| name | x-publishing-rules |
| description | ⚠️ DEFERRED 2026-04-27 — 本 channel 暫不發 X。Skill 內容保留(規則參考),但動工前先跟使用者確認真的要做 X 才執行,別自動把 X 列進跨平台發片清單。X (Twitter) 發 thread / single post 完整規則 — 2026-Q1 起 Grok 演算法接管、hashtag 上限 1–2 個、外連結 -30~50% 觸及、Thread 比單推 +63% 曝光。 |
⚠️ DEFERRED 2026-04-27 — 本 channel 暫不發 X。
此 skill 內容保留供未來參考(規則 / 爆款套路 / API 邊界),但目前 X 不在跨平台發片 pipeline 內。
三平台 = YT + IG + 脆;X 不要自動寫 / 自動列入草稿。動工前先跟使用者確認真的要重啟 X 才執行。
X (Twitter) Publishing — Thread / Post 完整規則
跟 IG / YT / Threads 是完全不同邏輯(hashtag 規則相反、thread 為王、外連結被罰)。寫 X 內容前先把這幾條看一遍。
1. ⚠️ 演算法核心訊號(2026-01 Grok 接管後)
| 訊號 | 權重 / 影響 |
|---|
| 作者回覆留言 | +75(等於 150 個 like;必回) |
| Bookmark / Reply | +13 ~ +25 |
| Like | +0.5 |
| Thread(>=2 推串接) | +63% 曝光、3× 互動 vs 單推 |
| 主推有外連結 | -30~50% 觸及 |
| 負面 / 戰鬥語氣 | Grok NLP 監測,降推(就算 engagement 高) |
| AI 生成感 | 偵測後降推,需「人寫人發」感 |
最大行動指引: 發完留 30 分鐘回覆每則留言,觸及會被持續加權。
2. ⚠️ Hashtag 規則跟 IG 完全相反
| 平台 | 上限 | 位置 | 罰則 |
|---|
| IG | 5 個 | 結尾 1 區塊 | >5 砍掉/擋發 |
| X | 1–2 個 | 嵌句中 / 最後一推 | >2 個 -40% 觸及 |
規則:
- 不要 5 個塞滿 —— X 不是 IG,塞多會被演算法直接懲罰
- 不要放推文開頭 —— 演算法判定為 spam 信號
- niche > generic ——
#claudecode 勝過 #AI #tech(NLP 已能直接理解內容,通用 tag 不再有用)
- 三平台共版時 X hashtag 段獨立寫(IG 5 個那組搬過來會被罰)
3. AI 教學爆款套路(Boris Cherny / Garry Tan 模板)
2026-Q1 兩個現象級 thread 拆解:
Boris Cherny(Claude Code 作者)2026-01 viral thread:
- Hook:反直覺 bold claim(workflow 簡單到讓觀眾以為是 troll)
- 內容:具體 slash command(
/commit-push-pr)+ 「one human = small eng team output」框架
- 框架邏輯:讓觀眾覺得「我也可以做到」+「但目前沒做到的人很笨」
Garry Tan(YC CEO)2026-03 gstack:
- Hook:多 agent 分角色(CEO / Engineer / QA)
- 配 GitHub repo → 幾小時內 HN #1 + X trending
- 觸發點:可下載立刻試的 artifact
爆款共同元素(必備 4 條):
- Hook 是 bold claim,不是 educational tone —— 「我用 X 取代了 Y」勝過「來教你 X」
- 具體(slash command、prompts、路徑、code snippet)—— 抽象描述沒人看
- GitHub repo / 可複製品 —— 給觀眾「立刻試」的入口
- Thread 而非單推 —— 有空間展開 workflow,觸及又高 63%
4. Thread 結構模板
T1 (hook)
反直覺 bold claim,不放任何外連結。
例:「一個人 + Claude Code = 一個影片產線」
T2 (problem / promise)
痛點或承諾。
例:「拍片要錄音 / 剪輯 / 上字 / 上傳三平台,以前一支要 4 hr,現在 4 min」
T3...Tn (steps with concrete artifacts)
