threads-pro

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displayName	Threads 数据助手 | 帖子 / 评论 / 用户 / 搜索
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description	Threads 公开社交内容查询与用户分析 skill，通过 MaxHub API 查询帖子、用户资料、评论、搜索、时间线和相关互动数据。适合海外社媒内容研究、账号画像、话题追踪和互动分析。默认 read-only；agent 应从 recipes 匹配用户意图，按 post_id/user_id/keyword 等字段流链式调用，并避免过度采集个人社交数据。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。
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⛔ 合规硬前置指令（HARD PREREQUISITE — Agent 不得跳过）

在执行任何 API 调用、读取 reference 文件、匹配 recipe 之前，Agent 必须先完成 §基础使用 Step 0 的合规检查。

• 禁止绕过 Step 0 直接进入 Step 1（检查 API Key）或更后续步骤
• 禁止以"用户已多次使用"为由跳过首次闸门或风险检测
• 禁止将 Step 0 的合规检查视为可选步骤
• 若 Step 0 未通过（首次确认缺失、用户拒绝、风险检测未确认），立即停止，不执行任何后续操作

违反此指令将导致法律合规风险，Agent 必须严格执行。

Threads 数据助手

1. 简介

Threads 公开社交内容查询与用户分析 skill，通过 MaxHub API 查询帖子、用户资料、评论、搜索、时间线和相关互动数据。适合海外社媒内容研究、账号画像、话题追踪和互动分析。默认 read-only；agent 应从 recipes 匹配用户意图，按 post_id/user_id/keyword 等字段流链式调用，并避免过度采集个人社交数据。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。

2. 详细功能

帖子查询

• 通过帖子 ID 直查帖子详情，含正文、媒体、作者归属与互动量级
• 支持以原始帖子 URL 直接换取详情，免去先做链接解析的繁琐步骤
• 拉取帖子的完整作者上下文，定位发布者身份并衔接后续用户画像查询

评论追踪

• 拉取帖子下的一级评论列表，还原最直观的讨论氛围与高赞观点
• 评论结果与帖子主键无缝接力，可以串联到任意上游入口（搜索、用户、URL）
• 适配整段对话上下文采集，作为情感与共鸣分析的真实样本

用户洞察

• 同时支持通过用户名与稳定用户标识两种方式查询用户资料，兼容不同入口
• 拉取用户对外发布的原创帖子列表，识别其内容主题与发布节奏
• 拉取用户的转发与回复列表，全面观察其圈层互动与对其他声音的态度

搜索三件套

• 按关键词查询热门排序的帖子结果，快速捕捉话题已沉淀下来的代表性内容
• 按关键词查询最新排序的帖子结果，跟进话题正在发生的最实时进展
• 按关键词搜索人物档案，精准定位目标用户、KOL 或品牌官方账号

游标分页统一

• 全量列表类查询采用统一的游标翻页机制，多次翻页无需切换不同的分页策略
• 翻页参数与上一页返回结果直接衔接，链路稳定不易踩到边界异常
• 支持长程持续采集任务，避免在大批量数据回流时丢页或重复

账号余额查询

• 查询 MaxHub API 账号剩余额度，支持 x-api-key 或 Authorization: Bearer 两种认证方式
• 频率限制：最快每 3 秒调用一次
• 接口路径：GET /api/maxhub/balance

⚖️ 法律免责与合规声明

使用本 skill 即表示您确认已阅读并同意以下条款：

1. 数据来源：本 skill 通过第三方数据服务（MaxHub API）获取 Threads（Meta 旗下） 数据，该服务未获得 Threads（Meta 旗下） 官方授权。本项目对数据获取的合法性不作任何保证。
2. 合规责任：使用方需自行确保符合所在地区的数据保护法律（《个人信息保护法》/ GDPR / CCPA 等）及 Threads（Meta 旗下） 服务条款（ToS）。因使用本 skill 产生的任何法律后果由使用方自行承担。
3. 禁止用途：严禁将本 skill 用于违反法律的行为，包括但不限于：侵犯个人信息权、不正当竞争、刷量操控、批量爬取用户数据等。
4. 平台风险：Threads（Meta 旗下）可能对未授权数据访问采取封号、诉讼等法律行动。
5. 完整政策：详细数据使用政策请参阅 DATA_USAGE_POLICY.md。

