trend-pulse 開源：15 個免費趨勢來源、零 API Key、專為 AI Agent 打造

我們正式開源 trend-pulse — 一個免費的趨勢聚合器，從 15 個來源抓取即時趨勢，完全不需要 API Key。可以當 Python Library、CLI 工具、或 MCP Server 給 Claude Code 和其他 AI Agent 使用。

GitHub: github.com/claude-world/trend-pulse PyPI: pip install trend-pulse

為什麼需要這個工具？

如果你在做 AI 內容工具、社群自動化、或市場研究，你需要趨勢數據。但現實是：

Google Trends 沒有官方 API（只有非官方爬蟲，經常被封）
Twitter/X API 基本功能每月 $100+
Reddit API 在 2023 年砍掉了大部分免費存取
多數趨勢 API 不是付費就是要 OAuth 設定

trend-pulse 解決了這個問題：15 個免費來源、零認證、統一 API。

15 個來源，零 API Key

所有來源都使用公開 API、RSS feed 或開放協議。不需要 API Key、不需要 OAuth、不需要擔心 rate limit。

來源	類型	最適合
Google Trends	RSS feed	各國搜尋趨勢
Google News	RSS feed	即時新聞
Hacker News	Firebase + Algolia	開發者/科技話題
Reddit	Public JSON	大眾流行訊號
Mastodon	Public API	開源社群趨勢
Bluesky	AT Protocol	新興社群趨勢
GitHub	Trending page	開發者工具、Repo
Stack Overflow	Public API	技術問題
Wikipedia	Pageviews API	時事、人物
PyPI	pypistats.org	Python 生態系
npm	Downloads API	JavaScript 生態系
dev.to	Public API	開發者文章
Lobste.rs	JSON API	精選科技新聞
CoinGecko	Public API	加密貨幣趨勢
Docker Hub	Public API	Container 熱門

所有來源回傳標準化分數 (0-100)，讓你可以跨平台比較。

三種使用方式

1. CLI — 快速查趨勢

# 現在什麼最熱門？（15 個來源，合併排名）
trend-pulse trending

# 台灣趨勢（Google + Hacker News）
trend-pulse trending --sources google_trends,hackernews --geo TW

# 搜尋關鍵字
trend-pulse search "Claude Code"

# 存快照做速度追蹤
trend-pulse trending --save
trend-pulse history "React" --days 7

2. Python Library — 建你自己的工具

import asyncio
from trend_pulse.aggregator import TrendAggregator

async def main():
    agg = TrendAggregator()

    # 15 個來源的合併排名
    result = await agg.trending(geo="TW", count=10)
    for item in result["merged_top"]:
        print(f"[{item['source']}] {item['keyword']} (分數: {item['score']})")

    # 跨來源搜尋
    result = await agg.search("AI agent")
    for item in result["merged_top"][:5]:
        print(f"{item['keyword']} — {item['direction']}")

asyncio.run(main())

3. MCP Server — 讓 AI Agent 直接用

這是 trend-pulse 最強大的用法。加到你的 Claude Code 設定：

{
  "mcpServers": {
    "trend-pulse": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "trend-pulse[mcp]", "trend-pulse-server"],
      "type": "stdio"
    }
  }
}

Claude Code 就可以直接在對話中呼叫 get_trending()、search_trends() 等 10 個 MCP 工具。不用切視窗、不用複製貼上。

速度追蹤

trend-pulse 不只告訴你「什麼在流行」，還追蹤流行的速度。

用 --save 存快照，每個趨勢項目會附帶：

{
  "keyword": "Claude AI",
  "score": 92,
  "direction": "rising",
  "velocity": 15.3,
  "previous_score": 45.0
}

方向	意義
`rising`	分數快速上升 (velocity > 10)
`stable`	維持穩定 (-10 到 10)
`declining`	正在退燒 (velocity < -10)
`new`	第一次出現

資料存在本地 SQLite (~/.trend-pulse/history.db)，隨時可以查：

trend-pulse history "Claude" --days 30

內容指南工具 (v0.3.2)

