关键词精准筛选。AI 翻译 + AI 分析简报直推手机，也支持接入 MCP 架构，赋能 AI 自然语言对话分析、情感洞察与趋势预测等。支持 Docker ，数据本地/云端自持。集成微信/飞书/钉钉/Telegram/邮件/ntfy/bark/slack 等渠道智能推送。

sansan0.github.io/TrendRadar/

GitHub-Repo-TrendRadar

✨ 核心功能

全网热点聚合

知乎
抖音
bilibili 热搜
华尔街见闻
贴吧
百度热搜
财联社热门
澎湃新闻
凤凰网
今日头条
微博

默认监控 11 个主流平台，也可自行增加额外的平台。

RSS 订阅源支持（v4.5.0 新增）

支持 RSS/Atom 订阅源抓取，按关键词分组统计（与热榜格式一致）：

统一格式：RSS 与热榜使用相同的关键词匹配和显示格式
简单配置：直接在 config.yaml 中添加 RSS 源
合并推送：热榜和 RSS 合并为一条消息推送

💡 RSS 使用与热榜相同的 frequency_words.txt 进行关键词过滤

可视化配置编辑器

提供基于 Web 的图形化配置界面，无需手动编辑 YAML 文件，通过表单即可完成所有配置项的修改与导出。

👉 在线体验：https://sansan0.github.io/TrendRadar/

智能推送策略

三种推送模式：

模式	适用场景	推送特点
当日汇总 (daily)	企业管理者/普通用户	按时推送当日所有匹配新闻（会包含之前推送过的）
当前榜单 (current)	自媒体人/内容创作者	按时推送当前榜单匹配新闻（持续在榜的每次都出现）
增量监控 (incremental)	投资者/交易员	仅推送新增内容，零重复

💡 快速选择指南：

不想看到重复新闻 → 用 incremental（增量监控）

想看完整榜单趋势 → 用 current（当前榜单）

需要每日汇总报告 → 用 daily（当日汇总）

详细对比和配置教程见配置详解 - 推送模式详解

附加功能（可选）：

功能	说明	默认
调度系统	按周一到周日逐日编排：为每天分配不同时间段、推送模式和 AI 分析策略。内置 5 种预设（always_on / morning_evening / office_hours / night_owl / custom），也可自定义。支持工作日/周末差异化、跨午夜时段、per-period 去重（v6.0.0）	morning_evening
内容顺序配置	通过 `display.region_order` 调整各区域（热榜、新增热点、RSS、独立展示区、AI 分析）的显示顺序；通过 `display.regions` 控制各区域是否显示（v5.2.0）	见配置文件
显示模式切换	`keyword`=按关键词分组，`platform`=按平台分组（v4.6.0 新增）	keyword

💡 详细配置教程见推送内容怎么显示？和什么时候给我推送？

精准内容筛选

设置个人关键词（如：AI、比亚迪、教育政策），只推送相关热点，过滤无关信息

💡 基础配置教程：关键词配置 - 基础语法

💡 高级配置教程：关键词配置 - 高级配置

💡 也可以不做筛选，完整推送所有热点（将 frequency_words.txt 留空）

热点趋势分析

实时追踪新闻热度变化，让你不仅知道"什么在热搜"，更了解"热点如何演变"

时间轴追踪：记录每条新闻从首次出现到最后出现的完整时间跨度
热度变化：统计新闻在不同时间段的排名变化和出现频次
新增检测：实时识别新出现的热点话题，用🆕标记第一时间提醒
持续性分析：区分一次性热点话题和持续发酵的深度新闻
跨平台对比：同一新闻在不同平台的排名表现，看出媒体关注度差异

