使用方法
- 「生成数量」默认 12，允许 1 到 100；「随机种子」默认 20261025，允许 0 到 2147483647。改任意一项立刻重算，光标停在数量或种子框里按回车同样触发一次生成。
- 「命名结构」默认「四种结构循环」，按序号除以 4 的余数在造词、描述性、复合、拉丁化之间轮转；也可以锁定其中一种。
- 结果区先给一行「种子 / 结构 / 数量」的概要，再逐条列出名字，末尾给出撞名重试合计次数。
- 「批量种子」框默认写了四个种子，每行一个整数，各取前 6 条横向对比；按 Ctrl+Enter（Mac 上 Cmd+Enter）重算，被清空时点生成会自动填回。
- 概要下面是明细表，默认显示 6 行，点「加载更多」展开全部，点「导出 CSV」存成带字节序标记的文件，Excel 打开不乱码。
- 「复制结果」复制整段清单；「复制对照表」复制那张撞名概率表的 TSV，可直接粘进表格。
- 想复现某一批名字，记下种子、数量、结构三项即可：同样的三项输入，任何时候打开都得到逐字相同的一批。
- 数量不是整数、超出 1 到 100、种子不是整数、批量种子某一行写成英文或小数，都会给出针对该条的具体提示，不拿上一次的结果冒充本次输出。
这个产品名生成器能解决什么问题
第一类是「想不出名字」的冷启动。空白文档前坐半小时，不如先让程序按四种结构吐出几十条候选：造词结构的 Novaflow 显著性最强，描述性的 waveable 直接说明用途，复合的 Helioflowus 信息量最大，拉丁化的 coreum 最短最像医药与科技公司名。
第二类是「候选太多没法筛」。口头传播对长度和音节很敏感，超过 4 音节的名字（比如 Nimbusgridhub）在电话里复述时容易掉字。本页把音节数与字符数单列出来，可以按「2 到 3 音节、8 到 11 字符」这个舒适区先筛掉一批，再谈含义。
第三类是「同一批名字里自己撞了自己」。小词库必然撞名，生成时若与本次已生成的名字重复，会最多再抽 8 次并把重试次数显示出来。撞名概率随批量数超线性上升：抽 10 个复合名 1.0935%，抽 50 个 25.9392%，抽 100 个 70.4298%。
第四类是协作时「换个人、换个时间结果就变了」。本页用确定性伪随机数，种子相同则逐字复现，把种子写进会议纪要就能让同事看到完全一致的一批名字。
这个工具在本站也叫「产品名生成器」，名字里的「产品名」指的是要上市的那一件商品或一条产品线的称呼，下面会讲清四种结构的差别。
计算原理与变量说明
词库是三个各 16 项的池：前缀 Nova Vela Lumo Kite Aero Zen Orbit Pulse Cobalt Vivid Terra Nimbus Helio Quartz Ember Vertex，核心词 flow core link grid wave base desk loop sync beam stack form mark path ring shift，后缀 ly ify io able ist works labs hub x one ora iq os ia um us。复合结构的组合空间是 16 × 16 × 16 = 4096。
四种结构的构造规则各不相同：造词取「前缀 + 核心」（Novaflow）；描述性取「核心 + 后缀」（waveable）；复合取「前缀 + 核心 + 后缀」（Helioflowus）；拉丁化取「核心 + 拉丁后缀」，抽到的后缀若是 ora 或 um 就直接用，否则从 ora、um、ia、us 里再抽一次（coreum）。每生成一条，三个池各抽一次，拉丁化在需要时额外再抽一次，抽取次数是确定的，这正是结果可复现的前提。
随机数用 32 位线性同余发生器：状态 s 每次更新为 (s × 1103515245 + 12345) 对 2^31 取模，即 s = (Math.imul(s, 1103515245) + 12345) & 0x7fffffff。乘法必须用 Math.imul 做 32 位整数乘，直接用 * 会在乘数超过 2^53 时丢掉低位精度，序列就不再是同一条。取词下标是 Math.floor(rnd() / 2147483647 * arr.length)，把 0 到 2^31−1 的整数线性映射到池长度上。
