直接答案
系统会预测点赞、回复、转发、点击、停留、关注作者，以及静音、屏蔽、举报等行为，再按照配置组合针对当前用户的预测结果；公开互动数量并不是被简单相加成一个全局分数。
把算法信号变成可以重复执行的增长工作流
不要停在“看懂算法”
CompoundX 把公开规律转化为个人 Builder 每天可以执行的闭环：判断注意力该投向哪里，结合上下文写作，沉淀好想法，并保持稳定发布。
回复机会判断是入口，原创内容和排期发布让一次机会进入持续增长循环。
理解推荐系统的四层模型
X 会同时获取关注网络内与网络外的候选内容。
模型预测回复、停留、关注、静音和举报等针对当前用户的行为。
候选来源、作者多样性等调整项会改变内容的相对得分。
内容年龄、已经看过、屏蔽、静音、可见性和安全规则都可能直接移除候选。
这是便于理解的四层模型，不表示生产代码只有四个字面阶段。
真正改变分发的五类信号
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| 信号类别 | 公开来源能够支持什么 | 它改变什么 |
|---|---|---|
| 展示资格 | 内容年龄、已看过、屏蔽、静音、标签和可见性规则都可能移除候选。 | 有些帖子在排序发挥作用前就失去竞争机会。 |
| 受众上下文 | 召回和预测取决于用户网络、行为以及候选来源。 | 主题与受众匹配比全局互动公式更重要。 |
| 有效注意力 | 预测包括点击和停留时间等连续值。 | 让人点击后立刻失望，不等于获得有价值的注意力。 |
| 对话与关系 | 预测包括回复、转发和关注作者。 | 有价值的交流可能比泛泛互动更有长期意义。 |
| 负向结果 | 预测和过滤会考虑静音、屏蔽、举报与安全信号。 | 诱导、重复和错误受众匹配可能产生持续负面影响。 |
排序和过滤不是一回事。即使预测互动不错，帖子仍可能被资格或可见性规则移除。
从公开事实到 Builder 行动
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| X 公开事实 | Builder 行动 | CompoundX 辅助 |
|---|---|---|
| 排序因人而异 | 选择受众和主题真正重合的讨论。 | 使用能够获得的帖子与作者信息；缺失数据不作为负面证据。 |
| 帖子存在资格和时间约束 | 优先仍在发展中的讨论，而不是只看规模。 | 估计回复窗口仍然开放还是已经关闭。 |
| 多种正向与负向结果共同作用 | 增加证据、背景、有效分歧或精准问题。 | 通过机会判断后，再生成上下文回复草稿。 |
| 生产实验可能持续变化 | 复盘主页访问、关注和持续对话，不迷信固定公式。 | 提供可解释的优先级估计，而不是冒充 X 私有分数。 |
CompoundX 回复决策模型
关键因子拿不到时，产品应该明确显示不确定性，而不是把缺失数据变成负分。最终是否回复，仍由用户决定。
三条帖子应该得到三种不同判断
受众重合、回复区尚未拥挤，而且你能够增加独立观点。
大账号或高阅读量不能弥补受众不匹配或回复窗口关闭。
作者或阅读数据不可得时，排除该因子，不因为缺失而直接判定低价值。
确认机会值得参与后，再按原帖语言生成草稿并由用户修改发布。
代码不能证明什么
开源仓库不能给出永久有效的爆款公式。X 可以持续实验并更改配置；一个权重也不表示某个原始行为可以固定抵消多少个另一行为。因此，本文始终区分源码事实、CompoundX 建议和需要继续验证的假设。
For You 排序不等于 X 搜索
For You 时间线和 X Search 解决的是不同问题。X 对搜索的官方说明包含相关性、互动和内容健康度等信号，不能在没有证据时把一个系统的结论直接套到另一个系统。
常见问题
X 最奖励点赞、回复还是停留？
不存在适用于所有用户和帖子的唯一答案。系统会组合多种行为预测，配置和实验也可能变化。
开源代码能保证曝光吗？
不能。代码解释了重要流程，但生产实验、内容资格、受众匹配和真实用户行为仍会影响分发。