Skill: ryder-mhumble/twitter-ai-kol-fetcher (version 1.0.1)

--- name: twitter-ai-kol-fetcher description: "抓取 Twitter AI 领域 KOL 最新动态、识别热门话题、生成专业内参。触发条件：\"抓取 Twitter\"、\"AI 领域最新动态\"、\"每天 AI 动态\"、\"写内参\"、\"AI 内参\"。" --- # Twitter AI KOL Fetcher 抓取 Twitter AI 领域动态，识别热门话题，自动生成专业内参报告。 **内参风格参考：中关村两院《美国对中国"关键软件"出口管制的影响研判与对策建议》** --- ## 目录结构 ``` twitter-ai-kol-fetcher/ ├── config.json # API 配置文件（用户填 key） ├── SKILL.md # 本文件 ├── references/ │ ├── kol_list.json # KOL 账号列表（82个） │ ├── llm_prompts.md # LLM 提示词 │ └── internal_report_template.md # 内参模板 └── scripts/ ├── 01_fetch_kols.py # 抓取 KOL 推文 ├── 02_filter_and_score.py # 过滤、评分、聚类 ├── 03_generate_report.py # 机会判定 + 报告生成 └── main.py # 主流程脚本 ``` --- ## Twitter API 服务商：https://twitterapi.io | 资源 | 价格 | |------|------| | Tweets | $0.15 / 1K 条 | | Profiles | $0.18 / 1K 个 | | Followers | $0.15 / 1K 个 | 计费：15 Credits/条推文，1 USD = 100,000 Credits --- ## 工作流（优化版） ``` [Step 1] 抓取数据 ↓ [Step 2] 规则过滤 + 热度评分 ↓ [Step 3] 话题聚类（新增！基于关键词相似度） ↓ [Step 4] LLM 机会判定（Lightning 模型，便宜） ↓ [Step 5] LLM 报告生成（M2.1 模型，强推理） ↓ [Step 6] 发送到飞书 → 删除临时文件 ``` --- ## 核心优化点 ### 1. 模型分离（成本优化） | 阶段 | 模型 | 理由 | 成本 | |------|------|------|------| | 数据抓取 | 82 KOL × 1条 | Tweets.io API | ~$0.012 | | 机会判定 | **MiniMax-M2.5** | 逻辑判断 + 优先级排序 | ~$0.01 | | 报告生成 | **Gemini 3.1 Pro** × 3 | 大上下文、强推理、文笔好 | ~$1.20 | | **总计** | | | **~$1.22/天** | ### 2. 话题聚类（质量提升） **问题**：原来的逻辑是"一条推文 = 一个话题"，但内参的价值在于**发现趋势和主题**。 **解决方案**：基于关键词相似度将相关推文聚类 - 3个KOL讨论"Claude 4发布" → 合并为一个主题 - 5个KOL聊"AI安全法案" → 这是重点话题 **效果**： - 减少重复内容 - 话题更有代表性 - 报告更有深度 ### 3. 扩大信源 + 减少单KOL抓取量 - **信源扩大**：从 34 个扩展到更多 KOL（AI公司、CEO、投资人、博主、研究员） - **每KOL抓取量**：从 5 条减少到 1 条（最新） - **效果**：覆盖更广，成本可控 ### 4. 并行报告生成（速度优化） - **原来**：串行生成 3 篇报告 → ~3分钟 - **现在**：并行生成 3 篇报告 → ~1分钟 - **效果**：速度翻倍，更快交付 ### 5. 防漏抓机制（关键！） | 问题 | 解决方案 | |------|----------| | 漏掉 VIP 用户 | **兜底机制**：sama/elonmusk 等发的强制纳入 | | 漏掉突发事件 | **关键词兜底**：含 "launching" 等强制纳入 | | 漏掉高互动 | **互动兜底**：点赞>5000 或 转发>500 强制纳入 | ### 4. 兜底规则 ``` 如果满足以下任一条件，强制纳入话题池： 1. VIP 用户（sama, elonmusk 等）发布的 2. 包含 "launching", "announcing", "new", "breaking" 等关键词 3. 点赞 > 5000 或 转发 > 500 ``` ### 4. KOL 列表（82个） 从 `references/kol_list.json` 加载，分类： | 类型 | 数量 | 说明 | |------|------|------| | company | 28 | AI 公司官方（OpenAI, Anthropic, Google DeepMind 等） | | influencer | 11 | 技术博主（swyx, fireship, heyBarsee 等） | | ceo | 9 | CEO（Sam Altman, Elon Musk, Demis Hassabis 等） | | researcher | 8 | 研究员（Yann LeCun, Ilya, Noam Brown 等） | | vc | 5 | 投资机构（a16z, Sequoia, Greylock 等） | | platform | 5 | 平台（GitHub, LangChain, Streamlit 等） | | investor | 4 | 个人投资人 | | 其他 | 12 | newsletter, analyst, framework 等 | **总计：82 个 KOL**（覆盖 AI 公司、投资、产品、研究、媒体） ### 5. 过滤规则 - **AI 关键词过滤**：匹配 AI 相关内容 - **热度评分**：转发×2 + 点赞×1 + 浏览×0.001 - **内参触发词**：launch, release, funding, safety, policy... - **话题聚类**：基于关键词相似度合并相关推文 ### 6. LLM 参与点 1. **机会判定**（Lightning）：判断聚类后的话题是否值得写内参 2. **报告生成**（M2.1）：按模板生成 Markdown 报告 ### 7. 报告结构优化 | 章节 | 内容 | 目的 | |------|------|------| | 核心要点 | 3条最核心发现 | 一句话摘要 | | 事件还原 | 发生了什么、时间线 | 背景铺垫 | | 战略意义分析 | 为什么重要、影响 | **核心部分** | | 各方观点 | 支持/质疑/中立 | 呈现多视角 | | 趋势判断 | 短/中/长期判断 | 明确战略预测 | | 对策建议 | 跟踪关注、行动建议 | 可操作建议 | --- ## 使用方式 ### 方式1：手动执行 ```bash # 设置 API Key export OPENROUTER_API_KEY="your-key" # 运行主流程 python3 scripts/main.py ``` ### 方式2：定时任务 ``` 任务: 每日 AI 内参 - 时间: 工作日 9:00 - 输出: 发送到飞书 → 删除临时文件 ``` --- ## 关键文件说明 ### references/kol_list.json KOL 账号列表，JSON 格式，可动态扩展。 ### references/llm_prompts.md LLM 提示词模板，包含： - 机会判定 Prompt - 报告生成 Prompt - 关键词配置 ### references/internal_report_template.md 内参模板，对齐中关村两院风格。 ### scripts/01_fetch_kols.py 抓取 KOL 推文，输出 JSON。 ### scripts/02_filter_and_score.py 过滤和评分，输出热门话题。 ### scripts/03_generate_report.py 调用 LLM 生成报告。 --- ## 配置 ### config.json 在项目根目录创建 `config.json`，填入 API Key： ```json { "twitter_api_key": "your-twitter-api-key", "openrouter_api_key": "your-openrouter-api-key" } ``` 获取方式： - **Twitter API**: https://twitterapi.io/dashboard - **OpenRouter API**: https://openrouter.ai/settings ### 可配置参数 - KOL 列表：`references/kol_list.json` - 关键词：`references/llm_prompts.md` - 热度阈值：脚本中 `MIN_HOTNESS = 500` - 报告数量：脚本中 `max_reports = 3` --- ## 输出流程（关键！） ``` 生成内参 → Markdown 文本 → 发送到飞书 → 删除临时文件 ``` **重要：不保存本地文件！**


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