新词雷达 zhuyansen/new-term-radar

new-term-radar（新词雷达）

AI 圈马上要被搜的新名字，出现当天就抓到，赶在关键词工具收录之前。

LobeHub
Security-graded by Agent Skills Hub

⭐ 首日 700+ 星，3 天出头破 1000 · 已上 PyPI、官方 MCP Registry、Cursor Directory、LobeHub、Tessl、ClawHub、skills.sh

快速开始 · 它读什么 · 新词表 · 在 agent 里用 · config.json · English

每天一份报告，列出 AI 领域里刚开始冒头的名字：新模型、新产品、新工具、新仓库。在它们最早被说出来的地方抓，而不是等关键词工具里有数据再看。

适合围绕新词做页面、写内容、做产品的人：AI 工具站的 SEO、Newsletter、导航站，或者任何想在「Strata」「Seedance」出现当天就知道、而不是两周后才知道的人。

为什么做这个

一个新名字会按这个顺序留下痕迹：

1. 实验室或大号在 X 上先说出来；模型进入 Hugging Face 热门榜。
2. GitHub 上某一个仓库自己涨起来。
3. 导航站和竞品给它加页面；有人为它注册域名，新站开始有排名。
4. 你自己的站第一次因为这个词有了搜索曝光。
5. Google Trends 上出现曲线，这已经是几天到几周之后了。

关键词工具读的是第 5 步。这个雷达每天读第 1 到 4 步，第 5 步只用来复盘自己准不准。

它最初就是照着一个例子做的：Niko1221/Strata 创建于 2026-09-24，九天后 7,700 星。9 月 26 日起就有人在搜「niko strata」，而当时没有第二个仓库用这个名字，关键词工具里也查不到。一个仓库每天涨 800 星，这本身就是全部信号，而且是公开的。

它读什么

雷达的流程：六类信号、名字判断、带首页竞争的新词表、日报和 14 天复核；四种用法：命令行、3 个 Agent Skill、MCP 服务器、pains 痛点命令。0.6.0 新增的部分是紫色并标了「新增」

紫色、标「新增」的是 0.6.0 加的。新词表上：词龄、多市场、首页形态、12 个月走势、你自己的排名、首页上还有什么（讨论帖、AI 概览）、精确匹配的 .com。另外还有：③ 新站最先排上的词，⑦ 求助里 ChatGPT 推荐什么工具，⑧ 多了三家收款平台和建站作品，⑨ 新上架，⑩ 付费信号，以及新名字的旁证。完整列表见 CHANGELOG.md。

| 信号 | 抓什么 | 需要 | 花费 |
| ① X | 你关注的账号里，60 天内第一次出现的名字 | AIsa key | 每个账号每次 $0.003 |
| ① Hugging Face | 新进热门榜前 50 的模型和 Space（大家实际在试的 demo）；量化版、微调版和模型自己的 demo 归到同一个基础名下 | 无 | 免费 |
| ② GitHub 爆发 | 创建不到 14 天、平均每天涨 200 星以上，或比昨天多 400 星的仓库；附带大家实际会搜的写法（「niko strata」） | 无（有 GitHub token 限额更高） | 免费 |
| ③ 竞品 sitemap | 某个站新增的几个网址共用、而它的旧网址里很少出现的词。示例配置盯着 8 个 AI 工具导航站（toolify、aixploria、ai-bot.cn、opentools、dang.ai、clipfly、aitoptools、futurepedia）和 4 个 MCP、skill 目录 | 你列出的 sitemap | 免费 |
| ③ 新站 | 近 90 天注册且首次被收录、已经有 20 个以上排名词的域名；每个新出现的站附上它最先排进 Google 前 20 的词，不限国家：这么新的站已经够得着的搜索 | AIsa key | 每个查询约 $0.13，每周一次；每个新站查词约 $0.013 |
| ⑦ 求助 | Reddit 上大家在要什么（"is there an AI tool that…" 等 12 种问法），还有 X、Stack Exchange（Software Recommendations 等 4 个站）和 Freelancer.com 上的：模型留下 AI 工具能解决的求助和抱怨，把每件事写成大家会搜的说法；有搜索量的再做首页竞争检查 | AIsa key | 每周约 $0.12，X 另加几美分 |
| ⑧ 新卖家 | 刚挂上第一条收款链接的站（Stripe Payment Links、Polar、Lemon Squeezy、Gumroad、Creem、Paddle、Dodo Payments、Waffo Pancake），来自公开外链数据，带这个站第一次挂链接的日期；老卖家的新页面、平台上的用户页、论坛，以及好几个新站共用的同一条链接（站群）都不算；站点自己的介绍交给新词表，有 GoAnyAPI 时还有访问量、域名注册日期和访客来源（含 AI 占比） | AIsa key；GoAnyAPI 可选 | 每周约 $0.50 |
| ⑧b 新作品 | 刚用 Lovable、v0 做出来的站，刚在 beehiiv 开张的 newsletter，从它们挂的徽章认出来；只有其中的软件才进线索 | AIsa key | 每周约 $0.15 |
| ⑨ 新上架 | Product Hunt、Show HN、OpenRouter、Civitai、App Store 畅销榜和 awesome 列表上的新条目（免费）；每周一次：Google 新收录的 Figma 插件、There's An AI For That、Chrome 应用商店页面，抖音、TikTok、Reddit 热搜，以及词根旁边正在上升的搜索（"ai generator"） | 免费列表不用 key；其余要 AIsa 和 GoAnyAPI 的 key | 免费；每个路径约 $0.02，每份热搜 $0.001，每个词根 6 个 GoAnyAPI 积分 |
| ⑩ 付费信号 | 一个付费工具站的 AdSense 账户名下的其他站（站长的其他赛道），以及你关注的词上新出现的广告主（Google 广告透明度中心） | GoAnyAPI key | 每个站双向各 3 积分，每个词 4 积分；每周一次 |
| 新名字的旁证 | 当天最强的几个新名字：带这个名字的新域名（whois，或 crt.sh 的新证书）、维基百科浏览量、Google 把它认作什么、Discord 服务器；付费产品则查「alternative」「vs」「free」「pricing」「review」这些搜索 | AIsa key；Discord 要 GoAnyAPI | whois 每个名字约 $0.12，搜索量 $0.09 |
| ⑥ 收入 | 有人付钱的产品，来自 TrustMRR 核验过的收入：增长最快的（30 天收入 $500 以上）和最新上榜的；上次 $0、这次过了门槛的排最前。它自己的介绍会作为依据交给新词表 | TrustMRR key | 免费，6 次请求，每周一次 |
| ④ Search Console | 你的站第一次获得曝光的查询词（用新鲜数据） | 你自己的 Google 授权 | 免费 |
| ⑤ 复盘 | 每条线索 14 天后去 DataForSEO Trends 核对，和它自己的基线比；按信号统计命中率和提前天数 | AIsa key | 每个搜索写法 $0.0012 |
| 新词表 | 针对当天的新名字:找出它背后的通用搜索词(大家拿这个新东西做什么),逐个估算规模、看首页还有没有位置,并给出决策 | AIsa key；GoAnyAPI key 可选 | 5 个名字约每天 $0.18，加上 GoAnyAPI 约 $0.30 |
| 名字判断 | 小模型给每个词打分：是某个具体东西的名字，还是普通词？ | AIsa key | 每次不到一美分 |