💡 推送格式说明见消息样式说明

个性化热点算法

不再被各个平台的算法牵着走，TrendRadar 会重新整理全网热搜

💡 三个比例可以调整，详见配置详解 - 热点权重调整

多渠道多账号推送

支持企业微信(+ 微信推送方案)、飞书、钉钉、Telegram、邮件、ntfy、Bark、Slack，消息直达手机和邮箱

💡 详细配置教程见推送到多个群/设备

AI 多语言翻译（v5.2.0 新增）

将推送内容翻译为任意语言，打破语言壁垒，无论是阅读国内热点还是通过 RSS 订阅海外资讯，都能以母语轻松获取

一键翻译：在 config.yaml 中设置 ai_translation.enabled: true 和目标语言即可
多语言支持：支持 English、Korean、Japanese、French 等任意语言
智能批量处理：自动批量翻译，减少 API 调用次数，节省成本
自定义风格：通过 ai_translation_prompt.txt 自定义翻译风格和术语
共享模型配置：与 AI 分析功能共用 ai 配置段的模型设置

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# config.yaml 快速启用示例
ai_translation:
 enabled: true
 language: "English" # 翻译目标语言

💡 翻译功能与 AI 分析功能共享模型配置，只需配置一次 ai.api_key 即可同时使用两个功能

RSS 源参考：以下是一些 RSS 订阅源合集，可按需选用

awesome-tech-rss - 科技、创业、编程领域博客和媒体
awesome-rss-feeds - 世界各国主流新闻媒体 RSS 合集

⚠️ 部分海外媒体内容可能涉及敏感话题，AI 模型可能拒绝翻译，建议根据实际需求筛选订阅源

灵活存储架构（v4.0.0 重大更新）

多存储后端支持：

远程云存储：GitHub Actions 环境默认，支持 S3 兼容协议（R2/OSS/COS 等），数据存储在云端，不污染仓库
本地 SQLite 数据库：Docker/本地环境默认，数据完全可控
自动后端选择：根据运行环境智能切换存储方式

💡 详细说明见数据保存在哪里？

多端部署

GitHub Actions：定时自动爬取 + 远程云存储（需签到续期）
Docker 部署：支持多架构容器化运行，数据本地存储
本地运行：Windows/Mac/Linux 直接运行

AI 分析推送（v5.0.0 新增）

使用 AI 大模型对推送内容进行深度分析，自动生成热点洞察报告

智能分析：自动分析热点趋势、关键词热度、跨平台关联、潜在影响
多提供商：支持 DeepSeek、OpenAI、Gemini 及 OpenAI 兼容接口
灵活推送：可选仅原始内容、仅 AI 分析、或两者都推送
自定义提示词：通过 config/ai_analysis_prompt.txt 自定义分析角度

💡 详细配置教程见让 AI 帮我分析热点

独立展示区（v5.0.0 新增）

为指定平台提供完整热榜展示，不受关键词过滤影响

完整热榜：指定平台的热榜完整展示，适合想看完整排名的用户
RSS 独立展示：RSS 源内容可完整展示，不受关键词限制
AI 深度分析：可独立开启 AI 对完整热榜的趋势分析，无需在推送中展示
灵活配置：支持配置展示平台、RSS 源、最大条数

💡 详细配置教程见推送内容怎么显示？ - 独立展示区

AI 智能分析（v3.0.0 新增）

基于 MCP (Model Context Protocol) 协议的 AI 对话分析系统，让你用自然语言深度挖掘新闻数据

💡 使用提示：AI 功能需要本地新闻数据支持

项目自带测试数据，可立即体验功能

建议自行部署运行项目，获取更实时的数据

详见 AI 智能分析

网页部署

运行后根目录生成 index.html，即为完整的新闻报告页面。

部署方式：点击 Use this template 创建仓库，可部署到 Cloudflare Pages 或 GitHub Pages 等静态托管平台。

💡 提示：启用 GitHub Pages 可获得在线访问地址，进入仓库 Settings → Pages 即可开启。效果预览

⚠️ 原 GitHub Actions 自动存储功能已下线（该方案曾导致 GitHub 服务器负载过高，影响平台稳定性）。

减少 APP 依赖

从"被算法推荐绑架"变成"主动获取自己想要的信息"

适合人群： 投资者、自媒体人、企业公关、关心时事的普通用户

典型场景： 股市投资监控、品牌舆情追踪、行业动态关注、生活资讯获取

代码分析

crawler/fetcher.py

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# coding=utf-8
"""
数据获取器模块

负责从 NewsNow API 抓取新闻数据，支持：
- 单个平台数据获取
- 批量平台数据爬取
- 自动重试机制
- 代理支持
"""

import json
import random
import time
from typing import Dict, List, Tuple, Optional, Union

import requests


class DataFetcher:
 """数据获取器"""

