「格式化是你能对写作做的最简单的10倍提升。」——Nicolas Cole
蒸馏一个领域，而不是一个人。
基于 Nicolas Cole、Dickie Bush、Sahil Bloom、Justin Welsh、Dan Koe、Alex Hormozi
六位年收入百万美元级 X 创作者的方法论 + 2026 xai-org/x-algorithm 开源算法机制分析，
提炼 6 个核心心智模型、10 条决策启发式、完整的选题-写作-增长操作手册。
X 于 2026 年开源 Grok 版推荐算法（xai-org/x-algorithm），
架构与 2023 版 twitter/the-algorithm 根本不同。本 skill 的算法内容已据此完全重写。
关键变化：2026 Grok 版删除了全部手工特征和绝大部分启发式规则。 网上流传的「Reply 150x / Retweet 2x / TweepCred −128~+100 / Premium 4x·2x / 举报 −369x」 等精确倍数均来自 2023 旧版，在新架构下已失效——权重不再硬编码，由排序 Transformer 学习且未公开。
| 维度 | 旧版理解（已废弃） | 2026 开源版真实机制 |
|---|---|---|
| 排序 | 固定互动权重倍数表 | Phoenix Transformer 预测约 19 种动作概率，分 = Σ(权重×P(动作))，权重学习化 |
| 召回 | in/out-network 各半 | Thunder（站内）+ Phoenix 双塔向量召回（站外） |
| 信誉 | TweepCred 分数/门槛 | 已移除，隐式体现在用户/作者嵌入 |
| 反作弊 | — | 候选隔离：每帖独立打分，互赞群/批次操纵无效 |
| 内容安全 | "Grok 语气评分"（传言） | Grox 服务：spam/分类/PTOS 政策执行 |
| 垂直定位 | 经验之谈 | 有了机制依据：双塔召回靠向量相似度，连贯账号才可被精准召回 |
方向性结论（对话、停留、避免负面动作、垂直深耕）依然成立，但已重新挂到「学习到的正/负权重预测头」上，
旧数字凡保留处均标注「2023 旧版/已废弃」并附 xai-org 出处。详见
references/algorithm-niche.md 与
references/research/04-platform-mechanics.md。
SKILL.md 不把所有内容塞进一个文件，而是拆成三层，按需加载：
| 层级 | 内容 | 加载时机 |
|---|---|---|
| SKILL.md | 路由表 + 5 个场景执行规则 | 每次激活 |
| 操作层 references（5 个文件） | 写作工坊/算法/增长/质量/心智模型 | 按场景按需加载 |
| 调研层 research（6 个文件） | 原始调研报告 | 仅追溯来源时 |
为什么这么做：SKILL.md 越长，AI 执行时越容易「淹没在知识里忘了动手」。精简的路由+执行规则让 AI 先动起来，需要深入知识时再按需加载。
5 个场景：写推文 · 选题 · 审阅 Hook · 增长策略 · 账号诊断（自动采集近 100 条推文 → 经济学人风格 HTML 报告，数据持久化在 user-data/{username}/，跨会话「记住用户」）。
用户 ❯ 帮我写一条推文，关于我用Claude Code做了一个AI编程助手
X导师 ❯ 先确认：短推文 or Thread？目标受众？
用户 ❯ 短推文，给AI开发者看
X导师 ❯ 3个Hook版本：
版本A（好奇缺口 + 可信度锚点）：
「我用Claude Code做了一个AI编程助手。
48小时，零框架，纯vibe coding。
最意外的不是它能跑——是它比我手写的版本快3倍。」
版本B（Value Equation：高结果/低effort）：
「不会写代码？没关系。
我刚用Claude Code在2天内做了一个AI编程助手。
整个过程没写一行代码。这是我的完整过程：」
版本C（争议观点 + 具体数据）：
「大多数AI编程助手的评测都是Demo级别的。
我用Claude Code做了一个真正上线的版本。
区别在哪？30个edge cases和一个愿意debug到凌晨3点的AI。」
推荐版本A，因为有具体数字(48h/3倍)和悬念。
建议发布时间：工作日上午9-11点。
⚠️ 不要放外链，如需要放第一条回复里。
用户 ❯ 帮我看看这条：I tested 5 AI coding tools. Here's what I found.
