方法论与数据来源

一张卡片是怎么来的

1. 定时从下面列出的公开来源收集帖子、评论和文章，只用官方 API 或 RSS，遵守 robots.txt 和各站点条款。
2. 清洗和去重，再用规则过滤掉招聘、广告和明显无关的内容。
3. AI 判断每条内容是否包含真实的需求信号，并抽取“谁、遇到了什么问题、愿不愿意付费”，同时摘录一句原文。摘录会与原文逐字核对，对不上的直接丢弃。
4. 用语义向量把描述同一个问题的信号归到一起，形成一个 Idea。
5. AI 只根据这些信号写出卡片内容，信号里没有的信息留空而不是编造。证据不足或把握不大的卡片先进入人工审核。

分数怎么算

每个 Idea 有五个维度的分数（0–100）和一个综合机会分：

需求强度

信号数量（对数缩放）、互动量、痛点类信号占比、付费意愿表述、来源多样性。

热度动量

最近 14 天的信号数与此前 14 天及 90 天均值相比的增长；新品发布和融资信号额外加分。

竞争程度（越低越好）

AI 对现有产品拥挤程度的判断占 70%，已识别的竞品数量占 30%。

可行性、变现清晰度

AI 按统一标准评估，每个分数都附一句理由，显示在详情页上。

机会分 = 0.30 × 需求 + 0.20 × 热度 + 0.15 × (100 − 竞争) + 0.15 × 可行性 + 0.20 × 变现

分数每天重新计算一次，详情页上的 ▲▼ 是与 7 天前相比的变化。

数据来源（0 个）

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隐私与下架

我们只保存和展示简短摘录（不超过 280 字）和原文链接，不保存作者用户名，也不展示个人主页。如果你是原文作者，希望某条摘录下架， 或者发现卡片内容有误，请发邮件到 ideas@onelastrouter.org，附上页面链接，我们会在 3 个工作日内处理。