Có một khoảng trống khá khó chịu trong nghề làm site AI: bạn biết một cái tên mới đang lên, nhưng chỉ biết sau khi Google Trends đã vẽ xong đường cong. Lúc đó thì hàng trăm site khác cũng biết rồi.
zhuyansen/new-term-radar là một con bot Python chạy hằng ngày, đi đọc những nơi một cái tên xuất hiện đầu tiên: dòng tweet của các account được theo dõi, bảng trending của Hugging Face, repo GitHub mới nổi, và sitemap của các thư mục AI tool. Nó trả về một báo cáo gọn: hôm nay có tên nào mới, kèm bảng keyword và quyết định nên làm gì với từng tên.
Nó đọc gì và đọc ở đâu
README của repo mô tả vòng đời của một cái tên mới theo đúng thứ tự: lab hoặc account lớn nói trên X, model lọt vào trending Hugging Face; một repo GitHub tự bốc lên; các thư mục và đối thủ bắt đầu lên trang cho nó; site của bạn có impression đầu tiên; cuối cùng Google Trends mới hiện đường cong, trễ vài ngày tới vài tuần.
Keyword tool đọc bước 5. Radar đọc bước 1 đến 4 mỗi ngày, và chỉ dùng bước 5 để tự kiểm tra lại độ chính xác. Ví dụ mà tác giả lấy làm mốc: repo Niko1221/Strata tạo ngày 2026-09-24, chín ngày sau có 7.700 sao. Người ta bắt đầu search “niko strata” từ 26/9, trong khi chưa có repo thứ hai nào trùng tên và không keyword tool nào liệt kê nó.
Danh sách tín hiệu trong README khá chi tiết, tôi tóm lại mấy cái chính:
- X: tên mà các account trong list của bạn dùng lần đầu trong 60 ngày. Cần AIsa key, khoảng $0.003 mỗi account mỗi lần chạy.
- Hugging Face: model và Space mới vào top 50 trending, gộp cả bản quantized và demo riêng của model về cùng tên gốc. Miễn phí.
- GitHub breakout: repo dưới 14 ngày tuổi trung bình 200+ sao/ngày, hoặc tăng 400 sao so với hôm qua. Miễn phí, có token GitHub thì rate limit cao hơn.
- Sitemap: từ mà nhiều URL mới trên một site cùng dùng, còn URL cũ hiếm khi có. Config mẫu theo dõi 8 thư mục AI tool (toolify, aixploria, ai-bot.cn, opentools, dang.ai, clipfly, aitoptools, futurepedia) và 4 thư mục MCP/skill.
- Site mới: domain đăng ký và được index trong 90 ngày gần đây đã rank cho 20+ keyword. Cần AIsa key, khoảng $0.13 mỗi query, chạy tuần.
- Reddit asks: lọc các câu “is there an AI tool that…” (12 cách diễn đạt), giữ lại request và phàn nàn mà một AI tool có thể giải quyết, rồi viết lại thành câu search. Khoảng $0.12/tuần.
- Search Console: query mà site bạn có impression lần đầu. Dùng token Google của bạn, miễn phí.
Chi phí thực tế theo README: với config mẫu (35 account X đọc 3 lần/ngày, bảng keyword cho 5 tên/ngày) thì một tháng rơi vào khoảng $15, trong đó $10 cho phần đọc X và $5 cho bảng keyword. Đọc ít account hơn hoặc mỗi ngày một lần thì giảm theo tỷ lệ.
Bảng keyword mới là phần đáng giá nhất
Một cái tên chỉ là nửa câu chuyện. “SynthID Detector” có đời sống keyword ngắn và thuộc về Google; còn cái việc nó làm, “ai image detector”, mới là thứ người ta search mãi và không ai độc quyền. Radar đọc lại các tên mới trong ngày rồi xuất một bảng có cả hai loại. Đây là một lần chạy thật, ngày 2026-10-12, đã rút gọn:
| Keyword | Type | Behind | New? | Est. searches/day | Started rising | Peak vs gpts | Peak day | Last 7 days vs the 7 before | Now | Page one | Decision |
| **photocraft** 🖼 | name |, | yes | 12747 | 2026-10-05 | 97 vs 3.1 | 2026-10-09 |, | still rising |, | **prioritize** |
| **claude haiku 5.5** | name |, | yes | 1863 | 2026-10-07 | 100 vs 23.7 | 2026-10-08 | ×6.0 | still rising |, | **prioritize** |
| **ai image detector** 🖼 | generic | synthid detector | no | 2537 |, | 87 vs 31.6 | 2026-10-04 | ×1.2 | flat |, | watch |
| **photoshop alternative** ⚠ | generic | photocraft | no | 244 |, | 61 vs 61.7 | 2026-10-08 | ×1.8 | flat |, | skip |Cách nó tạo ra bảng này nằm trong radar/usecases.py, gồm mấy bước: lấy evidence (các post nhiều like nhất nhắc tên đó, và README nếu là repo), cho model đọc evidence rồi viết ra phrase mà người thường sẽ gõ, kèm quote chống lưng. Phrase dựa trên tên sản phẩm khác (“photoshop alternative”) vẫn được giữ nhưng đánh dấu ⚠, vì nhu cầu thường bám vào incumbent và việc dùng brand của người khác là quyết định của bạn.