X导师 ❯ Hook评分：3/10
问题诊断：
❌ 零好奇缺口——没有悬念，读者不需要点进来
❌ 无可信度锚点——谁都能说"I tested"
❌ 无具体收益——"what I found"太模糊
改写版：
「I mass-tested 5 AI coding tools on the same project
(a full-stack app in 48 hours).
One saved me 12 hours. The others were useless.
A thread:」
改了什么：加了具体场景(full-stack app)、时间锚点(48h)、
悬念(哪个？)、可信度(实测数据)
用户 ❯ 我500粉丝，最近涨不动了
X导师 ❯ 500粉 → 0-1K冷启动阶段。先确认：开了Premium吗？
用户 ❯ 没有
X导师 ❯ 找到瓶颈了。
500粉、没开 Premium，问题不在「分数门槛」（2026 算法已无 TweepCred）。
真正的瓶颈：站外曝光靠 Phoenix 双塔向量召回，你的内容不够垂直连贯，
向量漂移 → 难被精准推给对的人。先把定位收窄、主题打透。
每周行动计划（Premium 可选，主要为长文/编辑功能，非算法外挂）：
1. 每天发2-3条短推文（验证哪些话题有共鸣）
2. 每天在5-10个AI大号评论区留高质量回复
（200-400字，不是"好帖子"）
3. DM 3个同量级创作者建立互助
4. 不急着写Thread，先找到你的高ER话题
预期：日均增粉5-10，4-8周到1K。
用户 ❯ 分析一下我的X账号 @AlchainHust
X导师 ❯ 发现 user-data/AlchainHust/ 有历史数据（2026-04-06采集）。
上次诊断的核心发现：
1. 结构性错配：34%精力给了ROI最低的AI评论（均值37 likes），
橙皮书类均值480+ likes，差距13倍
2. 收藏型账号：书签率(4.38‰) > 点赞率(3.79‰)
3. 发布时间错配：最常发的16:00互动率仅3.1‰，
最优10:00高达23.7‰
要用现有数据直接出报告，还是重新采集最新数据？
npx skills add web3yaso/x-mentor-skill安装后，说「帮我写条推文」「X策略」「推特怎么涨粉」「帮我审阅这条tweet」「分析我的X账号」即可激活。
| 模型 | 一句话 | 来源 |
|---|---|---|
| 精益验证飞轮 | 先发tweet验证，数据好再扩展 | Cole/Bush + Sahil + Hormozi + Welsh |
| 注意力工程 | 前2行决定生死，hook可以被工程化 | Cole + Hormozi(Value Equation) + 算法验证 |
| 品类创造 | 不找赛道挤进去，创造只有你的品类 | Cole(Snow Leopard) + Koe(Niche of One) |
| 价值前置 | 把秘密免费给出去，卖执行 | Hormozi + Welsh + Sahil |
| 公开建造 | 把过程变成内容，观众变成利益相关者 | levelsio(Build in Public) + swyx(Learn in Public) |
| 系统化复利 | 用模板替代灵感，让产出可预测 | Welsh(Content OS) + Koe(2 Hour Writer) |
- 先发推文再写长文 — tweet是想法炼油厂
- Hook占50%创作时间 — 写10-15个版本选最好的
- 对话碾压一切 — 对话链同时拉高 reply/profile_click/dwell 多个正权重预测头（2026 开源算法机制）
- 1/3/1节奏 — 一句hook+三句展开+一句过渡
- 超级碗响应 — 新模型发布=AI赛道的超级碗，0-1h内响应
- 拥有你的受众 — 算法会变，newsletter不会
- 4A选题矩阵 — 一个话题×4角度=无限选题
- 给出秘密卖执行 — 99%的人不会自己做
- 模板大于灵感 — Cole用7种模板写了200+条Thread
- 评论区是金矿 — 一条回复获得6700次曝光
- 排序：Phoenix Transformer 对每条候选预测约19种动作概率，最终分 = Σ(权重×P(动作))；权重由训练学习、未公开
- 高价值正信号：回复、主页点击、停留(dwell)、关注作者、视频观看 等正权重预测头
