Skillget

wechat-radar

agent
Security Audit
Warn
Health Warn
  • No license — Repository has no license file
  • Description — Repository has a description
  • Active repo — Last push 0 days ago
  • Low visibility — Only 8 GitHub stars
Code Pass
  • Code scan — Scanned 9 files during light audit, no dangerous patterns found
Permissions Pass
  • Permissions — No dangerous permissions requested
Purpose: This tool is an AI-powered automation agent that monitors WeChat Official Accounts, filters and scores articles based on your interests, and automatically pushes a daily digest to your preferred messaging platforms (like Telegram, Discord, or Email).

Security Assessment: Overall risk is Medium. The tool makes external network requests to fetch articles, interact with AI APIs, and send push notifications. It requires handling sensitive data, specifically requiring your WeChat login session and various API keys (stored in a local `.env` file). While the automated code scan (9 files) found no hardcoded secrets or dangerous execution patterns, you must provide an AI API key and push channel credentials to run it.

Quality Assessment: The project is new and has very low community visibility with only 8 GitHub stars. It was recently updated (pushed to 0 days ago), indicating active development by the creator. However, the repository completely lacks an open-source license. This is a significant legal concern: without a license, the code is technically proprietary, meaning you do not have explicit legal permission to use, modify, or distribute it.

Verdict: Use with caution. The base code appears safe to run locally, but you should manually verify the `.env` handling to protect your API keys, and you must be comfortable using unlicensed software.
SUMMARY

📡 AI 公众号智能日报 — 从几十个号筛出每天值得读的几篇 · 8 渠道推送 · 12+ 模型

README.md

wechat-radar

AI 驱动的微信公众号智能日报 — 自动抓取、多维度评分、个性化推荐、定时推送。

每天从几十个公众号中，帮你筛出最值得读的几篇。

功能

  • 公众号监控 — 自动抓取新文章（默认 24 小时内）
  • 智能过滤 — 规则预过滤广告 + 跨源去重 + AI 多维度评分
  • 个性化推荐 — 基于你的背景和兴趣定制评分排序
  • 多渠道推送 — 飞书 / 钉钉 / 企业微信 / 邮件 / Telegram / Bark / Server酱 / PushPlus
  • 多模型支持 — Anthropic / OpenAI / DeepSeek / 通义千问 / 硅基流动 / Ollama 等 12+
  • 评分日志 — 完整保留所有文章评分，供持续调优

快速开始

所有配置都有合理默认值，一键脚本引导你完成全部配置。

方式一：一键安装（推荐）

git clone https://github.com/cathyzhang0905/wechat-radar.git
cd wechat-radar
./setup.sh

脚本会自动：安装依赖 → 引导选择 AI 模型 → 配置推送渠道 → 扫码登录 → 测试运行。

方式二：手动安装

# 1. 安装依赖
git clone https://github.com/cathyzhang0905/wechat-radar.git
cd wechat-radar
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# 2. 配置（最少只需填 AI Key + 推送渠道）
cp .env.example .env
# 编辑 .env，填写 AI 模型 API Key 和推送渠道

# 3. 扫码登录微信公众号平台
python3 main.py --login

# 4. 运行
python3 main.py --dry-run  # 试运行（不推送）
python3 main.py            # 正式运行

关于微信登录：需要有一个微信公众号（免费的个人订阅号即可）。前往 微信公众平台 注册，用个人微信即可完成，无需企业资质。token 有效期约 3 天（微信服务端控制），过期后系统会自动通过已配置的推送渠道提醒你重新扫码。

就这些！ 默认配置已内置 48 个精选 AI / 科技 / 创投公众号、4 个评分维度、广告过滤规则，开箱即用。

进阶配置

以下配置都是可选的，有合理默认值，按需调整即可。所有配置集中在 config.yaml。

个性化

配置项 说明 默认值
accounts 监控的公众号列表 48 个精选账号（可直接使用或增删）
profile 你的背景和兴趣（AI 据此个性化评分） 示例模板

评分

配置项 说明 默认值
scoring.dimensions 评分维度、描述、权重 4 个核心维度（见下方）
scoring.min_score 推送最低分（1-10） 5
scoring.top_n 每次最多推送篇数 20

默认评分维度：

维度 权重 含义
relevance ×2 与用户兴趣的相关度
depth ×1 思考深度（独到洞察、一手经验）
info_density ×1 信息密度（干货占比）
actionability ×2 可行动性（能影响决策或行动）

