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中国二氧化碳排放量
Our World in Data 的这张折线图在 X 上获得 6.5万 浏览，是其平时帖子的 1.1 倍，在我们追踪的 139 张 Our World in Data 图中浏览排第 32。读取于2026年10月10日。
For the first time ever, China's CO₂ emissions are falling due to clean energy growth, rather than reduced power demand.
为什么能传开
这篇图表帖子来自 @MaxCRoser，之所以传播开来，是因为它把当周的热门话题与独立作者结合在一起，获得了 65,082 次浏览、1,000 个赞、231 次转发、26 次引用和 82 次收藏。
做对了什么
- 帖子文字把这一发现表述为首次发生，让排放下降看起来像转折点，而不是例行更新。
- 图表是一条简单的折线，展示中国排放因清洁能源首次下降，设计打磨程度中等，自我标注程度中等，没有异常形式，并且有可见的来源行。
- 该账号有品牌标识，来源触达位于前四分之一，而引用率低于平均水平，所以人们更多是分享而不是争论。
可以借鉴
我们可以用同样的形式，从自己的数据中找出一个清晰的转折点，在帖子文字中直白说明，并让简单的折线图承载证据，同时保留可见的来源行。
注意
不要把低引用率过度解读为认同，也不要照搬首次的表述，除非我们自己的数据确实显示这是首次。
由我们的分析模型根据上面的实测数字写成，不是 Our World in Data 的说法。
做成你的
把你的数字放进这种折线图。
从 Our World in Data 的「China's CO2 emissions from fossil fuels and cement drop due 」的真实数字开始。发布前请把每个数字换成你的。一步一步做一张这样的图
免费图片带一行小字 “Made with ViralChart”，别人就是通过这一行找到我们的。
API · Max
用 API 调用这张图
Max 套餐可以取这张图的数字（每个数字都带来源），格式为 JSON 或 CSV，附重画规格；也可以让智能体通过 MCP 调用。图表 id：4b6cce65f000。
数值是近似的。我们对这张图的两次读取只部分一致（置信度 0.30，满分 1），引用前请对照原图。API 会标记 lowConfidence，加 ?min_confidence=0.5 可以把它排除。
| 路径 | 返回 | 套餐 | |
|---|---|---|---|
| GET | /api/v1/charts/4b6cce65f000 | 标题、发布者、日期、图型、数据点数；用 Max 密钥时附数据链接 | 开放 |
| GET | /api/v1/charts/4b6cce65f000/data | 每个数据点及其来源和置信度，加上重画规格。加 ?format=csv 得到 CSV | Max |
| GET | /api/v1/charts/4b6cce65f000/render?view=1 | 本页使用的只读绘图视图 | 开放 |
| POST | /mcp | 工具 get_chart_data 加这个 id，供 Claude、Cursor 等智能体使用 | Max |
curl -s https://viral-chart.com/api/v1/charts/4b6cce65f000/data \
-H "Authorization: Bearer $VIRALCHART_KEY"claude mcp add --transport http viralchart https://viral-chart.com/mcp \
--header "Authorization: Bearer $VIRALCHART_KEY"每个密钥每分钟 60 次，超出返回 429 和 Retry-After。每个账号最多 5 个密钥，在账户页创建，只显示一次。没有 Max 时数据接口返回 402，并附套餐链接。这些数字描述的是发布者拥有的图，每个文件都带授权说明。
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常见问题
Our World in Data 的「中国二氧化碳排放量」传播了多远？
截至2026年10月10日，X 上 65,082 次浏览、1,000 个赞、231 次转发、82 次收藏。@MaxCRoser 平时一条帖子约 5.9万 浏览。
这是什么类型的图？
折线图。
可以直接用 Our World in Data 的图吗？
用格式，不用原图。图、logo 和设计都属于 Our World in Data。ViralChart 用你的数字和文字重画同类图，并注明原发布者。