Новый проект
zjp1997720/wechat-article-search
Node.js-инструмент ищет статьи публичных аккаунтов WeChat через Sogou WeChat Search и возвращает структурированные результаты без API-ключа.
- Stars
- ★ 255 ↗ +6 за 7 дней
- Forks
- ⑂ 22
- Язык
- JavaScript
- Статус
- В канале 1 янв. 1 г.
AI-разбор
Проект предназначен для поиска статей публичных аккаунтов WeChat по ключевому слову, когда имя нужного аккаунта неизвестно. Один автономный скрипт на Node.js отправляет запрос к Sogou WeChat Search, разбирает HTML с помощью cheerio и выводит структурированный JSON в стандартный вывод. Для каждой найденной публикации доступны заголовок, ссылка, краткое описание, дата и время публикации, текстовая дата, относительное время и имя аккаунта-источника. Опция разрешения ссылок пытается заменить перенаправления Sogou прямыми адресами mp.weixin.qq.com, а опция записи сохраняет результат в файл. Для работы требуется Node.js 18 или новее и установка единственной зависимости cheerio. Результаты и разрешение ссылок могут быть неполными из-за ограничений против автоматизированных запросов, а проект предназначен для исследований и не для массового коммерческого сбора данных.
Разработчики и пользователи агентных сред, которым нужен простой командный инструмент для тематического поиска статей WeChat, исследовательского сбора материалов и последующей обработки структурированных JSON-данных.
Что внутри
- Поиск от 1 до 50 статей по ключевому слову через Sogou WeChat Search
- Вывод структурированного JSON с данными публикаций и аккаунтов-источников
- Разбор HTML-результатов с помощью cheerio в автономном Node.js-скрипте
- Опциональное преобразование ссылок Sogou в прямые ссылки mp.weixin.qq.com
- Сохранение результатов поиска в JSON-файл через параметр командной строки
- Запуск без API-ключей, MCP-инструментов и привязки к конкретной платформе агента
Где применять
- Поиск публикаций по теме, когда неизвестно, какой публичный аккаунт WeChat их разместил
- Сбор исходных материалов для учебного или исследовательского обзора
- Быстрое получение нескольких релевантных статей для последующего анализа агентом или разработчиком
- Архивирование результатов поиска в JSON-файл для локальной обработки
Темы