用途：调研 AI 工具、框架、智能体、模型与实践的当前真实状况，刻意绕开 SEO 列表文、营销博客和 AI 生成的汇总内容，按实践者信号而非推广噪音取材。适合回答“现在用什么、谁在迁移、什么已过气”这类问题，并按问题宽窄调整搜索量：窄问题 3-5 次定向搜索，广义扫描需 10-20 次以上、跨多个来源。
主要来源与方法：Hacker News 通过 Algolia API（http://hn.algolia.com/api/v1/）直接用 web_fetch 查询，无需鉴权、返回 JSON，可使用 search?query=X&tags=show_hn&numericFilters=created_at_i>TIMESTAMP 找 Show HN，tags=story 配合 points>30 找高互动内容，search_by_date 按时间排序，tags=ask_hn 看工具选型讨论；用 hitsPerPage=20，时间戳 1 周为 604800 秒、1 月 2592000 秒、3 月 7776000 秒，并可从 objectID 拼出讨论页链接。GitHub 侧重星标增速而非总量，可查 trending 页或按 stars:>500 created:>YYYY-MM-DD 搜索，并核对创建时间、外部贡献者、最近提交与许可证。Reddit 按主题选 r/LocalLLaMA、r/MachineLearning、r/vibecoding、r/ClaudeAI、r/ChatGPTCoding、r/mcp 等实践者版块。Twitter/X 主要靠 site:x.com 搜索。Telegram 公共频道可用 https://t.me/s/<channel> 网页预览约 20 条近期内容，也可经 RSSHub（rsshub.app/telegram/channel/<name>）或 RSS-Bridge 访问，使用前确认最近两周内有更新。补充来源包括 hype.replicate.dev 与 Papers With Code/Arxiv。开始前可先读 references/source-seeds.md 中的 Telegram 频道与 Twitter 实践者清单。
交叉验证：看来源多样性（HN+Reddit+GitHub 同时出现较强，单一来源需标注）、信号来自构建者还是营销者、被拿来与哪个既有方案对比、以及营销滞后（已进列表文即信号偏旧，仅在实践者渠道出现较新但未验证，理想区间是被 HN/Reddit 讨论但尚未进列表文）。
分层参考：🔴 前沿（0-3 周、1-2 次实践者提及、GitHub 星标 <500，宜观察）；🟠 上升（3-8 周、多社区讨论、500-5K 星且增速高，可早期试用）；🟡 确立（2-3 月、有生产用例与对比讨论、5K+ 星稳定增长，可评估用于生产）；🟢 久经验证（3 月以上、有生产记录与稳定发布）。另标注 ⚠️ 衰退/过热迹象，如迁移出走、仓库废弃、口碑转负。无明确生产证据不要标 🟢，存疑时偏向较低层级。
输出：按查询调整格式，窄主题用聚焦清单，宽泛扫描按层级分节，并说明发现了什么、在哪发现、坦率评估、分层归类、仅在单一社区出现的独特信号、正在衰退或过热的内容，以及实际使用了哪些来源与遇到的限制，不必套用固定模板。
限制：官方资料未提供费用、价格、平台支持、API 额度或具体使用步骤；Twitter API 受限、部分频道可能停更或访问方式不稳定；该技能是指导而非固定脚本，工具预算与可用抓取能力会影响结果。