Scan to join WeChat group⛔ 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。
Twitter/X 数据助手
1. 简介
Twitter/X 公开社交数据查询与传播分析 skill，通过 MaxHub API 查询推文、回复、用户资料、关注/粉丝、搜索、趋势和相关互动。适合舆情监测、账号画像、话题传播、竞品研究和内容分析。默认 read-only；agent 应优先使用 recipes，按 tweet_id/user_id/username/query 等字段流链式调用，并对个人社交数据与 UGC 做最小化处理。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。
2. 详细功能
推文详情
- 查询任意推文的完整详情，包括正文、媒体附件（图片/视频/GIF）、发布时间、来源客户端、引用与回复链路
- 还原推文的互动数据：点赞数、转推数、引用数、评论数、书签数
- 输出推文作者的基础画像信息，省去额外查询账号的步骤
评论双轨
- 拉取某条推文的热门评论列表，按平台默认热度排序，识别高互动观点
- 拉取某条推文的最新评论列表，按时间倒序排序，捕捉实时反馈
- 两种排序口径可按分析意图自由切换：舆情研究偏热门，实时跟踪偏最新
转推用户列表
- 拉取某条推文的转推用户列表，识别传播链路与扩散节点
- 顺着转推用户继续做账号画像采集，绘制完整传播图谱
搜索时间线
- 按关键词在 X 平台进行全站搜索，覆盖最新、热门、用户、媒体多种结果类型
- 可切换搜索类型聚焦不同分析场景：实时舆情用最新、爆款研究用热门、KOL 找人用用户、视觉素材用媒体
- 通过游标翻页持续向下采集，构建完整的关键词样本集
趋势话题
- 按国家或地区拉取 X 平台的实时趋势话题榜，覆盖美国、英国、日本等主要市场
- 跨地区对比同一时间窗口下的热点差异，支撑跨境品牌的多市场监控
用户画像
- 查询任意 Twitter / X 用户的完整资料，包括头像、简介、注册时间、所在地、认证状态、粉丝/关注数等
- 拉取用户发布的推文时间线，回溯完整发推记录
- 拉取用户的回复时间线（仅回复其他人的推文），分析其互动行为模式
- 拉取用户的媒体推文（仅含图片/视频的推文），快速浏览视觉内容
- 拉取用户的关注列表与粉丝列表，分析社交圈层与影响力辐射
screen_name ↔ rest_id 互通
- 同时支持用户名（@handle）与数字账号 ID 两种入口定位用户
- 当账号改名或更换 handle 后，可继续使用稳定的数字 ID 持续追踪同一账号
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：
- 数据来源：本 skill 通过第三方数据服务（MaxHub API）获取 Twitter/X 数据，该服务未获得 Twitter/X 官方授权。本项目对数据获取的合法性不作任何保证。
- 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 Twitter/X 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。
- 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。
- 平台风险：Twitter/X 可能对未授权数据访问采取封号、限制 API 访问等法律行动。
- 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）
- 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。- UGC 隐私：拉回的 推文 / 回复 / 转发 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。
- 凭证保护：建议使用独立测试账号、定期轮换 API Key。
- 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 / Twitter/X 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）
- 加载
references/recipes/_index.md，扫trigger_keywords列 - 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）
- 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？"
- 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）
- 读
references/atoms/_index.md，按chain_role列定位起点（starter）和终点（terminal） - 优先用
⭐⭐⭐ 首选标记的端点；不到必要不用⭐ 条件端点 - 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 - 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）
- 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 - 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
- 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 / 发推 / 关注操作 |
| 🚫 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 |
| 🆔 入参互转规则 | screen_name（用户名）与 rest_id（数字 ID）按端点要求严格区分，部分端点支持 oneOf，部分仅接受其一 |
| 📋 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_x-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。
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_x-pro.txt"
echo '{"timestamp":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"x-pro","event":"first_time_confirmation","legal_version":"1.0.0","status":"confirmed"}' >> "$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：
- 显示对应类别的定向风险提醒（完整模板见 COMPLIANCE_GATE.md §3.3）
- 等待用户明确确认（同 0.3 规则）
- 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":"x-pro","event":"risk_reminder","risk_type":"<matched_category>","legal_version":"1.0.0","status":"confirmed"}' >> "$COMPLIANCE_DIR/audit_log.jsonl"
- 用户拒绝或未确认时：停止，不执行后续操作
0.6 /legal 命令处理（用户随时可触发）：
当用户输入 /legal、查看法律条款 或 法律条款 时：
- 读取并显示 DATA_USAGE_POLICY.md 的完整内容
- 记录审计日志：
COMPLIANCE_DIR="$HOME/.maxhub-skills/.compliance"
mkdir -p "$COMPLIANCE_DIR"
echo '{"timestamp":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"x-pro","event":"legal_review","legal_version":"1.0.0","status":"completed"}' >> "$COMPLIANCE_DIR/audit_log.jsonl"