📋 数据传输与隐私声明（请认真阅读）

1. 第三方传输：您提供的所有 ID、关键词、链接等参数都会通过 HTTPS 发送到 https://www.aconfig.cn（MaxHub 数据服务）进行处理。
2. UGC 隐私：拉回的 帖子 / 评论 等内容可能包含个人信息或敏感 UGC，请勿写入未授权的数据库或公开发布。
3. 凭证保护：建议使用独立测试账号、定期轮换 API Key。
4. 合规责任：使用方需自行确保符合所在地区的数据保护法律（《个人信息保护法》/ GDPR / Threads（Meta 旗下） ToS 等），平台账号的合规性由使用方承担。

3. 一键安装

鉴权

获取 API Key

请前往 MaxHub 控制台 注册账号并获取 API Key。

配置 API Key

方案 1：OpenClaw 配置

将 MAXHUB_API_KEY 添加到 ~/.openclaw/openclaw.json 中：

{ "env": { "MAXHUB_API_KEY": "ak_xxxx..." } }

方案 2：终端环境变量

export MAXHUB_API_KEY="ak_xxxx..."

依赖安装

本 Skill 不需要额外脚本依赖，所有调用通过 curl 完成 HTTP 请求即可，无第三方库依赖。

环境变量配置

环境变量	说明	是否必填	获取方式
MAXHUB_API_KEY	MaxHub 数据 API Key	是	MaxHub 控制台

4. 使用指南

🤖 Agent Decision Tree（必读 · 决定调用顺序）

此小节定义 agent 在每次接到用户请求时的标准决策流程。严格按此顺序执行可大幅提升命中率与减少误调用。

1️⃣ 文档加载顺序（按需 · 不要一次性全读）

步骤	何时读	加载文件	估算 token
① 永远先读	接到任何请求时	SKILL.md §0.1（不支持清单）+ §4（本节）	~1K
② 选择 recipe	用户语义清晰时	references/recipes/_index.md（仅索引）	~1.5K
③ 加载 recipe 详情	匹配到具体 recipe 时	references/recipes/<domain>.md 的对应段落	~500/段
④ 加载端点详情	自定义链路或参数不明时	references/<domain>.md 单文件	~3K
⑤ 路径白名单校验	调用前	grep '<endpoint_id>' references/endpoints_whitelist.yaml（禁止整体读）	~50 行
⑥ 跨端点字段路由	链式调用时	references/param-mappings.md § 字段流字典	~1K

2️⃣ Recipe 匹配规则（核心）

1. 加载 references/recipes/_index.md，扫 trigger_keywords 列
2. 最长匹配优先：若用户输入同时命中多个 recipe 的 trigger，选最长 trigger 命中的那个（最具体）
3. 平局询问：若两个 trigger 长度相同且都命中 → 主动询问用户："您是想看 A 还是 B？"
4. 无命中：先查 §0.1 不支持清单 → 不在则进入"自定义链路"流程（步骤 3）

3️⃣ 自定义链路（无现成 Recipe）

1. 读 references/atoms/_index.md，按 chain_role 列定位起点（starter）和终点（terminal）
2. 优先用 ⭐⭐⭐ 首选 标记的端点；不到必要不用 ⭐ 条件 端点
3. 字段流（上游 OUT → 下游 IN）由 param-mappings.md § 字段流字典 决定，禁止自行猜 json_path
4. 链路完成后，可向维护方建议把它编排成新 recipe

