| name | custom-skills-threads-research |
| description | Search and analyze public Threads (threads.net) posts using Playwright MCP + Context Mode MCP. Google Search requires JS rendering, so Playwright handles search; Context Mode handles indexing, compression, and querying to minimize context window consumption. Supports keyword search via Google (site:threads.net), direct user profile browsing, batch multi-keyword research, and structured summarization. Use PROACTIVELY when: user mentions Threads, wants to find Threads posts, asks about threads.net discussions, wants social media research on Threads, asks for口碑/評價/推薦 from Threads, or mentions any topic where Threads community opinions would be valuable. Also triggers for: "搜尋 Threads", "Threads 上有人說", "threads 口碑", "threads 評價", "threads 討論", "threads 推薦", "找 threads 貼文", "site:threads.net".
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Threads Research — 公開貼文搜尋與分析
透過 Google 搜尋搜尋 Threads 公開貼文，免登入、免 API key、無額度限制。
工具分工
| 工具 | 職責 | 原因 |
|---|
| Playwright MCP | 載入需要 JS 渲染的頁面（Google Search、Threads） | 這些網站不支援純 HTTP 抓取 |
| Context Mode MCP | 索引結果 + 按需查詢 | 避免大量資料灌入 context window |
核心原則：Playwright 負責抓取，Context Mode 負責儲存與查詢。
Playwright 的 browser_navigate 會回傳 ~15 KB snapshot 進入 context（無法避免），
所以要在 navigate 後立即用 browser_evaluate 提取精簡 JSON，
再用 Context Mode index 儲存，後續查詢用 search 而非重新載入頁面。
MCP 依賴
本 skill 依賴以下兩個 MCP Server，執行前必須確認已安裝。
| MCP Server | 工具前綴 | 角色 | 必要性 |
|---|
| Playwright | mcp__playwright__* | 載入 JS 渲染頁面（Google Search、Threads） | 必要 |
| Context Mode | mcp__context-mode__* | 索引結果 + 按需查詢，壓縮 context 消耗 | 必要 |
安裝指令
claude mcp add playwright -- npx @playwright/mcp@latest --headless
claude mcp add context-mode -- npx -y context-mode
參考文件：
執行時檢查
執行此 skill 前，確認以下工具可用。如果工具呼叫失敗或不存在，立即停止並提醒使用者安裝：
| 檢查項目 | 驗證方式 | 缺失時的提示訊息 |
|---|
| Playwright MCP | 呼叫 mcp__playwright__browser_navigate 是否可用 | ⚠️ 未偵測到 Playwright MCP。請執行：claude mcp add playwright -- npx @playwright/mcp@latest --headless |
| Context Mode MCP | 呼叫 mcp__context-mode__index 是否可用 | ⚠️ 未偵測到 Context Mode MCP。請執行：claude mcp add context-mode -- npx -y context-mode |
如果只有 Playwright 可用但 Context Mode 不可用，skill 仍可執行搜尋，但無法索引和查詢（失去後續查詢的 context 節省優勢）。
如果 Playwright 不可用，skill 無法執行（Google Search 需要 JS 渲染）。
調用鏈總覽
Phase 1: Playwright navigate + evaluate → 提取結構化 JSON
Phase 2: Context Mode index → 索引到 FTS5 知識庫
Phase 3: Context Mode search → 按需查詢
Phase 4: Deep Dive (fetch_and_index 或 Playwright) → 深入閱讀 [按需]
Phase 5: Summarize → AI 整理結構化摘要
Phase 1: Search — 搜尋貼文
模式 A：Google 關鍵字搜尋（預設）
適用於：搜尋任意主題的 Threads 討論。
Step 1 — Playwright 載入 Google 搜尋結果頁：
browser_navigate(
url: "https://www.google.com/search?q=site:threads.net+{關鍵字用+連接}"
)
搜尋語法技巧：
- 基本搜尋：
site:threads.net 三民區 鍋燒意麵 推薦
- 指定用戶：
site:threads.net/@username 關鍵字
- 時間限制：加
&tbs=qdr:m (過去一個月) 或 &tbs=qdr:y (過去一年)
- 排除關鍵字：
site:threads.net 鍋燒意麵 -廣告
- URL 中空格用
+ 連接
Step 2 — 立即用 browser_evaluate 提取結構化資料：
