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標籤: 輿情監控

  • TrendRadar：一句話問清今天網路在吵什麼

    TrendRadar：一句話問清今天網路在吵什麼

    📌 本文重點

    • TrendRadar 幫你每天自動整理「值得在意的事」
    • 透過多平台聚合 + AI 翻譯與情感分析過濾雜訊
    • 可與 ChatGPT/Claude 分工整合，從監控到決策一條龍
    • 開源專案，支援 Docker 快速自架部署

    每天打開社群、新聞、論壇一堆訊息轟炸，TrendRadar 的用途只有一個：幫你先把「今天值得在意的事」整理好，讓你用一句話就能問清楚今天網路在吵什麼。

    專案連結：https://github.com/sansan0/TrendRadar

    核心功能：把資訊過濾、翻譯、分析到位

    1. 多平台聚合：RSS + 關鍵字一次收攏

    TrendRadar 的第一步，就是幫你「收集」：

    • 支援 RSS 訂閱：新聞網站、部落格、論壇，只要有 RSS 都能加
    • 支援多平台來源：可以接常見內容源（Twitter/X、Telegram 頻道、各類資訊流等，具體依你配置的 RSS 和接口而定）
    • 關鍵字篩選：只保留跟你在意的議題相關的內容

    你可以這樣實際操作：

    1. 列出你真的在乎的 3–5 個主題：
    2. 例：品牌名稱、競品名稱、關鍵技術（LLM、RAG）、產業關鍵詞（電商、SaaS、生成式 AI）
    3. 找到對應的 RSS 或資訊源：
    4. 媒體：TechCrunch、36kr、Inside、數位時代等
    5. 技術：Hacker News、Product Hunt、GitHub Trending
    6. 在 TrendRadar 的設定檔中，把 RSS URL 和關鍵字寫進去（下文有具體步驟）。

    💡 關鍵： 先選好 3–5 個核心主題，再讓系統自動過濾，能最大幅度減少你每天要處理的雜訊量。

    效果：每天系統自動幫你從海量資訊中，先過一輪「話題相關性」的篩選，你只看自己訂的幾條線。

    2. AI 翻譯 + 情感分析：跨語言、看氣氛

    TrendRadar 不是只推原文連結，而是會先用內建的 AI 分析：

    • 自動翻譯：把英文、日文等新聞翻成中文摘要
    • 情感分析：判斷內容情緒（正面 / 負面 / 中性）
    • 概要整理：用幾句話抓出重點

    具體可以怎麼用：

    • 品牌輿情：
    • 快速看今天關於你品牌的討論是偏正面還是負面
    • 先看 AI 摘要，再決定要不要點進原文細讀
    • 技術動態：
    • GitHub Trending 上出現的新專案，先用中文看懂做什麼
    • 挑出「跟你技術棧有關」且熱度在上升的專案

    實際行動：

    1. 在 TrendRadar 設定好要做情感分析的關鍵字（例如你的品牌名、產品名）。
    2. 啟用 AI 翻譯與摘要（專案中已預設支持，依 README 配好 API Key 或本地模型）。
    3. 每天在通訊工具裡看一眼「今日摘要」，不用再一篇篇翻。

    3. 多通訊工具推送 + MCP：變成你自己的「輿情機器人」

    TrendRadar 支援把整理過的結果，推送到你已經在用的工具：

    • 微信
    • 飛書
    • 釘釋
    • Telegram
    • Slack
    • Email / ntfy / Bark 等

    你可以把它當成一個「只會講重點的資訊機器人」，每天固定時間或有關鍵事件時推播給你。

    更關鍵的是：TrendRadar 支援 MCP（Model Context Protocol），可以讓它和你現有的 AI 助手（例如 ChatGPT、Claude）整合：

    • TrendRadar 負責：收集、過濾、打標（情感、主題）
    • ChatGPT/Claude 負責：深度分析、寫彙整報告、產生回應草稿

    實際可做的 workflow：

    1. TrendRadar 把今天跟品牌相關的負面事件整理成一份 JSON / 簡報式摘要。
    2. 在支援 MCP 的 AI 助手中，呼叫 TrendRadar 工具：「請分析今天的負面輿情，幫我寫一份回應策略與 Q&A 草稿」。
    3. 得到可以直接丟給 PR 團隊修改的版本。

    💡 關鍵： 讓 TrendRadar 負責「聽與記錄」，AI 助手負責「想與表達」，能把你每天需要親自處理的工作壓到最低。

    適合誰用？三個具體場景

    1. 品牌輿情追蹤：先知道「今天有沒有燒起來」

    角色：行銷、公關、品牌經理。

    設定方式：

    • 關鍵字：品牌名、CEO 名字、產品名、常見錯別字
    • 來源：
    • 新聞 RSS（產業媒體 + 大眾媒體）
    • 論壇 / 社群聚合 RSS（若有）
    • 推送頻率：
    • 每天早上 9 點彙總
    • 一有高負面情感的內容就即時推送

    日常用法：

    • 在 Slack/微信 建一個 #brand-alert 群組，只放 TrendRadar。
    • 每天固定看一眼，看今天有沒有需要回應的聲音。
    • 把其中幾則交給 ChatGPT：
    • 「請用溫和但不卑不亢的語氣，回覆這篇負面評論，給出三種版本。」