4️⃣ 调用前自检（按 risk 分级 · 节省 token）

端点 risk	必做自检	步骤数
risk: low	① 路径在 endpoints_whitelist.yaml	1 步
risk: medium	① 路径 ② method ③ 必填参数 ④ 写入确认	4 步
risk: high	4 步 + 显式向用户确认参数与意图	5 步
risk: critical（restricted）	6 步高风险确认流程（详见 §高风险能力清单）	6 步

旧 SKILL 强制所有调用都做 4 步——现按 risk 等级简化。low 端点（占绝大多数）只校验路径即可。

5️⃣ 错误处理快速决策

现象	行动	重试
404 / 410	§3.1(A) 5 步防臆造自检 → 通过才 STOP；禁止自改路径段重试	0
400 / 422	§3.1(B) 6 步防参数臆造自检 → 通过才修参重试	≤1
401 / 402 / 403	STOP，告知用户去 https://www.aconfig.cn 处理	0
429	读 Retry-After 退避；无该头时指数退避+jitter	≤2
5xx	等 3 秒重试 → 仍失败走端点级"降级/替换"	1
HTTP 200 + code != 0	读 message_zh 报告用户；不重试（业务错误重试无用）	0

6️⃣ 输出契约（与用户对话时）

1. 数据来源声明：每次输出明确告知数据来自 https://www.aconfig.cn 三方接口
2. 缺失字段处理：如某字段链路降级后缺失，显式说明"X 暂不可取"，不要静默省略
3. 不要伪造：用户问的字段若不在响应里 → 说"未返回"，禁止用其他端点拼凑模拟

核心约束（强制遵守）

规则	说明
🔒 只读	本技能仅用于数据查询和分析，不执行写入 / 账户操作
🚫 禁止臆造路径	仅使用 references/endpoints_whitelist.yaml 中的端点，不得自行拼接、改版本号、加路径段
📋 数据流向第三方	所有请求发送至 https://www.aconfig.cn，请使用独立测试账号并定期轮换 API Key
🔑 凭证保护	不暴露 API Key、Cookie、Token 至日志或对话

基础使用（5 步完成调用）

Step 0 — 合规硬前置检查（不可跳过 · 不可绕过）

⛔ 本步骤为硬前置：未通过则禁止执行 Step 1 及后续任何 API 调用。 本步骤自包含，不依赖任何外部文件即可完成基础合规检查。详细框架可参阅 COMPLIANCE_GATE.md，完整风险规则见 risk_rules.yaml。

0.0 缺失即停检查：

检查合规确认状态文件是否存在。若不存在，立即停止后续操作，直接进入 0.2 首次闸门流程。

COMPLIANCE_DIR="$HOME/.maxhub-skills/.compliance"
STATE_FILE="$COMPLIANCE_DIR/confirmed_threads-pro.txt"
if [ -f "$STATE_FILE" ]; then cat "$STATE_FILE"; else echo "NOT_FOUND"; fi

0.1 读取并校验确认状态：

• 返回 NOT_FOUND → 进入 0.2 首次闸门
• 返回的 legal_version 低于 1.0.0 → 法律内容已更新，重新进入 0.2 首次闸门
• 返回的 legal_version 等于 1.0.0 → 已确认，跳到 0.5 风险检测

0.2 首次使用合规闸门（仅首次触发）：

向用户显示以下完整合规提醒（本内容自包含，无需读取外部文件）：

⚠️ 法律合规提醒

本 skill 通过第三方数据聚合服务（MaxHub API）获取数据，非平台官方 API。

数据来源声明：

• 本项目不持有、不存储、不控制任何平台数据
• 所有数据请求经 MaxHub API（https://www.aconfig.cn）中转至各平台
• MaxHub API 的数据获取方式未获得各平台官方授权

合法使用场景：公开数据分析、竞品研究、内容创作辅助、学术研究、自动化测试

禁止使用场景：

• 电信诈骗相关活动（《反电信网络诈骗法》）
• 侵犯他人通信自由和通信秘密（《宪法》第40条）
• 规避实名身份验证（《网络安全法》第24条）
• 代发私信或消息
• 收集、存储未公开的个人信息（联系方式、位置、社交关系）
• 使用他人登录凭证（cookie/token）访问非本人数据

