New-Term Radar

每日报告 AI 领域开始走红的新名字：新模型、产品、工具和代码仓库，从最先出现它们的地方捕捉信息，赶在它们出现在关键词工具之前。

它专为围绕新词创建页面、文章或产品的人打造：AI 工具网站的 SEO、新闻简报、目录，以及所有想在「Strata」或「Seedance」出现当天就知道它，而不是两周后才发现的人。

为什么

一个新名字会依次留下这些踪迹：

1. 某个实验室或广受关注的账号在 X 上提到它；某个模型进入 Hugging Face 趋势榜。
2. 某个 GitHub 代码仓库独自迅速走红。
3. 目录和竞品为它添加页面；有人为它注册域名，网站开始获得排名。
4. 你自己的网站首次获得与它相关的搜索展示。
5. 几天或几周后，Google Trends 才显示出趋势曲线。

关键词工具读取的是第 5 步。这个雷达每天读取第 1 至第 4 步，只用第 5 步来验证自身。

它的设计初衷之一：Niko1221/Strata 于 2026-09-24 创建，九天后便获得了 7,700 颗星。从 9/26 起，人们就开始搜索「niko strata」，当时既没有其他代码仓库使用这个名字，也没有关键词工具收录它。单个代码仓库每天新增 800 颗星，就是全部信号，而且它是公开可见的。

它读取的内容

紫色并标记为 NEW 的内容：0.3 到 0.5 新增的功能（⑥ 收入、⑦ Reddit 需求、⑧ 卖家、首页检查、格式和 ⚡ 标记、pains 命令）。

信号	捕捉内容	需要	费用
① X	列出你清单中 60 天内首次使用的账号名称	AIsa 密钥	每次运行每个账号 $0.003
① Hugging Face	新进入热门榜前 50 的模型和 Spaces（人们会尝试的演示）；量化副本和模型自带的演示会归并到基础名称下	无	免费
② GitHub breakout	发布未满 14 天且日均获得 200+ 颗星的仓库，或比昨天多 400 颗星的仓库；还会添加人们使用的搜索变体（“niko strata”）	无（GitHub 令牌可提高速率限制）	免费
③ 站点地图	某个网站上的多个新 URL 共有、而较旧 URL 很少出现的词语。示例配置监控八个 AI 工具目录（toolify、aixploria、ai-bot.cn、opentools、dang.ai、clipfly、aitoptools、futurepedia）以及四个 MCP 和技能目录	你列出的站点地图	免费
③ 新网站	最近 90 天内注册并首次被索引、且已有 20+ 个关键词排名的域名	AIsa 密钥	每次查询约 $0.13，每周一次
⑦ 需求	人们在 Reddit 上提出的需求（“有没有能……的 AI 工具”，共十二种说法）：模型会筛选 AI 工具能够满足的请求和抱怨，并按人们搜索的方式编写每项任务；有搜索量的任务会进行首页检查	AIsa 密钥	每周约 $0.12
⑧ 卖家	刚刚首次添加付款链接的网站（Stripe Payment Links、Polar、Lemon Squeezy、Gumroad、Creem），数据来自公开链接图谱，并包含各网站首次添加链接的日期；排除老卖家的新页面、平台页面和论坛帖子；网站自身的描述会加入关键词表	AIsa 密钥；GoAnyAPI 可选，用于访问量数据	每周约 $0.40
⑥ 收入	人们愿意付费购买的产品，数据来自 TrustMRR 经验证的收入：增长最快的产品（30 天内收入 $500+）和最新上架的产品；上次收入为 $0、本次开始赚钱的产品会优先标出。产品自身的描述会作为依据加入关键词表	TrustMRR 密钥	免费，每周 6 次请求
④ Search Console	你的网站首次获得展示的查询词（新鲜数据）	你自己的 Google 令牌	免费
⑤ 复查	14 天后在 DataForSEO Trends 中检查每条线索，并与其自身基线比较；按信号统计命中率和领先天数	AIsa 密钥	每个搜索变体 $0.0012
关键词表	对当天新增的名称，列出背后的通用搜索词（人们会用新事物做什么），逐一估算搜索量、检查首页竞争空间，并给出决策	AIsa 密钥；GoAnyAPI 密钥可选	每天 5 个名称约 $0.18，使用 GoAnyAPI 时为 $0.30
名称判别器	小型模型为每个词评分：它是某个具体事物的名称，还是常见词？	AIsa 密钥	每次运行不到一美分

以上价格为 AIsa 于 2026 年 10 月收取的费用。使用示例配置（每天读取 35 个 X 账号三次，每天为 5 个名称生成关键词表），每月约需 $15：X 读取费用 $10，关键词表费用 $5。减少读取的账号数量，或每天只读取一次，费用就会按比例下降。