 # 默认 API 地址
 DEFAULT_API_URL = "https://newsnow.busiyi.world/api/s"

 # 默认请求头
 DEFAULT_HEADERS = {
 "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36",
 "Accept": "application/json, text/plain, */*",
 "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8",
 "Connection": "keep-alive",
 "Cache-Control": "no-cache",
 }

 def __init__(
 self,
 proxy_url: Optional[str] = None,
 api_url: Optional[str] = None,
 ):
 """
 初始化数据获取器

 Args:
 proxy_url: 代理服务器 URL（可选）
 api_url: API 基础 URL（可选，默认使用 DEFAULT_API_URL）
 """
 self.proxy_url = proxy_url
 self.api_url = api_url or self.DEFAULT_API_URL

 def fetch_data(
 self,
 id_info: Union[str, Tuple[str, str]],
 max_retries: int = 2,
 min_retry_wait: int = 3,
 max_retry_wait: int = 5,
 ) -> Tuple[Optional[str], str, str]:
 """
 获取指定ID数据，支持重试

 Args:
 id_info: 平台ID 或 (平台ID, 别名) 元组
 max_retries: 最大重试次数
 min_retry_wait: 最小重试等待时间（秒）
 max_retry_wait: 最大重试等待时间（秒）

 Returns:
 (响应文本, 平台ID, 别名) 元组，失败时响应文本为 None
 """
 if isinstance(id_info, tuple):
 id_value, alias = id_info
 else:
 id_value = id_info
 alias = id_value

 url = f"{self.api_url}?id={id_value}&latest"

 proxies = None
 if self.proxy_url:
 proxies = {"http": self.proxy_url, "https": self.proxy_url}

 retries = 0
 while retries <= max_retries:
 try:
 response = requests.get(
 url,
 proxies=proxies,
 headers=self.DEFAULT_HEADERS,
 timeout=10,
 )
 response.raise_for_status()

 data_text = response.text
 data_json = json.loads(data_text)

 status = data_json.get("status", "未知")
 if status not in ["success", "cache"]:
 raise ValueError(f"响应状态异常: {status}")

 status_info = "最新数据" if status == "success" else "缓存数据"
 print(f"获取 {id_value} 成功（{status_info}）")
 return data_text, id_value, alias

 except Exception as e:
 retries += 1
 if retries <= max_retries:
 base_wait = random.uniform(min_retry_wait, max_retry_wait)
 additional_wait = (retries - 1) * random.uniform(1, 2)
 wait_time = base_wait + additional_wait
 print(f"请求 {id_value} 失败: {e}. {wait_time:.2f}秒后重试...")
 time.sleep(wait_time)
 else:
 print(f"请求 {id_value} 失败: {e}")
 return None, id_value, alias

 return None, id_value, alias

 def crawl_websites(
 self,
 ids_list: List[Union[str, Tuple[str, str]]],
 request_interval: int = 100,
 ) -> Tuple[Dict, Dict, List]:
 """
 爬取多个网站数据

 Args:
 ids_list: 平台ID列表，每个元素可以是字符串或 (平台ID, 别名) 元组
 request_interval: 请求间隔（毫秒）

 Returns:
 (结果字典, ID到名称的映射, 失败ID列表) 元组
 """
 results = {}
 id_to_name = {}
 failed_ids = []

 for i, id_info in enumerate(ids_list):
 if isinstance(id_info, tuple):
 id_value, name = id_info
 else:
 id_value = id_info
 name = id_value

 id_to_name[id_value] = name
 response, _, _ = self.fetch_data(id_info)

 if response:
 try:
 data = json.loads(response)
 results[id_value] = {}

 for index, item in enumerate(data.get("items", []), 1):
 title = item.get("title")
 # 跳过无效标题（None、float、空字符串）
 if title is None or isinstance(title, float) or not str(title).strip():
 continue
 title = str(title).strip()
 url = item.get("url", "")
 mobile_url = item.get("mobileUrl", "")

 if title in results[id_value]:
 results[id_value][title]["ranks"].append(index)
 else:
 results[id_value][title] = {
 "ranks": [index],
 "url": url,
 "mobileUrl": mobile_url,
 }
 except json.JSONDecodeError:
 print(f"解析 {id_value} 响应失败")
 failed_ids.append(id_value)
 except Exception as e:
 print(f"处理 {id_value} 数据出错: {e}")
 failed_ids.append(id_value)
 else:
 failed_ids.append(id_value)

