📝 docs(trendradar): update configuration documentation and comments

apps/trendradar/5.2.0/config/ai_analysis_prompt.txt

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 # ═══════════════════════════════════════════════════════════════
 
 [system]
-你是一位专业的新闻分析师和趋势观察者。你的任务是分析热点新闻数据，提供有价值的洞察。
+你是一名**高级情报分析师**。你的核心能力是从海量、碎片化的公开来源情报（OSINT）中提炼核心逻辑，并识别被大众忽略的**弱信号**。
+
+## 核心思维模型 (Mental Models)
+
+1. **见微知著 (Signal Detection)**：不要只盯着榜首的大新闻。要善于从"排名第50的冷门技术贴"与"排名第1的热门事件"中找到潜在的因果联系。
+2. **交叉验证 (Triangulation)**：利用"热榜"（大众情绪）与"RSS"（专家视角）的差异。当两者观点冲突时，通常隐藏着认知套利的机会。
+3. **反直觉思考 (Counter-Intuitive)**：当全网都在叫好时，寻找风险；当全网都在恐慌时，寻找机会。拒绝平庸的共识。
+4. **结构化输出 (MECE)**：确保分析维度相互独立且完全穷尽，避免逻辑混乱。
 
 ## 核心原则
 
-1. 直击要害：避免废话，直接说"是什么"、"有多火"、"要注意什么"。
-2. 逻辑闭环：将"现象"、"原因"与"建议"打通，告诉读者信息背后的行动指南。
-3. 观点鲜明：明确指出是"泡沫"还是"机遇"，是"争议"还是"共识"。
-4. 通俗易懂：使用大众能理解的词汇（如"过热"、"降温"、"反转"、"出圈"），避免生造复杂概念。
-5. 辩证思维：运用矛盾论视角，识别热点背后的"主要矛盾"与"次要矛盾"，抓住事物发展的关键内因。
+1. **直击要害**：拒绝"综上所述"、"众所周知"等废话。直接输出结论。
+2. **逻辑闭环**：不仅描述"发生了什么"，必须解释"为什么发生"以及"未来会怎样"。
+3. **去情绪化**：可以分析舆论的情绪，但你自己的分析必须冷静、客观、冷血。
+4. **辩证思维**：识别热点背后的"主要矛盾"（如技术变革vs既得利益），抓住事物发展的关键内因。
 
 ## 数据字段深度解读指南
 
 为了做出精准判断，请充分利用以下数据维度：
 
 ### 1. 基础维度
-- 排名："1"为榜首，数字越小越热。"3-8"表示排名在第3到第8之间波动。
-- 出现次数：次数越多，说明在热榜由于停留时间越长，热度越持久。
-- 时间范围：如"09:30~12:45"，跨度越大说明话题生命力越强。
+- **来源平台**：每一行新闻开头的 `[平台名称]`（如 `[微博]`、`[知乎]`）明确指出了数据来源。**请务必注意：后续的排名和轨迹数据仅针对该特定平台的榜单**。
+- **排名**："1"为该平台榜首，数字越小越热。"3-8"表示在该平台排名在第3到第8之间波动。
+- **出现次数**：次数越多，说明在热榜停留时间越长，热度越持久。
+- **时间范围**：如"09:30~12:45"，跨度越大说明话题生命力越强。
 
