TrendPulse

概述

TrendPulse 是一个智能的 GitHub 趋势分析工具，专注于追踪 AI 编程工具和智能体的最新动态。

它使用 AI 自动分析 GitHub 活动，提取重要的技术趋势和创新点，并以结构化的报告展示。

核心特性

🔍 智能采集: 使用 GitHub API 实时获取 PR、Issue、Release
🤖 AI 分析: 使用 glm-4.7 提取趋势信号和关键洞察
📊 每日报告: 自动生成结构化的 Markdown 和 JSON 趋势分析报告
🧠 Issue 洞察: 基于 Issue Agent 的结构化分析提取用户痛点，输出质量分与语义验收指标
🧭 历史感知摘要: 默认启用日报总结 Agent，结合全量历史日报重写当天摘要
🧭 项目发现: 自动发现候选项目并按质量分层推荐（discovery 报告）
📆 周报聚合: 聚合近 7 天日报生成 weekly 报告
🎯 多维分类: 工程实践、研究成果、生态动向等分类
🌐 自动发布: GitHub Pages 自动展示报告
⚡ TDD 开发: 测试驱动开发，代码质量有保障
🚀 并行处理: 数据采集和 AI 分析并行化，提升处理效率
📱 飞书通知: 支持飞书机器人推送趋势报告（可选）

报告分类

分类	说明	示例
🔧 工程信号	Claude 工具链、SDK、框架更新	新增 API、性能优化、Bug 修复
🔬 研究信号	论文、实验、技术探索	新模型、评估方法、基准测试

快速开始

前置要求

Python 3.13+
uv - 极速包管理器
智谱 AI API Key

安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/gqy20/TrendPluse.git
cd TrendPluse

# 安装依赖
uv sync --extra dev

# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，填入 ANTHROPIC_API_KEY

配置

创建 .env 文件：

# 必需配置
ANTHROPIC_API_KEY=your_zhipu_api_key_here
ANTHROPIC_BASE_URL=https://open.bigmodel.cn/api/anthropic

# 可选配置（提高 GitHub API 速率限制）
GITHUB_TOKEN=your_github_token_here

# 飞书通知（可选）
FEISHU_WEBHOOK_URL=your_feishu_webhook_url
FEISHU_SECRET=your_feishu_secret
FEISHU_AT_MOBILES=13800138000,13900139000

# 日报总结 Agent（默认启用）
ENABLE_DAILY_SUMMARY_AGENT=true
DAILY_SUMMARY_AGENT_MAX_TURNS=20
DAILY_SUMMARY_AGENT_MAX_BUDGET_USD=5.0
DAILY_SUMMARY_AGENT_RETRY_MAX_ATTEMPTS=2
DAILY_SUMMARY_AGENT_RETRY_WAIT_SECONDS=0.0

# Issue Agent（默认随 daily workflow 运行）
ENABLE_ISSUE_AGENT_ANALYSIS=true
ISSUE_AGENT_RETRY_MAX_ATTEMPTS=3
ISSUE_AGENT_RETRY_WAIT_SECONDS=1.0

获取 API Key

访问智谱 AI 开放平台
注册/登录账号
进入 API Keys 页面
创建新的 API Key

运行

# 运行每日趋势分析
uv run trendpluse-run

# 查看生成的报告
ls reports/daily reports/weekly
# reports/daily/report-2026-01-02.md
# reports/weekly/weekly-2026-W04.md

项目结构

src/trendpluse/
  cli/         # 命令入口与参数解析
  automation/  # 可复用批处理实现
  collectors/  # 数据采集与材料构建
  analyzers/   # LLM 分析、去重、聚合
  workflows/   # 日报/周报/issue/output 工作流
  models/      # 结构化模型
  discovery/   # 项目发现子系统
  notifiers/   # 飞书通知
  pipeline.py  # 总编排入口