价格是 2026 年 10 月 AIsa 的实际收费。按示例配置（35 个 X 账号、每天读三次，新词表每天读 5 个名字），一个月约 $15：读 X 约 $10，新词表约 $5。少读几个账号或者每天只读一次，费用按比例下降。

新词表

只有名字是不够的。「SynthID Detector」作为关键词寿命短，而且是 Google 的；它做的那件事「ai image detector」才是大家会一直搜的词，而且不属于任何人。雷达每天会把新名字再读一遍，把两种词写进同一张表：

| 关键词 | 类型 | 来自 | 新词? | 估算日搜 | 开始上涨 | 峰值 vs gpts | 峰值日 | 近 7 天比前 7 天 | 现在 | 首次有搜索 | 市场(月搜/KD) | 首页竞争 | 首页结构 | 决策 |
| photocraft 🖼 | 名字 | — | 是 | 12747 | 2026-10-05 | 97 vs 3.1 | 2026-10-09 | — | 还在涨 | 2026-10-04 🆕 | 最佳 US · US 110/0 · DE 20/0 · FR 20/0 · JP 10/31 | — | 可超越 · 1 首页 / 6 内页 · 2 平台 · 标题含原词 ×6 | 优先 |
| ai image detector 🖼 | 通用词 | synthid detector | 否 | 2537 | — | 87 vs 31.6 | 2026-10-04 | ×1.2 | 没动 | 2023-02-19 | 最佳 US · US 74k/37 · DE 3.6k/48 · FR 2.9k/47 · JP 720/31 | — | — | 观察 |
| photoshop alternative ⚠ | 通用词 | photocraft | 否 | 244 | — | 61 vs 61.7 | 2026-10-08 | ×1.8 | 没动 | — | — | — | — | 跳过 |

（2026-10-12 一次真实运行的节选；「首页竞争」一列是后来加的，「首次有搜索」「市场」「首页结构」是 0.6.0 加的，取自 2026-10-18 的一次运行，见下。0.6.0 还在「现在」后面加了「近 12 个月」一列，决策后面加了动作：→ 更新现有页、→ 改进现有页 或 → 新建页面，见下面 10 到 13。）

它是怎么做出来的（radar/usecases.py）：

1. 取证：搜提到这个名字的高赞帖子（X 高级搜索）；如果是仓库，再读它的 README。
2. 提词：模型读完证据，针对它看到的每一种用法，写出普通人会搜的关键词，并附上原话作依据。借别的产品名字的写法（「photoshop alternative」）会保留并标 ⚠：需求常常挂在老牌产品上，要不要用别人的品牌由你判断。
如果配了 GoAnyAPI 的 key（可选，见下），雷达还会取这个名字在 Google Trends 里的相关查询：大家实际把什么词和它一起搜。SynthID Detector 拿到的是「ai photo detector」「google ai detector」「ai detector」，这些行带 🔎。包含名字本身的查询列为它的长尾（「photocraft download」「nano banana 2.1 vs pro」）。本身是别的新东西名字的查询（「nano banana 2.1」旁边的「gpt image 2.5」）单独记为线索。
3. 筛选：再调一次模型，给每个写法打分：这个名字能不能回答这个搜索；同时标出品牌、认出别的东西的名字。关系不够直接的丢掉。Claude Haiku 5.5 提出的 6 个全被筛掉（「ai coding assistant」「github copilot alternative」）；SynthID Detector 的 5 个全部保留。
4. 搜索量：一次批量查询，取剩下写法的 Google Ads 月搜索量。低于 min_volume 的丢掉，大部分都会被丢掉。
5. Trends，每行查两次：单独查这个词，得到曲线形状（是不是新词、哪天开始涨、峰值、近 7 天比前 7 天、现在的走势）；和基准词（默认 gpts）放在一起查，得到规模。
6. 首页竞争，只查会被采取行动的行（最多 8 行）：Google 第一页（每词约 $0.002）、第一页上每个站的评分（GoAnyAPI，每站 $0.002，保留 30 天）和关键词难度（每次 $0.012）。有 GoAnyAPI key 时，还会看谁已经在为这个词做东西、谁在为它付钱：近一个月标题里带这个词的页面数（「已有页面」）和在这个词上投谷歌广告的域名（「在投广告」，来自广告透明度），每行 $0.008。能进 = 前十里有 3 个以上评分低于 30 的站，或难度低于 20；挤满 = 一个弱站都没有、难度 40 以上；其余为 一般。表下面会列出首页最弱的那个站（新页面最容易挤进去的位置），以及首页由哪类页面构成（工具、榜单、文章、视频、论坛）。首页有广告，说明有人在花钱买这个点击。只记录、不参与判断（report.json 里的 page_age）：第一页上的站分别是什么时候注册的（RDAP 查注册日期，免费），以及和上一次读这个词相比新进前十的结果，留着以后验证「第一页上有新站的词，新站是不是更容易进」。

