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。
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 | 75 | 4741 | 4.3万 | - |
| 发帖 | 2 | 43 | 393 | - |
| 评论 | 25 | 244 | 2096 | - |
| 涨粉 | +6 | +70 | +792 | - |
| 帖均曝光 | 101 | 101 | 101 | 101 |
| 最高单帖 | 1225 | 1225 | 1225 | 1225 |
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。
https://t.co/KDYbAFvsf1
Joshua 强调：智能体只能根据你给出的范围判断领域规则，猜测不等于正确。 拿一个假设的笔记产品来说，「删除标签」是只解除分类关系，还是把关联笔记也删掉？代码都能写通，产品含义却完全不同。 我的建议是，把选定规则写成具体例子：删掉标签 A 后，笔记仍存在，其他标签不变。再用它核对实现，而不是让模型同时猜需求、写代码、宣布正确。 这也有边界：例子只能检查已表达的规则，遗漏的需求仍要人来发现。
描述一个东西，就能先拿到一个 3D 初稿。 Kimi 推出的 3D Make，把文字、草图或参考图带进模型、网页和小游戏的工作流，还能连接 Blender、CAD 等工具。 我更感兴趣的是：精选模板公开完整提示词，可以拆解、修改，再做成自己的版本。 但能生成，不代表已经能上线或打印。精度、版权、性能和可制造性，仍要逐项检查。 完整长文 → https://t.co/t5VEeDEsma
别人囤 50 个 Bot。 我先把一条工作流做成可复用 Skill。 Bot 多，不等于每天在用； 全局能调用的，才算装上了。 搭队之前，先问有没有一条真跑通的交付。
筛选器越多，用户越像在替产品写 SQL。 德国商业登记册的一段演示，把复杂查找压成一句话。对独立开发者更值得借鉴的是：怎样让自己的笔记、课程记录或业务数据也能被可靠地提问？ 我写了「自然语言查询验收卡」：从数据边界、问题口径、结果依据到失败回退，帮你判断一个查询入口是否真的能交给用户。 https://t.co/geOh9ITJHL
登录后收藏的账号会跨设备同步，换台设备也还在。
我们只保存邮箱和昵称，用来同步你的收藏。
VIP充值 · ChatGPT Plus
