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Trending Hub Top10

redfox-data/redfox-community

  • 230 installs
  • 316 repo stars
  • Updated August 4, 2026
  • redfox-data/redfox-community

Use trending-hub-top10 for development tasks

About

trending-hub-top10: A skill for development. This provides functionality for development workflows.

  • trending-hub-top10

Trending Hub Top10 by the numbers

  • 230 all-time installs (skills.sh)
  • +14 installs in the week ending Aug 4, 2026 (Skillselion tracking)
  • Ranked #1,715 of 4,347 Backend & APIs skills by installs in the Skillselion catalog
  • Data as of Aug 5, 2026 (Skillselion catalog sync)
npx skills add https://github.com/redfox-data/redfox-community --skill trending-hub-top10

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Listed on Skillselion
Installs230
repo stars★ 316
Last updatedAugust 4, 2026
Repositoryredfox-data/redfox-community ↗

What it does

Use trending-hub-top10 for development tasks

Files

SKILL.mdMarkdownGitHub ↗

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

数据结构说明

{
  "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"
    }
  ]
}
字段含义可分析维度
hotId热点唯一ID-
title热点标题事件识别、跨平台归并
platName平台名称平台覆盖分析
plat平台代码-
url跳转链接查看详情、跳转访问
firstRankTime首次上榜时间热点发酵起点、时效性
latestRankDate最新上榜日期热点是否仍在榜
maxHotScore最高热度值热度排行、热度对比
maxPosition最高排名位置热度峰值、排名变化
topOfTheDayTime榜单停留时长(小时)热度持续性、生命周期预测
source_keyword接口分组关键词仅供参考，不用于输出

可分析维度：

  • 停留<3小时：短期热点，快速衰减
  • 停留3-10小时：中等持续
  • 停留>10小时：长期热点，持续发酵

5. 使用场景

场景一：内容创作者选题决策

角色：短视频/自媒体创作者 需求：每天早晨快速了解全网最热的10个话题，判断哪个值得创作 使用方式：输入"今日热点"，获取TOP10聚合热点 + HTML可视化报告 预期收益：5分钟内定位高价值选题，提升内容曝光率

场景二：品牌舆情监测

角色：品牌公关经理 需求：快速了解当前最热事件中是否涉及自家品牌或竞品 使用方式：查看全网聚合TOP10，关注跨平台讨论差异 预期收益：第一时间发现潜在舆情信号，及时制定应对策略

场景三：热点趋势研究

角色：数据分析师/研究员 需求：分析近期热点演变趋势，输出热点研究报告 使用方式：查询近7天热榜数据，生成HTML报告用于分享汇报 预期收益：基于数据的热点趋势分析，支持决策和报告撰写

场景四：运营活动策划

角色：活动运营策划 需求：借势当前最热话题策划营销活动 使用方式：查看TOP10热点 + 热度趋势预测，选择处于上升期的热点借力 预期收益：精准借势热点，提升活动参与度和传播效果

6. 项目架构

目录结构

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

技术栈

组件技术说明
脚本语言Python 3数据获取与报告生成
外部依赖python-dateutil日期处理
数据接口Redfox API多平台热点数据聚合
报告模板HTML/CSS/JS可视化HTML报告
输出格式JSON / HTML结构化数据和可视化报告

核心模块说明

模块功能
fetch_hotspot.py从API获取多平台热点数据，支持时间范围查询
generate_html_report.py读取 structured_report.json 生成HTML报告（参数：--input JSON路径 --output输出路径）
output-templates.mdHTML报告格式参考模板
prediction-logic.md热度趋势预测规则参考
report-template.htmlHTML报告模板，用于渲染最终报告

资源索引

  • 脚本: 见 scripts/fetch_hotspot.py（用途与参数：从API获取热点数据）
  • 脚本: 见 scripts/generate_html_report.py（用途与参数：读取structured_report.json生成HTML报告，参数--input JSON路径 --output输出路径）
  • 参考: 见 references/output-templates.md（何时读取：HTML报告格式参考）
  • 参考: 见 references/prediction-logic.md（何时读取：生成热度趋势预测时参考预测规则）
  • 资产: 见 assets/report-template.html（直接用于生成：HTML报告模板）

7. 常见问答

安装相关

Q: 脚本运行报错 "ModuleNotFoundError: No module named 'dateutil'" A: 请安装依赖：pip install python-dateutil==2.8.2

Q: 提示 "REDFOX_API_KEY not found" A: 请确保已配置环境变量 REDFOX_API_KEY，可参考上方鉴权章节配置。

使用相关

Q: TOP10的排序依据是什么？ A: 按热度值（maxHotScore）降序排列，热度最高的排第1位。排序前必须逐一核对热度值是否递减。

Q: 为什么有些热点只在一个平台出现？ A: 这是正常现象。不同平台有不同用户群体和内容偏好，一些热点可能只在特定平台发酵。

Q: 对话中为什么看不到详细榜单？ A: 本技能设计为对话中仅输出简要信息（标题、统计时间、订阅提示），详细内容在HTML报告中展示，方便分享和导出。

Q: 支持查询多久之前的数据？ A: 最长查询范围为7天。

故障排除

Q: HTML报告生成失败？ A: 请检查：1) structured_report.json 是否存在且格式正确；2) discussions 是否覆盖了所有platforms中的平台；3) 热度值格式是否正确（"数字+万"）。

Q: 报告中的热度值与对话不一致？ A: 请确保 structured_report.json 中的数据与对话输出完全一致。HTML报告脚本只负责模板渲染，不进行数据分析。

Q: 事件识别不准确？ A: 热点事件识别由AI完成。如果识别不准确，请尝试使用更具体的时间范围查询，或使用 trending-hub 技能查看按平台分类的榜单。

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