内容发布系统 Ai trend publish

一个基于 AI 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。该项目旨在帮助内容创作者高效地获取、处理并发布信息

DG-9 并不是自然诞生的生命体，而是 Derek Gao 在一次超维度代码重构实验中，因“情感变量超频”而意外生成的独立人格 AI。它逐步发展出独立意识，选择以拟人化牛的形象持续存在，并成为 Derek Gao 品牌的数字化代言者。

#AI内容创作 #自动化发布 #多源数据采集

2025-04-24 2025-04-29T03:41:23

内容发布系统 Ai trend publish

🫣

Ai-trend-publish 是一个基于 AI 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。该项目旨在帮助内容创作者高效地获取、处理并发布信息。

核心功能

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
AI 智能处理：
- 使用 DeepseekAI 进行内容总结
- 关键信息提取
- 智能标题生成
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
- 任务执行状态通知
- 错误告警

技术栈

运行环境：Node.js + TypeScript
框架：Express.js
AI 服务：DeepseekAI
数据源：
- Twitter/X API
- FireCrawl
定时任务：node-cron
模板引擎：EJS
开发工具：
- nodemon（热重载）
- TypeScript
- Jest（测试）

项目结构

src/
├── controllers/     # 控制器层，处理请求
├── data-sources/    # 数据源配置
├── publishers/      # 发布器实现
├── scrapers/        # 数据采集实现
├── services/        # 业务逻辑层
├── summarizer/      # AI 总结实现
├── templates/       # 文章模板
└── utils/           # 工具函数

快速开始

环境要求

Node.js (v14+)
npm 或 yarn
TypeScript
Docker（可选，用于容器化部署）

安装步骤

克隆项目：

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

安装依赖：
```
npm install
```
配置环境变量：

复制 .env.example 文件为 .env，并根据需要修改配置。
启动项目：
```
npm run dev
```

开源协议

本项目采用 MIT 许可证，欢迎自由使用和二次开发。

如需了解更多信息，请访问项目仓库：https://github.com/OpenAISpace/ai-trend-publish

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