基于 xai-org/x-algorithm 公开代码中的默认权重，模拟预测行为对排序分数的贡献，并单独分析曝光到关注的转化漏斗。所有计算在浏览器本地完成。
填写模型对目标受众的行为概率（0–100%），不是实际互动数量。
连续值需要与训练/服务端量纲一致。这里按演示输入值计算，不代表真实线上校准。
公开权重 × 你输入的行为概率；负向信号单独扣分。
贡献值 = 预测概率 × 默认权重
| 行为 | 预测概率 | 权重 | 贡献 |
|---|
用真实后台数据或假设值测算转化，不把互动权重误当成曝光倍率。
想新增多少粉丝，需要多少曝光？
优先找出漏斗中最值得优化的环节。
基于当前输入的预测概率，保存为方案 A，再修改概率形成方案 B。
简化复现公开 RankingScorer 的加权行为头思路。
Pᵢ 是模型预测某用户对某条帖子采取行为 i 的概率；Wᵢ 是公开配置中的对应权重。连续型预测值（例如停留时长）按对应权重乘以预测值。该工具没有 Phoenix 模型本身，也没有生产环境特征、召回、过滤、重排与个性化上下文，因此不等同于 X 的真实线上评分。
| 行为 | 默认权重 |
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公开仓库描述的 For You 管线概览。
最终推荐还受用户兴趣、候选来源、重复作者衰减、非关注网络折扣、新作者探索、内容安全和可见性过滤影响。公开代码也明确指出，权重不是原始互动数量的换算系数。
权重读取自 X 官方公开组织 xai-org 的 x-algorithm 仓库：home-mixer/params/param.rs。算法概览：xai-org/x-algorithm README。权重为仓库 main 分支中的代码默认值，生产配置可能通过实验参数覆盖，部署时请以最新源码为准。