X(推特) 上做AI 工具 / Agent方向的达人:1,646 位

这是 X(推特) 上软件行业里AI 工具 / Agent这个细分方向的达人池子,共 1,646 位。细分越准,建联回复率越高 —— 泛泛地找"软件达人"通常会把预算浪费在受众根本不重合的号上。

这批人和全站平均有什么不一样

• 93% 已抓到近期内容可供判断(全站 46%)——判断依据比平均充分。
• A/B 级占 81%,全站 37%,质量密度高于平均,同样的筛选工作量能挑出更多可用的人。
• 可触达比例 28%,全站基线 6% —— 这批人比平均更容易直接联系上。

数据口径：以上为 Koinon Link 库内已收录并通过基础校验的达人,不代表该平台的全部创作者。疑似刷量账号已被隔离并从统计中排除(单独列出)。真实度评分基于粉丝/互动结构的异常检测,不是平台官方指标。数据随采集持续更新。

这个切片里的达人(节选)

• @WIRED — 数码产品与智能手机

• me (@twetsfyp) — Claude高级教程与工作流

• Olhar Digital (@olhardigital) — 人工智能应用与风险

• @levelsio (@levelsio) — AI使软件开发商品化

• Verona (@verona_dev) — AI 验证网络

• marcus (@marcusyul) — Creatify与Claude Code/Codex集成

• Notion (@NotionHQ) — Notion 产品更新

• Alex Finn (@AlexFinn) — Claude Fable AI模型

• Hasan Toor (@hasantoxr) — AI代理与自动化

• Computer (@AskPerplexity) — AI代理记忆系统

按粉丝量级排列,节选前 10 位。每个链接是该达人的公开档案页:内容方向、受众构成与近期样本,不含联系方式。

国家 / 地区 Top 6

这个细分为什么值得单独看

"AI 工具 / Agent"划分的依据不是达人自己发什么内容,而是他的受众是谁、在做什么职能的活。同样讲 AI 工具,面向投放的号和面向开发者的号,受众几乎不重叠 —— 前者关心素材和出价,后者关心 API 和部署。按内容主题找人会把这两类混在一起,按受众职能找才不会。