01 · 主图 · 阅读生命周期
圆点是单篇文章，黑线是 20 篇滚动中位数。纵轴对数刻度，所以 1千、1万、10万 之间的跃迁会被放大。质变节点（金圈）= log10(阅读) 的局部 modified z-score ≥ 1.2 且后窗 median 抬升 ≥ 0.03（约 1.07×）的文章，也就是"显著突破+台阶整体抬升"。悬停看标题，点击打开原文；Cmd+滚轮缩放、拖拽平移。
普通文章
质变节点（出圈点 · 阅读量上一个台阶）
10万+
02 · 时间维度
柱是每月发文数（产能），折线是当月阅读中位数（质量）。悬停查看月份明细 + 当月最高那篇标题。
每月按 <1k / 1k-1w / 1w-10w / 10w+ 分桶堆叠。看「10w+ 占比」从什么时候开始稳定咬住一片。
互动率走势 · 赞阅比 / 转阅比 / 留言率
CHART 4
阅读上去了，互动有没有跟上？三条比率按月聚合。如果赞阅比塌了但阅读飙了，说明流量来了但情感共鸣没跟上。
03 · 内容维度
合集分布 · 每条赛道的产能与平均阅读
CHART 5
卡兹克自己打的 # 合集 tag。两轴都用对数刻度（让 5 篇的小赛道和 87 篇的大赛道在视觉上能拉开）。横轴 = 文章数，纵轴 = 该合集阅读中位数，气泡大小 = 10w+ 篇数。
阅读量 ≥ 5 万的所有文章，按发布时间正序。点击行打开原文。从这串列表能看出他每个阶段都靠什么选题站稳。
标题中实词出现次数（已过滤停用词）。悬停词标签可看包含该词的代表标题。
04 · 习惯维度
颜色深浅 = 发文次数。悬停看当格的篇数和阅读中位数，找他的「黄金推送时间」。
05 · 叙事维度 · 关键里程碑
三个数量级 + 一次"连续爆款"的首次发生点。点击卡片可跳到对应文章。
06 · 爆款选题规律
①赛道决定命中率
数量 ≥5 篇的赛道按爆款率排序。高产高命中是真护城河，高产低命中是流量陪跑。
②戏剧性副词带 lift
用了这几个副词的标题，爆款命中率是基准的多少倍。同一条新闻，多数人写「OpenAI 发布 o1」；他写「OpenAI 正式发布 o1 模型 · 我们正式迈入了下一个时代」。
③反复出现的「造词法」模板
爆款标题里反复出现的修辞框架。点击标题可跳原文。
④标题特征对照 · 真规律 vs 误判
爆款 vs 全集对比。真规律：5w+ 显著偏离基准；误判：两者几乎一致，常被错认成"技巧"。