hackernews-intel

Hacker News 情报监控

监控 Hacker News 上的关键词。每次运行时，通过 HN Algolia API 获取新帖子，与本地 SQLite 缓存去重，并向 Slack 发送未见过的匹配项提醒。可手动运行，也可通过 cron 或 GitHub Actions 定时运行。

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第 1 步：检查设置

1a. 验证所需的环境变量

检查是否已设置以下变量：

• HN_KEYWORDS（必需）：要监控的关键词列表，以逗号分隔
• SLACK_WEBHOOK（必需）：用于发送提醒的 Slack Incoming Webhook URL

如果缺少其中任何一项，请停止并告知用户：

• HN_KEYWORDS：要监控的主题列表，以逗号分隔。例如：claude code,LLM agents,deno runtime
• SLACK_WEBHOOK：在 https://api.slack.com/apps 创建 Incoming Webhook。选择工作区，启用 Incoming Webhooks，然后复制 URL。

1b. 验证脚本依赖项

ls /Users/ksd/Desktop/Varnan_skills/hackernews-intel/node_modules/better-sqlite3 2>/dev/null

如果缺少依赖项：

cd /Users/ksd/Desktop/Varnan_skills/hackernews-intel && npm install

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第 2 步：运行监控器

cd /Users/ksd/Desktop/Varnan_skills/hackernews-intel && node scripts/monitor-hn.js

参数：

• --dry-run：将匹配结果打印到标准输出，不发送任何 Slack 提醒。提交前可用此参数预览将要发送的提醒。
• --days=N：首次运行时，回溯 N 天（默认值：1）。仅当 SQLite 缓存为空时生效。
• --reset：清除缓存并重新开始。关键词列表有较大变动时使用。

脚本的操作：

1. 从环境变量读取 HN_KEYWORDS，按逗号拆分并去除空白
2. 在 HN_DB_PATH 指定的路径打开（或创建）SQLite 数据库（默认：./hn-intel.db）
3. 对每个关键词，调用 https://hn.algolia.com/api/v1/search_by_date，并使用 numericFilters=created_at_i>lastSeen
4. 对每个结果，检查 objectID 是否已存在于 seen_posts 中——如果存在则跳过
5. 如果设置了 HN_MIN_POINTS，则跳过低于该阈值的帖子
6. 对于新的匹配帖子，发送 Slack 提醒，并将 objectID 插入缓存
7. 使用本次运行摘要更新 poll_log
8. 将摘要打印到标准输出

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第 3 步：查看结果

脚本运行后，读取其标准输出。输出将报告：

Run complete.
  Keywords checked: N
  Posts found: N
  Posts alerted: N
  Posts skipped (already seen): N
  Errors: N

如果 Posts found: 0，但你预期会有结果，请检查：

• 关键词是否足够具体？如果 HN Algolia 返回结果过多且时间窗口较窄，过于宽泛的词（例如 “AI”）可能返回 0 条结果
• 首次运行时的 --days 时间窗口是否足够长？尝试使用 --days=7
• DB 缓存是否过滤过严？尝试使用 --reset 清除缓存并重新运行

如果 Posts alerted: 0，但 Posts found: N，说明去重功能正常——这些帖子已在之前的运行中被发现。

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第 4 步：安排监控任务

选项 A：cron（macOS/Linux）

将以下内容添加到 crontab，每 4 小时运行一次：

crontab -e

添加此行（请根据安装位置调整路径）：

0 */4 * * * cd /Users/ksd/Desktop/Varnan_skills/hackernews-intel && node scripts/monitor-hn.js >> /tmp/hn-intel.log 2>&1

选项 B：GitHub Actions（推荐用于团队）

在任意仓库中创建 .github/workflows/hn-intel.yml：

name: HN Intel Monitor
on:
  schedule:
    - cron: '0 */4 * * *'
  workflow_dispatch:

jobs:
  monitor:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: actions/setup-node@v4
        with:
          node-version: '20'
      - name: Install dependencies
        run: npm install
        working-directory: hackernews-intel
      - name: Run monitor
        run: node scripts/monitor-hn.js
        working-directory: hackernews-intel
        env:
          HN_KEYWORDS: ${{ secrets.HN_KEYWORDS }}
          SLACK_WEBHOOK: ${{ secrets.SLACK_WEBHOOK }}
          HN_MIN_POINTS: ${{ secrets.HN_MIN_POINTS }}

将 HN_KEYWORDS、SLACK_WEBHOOK，以及可选的 HN_MIN_POINTS 添加为仓库机密。

注意：GitHub Actions 不会在运行之间保留文件，因此 SQLite 缓存会在每次运行时重置。这意味着每次运行都会再次找到默认 1 天回溯窗口内的所有帖子。若要在 GitHub Actions 上实现持久去重，请将 DB 存储在持久化位置（S3、工件缓存或专用分支）。

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第 5 步：调整关键词和阈值

添加或更改关键词： 在 .env 或环境中更新 HN_KEYWORDS。无需重启——脚本每次运行时都会重新读取该变量。

设置最低分数阈值： 设置 HN_MIN_POINTS=10，仅对分数达到 10 分或以上的帖子发送提醒。对于宽泛关键词，这有助于减少噪声。

包含评论（不仅是文章）： 设置 HN_INCLUDE_COMMENTS=true，同时监控提及关键词的评论。默认关闭——评论会显著增加结果数量。

重置缓存： 运行 node scripts/monitor-hn.js --reset，清除 seen_posts 和 poll_log。下次运行时，会根据回溯窗口重新获取内容。

测试新关键词： 运行 node scripts/monitor-hn.js --dry-run --days=7，查看过去 7 天内匹配的帖子，不向任何人发送提醒。