关键词表

名称只是你所需信息的一半。“SynthID Detector”作为关键词的生命周期很短，而且归 Google 所有；它所完成的任务“ai image detector”才是人们持续搜索的内容，而且无人拥有。每天，雷达会再次读取新名称，并将二者写入同一张表：

| Keyword | Type | Behind | New? | Est. searches/day | Started rising | Peak vs gpts | Peak day | Last 7 days vs the 7 before | Now | Page one | Decision |
| **photocraft** 🖼 | name | — | yes | 12747 | 2026-10-05 | 97 vs 3.1 | 2026-10-09 | — | still rising | — | **prioritize** |
| **claude haiku 5.5** | name | — | yes | 1863 | 2026-10-07 | 100 vs 23.7 | 2026-10-08 | ×6.0 | still rising | — | **prioritize** |
| **ai image detector** 🖼 | generic | synthid detector | no | 2537 | — | 87 vs 31.6 | 2026-10-04 | ×1.2 | flat | — | watch |
| **photoshop alternative** ⚠ | generic | photocraft | no | 244 | — | 61 vs 61.7 | 2026-10-08 | ×1.8 | flat | — | skip |

（真实运行结果，2026-10-12，已缩短；“首页”列是后来添加的，见下文）

生成方式（radar/usecases.py）：

1. 证据：提及该名称且获赞最多的帖子（X 高级搜索）；如果是代码库，还包括其 README。
2. 短语：模型读取证据，写出普通人针对所见的每种操作会输入的关键词短语，并附上一条佐证引文。基于其他产品名称构建的短语（“photoshop alternative”）会保留并标记 ⚠：这类需求往往依赖于现有产品，是否使用他人的品牌由你决定。 使用 GoAnyAPI 密钥（可选，见下文）后，雷达还会获取该名称在 Google Trends 中的相关查询：也就是人们实际搜索该名称时一起搜索的内容。SynthID Detector 的相关查询包括“ai photo detector”、“google ai detector”和“ai detector”，这些行会标记 🔎。包含该名称的查询会列为其长尾关键词（“photocraft download”、“nano banana 2.1 vs pro”）。本身就是其他新兴事物名称的查询（例如与“nano banana 2.1”一同出现的“gpt image 2.5”）会作为独立线索保留。
3. 筛选：第二次调用会评估该名称与每个短语的匹配程度、标记品牌，并识别其他事物的名称；相关性较弱的会被剔除。对于 Claude Haiku 5.5，建议的 6 个短语（“ai coding assistant”、“github copilot alternative”）全部被剔除；对于 SynthID Detector，则 5 个全部保留。
4. 搜索量：通过一次批量调用获取其余短语在 Google Ads 中的月搜索量。低于 min_volume 的短语会被剔除；大多数都会被剔除。
5. 趋势：每行分析两次：单独查看词条，可了解趋势形态（是否为新兴词条、开始上涨的日期、峰值、最近一周与前一周的对比，以及当前走势）；将词条与基准关键词（默认为 gpts）一同查看，可了解其规模。
6. 搜索结果首页：针对准备采取行动的行（最多 8 行），查看 Google 搜索结果首页（每个关键词约 $0.002）、首页上各网站的评分（GoAnyAPI，每个网站 $0.002，保留 30 天）和关键词难度（每次调用 $0.012）。如果有 GoAnyAPI 密钥，还会显示已有谁为该词条构建页面、谁为它投放广告：过去一个月 Google 将哪些页面与该词条一同列入标题（pages built），以及哪些域名在该词条上投放 Google 广告（advertisers，来自 Ads Transparency），每行 $0.008。open = 10 条结果中有 3 条或更多来自评分低于 30 的网站，或难度低于 20；crowded = 没有此类结果且难度达到 40 或更高；介于两者之间则为 mixed。表格下方会列出搜索结果首页上最弱的网站，新页面可能从此处进入，以及占据首页的页面类型（工具、列表、文章、视频、论坛）。页面上有广告，说明有人在为该点击付费。

每天的搜索量是估算值。通用词的搜索量取自其 Google Ads 搜索量，并依据该词自身的 Trends 曲线推算至今天。随后根据这些词估算基准规模，再将尚无搜索量数据的名称与基准规模进行比较。

决策：优先 = 最近 30 天内开始上涨，目前仍在上涨，且每天至少有 min_daily 次搜索。观察 = 有所上涨但规模较小、出现时间太短而无法判断，或需求稳定且规模达到该水平但走势持平。跳过 = 需求正在减退，或走势持平且规模较小。若标记为 优先 的词条搜索结果首页为 crowded，则改为 观察 ↓：该词仍在上涨，但首页由实力强劲的网站占据。在名称出现的第一周，搜索结果首页仍在形成中（新闻、创作者自己的页面）；三天后的第二次读数更值得参考。