    2. 競品 / 技術趨勢監控：避開資訊焦慮，只看真正相關的

    角色：產品經理、技術主管、創業者。

    設定方式：

    • 關鍵字：
    • 競品名稱 + 公司名
    • 技術關鍵字（如 RAG、vector DB、serverless LLM）
    • 來源：
    • GitHub Trending（配合關鍵字過濾）
    • Product Hunt / Hacker News
    • 主要技術媒體 RSS

    日常用法：

    • 每天收到一份「競品 / 新技術」摘要：
    • 新發佈的功能 / 產品
    • 高熱度技術文章 / 專案
    • 再把摘要丟給 Claude：
    • 「整理成 5 點，說明這些變化對我們產品路線的影響，按緊急程度排序。」

    3. 內容創作者：每日素材雷達

    角色：寫 newsletter、拍 YouTube、寫部落格或社群的人。

    設定方式：

    • 關鍵字：
    • 你頻道聚焦的主題（AI 工具、遠端工作、投資、行銷等）
    • 來源：
    • 國外媒體 RSS
    • Twitter/X 清單轉 RSS（或間接服務）
    • 技術 / 產業部落格

    日常用法：

    • 每天早上收一份「今日 10 則值得寫的素材」，每則附：
    • 中文重點摘要
    • 推估情緒（這件事觀眾會興奮、焦慮、好奇？）
    • 把其中 1–2 則交給 ChatGPT：
    • 「幫我把這則趨勢寫成 5 條適合 IG / 小紅書的貼文金句。」

    TrendRadar + ChatGPT/Claude：兩工具分工實戰

    名稱 核心功能 免費方案 適合誰
    TrendRadar 多平台聚合、輿情監控、AI 摘要 開源，自架即免費 要持續監控品牌、競品、技術的人
    ChatGPT / Claude 深度分析、寫作、策略思考 有免費/試用方案 要把資訊變成企劃、回應、內容的人

    建議分工：

    • TrendRadar：
    • 24 小時自動收集與過濾
    • 做第一層翻譯、情感分析、摘要
    • ChatGPT/Claude：
    • 根據 TrendRadar 產出的內容，做二次加工
    • 產生 PR 草稿、簡報大綱、內容腳本

    操作示例：

    1. 在 Slack 接收 TrendRadar 的每日報告。
    2. 把報告內容複製到 ChatGPT：
    3. 指令範例：「請依照這份 TrendRadar 摘要，幫我生成一頁簡報的大綱，分成『今天發生什麼』『為何重要』『我們該怎麼做』。」

    怎麼開始：用 Docker 快速拉起 TrendRadar

    TrendRadar 是開源專案，支援 Docker 部署，你可以在本機或雲端（例如自家伺服器、雲主機）跑起來。

    1. 基本前置：準備環境

    必備條件：

    • 已安裝 Docker（和 docker-compose，如果專案使用）
    • 一台可以長時間運作的機器（本機、NAS 或雲主機都可）

    實際行動：

    • 安裝 Docker：
    • macOS / Windows：安裝 Docker Desktop
    • Linux：依發行版安裝（Ubuntu 可用 apt install docker.io 等）

    2. 拉取專案並啟動服務

    以下為通用步驟，具體以官方 README 為準（https://github.com/sansan0/TrendRadar）：

    # 1. 取得程式碼
git clone https://github.com/sansan0/TrendRadar.git
cd TrendRadar

# 2. 建立環境設定（通常會有 .env.example 或 config 檔）
cp .env.example .env
# 編輯 .env，填入必要的 API Key（如翻譯 / LLM 模型）

# 3. 使用 Docker 啟動
docker compose up -d

    啟動後，可以依 README 提供的網址（通常是 http://localhost:xxxx）打開管理介面或 API。

    💡 關鍵： 利用 Docker 一次配置好環境，之後只需重啟服務即可持續運作與更新。

    3. 設定第一組關鍵字與訂閱來源

    實際配置方式會依專案版本稍有差異，大致流程如下：

    1. 打開 TrendRadar 設定頁或編輯配置檔（例如 config.yaml）：
    2. 新增一個「監控主題」（如 brand_watch、ai_trend）。
    3. 在主題下設定：
      • keywords: 你要追的關鍵字列表
      • sources: RSS 或其他來源 URL 列表
    4. 設定推送渠道：
    5. 在設定檔中填入 Slack Webhook URL、Telegram bot token 或微信/飛書機器人配置。
    6. 指定這個主題要推送到哪個渠道、頻率（例如每 6 小時一次）。
    7. 重新啟動或重新載入配置：
    docker compose restart

    檢查：等 10–30 分鐘，看通訊工具裡是否開始收到 TrendRadar 的摘要訊息。

    用一句話開始：把 TrendRadar 當成你的「每日第一問」

    當 TrendRadar 跑起來之後，你可以把每天的第一件事，改成問 AI：

    「根據 TrendRadar 的資料，今天跟我品牌 / 產業最有關的三件事是什麼？幫我說給非技術同事聽。」

    TrendRadar 負責幫你把訊息世界「縮小成可理解的摘要」，再交給 ChatGPT 或 Claude 做深度分析，你只要把最後的洞察做決策、做內容，就能在資訊過載的世界裡，保留大腦給真正重要的事情。

    🚀 你現在可以做的事

    • 開啟 TrendRadar 專案頁：https://github.com/sansan0/TrendRadar，照 README 在本機用 Docker 跑起來
    • 列出你最在意的 3–5 個主題，設定第一組 keywords 和 RSS sources 做實驗
    • 在常用通訊工具（Slack、微信等）建立一個專用頻道，把 TrendRadar 摘要接進來，明天早上開始用它看「今天在吵什麼」