NewsNinja - 隐秘新闻聚合器
您的私人新闻忍者，默默收集头条新闻和Reddit上的反应，然后直接将音频简报送到您的耳边。 *无需滑动，唯有心灵触动。*
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特点/功能
- 🗞️ 抓取优质新闻网站内容（绕过付费墙）
- 🕵️♂️ 提取实时Reddit反应（即使来自JavaScript密集的帖子）
- 🔊 基于AI的音频摘要（使用ElevenLabs的文本转语音技术）
- ⚡ 实时更新（得益于Bright Data的MCP技术）
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先决条件
- Python 3.9及以上版本
- Bright Data账户（https://brightdata.com）
- ElevenLabs账户（https://elevenlabs.io）
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快速入门
- 克隆Dojo
git clone https://github.com/AIwithhassan/newsninja.git
cd NewsNinja- 安装依赖项
pipenv install
pipenv shell- 忍者秘籍（环境设置）
创建 .env 文件：
cp .env.example .env在 .env 文件中配置你的密钥：
# Bright Data
BRIGHTDATA_MCP_KEY="your_mcp_api_key"
BROWSER_AUTH="your_browser_auth_token"
# ElevenLabs
ELEVENLABS_API_KEY="your_text_to_speech_key"- 准备你的武器（Bright Data设置）
- 创建MCP区域：https://brightdata.com/cp/zones
- 启用浏览器身份验证
- 将凭据复制到 .env 文件
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《忍者奔跑》（或译为《忍者行动》）
第一个终端（后端）：
pipenv run python backend.py第二终端（前端）：
pipenv run streamlit run frontend.py______________________________________________________________________
项目结构
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├── frontend.py # Streamlit UI
├── backend.py # API & data processing
├── utils.py # UTILS
├── news_scraper.py # News Scraper
├── reddit_scraper.py # Reddit Scraper
├── models.py # Pydantic model
├── Pipfile # Dependency scroll
├── .env.example # Secret map template
└── requirements.txt # Alternative dependency list