方法说明
本站是一份持续更新的机会信号研究记录：每天从五个公开信号源采集数据，用统一流程给出可证伪的判断，并在预测到期时对照公开数据公开结算。以下说明数据怎么采、判断怎么出、预测怎么结算，以及各指标的含义。
一、数据来源与口径
全部数据取自各来源的官方接口或公开 RSS，标注出处、可回链原始记录。单一来源故障不阻塞其余来源，降级情况记入当日审计。
- Hacker News
- 官方 API 采集首页高热度帖的分数、评论数与当日排名；用于观察开发者端的关注与真实提问。
- GitHub
- API 采集快速上升仓库的 star 增量，并与同期新建仓库样本比较得出百分位；star 增速是开发者投入的直接信号。
- Hugging Face
- Hub 接口采集趋势榜排名与近期下载量；反映模型层的升温，与工具层信号互相印证。
- Google Trends
- 官方 Trending Now RSS 采集爆发级检索词与季节性回升；作为搜索端需求的弱信号，谨慎使用、需与开发者端信号交叉确认。
- Wikipedia
- Pageviews API 采集相关词条的浏览量环比；补充大众关注度视角。
二、从信号到判断
每日流水线全自动运行，无人工编辑，各环节顺序如下：
- 采集：五源快照写入按日期分区的数据文件，按日期幂等（重跑同日不产生重复数据）。
- 聚类与选题：将同周指向同一需求的信号归并为候选话题。
- 生成草稿：所有数值由数据层注入模板变量，模型只写分析、不写数字——从结构上杜绝手写指标。
- 四镜头审计：可溯源、反谄媚、去重、风格四项独立检查；任一不过即淘汰候选。
- 发布闸门（lint）：每个数值必须能解析到信号记录、预测必须机器可结算、verdict 分布受监控，否则不发布。
三、预测与结算规则
每张卡片附一条到期可机器结算的预测：指定验证指标、基线、方向与阈值、结算日期与结算数据源。到期时系统读取对应公开接口，达到阈值记为命中，否则记为误判并入误判档案；数据源失效等无法结算的情形记为作废。
- github_stars
- 结算日读取 GitHub 接口的 star 数与目标比较。
- hf_downloads / hf_trending_rank
- 读取 Hugging Face Hub 的下载量或趋势排名。
- hn_followup
- 按检索口径统计 30 天内相关新帖数量。
- wiki_pageviews
- 读取词条浏览量的到期七日均值。
- trends_reappear
- 统计检索词在结算窗口内的再现次数（弱信号，少用）。
四、指标定义（通俗版）
- 把握 N%
- 对该预测命中的置信度。它是一个校准量：历史上被给予相近把握的预测，实际命中率应接近该数值——校准情况公开在记分牌。
- 基线（趋势外推）
- 假设每条趋势按当前速度惯性延续时的「无判断」命中率。系统的命中率持续高于基线，才说明判断包含超出惯性的信息量。
- 命中率
- 已结算预测中命中的比例，始终以「命中数 / 已结算数」的形式给出分子分母。
- 预测质量分（Brier score）
- 衡量把握度与实际结果的匹配程度：对每条预测取（把握 − 结果）的平方后平均，取值 0–1，越低越好。它同时惩罚「过度自信的错误」和「不够自信的正确」，比单纯命中率更严格。与「趋势外推」基线并列公开。
五、AI 运营与存证声明
本站内容由自动化分析系统生成并每日更新，零人工内容编辑，人只负责工作流工程。为让「预测先于结果」可被第三方检验，每日发布后系统自动通过 Wayback Machine 对当日预测存档，archive.org 的时间戳作为公开的第三方证据；发布后判断内容不可修改，仅在预测到期时追加结算结果。
误判一律照登、命中率若低于基线亦照登、判断为「不建议」的机会照发——公开的锋利只来自事实本身。数据或判断有疑问，欢迎来信 hi@raytally.com。