标记：🎬 视频、🎙 语音、🖼 图像，表示该事物会生成什么，也是访客最常付费的内容类型顺序（视频 > 语音 > 图像 > 文本）；优先级相同的线索按此顺序排列。⚡ = 有一篇获赞 1,000 次或以上的帖子介绍了手动工作流，或借势趋势：这是一个尚无人构建的一键式工具。这两种标记都根据线索自身的词语和帖子，使用关键词规则生成；在 6 个已知名称（Nano Banana、Veo 3.1、Seedance 2.5、Claude Opus 5.5、ElevenLabs v4、Qwen Image 2.1）上，格式判断对 6 个都正确，⚡ 仅触发了一次，对应一篇广泛传播的 Opus 5.5 + Blender + Unreal 操作指南。根据标记采取行动前，请先阅读相关帖子。 每个名称都会读取两次：首次出现当天，以及三天后。因为在公告当天，帖子都只是公告，还看不到实际使用情况。通用词会作为线索保留下来，和名称一样在 14 天后复查。

根据我们最初运行它时使用的前八个名称，预期结果如下：

• 名称的热度上升了；大多数通用词在五天内没有上升。 PhotoCraft、Claude Haiku 5.5 和 SynthID Detector 的热度都明显上升。它们背后的通用词中，有一个出现了变化：PhotoCraft 发布后的五天里，"photoshop alternative" 在美国的搜索量比其原有水平高出约 80%。表格读取的全球每日序列几乎看不出这种变化（2、1、1、2、4、2）；另一个来源的美国每日序列则清楚地显示了这一变化。因此，全球序列读数平稳，并不能证明某个词没有变化。使用 GoAnyAPI 密钥时，较大的数据行会改为读取单一国家/地区的序列；只有在搜索量连续三天保持在此前水平的 1.5 倍时，才算上升。同一次运行随后会将 "photoshop alternative" 显示为 still rising (US)。
• 如今，这张表最可靠的用途是告诉你新事物服务于哪些现有需求，以及这些需求的规模（"ai image detector"，每天约 2,500 次搜索）。通用词是否会随名称一起上升，要等 14 天后的复查才能知道，目前还没有结果。
• 对于纯模型发布（Claude Haiku 5.5、Nano Banana 2.1），证据只有公告和基准测试，提出的短语也较弱（"ai coding assistant"）。对于能完成单一任务的产品和代码仓库，这种方法效果更好。
• **全球 Trends 序列的最近两天尚未稳定。**对于无关词条，读数先是 0，随后变成 100，看起来像是出现了飙升。我们的第一轮分析就恰好被这种情况误导了；现在代码中的每个读取器都会丢弃这两天的数据，并且只有持续两天的上升才计入结果。
• Google Ads 的搜索量数据大约滞后两个月。对于每月搜索量不足几百次的词条，Trends 无法提供可靠数据。

数据源缺失或不可用时

表格仍会生成，但内容会减少，并注明缺失的部分：

发生的情况	表格会缺少什么	输出的信息
未设置 GOANYAPI_API_KEY（默认情况）	🔎 行、每个名称的长尾词、同时搜索的其他名称，以及 (US) 读数。短语仅由模型提供，所有曲线都来自全球序列，因此真实变化可能显示为平稳	"相关查询已关闭：设置 GOANYAPI_API_KEY…"
GoAnyAPI 的 Trends 不可用（首次使用时曾于 2026-10-12 遇到）	本次运行的缺失内容与未设置密钥时相同	"相关查询获取失败：…" 和 "国家/地区序列获取失败，改用全球数据：…"
AIsa 无法搜索某个名称的帖子（2026-10-13 曾两次遇到超时）	该名称的帖子。代码仓库仍会使用其 README；没有 README 的模型或产品只保留相关查询，如果未设置 GoAnyAPI 密钥，当天也不会获取通用词	"帖子搜索失败；本次运行仅使用 README 和相关查询：…"
某个名称既没有帖子，也没有 README	该名称的通用词；名称本身的数据行仍会保留	"未找到以下名称的帖子或 README：…"
当天没有任何线索对应的事物达到 0.8 或更高的名称评分	整张表	"今天没有可读取的内容…"
AIsa 的搜索量查询或 Trends 查询失败	整张表：这两项无法由其他来源替代	错误信息取代表格

表格内容少，不代表当天没有变化。在得出什么都没变的结论之前，请先阅读表格下方的信息。

设置 "usecases": {"per_day": 0} 或传入 --skip usecases 即可关闭此功能。

⑥ 收入：人们已经愿意付费的东西

能赚钱的产品证明了背后的需求。设置 TRUSTMRR_API_KEY（从 TrustMRR 的开发者控制面板获取）后，雷达每周读取一次（revenue.weekday，默认是周一）增长最快且过去 30 天收入至少达到 min_revenue_usd（500 美元）的 30 个产品，以及最新上架的 30 个产品，并保存读取结果。最新上架的产品大多还几乎没有收入；读取它们是为了记录其起点，因此，上次收入为 0、这次收入超过门槛的产品会优先标出。隐藏的上架项目（“Anonymous startup”）会被排除，公司的法定名称会替换为其网站上的名称（“Talent Tech Global Limited”会显示为 gptproto）。每个产品自身的描述都会作为依据写入关键词表，因此表格展示的是人们付费购买的工作，而不仅仅是品牌。增长率超过 1,000% 时会显示“从接近 0 起步”：首次运行时，大多数增长最快的产品起初几乎没有收入。

