核心用法
News Fetcher 是一款专注于新闻聚合与智能处理的 Python 命令行工具。用户通过 YAML 配置文件定义 RSS/HTML 新闻源，执行 news-fetcher fetch 即可自动完成抓取、去重、聚类、排序与摘要生成。支持 Markdown 输出、时间过滤、分数阈值控制及多样性调节等高级功能。
显著优点
- 多源整合：支持 RSS/Atom 及 HTML 页面抓取，可配置权重实现源分级管理
- 智能去重：采用 SimHash 算法检测近似重复内容，有效解决同一事件多媒体报道冗余问题
- 主题聚类：基于 HDBSCAN 密度聚类将相关文章自动归组，便于批量浏览
- 质量排序：综合内容相关性、来源权威性与时效性的多维度评分机制
- 多样性保障：Maximal Marginal Relevance (MMR) 算法确保推荐结果视角多元
潜在局限
- 依赖外部源稳定性：RSS 源失效或反爬策略变动可能导致抓取失败
- 英文生态为主：算法文档与默认配置偏向英文新闻场景，中文支持需验证
- 版本较新：v0.1.1 处于早期迭代，API 稳定性与长期维护存在不确定性
- 无内置持久化：需自行对接数据库或缓存系统实现历史数据管理
适合人群
- 需要定制化新闻聚合的信息分析师、研究员、媒体从业者
- 希望构建个人新闻工作流的技术用户
- 对信息去重与主题发现算法感兴趣的 NLP/推荐系统学习者
常规风险
- 网络依赖：实时抓取依赖外部网络，建议配置缓存降级策略
- 内容合规：聚合内容版权归属原发布方，商用需注意授权边界
- 算法偏差：源权重与排序规则可能引入价值观偏向，需审慎调参