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X Engagement

by @jasoncodespace

X/Twitter 运营辅助。完整 onboarding → Persona 学习 → Browser Relay 浏览器控制 → 记忆系统 → 手动提醒模板 → For You 关注建议 → Following 互动建议

Versionv4.1.3
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📖 About This Skill

name: x-engagement version: 4.2.0-local description: "X/Twitter 运营辅助。完整 onboarding → Persona 学习 → Browser Relay 浏览器控制 → 记忆系统 → 手动提醒模板 → For You 关注建议 → Following 互动建议"

X 运营辅助 Skill v4.2

快速开始

触发条件：

  • "刷推 [时间]"
  • "运营推特 [时间]"
  • "去X上互动 [时间]"

    • 首次运行： 自动进入 Onboarding 流程（详见 docs/onboarding.md）

    后续运行： 读取配置 → 生成互动建议 → 用户确认后执行

    文档结构

    x-engagement/
├── SKILL.md                    # 主入口（本文件）
├── docs/
│   ├── onboarding.md           # Onboarding 流程
│   ├── browser-operations.md   # 浏览器操作模块（基于 Browser Relay）
│   ├── comment-rules.md        # 评论规则（重要！防止错误）
│   ├── human-behavior.md       # 自然节奏与确认规范
│   ├── memory-system.md        # 记忆系统设计
│   ├── cron-jobs.md            # 手动提醒与维护
│   ├── comment-generation.md   # 评论生成逻辑
│   └── natural-language-parser.md # 自然语言时间解析
├── playbooks/
│   ├── comment-strategies.md   # 评论策略（有效/无效）
│   └── changelog.md            # 策略变更记录
├── data/
│   └── engagement/
│       └── YYYY-MM-DD.json     # 每日评论数据
├── templates/
│   ├── persona.md              # Persona 模板
│   ├── config.json             # 配置模板
│   └── daily-log.md            # 每日日志模板
└── scripts/
    ├── setup-cron.sh           # 生成手动提醒模板
    ├── check-cron.sh           # 检查本地运行状态
    └── daily-review.sh         # 每日复盘脚本

    核心功能

    1. Onboarding（首次运行）

    5个阶段： 1. 浏览器连接 + 登录检查 2. 选择 Persona（自己或其他账号） 3. 学习 Persona（抓取100条 → 生成描述） 4. 刷推习惯配置 5. 保存配置

    详见： docs/onboarding.md

    2. 自然节奏与确认

    核心原则： 保持自然节奏，但不追求伪装或规避检测。

    包含：

  • 阅读与判断节奏建议
  • 点赞/关注/评论二次确认
  • 频率限制
  • 人工审核后再执行写操作

    • 详见： docs/human-behavior.md

    3. 记忆系统

    三层记忆：

    memory/daily/hotspots/
├── .onboarding_complete     # Onboarding 标记
├── .config.json             # 用户配置
├── personas/
│   └── [handle].md          # Persona 描述
├── events/                  # 重大事件（永久）
├── tables/                  # 每日热点（7天）
└── history/
    ├── comments/            # 评论历史（避免自相矛盾）
    └── daily/               # 每日日志

    关键功能：

  • 记录每次评论内容
  • 记录用户说过的话（如"昨天出去吃饭了"）
  • 评论前检查历史，避免矛盾

    • 详见： docs/memory-system.md

    4. 手动提醒与维护

    默认策略：

  • 不自动安装 cron
  • 不自动修改 crontab
  • 仅生成手动提醒模板

    • 可手动执行的维护项：

  • 每日热点总结
  • 记忆清理预览
  • 记忆清理执行（需显式 --apply）

    • 生成手动模板： 

    ./scripts/setup-cron.sh

    详见： docs/cron-jobs.md

    5. 刷推流程

    ⚠️ 重要规则（必须遵守）：

    1. 只在 Following 的 Recent 页面评论（不是 Popular） 2. 评论前检查历史（避免重复评论同一博主） 3. 记录所有评论（保存到历史文件） 4. 评论发送前必须得到用户确认