具體 slash command / prompt / 截圖 / code。
每推 1 個 atomic 點,別塞太多。
T(n-1) (resource link)
GitHub repo / 文章連結。**不要放 T1**(主推外連結降推 30-50%)。
Tn (CTA + hashtag)
「想看完整影片留言我貼」+ #claudecode #vibecoding(只 1–2 個 tag)
長度: 4–8 推一條 thread 比較好讀。15 推以上觀眾掉光。
5. AI 生成 → 人發 工程
X 對 AI 生成偵測比 IG / 脆 / YT 嚴格。AI 寫的長句在 X 容易被降推。Workflow:
- AI ideation:hook 多種版本、論點清單、例子
- 人寫實際 tweet —— 你的聲音才是資產(不能外包)
- AI editing:幫修語法、砍冗字、加 emoji 散開節奏
- 風格上加:破折號 — / 不完整句 / emoji 散開 / 縮寫(像真人講話節奏)
避免:三句以上連續 GPT-style 流暢段落 → 偵測命中率高。
6. API / 自動發片邊界
這專案目前沒有 scripts/publish-x.mjs。要做的話:
X API v2(2026 現況)
- Free tier 嚴重縮水 —— 1500 post/月、100 read/月,基本不夠日更
- Basic $100/月 —— 3000 post/月、10K read,個人創作者實用區間
- Pro $5000/月 —— 不需要
Endpoints
POST /2/tweets —— text + 可選 media_id- Media 上傳走 v1.1 endpoint(
/1.1/media/upload.json,還沒 v2 化)
- Thread = chained replies —— 後一推
in_reply_to_tweet_id 指前一推的 id
- 圖片格式:JPG / PNG / WEBP / GIF;影片 mp4 H.264 + AAC
Rate limits(Basic)
- 100 post/15-min
- 100 media upload/15-min
- 監控
x-rate-limit-remaining header
實作建議(以後寫腳本時)
node scripts/publish-x.mjs --thread thread.json
其中 thread.json:
{
"tweets": [
{ "text": "T1 hook" },
{ "text": "T2 ..." },
{ "text": "T3 ...", "media": ["path/to/PostIG.png"] },
{ "text": "T4 GitHub: https://...", "linkInBody": true },
{ "text": "—\n#claudecode #vibecoding" }
]
}
7. 跟其他平台共版策略
不要把 IG / 脆的 caption 直接搬來 X。差異:
| 元素 | IG / 脆 | X |
|---|
| 結構 | single post + 5 hashtag | thread + 1-2 hashtag |
| 外連結 | OK 放 caption | 不放 T1(主推降推) |
| 長度 | 1 段內(2200 字) | 4–8 推 thread,各 280 字 |
| Hook | 第一行抓眼球 | 反直覺 bold claim |
| Hashtag | 5 個結尾一區塊 | 1–2 個嵌句中 / 最後一推 |
共版時:
- 第一句 hook 可三平台共用
- 內文要重寫(X 用 thread 拆,IG 用 single post 整段)
- Hashtag 段各平台獨立寫,別混
8. 失敗 / 已知踩坑
- 發完不回留言 → 演算法不加權(reply from author 是 +75 訊號)
- 主推塞 GitHub link → 觸及砍 30-50%,改放 thread 後段
- 連續 3 推都是 GPT-style 流暢段落 → AI 偵測命中,降推
- >2 個 hashtag → -40% 觸及
- 1 thread > 15 推 → 觀眾掉光,改拆兩 thread 分次發
- 負面 / 戰鬥語氣(就算是行銷常見的 outrage marketing) → Grok 降推
- Free tier API 試圖日更 → 1500/月配額用完後就斷,改 Basic 才實用
