🔥 推特起爆帖监控
通过实时监控和智能分析大V账号的列表（list: https://x.com/i/lists/1961235697677017443），帮您发现大V账号即将起爆的热帖推文。结合 SoPilot 的生成高质量评论智能体，帮助您快速生成专业和高质量的评论，在黄金时间抢占评论区位置。你也可以点击上面链接查看最新帖子。如需订阅通知，请点击下面的Discord按钮或RSS按钮订阅。
AI 如同电力，关键不在于谁能造出最亮的灯泡，而在于是否能建成覆盖全社会的“电网”。对普通人来说，包括程序员，真正的指数级机会不是在造模型端，而是在电网端：如何建立一套社会、技术与制度共同组成的网络，让智能像电力一样可靠、普及、隐形地运行。没有电网，AI 只能停留在少数人的炫目演示里；有了电网，它才能成为支撑下一阶段文明的底层基石。 AI as Electricity: Turning High Voltage into Everyday Use https://t.co/6Do2TLkL07
这个月参加了很多大会，见了不少人，跟去年不一样的是都开始谈“all in AI”。 现在一听到“all in AI”这个词我就脑瓜疼。 我对 AI 本身没什么疲惫感，主要现在很多企业喊得太轻巧太空洞了。 组织在用一种“只要喊了就算做了”的方式， 假装在变革。 但其实谁都知道，那些真正该动的地方一个都没动。 从组织角度讲，我看到的大多数所谓 all in，更像是一种花活，写一堆 MCP，挂个 AI 模块，接着开个发布会，发个 pr。 然后自我感动地告诉全公司，我们已经拥抱未来了。 那这个时候我就会很认真去问： - 那你们的数据打通了吗？ - 你们把原来的流程拆了吗？ - 你们给 AI 真的分配了决策权了吗？ 回应基本就是沉默或者支吾。 说说我的看法，我现在特别警惕也特别反感那种技术热词主导的战略决策，它们太容易让人放弃思考、放弃怀疑并且放弃责任了。 一个人， 只要说 all in AI，好像就赢了； 只要说未来都得靠 AI，好像就站在了浪潮前面； 但实际呢？根本没构建任何 AI 能跑得起来的组织环境，也没有准备好用 AI 重新定义自己手里的权力、工作方式和判断逻辑。 仅仅只是站在原地，举着一个闪亮亮的口号，把自己骗得很开心而已。 真正的 all in，永远是疼的。 需要从最熟悉的系统里抽出骨头，打断惯性的思维方式，然后忍受混乱和不确定； 需要愿意承认“我原来那个流程是错的”、“我原来那套认知已经落后了”； 是必须对团队说：“我们从今天起不再靠人盯数据，而是相信模型先跑一轮”； 而不是说“我们接入了某某 AI API，所以从今天起我们变成 AI 公司了”。 我更愿意看到那种不说 all in，但确实把 AI 真正干进系统里的人。 比如医生端的文献检索系统重构，让医学知识能被自然语言查询和落地辅助决策， 比如客服系统不再是死板脚本，而是有记忆、有学习能力的半自动应答流程， 比如原来要三轮审批的工单系统，现在可以直接通过 AI agent 做前置分拣与聚类分析。 这些可不是 showcase，是一个组织真正动了肌肉骨骼，而不是给自己贴了个 AI 贴纸。 所以当我再听到有人说“我们也准备 all in AI 了”的时候， 我会忍不住想回一句：你准备 all in 的到底是什么？ 是未来，还是自我安慰？ 是能力体系的更新，还是一种不能落后的集体焦虑？ 如果只是想借 AI 节省人力，那最后省下的不是成本，可能是整个系统的进化机会。 如果不想改人、不想改流程、不想改决策逻辑，那就别说 all in，真的没那么便宜的。 深夜的一点想法，写得有点重，但是真心的。 AI 是很酷，但别让它变成了又一个“喊完就算做了”的口号。 我们都值得一点更真实的变化。
如何判断一个赛道是否拥挤 你就看同行的定价就知道个差不多 一套试卷，如果答题的都是尖子生，那答案就都大差不差 如果答题的都是差生，答案就千奇百怪 凡是定价整齐划一的，比如国内 20-25w 的新能源汽车市场，那就是高手如云，刀光剑影 凡是定价稀碎的，一人一个样的，比如国内某平台的心理疗愈赛道，那就是菜鸡成群，一顿胡搞 如果你懂定价，你会觉得毫无竞争可言，整个赛道就你一个人
Frank Wang 玉伯