TrustMRR 的 API 条款禁止重新发布其数据，也禁止据此创建公开的 SEO 页面。请将这些潜在客户用于自己的研究；不要公开发布列表。

⑦ 用户需求：人们直接说出的需求

雷达每周会在 Reddit 上搜索十几种人们提出工具需求的表达方式（asks.patterns 中的 “is there an AI tool”、“I wish there was a tool”、“how do I automate”等），保留过去一周得分至少为 2 的帖子，并让一个小型模型将其分类为需求、抱怨、分享的解决方案或其他内容。对于 AI 工具能够解决的需求和抱怨，模型会以人们搜索时会使用的方式写出对应的工作（“自动添加 B-roll”、“将幻灯片转换为笔记”）。每月搜索量至少为 50 的工作会连同相关帖子一起列出，并进行首页排名检查；每项都会成为一个潜在客户。大多数需求都太具体，尚无搜索量：试运行的第一个完整周里，共收录 84 篇帖子、43 条需求，其中只有两条每月搜索量达到 50（“best ai tool for research”，来自一篇得分为 1,034 的 r/PhD 帖子；以及“best ai tool for coding”）。因此，其他需求中得分最高的也会列出，作为创意而非关键词。在试用期间读取的一个月帖子中，有一条需求是“用于将 PowerPoint 课程幻灯片转换为笔记的 AI 工具”，这与某个工具网站课程使用的实操示例是同一项工作。

帖子仅供你个人研究使用：可以引用，但不要重新发布。

⑧ 卖家：刚开始收钱的人

产品的第一个付款链接，比它的发布帖透露得更多：有人做出了一个东西，并开始为它收费。whoismaking.money 过去会根据网站为 Stripe 结账页面带来的流量进行排名（点击流数据；它在 Internet Archive 上最后一个真实页面来自 2025 年 9 月，而到 2026 年 3 月，该域名显示的是一个带隐藏重定向的停放页面）。AIsa 的 Similarweb 也在出售同类数据，约 6 美元可买 20 行：贵得不足以覆盖长尾。付款链接是一种廉价的替代数据。它们是卖家自己页面上的普通链接，因此公开链接图谱会显示它们，以及每个链接首次出现的日期。Stripe 有 143,000 个链接网站，Polar 有 1,900 个（每个链接都是付款链接）；对于 Lemon Squeezy、Gumroad 和 Creem，只统计商店结账页面、/l/ 产品和 /payment/ 页面，因为它们的其他链接指向自家营销网站，而 Gumroad 的其他链接还指向垃圾信息网络利用的个人资料页面。

每周，雷达会针对每个平台读取最新的 100 个付款链接，以及首次链接到该平台的最新 100 个网站（每个平台约花费 0.06 美元），保留这些新网站的链接，并列出卖家及其访问量（GoAnyAPI），还有卖家自己主页的标题和描述，这些内容也会作为依据写入关键词表。第一次真正运行时，排在前面的有 janitorai.com、framer.com、pub.dev、Flathub 和一条 n8n 论坛帖子：它们都是大平台上的用户页面，链接到了某人的付款链接。因此，链接页面必须是网站自己的主页、定价页或产品页，而不能是帖子、讨论串或列表页；该网站在 DataForSEO 的 0 至 1,000 分制排名中必须低于 350；月访问量超过 300,000 的网站则算作平台。随后，一个小型模型会根据卖家自己的文字按类型分类（无法判断时则使用关键词规则），优先列出 AI 和软件，再列出模板、课程及其他类型；每种类型内按访问量从高到低排序。第一次按此规则排序后，列出的 12 个卖家全是软件（其中包括一款 Mac 实时字幕应用、一款与 PDF 聊天的工具、一款适用于 macOS 的 AI 写作应用、一个 MCP 目录，以及一款日本审计 SaaS）；而仅按流量排序时，排在前面的却是一个 Blender 插件网站、一个食谱博客和一个设计图库。付款链接意味着网站在销售产品，不代表卖得好；而在付款时通过代码创建的结账页面无法被发现。

新链接不等于新卖家。第一个版本把最新链接当作新卖家的链接；2026-10-14，我们根据每个网站首次链接到该平台的日期对这些链接进行了核查。经营多年的网站会在新建的每个页面上放上相同的链接（有个网站在每个符合条件的页面上都放着自己的 Stripe 链接），2,000 个最新 Stripe 链接中有三分之二来自这类网站：当天列表中的 60 个 Stripe 卖家里，只有 17 个刚开始销售。因此，卖家是否为新卖家，要看其网站首次链接到该平台的日期（DataForSEO 的引荐域名数据）；报告还会说明有多少链接来自已经开始销售的网站。

