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。
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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 | 4915 | 5.4万 | 22.0万 | 50.5万 |
| 发帖 | 4 | 5 | 60 | 308 |
| 评论 | 11 | 13 | 187 | 1063 |
| 涨粉 | +10 | +9 | +160 | +841 |
| 帖均曝光 | 3695 | 3695 | 3695 | 3695 |
| 最高单帖 | 8.1万 | 8.1万 | 8.1万 | 8.1万 |
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。
太牛了,那些我们说不清、道不明,称之为经验的审美 这个网站全部都书面化了。变成可以附佣、可以学习的内容。 https://t.co/Goj1ndqPE3
啊?我是最后一个知道的吗? GPT 生图等待时间那里 点击一下可以玩贪吃蛇啊哈哈 https://t.co/LL3tXZ9M5r
在 Git 工作流上,人很容易分成两类: 一类把 commit 当草稿纸,改一行存一次,图个心理安慰; 另一类只在跑通一个相对稳定的阶段后才 commit。 我明显倾向后者。 Git 的本质不是操作录制器,而是工程存档点。 那种改个变量名、修个拼写就打一个提交的做法,看似颗粒度极细,真出问题需要回退时,你面对的是一堆「fix typo」「update」的噪音垃圾,没有任何索引价值。 低频但完整的提交,每次 commit 都是一个成立的状态。 回退节点清晰,diff 干净,日志也具备真正的检索意义。 改动不必向每次保存汇报,它只需要向稳定负责。
如果你也是: 微信读书是你的主力阅读工具,超级爱划线、存了满书架的书; 日常写东西、做研究,离不开 Codex、Workbuddy、Notion 或 Obsidian。 那么,微信读书官方的 weread-skills 会超级适合你! 以前你的阅读资产全锁在 App 里: - 想写点东西,明知道读过某句话,得切屏翻半天; - 想做主题归纳,只能一条条复制或截图。 - 记录很多,利用率极低。 接入这个 Skill,不是让你换个地方在终端里看书。 而是把你的整个账号,直接变成 AI 的外挂知识库。 - 随取随用的认知索引,不再是封闭的静态记录; - 跨书籍结构化检索,不再是单本书手动…
所有涉及审美的工作,只要动了偷懒的念头,就注定做不好。 一部分人以为 AI 是审美的平替,丢几个词就能跨过门槛; 另一部分人很早就清楚:AI 不是审美的代工厂,它是专注度的放大镜。 审美固然有天花板,但决定交付底线的往往不是能力,而是对待任务的敬畏感。 你脑子里就算有再高级的品味,只要在具体执行时敷衍、不愿投入心力去逐像素校准,AI 就只会顺着最平庸的概率分布,替你吐出成倍的塑料感与行活儿。这不叫生产力,这叫审美外包。 唯一的例外,是你在动手之前,就已经把那种苛刻与克制,沉淀并封装成了极其稳定的 Skill——把边界、负向列表与细节颗粒度锁死,用确定性代替侥幸。 真正的审美不是「我知…
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