感觉张小龙很好拿捏了人性： 1、觉得编辑器不好用的，大概率是资深用户，往往已经在公众号获得粉丝、收益等正反馈。有了正反馈，编辑器难用点，也不会离开的。 2、大部分用户，在接触公众号编辑器之前，大概率只用过 Office Word。这种情况下，公众号的编辑器很简单，用户一看就能上手去用，已经很不错了。 3、至于 Markdown 这种源自程序员的用法，程序员自有办法去搞定，也就不是问题了。 从微信的大多用户视角看，一切都是合理的。张小龙也确实是洞悉用户人性 + 简单做产品的神。 同样的，飞书文档也非常有意思： 1、我一度非常不喜欢飞书文档。在字节内部，也有大量文档，只会 List 套 List，整篇文档，只有 bullets，排版像面条一样。 2、后来我意识到，飞书是服务先进团队的，先进团队里大都是先进个体。先进个体真的很喜欢各种列表，以及划词评论等功能。 3、然后我推荐飞书文档给一个非互联圈的朋友用，他用了半天，吐槽：飞书文档怎么连上传图片功能都没有。我告诉了他窍门，他知道后直说太难用了。 可从飞书文档的目标人群来看，飞书文档是真好用。 同样的，Notion 也是门槛超级高。我一度怀疑，只有程序员才会用 Notion。 还有最漂亮的 Craft，我自己非常喜欢。但其实，我知道很多人都不知道怎么切换 Craft 的阅读和编辑状态。 都是一个个只为目标用户服务的产品，没对没错。真正服务大众的产品，我只看到过 Apple Notes。 最后回到要讨论的点：微信是服务大众的产品，但公众号编辑器明显不是服务大众的产品，可张小龙觉得公众号编辑器应该服务大众，这是张小龙的“贪”和“痴”，特别糟糕。
现在评论预计可获得 800 次曝光
推特账号冷启动秘籍：蹭起爆帖流量的评论卡位术
通过精准识别潜力推文，结合及时且有价值的评论互动，您可以有效利用他人的流量红利，快速提升账号曝光度，并将流量转化为您的粉丝群或产品用户。 详细技术原理请关注公众号文章：《不会发帖也能快速涨粉？万字长文教你通过搜索起爆帖+评论撬动10万+级流量的秘密武器》
一、评论策略的增长优势
评论的流量优势
Twitter 评论系统会优先展示高质量的早期评论。当原创内容获得大量曝光时，优质评论将自然获得连带性流量，形成一个高效的曝光通道。
💡 一条优质早期评论通常能获得原帖约 10% 的曝光量，这意味着在 10 万曝光的爆文下，你的评论可能获得 1 万次曝光。
为什么评论更适合冷启动？
- 无需大量粉丝基础，依靠评论质量和时机获取流量
- 投入产出比高，不需要花费大量时间创作原创内容
- 可持续性强，通过持续评论建立稳定的曝光渠道
二、评论时机与内容评估
黄金时间窗口发布后 2 小时内
Twitter 算法在内容发布初期进行首轮分发测试，此时的评论互动不仅能获得最佳展示位置，还能助力内容获得更多算法推荐。
快速评估内容潜力
👥 作者影响力：重点关注 10 万+粉丝大V的观点内容，或 5k+ 中V的独特洞察
💡 内容特征：观点鲜明、干货密度高、反常识性强的结构化内容
三、SoPilot 起爆帖评论功能使用指南
功能概述
SoPilot 的起爆帖评论功能通过智能分析模式，帮助您快速发现和参与高潜力推文互动。系统通过多维度指标分析，为您推荐最具增长潜力的互动机会。
数据来源：我们通过监控推特的列表（list: https://x.com/i/lists/1961235697677017443）内成员（都是大V）的起爆帖，确保您能够接触到最优质的内容源。如需加入该列表，请与我联系@sven_ai。你也可以点击上面list链接查看最新的帖子。
使用流程
1. 查看和评估智能分析结果
- 在主面板查看系统智能分析的起爆帖结果（每小时更新）
- 关注发布时间（优先2小时内的内容）
- 重点关注互动增长趋势和预测评分
- 评估内容与您专业领域的相关性
2. 互动操作
- 使用 SoPilot 的评论提示词生成专业和精彩的评论
- 根据上下文调整评论内容和风格
- 选择最佳时机发布评论
使用建议
- 保持评论的专业性和建设性，避免简单附和或无意义互动
- 根据不同账号和内容类型，调整评论的深度和风格
- 合理使用 SoPilot 插件快速生成专业和高质量评论
- 定期分析成功案例，总结和优化您的评论策略
注意事项
- 避免过度频繁的评论，保持自然的互动节奏
- 确保评论内容符合平台规范，避免可能触发限制的行为
- 关注评论的时效性，把握黄金互动时间窗口
- 适度展示专业观点，避免过度营销或推广倾向
获取实时起爆帖通知
加入我们的 Discord 社区，获取最新的起爆帖推送通知。我们会在第一时间通知您高潜力推文的出现，帮助您抢占评论先机。
您也可以通过 使用 Feedly、Inoreader 等 RSS 阅读器订阅 https://sopilot.net/rss/hottweets 即可获取实时通知。