数据更新 2026-10-23 10:07 UTC+8 MCP 7 工具 English
沙盒演示 随便改:这是你自己的一份演示数据,别人看不到,闲置后自动清除。推送和用户管理已关闭;搜不到的词可以去网上现场搜(每位访客 3 次)。
· 自部署监测你的品牌 →
估算 情感由词典基线估算:仪表盘不为每次刷新逐条调用 LLM;LLM 判定见简报与 MCP,并单独标注。
演示导览

第一次来?这样用

  1. 搜一个词 — 试试 Claude OpenAI MCP 或用页面顶部的搜索框。先查已采集的公开讨论;查不到的词,结果页上可以点「去网上现场搜」(每位访客 3 次)。
  2. 看要不要紧 — 本页的大字判定(平稳 / 关注 / 升温 / 告急)回答“现在要不要处理”,下面是推动它的事件和触发的规则。
  3. 处置提及 — 在 提及 页给每一条点“待处理 / 已处理 / 已忽略”,像处理收件箱一样。
  4. 建自己的订阅 — 在 订阅 页填一个品牌名和它的常见写法,判定和提及会按它筛选数据。新名字先在提及页「去网上现场搜」一次,就有数据了;自托管后会定时自动采集。

这里的改动只有你看得到;随时点顶部黄条里的「重置」回到初始数据。

怎么看这页:先看判定 → 再看驱动事件 → 最后看口径(Zone 7,阈值全公开)

01态势判定 · OpenAI · 24h

升温

讨论在升温,建议今天内查看驱动故事。

证据质量 · 高94/100

证据质量分=证据有多硬(样本、来源、基线、新鲜度),不是事态有多严重。判定和证据质量是两码事。

  • bluesky, gdelt-news, reddit 为新接入来源(48 条),没有历史基线,不计入声量倍数。
  • 声量为基线的 44.3 倍(阈值 2.0 倍)。
处置收件箱

03声量与情感走势

24h 内 195 条提及,为基线的 44.3 倍

实测 · 估算

每日提及

Daily mentions010-10010-11010-12010-13010-14010-15010-16010-17010-18010-19010-209310-2115010-225110-23

情感分布

每日平均情感(−1 到 +1,无提及的日子断线,不插值)

Daily mean sentiment-10+110-1010-23

04驱动故事

按提及数排序的多来源故事簇

估算
  1. 1
    Uber gives more than 30 , 000 staff OpenAI ChatGPT Work agent 6 条提及 · 负面 0% · 首发 google-news · 2 来源
    Trend
  2. 2 Trend
  3. 3 Trend
  4. 4 Trend
  5. 5
    OpenAI trims valuation target to $1.25tn after pitching higher price 3 条提及 · 负面 0% · 首发 google-news · 3 来源
    Trend
  6. 6
    OpenAI CLI 2 条提及 · 负面 0% · 首发 hn · 2 来源
    Trend

05来源 × 情感

来源

来源n占比负面均值
google-news 10554% 5+0.07
bluesky 4121% 3+0.05
lemmy 2211% 6-0.00
hn 2010% 2+0.07
gdelt-news 53% 0+0.10
reddit 21% 0+0.45

06数据健康

数据源

来源状态最近入库窗口内累计
google-news 新鲜 刚刚105314
hn 新鲜 刚刚20134
bluesky 新鲜 刚刚41130
lemmy 新鲜 刚刚22114
gdelt-news 新鲜 刚刚589
reddit 新鲜 刚刚243

07口径与假设

判定规则 · 证据质量分构成

条件结果
n < 5数据不足
提及量 ≥ 3.0× 基线 & 负面占比 ≥ 30%告急
≥ 2.0× 基线 | 负面占比 ≥ 35%升温
≥ 1.5× 基线 | 负面占比 ≥ 20%关注
—平稳
基线=本窗口之前 28 天的日均提及 × 窗口天数。窗口前没有历史的新来源不计入倍数(其余所有数字照常计入)。
项得分
样本量(≥50 条满分)30 / 30
来源分布(≥3 个来源满分)20 / 20
可比基线(有历史来源的提及占比)19 / 25
情感通道(词典基线)5 / 5
新鲜度(最新提及 ≤6 小时满分)20 / 20
证据质量94 / 100