音节数用启发式规则：名字转小写、剔掉非字母字符后按连续元音段计数，[aeiouy] 连续出现的一段算一个音节，一个都没有时记 1。所以 coreum 是 o 与 eu 两段，2 个音节；waveable 是 a、ea、e 三段，3 个音节——中间的 ea 相连只算一次。字母 y 在这里当元音，因为它在 sync、ly 这类音节核里承担元音角色。
撞名概率是怎么来的。从 4096 个复合组合里不重复地抽 n 个，全不重复的概率是 Π(4096 − i) / 4096（i 从 0 到 n − 1），撞名概率就是 1 减这个值：5 个 0.2439%、10 个 1.0935%、20 个 4.5398%、50 个 25.9392%、100 个 70.4298%。它随 n 超线性上升，因为每次新抽的名字要和前面所有名字逐一比对。
四种结构的可注册性不同。造词把两个无含义或弱含义的词根拼在一起，显著性最强，最容易通过商标审查；描述性直接说明功能与用途，审查时最容易被认为缺乏显著性而驳回；复合夹在中间；拉丁化靠后缀制造「无意义但可信」的语感，跨语言发音陷阱最少。
为什么拉丁化要单独抽后缀。ora 与 um 在拉丁语里是中性复数与中性单数的词尾，读起来天然像术语，ia 与 us 是另外两个高频词尾。把这四类集中到一个池里，拉丁化名字的长度就稳定在 6 到 8 字符，不会像复合结构那样膨胀到 12 字符。
完整示例（数值仅作演示）
默认示例是种子 20261025、数量 12、四种结构循环，前 12 条逐字如下：Novaflow（造词，3 音节，8 字符）、waveable（描述性，3 音节，8 字符）、Helioflowus（复合，4 音节，11 字符）、coreum（拉丁化，2 音节，6 字符）、Vertexbase（造词，4 音节，10 字符）、corelabs（描述性，3 音节，8 字符）、Kitecoreora（复合，5 音节，11 字符）、syncora（拉丁化，3 音节，7 字符，撞名重试 1 次）、Helioflow（造词，3 音节，9 字符）、deskos（描述性，2 音节，6 字符）、Velalooplabs（复合，4 音节，12 字符）、stackus（拉丁化，2 音节，7 字符）。合计撞名重试 1 次，12 条里 11 条一次抽中。
换种子看风格差异。种子 1 的前 6 条是 Cobaltlink、shiftio、Nimbusgridhub、coreum、Zenshift、stackos；种子 42 是 Vividsync、deskly、Orbitmarkone、linkia、Kitering、baseio；种子 2026 是 Velabase、formia、Lumoformist、waveus、Terrawave、beamify。可以看到复合结构几乎总是最长的一条，拉丁化几乎总是最短的一条。
锁定单一结构时，用种子 7 取三个例子：造词给出 Vividwave、Nimbusshift、Vertexshift；描述性给出 pathworks、pathos、beamworks；复合给出 Vividbaseworks、Orbitstacklabs、Orbitgridhub；拉丁化给出 pathum、coreus、ringum。描述性结构最容易内部撞名（后缀只有 16 个），批量取这类名字时要盯着重试次数。
音节与字符的取舍：6 字符的 coreum 适合做域名与命令行工具名，12 字符的 Velalooplabs 在包装盒上排版吃力。3 音节以内口头传播最稳，4 音节以上建议配一个简称。
命名结构与撞名概率对照表
下表是按复合结构的 4096 个组合算出的撞名概率，抽的个数越多，撞名概率涨得越快。
| 抽取个数 | 全不重复概率 | 撞名概率 | 抽取个数 | 全不重复概率 | 撞名概率 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 100.0000% | 0.0000% | 20 | 95.4602% | 4.5398% |
| 5 | 99.7561% | 0.2439% | 50 | 74.0608% | 25.9392% |
