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 | 2099 | 1.6万 | 3.9万 | 41.8万 |
| 发帖 | 0 | 5 | 22 | 134 |
| 评论 | 4 | 59 | 192 | 1045 |
| 涨粉 | -1 | +26 | +34 | +180 |
| 帖均曝光 | 1933 | 1933 | 1933 | 1933 |
| 最高单帖 | 1.3万 | 1.3万 | 1.3万 | 1.3万 |
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。
卧槽，十天 2862 个 commit，yetone 的开发效率堪称坐火箭 很多人表示自己都不敢这么搞，怕质量问题层出不穷，那 yetone 到底是怎么做到的？ WquGuru 对 yetone 的开发模式进行了详细的分析，除了很多老生长谈的内容，我在里面看到了一个亮点：自动化错题本 仔细回想，过去在团队做的事故记录，yetone 用自动化的方式让 Agent 自己完成，这思路绝了啊 得想想办法把错题本融入到自己的工作流中，直接抄作业了
我觉得好奇怪，虽然卡兹克老师不是科班出身，对软件开发的理解可能不足，但是对 AI 边界的理解我相信还是超过大多数人的 越不懂代码，越拥抱 AI 越懂代码，越质疑 AI 不要再把 AI 的能力理解成只会写代码了，现在很多工作都能让 AI 来做了 最前沿的 AI 模型厂商 Anthropic，也表示 Claude Code 的 review，大部分都交给 AI 了，人类工程师只做 AI 难以判断的部分，如架构设计、关键决策、高风险代码等 当然，我不是鼓吹不敬畏软件开发，软件开发能力在 AI 时代已经变成基本功了 不管是不是用 AI，能把一个产品做出来，并且平稳稳定的运行，本身就是一种很强…
我很好奇，你们 AI 生成代码现在是怎么 review 的？ 如果不 review 的话，如何保证代码质量？🤔
卧槽！这简直是设计福音啊！ 一个插件，把设计稿的脏活累活，通过口喷全搞定了 每一个元素都能精细化编辑，内置无限画布，选中元素，表述改进需求即可 作者刚把 OpenPencil 插件适配 codex 了，如果想体验一下 AI 设计稿的丝滑体验，这篇入门教程不容错过 https://t.co/1risYswzMD
这还真有证据，有 L 站佬友发现，Deepseek v4.1 Flash 1017 的指纹指向了 GPT 6 Astra🤓☝ https://t.co/SmQTgit9uy
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