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。
AI Engineer, dedicated to learning and disseminating knowledge about AI, software engineer
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 | 2.0万 | 35.0万 | 272.5万 | 983.4万 |
| 发帖 | 0 | 3 | 51 | 182 |
| 评论 | 4 | 35 | 151 | 488 |
| 涨粉 | +32 | +139 | +845 | +8115 |
| 帖均曝光 | 4.7万 | 4.7万 | 4.7万 | 4.7万 |
| 最高单帖 | 16.4万 | 16.4万 | 16.4万 | 16.4万 |
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。
Q4:作为非工程师,怎么判断 Vibe Coding 出来的代码是否靠谱?比如 GPT 写的代码常有大量不必要的安全验证、过度防御。 我的观点可能有争议,越是有编程经验的人可能越不认同,一年前的我也不会认同:不用太在意代码细节。整不整洁、有没有冗余、是否过度防御,都不是关键。 你把自己当 QA,看三件事: 1. 功能完不完整; 2. 性能好不好,跑一下看 CPU 内存占用,我的 App 有段时间内存很高,就让 AI 去优化; 3. 安全是最高优先级,SQL 注入、弱密码这类常识测试要做,拿不准找专业的人。 其他实现细节没那么重要,就像高级语言编译成汇编你本来也看不懂,当黑盒就好。 真正…
我现在 ChatGPT Pro 的利用率越来越高,主要是经常用它帮我做技术方案,效果特别好,而且不占 Codex 额度。 每次用的时候我直接把 GitHub 地址发给它,让它根据代码去分析去设计,写一份设计文档,甚至提交个 PR,后续我把设计文档下载到本地给 Codex 或者 Claude Code 去执行。 还有时候会让它跟 Fable 赛马,同样的问题让 Fable 和 GPT 6 Pro 各自设计一个方案,然后取长补短。 注意需要在设置里面连接一下自己的 GitHub 账号,这样可以访问自己的私有代码仓库和提交 PR。
Opus 5.5(图1-2) vs GPT 6 Astra(图3-4) Opus 5.5 网页:https://t.co/j3GoI1D79W GPT 6 Astra 网页:https://t.co/6G7oaP6cQW --- Prompt --- 请直接制作一个可以在浏览器中实时交互的高完成度 3D 景观网页。 主题:日式樱花山谷。 使用 HTML、CSS、JavaScript 实现。不要生成图片,不要只给设计方案, 不要用一张背景图加视差效果冒充 3D。我要的是实际可运行、可游览的成品。 【一、作品定位】 这是一片完整、连续、有远近层次的山谷景观, 不是孤立的小摆件、悬浮…
文档的管理我是这么做的: 1. 文档统一放 docs 目录 2. 所有文档都遵循渐进式披露原则——也就每个文档都不大,但是会链接到相关文档,类似于主文档里面主要就是概要和目录,具体内容链接到章节对应的小文件 3. 根目录有一个 README 可以方便的索引到相关文档,类似于目录 4. AGENTS.md 强制要求修改功能要修改相关文档,有时候人也需要定期检查一下,即使加了规则也可能遗漏
最近摸索了一种新的节约 Token 但是效果不错的模式(都是被逼的,Token 太贵): Fable 写设计方案 -> (Loop 开始) Opus 执行 -> Advisor(Fable) 验收 (Loop 结束) 步骤是这样的: 1. 先 Claude 里面设置一下 advisor 为 Fable > /advisor fable 这样在使用 Opus,Sonnet 模型的时候,遇事不决它会请教 Fable,可能会有无谓的 Fable 消耗,但还是可以接受也值得 就好比请了个高级工程师当顾问 2. 复杂一点的问题先让 Fable 出方案,最大化利用 Fable 的能力。 就…
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