X 上的垃圾帳號太多了，我做了一個 AI 第二意見工具
我對於 X 上的動態有種矛盾的厭惡，偶爾會看見眼睛一亮的觀點或文章，但大多時候都是垃圾資訊。
前陣子因為關注加密貨幣，追蹤了幾個帳號之後，後來我的動態牆充斥著各種品質低劣的動態、為了博取眼球的低劣操作，牛市的時候起鬨亂喊單 20 萬元一顆，熊市的時候又覺得比特幣被美國控制要毀滅了。或是到處都是各種黑洞風格配圖的 How to fix your entire life in 1 day DAN KOE style 變體 AI 作文。
我認為多數 X 帳號都是帶著目的經營的，有的是為了曝光產品、取得流量、有的是為了博取注意力、有的是為了賣你課程、推你交易所註冊反佣、要你加入群組、有的單純就是把 X 當流星街把所有垃圾都往上倒。而且很多都是機器人自動發文的。只有少數的帳號是單純想透過 X 分享自己的心得。
但很多時候，你只看一眼，往往很難判斷這個帳號是不是該 block，然後會糾結要不要多看一下這帳號的歷史貼文，但想想好麻煩就放他過去。
所以我決定開發一個工具負責提供第二意見。畢竟 AI 沒有情緒，只會根據提示詞的標準進行分析，我希望能夠讓 AI 模型替 X 帳號給個信任分數。如果分數過低，我就將其 block。
第一版
一開始我設計成，自動在我瀏覽 X 的時候，抓取「曾出現在我動態牆上的帳號」送到後端，後端會抓取這些帳號的歷史動態、分析，產生報告、給出評分。我有空的時候再來 review 這些報告，因為產生一份深度分析的報告需要 3 分鐘。
這是一份健康的深度報告：
這是一份 AI 評分 42 分，較不健康的深度報告：
實作後，我發現幾個問題：
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帳號實在是太多了，X 的 For You 演算法會嘗試推送很多沒見過的帳號給你。每次打開 X timeline 會新增超過 20 個新帳號。一天開幾次 X，很自然就出現破百個初次見面的帳號。
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注意力是有限的
剛開始做出這功能我很興奮，我終於可以把這些垃圾帳號 block 掉了。我一一檢視每則報告，觀察這些不同垃圾帳號的手法是什麼。2天後我就麻痺了，我發現我不會想要每天 code review 一樣看看 X 到底推送哪些垃圾給我。大多數的時候，這些帳號大概有3成是低信任度的垃圾、6成是值得懷疑的，只有1成的帳號是高評分帳號。而且這些帳號很可能只會出現一次，之後就再也看不到了。
比較有趣的反而是，偶爾會挖到「高品質的帳號」。通常被判定成高品質的帳號都蠻值得追蹤的，因為會有比較多個人獨特觀點分享，而不是內 容農場聚合器。
第二版
有了第一版經驗後，我提煉出兩個重點：
速度比品質更重要。
我希望當日常在滑 X 時，如果覺得一個帳號的動態怪怪的，我希望 10 秒內就能看到初步分析：這帳號平時的表現是否可信。這樣我就可以迅速的決定要不要 block，如果還是覺得有所懷疑，再進行深度分析。
當下比歷史更重要
你不需要所有出現在你動態的帳號報告，這不是在做 Duel Diligence 調查，你只想關注「當下」出現在動態牆上的帳號有沒有問題。
垃圾是永遠清理不乾淨的，你需要的不是打死所有蒼蠅，而是看到蒼蠅出現你面前趕走它。
所以我後來做了一個基於 chrome 外掛的分析工具：
如果你在上網時看到某個可疑的帳號，chrome 外掛會幫忙抓取該帳號的 50 則歷史貼文，並送到後端由 Claude Haiku 模型進行分析，10~15 秒內就可以看到初步的結果。如果需要更進一步的研究，再點擊深度分析看報告。
我認為這個版本已經很貼近我的想像了，看到帳號 → 分析 → 決定要不要 block。
如果覺得需要更進一步的資訊的話，可以點擊深度分析產生更詳細的報告，但這需要等 3~5 分鐘的時間。
歡迎您試用看看並給我回饋，目前只是開發版本，完全免費，我存入了一些 LLM 模型的分析 quota，如果有很多人認為這有幫助，我會再投注心力申請上架到 Chrome Web Store。外掛做的事情是抓取你在 x.com 上看到的貼文並傳給 server 進行分析，只要 email 就可以註冊，我用我的人格擔保沒有惡意。
思考
這次實作完後，有幾個啟發與思考。
Rate Limit 是從 X 取得資訊的天花板
在不付費購買 X API 的情況下，實際實驗的結果是，X 預設每 15 分鐘提供 50 次 request，而每次 query 大約最多能提供 20 則 posts。換言之，X 認為正常人類的請求上限是 15分鐘 1000 則訊息。
一般情況下，我們只是等待「X For You」，期待演算法推送一些消息給你，但大多數的時候，這些消息是垃圾，例如情緒性的發言、或是只是二手、三手資訊。以娛樂消遣的角度來看，人類花時間滑 X 無可厚非。但是以取得資訊的角度來看是非常沒有效率的作法。
在接下來，每個都可以養一隻龍蝦(OpenClaw)的現況來看，未來很可能大多數人都會養一隻自己的 agent，讓這個 agent 自動爬取
- 近期新聞
- 其他人在關注什麼
- 尋找在意的資訊 or 第一手消息
好處明顯，代理人可以24小時工作，並且不斷根據自己的價值觀調整判斷，跳過廣告、跳過資訊聚合器，直接找第一手資訊來源。主動判斷勝過被動接收。
當前來說，最大的考量應該還是成本：
- X Posts 的成本是每則 0.005 美金
- 模型分析的 Token 費用，以分析 50 則 Post 為例
- 使用 Haiku 模型大約要 0.01 USD
- 使用 Opus 模型大約要 0.25 USD
主要還是來自 X API 的成本，模型的 Token 費用應該會持續下降。而現在大家習慣透過社群網站分享，但同時資訊也被社群網站 Rate Limit 了，就只能看看 Agent 的出現會不會逐漸打破這種模式，理想上，應該要有個去中心化、不受 Rate Limit 限制的社群網站才對。
我認為未來資訊聚合器帳號的重要性會逐漸下降、甚至會開始減少自行使用社群網站。如果資訊的取得 delegate 給 agent，那人類剩餘的注意力，大概只能留給娛樂吧，畢竟沒辦法讓 AI 幫忙打遊戲和看電影啊。