Um ajuste fundamental no mecanismo de distribuição do algoritmo X acaba de ser observado: ele está quebrando a "segregação linguística" na linha do tempo. X começa a traduzir automaticamente o conteúdo em língua estrangeira para o idioma que você definiu e o direciona diretamente para a linha do tempo. No passado, não só era preciso clicar manualmente em "traduzir", como o algoritmo de recomendação geralmente não enfiava esse tipo de conteúdo "incompreensível" em você. Não sei há quanto tempo esse recurso está online, mas é a primeira vez que percebo isso claramente. Isso significa que o conteúdo de qualidade não será mais limitado pelo idioma, e os autores só precisarão criar em sua língua nativa, sendo automaticamente traduzido para a língua nativa do leitor para distribuição. X Esta etapa reduz o limiar para comunicação entre idiomas, e isso pode ser alcançado principalmente por grandes modelos de linguagem (Grok).

Para a revisão anual deste ano, pedi ao agente de IA que fizesse um inventário aprofundado baseado em dados sobre mim. Esse processo é compartilhado porque permite que você realize facilmente mineração de dados de nível profissional sem qualquer experiência em programação. É ainda mais simples que o Vibe Coding, exigindo: dados completos + Agente de Programação. Para validar o limite superior desse processo, selecionei deliberadamente o maior e mais complexo perfil de saúde de dados pessoais de 10 anos para testes de estresse. 1️⃣ Escala de dados e limiar de processamento O que foi exportado do app Apple Health foi uma cópia de dados brutos relacionados à saúde de um Apple Watch de até 3,5 GB de tamanho. Este documento contém centenas de milhares de registros de frequência cardíaca, além de vários indicadores fisiológicos com granularidade muito fina. Antes da IA entrar, eu teria que passar pelo menos alguns dias pesquisando bibliotecas Python e analisando estruturas de dados XML complexas para lidar com dados nessa escala. Esse é frequentemente o maior obstáculo para muitas pessoas quando se deparam com a "quantificação". 2️⃣ Fluxos de trabalho habilitados por agentes Quando introduzimos Agentes de Codificação como OpenAI Codex ou Claude Code, todo o processo foi completamente transformado. Você não precisa mais focar em implementações específicas de código, apenas definir o "objetivo da análise". O agente executa automaticamente um ciclo recursivo: pesquisando autonomamente estruturas de dados → escrevendo scripts de processamento em Python → encontrando exceções → pesquisando e corrigindo o código novamente. Ela pode completar todo o processo, desde a limpeza até a análise, de forma independente, ajudando-me a concluir muitas das minhas ideias anteriores que foram suspensas devido aos altos custos técnicos. Se você não souber como começar, pode primeiro informar o fundo da tarefa e os arquivos correspondentes, para que ele possa explorar por conta própria, como: > Esta é uma exportação completa da Apple Health, por favor, veja quais tipos de dados de saúde estão incluídos. Qual é o intervalo de tempo? > me ajudou a encontrar 10 insights baseados nesses dados de saúde. > Com base em diferentes categorias de dados de saúde, por favor, me ajude a descobrir se há correlação entre diferentes categorias de dados. > Você confirma que sua pesquisa está correta? Por favor, verifique e me dê mais dados intermediários, eu confirmarei. Tudo isso pode ser facilmente alcançável, e você pode até conduzir pesquisas mais complexas e específicas. ⚠️ Nota: Como os dados brutos dos dados de saúde são relativamente grandes, eles não podem ser lançados diretamente em aplicativos como o ChatGPT, então você ainda precisa usar a versão de CLI do Agente de Codificação para pesquisa (IDEs como o Cursor também podem funcionar). Especificamente, você pode perguntar à IA: > Como instalar a CLI do Codex / Cli do Code do Claude. 