# ダッシュボードの使い方

**各機能ページの操作ガイド**

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## 📊 ダッシュボードとは

ログイン後に表示されるメイン画面です。左側のサイドバーから全ての機能にアクセスできます。

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## 🔍 パイプライン探索

Xアルゴリズムの全体フロー（候補取得 → ランキング → フィルタリング → 配信）を視覚的に学べます。

<figure><img src="/files/G6mHZMcvDwvi8NT1GcCE" alt="パイプライン探索"><figcaption><p>パイプライン探索 — アルゴリズムの全体フローを可視化</p></figcaption></figure>

### 操作方法

1. サイドバーの「パイプライン探索」をクリック
2. 各パイプラインステージ（候補取得、ランキング、フィルタリング、配信）をクリックして詳細を確認
3. 下にスクロールして各ステージの詳細解説を読む

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## 📈 エンゲージメント分析

各アクション（リプライ、リポスト、いいね等）がアルゴリズムスコアに与える影響度を確認できます。

<figure><img src="/files/2CcnbXCGpXFq5kVXawUY" alt="エンゲージメント分析"><figcaption><p>エンゲージメント重み付け分析 — リプライ＋著者返信が150倍で最も強力</p></figcaption></figure>

### 主要な重み付け

| アクション     | 重み       |
| --------- | -------- |
| リプライ＋著者返信 | **150×** |
| リポスト      | 20×      |
| ブックマーク    | 10×      |
| いいね       | 1×       |

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## 🎮 シミュレーター

アカウント信頼度スコア（TweepCred）をリアルタイムで予測できます。

<figure><img src="/files/xNTxM3KxkrqK5Sxh51eB" alt="TweepCredシミュレーター"><figcaption><p>TweepCredシミュレーター — アカウント信頼度スコアを予測</p></figcaption></figure>

### 操作方法

1. サイドバーの「シミュレーター」をクリック
2. フォロワー数、フォロー数などのパラメータを入力
3. リアルタイムでスコアが計算されます

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## 🔔 通知

コメントへの返信、チケットの更新、アルゴリズムの変更通知がリアルタイムで届きます。

<figure><img src="/files/n03gVpoufr9R9gts8pnT" alt="通知ページ"><figcaption><p>通知ページ — アクティビティ通知をリアルタイムで確認</p></figcaption></figure>

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## 📖 DeepWiki

Xアルゴリズムのソースコードについて、AIに質問して即座に回答を得ることができます（Pro プラン以上）。

<figure><img src="/files/NxsAaDncA0jO2FQRni2m" alt="DeepWiki"><figcaption><p>DeepWiki — アルゴリズムのソースコードに直接質問</p></figcaption></figure>

### 操作方法

1. サイドバーの「DeepWiki」をクリック
2. 質問を入力欄に入力
3. AIが関連するソースコードを検索し、回答を生成
4. ソースコードの引用リンクから原文を確認

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## 📚 関連記事

* [フォーラムの使い方](/igaido/forum.md) — コミュニティに参加
* [開発チケットの投稿方法](/igaido/tickets.md) — フィードバックを送る
* [クイックスタート](/hajimeni/quickstart.md) — はじめての方はこちら


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://blog.matri-x-algo.wiki/igaido/dashboard.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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