核心用法
Topic Monitor 是一款主动式信息监控工具，将助手从被动响应转变为持续追踪模式。用户配置关注主题后，系统通过定时网络搜索、AI重要性评分、智能告警分级（即时通知/周报摘要/忽略）三层机制，确保既不错过关键信息，又避免信息过载。
两种启动方式：
- Quick Start（推荐）：单命令
python3 scripts/quick.py "话题名称"即可创建监控，自动生成查询语句与关键词，默认每日检查、中等重要性、Telegram推送 - Full Setup：交互式向导配置多话题、高级选项（检查频率、告警阈值、周报设置等）
关键脚本：manage_topics.py（增删改查话题）、monitor.py（核心监控引擎，通过cron定时运行）、digest.py（生成周报）、setup_cron.py（自动化定时任务配置）
显著优点
1. AI智能评分：多信号综合判断（新闻时效性、关键词密度、价格变动幅度、来源权威性），自动区分 HIGH（即时告警）、MEDIUM（入周报）、LOW（忽略）
2. 记忆感知摘要：关联历史对话与 memory_hints.md，生成个性化上下文（如"你上周提到的低频优化问题，本次更新已修复"）
3. 学习模式：追踪用户交互行为，自动调整评分权重与阈值，越用越准
4. 防疲劳设计：支持每日最大告警数、安静时段、去重窗口（默认72小时）、负面关键词过滤
5. 灵活输出：即时消息（Telegram/Discord/Email）+ 可读周报（Markdown格式，含趋势洞察与推荐）
6. 完全本地化：状态文件、学习数据均本地存储，隐私安全
潜在缺点与局限性
- 依赖外部搜索API：实际效果受 web-search-plus 等底层搜索技能质量制约，小众或实时性极强的话题可能漏检
- 初始调优成本：关键词设计、阈值设定需要1-2周迭代，前期可能有误报或漏报
- Cron依赖：自动化需要用户环境支持crontab，Windows用户需手动配置任务计划程序
- 无内置持久化数据库：大量历史数据依赖JSON文件，极端高频场景下性能可能下降
- AI评分黑箱：具体评分逻辑对终端用户不透明，复杂场景难以debug
适合人群
- 信息工作者：开发者追踪CVE/技术更新、投资人监控竞品动态、研究者跟进领域论文
- 价格敏感型用户：电商从业者监控竞品价格、投资者追踪加密货币/股票异动
- 产品/运营人员：跟踪产品发布、用户反馈、行业趋势
- 多主题管理需求：同时关注5-20个话题，需要智能分级避免信息过载
常规风险
- API成本失控：高频检查（hourly）+ 多话题可能导致搜索API调用量激增，建议配合
max_alerts_per_day使用 - 告警渠道配置泄露：Discord webhook URL、Telegram chat ID 等敏感信息若硬编码在config.json，需确保.gitignore生效
- 去重失效风险：URL哈希碰撞或源站链接变动可能导致重复告警或永久静默
- 依赖环境：需要Python3环境及skill依赖的搜索工具，隔离环境配置不当可能引发权限问题