拾贝

面向独立开发者的社区情报工具：从 V2EX 等社区抓取帖子，调用 LLM 提炼产品创意 / 用户痛点 / 潜在机会，输出带可点击来源链接的 Markdown 报告，帮你低成本发现「值得做的东西」。

在线体验：shibei.hancic.site（报告页免登录，管理后台 /admin 需登录）

特性

• 为独立开发者而生：四类洞察直指「做什么、做给谁、值不值得做」——创意点子、用户痛点、低门槛机会、技术趋势。
• 单一入口：analyzer.py 一个命令自动完成「爬取 → 分析 → 打印报告绝对路径」，无需手动干预是否爬取。
• 自动增量 / 全量：有数据时只抓新增、只分析新增；首次运行或数据为空时自动全量。
• 来源可插拔：新增社区只需实现一个来源类并注册，主流程与分析模块不动。
• CLI 零第三方依赖：命令行工具只用标准库 urllib，开箱即跑；Web 界面独立提供，不影响 CLI。
• LLM 自带 URL + Key：只支持 OpenAI 协议（DeepSeek / OpenRouter / Ollama / vLLM 等均兼容），URL 与 Key 缺失即退出，不误发到官方端点。
• 可点击来源：报告每条洞察的「来源帖子」是代码还原的真实原帖链接，不经过 LLM，杜绝杜撰 URL。
• 中英双语：界面、报告内容、任务日志均可切换中文 / English。分析语言由 CLI --lang / ANALYZE_LANG 或 Web 设置页「报告语言」决定；报告页按界面语言显示对应版本，暂缺时回退并提示。
• 省成本：今日列表缓存 + 分析 run_id 缓存，重跑不重复请求；正文/回复截断控制 token。

环境要求

项	要求
Python	3.10+（运行时零第三方依赖，仅标准库 urllib）
开发工具（可选）	uv —— 仅开发/安装 dev 工具时需要；直接运行无需
网络	能访问来源社区 API（V2EX / Hacker News / Lobste.rs / Dev.to / 少数派 / Product Hunt）用于爬取；能访问你自带的 LLM API（OpenAI 兼容）用于分析
LLM 配置	OPENAI_API_KEY（环境变量，必填）；OPENAI_BASE_URL 与 ANALYZE_MODEL 必填（环境变量或 config.json llm 节二选一）

运行时零依赖：CLI 装好 Python 后可直接 python3 analyzer.py 运行；uv 与 dev 依赖（ruff / pytest / pyright / pre-commit）仅用于开发与测试。Web 部署用 Docker，见下文。

工作原理

V2EX (或其他社区) ──爬取──▶ data/{source}/{node}/{id}.json ──分析──▶ LLM 提炼 4 类洞察
                                                                        │
                                                                        ▼
                                                   data/analysis/analysis.md（可点击原帖链接）

1. 爬虫抓取帖子与回复，归一为统一 JSON 结构。
2. 分析模块按 4 个维度（创意/痛点/独立开发/趋势）分批并行调 LLM。
3. 层级合并去重 → 代码还原来源链接 → 输出报告并打印绝对路径。

快速开始

# 1. 安装（零运行时依赖，仅 dev 工具）
uv sync

# 2. 配置 LLM（用户自带 URL + Key + 模型，三者必填）
export OPENAI_API_KEY=sk-xxx
# 下面的 base_url / model 默认取 config.json 的 llm 节，也可用环境变量覆盖：
#   export OPENAI_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
#   export ANALYZE_MODEL=deepseek-v4-flash
# 常用服务商组合见「常用 OpenAI 协议 API 示例」

# 3. 分析（唯一入口：自动爬取 + 分析 + 打印报告路径）
uv run python analyzer.py

# 强制全量重分析
uv run python analyzer.py --full

# 生成英文报告与英文日志（等价于 ANALYZE_LANG=en）
uv run python analyzer.py --lang en

# 按日期重算某天的每日报告（读已归档帖子，不重新抓取、不影响增量进度）
uv run python analyzer.py --date 2026-08-03

首次运行会自动全量爬取并全量分析；之后每天跑一条 analyzer.py 即可。

输出示例

控制台日志（首次运行 / 数据为空时自动全量，最后打印报告绝对路径）：

$ uv run python analyzer.py
首次运行或数据为空，自动全量爬取 ...
[V2EX] 新增 20 帖
共 20 个帖子待分析（来源: v2ex(programmer, python)）...

