Không biết từ lúc nào mà đã gần 3 giờ sáng ở đây, Vibe Coding thật sự quá hấp dẫn! Mới chỉ 1 giờ sau khi phát hành, số tín dụng X API mà tôi nạp hôm nay đã hết sạch! Vừa rồi tôi vừa thử nghiệm tài khoản, vừa tối ưu hóa hai điểm nhỏ: 1/ Số lượng tweet được lấy từ 20, đã mở rộng lên 30; 2/ Khi thống kê dữ liệu tweet, đã loại bỏ 2 tweet có lượng hiển thị cao nhất và thấp nhất, cũng như những tweet có lượng hiển thị bất thường cao (có thể là do tăng lượng) và bất thường thấp (có thể do thời gian đăng). Tôi chuẩn bị đi ngủ đây! Trước khi ngủ, tôi lại nạp thêm 100 đô la vào X. Mong chờ thấy nhiều phản hồi hơn từ mọi người!

💡Giá hợp lý cho tweet của KOL là bao nhiêu? Trước đây, dù là KOL, Agency hay thương hiệu, thực sự không có một tiêu chuẩn thống nhất và hợp lý nào, hầu hết thời gian đều là "đoán mò" + so sánh ngang giá cả. Ngoài số lượng người theo dõi, đội ngũ của chúng tôi dựa trên logic định giá từ những lần hợp tác với KOL trước đây, xuất phát từ công thức tính CPM, kết hợp với số lượng người theo dõi, chất lượng người theo dõi, độ ổn định của lưu lượng truy cập và các chỉ số khác, Vibe Code đã phát triển một công cụ định giá tweet AI. Công thức tính toán, tiêu chuẩn đánh giá, mã nguồn đều đã được mở nguồn, chào mừng các bạn quan tâm cung cấp phản hồi! Hiện tại trang hoàn toàn miễn phí, hãy đến thử ngay nhé!

Ngoài việc thực hành, trang web chính thức của dự án là một tài liệu học tập AI rất tốt, đặc biệt là đối với những người không có nền tảng kỹ thuật muốn hòa nhập vào bối cảnh ngành AI. Bởi vì trang web chính thức của dự án đều được tóm tắt và tinh gọn: vừa có thể tóm tắt một cách chính xác những gì họ đang làm, giúp người dùng bình thường hiểu được; đồng thời cũng có một số khái niệm chuyên môn, giúp người trong ngành hiểu rõ hơn về vấn đề. Vì vậy, khi gặp một dự án mới thú vị, trước tiên không cần phải vội vàng sử dụng AI để tra cứu tóm tắt dự án, mà hãy vào trang web của họ xem trước, ghi lại thông tin dự án (như lĩnh vực, bối cảnh đội ngũ, tình hình tài trợ, v.v.) vào bảng của mình. Cùng lúc đó, vừa xem vừa hỏi AI về một số khái niệm không hiểu. Khi tích lũy nhiều, một số khái niệm rời rạc sẽ ghép lại thành một khung hoàn chỉnh hơn.