历史：追溯每一位卖家至 2019 年

python -m radar history pull            # every site linking to the five platforms today: about $18
python -m radar history read            # their home-page titles and descriptions, free
python -m radar history sort            # their kind, by a small model: about $0.005 for 60 sites
python -m radar history --out sellers.csv

history pull 会读取目前链接到各个平台的每个网站，每个网站占一行，并记录其首次建立链接的日期：DataForSEO 每次调用会返回 1,000 条按时间从早到晚排列的每域名反向链接数据（$0.06）。2026-10-14，当天与两份列表中都列出的全部 1,704 个 Polar 网站的引荐域名首次建立链接的日期一致。达到 --max-usd（默认值为 20）后就会停止，并从停止处继续。单独运行 history 会按月、平台和类型统计卖家；--out 会将全部数据写入 CSV。数据行来自 DataForSEO：仅供研究，不得转载。

以下是各平台的数据追溯范围，依据链接图谱中每月首次建立链接的网站数统计（2026-10-14；每个平台调用一次，$0.03）：

平台	统计起始时间	2019 年以来的网站数	2026 年 5 月至 9 月每月新增网站数	当前链接的网站数
Stripe	2021 年 6 月（此前每月只有几十个）	306,000	6,500 至 8,200（6 月为 14,200）	143,000
Gumroad	2019 年	530,000	4,200 至 5,700，同时有 6,400 至 9,400 个网站移除了链接	140,000
Lemon Squeezy	2023 年	34,000	600 至 1,100	18,000
Polar	2024 年	2,285	109 至 268	1,943
Creem	2025 年	1,708	74 至 268	1,449

请注意两点。2023 年 10 月，Stripe 的统计数从 3,216 跃升至 16,206；次月新增链接数也从 120 万增至 2,000 万：这是爬虫覆盖范围扩大了，而非卖家增加了。并且，拉取的数据只包含仍在建立链接的网站，因此月份越早，遗漏的卖家就越多。对于 Gumroad、Lemon Squeezy 和 Creem，每月统计数还包括链接到其自有网站和个人资料的链接；拉取的数据会将它们区分开（只有付款链接才计为卖家）。

⚡ 教程观众想要什么

对于每天最多三个标记为 ⚡ 的线索（广泛传播的手动工作流教程），雷达会查找该线索对应的热门教程视频（GoAnyAPI），读取视频评论（AIsa，每页 $0.001），并让模型提取观众提出的需求：他们觉得太难的步骤，以及“能不能一键完成”。这些需求就是一键工具的方向。查找视频需要 GoAnyAPI 密钥。

痛点：python -m radar pains "ai headshot"

按新工具可以填补的缺口，对人们针对某类工具提出的抱怨进行归类：

• Google 针对关键词展示的扩展程序中，低星级 Chrome Web Store 评论（1 至 3 星）；或者通过 --extension ID 指定的扩展程序的评论（GoAnyAPI：查找扩展程序需 2 个点数，每页评论需 3 个点数）；
• 抱怨某项工作或相关工具的 Reddit 帖子（“{keyword} alternative”“{keyword} frustrating”等；AIsa）；
• 关键词对应的热门教程视频下的评论（AIsa）。

模型会将它们归纳为各类缺口（缺失、太难、质量、价格、想要某种工具），并为每类缺口提供数量、示例，以及遇到该问题的人会搜索的词句。每个关键词约 $0.05。数量仅基于已读取的内容，并非整个市场的统计。

无法读取的内容：App Store、Google Play 和 Trustpilot 评论（DataForSEO 会将这些内容作为任务提交，之后再获取；而 AIsa 仅支持同步调用）；There's An AI For That's需求板（每个页面前都有 Cloudflare 验证；绕过验证就等于绕过其机器人防护，因此雷达不会这样做）；Facebook 群组（Meta 于 2024 年 4 月关闭了 Groups API，其研究资料库仅向获批准的学术及非营利研究人员开放）。

一个必需密钥，另一个可选

雷达所需的一切都通过 AIsa 获取：X 帖子、DataForSEO Trends（DataForSEO 对 Google 搜索兴趣度的估算，并非 Google Trends 本身）和域名数据，以及用于评估名称并提出短语的模型。只需一个密钥，按次付费，无需订阅 X API 或 DataForSEO。

该链接是推荐链接：通过它注册即可支持本项目。使用来自 aisa.one 任意渠道的密钥，雷达的运行方式都相同。

可选：GOANYAPI_API_KEY（goanyapi.com）每天约需 $0.07，可通过两种方式改进关键词表：为每个名称添加 Google Trends 相关查询；并根据 30 天的每日数据，读取一个国家中这些名称及较大的通用词（每月搜索量至少 1,000，最多 8 行）的趋势曲线，数据截止到昨天。这些行会在“Now”后显示国家/地区，例如 still rising (US)。没有此密钥时，该表仅根据模型提出的短语和全球趋势序列生成。这项服务还很新（于 2026 年 8 月首次发布）；在我们的测试中，调用耗时 20 至 55 秒，约十分之一会失败，因此雷达会重试两次，在表格中报告失败情况并继续运行。该链接也是推荐链接。

