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Cachee
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🧑💻全栈路线进阶中
AI出海，AI工具探索ing
💡保持free mind持续产出
Cachee
13天前
花了三个小时写好了一个可用的插件准备上架Google插件商城 就为了获取一个外链 开发者账号要5刀 但是感觉很值 就等那边审核了
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Cachee
17天前
最近玩OpenClaw的时候发现一个小细节
我的鼠标和键盘连接的是macmini
旁边有登陆了同一个apple账号的MacBook
然后突然发现
鼠标可以跨设备移动到笔记本上😇😇
？？？
有种破次元壁的感觉
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Cachee
17天前
taaft的服务挺不错的👍🏻
提交了外链还会有人去测试你的功能 有bug会写邮件通知
因为我比较赶 所以选的是定时发布 想赶在发布前再打通流程优化细节
但是taaft那边就直接给我退款了 说等我修好了再重新提交
这样也确实可以保证他作为导航站的外链质量
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Cachee
22天前
后面试试让OpenClaw参考这个算法帮我自动运营
不孤独的二向箔: 同一天在 X 发了 2 条帖，都拿到了 10 万+ 曝光。 第二条赞藏量是第一条的近 3 倍，转发量近 6 倍。 但曝光数，反而是第一条更多。 互动碾压，流量却输了？这不科学啊。 于是我去翻了 X 开源的推荐算法仓库（twitter/the-algorithm），让小龙虾去深度阅读和核查，终于搞明白了。 以下是我从源码里扒出来的发现，解释了为什么会出现这种「反直觉」的现象👇 1/ 你的推文能不能火，取决于能否被推给「非粉丝」 X 的 For You 有多个推荐通道，但最关键的是 Out-of-Network 推荐——把你的内容推给不关注你的人。 粉丝看到你的帖只是基本盘，真正的曝光增量全靠这个通道。 怎么打进去？核心就一句话：让算法觉得你的内容，和「大量不认识你的人」的兴趣相关。 下面几条会告诉你具体怎么做。 2/ Quote 大 V = 撬动百万级推荐池 我那条曝光更高的帖子，引用了 @karpathy 的推文。 算法里有两个关键模块：一个叫 SemanticCore，负责识别你 @ 和引用的人物实体；一个叫 SimClusters，负责把你的内容匹配给兴趣相关的用户。 引用 karpathy → SemanticCore 识别出"Andrej Karpathy"实体 → SimClusters 把我的帖子匹配给全球数百万关注他的 AI/ML 用户。 另一条虽然互动更好，但话题受众主要在中文 AI 视频圈，池子小很多。 这就是为什么互动赢了，曝光却输了——受众池大小 > 互动数量。 建议：发帖时想想，这个话题关联到哪些大 V？能不能 Quote 他们的推文？引用一个百万粉丝的大 V，等于把你的内容扔进了他粉丝的推荐池。 3/ 算法会捞起「不过时」的内容，二次推荐 我的 karpathy 那条帖子，前两天不温不火，之后突然起量了。 源码里有个机制叫 Evergreen Deep Retrieval——算法会识别「不过时」的内容，在初始分发结束后，把它推给一批全新的用户。还有个 CrossBorder 变体，专门做跨语言推荐。 karpathy + RSS + 信息管理 = 经典常青话题，什么时候看都有价值。算法判定它不过时，就会持续捞起来推。 而 Seedance 2.0 是时效热点，热度过了就过了，算法不会再捞。 建议：把时效内容包装成常青框架。「Seedance 2.0 提示词合集」→ 改成「如何用 AI 生成电影级视频」，话题寿命也许能从几天拉到几个月。 --- 以下是从源码里扒出来的其他实用发现 --- ⚠️ 同一天发多条帖子，小心自己打自己 源码里有个同作者衰减机制（AuthorDiversityDecay）： 当你的多条推文同时出现在一个用户的推荐列表里： • 第 1 条：正常推荐 • 第 2 条：推荐权重 ×0.5（砍半） • 第 3 条：触底 ×0.25 而且 In-Network 和 Out-of-Network 都一样是 0.5 / 0.25，无差别衰减。 我那两条帖只间隔了 4 小时，可能互相会抢流量。 建议：每天 2-3 条为上限，间隔 8 小时以上。如果一定要密集发，话题尽量差异化——让算法把它们推给不同人群，减少内耗。 🔄 转发 vs 引用，对原帖效果完全不同 这个很多人搞混了： 转发（Retweet）：曝光直接叠加到原帖。而且转发是算法里 UTEG（社交证明）的三大信号之一——你的粉丝转发你 → 算法把原帖推给他粉丝 → 原帖曝光涨。 引用（Quote）：是一条独立的新推文，曝光算引用者的，不会直接加到你的原帖上。而且 Quote 不在 UTEG 社交证明的信号列表里。 所以： • 想给自己涨曝光 → 鼓励粉丝转发 • 想蹭大 V 涨粉 → 自己去 Quote 大 V --- 总结：从源码里扒出来的流量密码 --- ① Quote 大 V 的推文，撬动他们的百万粉丝推荐池 ② 内容要让人想「收藏」，Bookmark 被广泛认为是最强正面信号之一 ③ 常青话题包装时效内容，激活后续的二次推荐 ④ 中英双语夹带关键词，触发 CrossBorder 跨语言推荐 ⑤ 每天 2-3 条，间隔 8h+，避免同作者衰减（源码默认 ×0.5） ⑥ @ 知名人物，触发 SemanticCore 实体识别，扩大受众匹配 ⑦ 鼓励转发而非引用，转发是 UTEG 社交证明信号，Quote 不是 以上不是玄学，都是从 twitter/the-algorithm 源码里捞出来的 😂 觉得有用的话收藏备查，下次发帖前翻一翻。 X算法源码仓库：https://github.com/twitter/the-algorithm
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Cachee
1月前
出了第一单后慢慢的就会出更多单 惊喜的阈值被提高 就会想要更大的惊喜 才有动力去尝试更多方向
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Cachee
2月前
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BigYe程普: 这几个工具可以帮你快速生成好看简约的Logo👇 → icon .kitchen → realfavicongenerator .net → logo .surf → ray .so/icon?q=
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Cachee
2月前
我的第一单 也是新年第一单🥳
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Cachee
4月前
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张小吉: n8n 自动化发现 reddit 子论坛线索的流程，充分调动 agent 的能力，让 agent 自己去找有哪些合适的子论坛，接下来泡咖啡等结果，llms 真的是伟大的发明[社会社会]
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Cachee
5月前
有人知道这种是什么起号方式吗
这个ig账号整个主页就一直重复发一个视频
但是每个播放量都还不错
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Cachee
5月前
改善了一下之前做的监控脚本
llm分析部分移到n8n来跑工作流，爬虫部分还是放本机跑定时任务存数据库里。n8n跑完就能保存到Google sheet然后发送飞书通知。
还是有挺多要优化的，比如数据噪声过滤这一块，后面准备接入reddit和主流社媒做全面监控分析。具体方向还得再想想
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