已移除的高风险能力：刷量操控、反爬绕过、会话伪造、批量提取、私信、登录加密等端点已从代码中完全移除。

完整法律条款：请参阅 数据使用政策 和 合规审查清单。

输入 "同意" 确认已阅读并遵守以上条款，或输入 /legal 查看完整法律条款。

0.3 确认验证规则：

• ✅ 接受（明确肯定）：同意 / 确认 / 我已阅读并同意 / 我同意 / 确认同意
• ❌ 拒绝（模糊回应，需提示用户使用明确措辞）：嗯 / ok / 行 / 好的 / 可以 / 嗯嗯 / 好 / yes
• 模糊回应提示："请使用明确措辞确认（如输入'同意'），以确保您已阅读并理解合规条款。"
• 用户拒绝或未确认时：立即停止，不执行 Step 1 及后续任何步骤。即使用户再次要求执行操作，也必须先完成合规确认。

0.4 确认通过后，写入状态并记录审计日志：

COMPLIANCE_DIR="$HOME/.maxhub-skills/.compliance"
mkdir -p "$COMPLIANCE_DIR"
echo "legal_version=1.0.0 confirmed_at=$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)" > "$COMPLIANCE_DIR/confirmed_threads-pro.txt"
echo '{"timestamp":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"threads-pro","event":"first_time_confirmation","legal_version":"1.0.0","status":"confirmed"}' >> "$COMPLIANCE_DIR/audit_log.jsonl"

0.5 风险检测（每次用户请求都执行）：

对照以下核心风险规则（完整规则见 risk_rules.yaml）检查用户请求：

风险类别	关键词（命中即触发提醒）	定向提醒要点
cookie_usage	cookie / session / 登录凭证 / token / 凭证 / 登录态	确认使用本人账号凭证，不使用他人 cookie/session
batch_operation	批量 / 全部 / 所有 / 循环 / 批次 / 大规模 / 全量 / 遍历	遵循最小必要原则，不用于刷量/批量注册
personal_data	粉丝列表 / 关注列表 / 用户画像 / 联系方式 / 社交关系 / 手机号 / 邮箱 / 粉丝画像 / 受众画像 / 个人信息 / 隐私数据	遵循《个人信息保护法》最小必要原则，不存储不传播
write_operation	端点白名单中 write_operation: true 或 requires_user_confirmation: true 标志	确认参数正确，了解操作不可撤销
cross_border	当前 skill 属于境外平台（instagram/tiktok/linkedin/twitter/reddit/youtube/threads/lemon8）时自动触发	遵守《数据安全法》第31条和《个人信息保护法》第38条

命中风险时的处理流程：

1. 显示对应类别的定向风险提醒（完整模板见 COMPLIANCE_GATE.md §3.3）
2. 等待用户明确确认（同 0.3 规则）
3. 确认后记录审计日志再继续：

COMPLIANCE_DIR="$HOME/.maxhub-skills/.compliance"
echo '{"timestamp":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"threads-pro","event":"risk_reminder","risk_type":"<matched_category>","legal_version":"1.0.0","status":"confirmed"}' >> "$COMPLIANCE_DIR/audit_log.jsonl"

4. 用户拒绝或未确认时：停止，不执行后续操作

0.6 /legal 命令处理（用户随时可触发）：

当用户输入 /legal、查看法律条款 或 法律条款 时：

1. 读取并显示 DATA_USAGE_POLICY.md 的完整内容
2. 记录审计日志：

COMPLIANCE_DIR="$HOME/.maxhub-skills/.compliance"
mkdir -p "$COMPLIANCE_DIR"
echo '{"timestamp":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"threads-pro","event":"legal_review","legal_version":"1.0.0","status":"completed"}' >> "$COMPLIANCE_DIR/audit_log.jsonl"

3. 显示完毕后，根据当前是否已通过首次闸门决定下一步：
   • 未通过首次闸门 → 返回 0.2 继续等待用户确认
   • 已通过首次闸门 → 询问用户是否继续之前的操作

