我现在怎么追 AI 趋势：每天固定看的 6 个信号源
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追 AI 趋势最怕“看了很多，什么都没留下”。真正有用的趋势追踪，不是来源越多越好，而是每个来源负责一个判断任务。
我现在固定看 6 个入口：
| 信号源 | 用来判断什么 | 例子 | 动作 |
|---|---|---|---|
| GitHub Releases / Trending | 开源生态是否动起来 | GitHub releases docs | 发现项目后看 release 和 issue |
| Hacker News | 开发者是否真的讨论使用和替代 | Hacker News | 看评论里的部署、成本、失败边界 |
| 官方 changelog | 产品是否真的变了 | GitHub Changelog、OpenAI API changelog | 标记影响工作流的变化 |
| API / 模型文档 | 能不能接、多少钱、限制是什么 | OpenAI API reference、Hugging Face models | 跑固定样本，不只看榜单 |
| 产品发布页 | 公司方向和功能包装 | Cursor changelog、Claude release notes | 区分发布、beta、rollout、权限 |
| RadarAI 聚合层 | 降低扫源成本 | RadarAI 首页和 RSS | 先发现，再回官方源确认 |
为什么不靠热搜
热搜和群聊适合发现情绪，不适合做判断。它们常常把三类信息混在一起：真实发布、二手解读、情绪传播。对 builder 来说，这三类信息价值完全不同。
一个模型发布很火，不代表 API 可用。一个工具 demo 很强，不代表权限边界清楚。一个开源项目 star 暴涨，不代表 release 稳定。趋势追踪必须先把“看见”变成“可验证”。
每个来源只负责一个问题
GitHub 看项目有没有真实维护。Trending 告诉你社区注意力在哪里，Releases 和 issue 才告诉你项目有没有持续交付。
Hacker News 看开发者是否讨论“怎么用”。如果评论只有“看起来很酷”，说明还停在传播层；如果评论开始争论部署、成本、失败边界和替代方案，说明它可能进入采用层。
官方 changelog 确认产品表面真实变化。比如 GitHub Copilot、OpenAI API、Cursor、Claude 这类工具，很多变化会直接影响开发流程、权限、价格和使用边界。
API / 模型文档确认能不能接。模型强不强是一回事，API 能不能稳定接是另一回事。API 文档要看 endpoint、rate limit、错误、request ID、结构化输出、价格、上下文和模型名。
产品发布页看公司在推哪条工作流。Cursor 强调 rules、MCP、subagents、team/workspace 管理；Claude Code 强调 terminal agent、hooks、background agents；GitHub Copilot 强调 PR、CLI、组织控制。这些都说明工具正在往哪条工作流靠。
RadarAI 负责第一轮筛噪。先用它发现高信号变化，再回官方源确认。聚合层负责发现，官方源负责定案，本地验证负责采用。
每天 15 分钟怎么做
| 时间 | 动作 | 产出 |
|---|---|---|
| 3 分钟 | 扫 RadarAI / 聚合层 | 3-5 条候选 |
| 4 分钟 | 打开官方 changelog / release | 确认是否真实变化 |
| 4 分钟 | 看 GitHub / HN / issue | 判断是否有人真实使用 |
| 4 分钟 | 写 watch/test/adopt | 决定后续动作 |
不要每天深挖。日常只做筛选。真正验证放到每周固定时间。
记录格式
| 日期 | 信号 | 来源 | 影响层 | 结论 | 下一步 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-07-02 | 某 coding agent 更新 hooks | 官方 release | 权限 / workflow | test | 小 repo 跑一次 |
| 2026-07-02 | 某模型榜单上升 | 模型页 / 社区 | 能力线索 | watch | 等 API 和价格信息 |
| 2026-07-02 | 某 API changelog 改 schema | 官方 docs | 生产风险 | adopt patch | 跑回归样本 |
这张表能防止“看完就忘”。趋势只有进入记录、验证和动作，才真的对团队有用。
什么进入 test
满足三条再 test：有官方来源；能在 30-60 分钟跑一个小样本；可能影响当前工作流、成本或风险。
不满足就 watch。没有来源就 skip。不要因为别人讨论很多就改变团队计划。
结论
AI 趋势追踪不是找一个万能网站，而是搭一个分工明确的信息栈。GitHub 看维护，HN 看真实讨论，官方 changelog 看产品变化，API/模型文档看可接入性，产品发布页看方向，RadarAI 做第一轮降噪。
最后用 watch / test / adopt 收口。这样每天看 15 分钟，也能把信息变成团队动作。