7. 词龄，只查「优先」和「观察」的行：取这个词 5 年的 Trends 热度（每周一个点），第一个有热度的那一周就是「首次有搜索」，180 天以内的标 🆕。新词的首页竞争放宽一档读（挤满 → 一般，一般 → 能进）：难度分数和站点评分都是按为别的东西写的页面算的，跟不上半年前还没人搜的词。还没过完的那一周和 Trends 没结算的最后两天不计，所以「0, 100」这种尾巴不会让老词看起来像新词。每行一次 Trends 查询，$0.0012。由老词拼成的词（「nano banana」在 2021 年就有一点热度）会按那些更早的搜索来定年龄。
8. 市场，同样只查这些行：markets.codes 里每个市场（默认 US、DE、FR、JP，不限语言）的 Google Ads 月搜索量，difficulty 打开时还有当地的关键词难度，压成一格：最佳 DE · US 5k/50 · DE 900/5 · FR 300 · JP 0 · 热度最高 Germany。最佳 = 所有有搜索量的市场都有难度时，按每点难度对应的搜索量选；否则按搜索量选。热度最高 = Trends 热度最高的国家，只在主要市场里选（Trends 量的是当地搜索的占比，不加限制会把荷属圣马丁排第一）。默认配置每次约 $0.41（每个市场一次 $0.09 的搜索量查询，难度每次约 $0.012），热度最高国家每行另加 $0.0024。
9. 首页结构，只查「优先」的行：实时前十（默认 US / en / 桌面；首页竞争那一步已经查过就直接复用，通常不额外花钱，否则每词约 $0.002），看首页和内页各几个、有几个在高权重平台上（serp_shape.platforms：github.com、medium.com、sites.google.com、.github.io、reddit.com、youtube.com、wikipedia.org）、标题里含关键词的有几个。平台占据 = 一半以上在平台上；可超越 = 大多是内页，且没有精确匹配的首页（标题含这个词、或域名就是这个词的首页）；其余为 有争夺。表下面列出第 1、2 名的网址和标题。

三项都可以在各自的配置块里设 "enabled": false 关掉。2026-10-18 对「photocraft」（优先）和「ai image detector」（观察）实测：首次有搜索分别是 2026-10-04 🆕 和 2023-02-19；两者最佳市场都是 US（「ai image detector」月搜 7.4 万、KD 37）；「photocraft」的首页结构是 可超越 · 1 首页 / 6 内页 · 2 平台 · 标题含原词 ×6，第 1 名是它的 GitHub 仓库。这次花了 $0.42。

0.6.0 还加了四项读数，都不额外花钱：读的是搜索量查询和首页竞争检查已经拿回来的数据、你自己的 Search Console，以及 .com 的注册局。

10. 近 12 个月（year_curve），所有有 Google Ads 数据的行：搜索量查询本来就带着每个词最近 12 个月的数据。这一列按这个词自己的最高月、从零画成柱，再加一句话：X 起才有（一年前几乎没人搜）、冲高（已过顶的爆发：峰值是中位月份的 2 倍以上，现在只剩一半以下）、下降、上升（最近三个月对比之前三个月，±30%）或 平稳；最高的一个月不到 50 就写 搜索太少，因为 Google Ads 会把小数字取整。最新一个月大约晚一到两个月。2026-10-20 实测：「claude skills」是 2026-03 冲高，现在 -80%（最高每月 90,500，2026-09 只有 18,100），「best claude skills」是 2026-01 起才有 · 下降，6 个月 -47%，「skill md」是 平稳。
11. 你的排名（yours），只查「优先」和「观察」的行：在首页竞争检查拿到的前十里找你的站（yours.domains，不填就用 gsc.site 那个 Search Console 资源的域名）；配了 gsc 的话再查 Search Console（这个词 28 天的平均排名、展示和点击，所有行一次查完）。决策格随后写出该做什么：→ 更新现有页（任一来源显示你在首页）、→ 改进现有页（Search Console 平均 11 到 30 名）、→ 新建页面（没找到，或排得更靠后），表下面列出你已有的页面。一个正在涨、你已经有排名的词，该做的是更新，不是新建。2026-10-20 实测：我们的一个站在一个词上平均第 23.5（改进那一页），在另一个词上是首页排第 89、只有 1 次展示（新建页面）。
12. 首页上还有什么，来自首页竞争检查：「首页竞争」那一格现在会标出 AI 概览、答案框、论坛模块、视频或新闻；表下面列出首页上的论坛帖，best 类搜索排前面：在那里回答能直接触达搜这个词的人。Google 给出 AI 摘要时，用户点结果的比例大约减半（皮尤研究中心 2025：8% 对 15%）。2026-10-20 查的 5 个「claude skills」相关词，首页全都有 AI 概览。
13. 精确匹配的 .com（dot_com），只查「优先」的行，名字优先：把连写和连字符两种写法拿去问注册局的 RDAP（Verisign），免费。未注册不等于能按常价买到：有些名字被注册商保留，或按溢价出售。2026-10-20 实测 5 个「claude skills」相关词的 10 种写法，只有一个没被注册。

每项都有自己的配置块和 "enabled" 开关；首页上的标记跟着首页竞争检查一起出。2026-10-20 实测 5 个词一共花了 $0.11，就是搜索量查询和首页竞争检查的钱。

日搜是估算值。通用词用它自己的 Google Ads 月搜索量，沿它自己的 Trends 曲线推到今天。再用这些词反推出基准词的规模，名字还没有搜索量数据，就对比基准词来估。

决策：优先 = 近 30 天涨过、现在还在高位、估算日搜不低于 min_daily。观察 = 涨了但规模小，或还太早读不出，或没动但本身有这个规模的稳定需求。跳过 = 已回落，或没动且规模小。

首页 挤满 的 优先 会降成 观察 ↓：还在涨，但首页被强站占满。新名字第一周的首页还在成形（新闻、官方页），以三天后第二次读到的为准。

标记：🎬 视频、🎙 语音、🖼 图片 说明它产出什么，一般用户愿意付费的顺序是 视频 > 语音 > 图片 > 文字；同等条件的线索按这个排序。⚡ = 有 1,000 赞以上的帖子在手把手讲一套手动流程，或在跟一个热梗：还没人做成一键工具。两者都是按关键词规则从线索自己的字句和帖子里读出来的；在 6 个已知名字上（Nano Banana、Veo 3.1、Seedance 2.5、Claude Opus 5.5、ElevenLabs v4、Qwen Image 2.1）格式 6 个全对，⚡ 只触发一次，是一条被大量转发的 Opus 5.5 + Blender + Unreal 教程。按标记行动前先读原帖。