| 10 | 98.9065% | 1.0935% | 100 | 29.5702% | 70.4298% |
四种结构按长度与可注册性排个序，读的时候配合上面那批示例一起看。
| 结构 | 构造 | 代表例（种子 7） | 典型字符数 | 可注册性 |
|---|---|---|---|---|
| 造词 | 前缀 + 核心 | Vividwave, Nimbusshift, Vertexshift | 9 ~ 12 | 最强 |
| 描述性 | 核心 + 后缀 | pathworks, pathos, beamworks | 6 ~ 11 | 最弱 |
| 复合 | 前缀 + 核心 + 后缀 | Vividbaseworks, Orbitstacklabs, Orbitgridhub | 14 ~ 16 | 中等 |
| 拉丁化 | 核心 + ora/um/ia/us | pathum, coreus, ringum | 6 ~ 8 | 较强 |
读第一张表看阈值：批量在 20 个以内时撞名概率不足 5%，重试机制足够兜住；超过 50 个之后撞名概率陡增，这时应该扩大词库。读第二张表看取舍：想要短且好注册选拉丁化，想要讲清用途选描述性，但后者最容易撞也最难注册。
结果边界、适用与舍入说明
- 生成数量为空时提示请填 1 到 100 之间的整数，不拿上一次的结果冒充本次输出。
- 数量写成 12.5 这类小数时提示必须是整数；写成 0 或 101 时提示超出范围。
- 种子为空或不是整数时提示请填 0 到 2147483647 之间的整数，只有同种子才能复现同一批名字。
- 批量种子某一行出现小数、负数或非数字时，报出具体行号与内容，例如「批量种子第 3 行「abc」不是整数」。
- 音节数按连续元音段计数，不是语言学意义上的音节划分，遇到 y 结尾、双元音连写时会与词典标音不一致。
- 撞名重试最多 8 次：8 次都抽到重复项时保留最后一次结果，本批可能出现重名，重试次数照实显示。
- 本页只做名字生成，不做商标与域名检索；名字是否可用，需要到商标库与域名注册商处另行核查。
- 页面不联网、不写本地存储，种子与数量只用于本次计算。
常见问题
同一个种子为什么每次生成的结果都一样？换一批要怎么换？
因为用的是确定性伪随机数发生器，状态按 (s × 1103515245 + 12345) 对 2^31 取模推进，起点由种子决定，同一种子必然走出同一条序列。想换一批就改种子：种子 1 给出 Cobaltlink、shiftio、Nimbusgridhub，与种子 20261025 完全不同。
音节数是按词典算的吗？waveable 为什么只有 3 个音节？
不是按词典，是按连续元音段计数。名字转小写剔掉非字母后，[aeiouy] 连续出现的一段算一个音节：waveable 的元音分布是 a、ea、e，中间的 ea 相连只算一段，所以是 3 个音节；coreum 是 o、eu 两段，2 个音节。这条规则对新造的词够用，与词典标音可能有出入。
四种结构里哪个更容易通过商标注册？
造词结构显著性最强，把两个弱含义词根拼成新词，区分度最高；描述性直接说明功能用途，最容易被认定缺乏显著性而驳回；复合结构居中；拉丁化后缀制造「无意义但可信」的语感，跨语言发音问题最少。本页只给候选，不替代商标检索。
4096 种组合会不会很快用完？一次生成 100 个会怎样？
复合结构总共 4096 个组合，一次生成 100 个复合名时撞名概率已经到 70.4298%，也就是说多半会撞；20 个以内时撞名概率只有 4.5398%，重试机制足以兜住。真需要上百个候选时，应该扩充前缀或核心词库，而不是指望重试。
撞名重试 8 次都没抽到新的名字怎么办？
重试上限是 8 次，用尽后保留最后一次抽到的名字，本批可能出现重名。结果区会把每条的重试次数照实显示，不会隐藏；看到重试次数普遍不为 0，就说明当前结构与数量的组合已经逼近词库上限，应减少数量或换结构。
生成的名字能直接拿去注册商标和域名吗？
不能直接用。本页只按规则造词，既不查商标库也不查域名注册状态，同一批名字在不同行业、不同国家的在先权利完全不同。落地前要过一遍商标检索与域名查询。
这个工具免费吗？
免费，无需注册即可使用。
输入的数据安全吗？
安全。计算在当前浏览器本地完成，不会上传输入内容。