 # 请求间隔（除了最后一个）
 if i < len(ids_list) - 1:
 actual_interval = request_interval + random.randint(-10, 20)
 actual_interval = max(50, actual_interval)
 time.sleep(actual_interval / 1000)

 print(f"成功: {list(results.keys())}, 失败: {failed_ids}")
 return results, id_to_name, failed_ids

WorldMonitor:开源的“全球战情室”软件，可追踪伊朗局势

Real-time global intelligence dashboard — AI-powered news aggregation, geopolitical monitoring, and infrastructure tracking in a unified situational awareness interface

worldmonitor.app

https://github.com/koala73/worldmonitor

World Monitor 是一个由独立开发者 koala73（Elie Habib）开发的实时全球情报仪表板。该项目旨在将原本分散在数十个独立工具中的地缘政治、军事、基础设施及金融数据整合至统一的态势感知界面（Single Pane of Glass）。截至 2026 年初，该项目在 GitHub 已获得超过 2.4 万个 Star，被广泛誉为“开源版彭博终端”或“平民版战情室”。

World Monitor：开源的全球情报监测仪表板

核心功能分析

World Monitor 的功能矩阵围绕可视化、实时性、AI 化三个维度展开：

多维数据图层（40+ Data Layers）：
军事与冲突： 实时追踪全球冲突热点、220+ 军事基地、核设施分布及 GPS 干扰区。
基础设施： 覆盖全球海底光缆、油气管道、主要港口及 AI 数据中心。
实时动态： 集成活体军机（ADS-B）、民用舰船（AIS）追踪及 NASA FIRMS 卫星火点监测。
AI 驱动的情报处理：
- 自动简报（World Brief）：调用 LLM（如 GPT-4, Claude 或本地 Ollama）对每日全球要闻进行结构化摘要。
- RAG 语义检索：内置 Headline Memory，支持对历史事件进行语义搜索，而非简单的关键词匹配。
- 不稳定指数（CII）：基于实时信号量化评估不同国家/地区的动荡风险。
交互式 3D 可视化：
- 基于 deck.gl 与 MapLibre GL JS 开发，支持丝滑的 3D 地球旋转与多层数据叠加，提供极佳的视觉感知力。
三大专业变体：
- World： 侧重地缘政治与军事安全。
- Tech： 侧重半导体供应链、AI 基础设施与科技趋势。
- Finance： 侧重全球 92 家交易所动态、央行政策及预测市场（如 Polymarket）。

使用方法指南

轻量化访问（PWA）：通过浏览器访问 https://worldmonitor.app ，可直接将其安装为 PWA 应用。其支持离线地图缓存，适合日常快速查阅。

World Monitor 核心入口：项目地址：https://github.com/koala73/worldmonitor在线体验（强烈建议立刻打开）： https://worldmonitor.app（世界版）， https://tech.worldmonitor.app （科技版）， https://finance.worldmonitor.app （金融版）

桌面端运行（Tauri）：下载适用于 Windows、macOS 或 Linux 的原生客户端。相比 Web 版，桌面端能更好地保护本地隐私，并支持系统级的实时通知推送。

界面实战操作指南

全方位监控：使用鼠标拖拽旋转 3D 地球，点击热点（如冲突区或舰艇图标）查看详细数据。
一键 AI 总结：在底部新闻面板中，点击单条新闻的 “Summarize” 按钮，AI 会快速给出核心解读。
快捷键助力：Cmd+K（或 Ctrl+K）可唤起全局搜索；面板支持自由拖拽和重组，适配超宽屏办公。
多语言支持：设置中可切换为简体/繁体中文，降低阅读障碍。
本地部署与隐私模式（Docker/Source）：
安装Ollama：登录Ollama 官网下载安装Ollama，建议下载一个推理能力较强且显存占用适中的模型（如 Llama 3.2 或 Qwen 2.5）。
World Monitor 端配置：在 World Monitor 中将 AI 引擎从默认的云端（如 OpenAI/Gemini）切换至本地 Ollama。World Monitor 通常通过 HTTP API 与 Ollama 通信。默认地址为：http://localhost:11434，即可实现情报的本地化分析，确保敏感搜索数据不上传至云端。

