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npx skills add https://github.com/cafe3310/public-agent-skills --skill twitter-watch命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
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基于 SOC 职业分类
| name | twitter-watch |
| description | 提取一系列 Twitter 推文的互动数据并整合生成报告 |
| license | MIT |
| author | github/cafe3310 |
| depends_on_skill | ["github/cafe3310/public-agent-skills -> agent-browser"] |
| depends_on_binary | ["python3","node","npm"] |
一个自动监控 Twitter 互动数据的 Agent 技能,旨在通过模拟真人行为获取最准确的推文表现指标。
为了确保抓取成功率并规避反爬虫机制,watch.py 脚本采用了以下设计:
~/.agent-browser/config.json 中配置了 {"autoConnect": true},这确保了 agent-browser 优先尝试连接用户已打开的真实浏览器。--headed 参数,确保浏览器界面可见,方便用户监控和必要时介入(如处理验证码)。navigator.userAgent。如果仍处于 Headless 模式或未建立连接,脚本将发出警示。--session-name twitter-watch。如果用户已在浏览器登录,脚本将继承登录状态。如果用户询问如何使用此功能,请务必提供以下简洁的操作指南:
Twitter 监控使用说明:
- 开启浏览器调试模式:在 Chrome 地址栏输入
chrome://inspect/#remote-debugging并回车,确保勾选 "允许远程调试"。- 准备环境:脚本会自动为您配置
agent-browser。在使用过程中,如果 Chrome 弹出“是否允许远程调试”提示,请务必点击**“允许”**。- 准备链接文件:将想要监控的 Twitter 链接放入文本文件(如
links.txt),每行一个。- 发送文件路径:将文件路径发送给我,我将自动抓取数据并生成
twitter_report.md报告。
agent-browser 和 python3。agent-browser --headed --session-name twitter-watch open https://www.google.com。ask_user 确认用户已看到窗口并允许连接。python3 skills/twitter-watch/scripts/watch.py links.txt
文件名:output_<tweet_id>.json
包含 raw (原文) 和 val (数值) 字段。
文件名:twitter_report.md
包含操作系统信息、生成时间以及带有格式化数字的表格。