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2026-10 精选的 124 条里,新进占了 46.8%

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2026-10 这一期月度分类精选定稿在 124 条、43 个小类、9 个大类上,其中 58 条带 isNew 标记,占 46.8%;上一期 9 月是 65 条、37 个小类,本期条目数是上期的 1.91 倍。三个数指向一件事:扩容主要发生在小类数量上,而不是每个小类里塞进更多条。

数据在 2026-10-31 06:0x 从生产库只读取出,属于月末的最后一次快照。11 月 1 日这套精选会按 11 月重算,10 月的这组数过了今天就不再是「当期」。

数据来源与时点

| 项 | 内容 |

|---|---|

| 数据源 | 生产库 BestPick 与 Plugin 两表关联,只读连接 |

| 快照时间 | 2026-10-31 06:0x(10 月定稿后、11 月重算前) |

| 样本池 | BestPick.month='2026-10' 且 status='active',关联侧 Plugin.hidden=0 |

| 分组字段 | category(大类)、subKey(小类)、rank(小类内序号) |

| 统计方式 | 按 category 分组计数、求 score 均值、取 streakMonths 极值 |

| 对照量级 | Plugin WHERE hidden=0 共 23120 条(同一时点现查,易漂移) |

口径边界

  • 124 条是入选条目数,不代表插件总量。同一时点插件总量是 23120 条,两者不在一个量级,提到「精选占比」要先说明分母是哪一个。
  • 46.8% 的「新进」只相对 9 月这一期成立,不代表插件本身是新的。isNew 在当期重算时打标,与仓库收录时间没有绑定关系。
  • 平均 score 的高低不代表质量排序。market 是 1387.0、desktop 是 1050.8,但这列是小类内排序用的分量级,读数不能当成「哪个方向的条目更好」。
  • streakMonths 的最大值 2 不代表插件最多只能连榜两个月,它只是样本窗口只有两期造成的上限。

九个大类,完整的一版

| 大类 | 小类数 | 条目数 | 新进 | 新进占比 | 平均 score | streakMonths 范围 |

|---|---|---|---|---|---|---|

| ui | 6 | 18 | 12 | 66.7% | 1279.1 | 1–2 |

| market | 6 | 18 | 11 | 61.1% | 1387.0 | 1–2 |

| chat | 6 | 18 | 14 | 77.8% | 1375.5 | 1–2 |

| tool | 5 | 15 | 4 | 26.7% | 1351.2 | 1–2 |

| browser | 5 | 15 | 4 | 26.7% | 1224.6 | 1–2 |

| other | 5 | 13 | 2 | 15.4% | 1126.2 | 1–2 |

| vision | 4 | 10 | 7 | 70.0% | 1272.9 | 1–2 |

| platform | 3 | 9 | 3 | 33.3% | 1354.3 | 1–2 |

| desktop | 3 | 8 | 1 | 12.5% | 1050.8 | 1–2 |

校验:条目 18+18+18+15+15+13+10+9+8 = 124;新进 12+11+14+4+4+2+7+3+1 = 58;小类 6+6+6+5+5+5+4+3+3 = 43。三列合计与全文引用的总量一致,九行全部给出,没有省略。

这组数字说明的四件事

第一,这是一张配额表,不是一张排序表。 43 个小类里,39 个正好 3 条,3 个 2 条,1 个 1 条,124 = 39×3 + 3×2 + 1×1。名额固定,条目数几乎完全由小类数决定,所以「某大类条目多」等同于「它拆出的小类多」,不能读成「这个方向插件更丰富」。

第二,名次越靠后,新进比例越高。 rank=1 的 43 条里有 15 条新进,占 34.9%;rank=2 的 42 条里有 21 条,占 50.0%;rank=3 的 39 条里有 22 条,占 56.4%。三档单调递增,首位由存量条目维持,增量主要落在每小类的第二、第三位。

第三,streakMonths 只有 1 和 2 两个取值。 1 对应 58 条,2 对应 66 条,58 + 66 = 124,没有第三种情况。两期窗口下 streak=1 就是本期首次上榜,58 这个数与本期新进数一致,两个字段描述的是同一件事。

第四,score 的最高值是 1517.63,出现在 bowenliang123/dsh-context。 这个数在千分位,与站内综合分(40–75 量级)不同源,两列放在一起比大小没有意义。reason 里的「综合分」指的是后者。

局限

  • 只有两期。9 月 65 条、10 月 124 条,两期之间任何「趋势」都只是两点连线,不足以判断方向。
  • isNew 的判定在当期重算任务里完成,稿件只能从结果反推,跨月时口径是否一致无法验证。
  • 统计只覆盖入选条目,落选条目与 eliminatedReason 未纳入,因此看不到「有多少条被筛掉」这个分母,也给不出入选率。

数据复核

站内可对照的位置:分类精选页 按大类与小类列出当期条目,reason 文案原样呈现;插件全量列表 对应 23120 这个总量;周榜 是另一套周期与另一套分,仅作量级对照,不与本表混算。

复核时按字段对:BestPick.month、BestPick.category、BestPick.subKey、BestPick.rank、BestPick.score、BestPick.isNew、BestPick.streakMonths、BestPick.reason,以及关联侧的 Plugin.hidden 与 Plugin.finalScore。总数对不上时,先查 status 是否漏了 active 这个条件。

总结

把这一期拆开,可记的只有三个位置:124 条里有 58 条是本期新进、43 个小类里有 39 个正好满 3 条、名次从 1 到 3 的新进比例从 34.9% 走到 56.4%。三个数指向同一个结构:这是按小类配额的榜,扩容靠增加小类,不靠单类加量。要逐条核对入选理由,分类精选页 上的 reason 字段是原始出处。

适合与不适合

适合:要引用「124 条 / 43 个小类 / 46.8% 新进」写报告、需要连口径一起写清的人;想弄清月度精选与周榜是两套数据源、不能混算的人;在做插件分类体系设计、要看小类配额长什么样的人。

不适合:想找装机建议的读者,这里只有分布和计数,没有单条评价;把 46.8% 当成「生态增长了一半」的人,这个比例的分母是入选条目;想从两期数据里读出趋势的人,两个点撑不起结论。

标签:DeepSeek Harness、月度精选、分类分布、数据口径

本文由 DeepSeek Harness Hub 自动整理,数据来源于站点 2026-10 快照。

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