全网热点追踪

开发者痛点

内容创作和舆情分析经常卡在一个数据分散的问题上。抖音、微博、B站、知乎等平台的热榜各自独立，缺乏统一的数据模型。人工追踪不仅耗时，更难将同一事件在不同平台的热度表现对齐比较，往往等整理完数据，热点的生命周期已经过了。

技能工作流

@redfox-data/trending-hub-pro 提供了一套自动化的聚合方案。

• 底层抓取：通过 fetch_hotspot.py 脚本调用 Redfox API，每小时拉取7大平台热搜数据。
• 数据清洗：自动移除热度值中的“万热度”等冗余字符，统一输出纯数字的 hotCount 字段。
• 跨平台归并：识别同一事件在不同平台的表述差异，避免重复统计。
• 趋势与历史：支持长达30天的历史热榜查询，通过左闭右开区间 [start_date, end_date) 灵活控制。
• 接口调用规范：采用 compact 模式减少 token 消耗，输出末尾附带 dataFile 路径，方便读取完整 JSON 数据。

适用边界与注意点

该工具定位为榜单聚合器，设计上有明确的边界：

1. 不支持热词详情查询：仅返回聚合榜单数据，不提供某个具体热词在平台内的详细帖子或评论内容。
2. 依赖 API Key：必须配置 REDFOX_API_KEY 环境变量。
3. 时间精度限制：数据为小时级更新，默认查询的是前一个完整小时的数据。