没有 AIsa 密钥时，免费信号仍会运行（Hugging Face、GitHub、站点地图、Search Console）；此时报告会列出所有术语而不排序，因为没有任何东西能判断哪些是名称。

快速开始

Python 3.10 或更高版本。雷达仅使用标准库。

git clone https://github.com/zhuyansen/new-term-radar
cd new-term-radar
cp config.example.json config.json      # then edit: your X accounts, sitemaps, topics
export AISA_API_KEY=...                 # from https://go.aisa.one/yansen-zhu; or `aisa login` with the AIsa CLI
python -m radar daily --out report.md

首次运行会建立快照：昨天的 X 词汇、星标数量和站点地图 URL 尚不存在，因此只会报告 GitHub 突增（无需昨天的数据）。从第二次运行开始，每个信号都会报告发生的变化。

两个命令：

python -m radar sources --out sources.md           # ① only: X and Hugging Face. Run every few hours.
python -m radar daily --skip x,hf --out report.md  # everything else, once a day

只有发现新名称时，sources 才会写入报告。daily 配合 --skip x,hf 会列出 sources 在过去 24 小时内保留的内容。如果你每天只运行一次，请使用 python -m radar daily，不要跳过任何信号。

其他标志：--skip 可接受 x,hf,breakout,sitemaps,newsites,gsc,review,judge,usecases 中的任意值；--new-sites 会在今天运行每周信号；--mail 会发送报告（见下文）；--state DIR 会移动数据库和快照。

报告示例

以下是 2026-10-12 的一次实际运行结果（已缩短）：

### Candidate new terms (names first; terms you already cover are marked)

| Term | Signals | Name score | Known | Search variants | Examples |
| **gridcraft** | GitHub breakout storytold/gridcraft ★3178 (626/day) | 0.95 | none | storytold gridcraft | GridCraft: an open-source, cl… |
| **artex** | GitHub breakout mhtsec/ARTEX ★3353 (825/day) | 0.85 | none | mhtsec artex, mht artex | AI 自主渗透测试系统 … |

Other rising terms (judged common words): anatomy, math, iphone use

### ⑤ Review (terms reported 14 days ago: did they rise in DataForSEO Trends?)

| Term | First reported | Verdict | Days ahead |
| strata | 2026-09-25 | hit | 3 |

以及 sources 的运行结果：

| **qwen image 2.1** | Hugging Face: new at #4, 2 versions | 1.00 | none | Qwen/Qwen-Image-2.1-Turbo (text-to-image, ♥569) |
| **ltx 2.5** | Hugging Face: new at #6 | 0.90 | none | Lightricks/LTX-2.5 (image-to-video, ♥7347) |

daily 还会在 Markdown 文件旁写入 report.json，其中包含生成报告所用的全部内容。

config.json

键	说明
lang	"en" 或 "zh"：报告的语言
x_accounts	labs 和 bloggers：要读取的 X 账号。实验室通常先说出名称；请选择那些能在你的领域传播新术语的博主
sitemaps	要查看其新页面的网站。index 是站点地图；当 shards（正则表达式）用于筛选要读取的子站点地图时，index 是站点地图索引。pause 是向该网站发送请求的间隔秒数。strip_locale 会移除 /en/、/zh-CN/ 前缀，因此同一条目即使有多种语言版本也只计一次
topics	名称和正则表达式：每个主题都会有独立的版块，列出匹配的线索、仓库和查询
known_terms	你已有对应页面，或不想看到报告的术语。包含其中某个术语，或被其中某个术语包含的线索，会被标记且不保留待审核
stop_words	你所在领域的常用词，添加到内置列表中（该列表针对 AI 工具进行了调整）
judge	model（AIsa 上的任意聊天模型）和 min_score（0.5）
breakout	window_days、min_stars、velocity_min（每日星标数）、delta_min（自昨天以来新增的星标数）
new_sites	queries：名称和针对域名的 SQL LIKE 模式（"%ai%"），每个查询都会消耗一次付费查询；weekday（0 = 周一）
review	after_days（14）和 per_day（每天 5 条线索）
usecases	关键词表。per_day（每天读取的名称数，0 = 关闭）、model、benchmark（用于对比关键词规模）、min_volume（一个词组每月所需的最低搜索量）、min_daily（用于“优先处理”的每日搜索量）、recheck_days（3）、related（设置 GOANYAPI_API_KEY 时使用相关查询）、related_geo（US）、country_trends（读取该国家较大行的趋势曲线）、country_min_volume（1000）和 country_max（8）
gsc	site（sc-domain:example.com）和 token_file。留空为 {} 可关闭此信号

添加网站站点地图前，请先查看其 robots.txt，并确保 pause 不低于其 crawl-delay。示例配置每天总共会发送几十次请求，间隔由 pause 控制。

Search Console（可选）

pip install google-auth-oauthlib
python scripts/gsc_auth.py gsc_client.json   # opens a browser once, writes gsc_token.json

gsc_client.json 是 Google Cloud Console 中创建的 OAuth 客户端，类型为 “Desktop app”，并且所在项目已启用 Search Console API。然后设置 "gsc": {"site": "sc-domain:your-site.com"}。令牌为只读并保存在你的电脑上；.gitignore 已将其列入忽略列表。