不要用 browser_snapshot（已在 navigate 時回傳了）。
用 JS 提取精簡 JSON，回傳約 500 bytes vs snapshot 的 ~15 KB。
() => {
const results = [];
const links = document.querySelectorAll('a[href*="threads.net/@"]');
for (const link of links) {
const h3 = link.querySelector('h3');
if (!h3) continue;
const url = link.href;
const title = h3.textContent.trim();
const user = (url.match(/@([^/]+)/) || [])[1] || '';
results.push({ title, url, user: '@' + user });
}
return results;
}
注意：snippet（摘要）無法從 evaluate 穩定提取，因為 Google DOM 結構經常變動。
但 snapshot 回傳時已包含摘要文字，AI 可以從 snapshot 中讀取摘要，
結合 evaluate 的結構化 URL/標題，在 Phase 2 索引時寫入完整資訊。
Step 3 — 翻頁（如需更多結果）：
Google 分頁用 &start= 參數：
- 第 2 頁：
&start=10
- 第 3 頁：
&start=20
每次翻頁都要 browser_navigate（~15 KB snapshot），代價較高。
預設搜尋 1 頁（10 筆），使用者明確要求時才翻更多。
模式 B：直接瀏覽用戶頁面
適用於：查看特定用戶的最新貼文。
Threads 用戶頁面需要 JS 渲染，直接用 Playwright：
browser_navigate(url: "https://www.threads.net/@{username}")
然後 browser_evaluate 提取貼文列表，或讀取 snapshot 中的內容。
模式 C：批量多關鍵字搜尋
適用於：一次搜尋多組關鍵字，例如市場調查、競品分析。
對每組關鍵字依序執行模式 A 的 Step 1-2，所有結果在 Phase 2 索引到同一個 source：
- 接收關鍵字陣列：
["三民區 鍋燒意麵", "前鎮區 早餐", "鳳山 滷味"]
- 對每個關鍵字執行 navigate + evaluate
- 所有結果在 Phase 2 索引到共用 source（如
threads-batch-高雄美食）
- Phase 3 可跨關鍵字搜尋
Phase 2: Index — 索引到 Context Mode 知識庫
將 Phase 1 提取的結構化資料 + snapshot 中讀到的摘要，整理成 Markdown 格式後索引。
index(
content: "整理後的 Markdown 內容",
source: "threads-search-{主題}"
)
索引格式
每筆結果包含：標題、URL、用戶、摘要、地址（如有）、營業時間（如有）、互動數據（如有）。
## Threads 搜尋：{關鍵字}（第 N 頁）
### 1. {標題}
- URL: {url}
- 用戶: @{username}
- 摘要: {從 snapshot 中提取的摘要文字}
- 地址: {如有}
- 營業時間: {如有}
- 互動: {讚數、回覆數，如有}
### 2. ...
重點：摘要資訊從 browser_navigate 回傳的 snapshot 中提取（snapshot 已經在 context 中了，不浪費）。
結合 browser_evaluate 的結構化 URL/標題/用戶，產出完整的索引內容。
source 命名規則
| 搜尋類型 | source 標籤格式 | 範例 |
|---|
| 關鍵字搜尋 | threads-search-{主題} | threads-search-鍋燒意麵 |
| 用戶頁面 | threads-user-{username} | threads-user-kaohsiung_food |
| 單篇貼文 | threads-post-{POST_ID} | threads-post-DBxpG7DBXfN |
| 批量搜尋 | threads-batch-{專案名} | threads-batch-高雄美食調查 |
Phase 3: Query — 從知識庫查詢（按需）
索引完成後，使用者的後續問題用 search 從知識庫查詢，不需要重新載入頁面。
search(
queries: ["地址 營業時間", "價格 便宜", "推薦 最強 好吃", "互動 讚 回覆 熱門"],
source: "threads-search-{主題}"
)
搜尋技巧：
- 用具體詞彙：「地址 營業時間」比「店家資訊」更精準
- 一次送多個 queries（5-8 個），避免多次呼叫觸發節流
- 用
source 參數限定搜尋範圍
Phase 4: Deep Dive — 深入閱讀（按需）
當使用者對特定貼文感興趣，想看完整內容和回覆時觸發。
優先嘗試 fetch_and_index（Threads 單篇貼文頁面有時不需完整 JS 渲染）：
fetch_and_index(
url: "https://www.threads.net/@username/post/POST_ID",
source: "threads-post-{POST_ID}"
)
如果 fetch_and_index 內容為空或不完整，fallback 到 Playwright：
browser_navigate(url: "https://www.threads.net/@username/post/POST_ID")
然後用 browser_evaluate 或讀取 snapshot，將完整內容索引到 Context Mode。
Phase 5: Summarize — 結構化摘要
搜尋和索引完成後，用 search 從知識庫收集所有資料，AI 整理成結構化摘要。
美食/店家推薦格式
## 搜尋摘要：{關鍵字}
共找到 {N} 篇相關貼文
### 推薦排行（依互動熱度）
| 排名 | 店家 | 地點 | 亮點 | 互動 |
|------|------|------|------|------|
| 1 | XX鍋燒 | 三民區XX路 | 湯頭甜、CP值高 | 115讚 138回覆 |
### 有明確地址的店家
| 店家 | 地址 | 營業時間 |
|------|------|----------|
| ... | ... | ... |
### 關鍵發現
- ...
