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。
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。
skills: https://github.com/mate-matt/matt-skills comate: https://github.com/mate-matt/coma
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 | 1.6万 | 11.0万 | 11.8万 | - |
| 发帖 | 0 | 7 | 45 | - |
| 评论 | 0 | 15 | 48 | - |
| 涨粉 | 0 | +25 | +47 | - |
| 帖均曝光 | 2855 | 2855 | 2855 | 2855 |
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。
自从使用了 UU 远程；觉得以后没必要买高配 MBP 了； 买个 macbook air + 高配 mac studio； 远程指挥就可以了。
DSH 热度下降，再次证明了函数式编程注定不会普及； 本来函数式就已经曲高和寡了，DSH又包装了一个 cordis 概念； 这下更没人能看懂了，你也不能假装看懂，大家都有 AI，假装很容易露馅儿～。
呐，又来了，什么是墙钟时间； https://t.co/2BaNFjPdrn
来正面感受一下 Gemini 解释问题牛逼之处 (甩 GPT 6 Astra 好几条街)： 我在做 agent 工具批量调用优化；突然卡住了，为什么不能让模型返回工具执行的依赖关系呢？ 只有 gemini 的回答让我顿悟了，并且让我意识到自己忽略了底层 LLM 的基本常识，function calling。function calling 本质就是返回工具调用的 json 描述能力，所以每个 tool call 必须是完整的函数调用描述：包括函数名，调用参数。 Gemini 直击要害，依赖意味着未知，未知就不可能写出完整的函数调用 json 描述，所以我要的方案不可能成立。 同样的问题…
昨天试了使用 herdr 操作多个 agent (codex claude pi)，进行 Graph Engineering； 只能说听起来美好，实际很低效；也有可能是我的用法还不够娴熟； 还是老老实实在 codex app 里跑，或者 claude code 里调用 codex 插件两个一起跑。 原因：herdr 跑在终端，能力太受限制，各个不通 agent 之间通信效率及低，跑任务时间非常长。
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