你已经在 Reddit 发现页找到了一个与研究相关的分类，现在想认真读几条该主题的讨论。分类 feed 能把导航转成具体阅读入口。但分类名称只是范围提示，真正的帖子是否回答你的问题，仍需逐条判断。

从发现页继承主题标识

契约要求指定形式的分类标识，来源是发现页返回的主题列表。不要凭分类名称自行构造编号，也不要将社区名称当成分类标识。把主题名称、标识与取得日期保存在一起，后续重新运行时才能确认使用的是同一入口，而不是同名但不同层级的导航项。

用一致的排序和时间范围阅读

该能力还涉及分类 scheme、排序、时间范围和格式选择。沿用明确的方案并记录下来，避免把两种不同设置的内容当成自然连续列表。第一次先检查返回结构与相关性，确定哪些内容可以用于研究；没有明确提供的统计、作者属性或历史范围都不应靠想象补齐。

为主题样本写出筛选理由

逐条说明为何保留某篇帖子，是提供具体经验、提出关键问题，还是代表另一种解释。主题入口可能含有边缘相关或重复传播内容，不能仅因它被推荐就算作核心证据。最终整理少量来源明确的材料，并说明样本来自哪个分类和观察时段。未进入这一入口的讨论仍可能重要，因此结论应针对已读材料，而不是宣称完整覆盖一个领域。

完整地址与参数

GET https://api.trmesh.com/openapi/api/v1/reddit/app/fetch_topic_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
topic_id string 是 分类ID
scheme_name string 否 分类 scheme
sort string 否 排序方式
time string 否 时间范围
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_topic_feed"
params = {
    "topic_id": "tx1_29m4k39",
    "scheme_name": "communities_tab_taxonomy_topics_default",
    "sort": "BEST",
    "time": "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。