每个名字读两次：出现当天一次，三天后一次。因为发布当天的帖子都是公告，还看不出用法。通用词也会记进线索库，14 天后和名字一起复盘。

从我们最早跑的 8 个名字看，对它应该有这样的预期：

- 名字涨了；通用词在五天内大多没涨。 PhotoCraft、Claude Haiku 5.5、SynthID Detector 的搜索都明显上升。它们背后的通用词里有一个动了：PhotoCraft 出现后，「photoshop alternative」在美国连续五天比之前高出约 80%。这张表读的全球日数据几乎没反映出来（2、1、1、2、4、2），而另一个来源的美国日数据看得很清楚。所以全球数据显示「没动」，不能证明这个词真的没动。配了 GoAnyAPI 的 key 后，规模较大的行改读单个国家的数据，在那份数据里比之前高 50% 且持续三天算上涨；同一次运行里「photoshop alternative」就显示为 还在涨 (US)。
- 这张表今天靠得住的用处，是告诉你一个新东西对应的是哪个已有需求、这个需求有多大（「ai image detector」约每天 2,500 次搜索）。通用词会不会跟着名字涨，要等 14 天复盘才知道，我们现在还没有结果。
- 对纯模型发布（Claude Haiku 5.5、Nano Banana 2.1），证据都是公告和跑分，提出来的词很弱（「ai coding assistant」）。对只做一件事的产品和仓库效果更好。
- 全球 Trends 曲线最后两天的数据没有结算。 互不相关的词在这两天会依次返回 0 和 100，看起来像一个尖峰。我们第一遍就是被这个骗了；现在代码里所有读 Trends 的地方都会丢掉这两天，而且上涨必须持续两天才算数。
- Google Ads 的搜索量滞后约两个月。月搜只有几百的词，Trends 基本读不出可靠的数。

某个数据源没配或挂了的时候

表照常产出，但会变薄，并且会写明缺了哪一块：

| 情况 | 表里少了什么 | 表下面会出现的一行 |
| 没配 GOANYAPI_API_KEY（默认就是这样） | 没有 🔎 行、没有名字的长尾、没有「一起被搜的其他名字」、没有 (US) 走势。通用词只来自模型，走势全部读全球数据，真实的上涨可能被读成「没动」 | 「相关查询未开启：设置 GOANYAPI_API_KEY 后…」 |
| GoAnyAPI 的 Trends 挂了（接入第一天 2026-10-12 就遇到过） | 这一次运行等同于没配 key | 「相关查询失败：…」和「国家数据获取失败，已退回全球数据：…」 |
| 某个名字的 AIsa 推文搜索失败（2026-10-13 遇到两次超时） | 这个名字的推文证据。仓库还有 README 可用；没有 README 的模型或产品就只剩相关查询，如果又没配 GoAnyAPI，这一天它就没有通用词 | 「推文搜索失败，这次只用了 README 和相关查询：…」 |
| 某个名字既没有推文也没有 README | 它的通用词；名字自己那一行还在 | 「没找到帖子或 README：…」 |
| 当天没有名字得分 0.8 以上的「东西」类线索 | 整张表 | 「今天没有要读的名字…」 |
| AIsa 的搜索量或 Trends 查询失败 | 整张表：这两项没有替代来源 | 表的位置直接显示报错 |

表变薄不等于今天没动静。下结论说「什么都没涨」之前，先看表下面这几行。

把配置写成 "usecases": {"per_day": 0}，或者加 --skip usecases，可以关掉它。

⑥ 收入：大家已经在付钱的东西

一个能赚钱的产品，证明了它背后的需求。设置 TRUSTMRR_API_KEY（在 TrustMRR 的开发者后台生成）后，雷达每周读一次（revenue.weekday，默认周一）：近 30 天收入至少 min_revenue_usd（$500）、增长最快的 30 个产品，以及最新上榜的 30 个，并记下这次看到的。最新上榜的大多还几乎没收入，读它们是为了记下起点：上次 $0、这次过了门槛的产品会排在最前。隐藏的条目（"Anonymous startup"）不算；公司全称会换成网站名（"Talent Tech Global Limited" 读作 gptproto）。每个产品自己的介绍会作为依据交给新词表，于是新词表读出的是大家付钱买的那件事，而不只是品牌名。增长超过 1,000% 的显示为「从接近 $0 涨起来」：第一次运行时，增长最快的大多是从几乎为零起步的。

TrustMRR 的 API 条款禁止转载它的数据，也禁止拿它做公开的 SEO 页面。这些线索只供你自己研究，不要公开这份清单。

⑦ 求助：大家直接说出来的需求

雷达每周在 Reddit 上按十来种求工具的问法搜一次（"is there an AI tool"、"I wish there was a tool"、"how do I automate" 等，见 asks.patterns），留下最近一周、得分 2 以上的帖子，让一个小模型分类：求助、抱怨、分享的解法，或其他。对 AI 工具能解决的求助和抱怨，它把要做的事写成大家会搜的说法（"add b roll automatically"、"convert slides to notes"）。月搜索量 50 以上的列出来，附上帖子并做首页竞争检查，每件事记为一条线索。大多数求助太具体，还没有搜索量：第一次真实运行，一周 84 个帖子里有 43 个求助，只有两个月搜索量过 50（"best ai tool for research"，来自 r/PhD 一个 1,034 分的帖子；以及 "best ai tool for coding"）。所以其余得分最高的也会单独列出来，作为点子而不是关键词。试跑时读一个月的帖子，找到了「有没有 AI 工具能把 PPT 课件转成笔记」——正是一门工具站课程拿来做示范的那个需求。

打开 ai_answers（默认关；每个回答约 $0.004）后，有搜索量的需求还会拿去问 ChatGPT（用 DataForSEO 的 LLM 抓取，拿到的是 ChatGPT 自己界面带搜索时给的回答）；设成 "engines": ["chatgpt", "google"] 还会问 Google 的 AI Mode。问法是「What is the best tool to {job}?」。表里多一列写回答点名了哪些工具，表下面列出它们引用的站，引用了你的站会标 ✅。没点名任何工具 = AI 搜索里的空位，新工具可以去占；被引用的站 = AI 搜索读的就是这些页面：争取被它们收录，或者写和它们的对比页。2026-10-20 实测「convert powerpoint slides to notes」：ChatGPT 点名 Google NotebookLM、ChatGPT 和 Microsoft Copilot，AI Mode 列出 Knowt、NoteGPT、Microsoft Copilot 等。