报告已写入：/Users/shark/Project/shibei/data/analysis/analysis.md

生成的报告 analysis.md（每条来源为可点击的原帖链接）：

# 拾贝 · 多来源分析

来源: v2ex(programmer, python)

基于 20 个帖子自动生成

## 产品创意

- 把 Python 脚本编译成无依赖的单文件可执行工具 — [来源](https://www.v2ex.com/t/1224588)
- 在线 Python 编辑器 + 运行终端 — [来源](https://www.v2ex.com/t/1226355)

## 用户痛点

- 申请 TG API 用 Google Voice 一直失败 — [来源](https://www.v2ex.com/t/1229505)

## 潜在机会

- 开源的 AI 文本拟人化工具集，适合独立开发者推广 — [来源](https://www.v2ex.com/t/1213910)

说明：以上为示例输出；实际内容由你的 LLM 从抓取的帖子中提炼。

Web 界面（Docker 部署）

自带浏览器界面：查看报告、手动触发分析、配置 AI 与来源开关，登录保护，可部署在任意站点子路径（nginx 反代）。

浏览器 ── /shibei/ ──▶ nginx（反代，剥前缀）──▶ Flask(:8000) ──▶ analyzer 子进程 ──▶ data/
                └── 前端静态资源（构建进镜像）

功能

• 登录保护：用户名 + 密码（scrypt 哈希落盘），会话 cookie；登录页右下角可切换主题/语言。
• 报告：全量报告与今日增量报告（Markdown 渲染，来源帖子可点击跳原帖）；数据概览统计。
• 报告管理：管理总览页可删除历史报告，或按日期重跑（用该日已归档的帖子重新分析并覆盖该份报告，不重新抓取）。删除会移除该日期全部语言版本。
• 主动触发与停止：增量分析 / 全量分析按钮，运行中实时日志，任务可随时停止（已抓数据保留下次续传）。
• 每日定时调度：默认每天 00:00 自动增量分析，可开关、可改时间（5 分钟步进）。
• Webhook 通知：任务完成（成功/失败）时向自定义地址发送 JSON，支持 Header Key + Token，界面可发测试。
• AI 配置：接口地址 / 模型 / API Key / 最大 Token 界面保存，支持连通性测试（展示服务商原始错误）；API Key 只存本机（data/web_secrets.json，0600）。
• 来源开关：停用不需要的社区。
• 主题：5 主题色 × 明暗，中英双语（界面 + 报告内容），符合[前端约束规范]设计令牌体系。
• 报告语言：设置页可选中文 / English，决定新分析生成的报告与任务日志语言；切换界面语言时会同步更新此项（设置页可再手动覆盖）。历史报告保持原语言，报告页自动回退显示并提示。

快速开始

# 1. 配置初始管理员密码（必填；其余可用默认）
cp .env.example .env          # 编辑 SHIBEI_PASSWORD
# 2. 构建并启动（web + nginx 反代）
docker compose up -d --build
# 3. 访问 http://<host>:8080/shibei/ 并登录

环境变量	默认	说明
SHIBEI_PASSWORD	无（未设置则自动生成并打印到容器日志）	初始管理员密码，仅首次启动建号时生效
SHIBEI_USERNAME	admin	初始管理员用户名
SHIBEI_HTTP_PORT	8080	nginx 对外端口（浏览器访问端口）
SHIBEI_BASE_PATH	/shibei/	浏览器侧访问前缀，需与 nginx location 一致
TZ	Asia/Shanghai	容器时区

要点：

• 数据全部持久化在宿主 ./data（帖子、报告、web_config.json、凭据），容器重建不丢；删除该目录即重置。
• 改完 .env 后 docker compose up -d 重建生效；已建号后改 SHIBEI_PASSWORD 不生效，可在界面「设置 → 账号」改密。
• 前端在容器内以 VITE_BASE=/shibei/ 构建；若自定义 SHIBEI_BASE_PATH，需同步修改 docker-compose.yml 中 SHIBEI_BASE_PATH、deploy/nginx.conf 的 location 与镜像构建参数 VITE_BASE（docker compose build --build-arg VITE_BASE=/xxx/）。
• 需要 HTTPS / 域名：在更外层网关（如 Caddy / Nginx Proxy Manager）把流量转给本 compose 的 8080 即可，或自行加证书。