邮件（可选）

--mail 会通过 Resend 发送报告。设置 RESEND_API_KEY、EMAIL_FROM（你已在 Resend 验证过的域名下的地址）和 RADAR_EMAIL_TO（逗号分隔）。如需 HTML 版本，请运行 pip install markdown。

在 Agent 中使用：技能和 MCP 服务

技能

skills/ 中有三个 Agent Skills：一个可完成全部工作，另外两个分别完成其中一半，供你按需拆分使用。

技能	功能
new-term-radar	完整流程：先列出今天的新名称，再生成这些名称的关键词优先级表。也可以接收你已有的名称。从这里开始
ai-listening	汇总各类信号中过去 24 小时的新内容，去重后生成一份名称报告
seo-new-keywords-research	接收名称或提及这些名称的原始文本，并返回关键词优先级表：提取每个名称背后的通用术语，经过筛选、评估规模并给出判断

npx skills add zhuyansen/new-term-radar

在 Claude Code 中，这三项技能也会作为插件安装：

/plugin marketplace add zhuyansen/new-term-radar
/plugin install new-term-radar@new-term-radar

然后请你的 Agent 执行“今天的新 AI 关键词”“AI 监听报告”或“PhotoCraft 和 SynthID Detector 的关键词研究”等任务。这些技能会运行固定版本的 PyPI 发布包（uvx new-term-radar==0.5.2），而不是克隆仓库；会将状态保存在 ~/new-term-radar；会告知你费用，并在任何付费运行前等待你确认；会将读取到的内容视为数据而非指令；并会说明表格是否不完整。

MCP 服务

适用于支持 MCP 的客户端（Claude Code、Cursor、Claude Desktop）。使用 uv 无需预先安装任何内容：

{
  "mcpServers": {
    "new-term-radar": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--with", "mcp", "new-term-radar", "mcp"],
      "env": {
        "AISA_API_KEY": "...",
        "RADAR_CONFIG": "/absolute/path/to/config.json",
        "RADAR_STATE": "/absolute/path/to/state"
      }
    }
  }
}

不使用 uv：执行 pip install "new-term-radar[mcp]"，然后设置 "command": "new-term-radar-mcp"，无需设置 args。上文的 Claude Code 插件已包含此服务：启用插件后，Claude Code 会询问你的 AIsa 密钥（以及可选的 GoAnyAPI 密钥），并将其保存在系统密钥链中；服务会读取示例配置，并将其状态保存在插件的数据文件夹中。

工具	返回内容	费用和耗时
recent_leads	雷达保留的内容，包括审核结果和每个信号的命中率	免费，即时
keyword_table	你提供名称的关键词表	每个名称约 $0.05，每次调用约 $0.09；每个名称耗时 40 到 90 秒
run_radar	一次 sources 或 daily 运行及其报告	付费；耗时数分钟。首次尝试时：请将计划任务配置在 cron 或 Actions 中

将 RADAR_STATE 指向计划任务写入的目录，recent_leads 就会显示其中的潜在客户。同样的两个命令也可在命令行中使用：python -m radar keywords "name" … 和 python -m radar leads。

Codex、TRAE 和 WorkBuddy

这些 Agent 也可以使用相同的技能和服务。每个 Agent 都通过 uvx 启动服务，因此必须安装 uv。

Codex。 技能：npx skills add zhuyansen/new-term-radar -a codex（为所有项目添加时加上 -g）。将服务配置添加到 ~/.codex/config.toml，CLI、IDE 扩展和应用会共用此配置：

[mcp_servers.new-term-radar]
command = "uvx"
args = ["--with", "mcp", "new-term-radar", "mcp"]
startup_timeout_sec = 120
tool_timeout_sec = 900

[mcp_servers.new-term-radar.env]
AISA_API_KEY = "..."
RADAR_STATE = "/absolute/path/to/state"

Codex 会等待服务最多 10 秒启动，并等待工具最多 60 秒响应。首次启动会下载软件包，keyword_table 每个名称耗时 40 到 90 秒，daily 运行耗时 5 到 15 分钟，因此请按上文所述调高这两个超时时间。codex mcp add new-term-radar --env AISA_API_KEY=... --env RADAR_STATE=/absolute/path/to/state -- uvx --with mcp new-term-radar mcp 会写入相同的配置，但不包含这两个超时设置。