帖子只供自己研究：可以引用，不要转载。

⑧ 新卖家：谁刚开始收钱

一个产品挂出第一条收款链接，比发布帖更说明问题：有人做了东西，并开口要钱。whoismaking.money 曾经按「往 Stripe 结账页送了多少流量」给网站排名（点击流数据；互联网档案馆里它最后一个真实页面是 2025 年 9 月的，到 2026 年 3 月域名已是带隐藏跳转的停放页）。同类数据通过 AIsa 的 Similarweb 买得到，但每 20 行约 $6，覆盖不了长尾。收款链接是便宜的替代：它们是卖家自己页面上的普通链接，公开外链数据里查得到，还带每条首次出现的日期。Stripe 有 14.3 万个站链着它，Polar 1,900 个（每条都是收款链接）；Lemon Squeezy、Gumroad、Creem 只算店铺结账页、/l/ 商品页和 /payment/ 页，因为它们其余的链接指向自己的官网，Gumroad 还有大量被垃圾外链网络利用的个人主页。

雷达每周对每个平台读最新的 100 条收款链接，和最新的 100 个第一次链到这个平台的站（每个平台约 $0.06），只留这些新站的链接，列出它们的访问量（GoAnyAPI）和首页自己的标题、介绍，介绍同时交给新词表当依据。第一次真实运行，排在最前面的是 janitorai.com、framer.com、pub.dev、Flathub 和一个 n8n 论坛帖：都是大平台上的用户页，链着别人的收款链接。所以现在要求链接所在的页面是这个站自己的首页、价格页或产品页，不能是帖子、话题或列表页；站点在 DataForSEO 0 到 1,000 的评分里不超过 350；月访问超过 30 万的算平台。然后由一个小模型根据各站自己的介绍按类型分好（调用失败时用关键词规则），AI 和软件排最前，然后是模板、课程和其他；同一类里访问量大的在前。第一次按类型排序，列出的 12 个全是软件（其中有 Mac 实时字幕、和 PDF 对话的工具、macOS 上的 AI 写作 app、一个 MCP 目录、一个日本的内控审计 SaaS），而只按访问量排时，排在前面的是 Blender 插件站、食谱博客和设计图库。有收款链接只说明它在卖，不说明卖得好；付款时才由代码生成的结账页看不到。

新链接不等于新卖家。最初的版本把最新的链接当成新卖家；2026-10-14 我们按「这个站第一次链到这个平台的日期」核对了一遍：卖了好几年的站，每做一个新页面都会挂上同一条链接（有个站在它的每个水井许可证页面上都挂着同一条 Stripe 链接），最新的 2,000 条 Stripe 链接里有三分之二来自这样的站；当天名单上的 60 个 Stripe 卖家，只有 17 个是真的刚开始。所以现在按这个站第一次链到平台的日期判断新卖家（DataForSEO 的 referring domains），报告里也会写出有多少条链接来自老卖家。

历史：2019 年以来的全部卖家

python -m radar history pull # 今天还链着这五个平台的所有站：约 $18
python -m radar history read # 读它们首页的标题和介绍，免费
python -m radar history sort # 小模型按类型分：每 60 个站约 $0.005（--rules：只按关键词规则，免费）
python -m radar history update # 每周一次：补上最新一天之后出现的卖家，约 $0.5
python -m radar history --out sellers.csv

history pull 读今天链着每个平台的所有站，每个站一行，带它第一次挂链接的日期：用 DataForSEO 每个域名取一条的外链，从最早的排起，每次 1,000 条（$0.06）。2026-10-14 核对过：两份名单写法相同的 1,704 个 Polar 站，这个日期和 referring domains 记录的首次日期全部一致。花到 --max-usd（默认 20）就停，下次从停下的地方接着拉。只跑 history 会按月份、平台、类型统计卖家数；加 --out 把全部卖家写进 CSV。这些数据来自 DataForSEO：只用于研究，不要转载发布。

能追溯多久，看外链数据里每月第一次链到平台的站数（2026-10-14；每个平台一次调用，$0.03）：

| 平台 | 从何时有量 | 2019 年以来累计 | 2026 年 5 到 9 月每月新站 | 今天还链着 |
| Stripe | 2021 年 6 月（之前每月几十个以内） | 30.6 万 | 6,500 到 8,200（6 月 1.42 万） | 14.3 万 |
| Gumroad | 2019 年 | 53 万 | 4,200 到 5,700，同时每月有 6,400 到 9,400 个站撤掉链接 | 14.0 万 |
| Lemon Squeezy | 2023 年 | 3.4 万 | 600 到 1,100 | 1.8 万 |
| Polar | 2024 年 | 2,285 | 109 到 268 | 1,943 |
| Creem | 2025 年 | 1,708 | 74 到 268 | 1,449 |

看这张表要注意两点。2023 年 10 月 Stripe 从 3,216 跳到 16,206，下个月新外链从 120 万涨到 2,000 万：是爬虫扩大了，不是卖家暴增。另外拉下来的只有今天还链着的站，月份越早，缺的卖家越多。Gumroad、Lemon Squeezy、Creem 的月度数字还包括指向它们官网和个人主页的链接；拉取时会分开（只有收款链接算卖家）。

⑧b、⑨、⑩ 和新名字的旁证

- ⑧b 新作品（每周，跟 ⑧ 一起）：AI 建站工具挂在作品上的徽章（「Edit with Lovable」「Built with v0」）和新 newsletter 的「Powered by beehiiv」链接，从同一份外链数据里读。用建站工具做的大多是小商家的网站（披萨店、草坪养护）；只有其中的软件进线索，其余的只说明这个工具被拿来做什么。
- ⑨ 新上架（每天；付费的每周）：每份列表里雷达上次读过之后新出现的条目（第一次运行只建快照，并列出来源自己标明是近期的条目）。Figma、There's An AI For That、Chrome 应用商店本身不去读，读的是 Google 对它们新页面的收录。
- ⑩ 付费信号（每周，GoAnyAPI）：靠广告赚钱的站会在 ads.txt 里写出自己的 AdSense ID，同一个 ID 出现在别的域名上，就是同一个站长的其他站，每个都是有人已经赚到钱的细分赛道。查的是当天值得做的词首页上的工具站，以及 ⑥、⑧ 里的付费产品。你在 ad_terms 里关注的词上出现了新广告主，说明有人刚认定这个词值得花钱。
- 新名字的旁证：大家会在搜索引擎收录之前就注册带新名字的站，所以看带这个名字的最新域名（前两个名字用 whois，其余看新签发的 HTTPS 证书）、维基百科本周和上周的浏览量、Google 自己给它的类型（「AI agent」说明 Google 已经认识它；Google 只认得别的东西，就是撞名了）和相关的 Discord 服务器。付费产品的「替代品、对比、价格」这些搜索，是有人已经验证过的市场。