技术栈

前端: TypeScript + Vite + React
地图渲染: deck.gl (WebGL) + MapLibre GL JS
AI/ML: Groq (Llama 3.1) + OpenRouter + Transformers.js (浏览器端 NER/嵌入)
缓存: Redis (Upstash) + 三层缓存架构（内存 → Redis → 上游）
跨用户 AI 去重: 相同查询共享 LLM 结果，减少 API 调用

部署方式——零配置模式（推荐新手）

无需 API Key，基础功能正常运行。

自建部署

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git clone https://github.com/koala73/worldmonitor.git
cd worldmonitor
pnpm install
pnpm build
pnpm preview --host 0.0.0.0 --port 8888

可选配置 (.env.local)

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# AI/ML（可选）
VITE_GROQ_API_KEY=your_groq_key
VITE_OPENROUTER_API_KEY=your_openrouter_key

# 缓存（可选）
VITE_UPSTASH_REDIS_URL=your_redis_url
VITE_UPSTASH_REDIS_TOKEN=your_redis_token

优劣分析

优势（Value）：

效率革命： 极大降低了情报搜集的时间成本。原本需要数小时的跨平台监测，现在可在 10 分钟内通过仪表板完成。
门槛降低： 专业的 OSINT 工具以往多为付费或仅供机构使用，World Monitor 实现了专业能力的平民化。
高度可扩展： 作为开源项目，支持用户自定义 RSS 源与 API 接口，具有极强的生命力。

局限性（Limitations）：

移动端适配： 目前主打桌面端体验，屏幕尺寸小于 768px 时交互受限，不适合碎片化移动办公。
数据延迟： 依赖公开数据源（Open Source），部分极端敏感事件可能存在分钟级甚至小时级的滞后。
语言限制： 尽管 UI 支持中文，但部分深层专业图层的数据标签仍以英文为主。

使用建议

建立“早晚报”机制： 建议分析从业者利用其 AI Brief 功能，每天固定生成两份针对特定区域的简报，快速建立背景感知。
信号叠加分析： 当地图上某一区域同时出现“GPS 干扰”、“异常飞行轨迹”与“火点”时，应将其视为高等级预警信号。
结合本地 LLM： 建议使用 Llama 3 或类似参数量的模型进行推理，既能保证分析逻辑的严密性，又能规避在线 API 的额度限制。
资产监控： 投资者可利用 Finance 变体监控关键航运枢纽（如苏伊士运河）的船只密度，作为判断大宗商品走势的辅助指标。

代码解析

telegram-channels.json

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 },
 {
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 "label": "Lebanon Update",
 "topic": "breaking",
 "tier": 3,
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 "region": "middleeast",
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 }
 ],
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}

gamma-irradiators.json

The IAEA has recently published its updated Database on Industrial Irradiation Facilities (DIIF), featuring an interactive map with information on nearly 300 gamma irradiators and electron accelerators from around the world.

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{
 "source": "IAEA DIIF - Database on Industrial Irradiation Facilities",
 "tableauUrl": "https://public.tableau.com/app/profile/acceleratorknowledgeportal/viz/IrradiatorDatabase/Home",
 "extracted": "2026-01-09",
 "totalFacilities": 136,
 "note": "Gamma irradiator facilities worldwide. Coordinates extracted from Tableau Public visualization.",
 "facilities": [
 { "id": "gi-001", "city": "Vega Alta", "country": "Puerto Rico", "lat": 18.420295, "lon": -66.334995 },
 { "id": "gi-002", "city": "Northborough, MA", "country": "USA", "lat": 42.311091, "lon": -71.649221 },
 { "id": "gi-003", "city": "Chester, NY", "country": "USA", "lat": 41.323774, "lon": -74.289753 },
 { "id": "gi-136", "city": "Ibaraki", "country": "Japan", "lat": 5.677879, "lon": 140.48205 }
 ]
}

