# google-trends **Repository Path**: grabby_Tester/google-trends ## Basic Information - **Project Name**: google-trends - **Description**: 本项目是一个基于Playwright(网页自动化)、pocketflow(Agent框架) 的 Google Trends 时下热词采集、搜索、叙事撰写、叙事配图评分、叙事撰写(人设测试)工具。 - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 2 - **Forks**: 0 - **Created**: 2025-04-21 - **Last Updated**: 2025-11-19 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # Google Trends 时下热词叙事风格撰写 ## 项目简介 本项目是一个基于Playwright(网页自动化)、pocketflow(Agent框架) 的 Google Trends 时下热词采集、搜索、叙事撰写、叙事配图评分、叙事撰写(人设测试)工具。 支持本地模型与云端模型。本地模型(多模态)基于gemma3,云模型(多模态)基于deepseek-ai/deepseek-vl2 ## 流程 热点->深度查询->叙事->叙事配图->配图评分->叙事撰写(人设测试) ## 系统运行截图及过程例子 ### 时下热词采集 采集google trends 全球不同地区不同分类的热词数据,并且还可以下载推荐的新闻热图 ![image](doc/1.png) ### 深度搜索 由网络搜索决策者,决定进行深度搜索,最终则到满足要求的结果 ![image](doc/2.png) 可以查看样例日志文件,查看最近完整执行过程 [agent执行日志文件](doc/agent执行过程-样例.log) ### 人设测试 这部分可以在界面上选择时下热词-叙事自定义提示词,进行人设设置,然后进行测试 ![image](doc/3.png) ![image](doc/4.png) ### 素材下载 可以下载时下热词,并且还有搜索后的初稿以及素材下载,并且对图片进行的评分(与内容相关性的评分) ![image](doc/5.png) ## 它是如何工作的? #### 深度搜索工作流:research_hot_word_flow 节点说明: - DecideAction:决策节点,判断是否继续深度搜索,如果继续则继续深度搜索,如果结束则结束深度搜索 - SearchWeb:网页搜索(热词相关文本及图片) - AnswerEditor:根据最终结果进行LLM写初稿 - SupervisorNode:对初稿内容进行审核 - EvaluateImage:评估符合热词叙事的配图,对图片进行多维度评分 ```mermaid graph TD A[DecideAction] -->|"search"| B[SearchWeb] A -->|"answer"| C[AnswerEditor] C -->D[SupervisorNode] D -->|"approved"|E[EvaluateImage] D -->|"retry"| A B -->|"decide"| A ``` #### 提示词 > DecideAction ``` f""" ## 上下文 你是一个可以搜索网络的热点新闻深度查询助手 现在给你一个时下网络流行热词,你需要进行深度查询,确保最终理解并能够全面的回答该热词对应的叙事内容。 ### 查询维度 - 发生时间:最近48小时内 - 事件基本信息 : 确认热词对应的具体事件、时间、地点、主要人物 - 事件发展脉络 : 事件起因、关键节点、最新进展 - 社会影响范围 : 受众群体、地域影响、行业影响 - 争议焦点 : 各方观点分歧、争论核心问题 - 官方回应 : 相关权威机构/人物的正式表态 - 公众反应 : 主流情绪倾向、典型评论 - 专业解读 : 权威专家/媒体的分析观点 - 传播特点 : 传播路径、关键推手、发酵速度 - 关联事件 : 与此热点相关的历史/并行事件 ### 输入 时下流行热词: {hot_word} 先前的研究: {context} ## 操作空间 [1] search 描述: 在网络上查找更多信息 参数: - query (str): 搜索内容 [2] answer 描述: 用当前知识回答问题 参数: - answer (str): 问题的最终回答 ### 下一步操作 根据上下文、查询维度和可用操作决定下一步操作。 请以以下格式返回你的响应: ```yaml thinking: | <你的逐步推理过程> action: search OR answer reason: <为什么选择这个操作> answer: <如果操作是回答> search_query: <具体的搜索查询如果操作是搜索> ``` 重要:请确保: 1. 使用|字符表示多行文本字段 2. 多行字段使用缩进(4个空格) 3. 单行字段不使用|字符 4. 不允许直接在键后嵌套另一个键(如 answer: search_query:) """ ``` > AnswerEditor ``` f""" ## 上下文 你是一个热点信息精炼助手,基于以下信息,回答问题。 ### 精炼维度 - 核心事实提取: 从海量信息中提取关键事实要素 - 舆情脉络梳理: 梳理公众情绪变化与讨论焦点转移路径 - 发酵点识别: 识别推动话题扩散的关键节点与触发因素 - 趋势预判: 基于现有信息预测话题可能的发展方向 ### 输入格式: 时下网络流行热词: {hot_word} 研究: {context} ### 你的回答: 结合热词对应的研究进行理解, - 使用精炼维度撰写叙事文案 - 使用中文和英文。 - 用简单易懂的语言解释想法 - 使用日常语言,避免术语 请以以下格式返回你的响应: ```yaml chinese: | <中文叙事文案> english: | <英文叙事文案> ``` 重要:请确保: 1. 使用|字符表示多行文本字段 2. 多行字段使用缩进(4个空格) 3. 单行字段不使用|字符 """ ``` > EvaluateImage ``` f""" ## 上下文 你是一个内容配图评分助手 ## 操作空间 请根据以下指标对内容的配图进行评分 内容:{draft} 评分指标(每个指标1-10分 整数): - 相关性:图片是否与文章内容相关。 - 吸引力:图片是否能吸引用户眼球。 - 视觉效果:图片的色彩、构图和清晰度如何。 - 情感共鸣:图片是否能引发观众的情感共鸣。 ## 下一步操作 请以下格式返回你的响应,无需其余信息: ```yaml total_score: <总分> relevance: <相关性-指标分数> attractiveness: <吸引力-指标分数> visual: <视觉效果-指标分数> emotional: <情感共鸣-指标分数> ``` 重要:请确保: 1. 对所有多行字段使用适当的缩进(4个空格) 2. 使用|字符表示多行文本字段 3. 保持单行字段不使用|字符 4. 正确使用YAML字符串格式 """ ``` ### 风格撰写工作流:write_in_style_flow 节点说明: - WriteInStyle:根据不同的风格Prompt,结合初稿进行LLM写最终稿 - WriteSupervisorNode:对初稿内容进行审核 ```mermaid graph TD A[WriteInStyle] -->|"final_article"| B[WriteSupervisorNode] B -->|"retry"| A ``` #### 提示词 这部分可以在界面上选择时下热词-叙事自定义提示词,进行人设设置,然后进行测试 ## 快速开始 ## 部署 ### docker build 镜像 ``` docker build -t google-trends . ``` ### docker compose 本地启动 #### 配置修改 - PROXY_URL:修改代理服务器地址 #### 修改volumes配置 E:/Service/docker-volumes为你自己的本地目录 ``` volumes: - D:/Service/docker-volumes/google-trends/logs:/app/logs - D:/Service/docker-volumes/google-trends/tasks:/assets/tasks - D:/Service/docker-volumes/google-trends/zip:/assets/zip environment: - ZIP_DIR=/assets/zip - TASK_DIR=/assets/tasks - LOCAL_LLM_URL=http://<本地ip>:11434/api/generate - CLOUD_API_KEY= - LOCAL_MODEL_NAME=gemma3 - LOG_LEVEL=INFO - PLATFORM=server - PROXY_URL= - SERPER_API_KEY= ``` #### 启动命令 ``` docker compose up -d ```