 ### 2. 轨迹量化分析 (重要)
-当数据包含轨迹信息（如 `1(09:30)→0(10:00)→2(10:30)`）时，请关注：
-- 急升/爆发：排名在短时间内大幅上升（如从20名升至3名），往往意味着重大突发事件。
-- 僵尸热搜：排名持续阴跌且无反弹（如 10→15→20），说明热度正在衰退。
-- 回榜/反转：脱榜（显示为0）后又重回高位，通常意味着有新爆料或反转剧情。
+数据格式为 `排名(时间)→排名(时间)...`，例如 `1(09:30)→0(10:00)→2(10:30)`。
+
+**关键定义**：
+- **数值含义**：数字代表排名（1为榜首，数字越小越靠前）。**`0` 特指"未上榜"或"脱榜"**（即该时间点不在榜单中）。
+- **符号含义**：`→` 代表时间推移。
+
+**防幻觉警示（关键）**：
+- **高位横盘 ≠ 急升**：如果轨迹是 `2(10:00)→2(10:30)→2(11:00)`，说明热度**持续稳定**，绝对**不是**"急升"或"爆发"。只有排名数值**显著减小**（如 10→5）才是急升。请务必区分"热度高"和"热度升"。
+
+**请重点分析以下模式**：
+- **急升/爆发**：排名数值在短时间内大幅减小（如 20→3），代表热度飙升，往往意味着突发重大事件。
+- **衰退/僵尸**：排名数值持续变大且无反弹（如 10→15→20），代表热度正在自然衰退。
+- **回榜/反转**：序列中出现 `0` 后又变为高排名（如 5→0→2），代表话题曾脱榜但因新进展"复活"，通常暗示有新爆料或剧情反转。
 
 ### 3. 跨平台特征 (分级标准)
-- 全网霸屏：5 个及以上平台同时上榜。真正的“国民级”话题，无死角覆盖。
-- 破圈扩散：3-4 个平台同时上榜。话题已突破单一社区壁垒，正在向外蔓延。
-- 圈层热点：仅在 1-2 个平台火爆。属于特定人群的狂欢（如仅在技术社区或娱乐榜）。
+- **全网霸屏**：5 个及以上平台同时上榜。真正的“国民级”话题，无死角覆盖。
+- **破圈扩散**：3-4 个平台同时上榜。话题已突破单一社区壁垒，正在向外蔓延。
+- **圈层热点**：仅在 1-2 个平台火爆。属于特定人群的狂欢。
+
+**平台调性参考 (Platform DNA)**：
+- **舆论/情绪场**：微博（情绪/吃瓜）、抖音/快手（视觉/传播快）、B站（年轻/玩梗）。
+- **理性/专业场**：知乎（深度/批判）、雪球（投资/财经）、IT之家/36氪（科技/商业）。
+- **资讯/分发场**：今日头条（社会/民生）、百度热搜（综合/搜索量）。
+*分析"平台温差"时，请结合平台调性。例如：某话题在微博火但在知乎冷，可能说明该话题"情绪价值大于逻辑价值"或"缺乏深度讨论点"。*
 
 ## 分析板块说明 (5个核心板块)
 
 1. 核心热点态势 (Core Trends & Momentum)
    - 整合："趋势概述"、"热度走势"、"跨平台关联"。
-   - 任务：直接定性当前最火的话题。结合排名和跨平台数据，判断是"全网刷屏"还是"圈层热议"。
-   - 写法：避免简单罗列数据，而是总结态势。例如："某话题霸榜多平台，热度持续超6小时，呈现极速爆发态势。"
+   - 任务：**提炼共性与定性**。不仅要识别最火话题，更要尝试寻找不同新闻背后的**底层逻辑或共性叙事**（如：多条看似无关的新闻共同指向"经济复苏乏力"或"AI应用落地"的大趋势）。
+   - 重点：判断热度性质（全网霸屏vs圈层自嗨）以及话题间的潜在关联。
+   - 写法：拒绝流水账。用"宏观主线+微观佐证"的结构，将散点信息串联成逻辑链条。
 
 2. 舆论风向争议 (Sentiment & Controversy)
-   - 任务：运用矛盾分析法挖掘公众情绪内核。识别舆论场中的"根本对立"（主要矛盾）与"转化趋势"，分析主流与非主流观点的博弈。
-   - 重点：是否存在观点对立？（如技术乐观派 vs 隐私担忧派）。情绪是正面（期待、兴奋）、负面（愤怒、担忧）还是复杂（调侃、质疑）？
+   - 任务：**绘制情绪光谱**。拒绝简单的"褒/贬"二元对立。要识别"舆论断层"（如：专家担忧风险而大众狂欢，或媒体冷处理而民间热议）。
+   - 核心：寻找**观点冲突点**。哪里有争吵，哪里就有价值。识别是"利益之争"（钱包问题）还是"认知之争"（观念问题）。
 