3️⃣ Visão geral de exemplo Esta análise cobre o período completo de 18 de maio de 2015 a 25 de dezembro de 2025, totalizando 3875 dias. Durante esse período, usei 5 Apple Watch com 3503 dias de uso real, com uma taxa de desgaste superior a 90%. O registro de uso contínuo mais longo é de 399 dias e a interrupção mais longa é de 33 dias. 4️⃣ Principais Insights: Estudos de correlação sobre frequência cardíaca em repouso Com base no conjunto de dados válido e limpo, o agente descobriu alguns padrões interessantes que não haviam sido descobertos antes. As seguintes conclusões são calculadas pelo Codex (Nota: Atualmente apenas correlacionadas, não causais): 🔊 Pressão imediata do ruído ambiente (tamanho da amostra: 1802 dias): O maior ruído ambiente → aumentava a probabilidade de frequência cardíaca em repouso alta no dia em cerca de 5,2 vezes. 🪑 Efeito retardado do sedentário (tamanho da amostra: 2546 dias): Menos tempo em pé → a probabilidade de ter uma frequência cardíaca em repouso alta no dia seguinte aumenta cerca de 1,75 vezes. 🪜 Benefícios a longo prazo da escalada (tamanho da amostra: 1909 dias): Subir escadas em menor altura → a probabilidade de ter uma frequência cardíaca em repouso alta no dia seguinte aumenta cerca de 1,91 vezes. Então, pelo menos para mim, um ambiente mais tranquilo, levantar mais vezes no trabalho e subir escadas mais vezes podem trazer benefícios para a saúde a longo prazo. 5️⃣ Sugestões de prática e ação A análise atual foca apenas na dimensão da frequência cardíaca em repouso, e os detalhes do algoritmo e da análise cruzada de mais dimensões serão compilados em um artigo longo e detalhado caso haja oportunidade no futuro. Se você planeja usar IA para esse tipo de análise também, saiba que é importante estabelecer um mecanismo de validação. O agente pode ter "alucinações" ao lidar com lógica complexa, e recomenda-se pedir que ele produza estatísticas intermediárias ou realize verificações manuais de amostragem em amostras pequenas para garantir a precisão da conclusão final. Ou verifique com vários agentes. 6️⃣ Resumo Isto é apenas um exame digital do meu próprio corpo, e a conclusão pode não ser rigorosa, sendo apenas para referência. Compartilhar esse processo tem a intenção de mostrar como o Coding Agent faz a ponte entre tecnologias: minerar ativos de dados não exige mais escrever código, apenas fazer perguntas. Agora que o limite técnico passou, é melhor você extrair os dados empoeirados e ver quais detalhes inesperados a IA pode te ajudar a descobrir.

Acabei de alcançar um marco, e as impressões mensais deste mês finalmente ultrapassaram 10 milhões. Qual é o conceito desse número? É mais que o dobro das minhas impressões nos últimos 12 meses juntos. (Claro, isso significa que meus dados têm sido muito pobres.) ） Se alguém ainda duvidar da autenticidade desse número, mude por outro dado de favoritos. Ela foi marcada quase 10.000 vezes neste mês, o que é quase equivalente aos últimos 24 meses juntos. Recentemente, vários de nós realmente adquirimos uma nova compreensão do algoritmo de recomendação de X, alguns dos quais são metafísicos e outros também contêm fatores aleatórios. Mas basicamente o que pode ser confirmado é: > IA + Codificação de Vibe + Experiência Pessoal Autêntica + Estrutura de Artigo Adequada para Leitura em Redes Sociais são os fatores que esse novo algoritmo vai priorizar. Claro, o trânsito é apenas um dos aspectos. Além disso, o tema IA e Vibe Coding é particularmente maleável, e quase qualquer aspecto do produto pode ser explorado. Nos últimos dois meses, também lancei muitos produtos/sites, e o total de DAUs ultrapassou 1000, mas ainda são muito poucos. Ainda não encontrei um modelo de lucro, então talvez eu precise tentar mais alguns para ter uma chance. Mas acho que esses produtos anteriores geraram valor real para os usuários, caso contrário eles não teriam aberto uma página web todos os dias. Talvez essa seja a beleza da Vibe Coding: você não está mais escrevendo código só por escrever, mas sim por capturar essa ideia passageira e transformá-la em um produto ao alcance de todos. Quanto a como monetizar, é melhor deixar essa pergunta para a próxima versão.