📌 项目：https://github.com/zhuyansen/new-term-radar | 星数：1099 | 语言：Python | 协议：MIT | 更新：2026-10-18
New Term Radar是zhuyansen开源的AI领域新术语追踪工具，1099颗星，Python编写，MIT协议。AI领域每天涌现新模型、新论文、新产品、新概念——MoE、RAG、MCP、o1、Constitutional AI、Speculative Decoding——术语更新速度远超任何人手动跟踪的能力。New Term Radar做的就是"每日AI术语雷达"：自动爬取arXiv、HuggingFace、GitHub Trending、Twitter/X AI KOL、Product Hunt、技术博客等20+信息源，用NLP提取新术语和概念，与已知术语库比对，识别"新出现的"术语，生成每日雷达报告。每个新术语自动关联上下文（首次出现的论文/推文）、生成中文释义、评估热度趋势，让你不错过AI领域的任何新进展。
AI资讯和对话应用的结合值得关注，AI对话应用方向可参考Whirl AI聊天应用；学术数学手稿方向可看OpenAI数学手稿指南，学术去AI化写作可参考Academic DeAI指南。
多源信息聚合爬取：内置20+信息源适配器——arXiv（新论文标题和摘要）、HuggingFace（新模型和Space）、GitHub Trending（新AI仓库）、Twitter/X（指定AI KOL列表）、Product Hunt（新AI产品）、技术博客RSS（Anthropic/OpenAI/DeepMind官方博客）、Reddit r/MachineLearning。每个源有独立爬取频率和解析规则。
新术语识别与释义生成：爬取的内容用spaCy做NER（命名实体识别）提取候选术语，与内置的5000+已知AI术语库做比对，过滤已知的，保留新的。新术语用GPT-4o生成中文释义（一句话定义+应用场景+相关论文），人工审核后入库。同时计算术语热度并标注趋势。
每日雷达报告生成：每天早上8点生成雷达报告——新术语列表（按热度排序）、趋势图（近7天Top20术语热度变化）、术语详情卡（释义+上下文+来源链接）。报告输出HTML邮件、Markdown文件、RSS订阅三种格式，支持Webhook推送到Slack/Discord/飞书。
| ✅ 优势 | ❌ 劣势 |
|---|---|
| 20+信息源覆盖全面 | 爬取依赖网络，国内需代理 |
| NLP+LLM自动释义，省人工 | 术语识别有噪音，需人工审核 |
| 每日报告多渠道推送 | GPT-4o API调用有成本 |
| 热度趋势可视化 | 自定义信息源需写适配器 |
| MIT协议，可自建实例 | Python依赖较多，部署非一键 |
每日自动识别的新术语经过GPT-4o生成释义后进入"待审核"队列，人工确认后正式入库。也支持手动添加术语。术语库是SQLite文件可导出导入。社区有维护的公共术语库可以导入。
每天大约识别10-30个新术语，每个释义消耗约500 Token，日均成本约$0.1-0.3（GPT-4o）。可以用GPT-4o-mini降本到$0.01/天。也支持本地Ollama零成本，但释义质量依赖本地模型能力。
可以。配置文件里设keywords过滤器（如["LLM Agents","RAG","Code Generation"]），只有包含关键词的内容才会进入术语识别。也可以按信息源过滤——只看arXiv或只看GitHub。支持多配置文件切换不同关注领域。