TrendPublish：基于 Deno 的 AI 趋势发现与内容发布系统

在信息爆炸的时代，如何高效追踪行业新动向并快速生成优质内容，是每个内容创作团队的重要课题。TrendPublish 正是为此而生的系统：它整合多源数据采集、AI 智能处理及自动发布能力，专注于帮助微信公众号运营者（如“AISPACE 科技空间”）实现高效运营。

以下内容将以通俗易懂的方式，深入剖析系统技术细节与使用流程，适合本科及以上学历的技术人员阅读与实践。

🔍 目录

1. 项目概览
2. 技术架构与关键组件
3. 环境准备与系统安装
4. 多源数据采集机制
5. AI 智能处理流程
6. 自动发布机制与通知系统
7. 模板机制及扩展能力
8. 部署方式对比（原生 vs Docker vs CI/CD）
9. 进阶开发与定制指南
10. 实践建议与未来展望

1. 项目概览

TrendPublish 是一款开源项目，用 Deno + TypeScript 编写，具备以下核心能力：

• 多源数据抓取：包括 Twitter/X、网站内容（借助 FireCrawl）等；
• AI 智能处理：深度整合 DeepseekAI、千问、讯飞、Jina AI 等模型，完成摘要生成、关键信息提取、标题智能生成、文本 embedding 排序等任务；
• 自动发布：支持微信公众号文章定时发布，并可自定义模板；
• 通知集成：支持 Bark、钉钉、飞书多渠道通知，及时反馈任务进展与错误信息；
• 平台灵活性：支持 Windows、Mac（Intel/M 系）、Linux 多平台部署，还可通过 Docker/CI/CD 实现自动化上线 (GitHub^[1], byteofdev.com^[2])。

2. 技术架构与关键组件

系统整体架构简洁明快，核心模块如下：

2.1 核心运行环境：Deno + TypeScript

• 使用 Deno v2.0+ 提供安全隔离、原生 TypeScript 支持、标准化模块管理。
• Typescript 提供强类型检查和接口规范，开发体验优秀。

2.2 数据采集模块

• Twitter/X 抓取器：调用官方 API 获取指定关键字、账号推文数据；
• FireCrawl 抓取器：支持网站内容采集，并可以配置抓取规则；
• 用户可自定义数据源配置，实现灵活扩展。

2.3 AI 智能处理模块

• DeepseekAI、千问、讯飞：多模型同时生成内容摘要，支持模型间结果对比和混合；
• 关键信息提取：抽取文章中的核心数据点；
• 智能标题生成：借助语言模型自动创建吸引人的标题；
• Jina AI embedding + reranking：通过 embedding 表征和排序，对生成内容进行二次筛选，提高相关性与质量 。

2.4 自动发布模块

• 微信公众号文章发布：通过调用公众号接口实现文章推送；
• EJS 模板引擎：允许用户自定义文章结构、样式；
• 定时任务调度：基于 cron 表达式配置定期发布。

2.5 通知系统

• 可配置与 Bark、钉钉、飞书 集成，接收任务状态和异常报警。

3. 环境准备与系统安装

3.1 安装 Deno

Mac/Linux 环境：

curl -fsSL https://deno.land/install.sh | sh

Windows PowerShell 环境：

irm https://deno.land/install.ps1 | iex

成功安装后，确保 deno --version 输出 v2.0.0 或更高版本。

3.2 克隆项目

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

3.3 配置环境变量

cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，包括 API key（如 JINA_API_KEY）及微信公众号相关配置等

确保根据 GitHub README 和 docs/jina_integration_guide.md 的说明添加所有必需配置 。

4. 多源数据采集机制

4.1 Twitter/X 数据抓取

系统通过 Twitter API（v2）获取指定关键词、用户的推文内容，并作为原始数据喂给后续处理模块。

4.2 网站内容抓取（FireCrawl）

FireCrawl 提供结构化抽取接口，定义 schema 并直接返回可解析的字段，减少抓取复杂度 (nmn.gl^[3])。

4.3 自定义数据源配置

可在配置文件中指定目标源，如 RSS 链接、特定网页，支持扩展第三方数据源。

5. AI 智能处理流程

每篇抓取文章都经过一系列处理步骤：

5.1 摘要生成

调用 DeepseekAI、千问、讯飞多模型生成摘要，按预设策略融合结果，提高摘要质量。

5.2 关键信息提取

识别主题、时间、人物、数据等核心信息，便于读者快速掌握重点。

5.3 智能标题生成

通过模型生成标题，并支持用户自定义风格模板。

5.4 内容去重与排序

使用 Jina AI 对文本进行 embedding，并可剔除雷同内容，实现更干净的信息输出 (CSDN博客^[4])。

6. 自动发布机制与通知系统

6.1 微信公众号发布流程

• 内容生成完成后，系统将自动调用公众号 API 推送文章；
• 在 .env 中配置 IP 白名单（微信公众号后台）为必备前置步骤；
• 支持设置定时发布策略，让内容更有节奏地推送出去 (CSDN博客^[5])。

6.2 多方式通知集成

• Bark：iOS 本地推送体验；
• 钉钉/飞书：企业即时通讯通知，包括任务启动、完成与错误告警，支持同步监控。

7. 模板机制及扩展能力

7.1 内置 EJS 模板

项目自带多种精美模板（如官方 templates.html 中展示），覆盖科技类文章常见排版风格。

7.2 自定义模板开发指南

• 了解渲染器所需数据结构（类型定义位于 src/modules/render/interfaces）；

• 在 src/templates 添加自定义 EJS 文件；

• 在渲染器（如 WeixinArticleTemplateRenderer）注册模板名；

• 通过脚本测试模板：

  npx ts-node -r tsconfig-paths/register src/modules/render/test/test.weixin.template.ts
  

8. 部署方式对比

所有方式支持 PM2 进程管理，并可配置开机自启 (CSDN博客^[6], GitHub^[7])。

9. 进阶开发与定制指南

1. 新增数据源：编写新的抓取模块并在配置中加载。
2. 接入新模型：将额外 AI 服务（如新 LLM）整合进处理流程。
3. 自定义通知频道：扩展到 Slack、Email 等，只需完善任务执行钩子。
4. 开发 GUI：未来计划提供可视化界面，支持 exe 可视化窗口。

10. 实践建议与未来展望

• 对于刚起步的微信公众号运营者，TrendPublish 是快速触发内容发布流程的利器。
• 关键变量（如 AI 模型、抓取频率、发布节奏等）可根据目标读者画像调整。
• 文章内容推荐走深度方向，如追踪 AI 论文、工具，并结合后续 roadmap (热门AI论文推荐、工具推荐) 进一步提升价值。
• 未来可扩展插图识别、自动插入图片等功能，提升文章可读性。

✅ 小结

TrendPublish 是一套清晰且落地的 AI 辅助内容生产系统，通过以下几个关键连接：

• 数据采集 → AI 智能处理 → 发布输出，实现自动化内容链条；
• 强模块化设计保留开放性，用户可按需扩展；
• 支持 AI 模型融合与内容去重，保障系统输出质量与多样性。

对于有一定技术背景、希望在微信公众号精耕细作内容运营的团队或个人来说，这是一次可快速上手、价值显著的实践。

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完整项目地址：GitHub – OpenAISpace/ai-trend-publish (GitHub^[8], CSDN博客^[9])

如你希望深入了解某一模块、实战示例或部署细节，欢迎继续交流，我会为你提供更具体的指导！

参考资料