- 实际应用场景与痛点
场景
- 职场人（产品经理、运营、市场、研发）需要每天了解行业动态，但信息来源分散（公众号、新闻网站、论坛）。
- 信息过载，很多文章质量不高或与自己关注的领域无关。
- 手动筛选耗时，容易错过重要资讯。
痛点
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信息碎片化：优质内容淹没在海量信息中。
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筛选成本高：需要花费大量时间阅读和判断。
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推送不及时：重要资讯可能延迟看到。
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缺乏个性化：现有资讯 App 推荐不够精准。
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创新营销案例分析思路
- 产品即服务：工具不仅推送资讯，还提供摘要和关键点提炼，节省用户时间。
- 数据驱动推荐：根据用户关注的关键词和行业标签，精准匹配内容。
- 订阅制+社交分享：用户可订阅不同行业的日报/月报，并分享到职场社交平台。
- 增值服务：可扩展为付费深度报告、专家解读、行业趋势分析。
- 核心逻辑讲解
功能模块
- 用户输入关注行业关键词（如“人工智能”“新能源汽车”）
- 资讯抓取模块（RSS、API、爬虫）
- 内容过滤与评分（关键词匹配度、来源权威性、发布时间）
- 个性化推荐（按匹配度排序）
- 推送模块（邮件、微信、Telegram）
- 历史记录与搜索
推荐算法逻辑
for 文章 in 抓取的文章: 评分 = 关键词匹配度 * 0.5 + 来源权威分 * 0.3 + 时效性分 * 0.2 if 评分 > 阈值: 加入推荐列表 按评分排序，取前 N 篇
- 代码模块化（Python）
目录结构
industry_news_tool/ ├── main.py ├── config.py ├── models/ │ ├── user_profile.py │ └── article.py ├── fetcher/ │ ├── rss_fetcher.py │ └── api_fetcher.py ├── filter/ │ └── score_filter.py ├── pusher/ │ └── email_pusher.py ├── data/ │ └── sources.json ├── README.md └── requirements.txt
models/article.py
class Article: def init(self, title, url, content, source, publish_time): self.title = title self.url = url self.content = content self.source = source self.publish_time = publish_time
fetcher/rss_fetcher.py
import feedparser
def fetch_rss(url): feed = feedparser.parse(url) articles = [] for entry in feed.entries: articles.append(Article( title=entry.title, url=entry.link, content=entry.summary, source=feed.feed.title, publish_time=entry.published_parsed )) return articles
filter/score_filter.py
def calculate_score(article, keywords): score = 0 text = (article.title + " " + article.content).lower() for kw in keywords: if kw.lower() in text: score += 10 # 来源权威加分 if article.source in ["36氪", "虎嗅", "财新网"]: score += 20 # 时效性加分 from datetime import datetime, timedelta days_old = (datetime.now() - datetime(*article.publish_time[:6])).days score += max(0, 10 - days_old) return score
main.py
from models.user_profile import UserProfile from fetcher.rss_fetcher import fetch_rss from filter.score_filter import calculate_score from pusher.email_pusher import send_email
def main(): print("=== 行业资讯精准推送工具 ===") profile = UserProfile() profile.input_keywords() all_articles = [] for url in profile.sources: all_articles.extend(fetch_rss(url)) scored = [(a, calculate_score(a, profile.keywords)) for a in all_articles] scored.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) top_articles = [a for a, s in scored[:10]] send_email(profile.email, top_articles)
if name == "main": main()
- README.md
行业资讯精准推送工具
简介
输入关注行业关键词，自动筛选优质资讯，按日/月推送，帮职场人及时掌握行业动态。
安装
bash
pip install -r requirements.txt
python main.py
使用
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输入关注关键词
-
配置信息源（RSS/API）
-
设置推送频率
-
接收精选资讯
-
使用说明（USAGE.md）
使用说明
首次使用
运行 main.py，输入关键词和信息源。
推送设置
可在 config.py 中设置每日或每月推送。
扩展
可接入更多数据源（知乎、微博、行业报告）。
- 核心知识点卡片
卡片1：RSS/API 数据采集
- 利用 "feedparser" 抓取 RSS，或通过 API 获取结构化数据。
卡片2：评分过滤算法
- 综合关键词匹配、来源权威、时效性打分，保证推荐质量。
卡片3：模块化设计
- 抓取、过滤、推送分离，便于扩展和维护。
卡片4：创新营销结合
- 工具即内容，用户在使用过程中获取知识，并可分享形成社交传播。
- 总结
这个行业资讯精准推送工具：
- 解决信息过载痛点：只推送高相关度内容
- 数据驱动推荐：提高信息获取效率
- 可扩展性强：可加入 AI 摘要、趋势分析、付费报告
- 营销创新：从工具到知识服务再到社交分享，形成用户粘性
如果你愿意，可以下一步生成完整的 sources.json（包含主流科技、财经、行业媒体 RSS 源），并加上微信/Telegram 推送功能的完整实现，这样你就能直接运行一个功能齐全的版本。
利用AI解决实际问题，如果你觉得这个工具好用，欢迎关注长安牧笛！
