AI 模型发布节奏很快，单靠每天浏览社交媒体既容易遗漏，也很难区分真正的产品变化和重复传播。这个监控系统把多个公开信号汇总成结构化事件，再把重要事件转换成可执行的内容选题。
三类来源互相补足
第一层是厂商官方 RSS 与博客，可信度最高；第二层是公开模型目录，用于发现尚未进入订阅源的新条目；第三层是定价页快照，对比接口价格和套餐说明的变化。
系统关注十余家主要厂商，并用白名单限制模型目录的噪声。首次运行只建立基线，不把历史内容误判成新事件。
变化不等于新闻
页面 Diff 可能来自排版、文案或脚本更新，所以变化会先经过字段提取和规则过滤。只有模型名称、版本、价格或能力描述等关键区域发生变化，才进入待判断队列。
事件再根据来源可信度、厂商影响和变化类型分级。高等级事件即时通知，普通更新进入每日摘要，避免提醒本身成为新的噪声。
通知之后直接给出下一步
每条有效事件都会生成一张 Markdown 选题卡，包含原始来源、变化摘要、可能的搜索问题、需要核验的数据和建议动作。卡片只是启动研究，不会把未核实的网页差异直接写成结论。
通知通过团队消息渠道发送，并保留备用 Webhook。监控既可以定时单次运行，也能作为后台服务持续工作。
好的监控不是让人更快转发消息，而是更早进入核验、理解和解释的过程。
隐私说明：本文已移除合作对象、域名、账号、服务器、凭据及精确内部数据，仅保留可公开分享的工程方法。