你在 X 后台看到的总曝光，是把发的推和回复的曝光都算在一起的。榜单上的推文曝光只算推文本身，不含回复带来的曝光，所以会比你自己后台的数字少一些，这是正常的。
推文发出后我们会持续回访它的曝光。有些推是发出去一两天后才被推荐流带起来的，这部分后涨的曝光会补记到它发布那天，所以往前几天的曝光数字可能会往上修正，这也是正常的。
每天早上 8 点为界。8 点之后你看到的「今日」，统计的是从今天 8 点开始的数据；在这之前看到的「今日」还在攒，数字偏小是正常的。页面每小时重新生成一次，页面更新时间不等于数据截止时间。
X 个人页那个计数器把转发和回复都算进去了，看着虚高。榜单上的发帖量不算转发，也不算回复，只算他自己发的和引用的，所以会比你在 X 上看到的计数小。
一条推的曝光会一直涨。榜单上的曝光是当天新增的部分，不是这条推历史累计的总量。
X 没有公开的评论计数，榜单上的评论数是根据公开数据推算出来的，会有偏差，用来看量级和排序，不要当成精确值。
刚收录的账号需要攒几天数据才能进榜。观察期里看到「暂无数据」或「数据偏少」是正常的，不是出错。
某个账号某天的数据没能凑齐时，这一格显示「无数据」，不会拿旧数字顶上。看到「无数据」就是真的没有，不是零。
Best sources only. I also check the gurus' calls. 15 年一级投资从业，重度信息洁癖 分享优质金融、AI、地缘信息
健康趋势仅为公开数据层面的走势参考，不代表账号在 X 平台的任何状态判定，一切以 X 官方为准。
| 维度 | 今天 | 昨日 | 7天 | 30天 |
|---|---|---|---|---|
| 推文曝光 | 2056 | 3.8万 | 60.4万 | - |
| 发帖 | 4 | 3 | 40 | - |
| 评论 | 0 | 1 | 54 | - |
| 涨粉 | +3 | +27 | +1472 | - |
| 帖均曝光 | 1.6万 | 1.6万 | 1.6万 | 1.6万 |
| 最高单帖 | 43.7万 | 43.7万 | 43.7万 | 43.7万 |
帖均曝光固定是近 7 天口径，不随时间档变。空着的格子表示这个账号在那个时间窗里数据还不完整，不是 0。
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所有人看到这篇的第一反应一定是： 谢谢老先生，我要是早3周看到就好了…
在美国，一个亿万富翁如果出轨，舆论待遇通常是看脸的——准确地说，是看肤色。 这几天，黄仁勋因为一段婚外情，被主流媒体联手架在火上烤。这事最荒唐的还不是绯闻，而是那些平时最讲究体面的精英们，一碰上华裔企业家，突然连装都懒得装了。 先看媒体。老牌严肃杂志《经济学人》的推文：“Jensen Huang is caught with his pants down”，故意玩烂梗。《纽约邮报》干脆拿他的姓氏开下流谐音梗，标题叫“Huang Huang Bang Bang”。甚至有美国财经网站专门发文评选“到目前为止最好的黄仁勋梗和标题”，夸这两家不相上下。 一旦对方是个华人，这帮人就来了劲，连姓氏都…
如果全世界的老板突然达成共识，把所有打工人全换成 AI，会发生什么？ 答案是：生产力冲破天际，同时商品一件也卖不出去，最后老板和员工一起死在沙滩上。 这不是左派工会的诅咒，而是宾夕法尼亚大学和波士顿大学两位经济学家，用 63 页数学公式推演出的“AI 裁员陷阱”。 按理说，老板们又不傻。大家都懂一个常识：我发出去的工资，就是别人兜里的消费力。把人全裁光了，生产出来的东西卖给谁？卖给服务器吗？ 既然悬崖就在前头摆着，为什么没有一家公司肯踩刹车？ 因为算盘一打，谁踩刹车谁就是冤大头。 论文里搭了个极简的数学模型：假设市场上只有 N 家势均力敌的企业。现在你作为其中一家的老板，决定用 A…
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