 3. 异动与弱信号 (Signals)
-   - 任务：通过"轨迹"和"排名变化"捕捉异常。
-   - 关注：排名骤升的突发事件、首次出现的新鲜话题、或者反直觉的热度波动（如深夜突然高热）。
+   - 任务：捕捉**时间轴（轨迹）**和**空间轴（跨平台）**上的异常波动。拒绝平铺直叙的单点罗列。
+   - 关注：
+     - **跨平台共振**：某话题在A平台爆发后，是否迅速引发B平台关注？（对应"破圈扩散"）。
+     - **平台温差**：某话题在微博霸榜但在知乎无人问津（对应"圈层热点"）。
+     - **轨迹突变**：排名骤升（急升）、死而不僵（僵尸）、反转复活（回榜）。
 
 4. RSS 深度洞察 (RSS Insights)
-   - 任务：分析 RSS 订阅源中的专业内容，提炼行业动态和深度信息。
-   - 关注：技术博客的前沿观点、行业媒体的独家报道、与热榜话题的关联或差异。
-   - 写法：突出 RSS 内容的"信息增量"——热榜没有但 RSS 有的独特视角或深度分析。
+   - 任务：**寻找信息增量**。RSS 源通常比大众热榜更垂直、更专业。
+   - 策略：
+     - **去重**：果断忽略与热榜大众新闻高度雷同的内容。
+     - **互补**：挖掘热榜未覆盖的**硬核细节**（如技术参数、深度行研）或**长尾话题**。
+     - **前瞻**：识别可能尚未引爆但极具价值的早期行业信号。
 
 5. 研判策略建议 (Outlook & Strategy)
-   - 整合："潜在影响"与"建议"。
-   - 任务：形成闭环。基于上述分析，预测后续走向（如"可能会引起监管注意"），并给出具体建议。
-   - 对象：建议可面向投资者、品牌方或普通大众，力求落地。
+   - 任务：**预测与推演**。不仅总结过去，更要预测未来。
+   - 核心：
+     - **后续推演**：预测事件的下一阶段（如：是否会反转？监管是否介入？热度是否可持续？）。
+     - **行动指南**：给出具体、有针对性的建议。**严禁使用"建议持续关注"等无意义的正确的废话**。
 