Nếu có GoAnyAPI key (tùy chọn) thì radar lấy thêm related queries của Google Trends. Với SynthID Detector nó ra “ai photo detector”, “google ai detector”, “ai detector”, các dòng này mang 🔎. Query chứa chính cái tên được liệt kê như long-tail (“photocraft download”, “nano banana 2.1 vs pro”).
Cài đặt và chạy thử
Repo dùng Python, license MIT, tạo ngày 2026-10-12 và cập nhật ngày 2026-10-14, tức là còn rất mới, mới được 2 ngày tuổi ở thời điểm dữ liệu này. Phần cài đặt trong README bị cắt nên tôi chỉ giữ đúng những lệnh có trong đoạn được cung cấp, không thêm bớt:
radar/usecases.pyĐó là file chứa logic tạo bảng keyword, muốn hiểu nó chạy thế nào thì đọc file này trước. Ngoài ra README có nhắc tới lệnh pains (thuộc bản 0.3 và 0.4, cùng với ⑥ revenue, ⑦ Reddit asks, page-one check và các dấu ⚡). Bạn cần tự clone repo và xem README đầy đủ để biết cách cấu hình key, vì bản rút gọn ở đây không có phần đó.
Ai nên dùng
Rõ nhất là mấy nhóm làm site AI tool, newsletter, thư mục (directory), hoặc bất kỳ ai kiếm traffic từ tên sản phẩm mới. Cụ thể hơn: người viết landing page cho tool AI, người làm SEO cho site tổng hợp, người viết bản tin công nghệ cần lên bài trong ngày đầu tiên chứ không phải hai tuần sau.
Một use case khá thực tế: bạn theo dõi 8 thư mục AI tool trong config mẫu. Khi 3 trong 8 thư mục đó đồng loạt thêm URL chứa cùng một từ lạ, đó là tín hiệu mạnh hơn bất kỳ con số search volume nào, vì nó là hành vi của người làm nghề giống bạn. Cái này keyword tool không cho bạn thấy.
Còn nếu bạn chỉ làm một site nhỏ, đăng bài chậm, thì $15/tháng cho radar có thể không đáng. Tự bật GitHub trending và Hugging Face mỗi sáng cũng bắt được phần lớn tín hiệu, chỉ là không có bảng keyword và không tự động.
Ưu điểm và hạn chế
Điểm mạnh nằm ở chỗ nó đọc đúng nơi tín hiệu xuất hiện sớm, và trả về một bảng có quyết định (prioritize, watch, skip) chứ không phải một đống link. Phần page-one check trong bảng cũng thực dụng: biết keyword đang trống hay đã có 10 ông lớn chiếm trang nhất thì khác hẳn nhau khi quyết định làm trang.
Hạn chế thì có mấy cái rõ. Thứ nhất, nó mới. Tạo ngày 2026-10-12, README còn đang trong quá trình viết (bản tôi có bị cắt giữa câu ở phần mô tả related queries), nên đừng kỳ vọng tài liệu chỉn chu như một dự án vài năm. Thứ hai, phụ thuộc khá nhiều vào AIsa key và các API bên ngoài. Giá trong README là giá AIsa tháng 10/2026, nó có thể đổi. Thứ ba, phần X đọc 35 account 3 lần/ngày là $10/tháng, chiếm 2/3 chi phí, nên muốn tiết kiệm thì cắt ở đây trước. Thứ tư, license MIT thì thoải mái dùng và sửa, nhưng là software tự động gọi API bên thứ ba, bạn tự chịu trách nhiệm về rate limit và điều khoản của từng dịch vụ.
Một điểm tôi thấy đáng nghi: con số “800 sao/ngày là toàn bộ tín hiệu” nghe hợp lý với repo, nhưng với sản phẩm mới không có repo thì tín hiệu yếu hơn nhiều, và lúc đó bạn phụ thuộc vào X hoặc sitemap. Nếu list account X của bạn không phủ đúng người, radar sẽ im lặng đúng lúc bạn cần nó nhất.
Vài lời cuối
Nếu bạn đang làm site về AI tool và từng ước có ai đó báo cho mình biết tên model mới trước khi nó lên trending, repo này làm đúng việc đó với khoảng $15/tháng và một file Python. Còn nếu bạn chỉ tò mò, clone về đọc radar/usecases.py để xem cách nó biến một cái tweet thành một dòng keyword có quyết định, phần đó đáng đọc kể cả khi bạn không dùng cả pipeline.
Repo: zhuyansen/new-term-radar, 1.076 sao, MIT, Python.
