| name | snipe |
| description | Twitter/X 截流。在 coding/AI agent 工具的高流量推广帖下，自动发现→起草→自我批判→护栏→（按 posture）发布 pikiloom 回复，并记录+度量。内容话术统一来自 _promo/pitch.md；可由 _promo/orchestrate.md 无人值守驱动。 |
| user-invocable | true |
| allowed-tools | Bash, Read, Write, Edit, Grep, Glob, Agent, WebFetch, mcp__pikiloom-browser__browser_navigate, mcp__pikiloom-browser__browser_take_screenshot, mcp__pikiloom-browser__browser_snapshot, mcp__pikiloom-browser__browser_press_key, mcp__pikiloom-browser__browser_click, mcp__pikiloom-browser__browser_evaluate, mcp__pikiloom-browser__browser_type, mcp__pikiloom-browser__browser_run_code_unsafe, mcp__pikiloom-browser__browser_wait_for, mcp__pikiloom-browser__browser_tabs |
| argument-hint | [keywords] or blank for default sweep |
Snipe: Twitter/X 热帖截流
在 coding agent / AI 开发工具领域的高流量推广帖下回复 pikiloom，截取流量拿 star。
本 skill 只负责 Twitter 渠道的「发现 + 抽取 + 发布」机制。 所有产品话术、差异点、诚实边界、
语气/语言规则、回复骨架与反模式，统一来自 ../_promo/pitch.md —— 不在本文件
重复，也不要在本文件改话术（改话术只改 pitch.md）。去重 / 护栏 / 度量 / 发布姿态由共享核心负责：
| 关注点 | 位置 |
|---|
| 产品话术 SSOT | _promo/pitch.md（§9 表里 twitter 列是本渠道的机制差异） |
| 去重记录（写时强制） | _promo/registry.py（channel = twitter） |
| 发布护栏（频次/集中度/变体/熔断） | _promo/guard.py |
| 飞书推送 | _promo/push_feishu.py |
| 无人值守编排 + posture | _promo/orchestrate.md |
| 旋钮（caps / posture / kill switch） | _promo/config.json → channels.twitter |
运行根目录：cd /Users/admin/Desktop/project/pikiloom。脚本前缀：.pikiloom/skills/_promo/。
Twitter 渠道的两个铁律（来自实测 + 平台研究）
- 链接绝不放主回复正文。 X 对带外链的帖/回复显著降权。主回复 = 一句差异化 +
npx pikiloom@latest
（平台内原生文本，不触发降权）；GitHub 链接放到对自己回复的自回复（self-reply）里。
- 绝不复制同一段文案 / 同一条外链刷多帖 —— 这是 X 明文的封号信号。每条独立起草（
guard.py 的
变体检查会拦截过相似的草稿）。
工作流（手动单次运行；无人值守见 _promo/orchestrate.md）
Step 1: 预检
cd /Users/admin/Desktop/project/pikiloom
python3 .pikiloom/skills/_promo/guard.py caps
Step 2: 搜索高流量推广帖（浏览器）
传入关键词参数 → 直接搜该词。否则用场景关键词动态发现（搜 3–5 组即可，不要死记产品名）：
coding agent tool / AI coding assistant / claude code tool / remote coding agent
AI agent dashboard / vibe coding 工具 / coding agent mobile / AI dev tool launch
claude code api cost / claude max subscription (billing 段 = 最高转化，命中用 pitch 角度 0)
对每个关键词：
browser_navigate → https://x.com/search?q={keyword}&src=typed_query&f=topbrowser_wait_for 确认推文加载- 读取
scripts/extract_tweets.js，用 browser_evaluate 注入执行，得到 JSON
- 结果不够就按 End 滚动一次再抽
- 合并所有关键词结果，按
text[:80]+url 去重。无效关键词直接跳过。
Step 3: 筛选候选
硬门槛（全部满足）： views > 5000；最近 48h 内；与 pikiloom 有功能交集；正在推广具体产品/工具