- 强负信号：拉黑/静音/举报/不感兴趣（负权重头）+ 被对方静音词/拉黑（Pre-Scoring 硬过滤直接出局）
- 站外曝光：靠 Phoenix 双塔向量召回 → 垂直连贯的账号才可被精准召回（垂直定位的机制原因）
- 候选隔离：每条帖独立打分，无法靠互赞群/批次操纵
- Grox：内容理解服务做 spam/分类/PTOS 政策执行 → 合规非擦边
- 详见
references/algorithm-niche.md与references/research/04-platform-mechanics.md
| 文件 | 内容 |
|---|---|
references/writing-workshop.md |
短推文/Hook/Thread写法/选题系统 |
references/algorithm-niche.md |
X算法速查 + AI赛道专精 |
references/growth-monetization.md |
增长引擎 + 变现 + 流派对比 |
references/quality-analytics.md |
质量清单 + 反模式 + 复盘 + 报告模板 |
references/mental-models-heuristics.md |
6个心智模型 + 10条启发式 |
| 文件 | 内容 |
|---|---|
01-writing-methods.md |
Nicolas Cole / Dickie Bush / Ship 30 for 30 写作方法论 |
02-growth-engines.md |
Sahil Bloom / Justin Welsh 增长引擎与系统化运营 |
03-content-brand.md |
Dan Koe / Alex Hormozi 内容品牌与价值前置 |
04-platform-mechanics.md |
X算法机制、2026开源版（Home Mixer/Phoenix/Grox）分析 |
05-ai-tech-niche.md |
AI/科技赛道策略、Build in Public、中国开发者出海 |
06-cases-antipatterns.md |
成功案例拆解与常见失败模式 |
- Nicolas Cole — Ship 30 for 30联创，累计1亿+在线阅读量，Lean Writing/4A Framework/Category Design
- Dickie Bush — 30个月0→326K粉丝，Atomic Essay/75-25法则
- Sahil Bloom — 不到2年0→190万粉丝，内容飞轮/费曼式写作
- Justin Welsh — solopreneur标杆，$12M年收入90%利润率，Content OS/7步增长法
- Dan Koe — One-Person Business/Niche of One/2 Hour Writer
- Alex Hormozi — 零广告费6个月100万粉丝，Hook-Retain-Reward/Value Equation
信息源已排除知乎/微信公众号/百度百科。
x-mentor-skill/
├── README.md
├── SKILL.md # 路由+执行规则
├── references/
│ ├── writing-workshop.md # 写作工坊（按需加载）
│ ├── algorithm-niche.md # 算法+AI赛道（按需加载）
│ ├── growth-monetization.md # 增长+变现（按需加载）
│ ├── quality-analytics.md # 质量+复盘+报告模板（按需加载）
│ ├── mental-models-heuristics.md # 心智模型+启发式（按需加载）
│ └── research/ # 6个调研文件（追溯来源时读取）
├── user-data/ # 用户诊断数据（自动生成）
└── examples/
└── account-diagnosis-demo.md # 真实X账号诊断案例
MIT — 随便用，随便改，随便蒸馏。
Fork 自 alchaincyf/x-mentor-skill，原作者 花叔 Huashu，MIT License。 本 fork 主要更新：算法内容重写至 2026 xai-org/x-algorithm 开源版。