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用 Chrome 浏览器持续刷 Twitter，AI 评估筛选有价值内容和精彩评论，写入每日笔记
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Based on SOC occupation classification
| name | twitter-harvest |
| description | 用 Chrome 浏览器持续刷 Twitter，AI 评估筛选有价值内容和精彩评论，写入每日笔记 |
| argument-hint | [可选：rounds=N | topic=AI,crypto] |
| allowed-tools | Bash, Read, Write, Edit, Glob, Grep, ToolSearch, mcp__chrome-devtools__evaluate_script, mcp__chrome-devtools__navigate_page, mcp__chrome-devtools__take_screenshot, mcp__chrome-devtools__take_snapshot, mcp__chrome-devtools__click, mcp__chrome-devtools__press_key, mcp__chrome-devtools__list_pages, mcp__chrome-devtools__select_page |
| user-invocable | true |
模拟用户真实刷 Twitter 体验：多数据源轮换采集 → 滚动阅读 → AI 两级筛选（高门槛，每轮最多 5 条）→ 看热门评论 → 写入笔记 → 继续刷下一波。全部轮次结束后生成「今日 Top 10 精选」。核心目标：捕捉极强信息差（新工具、新趋势、独家观点），而非堆量。
scripts/launch-chrome-cdp.shrounds=N → 刷 N 轮（默认 8 轮，即约 240 条推文）topic=关键词1,关键词2 → 只关注这些话题重要：使用 mcp__chrome-devtools__* 工具前，必须先用 ToolSearch 加载。
ToolSearch 加载所需的 chrome-devtools 工具（evaluate_script, navigate_page, take_screenshot, click, list_pages, select_page, new_page）list_pages 确认 Chrome 已连接list_pages 结果中查找 URL 包含 x.com 或 twitter.com 的已有 tabselect_page 选中该 tabnew_page 创建新 tab，URL 为 https://x.com/homeevaluate_script 确认 timeline 已加载，如果是登录页则告知用户并终止核心思想：不同数据源提供完全不同的内容，轮换使用避免重复。
每轮按以下策略选择数据源：
| 轮次 | 数据源 | 导航目标 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 1-2 | For You 算法推荐 | x.com/home (默认 tab) | 算法推荐，覆盖面广 |
| 3-4 | Following 时间线 | x.com/home → 点击 "Following" tab | 纯关注者内容，按时间排序 |
| 5 | 💰 赚钱信息差搜索 | x.com/search?q=关键词&f=top | indie hacker / SaaS / ARR / launched / vibe coding |
| 6 | 💰 Crypto & 市场信号 | x.com/search?q=关键词&f=top | BTC / alpha / DeFi / airdrop / 宏观经济信号 |
| 7 | 关键词搜索（技术） | x.com/search?q=关键词&f=live | Claude / MCP / Agent / 开源工具 |
| 8 | 大牛主页深挖 | 直接访问大牛 profile 的 Replies tab | 发现他们参与的讨论串 |
For You → Following 切换：
// 点击 "Following" tab
(() => {
const tabs = document.querySelectorAll('[role="tab"]');
for (const tab of tabs) {
if (tab.textContent.includes('Following')) {
tab.click();
return 'switched to Following';
}
}
return 'Following tab not found';
})()
关键词搜索：
https://x.com/search?q=关键词&f=livesince:YYYY-MM-DD（当天日期），避免拉到旧内容和前几天重复的推文
Claude Code since:2026-03-04f=live + since:今天 结果太少（< 5 条），可放宽到 since:昨天f=top 不带时间限制——这会拉到一周甚至更久前的推文，导致大量重复("indie hacker" OR "solo founder" OR "$1M" OR ARR OR MRR OR "vibe coding" OR "launched" OR "built with") since:YYYY-MM-DD min_faves:50(BTC OR crypto OR Solana OR airdrop OR DeFi OR alpha) (buy OR sell OR signal OR opportunity) since:YYYY-MM-DD min_faves:100(Claude Code OR MCP OR Agent OR "open source") since:YYYY-MM-DDtopic= 参数自定义min_faves:N 过滤低质量内容Explore 热门：
