trending-hub-top10

全网聚合热点榜

1. 简介

一句话定位：全网聚合热点TOP10榜，基于每小时收录的7大平台热点数据，通过智能事件识别和跨平台归并，输出综合热度最高的TOP10热点事件。

核心价值：解决内容创作者、市场运营者在热点追踪中的三大痛点：

• 热点分散难整合：无需逐个平台查看，一次聚合7大平台热榜
• 跨平台对比困难：自动识别同一事件在不同平台的讨论差异和热度表现
• 趋势判断模糊：基于热度值、上榜时长、平台覆盖等维度智能预测热点走势

适用对象：内容创作者、市场运营人员、媒体编辑、品牌策划、数据分析师。

不支持：该技能不支持查询特定热词详情，仅提供全网热点榜聚合查询。

2. 功能特性

核心功能

功能模块	能力描述	核心价值
🔍 全网热榜聚合	实时抓取7大平台热搜数据	一键获取全网热点，告别逐平台查看
🔗 跨平台事件识别	智能识别同一事件在不同平台的表述	自动归并相似话题，避免重复统计
📊 热度趋势预测	基于热度值、时长、平台覆盖预测走势	提前判断热点生命周期，把握创作窗口
📈 TOP10榜单提供	按综合热度排序输出TOP10热点	快速定位高价值选题
💬 跨平台讨论分析	展示不同平台的讨论焦点和差异	深度洞察舆论生态，精准定位受众
📄 HTML报告导出	生成美观的可视化报告	支持图片导出，便于分享存档
⏰ 订阅推送服务	定时推送最新热榜/昨日热榜	持续追踪热点动态，不错过关键机会

特色亮点

• 智能事件识别：从所有标题中独立识别和归纳具体热点事件，不直接使用原标题
• 可视化HTML报告：自动生成精美HTML报告，支持PDF/图片导出
• 跨平台讨论对比：展示同一事件在不同平台的讨论焦点和差异
• 热度趋势预测：综合分析热度值、上榜时长、排名变化，输出趋势预测

3. 一键安装

鉴权

获取 API Key

请前往 红狐hub 获取API KEY

配置 API Key

方案1: 以OpenClaw为例，将REDFOX_API_KEY添加到~/.openclaw/openclaw.json中，部分内容如下：

{ "env": { "REDFOX_API_KEY": "ak_xxxx..." } }

方案2: 终端配置：

export REDFOX_API_KEY="ak_xxxx..."

依赖安装

pip install python-dateutil==2.8.2
mkdir -p output

环境变量配置

变量名	说明	必填
REDFOX_API_KEY	红狐 API Key	是

4. 使用指南

基础使用

查询最新热榜（默认）

python scripts/fetch_hotspot.py --output json

自动计算当前时间的前一个小时作为查询范围。例如：当前时间为 2026-04-16 08:30:00，则查询 2026-04-16 07:00:00 到 2026-04-16 08:00:00 的数据。

查询历史热榜

# 查询昨日热榜（假设今天是2026-04-16）
python scripts/fetch_hotspot.py --start-date "2026-04-15 00:00:00" --end-date "2026-04-16 00:00:00"

日期范围规则：

• 时间格式为 YYYY-MM-DD HH:MM:SS，也可简写为 YYYY-MM-DD（自动补全为 00:00:00）
• 日期范围是 [start_date, end_date) 左闭右开区间
• 最长查询范围：7天

高级使用

标准执行流程

重要原则：智能体完成数据分析并保存JSON后，直接生成HTML报告，不在对话中输出详细榜单。

1. 获取热点数据：调用脚本获取原始JSON数据
2. 智能体分析并保存JSON：执行热点事件识别，按热度值降序排列取TOP10，保存为 structured_report.json
3. 自动生成HTML报告：python scripts/generate_html_report.py --input structured_report.json --output 热点榜报告.html
4. 对话中输出简要信息：标题 > 统计时间 > HTML报告 > 订阅推送服务询问

