new-term-radar（新词雷达）

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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

紫色、标「新增」的是 0.3 到 0.5 加的：⑥ 收入、⑦ Reddit 求助、⑧ 新卖家、首页竞争、格式和 ⚡ 标记、pains 痛点命令。

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 | 首页竞争 | 决策 |
| **photocraft** 🖼 | 名字 | — | 是 | 12747 | 2026-10-05 | 97 vs 3.1 | 2026-10-09 | — | 还在涨 | — | **优先** |
| **claude haiku 5.5** | 名字 | — | 是 | 1863 | 2026-10-07 | 100 vs 23.7 | 2026-10-08 | ×6.0 | 还在涨 | — | **优先** |
| **ai image detector** 🖼 | 通用词 | synthid detector | 否 | 2537 | — | 87 vs 31.6 | 2026-10-04 | ×1.2 | 没动 | — | 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，见下）

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。

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。
• Google Trends 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：

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。

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。

雷达每周读每个平台最新的 100 个链接来源站（每个平台约 $0.03），只留没见过的，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。

⚡ 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、Google Trends 和域名数据（背后是 DataForSEO）、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 Google 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

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。

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 会在本机没有这个仓库时把它克隆到 ~/new-term-radar，在任何付费运行之前先告诉你大概花多少，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）：

pip install "new-term-radar[mcp] @ git+https://github.com/zhuyansen/new-term-radar"

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

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。

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

• 新站（2026-10-12）：AIsa 对 post_dataforseo_domains_whois_overview_live 的参数校验目前会拒绝 DataForSEO 要求的筛选格式，所以这个信号会报错，报告的其余部分不受影响。2026-10-06 之前是正常的。上游修复之前可以用 --skip newsites 关掉。
• 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

• 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）。

许可

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