做了个 X 博主推文监控 → 飞书推送：自动翻译 + AI 分析 + 每日早报， 30 多个博主一个月十几块

起因是想盯几个 X 上的博主，但官方 API 的价格实在下不去手，对个人用户太不友好。折腾一圈后换成了 TwitterAPI.io ，成本一下降到可以忽略，索性做成了一个完整的自托管工具。

全程 Vibe Coding 写的。

GitHub: https://github.com/datazhy/x-monitor-feishu

想解决的几个痛点

1. 信息流太乱，无法回溯 —— 时间线按算法排，想回头找「昨天那条讲存储涨价的」基本靠运气


2. 消息接收不及时 —— 不可能一直挂着 App 刷


3. 官方 X API 太贵 —— 最直接的原因

做了什么

• Filter Rule webhook 近实时接收，只推纯原创（转推 / 回复 / 引用在 API 侧就过滤掉，顺便省钱）


• 英文推文自动翻译成中文，只显译文，保留原段落排版


• 超过长度阈值的推文附一段 AI 中文分析


• 可以按博主路由到不同的飞书群


• 每日「昨日信号」早报：把昨天几十条推文压成一张飞书交互卡片

早报卡片里有：提及股票、一句话主线、三件最重要的事（附原推链接）、主题热度（升温 / 降温）、连续信号（某主题已连续 N 天出现）、异常信号（某博主发推量突增）。

其中「提及股票」那一行是用正则从原文里确定性提取 cashtag （$MU 这种），不经过模型，所以不会出现 AI 编造股票代码的情况 —— 模型只负责给已提取出的代码补公司名。这类地方我尽量把确定性的数字都交给代码算，模型只做判断和写作。

成本（实测）

这部分可能是最有参考价值的，最近 7 天的真实账单：

折合月度约 $1.7 。我关注了 30 多个博主，平均下来一个月十几块钱；如果只盯几个博主，一个月不到 1 块。

一个有点反直觉的点：大头是轮询检查，不是 AI。TwitterAPI 的规则「检查」本身就扣费（实测约 14 credits 一次，即使返回 0 条推文也扣），所以想降本，拉长检查间隔比换更便宜的模型有效得多。

LLM 全部走 DeepSeek ，比 GPT 便宜一个数量级：翻译用 flash ，逐条分析和早报写作用 pro 。

使用场景

我自己主要拿它盯美股相关的博主 —— 最近那位白毛股神挺火的，有时候提一嘴某只票就直接异动，偶尔也会说到 A 股。

不过工具本身跟股票没有绑定，就是个通用的「指定博主推文及时推送」，盯技术博主、盯行业动态都可以。（顺便说一句，AI 生成的内容可能出错，也不构成任何投资建议，重要的还是得点进原推自己看。）

技术栈

FastAPI + APScheduler + SQLite + httpx + Caddy(Cloudflare DNS-01) + Docker Compose

单文件 SQLite ，1C1G 的小机器就能跑。写了个一键部署脚本，填几个 key 就能起来； Caddy 走 Cloudflare DNS-01 自动签证书，并且不占用 80/443 ，服务器上已经跑着别的服务也不冲突。

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