| name | twitter-watch |
| description | 提取一系列 Twitter 推文的互动数据并整合生成报告 |
| license | MIT |
| author | github/cafe3310 |
| depends_on_skill | ["github/cafe3310/public-agent-skills -> agent-browser"] |
| depends_on_binary | ["python3","node","npm"] |
twitter-watch
一个自动监控 Twitter 互动数据的 Agent 技能,旨在通过模拟真人行为获取最准确的推文表现指标。
工作原理与设计意图
为了确保抓取成功率并规避反爬虫机制,watch.py 脚本采用了以下设计:
- 自动配置: 脚本启动时会自动检查并确保
~/.agent-browser/config.json 中配置了 {"autoConnect": true},这确保了 agent-browser 优先尝试连接用户已打开的真实浏览器。
- 强制有头模式: 所有命令均附带
--headed 参数,确保浏览器界面可见,方便用户监控和必要时介入(如处理验证码)。
- 真实浏览器验证: 脚本会检查
navigator.userAgent。如果仍处于 Headless 模式或未建立连接,脚本将发出警示。
- 持久化会话: 使用
--session-name twitter-watch。如果用户已在浏览器登录,脚本将继承登录状态。
- 拟人化滚动与随机延迟: 模拟真实用户行为,触发推文动态加载。
使用方法
1. 对非技术用户的说明 (当用户询问如何使用时)
如果用户询问如何使用此功能,请务必提供以下简洁的操作指南:
Twitter 监控使用说明:
- 开启浏览器调试模式:在 Chrome 地址栏输入
chrome://inspect/#remote-debugging 并回车,确保勾选 "允许远程调试"。
- 准备环境:脚本会自动为您配置
agent-browser。在使用过程中,如果 Chrome 弹出“是否允许远程调试”提示,请务必点击**“允许”**。
- 准备链接文件:将想要监控的 Twitter 链接放入文本文件(如
links.txt),每行一个。
- 发送文件路径:将文件路径发送给我,我将自动抓取数据并生成
twitter_report.md 报告。
2. 执行流程 (Agent 必读)
- 环境准备: 确保已安装
agent-browser 和 python3。
- 人工验证:
- 首先运行:
agent-browser --headed --session-name twitter-watch open https://www.google.com。
- 使用
ask_user 确认用户已看到窗口并允许连接。
- 启动监控:
python3 skills/twitter-watch/scripts/watch.py links.txt
输出规范
1. 单条结果 (JSON)
文件名:output_<tweet_id>.json
包含 raw (原文) 和 val (数值) 字段。
2. 汇总报告 (Markdown)
文件名:twitter_report.md
包含操作系统信息、生成时间以及带有格式化数字的表格。
环境要求
- Python 3.6+
- Node.js & NPM
- agent-browser CLI
- Google Chrome 浏览器 (已启用远程调试)