레이더는 이렇게 작동합니다

1. 수집

공개 피드와 API를 읽습니다. 개발·디자인 커뮤니티, SNS, 코드 저장소, AI 모델·논문 허브, 검색 트렌드, 그리고 한국어·영어 기술 블로그와 뉴스레터 목록이 대상입니다. 각 사이트의 robots 규칙과 약관을 지키며 로그인·요청 제한을 우회하지 않습니다.

2. 원 출처로 묶기

같은 프로젝트를 다룬 글은 하나의 주제로 묶고 원 출처(저장소·모델 카드·논문·공식 사이트)에 연결합니다. 같은 글의 복사본은 한 번만 셉니다.

3. 점수 매기기

가장 중요한 기준은 폭입니다. 서로 다른 채널이 몇 곳인지, 서로 다른 사람·사이트가 몇 곳인지를 봅니다. 한 커뮤니티 안의 언급량은 채널마다 상한을 두고, 같은 화자의 같은 날 반복 언급은 한 번만 세며, 그 주제 이름으로 검색해 모은 글은 빼고 셉니다. 여기에 전주 대비 증가와 원 출처의 공개 지표(새 별·좋아요·다운로드)를 더합니다. 한 채널에서만 보인 주제는 30점, 두 채널은 55점을 넘지 못하며, ‘과열’은 채널 4곳·화자 10곳 이상일 때만 붙습니다.

4. 조사와 작성

점수가 높은 주제는 리서치 시스템이 원 출처와 관련 공개 자료를 여러 관점에서 읽고 주장을 교차 확인한 뒤 리포트 초안을 만듭니다. 편집 기준으로 다시 검토해 원 출처만 링크하고, 확인할 수 없는 수치는 빼며, 한계를 함께 적습니다.

트렌드 코너

트렌드는 주제가 모든 출처에서 날짜별로 몇 번 소개됐는지를 보여 줍니다. 관심의 크기를 나타낼 뿐 품질이나 실제 사용량을 뜻하지 않습니다.

정정

리포트에 틀린 내용이 있으면 contact@muckle.kr로 알려 주세요. 확인 후 고치고 수정일을 표시합니다.