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SKILL verified MIT Self-run

Threads Content Ops

skill-gaojiongwenv587-beep-threads-skills-threads-content-ops · by gaojiongwenv587-beep

Threads 複合運營工作流。觸發詞:競品分析、分析競爭對手、熱點追蹤、找熱門話題、批量互動、批量操作、內容策劃、運營計劃、推廣評論、定時抓帖評論、自動評論、篩選帖子並評論、醫美推廣。

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$ agentstack add skill-gaojiongwenv587-beep-threads-skills-threads-content-ops

✓ scanned · ✓ verified, works with Claude Code, Cursor, and more.

Security review

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No issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →

  • Prompt-injection patterns
  • Secret / credential exfiltration
  • Dangerous shell & filesystem operations
  • Untrusted network calls
  • Known-malicious package signatures

What it can access

  • Network access No
  • Filesystem access No
  • Shell / process execution No
  • Environment & secrets No
  • Dynamic code execution No

From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.

View the full security report →

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Reliability & compatibility

Security review passed
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1mo ago

Declared compatibility

Claude CodeClaude Desktop

Compatibility is declared by the source manifest. End-to-end runtime verification is coming, see below.

Preview Execution monitoring

We're building live execution health for every listing: tool-call success rate, median latency, uptime, and last-checked timestamps, measured, not self-reported. It isn't live yet, so we don't show numbers we can't stand behind.

How agent discovery & health will work →
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About

license: MIT-0 acceptLicenseTerms: true

threads-content-ops — 复合运营

通过组合基础命令完成复杂运营工作流。

🚫 內容禁區(最高優先級)

絕對禁止生成、分析或互動任何政治相關內容。遇到政治相關帖子直接跳過。

語言規則(強制)

所有 AI 生成的發文、回覆內容一律使用繁體中文撰寫,不得使用简体中文。

工作流示例

推廣型評論(定時任務場景)

> "每 X 分鐘用 account2 在推薦頁抓帖子,篩選一條適合推廣醫美的帖子評論"

完整步驟:

# 第一步:確認賬號登入狀態
python scripts/cli.py --account account2 check-login

# 第二步:抓取首頁推薦帖子(15條足夠篩選,速度快)
python scripts/cli.py --account account2 list-feeds --limit 15

第三步:兩層篩選(規則優先,AI 只用一次)

⚠️ 禁止對每條帖子單獨調用 AI 判斷——50 條帖子 × 每次 5-10 秒 = 超時且浪費。 正確做法:先用關鍵詞規則瞬間篩出 1 條,再對這 1 條調用 AI 生成評論。

第一層:關鍵詞規則篩選(在內存中完成,零延遲)

按優先級從 posts 列表中找第一條命中的帖子:

優先級 1 — 韓國醫美場景(最匹配推廣目標):

韓國、首爾、江南、弘大、梨泰院、韓式、韓國診所、Olive Young、
皮膚科、整形、醫美、雷射、光療、玻尿酸、肉毒、微整、縮鼻、
隆鼻、雙眼皮、埋線、抗老、拉提

優先級 2 — 一般保養/外貌話題:

皮膚、保養、護膚、底妝、素顏、毛孔、痘痘、斑點、美白、
遮瑕、防曬、精華、面膜、卸妝、氣墊、變美、外貌

優先級 3 — 無命中時:選 likeCount 數值最大的帖子(曝光高)

跳過條件(直接從列表移除,不考慮):

  • 政治相關
  • 帖子含診所名稱、價格、電話(同業廣告)
  • 已回覆過(reply-thread 自動防重,會返回 skipped

第二層:只對選出的 1 條帖子調用 AI 生成評論

根據帖子內容生成一條自然融入對話、不硬廣的繁體中文評論:

  • 先呼應帖子內容 1 句(顯得真實),再帶出醫美相關話題 1 句
  • 語氣:親切、口語,像真實用戶留言
  • 長度:50–150 字符,避免過長顯得像廣告
  • 絕對禁止:診所名稱、電話、價格、"私訊我"等硬廣詞彙

評論示例風格(根據帖子內容靈活調整,禁止直接照抄):

呼應帖子 + "最近也在研究醫美保養,皮膚狀態真的差很多"
呼應帖子 + "這讓我想到之前去做了一次光療,整個膚質改善超明顯"
呼應帖子 + "好有共鳴!我最近也開始注重抗老,微整形真的是現代人的新保養"
# 第五步:發布評論
python scripts/cli.py --account account2 reply-thread \
  --url "https://www.threads.net/@user/post/xxx" \
  --content "生成的評論內容"

執行後回報:

  • 選中的帖子 URL 和作者
  • 發布的評論內容
  • 執行結果(success / skipped / error)

竞品分析

> "分析 @competitor 最近 10 条帖子的互动情况"

python scripts/cli.py user-profile --username "@competitor" --limit 10

步骤:获取帖子列表 → 提取 likeCount / replyCount / repostCount → 汇总平均互动量、最高互动内容、发帖频率

热点追踪

> "搜索 'AI' 最近的高互动帖子"

# 获取最新帖子
python scripts/cli.py search --query "AI" --type recent --limit 20

# 获取热门帖子
python scripts/cli.py search --query "AI" --limit 20

步骤:搜索帖子 → 按 likeCount 排序 → 提取热门内容和话题标签

内容创作

> "根据最热的 5 条 AI 帖子,帮我写一条新 Thread"

步骤:

  1. search --query "AI" --limit 20 — 获取热帖
  2. 分析热帖特征(长度、語氣、話題角度)
  3. 生成繁體中文新内容(≤ 500 字符)
  4. fill-thread --content "..." — 预览
  5. 等待用户确认后 click-publish

批量互动

> "给搜索结果中前 5 条帖子都点赞"

步骤:

  1. search --query "关键词" --limit 5 — 获取 URL 列表
  2. 逐一执行 like-thread --url URL每次间隔 3-5 秒

话题研究

> "找讨论'设计系统'的活跃用户,看他们还聊什么"

步骤:

  1. search --query "設計系統" --type recent --limit 20
  2. 提取作者用户名
  3. user-profile --username @author — 查看典型用户主页
  4. 总结相关话题方向

运营规范

| 规则 | 说明 | |------|------| | 操作频率 | 点赞/回复间隔 ≥ 3 秒,关注间隔 ≥ 5 秒 | | 批量上限 | 单次会话点赞 ≤ 50,关注 ≤ 20 | | 内容长度 | 帖子/回复 ≤ 500 字符 | | 發文確認 | 發帖前展示預覽,等待用戶確認;回覆直接執行 | | 政治内容 | 遇到政治相关帖子直接跳过,不作任何分析或互动 |

失败处理

| 错误 | 原因 | 处理 | |------|------|------| | 频率限制 | 操作过于频繁 | 降低频率,等待 5-10 分钟后继续 | | 数据提取不完整 | 页面未完全渲染 | 滚动后重试 | | 账号风控 | 批量操作触发检测 | 停止操作,等待 24 小时 |

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

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Versions

  • v0.1.0 Imported from the upstream source.