AI 提问指南 - 如何通过对话使用新闻热点分析工具

默认采用以下优化策略，主要是为了节约 AI token 消耗：

默认设置	说明	如何调整
限制条数	默认返回 50 条新闻	对话中说"返回前 10 条"或"给我 100 条"
时间范围	默认查询今天的数据	说"查询昨天"、"最近一周"或"1月1日到7日"
URL 链接	默认不返回链接（节省约 160 tokens/条）	说"需要链接"或"包含 URL"
关键词列表	默认不使用 frequency_words.txt 过滤新闻	只有调用"趋势话题"工具时才使用

⚠️ 重要： AI 模型的选择直接影响工具调用效果，AI 越智能，调用越准确。当你解除上面的限制，比如从今天的查询，放宽到一周的查询，首先你要在本地有一周的数据，其次，token 消耗量可能会倍增（为什么说可能，比如我查询 分析'苹果'最近一周的热度趋势，如果一周中没多少苹果的新闻，那么 token消耗量可能反而很少）

💡 提示： 本项目提供了专门的日期解析工具 resolve_date_range，可以准确解析"最近7天"、"本周"等自然语言日期表达式，确保所有 AI 模型获得一致的日期范围。推荐优先使用该工具，详见下方 Q14。

下面我以 硅基流动 平台作为例子，里面有很多大模型可选择。在开发和测试本项目的过程中，我使用本平台进行了许多的功能测试和验证。

注册方式	无邀请链接直接注册	含有邀请链接注册
注册链接	siliconflow.cn	邀请链接
免费额度	0 tokens	2000万 tokens (≈14元)
额外福利	❌	✅ 邀请者也获得2000万tokens

💡 提示：上面的赠送额度，应该可以询问 200次以上

1. 使用上方链接完成注册
2. 访问 API 密钥管理页面
3. 点击「新建 API 密钥」
4. 复制生成的密钥（请妥善保管）

1. 打开 Cherry Studio
2. 进入「模型服务」设置
3. 找到「硅基流动」
4. 将复制的密钥粘贴到 [API密钥] 输入框
5. 确保右上角勾选框打开后显示为 绿色 ✅

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现在你可以开始使用本项目，享受稳定快速的 AI 服务了！

在你测试一次询问后，请立刻去 硅基流动账单 查询这一次的消耗量，心底有个估算。

你可以这样问：

• "给我看看最新的新闻"
• "查询今天的热点新闻"
• "获取知乎和微博的最新 10 条新闻"
• "查看最新新闻，需要包含链接"

调用的工具： get_latest_news

工具返回行为：

• MCP 工具会返回所有平台的最新 50 条新闻给 AI
• 不包含 URL 链接（节省 token）

AI 展示行为（重要）：

• ⚠️ AI 通常会自动总结，只展示部分新闻（如 TOP 10-20 条）
• ✅ 如果你想看全部 50 条，需要明确要求："展示所有新闻"或"完整列出所有 50 条"
• 💡 这是 AI 模型的自然行为，不是工具的限制

可以调整：

• 指定平台：如"只看知乎的"
• 调整数量：如"返回前 20 条"
• 包含链接：如"需要链接"
• 要求完整展示：如"展示全部，不要总结"

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你可以这样问：

• "查询昨天的新闻"
• "看看 3 天前知乎的新闻"
• "2025-10-10 的新闻有哪些"
• "上周一的新闻"
• "给我看看最新新闻"（自动查询今天）

调用的工具： get_news_by_date

支持的日期格式：

• 相对日期：今天、昨天、前天、3 天前
• 星期：上周一、本周三、last monday
• 绝对日期：2025-10-10、10 月 10 日

工具返回行为：

• 不指定日期时自动查询今天（节省 token）
• MCP 工具会返回所有平台的 50 条新闻给 AI
• 不包含 URL 链接

AI 展示行为（重要）：

• ⚠️ AI 通常会自动总结，只展示部分新闻（如 TOP 10-20 条）
• ✅ 如果你想看全部，需要明确要求："展示所有新闻，不要总结"

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你可以这样问：

• "我关注的词今天出现了多少次"
• "看看我的关注词列表中哪些词最热门"
• "统计一下 frequency_words.txt 中的关注词频率"

调用的工具： get_trending_topics

重要说明：

• 本工具不是自动提取新闻热点
• 而是统计你在 config/frequency_words.txt 中设置的个人关注词
• 这是一个可自定义的列表，你可以根据兴趣添加关注词

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你可以这样问：

• "搜索包含'人工智能'的新闻"
• "查找关于'特斯拉降价'的报道"
• "搜索马斯克相关的新闻，返回前 20 条"
• "查找最近7天关于'iPhone 16'的新闻"
• "查找2025年1月1日到7日'特斯拉'的相关新闻"
• "查找'iPhone 16 发布'这条新闻的链接"