一般討論格式
## 搜尋摘要：{關鍵字}
共找到 {N} 篇相關貼文
### 主要觀點
1. ...（支持：@user1, @user2）
2. ...（支持：@user3）
### 正反意見
- 正面：...
- 負面：...
Context 消耗分析
| 步驟 | context 消耗 | 說明 |
|---|
browser_navigate (Google) | ~15 KB | 無法避免，snapshot 自動回傳 |
browser_evaluate (提取 JSON) | ~0.5 KB | 精簡結構化資料 |
index (索引到 Context Mode) | ~0.1 KB | 只回傳確認訊息 |
search (查詢知識庫) | ~1-2 KB | 只回傳匹配片段 |
| 單頁搜尋總計 | ~17 KB | 其中 15 KB 是不可避免的 navigate snapshot |
對比不用此 skill（直接用 browser_snapshot + 手動閱讀）：
| 操作 | 不用此 skill | 用此 skill |
|---|
| 搜尋 1 頁 | ~15 KB（且結果用完就沒了） | ~17 KB（但結果可重複查詢） |
| 搜尋 5 頁 | ~75 KB | ~75 KB（但所有結果可交叉查詢） |
| 後續追問 5 次 | 每次 ~15 KB 重新載入 | 每次 ~1 KB（search 知識庫） |
| 長對話總計 | ~150 KB+ | ~80 KB（節省 47%+） |
關鍵優勢不在首次搜尋，而在後續查詢：
索引後的結果可以用 search 反覆查詢，不需要重新 navigate。
在長對話中，這個優勢會越來越明顯。
錯誤處理
| 狀況 | 處理方式 |
|---|
browser_evaluate 回傳空陣列 | Google DOM 結構可能變動，直接從 snapshot 文字中手動提取 |
| Google 搜尋無結果 | 放寬關鍵字、移除 site: 改用 threads.net 作為關鍵字 |
Threads 頁面 fetch_and_index 空內容 | 需 JS 渲染，fallback 到 Playwright |
search 查不到結果 | 嘗試更具體的查詢詞，或檢查 source 標籤是否正確 |
| 搜尋結果過少 | 嘗試不同關鍵字組合，或移除時間限制 |
| 遇到 CAPTCHA | 停止自動化，告知使用者 |
注意事項
- navigate snapshot 無法避免：Google Search 和 Threads 都需要 JS 渲染，Playwright
browser_navigate 會自動回傳 snapshot，這是目前架構的已知限制
- 善用已有 snapshot：既然 snapshot 已經在 context 中，就要從中提取摘要資訊，不要浪費
- 索引後用 search 而非重新載入：後續追問一律用 Context Mode
search，這是節省 context 的關鍵
- 資料時效性：Google 索引有延遲，最新的 Threads 貼文可能搜不到
- 隱私尊重：只搜尋公開貼文，不嘗試繞過任何存取限制
- 知識庫生命週期：Context Mode 的 FTS5 知識庫存在 tmpdir，session 結束自動清理
- 語言：Google 搜尋會根據 IP 和語言設定回傳結果，中文關鍵字通常能得到中文 Threads 貼文