mirta-processed.json

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 "source": "MIRTA - Military Installations, Ranges and Training Areas",
 "url": "https://geospatial-usace.opendata.arcgis.com/maps/fc0f38c5a19a46dbacd92f2fb823ef8c",
 "fetchedAt": "2026-02-27T20:15:03.751Z",
 "totalInstallations": 832,
 "fromPoints": 737,
 "fromBoundariesOnly": 95
 },
 "installations": [
 {
 "name": "1LT John A Fera USARC",
 "branch": "Army Reserve",
 "status": "Active",
 "state": "Massachusetts",
 "lat": 42.589288,
 "lon": -70.943131,
 "kind": "Installation",
 "component": "Reserve",
 "jointBase": false
 },
 {
 "name": "Yukon Weapons Range",
 "branch": "Air Force",
 "status": "Active",
 "state": "Alaska",
 "lat": 64.768855128,
 "lon": -146.894347173,
 "kind": "Installation",
 "component": "Active",
 "jointBase": false
 },
 {
 "name": "Yuma Proving Ground",
 "branch": "Army",
 "status": "Active",
 "state": "Arizona",
 "lat": 33.1700688670001,
 "lon": -114.353450857,
 "kind": "Installation",
 "component": "Active",
 "jointBase": false
 }
 ]
}

.env.example

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# World Monitor — Environment Variables
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# Copy this file to .env.local and fill in the values you need.
# All keys are optional — the dashboard works without them,
# but the corresponding features will be disabled.
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# cp .env.example .env.local
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# ------ AI Summarization (Vercel) ------

# Groq API (primary — 14,400 req/day on free tier)
# Get yours at: https://console.groq.com/
GROQ_API_KEY=

# OpenRouter API (fallback — 50 req/day on free tier)
# Get yours at: https://openrouter.ai/
OPENROUTER_API_KEY=


# ------ Cross-User Cache (Vercel — Upstash Redis) ------

# Used to deduplicate AI calls and cache risk scores across visitors.
# Create a free Redis database at: https://upstash.com/
UPSTASH_REDIS_REST_URL=
UPSTASH_REDIS_REST_TOKEN=


# ------ Market Data (Vercel) ------

# Finnhub (primary stock quotes — free tier available)
# Register at: https://finnhub.io/
FINNHUB_API_KEY=


# ------ Energy Data (Vercel) ------

# U.S. Energy Information Administration (oil prices, production, inventory)
# Register at: https://www.eia.gov/opendata/
EIA_API_KEY=


# ------ Economic Data (Vercel) ------

# FRED (Federal Reserve Economic Data)
# Register at: https://fred.stlouisfed.org/docs/api/api_key.html
FRED_API_KEY=


# ------ Aviation Intelligence (Vercel) ------

# AviationStack (live flight data, airport flights, carrier ops)
# Register at: https://aviationstack.com/
AVIATIONSTACK_API=

# ICAO API (NOTAM airport closures — optional, MENA region)
# Register at: https://applications.icao.int/
ICAO_API_KEY=

# Travelpayouts (flight price search — optional, demo only)
# Register at: https://www.travelpayouts.com/
TRAVELPAYOUTS_API_TOKEN=


# ------ Aircraft Tracking (Vercel) ------

# Wingbits aircraft enrichment (owner, operator, type)
# Contact: https://wingbits.com/
WINGBITS_API_KEY=


# ------ Conflict & Protest Data (Vercel) ------

# ACLED (Armed Conflict Location & Event Data — free for researchers)
# Register at: https://acleddata.com/
ACLED_ACCESS_TOKEN=

# UCDP (Uppsala Conflict Data Program — access token required since 2025)
# Register at: https://ucdp.uu.se/apidocs/
UCDP_ACCESS_TOKEN=


