zhuyansen /
new-term-radar
每天从 X、Hugging Face、GitHub 和导航站的 sitemap 里，找出刚开始冒头的 AI 新模型、新产品、新仓库名字，再用 Google Ads 搜索量和 Google Trends 估算这些名字背后通用搜索词的需求，给出「优先 / 观察 / 跳过」的建议。适合做 AI 工具站 SEO、写 Newsletter、做导航站的人：新词出现当天就知道，不用等两周后关键词工具里才有数据。 亮点 抓的是最早的公开信号：实验室在 …
Product images
About
每天从 X、Hugging Face、GitHub 和导航站的 sitemap 里，找出刚开始冒头的 AI 新模型、新产品、新仓库名字，再用 Google Ads 搜索量和 Google Trends 估算这些名字背后通用搜索词的需求，给出「优先 / 观察 / 跳过」的建议。适合做 AI 工具站 SEO、写 Newsletter、做导航站的人：新词出现当天就知道，不用等两周后关键词工具里才有数据。 亮点 抓的是最早的公开信号：实验室在 X 上首发、模型进 Hugging Face 热门、一个仓库一天涨几百星。这些往往比 Google Trends 和关键词工具早几天到几周。 不只给名字，还给名字背后的通用搜索词（比如 SynthID Detector 背后的「ai image detector」），附估算日搜、上涨时间和首页竞争，直接落到「优先 / 观察 / 跳过」。 每条线索 14 天后自动用 Google Trends 复盘，能看到它自己的命中率。 纯 Python 标准库，MIT 开源；命令行、3 个 Agent Skill、MCP 服务器三种用法都有。付费数据走你自己的 AIsa key。
Discovery history
- HelloGitHub·用户投稿
- 阮一峰周刊·用户投稿
Discuss this product