架构与目录

部分	说明
frontend/	React 18 + Vite + Tailwind + shadcn/ui 风格组件，构建产物进镜像
web/app.py	Flask 应用：登录会话 / AI 配置 / 来源开关 / 任务 API / 静态托管
web/runner.py	analyzer 子进程管理：单任务并发、状态索引与日志落盘 data/tasks/
deploy/nginx.conf	/shibei/ 子路径反代示例（剥前缀转发 web:8000）
Dockerfile	多阶段：node 构建前端 → python:3.12-slim（flask + waitress）

本地开发

# 后端（需 Python ≥3.10；uv 安装依赖）
uv sync
SHIBEI_BASE_PATH=/ SHIBEI_PASSWORD=dev123 uv run python -m web.app   # :8000
# 前端（另开终端；/shibei/api 自动代理到 :8000）
cd frontend && npm install && npm run dev                             # :5173

配置

config.json

{
  "sources": {
    "v2ex": {
      "enabled": true,
      "nodes": ["programmer", "python"],
      "pages_per_node": 1,
      "request_delay": 1.2,
      "max_retries": 3
    }
  },
  "llm": {
    "base_url": "https://api.deepseek.com/v1",
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "max_tokens": 4096
  }
}

配置项	说明
sources.{来源}.nodes	要爬的节点列表（V2EX 节点见 uv run python crawler.py list）
sources.{来源}.pages_per_node	每个节点往后翻几页（V2EX 的 API 忽略分页参数，填 1 即可——多填只是重复请求同一批帖子）
sources.{来源}.request_delay	请求间隔（秒），控制限流
sources.{来源}.max_retries	请求失败重试次数
llm.base_url	OpenAI 兼容 API 地址
llm.model / llm.max_tokens	模型名 / 单次输出上限

完整配置见仓库 config.json：已内置 hackernews / lobsters / devto / sspai / producthunt 五节的默认节点与参数；去掉某节（或 enabled: false）即可停用该来源。

环境变量（优先级：环境变量 > config.json）

变量	必填	说明
OPENAI_API_KEY	✅	LLM API Key，仅环境变量，不入库
OPENAI_BASE_URL	✅	API 地址（或用 config.json 的 llm.base_url）
ANALYZE_MODEL	✅	模型名（或用 config.json 的 llm.model），无内置默认
ANALYZE_MAX_TOKENS		单次输出上限（默认取 llm.max_tokens，兜底 4096）
ANALYZE_LANG		报告与任务日志语言：zh（默认）/ en；--lang 参数优先于此

常用 OpenAI 协议 API 示例

拾贝只要求接口兼容 OpenAI 协议，服务商任选。下表 base_url 与模型名均按各服务商官方文档核实（模型会随厂商更新，使用前以官方文档为准；填错会收到 400 model not found 之类报错）：

服务商	base_url	示例 model	官方文档
OpenAI	https://api.openai.com/v1	gpt-4o、gpt-4o-mini	platform.openai.com/docs/models
DeepSeek	https://api.deepseek.com/v1	deepseek-v4-pro、deepseek-v4-flash（v4 现行；旧名 deepseek-chat/deepseek-reasoner 已弃用）	api-docs.deepseek.com
OpenRouter	https://openrouter.ai/api/v1	openai/gpt-4o、anthropic/claude-sonnet-4（厂商/模型 格式）	openrouter.ai/docs
Moonshot（Kimi）	https://api.moonshot.cn/v1	moonshot-v1-32k、kimi-k2	platform.moonshot.cn/docs
智谱 GLM	https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4	glm-4-flash、glm-4-plus	open.bigmodel.cn/dev/api
通义千问（DashScope）	https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1	qwen-plus、qwen-turbo	百炼·模型列表
硅基流动（SiliconFlow）	https://api.siliconflow.cn/v1	deepseek-ai/DeepSeek-V3、Qwen/Qwen3-Max（组织/模型 格式，区分大小写）	docs.siliconflow.cn
Ollama（本地）