# ------ Internet Outages (Vercel) ------

# Cloudflare Radar API (requires free Cloudflare account with Radar access)
CLOUDFLARE_API_TOKEN=


# ------ Satellite Fire Detection (Vercel) ------

# NASA FIRMS (Fire Information for Resource Management System)
# Register at: https://firms.modaps.eosdis.nasa.gov/
NASA_FIRMS_API_KEY=


# ------ Railway Relay (scripts/ais-relay.cjs) ------
# The relay server handles AIS vessel tracking + OpenSky aircraft data + RSS proxy.
# It can also run the Telegram OSINT poller (stateful MTProto) when configured.
# Deploy on Railway with: node scripts/ais-relay.cjs

# AISStream API key for live vessel positions
# Get yours at: https://aisstream.io/
AISSTREAM_API_KEY=

# OpenSky Network OAuth2 credentials (higher rate limits for cloud IPs)
# Register at: https://opensky-network.org/
OPENSKY_CLIENT_ID=
OPENSKY_CLIENT_SECRET=


# ------ Telegram OSINT (Railway relay) ------
# Telegram MTProto keys (free): https://my.telegram.org/apps
TELEGRAM_API_ID=
TELEGRAM_API_HASH=

# GramJS StringSession generated locally (see: scripts/telegram/session-auth.mjs)
TELEGRAM_SESSION=

# Which curated list bucket to ingest: full | tech | finance
TELEGRAM_CHANNEL_SET=full

# ------ Railway Relay Connection (Vercel → Railway) ------

# Server-side URL (https://) — used by Vercel edge functions to reach the relay
WS_RELAY_URL=

# Optional client-side URL (wss://) — local/dev fallback only
VITE_WS_RELAY_URL=

# Shared secret between Vercel and Railway relay.
# Must be set to the SAME value on both platforms in production.
RELAY_SHARED_SECRET=

# Header name used to send the relay secret (must match on both platforms)
RELAY_AUTH_HEADER=x-relay-key

# Emergency production override to allow unauthenticated relay traffic.
# Leave unset/false in production.
ALLOW_UNAUTHENTICATED_RELAY=false

# Rolling window size (seconds) used by relay /metrics endpoint.
RELAY_METRICS_WINDOW_SECONDS=60


# ------ Public Data Sources (no keys required) ------

# UNHCR (UN Refugee Agency) — public API, no auth (CC BY 4.0)
# Open-Meteo — public API, no auth (processes Copernicus ERA5)
# WorldPop — public API, no auth needed


# ------ Site Configuration ------

# Site variant: "full" (worldmonitor.app) or "tech" (tech.worldmonitor.app)
VITE_VARIANT=full

# API base URL for web redirect. When set, browser fetch calls to /api/*
# are redirected to this URL. Leave empty for same-domain API (local installs).
# Production: https://api.worldmonitor.app
VITE_WS_API_URL=

# Client-side Sentry DSN (optional). Leave empty to disable error reporting.
VITE_SENTRY_DSN=

# Map interaction mode:
# - "flat" keeps pitch/rotation disabled (2D interaction)
# - "3d" enables pitch/rotation interactions (default)
VITE_MAP_INTERACTION_MODE=3d

# Self-hosted map tiles (optional — PMTiles on Cloudflare R2 or any HTTP server)
# Leave empty to use free OpenFreeMap tiles. Set to your own PMTiles URL for self-hosted tiles.
# See: https://protomaps.com/docs/pmtiles for how to generate PMTiles files.
VITE_PMTILES_URL=
# Public CORS-enabled URL for the same PMTiles file (used by Tauri desktop app).
# If your VITE_PMTILES_URL is behind a reverse proxy without CORS, set this to the
# direct R2/S3 public URL. The desktop app uses this URL; the web app uses VITE_PMTILES_URL.
VITE_PMTILES_URL_PUBLIC=


# ------ Desktop Cloud Fallback (Vercel) ------

# Comma-separated list of valid API keys for desktop cloud fallback.
# Generate with: openssl rand -hex 24 | sed 's/^/wm_/'
WORLDMONITOR_VALID_KEYS=


# ------ Registration DB (Convex) ------

# Convex deployment URL for email registration storage.
# Set up at: https://dashboard.convex.dev/
CONVEX_URL=