行业数据采集与AI处理系统-Beauty Device News Monitor & Intelligence System
2026-05-14 20:40:56
行业：电商、企业服务(saas)
载体：爬虫/脚本、操作系统
技术：Python、SQLite
业务和功能介绍
该项目为跨境电商美容仪器行业打造了一套全自动新闻情报采集与智能分析系统。
立项背景：美容仪器行业产品迭代快、全球竞品动态分散在多个信息源，客户需要每天从国内（百度/微信/36氪）和国际（NewsAPI/Google News）等渠道收集行业新闻，但人工搜索耗时且容易遗漏。
核心功能模块：
1. 多源新闻采集引擎：同时抓取聚合数据API（国内新闻）和NewsAPI（国际新闻），每日定时执行
2. 智能去重与分类：基于关键词匹配自动将新闻分为"新品发布""技术突破""市场趋势""竞品动态"四类
3. 飞书多维表格自动入库：采集结果自动写入飞书Bitable，支持多条件筛选和状态标记
4. 异常监控告警：当采集失败或IP被屏蔽时自动发送飞书通知
业务流程：定时任务触发 → 多API并发请求 → 数据清洗去重 → AI分类打标 → 飞书表格写入 → 异常告警通知。
立项背景：美容仪器行业产品迭代快、全球竞品动态分散在多个信息源，客户需要每天从国内（百度/微信/36氪）和国际（NewsAPI/Google News）等渠道收集行业新闻，但人工搜索耗时且容易遗漏。
核心功能模块：
1. 多源新闻采集引擎：同时抓取聚合数据API（国内新闻）和NewsAPI（国际新闻），每日定时执行
2. 智能去重与分类：基于关键词匹配自动将新闻分为"新品发布""技术突破""市场趋势""竞品动态"四类
3. 飞书多维表格自动入库：采集结果自动写入飞书Bitable，支持多条件筛选和状态标记
4. 异常监控告警：当采集失败或IP被屏蔽时自动发送飞书通知
业务流程：定时任务触发 → 多API并发请求 → 数据清洗去重 → AI分类打标 → 飞书表格写入 → 异常告警通知。
项目实现
整体架构采用Python + 多源API + 飞书开放平台的轻量级方案。
技术架构：使用Python asyncio实现多API并发采集，通过字典树算法进行新闻标题去重（准确率>95%），集成飞书Open API实现Bitable自动写入，部署在Windows Server定时任务中每日09:00自动运行。
我负责整个系统的全栈开发：从需求分析、API选型、数据清洗逻辑、飞书表格字段设计到最终部署上线，独立完成约800行Python代码。实现了日均采集50+条行业新闻、去重准确率95%+、飞书入库成功率100%。
遇到的主要难点：
1. NewsAPI国际新闻源在中国大陆被屏蔽 → 解决方案：对接Smartproxy静态住宅IP代理，通过requests proxy参数绕过限制
2. 聚合数据API返回格式不一致（部分新闻缺摘要/作者字段）→ 设计容错解析器，对缺失字段自动留空并标记"待补充"
3. 飞书API token过期自动续期 → 集成tenant_access_token自动刷新机制，确保长时间运行不掉线
技术架构：使用Python asyncio实现多API并发采集，通过字典树算法进行新闻标题去重（准确率>95%），集成飞书Open API实现Bitable自动写入，部署在Windows Server定时任务中每日09:00自动运行。
我负责整个系统的全栈开发：从需求分析、API选型、数据清洗逻辑、飞书表格字段设计到最终部署上线，独立完成约800行Python代码。实现了日均采集50+条行业新闻、去重准确率95%+、飞书入库成功率100%。
遇到的主要难点：
1. NewsAPI国际新闻源在中国大陆被屏蔽 → 解决方案：对接Smartproxy静态住宅IP代理，通过requests proxy参数绕过限制
2. 聚合数据API返回格式不一致（部分新闻缺摘要/作者字段）→ 设计容错解析器，对缺失字段自动留空并标记"待补充"
3. 飞书API token过期自动续期 → 集成tenant_access_token自动刷新机制，确保长时间运行不掉线
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Go+FFmpeg 抖音财经股票指标视频自动化生成系统
一、项目简介
本人自1993年接触证券市场，2004年尝试用PHP开发自动化指标筛选程序，因并发性能限制，批量数据运算耗时过长。2015年转向Go语言，依托原生并发模型，将运算耗时由半小时优化至1分钟内，期间对比Python、Julia等语言后，最终选定Go为主力开发语言。
2025年启动本项目：基于自研股票指标函数体系，搭建财经短视频自动化流水线，将量化指标可视化内容批量生成视频并适配抖音平台分发标准。
技术迭代上，初期采用fogleman/gg生成PNG图片序列，再由FFmpeg合成视频。经持续优化，现绝大部分素材渲染直接交由FFmpeg完成，仅在FFmpeg耗时过高、分辨率无法满足需求时，回退使用GG生成静态图片。整套系统已实现数据解析、图表渲染、视频合成一站式自动化。
二、业务功能
批量指标运算：批量读取量化数据，自动运算生成股票指标信号。
数据可视化渲染：支持FFmpeg滤镜实时绘图，兼容GG静态PNG绘图兜底方案。
短视频自动合成：按平台规范自动合成视频，适配抖音等主流短视频平台分辨率与码率要求。
全流程自动化调度：从数据到视频全链路自动化，支持持续产出可视化素材。
智能渲染链路切换：根据耗时、画质需求，自动选择最优渲染方案（FFmpeg主链路/GG兜底）。
三、技术栈
Go、FFmpeg、fogleman/gg、股票量化接口、自动化调度脚本
量化工作平台
1、项目是面向股票、ETF、指数和期货的本地量化数据与策略研究平台，覆盖数据维护、因子研究、策略回测及研究成果管理等环节。
2、支持从 Tushare 和期货 Tick 文件获取数据，完成增量更新、复权处理、标准化存储、失败重试以及数据完整性和质量检查。
3、内置 Basic、Alpha158、Alpha101 等因子体系，支持因子计算、覆盖率检查、IC/RankIC 分析、分组收益分析、稳定性评估和因子选股。
4、提供股票池筛选、组合回测、调仓、交易成本、涨跌停及 ST 等交易约束，并输出净值、交易、持仓、诊断和基准对比结果。
5、支持策略回测、跟踪。
6、提供本地可视化工作台，可查看数据状态、因子、策略、组合和研究产物，并通过 Watchlist 和生命周期机制管理候选策略及复盘记录。
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