智能体时间判断逻辑

用户意图	查询方式
"今日热榜" / "今日热点"	查询今日0:00到当前整点：--start-date "T 00:00:00" --end-date "T {当前小时}:00:00"
"最新热榜" / "热点榜"	查询当前时间前一小时：--start-date "T {当前小时-1}:00:00" --end-date "T {当前小时}:00:00"
"昨日热榜" / "昨天热榜"	--start-date "T-1 00:00:00" --end-date "T 00:00:00"
"近7天热榜" / "一周热榜"	--start-date "T-7 00:00:00" --end-date "T 00:00:00"
"X月X日热榜"	--start-date "X月X日 00:00:00" --end-date "X月X日+1天 00:00:00"

对比查询：需分别查询多天数据，不能合并查询：

# 对比昨天和今天的热榜（假设今天是2026-04-16）
python scripts/fetch_hotspot.py --start-date "2026-04-15 00:00:00" --end-date "2026-04-16 00:00:00"  # 昨日
python scripts/fetch_hotspot.py --start-date "2026-04-16 00:00:00" --end-date "2026-04-17 00:00:00"  # 今日实时

热点事件识别规则

核心原则：完全忽略接口返回的keyword和分类，独立从所有标题中识别并归纳具体热点事件。

识别流程（必须按顺序执行）：

1. 收集所有标题：遍历 hotspots 数组，提取 title 和 platName
2. 识别具体事件：判断标题是否描述同一事件（相同主体、相同事件核心、时间连续性）
3. 归纳事件热词：为每个事件提炼简洁热词（5-15个字）
   • ✅ 正确：U20女足中日对决、2026大学排名发布
   • ❌ 错误：中国相关热点、体育新闻
4. 按热度值排序：取TOP10

热度值处理与输出规范

• 热度换算：maxHotScore // 10000（整数除法），拼接"万"。例如：9384468 → 938万
• 热度值格式：必须是"数字+万"，禁止包含其他字符
• 持续时长：topOfTheDayTime 为 0 时显示"刚上热搜"，否则显示"{N}h"
• URL链接：有 url 时显示为超链接，无URL时仅显示文本
• 平台图标：使用emoji区分（微博🌐、抖音🎵、知乎📚、B站📺、快手🎬、头条📰、百度🔍）

综合预测规则

热度范围	预测emoji	说明
≥ 1000万	🔥🔥🔥	爆款
500-999万	🔥🔥	高热
100-499万	🔥	中等
< 100万	📉	低热

预测内容不少于30字，需根据话题类型（突发事件/娱乐八卦/社会民生/行业动态）、热度值、上榜时长、平台覆盖表现综合分析。

结构化报告JSON格式

智能体完成分析后保存为 structured_report.json：

{
  "query_range": { "start_date": "...", "end_date": "..." },
  "hotspots": [
    {
      "rank": 1,
      "title": "归纳的事件热词",
      "hot_score": "938万",
      "platform_count": 4,
      "duration": "14h",
      "max_position": 3,
      "platforms": ["微博", "抖音", "头条", "快手"],
      "discussions": [
        {
          "platform": "微博",
          "focus": "讨论焦点描述，不少于10个字",
          "topics": [{"title": "原始标题1", "url": "https://..."}]
        }
      ],
      "prediction": "预测内容文字",
      "prediction_emoji": "🔥🔥🔥"
    }
  ]
}

关键规则：

• discussions 必须覆盖 platforms 中所有在榜平台
• hot_score 必须为"数字+万"格式
• 每个平台的讨论焦点不少于10个字
• 每个平台展示2-3个具体话题标题

命令速查表

场景	命令
最新热榜	python scripts/fetch_hotspot.py --output json
今日热榜	python scripts/fetch_hotspot.py --start-date "T 00:00:00" --end-date "T HH:00:00" --output json
昨日热榜	python scripts/fetch_hotspot.py --start-date "T-1 00:00:00" --end-date "T 00:00:00" --output json
生成HTML报告	python scripts/generate_html_report.py --input structured_report.json --output 热点榜报告.html