（有 has_product_signal）；不在 registry：
python3 .pikiloom/skills/_promo/registry.py seen twitter "<tweet_url>" && echo SKIP
排除： 自己(@sthnavy)的帖；纯新闻/讨论/提问；已是 pikiloom 用户；政治/争议。
优先级： ① 功能高度重叠的产品推广帖（截流最佳）② 同赛道不同切入点 ③ 泛 AI 工具帖。选 Top 3–5。
Step 4: 起草（子 agent，话术来自 pitch.md）
委托子 agent 起草，内容契约 = ../_promo/pitch.md：orienter(§1) + 挑一个最锋利的
差异点(§2，billing 命中优先) + 诚实边界(§3) + 语言跟随原帖(§6)。Twitter 形态（pitch §9）：
{一句差异化，直击原帖产品短板或 pikiloom 独特优势 —— 必须 ground 在原帖具体内容上}
npx pikiloom@latest
（正文到此为止，不含链接。1–2 句最佳，绝不超 3 句。）
自回复（second tweet）内容：
Open-source, runs local: https://github.com/xiaotonng/pikiloom
每条起草后立即记录（存草稿文本供变体检查）：
python3 .pikiloom/skills/_promo/registry.py add --channel twitter --url "<tweet_url>" \
--status drafted --type launch --lang <en|zh> --audience <views> --title "<摘要>" \
--draft-file /tmp/snipe_draft_<id>.txt
Step 5: 自我批判（替代人工 review）
对每条草稿按 pitch.md §10 反模式自检（营销腔 / 贬低原帖 / 堆功能 / 超长 / 未 ground 原帖 / 越诚实边界）。
FAIL → 让子 agent 修一次；再 FAIL → registry.py update --channel twitter --url <u> --status skipped 丢弃。
Step 6: 护栏 + 按 posture 发布
python3 .pikiloom/skills/_promo/guard.py check --channel twitter --url "<tweet_url>" \
--draft-file /tmp/snipe_draft_<id>.txt
POSTURE=$(python3 -c "import json;print(json.load(open('.pikiloom/skills/_promo/config.json'))['posture'])")
- shadow：不发，推预览卡片即可。
- batch：
update --status approved + 推 veto 卡片（见 orchestrate.md Phase 4）。
- auto：直接发（浏览器，见下）。
浏览器发推机制（main reply + self-reply）：
browser_navigate 到 tweet_url。- 点回复框，
browser_type 主回复正文（差异化 + npx pikiloom@latest，无链接），提交。
- 提交后定位到刚发出的自己的回复，点它的「回复」，
browser_type 自回复（GitHub 链接行），提交。
X 会对链接自动生成卡片。
- 发送前后各截图核对：发前确认正文不含
github.com；发后读 DOM 确认主回复无外链、自回复有链接，
且文案只出现一次（防重复粘贴）。异常则不再操作，记 failed 让人工介入。
- 成功后记录：
python3 .pikiloom/skills/_promo/registry.py mark-posted --channel twitter \
--url "<tweet_url>" --post-url "<我们主回复的 url>"
Step 7: 报告 + 度量
把候选 + 草稿整理为 /tmp/snipe_report.md（每条含：作者/链接/views/likes/推广产品/交集/差异点/草稿），推飞书：
python3 .pikiloom/skills/_promo/push_feishu.py --report-file /tmp/snipe_report.md --title "🎯 Snipe 候选"
python3 .pikiloom/skills/_promo/measure.py report
输出 OK: 成功 / SKIP: 缺飞书凭证 / ERROR: 失败（兜底把报告贴进对话）。
注意事项
- 质量 > 数量：每次 3–5 条候选即可；
guard.py 会按 config.json 的 daily_cap / per_author / 变体兜底。
- 不要固定搜某个产品名 —— 用场景关键词动态发现，这个领域每天有新工具。
- kill_switch / abort.txt 随时生效；账号尽量用 Premium（链接容忍度 + 触达约 10×）。
- 历史案例规律：原帖与 pikiloom 功能越接近，回复转化越高。
