你要准备国际新闻讨论摘要，想知道哪些报道正在 Reddit 引发讨论。新闻推荐流可以提供帖子和来源线索，但社区讨论的热度并不能证明报道准确。把“发生了什么”和“大家怎样谈论”分成两层，摘要会更清楚。

选择新闻范围后再收集

契约支持新闻子话题列表，默认覆盖所有新闻类别。若你已有明确领域，应使用可确认的子话题标识，不凭中文名称猜值；范围不明确时先查看可用结果再缩小观察。记录选择与获取时间，后续分页沿返回位置继续，不把多次不同范围的数据混成一个连续新闻榜。

把帖子与报道来源连起来

返回说明包括新闻帖子、时事讨论和新闻来源链接。保留两种出处：帖子说明社区在讨论什么，外部报道说明它引用了什么。需要核实事实时，应回到原始新闻材料；不要将用户评论中的补充说法自动写成报道内容。标题可能概括或改写来源，重要措辞需进一步对照。

为摘要标出已经确认与仍待确认

每个候选事件可以附一句讨论焦点和一句证据状态，例如报道来源已找到但关键数字仍需核实。这里不是实际新闻结论示例，而是一种编辑记录方式。推荐流未覆盖的新闻不等于不重要，帖子数量也不能直接代替公众关注规模。最终摘要帮助读者理解讨论入口和后续核查方向，不应把推荐数据包装成新闻真伪裁判。

完整地址与参数

GET https://api.trmesh.com/openapi/api/v1/reddit/app/fetch_news_feed

参数 类型 必填 含义
language string 否 返回内容使用的语言，采用 IETF 语言标签；默认 en-US / Preferred response language as an IETF language tag; default: en-US
subtopic_ids array 否 子话题ID列表
after string 否 分页参数
need_format boolean 否 是否需要清洗数据

可以复制的 Python 请求

安装 requests 并在环境变量中设置 TRMESH_API_TOKEN。把示例用户名或作品 ID 换成你要查询的对象。

import os
import requests

# 使用自己的 TRMesh 开发者密钥；不要将密钥写入网页。
url = "https://api.trmesh.com/openapi/api/v1/reddit/app/fetch_news_feed"
params = {
    "subtopic_ids": "[\"all\"]",
    "need_format": "false"
}
response = requests.get(
    url, params=params, timeout=30,
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['TRMESH_API_TOKEN']}"},
)
response.raise_for_status()
payload = response.json()
print(payload)  # 先核对真实响应，再提取业务字段

对应接口文档 · 返回免费查询工具

调用接口会使用你的 TRMesh 账号额度，运行前请确认接口价格。