https://x.com/explore/tabs/technology（如果不存在则用 x.com/explore）大牛主页深挖：
x.com/{handle} 浏览其最新推文和 Replies tab对每一轮（round）重复：
重复滚动提取：
evaluate_script 执行 JS 提取当前可见推文：(() => {
const articles = document.querySelectorAll('article[data-testid="tweet"]');
const tweets = [];
for (const article of articles) {
try {
const userLinks = article.querySelectorAll('a[role="link"]');
let author = '', handle = '';
for (const link of userLinks) {
const href = link.getAttribute('href') || '';
if (href.match(/^\/[^/]+$/) && !href.startsWith('/i/') && !href.startsWith('/search')) {
handle = href.replace('/', '');
const nameSpan = link.querySelector('span');
if (nameSpan) author = nameSpan.textContent || '';
break;
}
}
const textEl = article.querySelector('[data-testid="tweetText"]');
const text = textEl ? textEl.textContent : '';
if (!text) continue;
const timeEl = article.querySelector('time');
const timeParent = timeEl ? timeEl.closest('a') : null;
const tweetUrl = timeParent ? 'https://x.com' + timeParent.getAttribute('href') : '';
const timestamp = timeEl ? timeEl.getAttribute('datetime') : '';
const getMetric = (testId) => {
const el = article.querySelector(`[data-testid="${testId}"]`);
if (!el) return 0;
const txt = el.textContent.replace(/,/g, '').trim();
if (!txt) return 0;
if (txt.endsWith('K')) return Math.round(parseFloat(txt) * 1000);
if (txt.endsWith('M')) return Math.round(parseFloat(txt) * 1000000);
return parseInt(txt) || 0;
};
const hasMedia = article.querySelector('[data-testid="tweetPhoto"], video') !== null;
tweets.push({ author, handle, text: text.substring(0, 300), url: tweetUrl, timestamp, likes: getMetric('like'), retweets: getMetric('retweet'), replies: getMetric('reply'), has_media: hasMedia });
} catch (e) {}
}
return JSON.stringify(tweets);
})()
evaluate_script 滚动：() => { window.scrollBy(0, 5000); return 'scrolled'; }挑选本轮 likes 最高的 2-3 条推文（likes >= 100），逐一点进去：
navigate_page 到推文 URLevaluate_script 提取评论（跳过第一个 article 即原推）：(() => {
const articles = document.querySelectorAll('article[data-testid="tweet"]');
const replies = [];
let isFirst = true;
for (const article of articles) {
if (isFirst) { isFirst = false; continue; }
try {
const userLinks = article.querySelectorAll('a[role="link"]');
let author = '', handle = '';
for (const link of userLinks) {
const href = link.getAttribute('href') || '';
if (href.match(/^\/[^/]+$/) && !href.startsWith('/i/') && !href.startsWith('/search')) {
handle = href.replace('/', '');
const nameSpan = link.querySelector('span');
if (nameSpan) author = nameSpan.textContent || '';
break;
}
}
const textEl = article.querySelector('[data-testid="tweetText"]');
const text = textEl ? textEl.textContent : '';