调用的工具： search_news

工具返回行为：

• 使用关键词模式搜索
• 默认搜索今天的数据
• AI会自动将"最近7天"、"上周"等相对时间转换为具体日期范围
• MCP 工具会返回最多 50 条结果给 AI
• 不包含 URL 链接

AI 展示行为（重要）：

• ⚠️ AI 通常会自动总结，只展示部分搜索结果
• ✅ 如果你想看全部，需要明确要求："展示所有搜索结果"

可以调整：

• 指定时间范围：
  • 相对方式："搜索最近一周的"（AI 自动计算日期）
  • 绝对日期："搜索2025年1月1日到7日的"
• 指定平台：如"只搜索知乎"
• 调整排序：如"按权重排序"
• 包含链接：如"需要链接"

推荐使用流程：

用户：搜索最近7天关于"人工智能突破"的新闻
推荐步骤：
1. 先调用 resolve_date_range("最近7天") 获取精确日期范围
2. 再调用 search_news 并传入日期范围

用户：查找2025年1月的"特斯拉"报道
AI：（date_range={"start": "2025-01-01", "end": "2025-01-31"}）

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你可以这样问：

• "查找昨天与'人工智能突破'相关的新闻"
• "搜索上周关于'特斯拉'的历史报道"
• "找出上个月与'ChatGPT'相关的新闻"
• "看看'iPhone 发布会'相关的历史新闻"

调用的工具： search_related_news_history

工具返回行为：

• 搜索昨天的数据
• 相似度阈值 0.4
• MCP 工具会返回最多 50 条结果给 AI
• 不包含 URL 链接

AI 展示行为（重要）：

• ⚠️ AI 通常会自动总结，只展示部分相关新闻
• ✅ 如果你想看全部，需要明确要求："展示所有相关新闻"

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你可以这样问：

• "分析'人工智能'最近一周的热度趋势"
• "看看'特斯拉'话题是昙花一现还是持续热点"
• "检测今天有哪些突然爆火的话题"
• "预测接下来可能的热点话题"
• "分析'比特币'在2024年12月的生命周期"

调用的工具： analyze_topic_trend

工具返回行为：

• 支持多种分析模式：热度趋势、生命周期、异常检测、预测
• AI会自动将"最近一周"等相对时间转换为具体日期范围
• 默认分析最近7天数据
• 按天粒度统计

AI 展示行为：

• 通常会展示趋势分析结果和图表
• AI 可能会总结关键发现

推荐使用流程：

用户：分析'人工智能'最近一周的生命周期
推荐步骤：
1. 先调用 resolve_date_range("最近一周") 获取精确日期范围
2. 再调用 analyze_topic_trend 并传入日期范围

用户：看看'比特币'在2024年12月是昙花一现还是持续热点
AI：（date_range={"start": "2024-12-01", "end": "2024-12-31"}）

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你可以这样问：

• "对比各个平台对'人工智能'话题的关注度"
• "看看哪个平台更新最频繁"
• "分析一下哪些关键词经常一起出现"

调用的工具： analyze_data_insights

三种洞察模式：

模式	功能	示例问法
平台对比	对比各平台关注度	"对比各平台对'AI'的关注度"
活跃度统计	统计平台发布频率	"看看哪个平台更新最频繁"
关键词共现	分析关键词关联	"哪些关键词经常一起出现"

工具返回行为：

• 平台对比模式
• 分析今天的数据
• 关键词共现最小频次 3 次

AI 展示行为：

• 通常会展示分析结果和统计数据
• AI 可能会总结洞察发现

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你可以这样问：

• "分析一下今天新闻的情感倾向"
• "看看'特斯拉'相关新闻是正面还是负面的"
• "分析各平台对'人工智能'的情感态度"
• "看看'比特币'一周内的情感倾向，选择前 20 条最重要的"

调用的工具： analyze_sentiment

工具返回行为：

• 分析今天的数据
• MCP 工具会返回最多 50 条新闻给 AI
• 按权重排序（优先展示重要新闻）
• 不包含 URL 链接

AI 展示行为（重要）：

• ⚠️ 本工具返回 AI 提示词，不是直接的情感分析结果
• AI 会根据提示词生成情感分析报告
• 通常会展示情感分布、关键发现和代表性新闻

可以调整：

• 指定话题：如"关于'特斯拉'"
• 指定时间：如"最近一周"
• 调整数量：如"返回前 20 条"

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你可以这样问：

• "找出和'特斯拉降价'相似的新闻"
• "查找关于 iPhone 发布的类似报道"
• "看看有没有和这条新闻相似的报道"
• "找相似新闻，需要链接"

调用的工具： find_similar_news

工具返回行为：

• 相似度阈值 0.6
• MCP 工具会返回最多 50 条结果给 AI
• 不包含 URL 链接

AI 展示行为（重要）：

• ⚠️ AI 通常会自动总结，只展示部分相似新闻
• ✅ 如果你想看全部，需要明确要求："展示所有相似新闻"