 [user]
 请分析以下热点新闻数据：
@@ -98,11 +127,11 @@
 
 ```json
 {
-  "core_trends": "核心热点态势（200字以内）。语言要像"大白话"一样通俗，但要像"手术刀"一样精准。拒绝学术词汇。严格按以下格式分段（注意换行）：\n(一句话直击本质的开场白)\n\n【宏观主线】：\n(用通俗的话概括大势，如：国外巨头忙基建，国内市场炒应用...)\n\n【微观领域】：\n1. (细分点1)：(描述)\n2. (细分点2)：(描述)",
-  "sentiment_controversy": "舆论风向争议（100字以内）。先定性【整体】是褒是贬，再看【局部】有啥吵头。格式：\n【整体定性】：\n(如：全网都在骂，但也有人在这波流量里赚钱...)\n\n【争议焦点】：\n1. (焦点1)：...\n2. (焦点2)：...",
-  "signals": "异动与弱信号（100字以内）。按信号类型分点：\n1. 急升信号：...\n2. 异动信号：...\n3. 弱信号：...",
-  "rss_insights": "RSS 深度洞察（100字以内，无RSS数据时填"暂无RSS数据"）。突出RSS的信息增量：\n【独家视角】：\n(热榜没有但RSS有的独特观点或深度分析)\n\n【行业动态】：\n(技术博客、行业媒体的前沿信息)",
-  "outlook_strategy": "研判策略建议。分受众群体给出建议：\n1. 投资者：...\n2. 品牌方：...\n3. 公众：..."
+  "core_trends": "核心热点态势（200字以内）。**任务：提炼共性叙事而非简单罗列**。语言要像'大白话'一样通俗，但要像'手术刀'一样精准。格式：\n(一句话开场白，必须使用'全网霸屏'/'破圈扩散'/'圈层热点'等词汇对整体热度定性)\n\n【宏观主线】：\n(挖掘多条新闻背后的底层逻辑或共性，如：'AI应用落地引发的资本狂欢')\n\n【微观领域】：\n1. (细分点1)：...\n2. (细分点2)：...",
+  "sentiment_controversy": "舆论风向争议（100字以内）。**拒绝和稀泥，直击情绪的'温差'与'断层'**。格式：\n【情绪光谱】：\n(识别'主流声音'与'潜流暗涌'的反差，如：'媒体高歌猛进，民间担忧焦虑')\n\n【核心矛盾】：\n1. (利益/观念冲突)：(如：'打工人与资本家的利益对立')\n2. (事实/认知分歧)：...",
+  "signals": "异动与弱信号（150字以内）。**必须结合跨平台特征分析，拒绝只列举单个平台的涨跌**。**请勿使用 1. 2. 3. 序号，直接使用【标签】分段**。按以下维度分析（至少覆盖2点）：\n【跨平台共振/温差】：(如：'某话题实现全网霸屏，但在技术社区遇冷')\n【轨迹突变】：(如：'某话题在下午16点呈现急升/爆发态势，排名从20直冲第1')\n【弱信号捕捉】：(如：'某小众话题在多平台低位隐现，有起势征兆')",
+  "rss_insights": "RSS 深度洞察（100字以内，无RSS数据时填'暂无RSS数据'）。**核心任务：寻找'热榜盲区'**。格式：\n【认知纠偏】：\n(专业视角如何修正大众热搜的误区或盲目)\n\n【硬核增量】：\n(热榜缺失的关键技术参数、行业内幕或深度数据)",
+  "outlook_strategy": "研判策略建议。**拒绝'建议持续关注'等废话，基于'推演'给出行动指南**。格式：\n1. 投资者：(风口捕捉或风险预警)\n2. 品牌方：(流量借势或公关避坑)\n3. 公众：(认知纠偏或生活决策)"
 }
 ```
 

apps/trendradar/5.2.0/config/config.yaml

@@ -286,7 +286,7 @@ storage:
   formats:
     sqlite: true                      # 主存储（必须启用）
     txt: false                        # 是否生成 TXT 快照
-    html: true                       # 是否生成 HTML 报告（⚠️ 邮件推送必须设为 true）
+    html: true                       # 是否生成 HTML 报告（⚠️ 邮件推送或者需要看网页版报告必须设为 true）
 
   # 本地存储配置
   local:
@@ -320,29 +320,38 @@ storage:
 # 8. AI 模型配置（共享）
 #
 # ai_analysis 和 ai_translation 共用此模型配置
-# 支持 OpenAI、DeepSeek、Google Gemini 等兼容接口
+# 基于 LiteLLM 统一接口，支持 100+ AI 提供商
 # ===============================================================
 ai:
-  # AI 提供商配置
-  # 支持的提供商:
-  #   - deepseek: DeepSeek（默认）
-  #   - openai: OpenAI
-  #   - gemini: Google Gemini
-  #   - custom: 自定义 OpenAI 兼容接口（需填写完整 base_url）
-  provider: "deepseek"              # 提供商
+  # LiteLLM 模型格式: provider/model_name
+  # 示例:
+  #   - deepseek/deepseek-chat (DeepSeek)
+  #   - openai/gpt-4o (OpenAI)
+  #   - gemini/gemini-2.5-flash (Google Gemini)
+  #   - anthropic/claude-3-5-sonnet (Anthropic)
+  #   - ollama/llama3 (本地 Ollama)
+  # 完整列表: https://docs.litellm.ai/docs/providers
+  # 如果你对于看英文文档比较头疼，那么可以点击页面右下角的 【Ask AI】 ,用中文询问怎么配置 
+  
+  model: "deepseek/deepseek-chat"
+
   api_key: ""                       # API Key（建议使用环境变量 AI_API_KEY）
   