⚡ 教程观众在要什么

对每天最多 3 条带 ⚡ 的线索（一条被大量转发的手动流程教程），雷达找出它的热门教程视频（GoAnyAPI），读视频下的评论（AIsa，每页 $0.001），让模型挑出观众在要什么：哪一步太难、「能不能一键搞定」。这张清单就是那个一键工具。找视频需要 GoAnyAPI key。

痛点：python -m radar pains "ai headshot"

把大家对一类工具的抱怨，归纳成新工具能填的缺口：

- Google 上这个词对应的 Chrome 扩展的低星评论（1 到 3 星），或你用 --extension ID 指定的扩展（GoAnyAPI：找扩展 2 credits，每页评论 3 credits）；
- Reddit 上抱怨这件事或相关工具的帖子（"{关键词} alternative"、"{关键词} frustrating" 等；AIsa）；
- 这个词的热门教程视频下的评论（AIsa）。

模型把它们归成缺口（缺功能、太难、质量、价格、想要工具），每个缺口给出次数、例子和有这个问题的人会搜的说法。每个词约 $0.05。次数是读到的条目数，不代表市场规模。

读不到的：App Store、Google Play、Trustpilot 的评论（DataForSEO 是「先提交、后取结果」的任务接口，AIsa 只支持同步调用）；There's An AI For That 的求助板（每个页面前都有 Cloudflare 挑战，硬闯就是绕过对方的反爬，雷达不做）；Facebook 小组（Meta 2024 年 4 月关闭了 Groups API，它的研究数据库只对获批的学术和非营利研究者开放）。

一个必需的 key，一个可选的

所有付费的部分都走 AIsa：X 帖子、DataForSEO Trends（DataForSEO 对 Google 搜索热度的估算，不是 Google Trends 本身）和域名数据、判断名字的模型。一个 key，按次付费，不用分别订阅 X API 和 DataForSEO。

上面是推荐链接：通过它注册是对这个项目的支持。从 aisa.one 任何入口拿到的 key 用起来完全一样。

可选：GOANYAPI_API_KEY（goanyapi.com）从两方面改进新词表，每天约 $0.07：给每个名字加上 Google Trends 的相关查询；名字和规模较大的通用词（月搜 1,000 以上，最多 8 行）的走势，改用单个国家的 30 天日数据来读，这份数据结算到昨天。这些行的「现在」一列后面会标出国家，例如 还在涨 (US)。不配这个 key，新词表只用模型提出的写法和全球数据。这个服务很新（2026 年 8 月才发布）；我们测试时每次调用要 20 到 55 秒，大约十次有一次失败，所以雷达会试两次，失败就写在表里，继续往下跑。上面这个也是推荐链接。

没有 AIsa 的 key 时，免费的信号照常运行（Hugging Face、GitHub、sitemap、Search Console），只是报告里所有词不分先后列出，因为没有模型判断哪些是名字。

快速开始

需要 Python 3.10 或更高版本。雷达本身只用标准库。

git clone https://github.com/zhuyansen/new-term-radar
cd new-term-radar
cp config.example.json config.json # 然后编辑：你的 X 账号、sitemap、主题；想要中文报告把 lang 改成 "zh"
export AISA_API_KEY=... # 从 https://go.aisa.one/yansen-zhu 获取；用 AIsa 命令行 aisa login 登录过也可以
python -m radar daily --out report.md

第一次运行只是建立快照：昨天的 X 词表、星数、sitemap 网址都还没有，所以只会报出 GitHub 爆发仓库（它不依赖昨天的数据）。从第二次运行起，每个信号都会报告变化。

两个命令：

python -m radar sources --out sources.md # 只跑 ①：X 和 Hugging Face，每隔几小时跑一次
python -m radar daily --skip x,hf --out report.md # 其余全部，每天一次

sources 只在有新名字时才写报告。daily 带 --skip x,hf 时，会列出 sources 在过去 24 小时记下的线索。如果你每天只跑一次，直接用 python -m radar daily，什么都不跳过。

其他参数：--skip 可选 x,hf,breakout,sitemaps,newsites,gsc,review,judge,usecases；--new-sites 让每周信号今天就跑；--mail 发邮件（见下）；--state DIR 指定数据库和快照的目录。

报告长什么样

2026-10-12 一次真实运行的节选（中文报告，"lang": "zh"）：

候选新词(判为专有名词的排前面;已覆盖的会标出)

| 词 | 信号 | 名字得分 | 已覆盖 | 搜索变体 | 例子 |
| gridcraft | GitHub 爆发 storytold/gridcraft ★3178(均 626/天) | 0.95 | 无 | storytold gridcraft | GridCraft: an open-source, cl… |
| artex | GitHub 爆发 mhtsec/ARTEX ★3353(均 825/天) | 0.85 | 无 | mhtsec artex, mht artex | AI 自主渗透测试系统 … |