if (!text) continue;
const getMetric = (testId) => {
const el = article.querySelector(`[data-testid="${testId}"]`);
if (!el) return 0;
const txt = el.textContent.replace(/,/g, '').trim();
if (!txt) return 0;
if (txt.endsWith('K')) return Math.round(parseFloat(txt) * 1000);
if (txt.endsWith('M')) return Math.round(parseFloat(txt) * 1000000);
return parseInt(txt) || 0;
};
replies.push({ author, handle, text: text.substring(0, 200), likes: getMetric('like') });
} catch (e) {}
}
return JSON.stringify(replies);
})()
对本轮采集的推文做 AI 评估，采用两级筛选控制信息量：
第零级 — 排除条件（命中任一直接丢弃）：
第一级 — 必要条件（至少满足一个）：
第二级 — 每轮硬上限：
!! 标记 outstanding 推文（likes >= 1K 或 retweets >= 200）### Twitter #N (HH:MM) 💰 赚钱信息差默认关注话题关键词： AI, LLM, GPT, Claude, Agent, MCP, RAG, Cursor, 大模型, Rust, Go, TypeScript, Python, Vim, Neovim, Web3, crypto, BTC, ETH, Solana, DeFi, airdrop, startup, 创业, 独立开发, indie hacker, SaaS, ARR, MRR, vibe coding, side hustle, passive income, monetize, productivity, 效率, workflow, Obsidian
用户 topic= 指定时替换默认列表。
总结原则：
[->](url)(1.2K likes, 311 rt)，省略 retweet 低于 10 的 rt 部分[img]，含视频标 [video]!! 标记 outstanding 推文（likes >= 1K 或 retweets >= 200）锐评（💬）：
如果发现质量极高的个人账号（非公司/媒体），检查是否已 follow：
(() => {
const btn = document.querySelector('[data-testid$="-follow"]');
if (btn) return 'not_following';
const ubtn = document.querySelector('[data-testid$="-unfollow"]');
if (ubtn) return 'already_following';
return 'unknown';
})()
如果未 follow 且符合大牛标准（持续高质量原创内容、有影响力），则点击 follow。
Read 今日 daily note，检查已有推文 URL 避免重复Edit 追加到 ## 记录 section（## 复盘 之前）Daily note 路径：归档/daily note/年/月/YYYY-MM-DD.md
不存在则创建：
---
date: YYYY-MM-DD
tags: [daily]
---
# YYYY-MM-DD
## 今日待办
- [ ]
## 记录
## 复盘
每轮写入格式（平铺列表，每轮 3-5 条，不需要分类标题）：
### Twitter #N (HH:MM)
- **@author**: 核心观点一句话 [->](url) (1.2K likes, 311 rt) !! [img]
- 💬 锐评：有态度的一句话点评
- **@commenter**: 精彩评论 (56 likes)
- **@author**: 核心观点 [->](url) (350 likes)
- 💬 锐评
- **@author**: 核心观点 [->](url) (200 likes)
- 💬 锐评
> 本轮采集 N 条，筛选 M 条 | 数据源：For You / Following / 搜索"关键词" / Explore / @handle 主页
格式细节：
> blockquote 写统计，与列表之间空一行**分类名** 加粗行分组（不用 ####）全部轮次完成后，回顾所有已写入的推文，生成精选摘要插入到所有 ### Twitter #N 之前：
### 🐦 今日 Twitter 精选 (Top 10)
> 从 N 轮采集中精选最值得关注的 10 条
1. **@author**: 一句话核心观点 [->](url) ⭐
2. **@author**: 一句话核心观点 [->](url) ⭐
3. **@author**: 一句话核心观点 [->](url) ⭐
4. **@author**: 一句话核心观点 [->](url)
...
10. **@author**: 一句话核心观点 [->](url)
选取标准（按优先级）：
格式：每条仅一句话 + 链接，不附评论、不标数据，极简扫描。⭐ 标记信息差最强的前 3 条。
Top 10 与后续各轮之间用 --- 分隔线隔开。
完成后输出总结：共刷 X 轮，采集 Y 条推文，筛选 Z 条写入 daily note，follow N 位大牛。
claude -p）：全程无需用户交互一致性：
[->](url)，不用 [→] 或其他变体(1.2K likes, 311 rt) 格式，K/M 缩写，低于 1000 写原数[img] [video]，不用 emoji 📷!!，不用 🔥层次感：
### Twitter #N (HH:MM) 作为每轮标题- 无序列表- 💬 缩进在推文下方- **@handle**: 内容 缩进> blockquote--- 分隔简洁性：