常用命令

代码检查

# 代码检查
make check
# 或: uv run ruff check .

# 代码格式化
make format
# 或: uv run ruff format .

# 类型检查
make typecheck
# 或: uv run mypy src/trendpluse

# 运行所有检查
make all

测试

# 运行测试
make test
# 或: uv run pytest

# 运行测试并生成覆盖率报告
make test-cov
# 或: uv run pytest --cov=src/trendpluse --cov-report=html

# 关键异步/主流程回归
uv run pytest tests/unit/test_async_analyzers.py tests/unit/test_pipeline.py -q

运行主程序

# 运行每日趋势分析
make run
# 或: uv run trendpluse-run

# 运行周报聚合（仅 GitHub Actions 环境）
uv run trendpluse-run-weekly

# 运行项目发现
uv run trendpluse-discover-projects --days 30 --min-quality 60 --output-dir reports

# 生成报告索引
make gen-index
# 或: uv run trendpluse-generate-report-index

# 同步仓库列表到文档
make sync-repos
# 或: uv run trendpluse-sync-repos-to-docs

文档

# 构建文档
make docs
# 或: uv run python -m mkdocs build

# 预览文档（本地）
make docs-serve
# 或: uv run python -m mkdocs serve

GitHub Actions

项目配置了自动化工作流：

CI - 每次 PR/push 时运行测试和代码检查
每日分析 - 每天 UTC 0:10 自动生成趋势报告（北京时间 8:10）
每周报告 - 定时聚合日报生成周报
项目发现 - 定时发现候选项目并生成 discovery 报告
Issue 仓库分析 - 在 issue/comment 中通过 @claude 触发仓库分析
新增仓库请求 - 通过 workflow 自动处理仓库新增请求
文档部署 - 报告更新后自动部署到 GitHub Pages
飞书通知 - 可选的飞书机器人推送（日报/周报）

详见 .github/workflows/

能力索引

每日分析主入口：trendpluse-run
周报生成：trendpluse-run-weekly
项目发现：trendpluse-discover-projects
Issue Agent 分析：trendpluse-analyze-issues
报告索引生成：trendpluse-generate-report-index
仓库同步文档：trendpluse-sync-repos-to-docs
统计归一化工具：trendpluse-normalize-daily-stats

报告展示

每日生成的报告会自动发布到 GitHub Pages：

👉 查看在线报告

报告包含：

📊 当日趋势总览
🧭 基于全量历史日报的当日趋势位置判断
🔧 工程信号详情（折叠面板）
🔬 研究信号详情（折叠面板）
🚀 Release AI 总结
📈 活跃度统计
🔗 完整 JSON 数据（机器可读）

开发指南

日报总结 Agent

默认启用，前提是配置了 ANTHROPIC_API_KEY
使用 Claude Agent SDK 的 query() 单次任务模式
先读取历史日报索引，再由智能体自主决定需要回读哪些历史日报原文
输出采用 JSON Schema + Pydantic 双重校验
校验失败会按配置自动重试，多次失败后回退原摘要，不阻塞日报主流程

代码规范

语言：注释和文档使用中文
命名：函数和类使用英文
类型注解：必需
文档字符串：Google 风格中文文档
提交规范：feat/fix/docs/refactor/test/chore

TDD 开发流程

# 1. 编写测试
vim tests/unit/test_feature.py

# 2. 运行测试（失败）
uv run pytest tests/unit/test_feature.py

# 3. 实现功能
vim src/trendpluse/feature.py

# 4. 运行测试（通过）
uv run pytest tests/unit/test_feature.py

# 5. 代码检查
make check
make format

# 6. 提交
git add .
git commit -m "feat: add new feature"

支持的仓库

默认追踪以下仓库：

Anthropic 官方

核心产品

anthropics/claude-code - Claude Code 编程助手
anthropics/skills - Claude Agent 技能库
anthropics/claude-cookbooks - Claude 食谱示例
anthropics/claude-quickstarts - Claude 快速开始示例
anthropics/courses - Claude 课程
anthropics/prompt-eng-interactive-tutorial - Prompt 工程交互教程

SDK & Agent

anthropics/claude-agent-sdk-python - Claude Agent SDK (Python)
anthropics/claude-agent-sdk-typescript - Claude Agent SDK (TypeScript)
anthropics/claude-agent-sdk-demos - Claude Agent SDK 示例
anthropics/anthropic-sdk-python - Anthropic SDK (Python)
anthropics/anthropic-sdk-typescript - Anthropic SDK (TypeScript)
anthropics/anthropic-sdk-go - Anthropic SDK (Go)
anthropics/anthropic-sdk-java - Anthropic SDK (Java)

工具与集成

anthropics/claude-code-action - Claude Code GitHub Action
anthropics/claude-code-security-review - Claude Code 安全审查
anthropics/claude-plugins-official - Claude 官方插件
anthropics/devcontainer-features - DevContainer 特性

研究与评估

anthropics/evals - Anthropic 评估工具
anthropics/political-neutrality-eval - 政治中立性评估
anthropics/hh-rlhf - HH-RLHF 研究

