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 | 844 | 1.3万 | 3.9万 | - |
| 发帖 | 1 | 3 | 11 | - |
| 评论 | 1 | 2 | 10 | - |
| 涨粉 | +14 | +25 | +12 | - |
| 帖均曝光 | 3629 | 3629 | 3629 | 3629 |
| 最高单帖 | 1.5万 | 1.5万 | 1.5万 | 1.5万 |
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。
最近发现一个专门去除网页「AI 味」的开源 Skill:unslop。 如果你有制作网页的需求,但又不太懂设计,这个 Skill 值得试试。 它不是简单地让 AI 重新设计网页,而是把设计优化变成一套有明确步骤的工作流。 —— 整个过程分为 3 步: ① 先找问题 检查网页中的渐变色、字体、间距、图标、文案和布局等,找出常见的 AI 设计问题,并给出修改建议。 ② 确定设计方向 结合产品定位和目标用户,提出优化方案。如果已有品牌色、Logo 或视觉规则,也可以要求保留。 ③ 逐步修改网页 确认方向后,再依次优化颜色、字体、布局和视觉细节,而不是直接推倒重做。 如果原来的设计已经不…
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这个开源工具:course2md,可以说是学习神器了。 它可以把 YouTube、Bilibili 或本地视频,转换成带截图的 Markdown / HTML 学习笔记。 比如一段两小时的 AI 工具教程,可以直接实现: 从视频中提取画面 → 获取字幕 / 语音转写 → 生成图文笔记。 我用了一段时间,觉得这 3 个功能比较实用。 —— 01|自动生成带截图的学习笔记 这是 course2md 最核心的功能。 它会分析视频中的画面变化,自动截取相应的画面,并把字幕或语音转写内容整理到截图下方。 比如一段讲解 AI 工具的教程: 讲到安装步骤时,保留对应的操作画面。 讲到功能介…
一个很实用的开源Skill:answer-me-with-html。 它可以把 AI 对复杂问题的文字回答,转换成一页清晰、直观的 HTML 可视化图解。 比如复杂知识、产品对比、操作流程,都可以尝试用图解代替大段文字。 最终生成的 HTML 页面可以直接在浏览器中查看。 我觉得最值得尝试的是下面 3 个场景: —— 01|把复杂知识变成一页图解 例如: Agent、Skill、MCP 有什么区别?它们之间如何协作? 让 AI 将三个概念整理成一张关系图,直接展示各自的作用和相互关系。 相比阅读几千字的解释,一张图更容易理清思路。 —— 02|把产品对比变成可视化页面 …
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