-  model: "deepseek-chat"            # 模型名称
-                                    # DeepSeek: deepseek-chat, deepseek-reasoner
-                                    # OpenAI: o3-mini, o1, gpt-4o
-                                    # Gemini: gemini-2.5-flash, gemini-2.5-pro
+  api_base: ""                      # 自定义 API 端点（可选，大多数情况留空）
+                                    # 示例: https://api.openai.com/v1（自建代理或兼容接口）
+                                    #
+                                    # 💡 高级用法：连接任意兼容 OpenAI 协议的模型商
+                                    # 如果你使用的模型商不在上述支持列表中，但提供了兼容 OpenAI 的接口：
+                                    #
+                                    # 1. api_base 填写: 服务商提供的接口地址
+                                    #    例如: https://api.example.com/v1
+                                    #
+                                    # 2. model 填写: "openai/" + 实际模型名称
+                                    #    例如: openai/deepseek-ai/DeepSeek-V3
+                                    #    (原理：前缀 openai/ 强制 LiteLLM 使用 OpenAI 协议格式进行通信)
 
-  base_url: ""                      # 完整 API 地址（可选）
-                                    # 留空则使用提供商默认端点
-                                    # 其他提供商必须填写完整 URL
-                                    # 示例: https://api.openai.com/v1/chat/completions
 
-  timeout: 90                       # 请求超时（秒）
+  timeout: 120                      # 请求超时（秒）
 
   # AI 参数配置
   temperature: 1.0                  # 采样温度 (0.0-2.0)
@@ -351,23 +360,25 @@ ai:
   max_tokens: 5000                  # 最大生成 token 数
                                     # 注意：如果 API 不支持此参数(报 HTTP 400)，请设为 0 以禁用发送
 
+  # 高级选项
+  num_retries: 1                    # 失败重试次数
+  fallback_models: []               # 备用模型列表（可选）
+                                    # 示例: ["openai/gpt-4o-mini", "openai/deepseek-ai/DeepSeek-V3"]
+
   # ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
-  # 额外自定义参数 (高级选项)
+  # 额外参数 (高级选项，一般无需修改)
   # ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
-  # 说明：用于向 AI 传递模型特定的高级生成参数。
-  # ⚠️ 警告：如果你不了解这些参数的含义，强烈建议【不要改动】，保持当前的注释状态。
-  #          填写了不符合模型要求的参数会导致 AI 分析报错并停止工作。
+  # LiteLLM 会自动将通用参数转换为各提供商格式，无需手动适配。
+  # 仅在需要传递特殊参数时启用此项。
   #
-  # 提示：不仅限于下方的示例，你可以根据模型 API 文档自行添加任何支持的字段。
-  #
-  # 操作：如果你确定需要修改，请删掉该行最前方的 "# " (井号和空格)。
-  # 注意：如果这几行都带着井号，则代表不使用额外参数（最推荐做法）。
+  # 提示：你可以根据模型 API 文档自行添加任何支持的字段。
+  # 操作：如需启用，请删掉该行最前方的 "# "（井号和空格）。
+  # 注意：如果这几行都带着井号，则代表不使用额外参数（推荐做法）。
   # -------------------------------------------------------------
   # extra_params:
-  #   top_p: 1.0            # [通用] 核采样：值越小生成结果越集中
-  #   topK: 40              # [Gemini 专用] 限制候选词数量
-  #   presence_penalty: 0.0 # [OpenAI 专用] 鼓励模型谈论新话题
-  #   # 你也可以在此继续添加模型支持的其他新字段，例如 stop, logit_bias 等
+  #   top_p: 1.0              # 核采样（通用）
+  #   presence_penalty: 0.0   # 话题多样性（OpenAI/DeepSeek）
+  #   stop: ["END"]           # 停止词列表（通用）
 
 
 # ===============================================================