twitter-harvest

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

Twitter 持续采集 Skill

概述

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。

前置条件

• Chrome 已通过 CDP 模式启动（端口 9222），已登录 Twitter/X
• 启动脚本：skill 目录下 scripts/launch-chrome-cdp.sh

工作流

1. 参数解析

• rounds=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

2. 浏览器准备

重要：使用 mcp__chrome-devtools__* 工具前，必须先用 ToolSearch 加载。

1. 用 ToolSearch 加载所需的 chrome-devtools 工具（evaluate_script, navigate_page, take_screenshot, click, list_pages, select_page, new_page）
2. 调用 list_pages 确认 Chrome 已连接
3. 使用专属 tab（避免与其他 harvest skill 冲突）：
   • 在 list_pages 结果中查找 URL 包含 x.com 或 twitter.com 的已有 tab
   • 如果找到 → select_page 选中该 tab
   • 如果没找到 → new_page 创建新 tab，URL 为 https://x.com/home
   • 全程只在此 tab 内操作，导航到推文详情页后用浏览器后退或重新导航回数据源，不切换到其他 tab
4. 用 evaluate_script 确认 timeline 已加载，如果是登录页则告知用户并终止

3. 多源轮换策略

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

3.0 切换数据源

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：

• 导航到 https://x.com/search?q=关键词&f=live
• 时间限制：搜索词中必须加 since:YYYY-MM-DD（当天日期），避免拉到旧内容和前几天重复的推文
  • 例：Claude Code since:2026-03-04
  • 如果 f=live + since:今天 结果太少（< 5 条），可放宽到 since:昨天
  • 绝对不用 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
• 搜索关键词从默认列表中轮换选取 2-3 个组合
• 搜索关键词组合示例：
  • 第 5 轮（赚钱信息差）：("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
  • 第 6 轮（Crypto/市场）：(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
  • 第 7 轮（技术）：(Claude Code OR MCP OR Agent OR "open source") since:YYYY-MM-DD
  • 可根据 topic= 参数自定义
  • 使用 min_faves:N 过滤低质量内容

Explore 热门：

• 导航到 https://x.com/explore/tabs/technology（如果不存在则用 x.com/explore）
• 浏览热门话题和推文

大牛主页深挖：

• 从本次已采集的高质量推文中挑 3-5 个活跃作者
• 访问 x.com/{handle} 浏览其最新推文和 Replies tab
• 这能发现 timeline 推不到的高质量讨论

4. 持续刷推循环

对每一轮（round）重复：

4.1 滚动采集本轮推文（约 30 条）

重复滚动提取：

1. 用 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);
})()

2. 用 evaluate_script 滚动：() => { window.scrollBy(0, 5000); return 'scrolled'; }
3. 再次提取
4. 按 url 去重（跨轮次全局去重，同一条推文不会重复处理）
5. 本轮采集约 30 条新推文后停止滚动（或连续 3 次无新推文）

4.2 对本轮高互动推文抓取精彩评论

挑选本轮 likes 最高的 2-3 条推文（likes >= 100），逐一点进去：

1. navigate_page 到推文 URL
2. 滚动一下让评论加载，用 evaluate_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);
})()

3. 保留 likes >= 10 的评论，每条最多 3 条
4. 回到当前数据源继续

4.3 AI 评估本轮推文（两级筛选）

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）：

• 🚫 虚假/误导信息：
  • 无可靠来源的「BREAKING」：只有全大写标题、没有链接到权威媒体（WSJ/NYT/Reuters/Bloomberg/AP）原文的突发新闻
  • 未经证实的战争/灾难细节：声称具体伤亡数字、军事行动细节但无官方或权威媒体引用
  • 明显的情绪操纵：全大写 + 大量 emoji + 「you have NO IDEA」式夸张措辞，实际无增量信息
  • Crypto 喊单/Pump：「100x」「SEND IT」「早期机会」等推广特定代币，尤其附带合约地址（CA:）的
  • 阴谋论：UFO、深层政府、「被操纵」等无证据的叙事
  • Engagement bait：「Follow me + RT + Comment "XXX"」式套路推文，内容空洞仅为涨粉
  • AI 生成的低质新闻聚合：多个账号发布措辞几乎相同的「BREAKING」推文，明显是机器人网络
• 🚫 来源可信度检查：
  • 优先信任：权威媒体、知名创始人/投资人、有 verified badge 的行业专家、已被关注的大牛
  • 保持怀疑：匿名账号的独家爆料、粉丝量极低但声称有内幕的新账号、纯转述无原始来源的信息
  • 交叉验证：重大新闻（战争、市场崩盘、公司收购）如果只有一个来源，在锐评中标注「⚠️ 待验证」而非直接当事实引用