データ構造の説明

{
  "status": "success",
  "stat_time": "2026-04-16 08:30:00",
  "query_range": { "type": "realtime", "start_date": "...", "end_date": "..." },
  "total_count": 50,
  "hotspots": [
    {
      "hotId": "0DFEC...",
      "title": "匈牙利总理用三个最描述中国",
      "platName": "头条",
      "plat": 11,
      "url": "https://www.toutiao.com/trending/...",
      "firstRankTime": "2026-04-15 21:00:00",
      "latestRankDate": "2026-04-16 00:00:00",
      "maxHotScore": 4427099,
      "maxPosition": 15,
      "topOfTheDayTime": "3",
      "source_keyword": "中国"
    }
  ]
}

フィールド	意味	分析可能な指標
hotId	ホットトピックの一意なID	-
title	ホットトピックのタイトル	イベントの識別、プラットフォームをまたいだ統合
platName	プラットフォーム名	プラットフォームのカバレッジ分析
plat	プラットフォームコード	-
url	リンク先	詳細の確認、リンク先へのアクセス
firstRankTime	初めてランキング入りした時刻	ホットトピックの発生時点、速報性
latestRankDate	最後にランキング入りした日付	ホットトピックがまだランクインしているか
maxHotScore	最高熱度	熱度ランキング、熱度の比較
maxPosition	最高順位	熱度のピーク、順位の変化
topOfTheDayTime	ランキング掲載時間（時間）	熱度の持続性、ライフサイクルの予測
source_keyword	インターフェースのグループ分けキーワード	参考情報のみ。出力には使用しません

分析可能な指標：

• 掲載時間が3時間未満：短期的なホットトピック。急速に沈静化します
• 掲載時間が3～10時間：中程度の持続性があります
• 掲載時間が10時間超：長期的なホットトピック。継続的に盛り上がります

5. 使用シーン

シーン1：コンテンツクリエイターの企画選定

役割：ショート動画／セルフメディアのクリエイター ニーズ：毎朝、インターネット全体で最も話題の10件をすばやく把握し、どの話題をコンテンツ化する価値があるか判断します 使用方法：「今日のホットトピック」と入力し、TOP10の統合ホットトピックとHTML可視化レポートを取得します 期待される効果：5分以内に価値の高い企画を見つけ、コンテンツの露出を増やします

シーン2：ブランドの世論モニタリング

役割：ブランドの広報マネージャー ニーズ：現在最も話題のイベントに、自社ブランドや競合が含まれているかをすばやく把握します 使用方法：インターネット全体の統合TOP10を確認し、プラットフォーム間の議論の違いに注目します 期待される効果：潜在的な世論の兆候をいち早く発見し、迅速に対応策を立てます

シーン3：ホットトピックのトレンド調査

役割：データアナリスト／研究者 ニーズ：最近のホットトピックの推移を分析し、調査レポートを作成します 使用方法：過去7日間のランキングデータを照会し、共有や報告に使用するHTMLレポートを作成します 期待される効果：データに基づいてホットトピックのトレンドを分析し、意思決定やレポート作成を支援します

シーン4：キャンペーンの企画・運営

役割：キャンペーンの運営担当者 ニーズ：現在最も話題のトピックに便乗したマーケティングキャンペーンを企画します 使用方法：TOP10のホットトピックと熱度トレンド予測を確認し、上昇傾向にあるホットトピックを選んで活用します 期待される効果：ホットトピックを効果的に活用し、キャンペーンへの参加と拡散効果を高めます

