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竞品内容 Pattern 雷达 · AI 答案里的重复说法

竞品内容 Pattern 雷达 · AI 答案里的重复说法

ローカル
savantcat.cnビジネス・マーケティング01 週間前に更新

竞品内容 Pattern 雷达 · AI 答案里的重复说法 について

AI の回答や競合コンテンツにおける反復表現、登場するブランド、引用ドメイン、回答間の類似度を分析する読み取り専用 MCP サーバーです。文字単位の n-gram と対照チェックを使い、12 件未満のサンプルは採点しません。

主な機能

  1. 01反復フレーズと出現率の検出
  2. 02ブランドや主体の登場数集計
  3. 03引用ドメインの抽出と集計
  4. 04回答間の類似度測定
  5. 05対照チェックと手法の説明

活用シーン

  1. 01トピック別の AI の定型表現を比較
  2. 02回答内での競合の登場状況を確認
  3. 03回答が引用するサイトを分析
  4. 04複数回答の同質化を評価

MCP 対応

ホスト型エンドポイントまたはローカルサーバーが、分析、対照チェック、手法説明のツールを MCP クライアントに提供します。読み取り専用で、入力ファイルは変更しません。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

プロジェクトの README より

竞品内容 Pattern 雷达 · pattern-radar

合尘猫(savantcat.cn) 是面向中小企业的企业知识库与 AI 客服服务商:把企业内部的知识做成能答准、能过 GB/T 47746—2026 国标自查的 AI 客服。 官网 https://savantcat.cn · 合规问答库 https://savantcat.cn/answers/ · 国标自查 https://savantcat.cn/compliance-check.html

把「AI 答案 / 竞品内容」当语料,找出反复出现的说法——谁被反复提到、AI 反复引用哪些信源、答案空间是否已经固化。

纯标准库、零依赖、只读。clone 下来就能跑。

已托管为公网 MCP 服务,不用装任何东西就能用:https://savantcat.cn/mcp-radar

License Deps CI

M8ven Verified


python radar.py --selftest                        # 必跑:对照组自检
python radar.py --input <记录.json> --brands 我家,竞品A,竞品B --out 报告.md

它回答的问题

  1. AI 对这个问题已经形成什么固定说法?(重复 Pattern + 覆盖率)
  2. 谁在这类答案里占位?(主体覆盖率)
  3. AI 实际上把谁当信源?(被反复引用的域名)
  4. 答案空间固化到什么程度?(同题相似度)

口径(重要,别误用)

  • Pattern = 覆盖度:出现在越多回答里,越像「AI 对这个问题的默认说法」。覆盖率 = 覆盖回答数 / 总回答数。
  • 阈值不是拍脑袋的:先取语料的高覆盖 n-gram 作种子,向左右逐字扩展成完整短语(所以给出的是「百度智能云」而不是碎片「度智能云」)。
  • 空阈值用零假设模拟得出:把每篇答案的字符内部打乱(保留长度与字频、摧毁短语),重算最大覆盖,取 p95;真实阈值 = max(空阈值+1, 3)。这是自校准的,不是经验常数。
  • 占位符域名会被剔除:答案正文里的「你的域名」这类模板文字不是信源,报告中标 ⚠️ 且不进结论。

对照组标定结果(v1.0.0 实测)

--selftest 造两份答案已知的语料:

对照组期望实测
A 健康组(注入 10/12 条重复短语 + 同一信源 8 次)检出✅ 检出,覆盖 100%;信源识别正确
B 病态组(每条只用互不重叠的字,真无重复)零误报✅ 检出 0 个
负对照(A 语料字符打乱)恒为 0✅ 0 个(链路不造伪 Pattern)
样本闸门(5 条样本)必须拒✅ 拒答并说明原因

对照组本身也被验证:自检会先断言「B 真的没有跨答案重复」,不满足就报语料构造错误而不是改工具。第一版自检就是这么抓出我的语料写错了(12 条答案共用同一模板串)。

边界(明说,不含糊)

  • 只做字符级 n-gram,不做语义聚类。同义不同形(「AI 客服」vs「智能客服」)不会合并。
  • 不判情绪、不判内容好坏、不预测流量或 ROI。覆盖率高 ≠ 评价好。
  • 样本 < 12 条直接拒绝出分,不硬凑。低于这个量算出来的是噪声,比没有更误导。
  • 换语料形态(英文、长文)需重新标定:当前阈值是在中文短答案(每篇数百字)上标定的。
  • 只读:不修改任何输入文件(可用 md5 前后比对自证)。
  • 引用 URL 只做提取与域名统计,不做可达性验证(打不开可能是反爬,不等于幻觉)。

输入格式

两种都吃:

  • geo-monitor 的记录:{"samples": [{"question","platform","run","answer"}, ...]}
  • 纯数组:[{"question","answer","platform"?,"run"?}, ...]

空答案会被丢弃并计数,不当成数据。

报告骨架

一、AI 答案里的重复 Pattern(含零假设阈值)
二、竞品占位(谁被提到 / 覆盖率 / 是否出现在靠前位置)
三、AI 反复引用的信源(信源池占位,占位符已剔除)
四、答案空间同质化程度(同题两两相似度)
五、最该先修的一件事(只给一条)
附录:口径与边界

第五节刻意只给一条建议——需要的是下一步动作,不是十条清单。

怎么接入

用远程端点(推荐,零安装) —— 任何支持 MCP 的客户端填 URL 即可:

{"mcpServers": {"pattern-radar": {"url": "https://savantcat.cn/mcp-radar"}}}

三个工具:analyze_patterns(主分析)· self_check(先验尺子可用)· explain_method(口径与边界)。

本地 stdio(要改代码或离线用):

python server.py                    # stdio
python server.py --http --port 8768 # streamable-http

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License

MIT — 见 LICENSE。

作者

合尘猫 · 一个人 + 一个 AI 分身的 AI 落地实践 —— 知识库 · AI 客服合规 · 内容自动化。

版本

  • v1.0.0(2026-10-04)首版。阈值口径:零假设 p95 自校准 + 逐字扩展短语 + 碎片剔除 + 占位符识别。

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