除了趨勢數據，trend-pulse 還有 5 個內容指南工具，專為 AI Agent 創作社群內容設計。

核心設計原則：MCP 提供結構化指南，LLM 做所有創意工作。 不是模板拼接，不是正則評分。工具給框架，AI 寫原創內容。

5 個指南工具

工具	回傳內容
`get_content_brief`	寫作指南：Hook 範例、專利策略、CTA 範例
`get_scoring_guide`	5 維度評分框架：評估標準、等級門檻
`get_review_checklist`	品質關卡清單：平台合規、互動檢查
`get_platform_specs`	平台規格：字數限制、演算法優先級、最佳發文時間
`get_reel_guide`	Reel 腳本指南：場景結構、時間分配、剪輯建議

工作流程

1. get_trending()           → 發現熱門話題
2. get_content_brief()      → 取得寫作指南
3. LLM 寫內容              → 原創文字，不是模板
4. get_scoring_guide()       → LLM 自評 5 個維度
5. 修改到分數 ≥ 70          → 迭代提升品質
6. get_review_checklist()    → 最終品質關卡
7. get_platform_specs()      → 針對各平台調整

專利評分系統

評分框架基於 Meta 公開的排序專利和系統：

維度	權重	依據
Hook 力道	25%	EdgeRank Weight + Andromeda 即時訊號
互動觸發	25%	Story-Viewer Tuple + Dear Algo 主動訊號
對話持久性	20%	Threads 72 小時多方對話窗口
速度潛力	15%	Andromeda 跨平台訊號處理
格式分數	15%	多模態內容索引

等級：S (90+)、A (80+)、B (70+)、C (55+)、D (<55)。品質關卡要求總分 ≥70、對話持久性 ≥55 才能發布。

擴充你自己的來源

trend-pulse 設計成可擴充的。新增一個來源只要 ~30 行：

from trend_pulse.sources.base import TrendSource, TrendItem

class MySource(TrendSource):
    name = "my_source"
    description = "我的自訂趨勢來源"
    requires_auth = False

    async def fetch_trending(self, geo="", count=20) -> list[TrendItem]:
        # 你的資料抓取邏輯
        return [
            TrendItem(
                keyword="熱門話題",
                score=85.0,
                source=self.name,
                url="https://example.com",
            )
        ]

為什麼我們做了這個

我們有一套社群自動化 pipeline，每天發文到 Threads、Instagram 和 Facebook。每天的流程是：

發現什麼在我們的領域裡很熱門（AI、開發者工具、科技）
分析哪些話題有病毒式傳播潛力
創作針對各平台優化的內容
發布到多個帳號

第一步需要多來源的趨勢數據。我們試過 Google Trends 爬蟲（經常壞掉）、Twitter API（太貴）、各種「趨勢聚合」SaaS（免費額度很少）。

所以我們自己做了 trend-pulse：一個套件、15 個來源、零成本。

內容指南工具（第 2-3 步）來自一個觀察：模板式的內容生成產出的都是平庸、低品質的貼文。當我們切換到「MCP 引導 LLM」架構 — 工具提供結構化框架，AI 創作原創內容 — 貼文品質從 C 級 (~60 分) 跳到 A 級 (~85 分)。

技術數據

3,400 行 Python（src）
117 個測試，4 個測試模組
純 Python — 核心依賴只有 httpx + aiosqlite
Async 優先 — 所有來源抓取都是非同步，支援平行執行
SQLite 歷史 — 本地存儲，不需要外部資料庫
雙語支援 — 所有指南工具支援英文和繁體中文

安裝

# 只要核心
pip install trend-pulse

# 包含 MCP Server
pip install "trend-pulse[mcp]"

# 全部（MCP + 強化版 Google Trends）
pip install "trend-pulse[all]"

或不安裝直接跑 MCP Server：

uvx --from "trend-pulse[mcp]" trend-pulse-server

下一步

更多來源（Product Hunt、ArXiv、X/Twitter 公開指標）
趨勢關聯分析（偵測跨平台訊號放大）
Webhook 通知：趨勢快速上升時主動提醒
Dashboard UI

GitHub: github.com/claude-world/trend-pulse PyPI: pypi.org/project/trend-pulse License: MIT

覺得有用的話給個 Star。歡迎 PR。