koala73 / worldmonitor

问题：分析师需要从上百个分散的新闻源手动追踪全球热点事件，耗时且容易遗漏关键信息。

方案：使用项目的统一仪表板，AI会自动聚合435+个精选新闻源，并在交互式地图上标注事件位置，提供45个可切换数据层（如国家风险热图）进行可视化分析。

示例：监控俄乌冲突或中东局势时，仪表板能在地图上实时显示相关新闻、基础设施状态（如管道、港口），并生成AI摘要，让你快速掌握态势。

问题：使用云端AI工具分析敏感情报时，担心数据泄露或依赖昂贵的API。

方案：项目支持在本地运行AI模型（如通过Ollama），无需API密钥，所有数据处理都在本地完成；并利用“头条记忆”功能构建本地语义索引，实现基于RAG的智能查询。

示例：你可以离线分析一批非英语地区的新闻，AI在本地进行翻译和摘要，并通过自然语言提问（如“过去一周关于南海有哪些新动态？”）快速获取相关情报。

问题：交易员或研究员需要从嘈杂的加密货币和宏观信号中提取有效信息，但数据来源分散。

方案：项目的金融变体集成了92个股票交易所、19个金融中心等数据，并提供包含7种信号的“市场雷达”及综合的买入/持有建议，帮助过滤噪音。

示例：在评估某个新兴市场投资风险时，可以同时查看该国的地缘政治新闻、中央银行动态、WTO贸易政策以及基础设施状态，获得多维度的风险评估。

问题：现有的开源情报工具大多只支持英语，难以有效监控非英语地区的信息。

方案：项目支持21种语言，包括原语言的RSS订阅和AI翻译摘要，并特别提供了对阿拉伯语等从右至左语言的支持。

示例：调查某个拉美或中东地区的特定事件时，可以直接获取并理解当地语言的原始报道，避免因翻译缺失或延迟导致的信息偏差。