还有 4 个可选维度（originality / timeliness / credibility / entertainment），在 config.yaml 中取消注释即可启用。也支持自定义全新维度。

品牌 & 外观

配置项 说明 默认值
branding.title 日报标题 "微信公众号日报"
branding.footer 邮件页脚署名 "由 wechat-radar 自动生成"
branding.banner 邮件 banner 头图 assets/banner.png

AI 参数

配置项 说明 默认值
ai.temperature 评分温度（越低越稳定） 0.3
ai.intro_temperature 开场白温度（越高越有创意） 0.5
ai.max_content_length 送入 AI 的正文最大字符数 4000
ai.min_content_length 低于此字数跳过评分 50
ai.intro_style 自定义开场白风格 内置 prompt

过滤 & 去重

配置项 说明 默认值
dedup.title_threshold 去重相似度阈值（0-1） 0.5
prefilter.tech_whitelist 技术关键词白名单 AI/技术词列表
prefilter.ad_rules 广告过滤规则 限时促销 + 免费领引流

抓取 & 定时

配置项 说明 默认值
fetch.hours 抓取最近 N 小时内的文章 24
fetch.request_interval API 请求间隔（秒） 1.5
schedule.cron 定时运行表达式 09:00 + 18:00
schedule.log_file Cron 日志路径 /tmp/wechat-radar.log

定时任务一键配置：

python3 main.py --setup-cron   # 写入 crontab
python3 main.py --remove-cron  # 移除

推送渠道

配置在 .env 中，选一个或多个均可：

渠道 环境变量 消息格式
飞书 FEISHU_WEBHOOK 交互式卡片，带「阅读原文」按钮
钉钉 DINGTALK_WEBHOOK Markdown 摘要 + 链接
企业微信 WECOM_WEBHOOK Markdown 摘要 + 链接
邮件 EMAIL_USER / EMAIL_PASSWORD / EMAIL_TO HTML Newsletter（banner + 卷首语 + 分类导览）
Telegram TELEGRAM_BOT_TOKEN / TELEGRAM_CHAT_ID Markdown 摘要 + 链接
Bark BARK_URL iOS 原生推送，点击跳转
Server酱 SERVERCHAN_KEY 推送到微信
PushPlus PUSHPLUS_TOKEN 推送到微信

邮件支持 Gmail / QQ邮箱 / 163邮箱 / Outlook 自动识别，详见 .env.example。

AI 模型

支持 12+ 服务商，任选其一：

  • 国际：Anthropic Claude / OpenAI
  • 国内：DeepSeek / 通义千问 / 硅基流动 / 月之暗面 / 智谱 GLM / MiniMax / 百度文心 / 零一万物 / 百川 / 讯飞星火
  • 本地：Ollama
  • 自定义：任何 OpenAI 兼容接口（配置 OPENAI_BASE_URL）

数据流

公众号列表 → 规则预过滤 → 跨源去重 → AI 多维度评分
  → 排序 Top N → 生成开场白 → 推送 → 保存评分日志

项目结构

wechat-radar/
├── main.py          主入口（--test / --dry-run / --login / --setup-cron）
├── config.yaml      所有可配置项（均有默认值）
├── fetcher.py       微信 API 拉取 + 缓存
├── filter.py        AI 多维度评分 + 开场白生成
├── prefilter.py     规则预过滤
├── dedup.py         跨源去重
├── notifier.py      多渠道推送（8 种）
├── auth.py          微信扫码登录 / token 管理
├── setup.sh         一键安装配置脚本
├── assets/          邮件 banner 等静态资源
├── .env.example     环境变量模板（含详细配置说明）
└── requirements.txt 依赖列表

Roadmap

  • 用户反馈闭环（推送文章支持"有用/没用"反馈，数据驱动评分调优）
  • 周报汇总（攒一周评分日志，周末出精选）
  • 更多信息源（RSS、Product Hunt、Hacker News，从公众号工具升级为信息雷达）
  • Claude Code / OpenClaw Skills 集成

License

MIT

About the builder

Built by Cathy (@cathyzhang0905) — AI-native PM. Senior PM at DiDi, pivoting to AI-native product roles. I build tools at the intersection of agent oversight and personal information processing.

Interested in agent collaboration / vertical agents / AI PM workflows / eval methodology? Open an issue or reach me at @cathyzhang0905.

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