告别信息过载:newsnow新范式新闻聚合的优雅解决方案
2026-02-04 04:11:51作者:何举烈Damon
你是否每天花费大量时间在多个平台间切换浏览新闻?是否常常被冗余信息淹没,难以快速获取有价值的内容?newsnow作为一款全新的新闻聚合工具,以"Elegant reading of real-time and hottest news"为核心理念,为你提供简洁高效的新闻阅读体验。读完本文,你将了解如何利用newsnow打造个性化新闻流,掌握实时热点追踪技巧,并学会根据自身需求定制新闻源。
核心功能解析
newsnow的设计围绕用户体验展开,提供了多项实用功能:
- 简洁优雅的界面设计:采用极简UI设计,去除冗余元素,让阅读回归本质。
- 实时热点更新:通过智能抓取技术,确保你获取最新的热门资讯。
- GitHub OAuth登录与数据同步:支持GitHub账号登录,实现跨设备数据同步。
- 智能缓存机制:默认30分钟缓存时长,已登录用户可强制刷新,平衡实时性与资源消耗。
- 自适应抓取间隔:根据来源更新频率动态调整抓取间隔(最短2分钟),优化资源使用并防止IP封禁。
- MCP服务器支持:可连接MCP服务器,扩展功能可能性。
技术架构概览
newsnow采用现代化技术栈构建,确保性能与可扩展性:
- 前端框架:基于Nitro和Vue构建,提供流畅的用户体验。
- 后端服务:使用TypeScript编写,通过Nitro配置实现高效服务端渲染。
- 数据抓取:采用自适应抓取策略,每个新闻源有独立的抓取逻辑,如GitHub趋势源所示。
- 缓存系统:实现智能缓存机制,减少重复请求,提升性能。
快速开始指南
基本部署
无需复杂配置,快速部署newsnow:
- 克隆仓库:
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ne/newsnow - 进入项目目录:
cd newsnow - 安装依赖:
pnpm install - 启动开发服务器:
pnpm dev
对于无需登录和缓存的部署,可直接Fork仓库并导入Cloudflare Page或Vercel等平台。
环境配置
- 复制示例环境变量文件:
cp example.env.server .env.server - 编辑.env.server文件,配置必要参数:
# Github Client ID G_CLIENT_ID=你的GitHub客户端ID # Github Client Secret G_CLIENT_SECRET=你的GitHub客户端密钥 # JWT Secret,通常与Client Secret相同 JWT_SECRET=你的JWT密钥 # 初始化数据库,首次运行必须设为true,之后可关闭 INIT_TABLE=true # 是否启用缓存 ENABLE_CACHE=true
数据库设置
推荐使用Cloudflare D1数据库:
- 在Cloudflare Worker控制台创建D1数据库
- 在wrangler.toml中配置database_id和database_name
- 如无wrangler.toml,重命名example.wrangler.toml并修改配置
自定义新闻源
newsnow支持添加自定义新闻源,扩展信息获取渠道:
- 在server/sources目录下创建新的源文件
- 参考现有源实现,如GitHub趋势源
- 在shared/sources.ts中注册新源
添加源的基本模板:
const customSource = defineSource(async () => {
const news: NewsItem[] = [];
// 实现自定义抓取逻辑
return news;
});
export default defineSource({
"custom-source": customSource,
});
高级使用技巧
MCP服务器配置
newsnow支持连接MCP服务器,扩展功能:
{
"mcpServers": {
"newsnow": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"newsnow-mcp-server"
],
"env": {
"BASE_URL": "https://your-domain.com"
}
}
}
}
修改BASE_URL为你的域名即可使用自定义MCP服务器。
缓存策略优化
根据阅读习惯调整缓存策略:
- 普通用户:默认30分钟缓存,平衡实时性与性能
- 重度用户:可缩短缓存时间,通过强制刷新获取最新内容
- 低流量用户:延长缓存时间,减少网络请求
未来发展路线
newsnow团队持续优化产品,未来将推出:
- 多语言支持:英语、中文及更多语言支持
- 个性化选项:基于类别的新闻分类,保存偏好设置
- 扩展数据源:覆盖更多全球新闻来源
参与贡献
欢迎通过以下方式参与项目贡献:
- 提交issue报告bug或建议新功能
- 提交PR改进代码或添加新功能
- 帮助完善文档
详细贡献指南请参考CONTRIBUTING.md。
许可证信息
本项目采用MIT许可证,详情请见LICENSE文件。
点赞收藏本文,关注项目更新,获取更多新闻聚合技巧。下期将带来"newsnow高级定制指南",教你打造完全个性化的新闻阅读体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
564
3.83 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
892
659
Ascend Extension for PyTorch
Python
375
443
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
348
198
昇腾LLM分布式训练框架
Python
116
145
暂无简介
Dart
794
197
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.36 K
775
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.12 K
268
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359

