x-hashtag-research

name	x-hashtag-research
description	Collect and analyze public X posts from hashtags to discover primary sources, official docs, related GitHub repos, and reusable images. Use when researching launch-day announcements, event hashtags like #MSBuild or #MicrosoftBuild, keynote reactions, or when you want to turn noisy X posts into a structured research note under research/. X専用のハッシュタグ調査 workflow。
argument-hint	対象ハッシュタグ、時間窓、件数、保存先メモ名
user-invocable	true
license	CC BY-NC-SA 4.0
metadata	{"author":"yamapan (https://github.com/aktsmm)"}

X Hashtag Research

X の live search を起点に、公開投稿を大量収集し、一次情報 URL、関連 GitHub repo、画像、論点を research 配下へ整理する workspace 用 skill。

When to Use

• X のハッシュタグからイベント当日の発表を追いたいとき
• #MSBuild や #MicrosoftBuild のような event hashtag を直近数時間で総ざらいしたいとき
• keynote 直後に、一次情報 URL と repo の導線を先に集めたいとき
• noisy な実況投稿から、Microsoft Learn / blog / GitHub / session repo に収束させたいとき
• 画像付き投稿も research asset として残したいとき

Scope

• この skill は X 専用にする
• Bluesky、LinkedIn、YouTube comments などは対象外
• それらを扱いたい場合は別 skill に切り出す

Default Profile

明示指定がないときの既定候補はこれ。

• time window: 直近 4 時間
• target posts: 500
• raw artifact: tmp/
• research note: research/YYYYMMDD-<topic>-from-x.md
• curated images: research/assets/YYYYMMDD-<topic>-from-x/
• bulk images: research/images/YYYYMMDD-<topic>-from-x/

Always Confirm Before Running

既定値はあるが、毎回この 4 点は確認する。

1. 対象ハッシュタグ
2. 時間窓
3. 目標件数
4. 保存先メモ名

ユーザーが省略した場合は既定値を提案して確認を取る。勝手に 4時間 / 500件 で走らせない。

Minimal Browser Fallback

browser-max-automation が無い環境でも、この skill の進め方は変えない。

• 使えるブラウザ系ツールで、最低限次ができればよい
  • X の live search を開く
  • 投稿 URL、時刻、本文、画像 URL を取る
  • 下へスクロールして追加投稿を読む
• 構造化抽出が弱い環境でも、順番は固定する
  1. raw 投稿の保存
  2. visible domain / card title で粗く分類
  3. 高シグナルな一次情報だけ深掘る
• 全件自動化にこだわらず、公式アカウント、live blog 導線、代表画像を優先する

この skill の本体はブラウザ操作のコツではなく、SNS ノイズを一次情報へ収束させる順番にある。

Workflow

1. 収集対象を固定する 対象ハッシュタグ、時間窓、件数目標、主目的、research の保存先を決める。

2. live search から効率よく収集する 利用可能なブラウザ系ツールで article 相当の単位を構造化抽出し、status URL を主キーに重複排除する。

3. raw artifacts を先に保存する tmp/<slug>-posts-raw.json と batch 単位の中間 JSON を残す。

4. ローカル分類を先にやる rawText、tweetText、display text、X card の visible domain から theme、domain、repo、image candidates を作る。

5. 高シグナルリンクだけ深掘る 全 t.co を解決せず、高頻度リンク、公式アカウント、画像付き高シグナル投稿、repo 名が半分読めている投稿だけを追う。

6. research ノートは source-centric に書く 投稿の感想ではなく、投稿がどの一次情報へ収束したかを正本にする。

7. 画像は 2 層で保存する curated set は 5〜10 枚、bulk は 20〜30 枚程度を目安にする。

8. 再現可能な成果物で終える research ノート、raw JSON、主要一次情報 URL、画像保存先、必要なら manifest 追記まで揃える。

Branching Rules

• X live search が使える場合: live search を正本にして収集する
• X live search が不安定な場合: 公式アカウント、live blog、official blog、repo 導線付き投稿を優先する
• 短縮 URL 解決が重い場合: 全解決しない。高頻度・高シグナルだけ解決する
• 画像が多すぎる場合: curated を先に確保し、bulk は上限を切る

Quality Gates

• 収集件数と時間窓の両方を満たしている
• 主要テーマが公開情報の塊として整理されている
• repo 名が切れている場合は本文・card title・公式 blog で補正している
• 画像保存先が research 配下で整理されている
• 元の公開投稿を改変した断定はしていない

Efficiency Rules

• tmp/*.json に途中結果を保存して取り直しを避ける
• ローカル分類を先にやって、外部 fetch はその後
• 公式 blog の横断記事があるなら、それを hub にして個別記事へ降りる
• browser 固有 tips は抱え込みすぎない。必要なら browser-max-automation を使う

Example Prompts

• /x-hashtag-research #MSBuild と #MicrosoftBuild を直近4時間で500件以上集めて、一次情報と repo と画像を research に保存して
• /x-hashtag-research #Build2026 で GitHub Copilot app と Foundry まわりだけ拾って
• /x-hashtag-research #Ignite と #MicrosoftIgnite を2時間で300件、画像は代表8枚だけでいい

Related Customizations To Create Next

• ハッシュタグ research 結果を keynote research に差し込む prompt
• 保存画像から記事向きのものだけ選別する skill
• official blog / Learn / GitHub repo のみを二次整理する prompt