注意事项：

• DeepSeek 的 /v1 只是 OpenAI 兼容后缀，与模型版本无关（官方 base_url 为 https://api.deepseek.com）。
• 智谱等厂商的兼容端点要求路径精确到 /chat/completions，base_url 填到 .../paas/v4 即可（拾贝会自动补 /chat/completions）。
• 自部署网关（vLLM / LiteLLM）base_url 形如 http://localhost:8000/v1，模型名以部署的模型为准。

例如用 DeepSeek：

export OPENAI_API_KEY=sk-xxx
export OPENAI_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
export ANALYZE_MODEL=deepseek-v4-flash
uv run python analyzer.py

数据与报告

data/
├── state.json                 # 各来源 last_crawl / last_analysis
├── analysis/
│   ├── analysis.md            # 全量报告
│   ├── analysis.en.md         # 全量报告（英文）
│   ├── YYYY-MM-DD.md          # 每日增量报告（每天一份，同日多次运行刷新）
│   └── YYYY-MM-DD.en.md       # 每日增量报告（英文）
├── .cache/                    # 列表缓存 + 分析缓存（分析后自动清理）
└── {source}/{node}/{id}.json  # 统一结构帖子（每来源一目录）

报告示例（每条来源均可点击跳回原帖）：

# 拾贝 · 多来源分析

来源: v2ex(programmer, python)

基于 1234 个帖子自动生成

## 产品创意

- {创意描述} — [来源](https://www.v2ex.com/t/1229217)

## 用户痛点

- {痛点描述} — [来源](https://www.v2ex.com/t/1229505)

## 潜在机会

- {机会描述} — [来源](https://www.v2ex.com/t/1229217)

完整报告示例见 examples/analysis.md。

已接入数据源

来源	接入方式	特点
V2EX	JSON API（免认证）	节点可配置，crawler.py list 查看全部节点
Hacker News	Firebase JSON API（免认证）	Show / Ask / Top / New 四类；评论递归展平
Lobste.rs	JSON API（免认证）	按标签爬取 + hottest 首页
Dev.to (Forem)	JSON API（免认证，自定义 Accept）	按 tag 爬取，含评论树
少数派	RSS 2.0	全站 feed，无评论接口
Product Hunt	RSS	每日新品，无评论接口

所有来源输出统一结构帖子 JSON（data/{source}/{node}/{id}.json），限流由各来源配置节独立控制，来源间并行爬取互不影响。

多来源扩展

新增社区只需三步（详见 docs/design.md §5.4）：

1. 新建 sources/{name}.py，继承 Source 实现 fetch_topics / fetch_replies / list_nodes。
2. 在 sources/__init__.py 注册。
3. 在 config.json 加一节来源配置。

通用助手在 sources/base.py：http_get_json（可传 extra_headers）、http_get_xml / parse_atom_feed（Atom 与 RSS 2.0）、strip_html、iso_to_unix（ISO 8601 / RFC 2822）。

命令行参考

# analyzer.py（单一入口）
uv run python analyzer.py               # 自动增量爬取 + 增量分析（空数据自动全量）
uv run python analyzer.py --full        # 强制全量
uv run python analyzer.py --lang en     # 英文报告与日志（zh/en，默认 zh）

# crawler.py（可选独立工具）
uv run python crawler.py                # 全量爬取
uv run python crawler.py --today        # 增量爬取
uv run python crawler.py list [关键词]   # 列出可用节点
uv run python crawler.py --today --lang en   # 英文日志

开发

uv run ruff format .
uv run ruff check .
uv run pyright .
uv run pytest
uv run pre-commit run --all-files        # 见 .pre-commit-config.yaml

路线图

• 更多来源：Reddit（OAuth 商用授权）、即刻（逆向）等门槛更高的社区
• Docker 镜像 + Web 界面（报告查看 / 主动触发 / AI 配置 / 登录，nginx 子路径部署）
• 每日定时调度（默认 00:00 增量分析，Web 可配置）
• 报告增强：分类标签、历史对比、导出其它格式
• 防爬机制：遵守 robots.txt，并加防御性措施（限速、指数退避、随机抖动、并发上限），避免过度占用目标站点带宽

贡献

欢迎提交 issue 与 PR，见 CONTRIBUTING.md。

许可

MIT