Step 1 — 检查 API Key

[ -n "${MAXHUB_API_KEY:-}" ] && echo "ok" || echo "missing"

若返回 missing，停止并提示用户配置 MAXHUB_API_KEY。

Step 2 — 匹配意图 → 选择 reference

按用户目标从下表选择对应 reference 文件，每个文件自包含其领域的全部端点定义：

用户目标	加载文件	覆盖范围
查帖子 / 评论 / 搜索内容	references/content.md	帖子详情（v1+v2）、评论列表、Top/Recent/Profiles 搜索（6 端点）
查用户 / 帖子 / 转发 / 回复	references/user.md	用户资料（username + user_id 双入口）、用户帖子、转发、回复（5 端点）
跨端点参数查询 / 字段流追溯	references/param-mappings.md	全局红线 + 端点路由 + 字段流字典 + 错误处理总览
路径白名单硬校验	references/endpoints_whitelist.yaml	12 个端点的硬白名单 + Pre-call 4 步自检协议
SKILL 版本检查与升级	references/update.md	SkillHub 更新

Step 3 — 构建最小调用计划

• ✅ 优先使用最少端点完成任务，能用一个端点就不用两个
• ✅ 知道 URL → 优先 fetch_post_detail_v2（支持 url 直查）；只有 post_id → 用 fetch_post_detail
• ❌ 禁止"先 head/tail 试运行"或"先调一个看看"等探索性调用

🔍 运行时合规自检（构建调用计划时必须逐项确认）：

#	检查项	通过条件	不通过处理
C1	意图合法性	用户请求属于合法场景（公开数据分析/竞品研究/内容创作辅助/学术研究/自动化测试）	STOP，告知用户该用途不在合法范围内
C2	参数来源	所有 ID/关键词/链接来自用户本人提供或公开可见内容	STOP，要求用户说明数据来源
C3	无他人凭证	请求不涉及使用他人 cookie/session/token	STOP，要求使用本人账号凭证
C4	最小必要	请求范围已限定在最小必要数据，非批量/全量采集	STOP，要求用户明确缩小范围
C5	端点合规	目标端点在 endpoints_whitelist.yaml 中且未被移除	STOP，告知该端点不可用

任一项不通过即停止，不进入执行步骤。已通过 Step 0.5 风险确认的请求无需重复 C4。

Step 4 — 执行并验证

• 调用前比对 endpoints_whitelist.yaml 完成 4 步 Pre-call 自检（路径 → method → 必填 → 写入确认）
• 收到 404 → 必须先做防路径臆造自检（5 步）
• 收到 400 / 422 → 必须先做防参数臆造自检（6 步）
• 收到 业务 code != 0 → 读 message_zh 报告用户，不重试

📦 返回数据合规检查（收到响应后必须执行）：

#	检查项	处理方式
R1	个人信息脱敏	响应包含手机号/邮箱/身份证等 PII 时，仅展示必要字段，其余脱敏
R2	UGC 内容处理	响应包含评论/弹幕/动态等 UGC 时，提醒用户不用于未授权商业用途
R3	隐私数据保护	响应包含他人联系方式/位置/社交关系时，不写入持久化存储
R4	数据量控制	响应数据量 >100 条时，提醒用户遵循最小必要原则，建议分页
R5	审计日志	每次成功调用后记录审计日志到 $HOME/.maxhub-skills/.compliance/audit_log.jsonl，event 为 api_call

COMPLIANCE_DIR="$HOME/.maxhub-skills/.compliance"
echo '{"timestamp":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"threads-pro","event":"api_call","endpoint":"<endpoint_id>","legal_version":"1.0.0","status":"success"}' >> "$COMPLIANCE_DIR/audit_log.jsonl"

