X-Skills
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一套用于 X (Twitter) 内容创作自动化的 Claude Skills，帮助你高效收集素材、筛选选题、创作爆款推文并发布到草稿箱。
✨ 功能特性
素材收集 → 选题筛选 → 推文创作 → 发布草稿 → 反馈闭环
📚 🎯 ✍️ 📤 🔄
| Skill | 命令 | 功能描述 |
|---|---|---|
| x-collect | /x-collect [话题] | 4轮深度搜索，支持画像增强与探索模式 |
| x-filter | /x-filter | 多维加权打分 + 负样本过滤 + 多样性衰减 |
| x-create | /x-create [选题] | 意图路由 + A/B变体 + Critic自检 |
| x-publish | /x-publish | 自动发布到X草稿箱 + 事件记录 |
核心亮点
- 智能推荐算法：借鉴 X For You 推荐算法，引入多源候选、加权评分、多样性控制
- A/B 变体 + Critic：默认生成两个版本并自检打分，低于阈值自动重写一次
- 意图驱动路由：根据目标动作（收藏/转发/讨论）自动选择最佳创作模式
- 反馈闭环：支持正/负样本库（liked/rejected topics）+ 事件日志（JSONL）
- 相似度过滤：基于字符 n-gram 的轻量相似度算法，避免重复低质选题
- 状态持久化：Python 脚本管理状态文件，支持 hooks 自动收集反馈
🚀 快速开始
1. 安装 Skills
将 skill 文件夹复制到 Claude skills 目录：
# macOS/Linux
cp -r x-collect x-filter x-create x-publish ~/.claude/skills/
# 或者创建符号链接（推荐，方便更新）
ln -s $(pwd)/x-collect ~/.claude/skills/
ln -s $(pwd)/x-filter ~/.claude/skills/
ln -s $(pwd)/x-create ~/.claude/skills/
ln -s $(pwd)/x-publish ~/.claude/skills/
2. 首次设置
运行 /x-create，回答几个简单问题完成初始化：
- 账号定位：你主要分享什么内容？（AI/科技、创业、个人成长等）
- 目标受众：你的读者是谁？（中文用户、英文用户、双语用户）
- 人设风格：你想塑造什么形象？（专业严肃、轻松幽默、犀利观点等）
3. 开始使用
# 步骤1: 收集素材
/x-collect Claude MCP协议
# 步骤2: 筛选选题
/x-filter
# 步骤3: 创作推文
/x-create "MCP协议详解" --type thread
# 步骤4: 发布到草稿
/x-publish
📖 详细使用
x-collect 素材收集
使用4轮搜索策略，模拟人类调研思维：
| 轮次 | 策略 | 目标 |
|---|---|---|
| 第1轮 | 官方信息 | 官方文档、GitHub、公告 |
| 第2轮 | 技术解析 | 详细介绍、教程、原理 |
| 第3轮 | 对比评测 | vs竞品、评测、优缺点 |
| 第4轮 | 补充验证 | 填补信息空白、最新动态 |
输出：结构化的素材报告，包含来源、摘要、关键点、推荐推文类型
x-filter 选题筛选
10分制打分系统：
| 维度 | 分值 | 说明 |
|---|---|---|
| 热度/趋势 | 4分 | 当前热门程度、讨论量 |
| 争议性 | 2分 | 是否能引发讨论和对立观点 |
| 高价值 | 3分 | 信息密度、可操作性 |
| 账号相关 | 1分 | 与你账号定位的契合度 |
≥7分 进入创作池，推荐优先创作
x-create 推文创作
支持3种输出格式：
- 短推文：≤280字符，单条推文
- Thread：3-10条串联推文
- 评论回复：用于蹭热点回复
x-publish 发布到草稿
使用 Playwright 浏览器自动化：
- 打开 X 编辑器
- 填入推文内容
- 保存到草稿箱
- 永不自动发布，用户手动审核
🎨 推文风格
5种爆款推文模式，可在 x-create/references/post-patterns.md 查看详细 prompt：
| 风格 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 高价值干货 | 数字开头、清单结构、可收藏 | 教程、工具推荐、方法论 |
| 犀利观点 | 反常识、有立场、引发讨论 | 行业评论、热辣观点 |
| 热点评论 | 快速反应、独特角度 | 新闻点评、事件评论 |
| 故事洞察 | 具体场景、转折、金句 | 案例分析、经验复盘 |
| 技术解析 | 原理拆解、类比解释 | 技术讲解、源码分析 |
自定义参考推文
将你喜欢的爆款推文放入对应目录，创作时会优先学习这些风格：
x-create/assets/templates/
├── high-value/ # 高价值干货类
├── sharp-opinion/ # 犀利观点类
├── trending-comment/ # 热点评论类
├── story-insight/ # 故事洞察类
└── tech-analysis/ # 技术解析类
⚙️ 配置说明
用户配置文件
x-create/references/user-profile.md：
initialized: true
account:
domains:
- AI/科技
- 创业
- 个人成长
target_audience: "中文用户"
persona_style: "专业严肃、犀利观点、偶尔小幽默"
language: "zh-CN"
scoring:
trending: 4 # 热度权重
controversy: 2 # 争议性权重
value: 3 # 高价值权重
relevance: 1 # 相关性权重