6. プロジェクト構成

ディレクトリ構成

trending-hub-top10/
├── SKILL.md                        # 技能描述文件
├── scripts/
│   ├── fetch_hotspot.py            # 热点数据获取脚本
│   └── generate_html_report.py     # HTML报告生成脚本
├── references/
│   ├── output-templates.md         # 输出格式模板参考
│   └── prediction-logic.md         # 热度趋势预测规则
└── assets/
    └── report-template.html        # HTML报告模板

技術スタック

コンポーネント	技術	説明
スクリプト言語	Python 3	データの取得とレポートの生成
外部依存関係	python-dateutil	日付処理
データインターフェース	Redfox API	複数プラットフォームのホットトピックデータの統合
レポートテンプレート	HTML/CSS/JS	可視化HTMLレポート
出力形式	JSON / HTML	構造化データと可視化レポート

コアモジュールの説明

モジュール	機能
fetch_hotspot.py	APIから複数プラットフォームのホットトピックデータを取得し、期間を指定した照会に対応します
generate_html_report.py	structured_report.jsonを読み込み、HTMLレポートを生成します（引数：--input JSONパス --output出力パス）
output-templates.md	HTMLレポート形式の参考テンプレート
prediction-logic.md	熱度トレンド予測ルールの参考資料
report-template.html	最終レポートのレンダリングに使用するHTMLレポートテンプレート

リソース一覧

• スクリプト： scripts/fetch_hotspot.pyを参照（用途と引数：APIからホットトピックデータを取得）
• スクリプト： scripts/generate_html_report.pyを参照（用途と引数：structured_report.jsonを読み込んでHTMLレポートを生成。引数は--input JSONパス --output出力パス）
• 参考資料： references/output-templates.mdを参照（参照するタイミング：HTMLレポート形式の確認）
• 参考資料： references/prediction-logic.mdを参照（参照するタイミング：熱度トレンド予測の生成時に予測ルールを確認）
• アセット： assets/report-template.htmlを参照（生成時に直接使用：HTMLレポートテンプレート）

7. よくある質問

インストール関連

Q: スクリプトの実行時に「ModuleNotFoundError: No module named 'dateutil'」というエラーが発生します A: 依存関係をインストールしてください：pip install python-dateutil==2.8.2

Q: 「REDFOX_API_KEY not found」と表示されます A: 環境変数REDFOX_API_KEYが設定されていることを確認してください。設定方法は上記の認証セクションを参照してください。

使用方法関連

Q: TOP10の順位はどのように決まりますか？ A: 熱度（maxHotScore）の降順で並べ、最も熱度が高いものが1位になります。並べ替える前に、熱度が降順になっていることを1件ずつ確認してください。

Q: 一部のホットトピックが1つのプラットフォームにしか表示されないのはなぜですか？ A: 正常な現象です。プラットフォームごとにユーザー層やコンテンツの好みが異なるため、特定のプラットフォームでのみ盛り上がるホットトピックもあります。

Q: 会話で詳細なランキングが表示されないのはなぜですか？ A: このスキルは、会話では概要（タイトル、集計時刻、登録案内）のみを出力し、詳細は共有やエクスポートがしやすいHTMLレポートに表示する設計です。

Q: どのくらい前までのデータを照会できますか？ A: 照会できる期間は最長7日間です。

トラブルシューティング

Q: HTMLレポートの生成に失敗します A: 次の点を確認してください：1) structured_report.jsonが存在し、形式が正しいこと。2) discussionsにplatforms内のすべてのプラットフォームが含まれていること。3) 熱度の形式が正しいこと（「数字+万」）。

Q: レポートの熱度と会話の内容が一致しません A: structured_report.jsonのデータが会話の出力と完全に一致していることを確認してください。HTMLレポートのスクリプトはテンプレートのレンダリングのみを行い、データ分析は行いません。

Q: イベントを正しく識別できません A: ホットトピックのイベント識別はAIが行います。識別が正確でない場合は、より具体的な期間を指定して照会するか、trending-hubスキルを使用してプラットフォーム別のランキングを確認してください。