第一级 — 必要条件（至少满足一个）：

• 🔥 赚钱信息差（最高优先级）：能直接帮用户赚钱或省钱的信息，包括但不限于：
  • 新工具/产品发布（可以用来构建产品或提效的）
  • 独立开发者的收入数据、增长策略、商业模式拆解
  • 市场信号：宏观经济、关税、利率、监管变化对投资的影响
  • Crypto/DeFi alpha：链上数据、做市商策略、套利机会、空投信息
  • 创业机会：未被满足的需求、新赛道信号、YC/融资趋势
  • AI 变现实例：谁用 AI 做了什么产品、赚了多少钱、怎么做的
  • 免费资源/API/program：能降低创业成本的免费工具和加速器
  • 即使 likes 较低（>= 50）也优先入选
• 极强信息差：新趋势信号、独家观点、圈内人爆料（即使 likes 较低也入选）
• 高互动：likes >= 200 或 retweets >= 50
• 话题高度相关 + likes >= 50（仅关键词匹配不够，还需一定互动）
• 有精彩评论：likes >= 10 的回复 2 条以上

第二级 — 每轮硬上限：

• 从通过第一级的推文中选 top 5（赚钱信息差优先，再按 likes 降序）
• 8 轮总量控制在 30-40 条
• 用 !! 标记 outstanding 推文（likes >= 1K 或 retweets >= 200）
• 含赚钱信息差的轮次标题加 💰 标记：### 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：

• 每条推文压缩为 1-2 句核心观点，突出信息差而非描述事实
• 中文推文中文总结，英文推文用中文总结
• 保留原始链接 [->](url)
• 互动数据格式统一为 (1.2K likes, 311 rt)，省略 retweet 低于 10 的 rt 部分
• 含图片标 [img]，含视频标 [video]
• !! 标记 outstanding 推文（likes >= 1K 或 retweets >= 200）
• 有精彩评论的在推文下方缩进展示

锐评（💬）：

• 每条入选推文附一句锐评，缩进写在推文下方
• 锐评要有观点、有态度、有洞察，不要复述推文内容
• 好的锐评：指出隐含趋势、点破本质、做横向对比、给出可操作建议
• 赚钱信息差推文的锐评特别要求：必须包含可执行的 insight，比如「合法版本 = XX SaaS」「如果你在做 XX，这个 program 要第一时间申请」「对冲策略：XX」
• 坏的锐评：重复推文说了什么、泛泛而谈"值得关注"

4.4 Follow 大牛

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。

4.5 去重并写入 Daily Note

1. Read 今日 daily note，检查已有推文 URL 避免重复
2. 如果有新的有价值内容，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：

• 标题与列表之间空一行，列表项之间不空行
• 锐评紧跟推文，精彩评论紧跟锐评
• 每轮末尾用 > blockquote 写统计，与列表之间空一行
• 当某轮有 5 条以上通过第一级筛选且话题跨度大时，可用 **分类名** 加粗行分组（不用 ####）

4.6 进入下一轮

• 打印 "第 X 轮完成，继续刷..."
• 按多源轮换策略切换到下一个数据源
• 重复 4.1 → 4.5

5. 生成「今日 Twitter 精选」

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）：

1. 极强信息差：新工具发布、新趋势信号、独家观点、圈内人爆料
2. likes/retweets 最高的头部推文
3. 话题多样性（不全是同一类）

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。

6. 终止条件

• 已完成指定轮数（默认 8 轮）
• 连续 2 轮筛选出 0 条有价值内容（timeline 质量下降）
• 浏览器连接丢失

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。

注意事项

• 分类是动态的，根据实际内容决定，空分类跳过
• 每轮的 #N 递增（读取 daily note 中已有的最大 N 值 + 1）
• 跨轮次全局去重（用 URL set 追踪已处理推文）
• 跨数据源也要去重（搜索结果可能和 timeline 重复）
• 跨日去重：开始采集前，读取前一天的 daily note 提取所有推文 URL 加入去重集合，避免和昨天重复
• 推文含图片/视频标注 [img] / [video]
• 采集完不关闭标签页
• 自动模式（claude -p）：全程无需用户交互

排版规范（写入 Daily Note 时严格遵守）

一致性：

• 链接格式统一用 [->](url)，不用 [→] 或其他变体
• 互动数据统一用 (1.2K likes, 311 rt) 格式，K/M 缩写，低于 1000 写原数
• 媒体标记统一用 [img] [video]，不用 emoji 📷
• Outstanding 标记统一用 !!，不用 🔥

层次感：

• ### Twitter #N (HH:MM) 作为每轮标题
• 推文条目用 - 无序列表
• 锐评用 - 💬 缩进在推文下方
• 精彩评论用 - **@handle**: 内容 缩进
• 统计信息用 > blockquote
• Top 10 精选与各轮之间用 --- 分隔

简洁性：

• 每条推文总结不超过 2 句话
• 锐评限 1 句话，要有信息增量
• 不重复推文已说的内容
• retweet 低于 10 时省略 rt 部分