threshold: 7 # 入选阈值
experiments:
ab_variants: true # 默认生成 A/B 变体
critic_enabled: true # 启用自检打分
critic_threshold: 7 # 低于阈值触发重写
auto_rewrite_once: true # 最多自动重写一次
状态与反馈闭环
状态文件默认存储在：~/.claude/skills/x-create/state/
state/
├── liked_topics.json # 正样本库（采纳的选题）
├── rejected_topics.json # 负样本库（淘汰的选题）
└── events.jsonl # 事件日志（追加写入）
管理脚本：x-create/scripts/x_state.py
# 初始化状态文件
python3 ~/.claude/skills/x-create/scripts/x_state.py init
# 记录采纳的选题
python3 ~/.claude/skills/x-create/scripts/x_state.py like --topic-json '{...}'
# 记录淘汰的选题
python3 ~/.claude/skills/x-create/scripts/x_state.py reject --topic-json '{...}'
# 查询相似度（用于过滤重复选题）
python3 ~/.claude/skills/x-create/scripts/x_state.py similarity --against rejected --text "某选题" --topk 3
# 写入事件日志
python3 ~/.claude/skills/x-create/scripts/x_state.py event --event collect.completed --payload-json '{...}'
环境依赖
x-publish 需要：
- Playwright MCP 已配置
- 浏览器已登录 X
- Python 3.9+
- macOS:
pip install pyobjc-framework-Cocoa - Windows:
pip install pyperclip
- macOS:
x-collect 需要：
- WebSearch 工具可用
🔄 新增功能（v2.0）
1. 智能推荐算法升级
借鉴 X For You 推荐算法（参考 X-For-You-Feed-Algorithm.md），引入：
- 多源候选：In-Network（关注源）+ Out-of-Network（探索 20%）
- 加权多维评分：
FinalScore = Σ(w_i × s_i) - NegPenalty - 多样性控制：来源衰减（
0.6^(N-1)）+ 话题聚类去重 - 反馈闭环：正/负样本库 + 事件日志（JSONL）
2. A/B 变体 + Critic 自检
- 默认生成 Variant A 和 Variant B（hook/结构差异）
- Critic 对每个变体打分 0-10，评估：Hook强度、信息密度、可读性、可信度、账号匹配、行动导向
- 若两版都 < 7 分，自动重写一次
- 输出包含
CREATE_JSON和HOOKS_JSON供状态管理脚本使用
3. 意图驱动路由
根据目标动作自动选择创作模式：
- 收藏/转发 → 高价值干货
- 讨论/对立 → 犀利观点
- 时效/热点 → 热点评论
- 共鸣/关注 → 故事洞察
- 专业/技术 → 技术解析
4. 相似度过滤（无需 Embedding）
基于字符 2/3-gram + 词 Jaccard + 序列相似度：
- 对比候选选题与
rejected_topics.json - 相似度 ≥ 0.85：强扣分或直接淘汰
- 相似度 0.75~0.85：软扣分（-2分）
5. 结构化输出（JSON Hooks）
每个 skill 输出末尾追加机器可读的 JSON 块：
MATERIALS_JSON（x-collect）FILTER_JSON（x-filter）CREATE_JSON+HOOKS_JSON（x-create）PUBLISH_JSON（x-publish）
便于 hooks 自动收集反馈并调用 x_state.py 落盘。
❓ 常见问题
<details> <summary><b>Q: 首次使用需要配置什么？</b></summary>只需运行 /x-create，按提示回答3个问题即可完成初始化。配置会自动保存，后续无需再次设置。
编辑 x-create/references/user-profile.md 中的 scoring 部分，调整各维度权重和入选阈值。
不会。x-publish 只会将内容保存到 X 的草稿箱，需要你手动审核后发布。这是出于安全考虑的设计。
</details> <details> <summary><b>Q: 如何添加自己喜欢的爆款推文作为参考？</b></summary>将推文内容保存为 .md 文件，放入 x-create/assets/templates/ 对应的分类目录中。创作时会优先学习这些风格。
支持。在用户配置中将 language 改为 en 或 target_audience 改为"英文用户"即可。
🤝 贡献指南
欢迎提交 Issue 和 Pull Request！
- Bug 反馈：请描述复现步骤和预期行为
- 功能建议：请说明使用场景和需求
- PR 提交：请确保代码通过 skill-creator 验证
📄 许可证
本项目基于 Apache License 2.0 开源。
🔗 相关链接
- Claude Code - Anthropic 官方 CLI
- Playwright MCP - 浏览器自动化
- X For You Feed Algorithm - X 推荐算法参考文档
- 优化方案文档 - 详细的算法升级方案
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