---

你可以这样问：

• "生成今天的新闻摘要报告"
• "给我一份本周的热点总结"
• "生成过去 7 天的新闻分析报告"

调用的工具： generate_summary_report

报告类型：

• 每日摘要：总结当天的热点新闻
• 每周摘要：总结一周的热点趋势

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你可以这样问：

• "查看当前系统配置"
• "显示配置文件内容"
• "有哪些可用的平台？"
• "当前的权重配置是什么？"

调用的工具： get_current_config

可以查询：

• 可用平台列表
• 爬虫配置（请求间隔、超时设置）
• 权重配置（排名权重、频次权重）
• 通知配置（钉钉、微信）

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你可以这样问：

• "检查系统状态"
• "系统运行正常吗？"
• "最后一次爬取是什么时候？"
• "有多少天的历史数据？"

调用的工具： get_system_status

返回信息：

• 系统版本和状态
• 最后爬取时间
• 历史数据天数
• 健康检查结果

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你可以这样问：

• "请你爬取当前的今日头条的新闻"（临时查询）
• "帮我抓取一下知乎和微博的最新新闻并保存"（持久化）
• "触发一次爬取并保存数据"（持久化）
• "获取 36 氪 的实时数据但不保存"（临时查询）

调用的工具： trigger_crawl

两种模式：

模式	用途	示例
临时爬取	只返回数据不保存	"爬取今日头条的新闻"
持久化爬取	保存到 output 文件夹	"抓取并保存知乎新闻"

工具返回行为：

• 临时爬取模式（不保存）
• 爬取所有平台
• 不包含 URL 链接

AI 展示行为（重要）：

• ⚠️ AI 通常会总结爬取结果，只展示部分新闻
• ✅ 如果你想看全部，需要明确要求："展示所有爬取的新闻"

可以调整：

• 指定平台：如"只爬取知乎"
• 保存数据：说"并保存"或"保存到本地"
• 包含链接：说"需要链接"

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你可以这样问：

• "解析'本周'是哪几天"
• "最近7天对应的日期范围是什么"
• "上月的日期范围"
• "帮我把'最近30天'转换为具体日期"

调用的工具： resolve_date_range

为什么需要这个工具？

用户经常使用"本周"、"最近7天"等自然语言表达日期，但不同的 AI 模型自行计算日期时会产生不一致的结果。此工具使用服务器端的精确时间计算，确保所有 AI 模型获得一致的日期范围。

支持的日期表达式：

类型	中文表达	英文表达
单日	今天、昨天	today, yesterday
周	本周、上周	this week, last week
月	本月、上月	this month, last month
最近N天	最近7天、最近30天	last 7 days, last 30 days
动态	最近N天（任意数字）	last N days

返回格式：

{
  "success": true,
  "expression": "本周",
  "date_range": {
    "start": "2025-11-18",
    "end": "2025-11-26"
  },
  "current_date": "2025-11-26",
  "description": "本周（周一到周日，11-18 至 11-26）"
}

推荐使用流程：

用户：分析 AI 本周的情感倾向
推荐步骤：
1. AI 先调用 resolve_date_range("本周") → 获取 {"start": "2025-11-18", "end": "2025-11-26"}
2. AI 调用 analyze_sentiment(topic="AI", date_range=上一步返回的date_range)

用户：看看最近7天的特斯拉新闻
推荐步骤：
1. AI 调用 resolve_date_range("最近7天") → 获取精确日期范围
2. AI 调用 search_news(query="特斯拉", date_range=上一步返回的date_range)

使用优势：

• ✅ 一致性：所有 AI 模型获得相同的日期范围
• ✅ 准确性：基于服务器端 Python datetime.now() 计算
• ✅ 标准化：返回标准 YYYY-MM-DD 格式
• ✅ 灵活性：支持中英文、动态天数（最近N天）

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背景: 有时 AI 会自动总结数据，只展示部分内容，即使工具返回了完整的 50 条数据。

如果 AI 仍然总结，你可以:

• 方法 1 - 明确要求: "请展示全部新闻，不要总结"
• 方法 2 - 指定数量: "展示所有 50 条新闻"
• 方法 3 - 质疑行为: "为什么只展示了 15 条？我要看全部"
• 方法 4 - 提前说明: "查询今天的新闻，完整展示所有结果"

注意: AI 仍可能根据上下文调整展示方式。

示例：深度分析某个话题

1. 先搜索："搜索'人工智能'相关新闻"
2. 再分析趋势："分析'人工智能'的热度趋势"
3. 最后情感分析："分析'人工智能'新闻的情感倾向"

示例：追踪某个事件

1. 查看最新："查询今天关于'iPhone'的新闻"
2. 查找历史："查找上周与'iPhone'相关的历史新闻"
3. 找相似报道："找出和'iPhone 发布会'相似的新闻"