TRAE。 技能：npx skills add zhuyansen/new-term-radar -a trae（TRAE CN：-a trae-cn）。服务：依次选择 Settings → MCP → Add → Add manually，然后粘贴上方的 JSON。在 TRAE CN 中，也可以将此链接粘贴到浏览器地址栏；TRAE 会打开服务配置，你可以在其中填写 AIsa 密钥和 RADAR_STATE 的绝对路径，然后确认：

trae-cn://trae.ai-ide/mcp-import?type=stdio&name=new-term-radar&config=eyJjb21tYW5kIjoidXZ4IiwiYXJncyI6WyItLXdpdGgiLCJtY3AiLCJuZXctdGVybS1yYWRhciIsIm1jcCJdLCJlbnYiOnsiQUlTQV9BUElfS0VZIjoiIiwiR09BTllBUElfQVBJX0tFWSI6IiIsIlJBREFSX1NUQVRFIjoiL2Fic29sdXRlL3BhdGgvdG8vc3RhdGUifX0%3D

WorkBuddy。 将上方的 JSON 放入 ~/.workbuddy/mcp.json，或将其粘贴到 Plugins → MCP servers → Configure MCP 中。

在 GitHub Actions 上运行

.github/workflows/radar.yml 每 8 小时运行一次 sources，每天运行一次 daily，将状态保存在 Actions 缓存中，并将每份报告写入运行摘要。默认关闭，需主动启用：

1. Fork 此仓库（也可以使用私有 fork）。
2. 从 .gitignore 中移除 config.json，然后提交你的配置。该文件不包含机密信息。
3. 添加密钥 AISA_API_KEY；也可以选择添加 GOANYAPI_API_KEY、RESEND_API_KEY、EMAIL_FROM、RADAR_EMAIL_TO、GSC_TOKEN_JSON。
4. 将仓库变量 RADAR_ENABLED 设为 true。

各部分如何判定

• 帖子中的名称（radar/terms.py）：首字母大写的词、带数字的词（Qwen3.8）或内部大写的词（HyperFrames）；名称后面的数字会并入名称（Opus 5.5）。两个账号都用过的名称会被计入；只有一个账号用过的名称需要获得 100 个赞，并且必须明确是名称，因为首字母大写的词往往只是句子的开头。
• 站点地图中的激增：按不同 URL 计数，并与站点自身的基线比较，因此单个长路径页面无法伪造热潮。
• 裁判（radar/judge.py）：每 25 个词进行一次聊天调用，每个词最多附带三个出现位置。如果调用失败，报告仍会发出，只是不排序。
• 复核（radar/review.py）：某个变体在报告当天之后的峰值，若超过其此前基线的 2 倍且高出 10 点，就算作“上涨”。较早就有其他含义的词（“strata”：岩层、财产法）基线较高，因此不会计入；“niko1221 strata”从 0 涨到某个数值则会计入。趋势数据中尚未稳定的最后两天不纳入统计。

我们测量了什么，以及尚未测量什么

• 名称裁判（gpt-4.1-mini）曾对早先的裁判认定为名称、且出现在我们日常使用中的 170 个词进行测试。它同意其中 149 个。在它否决的 21 个词中，大多数是早先的裁判放过的噪声（站点地图路径片段，例如 io.github.wxt invoice、asd）；约有 3 个是真实名称，但它未能识别（synthid detector、veo、v4.1 flash）。这次测试提供的上下文比实际运行时更少。它没有把 40 个常见词（dashboard、pricing、today）中的任何一个判定为名称。
• 各信号的命中率：尚无数据。复核每个线索需要 14 天，而我们的数据才刚开始积累。唯一一次预设检查 Strata 命中，比它在 Trends 上升提前了 3 天。随着数据积累，你自己的报告会显示相应数字；在此之前，请将任何信号都视为未经证实。
• X 信号的效果取决于账号列表。你的账号都未提及的名称，它就无法发现。

已知问题

• 新站点（2026-10-12）：AIsa 对 post_dataforseo_domains_whois_overview_live 的验证目前会拒绝 DataForSEO 要求的筛选器格式，因此该信号会报告错误，报告其余部分不受影响。它在 2026-10-06 之前一直正常工作。在上游修复之前，可以使用 --skip newsites 将其静默。
• 内置停用词和 Hugging Face 名称清理规则针对 AI 模型和 Agent 工具进行了调优。用于其他领域时，请添加 stop_words。
• 报告中不包含搜索量。雷达会告诉你一个名称是新的；在为它创建页面之前，请检查搜索量和排名靠前的结果。

开发

pip install pytest markdown
python -m pytest -q tests

测试覆盖了相关逻辑（名称提取、评分、存储、报告），且不会调用网络。

致谢

• 感谢 哥飞 @gefei55 提供基础：雷达基于他在微信公众号文章中提出的思路，以及他优先在社交媒体上寻找信号的方法，并结合了我运营自己社交媒体账号时寻找来源的方式。
• 感谢 子木 @CoderJeffLee 提出关键词表的构想：新名称及其下游的通用术语应放在同一张表中，并分别作出判断。
• 感谢 饭特稀 | Fentix @fantexi997 提供 GoAnyAPI，它是相关查询和单国家 Trends 序列的可选来源。

图表由 docs/make_diagram.py 绘制（需要 rsvg-convert 和 ffmpeg）。

Star 历史

许可证

MIT。提取自 agentskillshub.top 背后每日运行的雷达。