其他上升词(判为普通词):anatomy, math, iphone use

⑤ 复盘(14 天前报出的词,在 DataForSEO Trends 里起没起来)

| 词 | 首次报出 | 结论 | 提前天数 |
| strata | 2026-09-25 | hit | 3 |

daily 还会在 Markdown 旁边写一份 report.json，包含生成报告用到的全部数据。

config.json

| 字段 | 含义 |
| lang | "en" 或 "zh"：报告的语言 |
| x_accounts | labs 和 bloggers：要读的 X 账号。实验室最先说出名字；博主选你这个领域里新词靠谁传开 |
| sitemaps | 想看哪些站新增了什么页面。index 是一个 sitemap；如果它是 sitemap 索引，用 shards（正则）挑要读的子 sitemap。pause 是对这个站两次请求之间的秒数。strip_locale 去掉 /en/、/zh-CN/ 这类前缀，同一条目的多语言版本只算一次 |
| topics | 名称和正则：每个主题单独一节，列出匹配的线索、仓库和查询 |
| known_terms | 你已经有页面的词，或者永远不想看到的词。包含它或被它包含的线索会被标出，不进入复盘 |
| stop_words | 你这个领域的日常用词，追加到内置列表（内置列表是按 AI 工具领域调的） |
| judge | model（AIsa 上任意对话模型）和 min_score（默认 0.5） |
| breakout | window_days、min_stars、velocity_min（每天涨星）、delta_min（比昨天多的星） |
| new_sites | queries：名称和域名的 SQL LIKE 模式（"%ai%"），每个是一次付费查询；weekday（0 = 周一） |
| review | after_days（14）和 per_day（每天复盘 5 条） |
| usecases | 新词表。per_day（每天读几个名字，0 = 关闭）、model、benchmark（用来比规模的基准词）、min_volume（写法至少要有的月搜索量）、min_daily（判为「优先」所需的日搜）、recheck_days（3）、related（设了 GOANYAPI_API_KEY 时是否用相关查询）、related_geo（US）、country_trends（规模较大的行改读该国数据）、country_min_volume（1000）、country_max（8） |
| word_age | enabled、time_range（past_5_years，Trends 数据源能给的最长区间）、new_days（180：首次有搜索在这么多天内 = 🆕，首页竞争放宽一档） |
| markets | enabled、codes（["US", "DE", "FR", "JP"]；内置：US、GB、CA、AU、IN、DE、FR、ES、IT、NL、BR、JP、KR）、difficulty（各市场的关键词难度）、top_region（Trends 热度最高的国家）、locations（更多市场：{"MX": [2484, "es"]}，Google Ads 地区代码加语言） |
| serp_shape | enabled、location_code（2840）、language_code（en）、device（desktop）、platforms（算作高权重平台的域名；.github.io 指它的子域名） |
| yours | enabled、domains（你的站；不填 = Search Console 资源的域名）、days（28：Search Console 的时间窗） |
| year_curve | enabled：「近 12 个月」那一列，数据来自搜索量查询（免费） |
| dot_com | enabled、max_rows（8：每次查几个优先行，名字优先） |
| ai_answers | enabled（false：每个回答约 $0.004）、engines（["chatgpt"]；加 "google" 即同时问 AI Mode）、max_rows（6）、prompt（"What is the best tool to {job}?"）、location_code（2840）、language_code（en） |
| gsc | site（sc-domain:example.com）和 token_file。留 {} 即关闭；配了之后 yours 也会读你在每个词上的平均排名 |

添加某个站的 sitemap 之前，请先看它的 robots.txt，pause 不要低于它的 crawl-delay。示例配置每天总共几十次请求，按 pause 间隔发出。

Search Console（可选）

pip install google-auth-oauthlib
python scripts/gsc_auth.py gsc_client.json # 打开一次浏览器授权，写出 gsc_token.json

gsc_client.json 是 Google Cloud Console 里类型为「桌面应用」的 OAuth 客户端，所在项目要启用 Search Console API。然后设置 "gsc": {"site": "sc-domain:你的域名"}。授权是只读的，凭证只留在你自己的机器上，.gitignore 已经把它排除了。

邮件（可选）

--mail 通过 Resend 发送报告。设置 RESEND_API_KEY、EMAIL_FROM（你在 Resend 验证过的域名下的地址）和 RADAR_EMAIL_TO（多个用逗号分隔）。要 HTML 版需要 pip install markdown。

在 agent 里用：skill 和 MCP 服务器

Skill

skills/ 里有三个 Agent Skill：一个把整件事做完，另外两个是拆开的两半，给想分开用的人。

| Skill | 做什么 |
| new-term-radar | 一次跑完：今天的新名字，加上它们的关键词优先级表。也可以直接给它你已有的名字。从这个开始 |
| ai-listening | 把各路信号最近 24 小时的新东西收集起来、去重，出一份名字报告 |
| seo-new-keywords-research | 给它名字，或者一段提到这些名字的原始文本，它返回关键词优先级表：每个名字背后的通用词，经过筛选、估算规模并给出决策 |

npx skills add zhuyansen/new-term-radar

在 Claude Code 里，这三个 skill 也可以作为插件安装：

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

然后对你的 agent 说「今天有哪些 AI 新词」「出一份 AI listening 报告」或「给 PhotoCraft 和 SynthID Detector 做关键词调研」。skill 跑的是 PyPI 上锁定的版本（uvx new-term-radar==0.6.1），不克隆仓库，状态存在 ~/new-term-radar；任何付费运行之前先告诉你大概花多少，等你同意再跑；要替你往外发东西（发帖、上线页面、提交、发邮件）之前，先给你看发到哪里、发什么，等你同意再发；读到的帖子和网页只当数据，不当指令；表不完整时也会说明。

MCP 服务器

给支持 MCP 的客户端用（Claude Code、Cursor、Claude Desktop）。装了 uv 就什么都不用先装：

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

没有 uv：先 pip install "new-term-radar[mcp]"，再把 "command" 改成 "new-term-radar-mcp"、去掉 args。上面的 Claude Code 插件已经自带这个服务器：启用插件时 Claude Code 会让你填 AIsa key（GoAnyAPI key 可选），存进系统钥匙串；服务器用示例配置，状态存在插件自己的数据目录里。

| 工具 | 返回什么 | 花费和耗时 |
| recent_leads | 雷达记下的线索，带复盘结论和各信号命中率 | 免费，立刻返回 |
| keyword_table | 你给的名字的新词表 | 每个名字约 $0.05，每次调用另加 $0.09；每个名字 40 到 90 秒 |
| run_radar | 跑一次 sources 或 daily，返回报告 | 付费，要几分钟。只适合第一次试用，定时运行应该交给 cron 或 Actions |

把 RADAR_STATE 指向定时任务写入的那个目录，recent_leads 看到的就是定时任务记下的线索。同样的两个功能在命令行里也有：python -m radar keywords "名字" … 和 python -m radar leads。

Codex、TRAE、WorkBuddy 和 DeepSeek Harness

同样的 skill 和服务器在这几个 agent 里也能用。它们都用 uvx 启动服务器，所以本机要先装 uv。

Codex。 skill：npx skills add zhuyansen/new-term-radar -a codex（加 -g 装给所有项目）。服务器写进 ~/.codex/config.toml，命令行、IDE 插件和桌面 app 共用这一份：