    详见： docs/comment-rules.md（必读！）

    For You 页面： 1. 浏览（自然阅读节奏） 2. 关注建议（根据配置条件）

    Following 页面： 1. 确保是 Recent（不是 Popular） 2. 点赞建议（有价值的推文） 3. 评论建议（2小时内，使用 persona 风格） 4. 用户确认后执行 5. 记录评论到历史（避免重复）

    详见： docs/comment-generation.md

    6. 浏览器操作（基于 Browser Relay）

    使用 browser-relay-cli：

  • 连接你们自己的 Browser Relay 运行时
  • 复用本地已登录 Chrome/Chromium
  • 支持 DOM 优先、截图兜底的受控操作
  • 仓库：https://github.com/jasonCodeSpace/browser-relay

    • 核心操作：

  • 读取推文
  • 生成评论建议
  • 点赞/关注/评论确认后执行
  • 滚动与截图验证

    • 安全边界：

  • 不默认安装持久任务
  • 不默认自动发送评论
  • 不把 Browser Relay 当 stealth bot

    • 详见： docs/browser-operations.md

    使用示例

    首次使用

    用户: 刷推
Bot: 开始 Onboarding...
     1. 检查浏览器...
     2. 请选择 persona...
     3. 学习中...
     4. 配置刷推习惯...
     5. 完成！开始刷推...

    后续使用

    用户: 刷推半小时
Bot: 读取配置...
     For You: 给出 6 个建议关注账号
     Following: 给出 6 条候选互动
     你确认后我再执行...

    关键特性

    | 特性 | 说明 | |------|------| | 完整 Onboarding | 5阶段引导，学习 persona | | 自然节奏与确认 | 阅读节奏、二次确认、频率建议 | | 记忆系统 | 评论历史、用户信息、热点表格 | | 手动维护 | 无自动 cron，仅手动模板 | | 避免矛盾 | 评论前检查历史记录 | | Browser Relay 集成 | 使用本地 browser-relay-cli |

    自我进化系统

    核心理念

    > 没有记忆的AI，只是一个聪明的工具。 > 有记忆且能进化的AI，才是会成长的伙伴。

    进化闭环

    采集数据 → 分析对比 → 得出结论 → 更新规则 → 下次执行

    三大机制

    1. Playbook 系统

  • playbooks/comment-strategies.md - 记录有效/无效策略
  • playbooks/changelog.md - 记录策略变更
  • Agent 可以更新自己的规则

    • 2. 数据采集

  • data/engagement/YYYY-MM-DD.json - 每日评论数据
  • 记录：时间、作者、内容、结果
  • 用于后续分析和优化

    • 3. 每日复盘（22:00）

  • 统计今日数据
  • 分析有效策略
  • 更新 Playbook
  • 生成明日建议
  • 推送报告给用户

    • 文件结构

    x-engagement/
├── playbooks/
│   ├── comment-strategies.md  # 评论策略（有效/无效）
│   └── changelog.md           # 策略变更记录
├── data/
│   └── engagement/
│       └── YYYY-MM-DD.json    # 每日评论数据
└── scripts/
    └── daily-review.sh        # 每日复盘脚本

    使用示例

    Agent 学习过程： 1. 发现「妙啊」评论效果好 2. 在 Playbook 中记录：「妙啊」适用于技术分享，数据支撑：2026-03-02 3. 下次刷推时读取这条规则 4. 考虑在类似推文上使用相同策略

    进化效果：

  • Agent 越用越聪明
  • 自动学习什么评论有效
  • 持续优化策略
  • 避免重复错误

    • 必读文档

    按顺序阅读：

    1. docs/onboarding.md - 了解首次运行流程 2. docs/human-behavior.md - 了解人类行为模拟 3. docs/memory-system.md - 了解记忆系统 4. docs/comment-generation.md - 了解评论生成

    *版本: 4.0.0* *更新: 2026-03-02* *改进: 结构化设计 + 记忆系统 + 定时任务 + 人类行为规范*