Twitter ได้โอเพนซอร์สระบบคัดเลือกแนะนำทวีตสำหรับผู้ใช้งานแล้ว (Recommendation) ตามที่เคยประกาศก่อนหน้านี้ โดยเผยแพร่โค้ดทาง GitHub ของ Twitter ซึ่ง Twitter บอกว่าเป็นแนวทางเปิดเผยและโปร่งใสมากที่สุดเท่าที่ทำได้ ทั้งนี้มีโค้ดบางส่วนที่ไม่ได้นำมาเผยแพร่ ในส่วนที่เกี่ยวกับการจัดการความเป็นส่วนตัว และความปลอดภัยผู้ใช้งาน ขณะที่ส่วนของระบบแนะนำโฆษณายังไม่ได้เผยแพร่ในรอบนี้
Twitter ยังเขียนบล็อกอธิบายกระบวนการทำงานของระบบแนะนำทวีตในภาพใหญ่ ซึ่งแบ่งเป็น 3 ขั้นตอน คือ คัดเลือกทวีตดีที่สุดจากเครื่องมือต่าง ๆ (Candidate Sourcing) จากนั้นจัดลำดับทวีต (Rank) โดยใช้โมเดล Machine Learning และขั้นตอนสุดท้ายคือการกรองทวีตสำหรับแต่ละผู้ใช้งาน (Filters) โดยดูเงื่อนไขกำหนด เช่น ไม่ได้บล็อก, ไม่ใช่ทวีต NSFW หรือเคยเห็นทวีตนี้มาก่อนแล้ว
Twitter ยังลงรายละเอียดเพิ่มเติมในบางขั้นตอน เช่น การแสดงทวีตในแท็บ For You จะเริ่มจากการคัดทวีตที่ดีที่สุดสำหรับผู้ใช้งานแต่ละคน 1,500 ทวีต และแบ่งทวีตที่จะแสดงเป็นสองกลุ่ม คือคนที่เราติดตาม 50% คนที่เราไม่ได้ตามอีก 50% ตัวเลขนี้อาจแตกต่างไปสำหรับผู้ใช้แต่ละคน
มีของแถมจากนักแกะแอป Jane Wong ซึ่งพบว่าในโค้ดของ Twitter จะใส่ป้ายกำกับ (Label) โดยเฉพาะสำหรับทวีตของแต่ละกลุ่ม (author_is) ซึ่งตัวอย่างแสดง แยกทั้ง ทวีตจากนักการเมืองพรรค Democrat, Republican ทวีตจาก Power User (อาจหมายถึงบัญชี Verified รุ่นแรก) และแยกทวีตเฉพาะของซีอีโอ Elon Musk โดยเฉพาะด้วย ตามรายงานก่อนหน้านี้