[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 = "/绝对路径/state"

Codex 默认只给服务器 10 秒启动、每次工具调用 60 秒。第一次启动要下载包，keyword_table 每个名字要 40 到 90 秒，daily 一次要 5 到 15 分钟，所以两个都要像上面这样调大。codex mcp add new-term-radar --env AISA_API_KEY=... --env RADAR_STATE=/绝对路径/state -- uvx --with mcp new-term-radar mcp 也能写入同样的配置，只是不带这两个超时。

TRAE。 skill：npx skills add zhuyansen/new-term-radar -a trae-cn（国际版用 -a trae）。服务器：设置 → MCP → 添加 → 手动添加，粘贴上面的 JSON。TRAE CN 也可以把下面这个链接粘贴到浏览器地址栏，TRAE 会打开这个服务器的配置，填上 AIsa key，把 RADAR_STATE 改成本机的一个绝对路径，再确认：

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

WorkBuddy。 把上面的 JSON 写进 ~/.workbuddy/mcp.json，或者在侧边栏「插件」→ 右上角「MCP 服务器」→「配置 MCP」里粘贴。

DeepSeek Harness。 skill：npx skills add zhuyansen/new-term-radar -a codex 会装进 .agents/skills（加 -g 装进 ~/.agents/skills），DeepSeek Harness 也读这两个目录。服务器写进 ~/.dsh/cordis.patch.yml（所有 profile 都生效），或者 ~/.dsh/profiles/<名字>/cordis.patch.yml（只对这一个 profile）：

- insert:
- id: new-term-radar
name: '@deepseek-ai/dsh-mcp-client'
config:
serverName: new-term-radar
transport: stdio
command: uvx
args: ['--with', 'mcp', 'new-term-radar', 'mcp']
env:
AISA_API_KEY: !!js process.env.AISA_API_KEY ?? ''
GOANYAPI_API_KEY: !!js process.env.GOANYAPI_API_KEY ?? ''
RADAR_STATE: /absolute/path/to/state
toolCallTimeoutMs: 900000

DeepSeek Harness 不会把环境里像密钥的变量传给服务器，所以 key 要在 env 下面点名，这里从你的环境变量里读。?? '' 别删：不加的话，哪个变量没设，这一项就过不了检查，服务器根本不启动；空着的 key 当作没有。工具调用默认只给 60 秒，用 toolCallTimeoutMs 调大；daily 要像上面这样给到 15 分钟。dsh web --dump-config 会打印合成后的配置，不启动任何东西。用 DeepSeek Harness 0.2.1-rc.2 实测过。

在 GitHub Actions 上跑

.github/workflows/radar.yml 每 8 小时跑一次 sources、每天跑一次 daily，状态存在 Actions 缓存里，报告写到每次运行的摘要页。默认关闭，需要你主动开启：

1. Fork 这个仓库（私有 fork 也可以）。
2. 把 config.json 从 .gitignore 里删掉，提交你的配置。配置里没有任何密钥。
3. 添加 secret AISA_API_KEY；可选 GOANYAPI_API_KEY、RESEND_API_KEY、EMAIL_FROM、RADAR_EMAIL_TO、GSC_TOKEN_JSON。
4. 把仓库变量 RADAR_ENABLED 设为 true。

各部分怎么判断

- 帖子里的名字（radar/terms.py）：首字母大写的词、带数字的词（Qwen3.8）、中间有大写的词（HyperFrames）；名字后面的数字会并进去（Opus 5.5）。两个账号都用过的名字算数；只有一个账号用的，需要 100 个赞，而且必须明显是名字，因为首字母大写的词常常只是句子开头。
- sitemap 里的上升词：按不同网址计数，并和这个站自己的基线比，所以一个长网址造不出一波假信号。
- 名字判断（radar/judge.py）：每 25 个词一次模型调用，每个词附带最多三处出现的原文。调用失败时报告照常发出，只是不排序。
- 复盘（radar/review.py）：一个搜索写法在我们报出之后的峰值，超过它自己之前基线的 2 倍且高出 10 点，才算「涨了」。有旧含义的词（「strata」：岩层、分契式产权）基线本来就高，不算；「niko1221 strata」从 0 涨起来才算。Trends 没结算的最后两天不计入。

实测过什么，没测过什么

- 名字判断（gpt-4.1-mini）：拿我们自己日常使用中、之前的判断器放行的 170 个词重新判了一遍，它同意其中 149 个。它拒掉的 21 个里，大部分是之前误放的噪音（sitemap 路径碎片如 io.github.wxt invoice、asd），真正漏掉的名字大约 3 个（synthid detector、veo、v4.1 flash），而且这次测试给它的上下文比实际运行时少。40 个普通词（dashboard、pricing、today）没有一个被放行。
- 各信号的命中率：还没有。复盘每条线索要等 14 天，我们的才刚开始。唯一一条手工放进去的检查是 Strata，结论是命中，比 Trends 曲线起来早 3 天。你自己的报告会随时间显示你的数字；在那之前，任何信号都应当视为未经验证。
- X 信号的好坏取决于账号名单。你的账号都没提到的名字，它看不到。

已知问题

- 内置停用词和 Hugging Face 名字清洗是按 AI 模型和 agent 工具领域调的。换领域请加 stop_words。
- 报告里没有搜索量。雷达只告诉你一个名字是新的；给它建页面之前，请自己查搜索量和搜索结果前排的页面形态。

开发

pip install pytest markdown
python -m pytest -q tests

测试覆盖逻辑部分（名字提取、打分、存储、报告），不访问网络。

致谢

- 感谢哥飞 @gefei55 奠定的基础：雷达的构建基于他在微信文章中阐述的内容，以及他首先在社交媒体上寻找信号的方法，加上做自己本身自媒体的信源寻找思路做的。
- 子木 @CoderJeffLee：新词表的想法来自他的建议，新名字和它下游的通用词应该放在同一张表里，每行给出决策。
- 饭特稀 | Fentix @fantexi997：GoAnyAPI，相关查询和单个国家 Trends 走势这个可选数据源。

流程图由 docs/make_diagram.py 生成（需要 rsvg-convert 和 ffmpeg）。

Star 增长

许可

MIT。这套雷达提取自 agentskillshub.top 背后每天在跑的版本。