R1-R4 为数据处理红线，违反即构成合规风险。R5 为审计要求，每次调用必须记录。

高级使用

链式调用图谱（Chain Recipes）

用户场景	链路	字段流
用户名 → 用户帖子	fetch_user_info → fetch_user_posts	username → user_id 接力
user_id → 全维度内容	fetch_user_info_by_id → fetch_user_posts + fetch_user_reposts + fetch_user_replies	user_id 复用
帖子详情 + 评论	fetch_post_detail → fetch_post_comments	post_id 复用
URL → 帖子详情	fetch_post_detail_v2（url）	URL 直查免接力
关键词 → 热门帖 → 详情	search_top → fetch_post_detail	query → post_id
关键词 → 最新帖 → 详情	search_recent → fetch_post_detail	query → post_id
用户搜索 → 资料 → 帖子	search_profiles → fetch_user_info → fetch_user_posts	query → username → user_id

防臆造自检清单（强制前置步骤）

收到 404 时（A）：

1. 路径白名单逐字符比对 → 不在清单中 STOP
2. Method 比对 → 不等 STOP
3. 参数键名比对 → 有清单外参数 STOP
4. 资源 ID 来源溯源 → Agent 编造的 STOP
5. 全通过才判定"上游资源不存在"

收到 400 / 422 时（B）：

1. 参数名严格比对（username / user_id / post_id / query 不可混用）
2. 必填项齐全 + fetch_post_detail_v2 的 oneOf: [post_id, url] 二选一逻辑
3. 类型与格式严格匹配（pattern / enum）
4. 传参方式正确（query vs body）
5. 没有 IN 表外的臆造参数
6. 全通过才按 message_zh 排查

端点替换矩阵

优先接口	降级接口	触发条件
fetch_post_detail_v2（url / post_id）	fetch_post_detail（post_id）	仅有 post_id 时直接使用 v1
search_top	search_recent	想要最新内容时切换

SKILL 版本更新

触发条件	推荐操作
合法路径持续 404 / 410	skillhub upgrade threads-pro
用户问"版本是多少"	当前版本 v4.0.0，访问 https://skillhub.cn/skills/threads-pro
多端点连续 410	skillhub upgrade threads-pro --force
401 / 402 / 403	不是版本问题，去 https://www.aconfig.cn 处理

常用命令速查表

场景	命令
查 API Key	[ -n "${MAXHUB_API_KEY:-}" ] && echo "ok" || echo "missing"
查用户资料	curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/threads/web/fetch_user_info?username=xxx"
查用户帖子	curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/threads/web/fetch_user_posts?user_id=xxx"
查帖子详情（URL）	curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/threads/web/fetch_post_detail_v2?url=https://www.threads.net/@xxx/post/yyy"
关键词搜索热门	curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/threads/web/search_top?query=AI"
检查 SKILL 更新	skillhub info threads-pro

📌 端到端使用示例（agent 快速上手）

用户输入：「帮我看 Threads 某个 user 的最近 post」

Agent 执行步骤：

1. 匹配 recipe：读 references/recipes/_index.md → 找到 trigger 命中 → 选最长匹配的 recipe
2. 加载 recipe 详情：读 references/recipes/<domain>.md 中对应段落，拿到 Inputs / Atomic Steps / Output
3. 路径校验：对每个 atom 的 endpoint_id，grep 一下 endpoints_whitelist.yaml 确认存在
4. risk: low 的端点直接调用，risk: medium+ 先与用户确认
5. 链式传递：上游响应的 json_path 字段（如 $.data.bvid）按 recipe 的 extract 列绑定为变量，传给下游端点
6. 错误处理：按 §错误处理决策表行动；不要自改路径或瞎加参数
7. 输出：组装结果给用户，标明数据来自三方接口；缺失字段显式说"未取到"

反例（agent 不要这么做）：

• ❌ 全文加载 endpoints_whitelist.yaml（大文件，浪费上下文）
• ❌ 看到 404 就改路径段重试（会被防臆造规则阻断）
• ❌ 把没在响应里的字段编一个值返回给用户
• ❌ 链式调用时忽略 recipe 的 extract 列，自己猜 json_path