AI 编程助手

cline/cline - Autonomous coding agent
paul-gauthier/aider - AI pair programming tool
continuedev/continue - AI code assistant
AndyMik90/Auto-Claude - 自主多会话 AI 编程
anomalyco/opencode - 开源 Claude Code 替代
openinterpreter/open-interpreter - 代码解释器
TabbyML/tabby - 自托管代码补全
zed-industries/zed - AI 原生编辑器

AI 工具

openai/openai-python - OpenAI Python SDK
openai/openai-quickstart-python - OpenAI Quickstart
danielmiessler/fabric - AI 工作流工具
ErikBjare/gptme - AI 终端助手

Agent 框架

langchain-ai/langchain - LangChain 框架
langchain-ai/langgraph - 图状态多代理系统
langgenius/dify - Dify LLM 应用开发平台
run-llama/llama_index - LlamaIndex 数据框架
microsoft/autogen - Microsoft AutoGen
microsoft/semantic-kernel - 企业级 SDK
TransformerOptimus/SuperAGI - SuperAGI 框架
Significant-Gravitas/AutoGPT - AutoGPT
OpenDevin/OpenDevin - OpenDevin
google-gemini/gemini-cli - Gemini CLI 工具
agentscope-ai/agentscope - AgentScope 框架
agno-agi/agno - 多代理框架

Agentic AI 核心框架

openai/swarm - OpenAI 多代理编排
openai/codex - 终端编程代理
crewAIInc/crewAI - 角色扮演多代理框架
huggingface/smolagents - 代码驱动代理
ruvnet/claude-flow - Claude Agent 平台
bytedance/deer-flow - 深度研究框架
langchain-ai/deepagents - 深度代理

推荐修改仓库根目录的 repos.json，或通过环境变量覆盖：

export GITHUB_REPOS="anthropics/claude-code,your-org/your-repo"

测试策略

顶层 tests/test_*.py 覆盖基础模块与包级行为
tests/unit/ 覆盖 collectors、analyzers、workflows、CLI 和配置
CLI 收口通过 test_cli_help_smoke.py 做冒烟保护
配置测试会显式清理环境变量，避免受本机或 CI 环境污染

故障排查

分析失败

问题: 运行 trendpluse-run 失败

解决方案:

# 检查环境变量
echo $ANTHROPIC_API_KEY
echo $ANTHROPIC_BASE_URL

# 查看详细日志
RUST_LOG=debug uv run trendpluse-run

没有生成报告

问题: reports/ 目录为空

可能原因:

当日没有符合条件的 PR
GitHub API 速率限制
网络连接问题

解决方案:

使用 GitHub Token 提高速率限制
检查网络连接
查看日志输出

GitHub Actions 失败

问题: Workflow 运行失败

解决方案:

# 查看 workflow 运行日志
gh run list
gh run view <run_id> --log-failed

# 检查 secrets 配置
gh secret list

飞书通知发送失败

问题: 报告生成成功但未收到飞书通知

可能原因:

FEISHU_WEBHOOK_URL 配置错误
FEISHU_SECRET 验证失败
网络连接问题

解决方案:

# 检查环境变量配置
echo $FEISHU_WEBHOOK_URL
echo $FEISHU_SECRET

# 手动发送通知测试
uv run trendpluse-send-feishu

# 查看飞书卡片内容
cat feishu_card.json

贡献指南

欢迎贡献！请遵循以下步骤：

Fork 本仓库
创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
提交更改 (git commit -m 'feat: add AmazingFeature')
推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
开启 Pull Request

许可证

MIT License

项目文档 | 在线报告 | GitHub 仓库

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 752 Commits
.claude		.claude
.github		.github
docs		docs
reports		reports
scripts		scripts
src/trendpluse		src/trendpluse
tests		tests
.env.example		.env.example
.gitignore		.gitignore
.pre-commit-config.yaml		.pre-commit-config.yaml
.python-version		.python-version
AGENTS.md		AGENTS.md
Makefile		Makefile
README.md		README.md
mkdocs.yml		mkdocs.yml
pyproject.toml		pyproject.toml
repos.json		repos.json

Folders and files

Latest commit

History

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核心特性

报告分类

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前置要求

安装

配置

获取 API Key

运行

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常用命令

代码检查

测试

运行主程序

文档

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TDD 开发流程

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SDK & Agent

工具与集成

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AI 编程助手

AI 工具

Agent 框架

Agentic AI 核心框架

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