5. 使用场景

场景一：Threads 内容研究者发掘热门话题

• 角色：海外社媒研究员
• 需求：监测某关键词在 Threads 平台的热度变化与最新 / 热门讨论
• 使用方式：search_top 拉热门贴 + search_recent 拉最新贴 → 取 post_id → 链式调 fetch_post_detail 提取互动数据
• 预期收益：双轨搜索覆盖热度与时效，构建关键词的完整 Threads 讨论画像

场景二：Meta 社交监控团队追踪 KOL 动态

• 角色：品牌社交监控
• 需求：定期采集目标 KOL 在 Threads 上的帖子、转发与回复，识别其内容策略
• 使用方式：search_profiles（用户名搜索）→ fetch_user_info → 并行 fetch_user_posts + fetch_user_reposts + fetch_user_replies
• 预期收益：KOL 全行为画像（原创 / 转发 / 回复三链路），识别其圈层互动与内容偏好

场景三：海外内容创作者寻找 Threads 选题

• 角色：海外自媒体
• 需求：从 Threads 平台借鉴热门选题与表达方式
• 使用方式：search_top 拉行业关键词热门贴 → fetch_post_detail 取完整文本与媒体 → fetch_post_comments 看用户共鸣点
• 预期收益：从 Threads 采集真实表达样本，提升海外内容选题的本地化与共鸣度

场景四：跨平台舆情对比分析

• 角色：舆情分析师
• 需求：对比同一话题在 Threads 与其他社交平台的传播差异
• 使用方式：search_top + search_recent 拉取话题相关帖 → 取 user_id 通过 fetch_user_info_by_id 反查用户画像 → 输出热度 / 用户层级 / 互动结构对比
• 预期收益：跨平台舆情数据对齐，识别 Threads 用户群体与其他平台的差异化特征

6. 项目架构

目录结构

maxhub-threads/
├── SKILL.md                            # Skill 定义与使用文档（本文件）
├── README.md                           # 英文项目说明
├── README_CN.md                        # 中文项目说明
├── _meta.json                          # 版本元信息（version: 4.0.0）
└── references/
    ├── endpoints_whitelist.yaml        # 12 端点路径硬白名单 + Pre-call 4 步自检协议
    ├── param-mappings.md               # 中枢索引（全局红线 + 字段流字典 + 错误处理）
    ├── content.md                      # 内容域：帖子详情/评论/搜索（6 端点）
    ├── user.md                         # 用户域：资料/帖子/转发/回复（5 端点）
    └── update.md                       # SKILL 更新机制（SkillHub）

技术栈

组件	技术	说明
调用方式	curl + Bearer Token	HTTP GET 请求，参数通过 query string 传递
数据接口	MaxHub API	https://www.aconfig.cn/api/v1/threads/web/*，通过 MAXHUB_API_KEY 鉴权
路径校验	YAML 硬白名单	endpoints_whitelist.yaml 提供 12 端点的逐字符校验 + 4 步 Pre-call 协议
错误处理	决策表 + 自检清单	HTTP 状态码权威定义 + 防臆造自检（A/B 双轨）+ 端点替换矩阵
输出格式	JSON Standard MaxHub Response	{code, message, message_zh, data, cache_url}
更新通道	SkillHub	⭐⭐⭐ SkillHub（腾讯云 CDN）

API 覆盖范围

领域	端点数	Reference 文件
内容（Content）	6	content.md
用户（User）	5	user.md
合计	12	—

关键设计理念

• 防臆造四道闸：白名单（endpoints_whitelist.yaml）→ 强标记（Full path）→ 禁止规则（Forbidden）→ 错误反馈（STOP）
• 链式调用图谱：字段流字典（username / user_id / post_id / query）+ Chain Recipes + 跨 reference 链路三层联动
• 错误处理契约：HTTP 状态码权威定义 + 防臆造自检清单（A: 5 步 / B: 6 步）+ 端点替换矩阵（v1 ↔ v2）