- 显示完毕后，根据当前是否已通过首次闸门决定下一步：
- 未通过首次闸门 → 返回 0.2 继续等待用户确认
- 已通过首次闸门 → 询问用户是否继续之前的操作
Step 1 — 检查 API Key
[ -n "${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 |
|---------|---------|---------|
| 查推文详情 / 评论 / 搜索 / 趋势 / 转推 | references/content.md | 推文详情、热门/最新评论、转推用户、搜索时间线、趋势（6 端点） |
| 查用户 / 推文 / 关注 / 粉丝 / 媒体 | references/user.md | 用户资料、推文、回复、媒体、关注、粉丝（6 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 | 13 个端点的硬白名单 + Pre-call 4 步自检协议 |
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
- ✅ 评论端点二选一（热门 vs 最新），按用户分析意图选择
- ❌ 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 → screen_name/rest_id 来源） - 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），重点检查
screen_name是否带@、rest_id是否为纯数字 - 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":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","skill":"x-pro","event":"api_call","endpoint":"<endpoint_id>","legal_version":"1.0.0","status":"success"}' >> "$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 |
|---------|------|-------|
| 查推文 + 评论 | fetch_tweet_detail → fetch_post_comments / fetch_latest_post_comments | tweet_id 复用 |
| 查用户 → 推文 | fetch_user_profile → fetch_user_post_tweet | screen_name / rest_id 复用 |
| screen_name → rest_id | fetch_user_profile（screen_name 入参） → 取 rest_id → 后续端点 | screen_name → rest_id |
| 查搜索 → 推文详情 | fetch_search_timeline → 取 tweet_id → fetch_tweet_detail | keyword → tweet_id |
| 查转推用户 → 用户画像 | fetch_retweet_user_list → 取 screen_name → fetch_user_profile | tweet_id → screen_name |
| 查用户全面分析 | fetch_user_profile + fetch_user_post_tweet + fetch_user_media + fetch_user_followers + fetch_user_followings | screen_name 复用 |
| 趋势 → 搜索 → 详情 | fetch_trending → 取趋势词 → fetch_search_timeline → fetch_tweet_detail | trend → keyword → tweet_id |
防臆造自检清单（强制前置步骤）
收到 404 时（A）：
- 路径白名单逐字符比对 → 不在清单中 STOP
- Method 比对（全部为 GET）→ 不等 STOP
- 参数键名比对（
screen_name/rest_id按端点要求区分）→ 有清单外参数 STOP - 资源 ID 来源溯源 → Agent 编造的 STOP
- 全通过才判定"上游资源不存在"
收到 400 / 422 时（B）：
- 参数名严格比对（
screen_name不带@，rest_id必须纯数字） - 必填项齐全 + oneOf 二选一逻辑（
fetch_user_profile接受 screen_name 或 rest_id） cursor翻页参数是否上接前次响应的 cursor，禁止编造- 类型与格式严格匹配（pattern / enum）
- 传参方式正确（query string）
- 全通过才按
message_zh排查
Cursor 翻页最佳实践
- 首次调用不传 cursor：取出响应中的
next_cursor - 后续调用接力：用上一轮的
next_cursor作为本轮 cursor 入参 - 终止条件：响应未返回新 cursor 或返回空数组
- 禁止编造 cursor 字符串：cursor 是平台签发的不透明字段，不可猜测
SKILL 版本更新
| 触发条件 | 推荐操作 |
|---------|---------|
| 合法路径持续 404 / 410 | skillhub upgrade x-pro |
| 用户问"版本是多少" | 当前版本 v4.0.0，访问 https://skillhub.cn/skills/x-pro |
| 多端点连续 410 | skillhub upgrade x-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 "${MAXHUB_API_KEY:-}" ] && echo "ok" \|\| echo "missing" |
| 查推文详情 | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/twitter/web/fetch_tweet_detail?tweet_id=xxx" |
| 查推文热门评论 | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/twitter/web/fetch_post_comments?tweet_id=xxx" |
| 查用户资料 | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/twitter/web/fetch_user_profile?screen_name=elonmusk" |
| 查用户推文 | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/twitter/web/fetch_user_post_tweet?screen_name=elonmusk" |
| 搜索时间线 | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/twitter/web/fetch_search_timeline?keyword=AI" |
| 趋势话题（美国） | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/twitter/web/fetch_trending?country=US" |
| 检查 SKILL 更新 | skillhub info x-pro |
📌 端到端使用示例（agent 快速上手）
用户输入：「帮我看 Twitter 某个 user_id 的最近推文」
Agent 执行步骤：
- 匹配 recipe：读
references/recipes/_index.md→ 找到 trigger 命中 → 选最长匹配的 recipe - 加载 recipe 详情：读
references/recipes/<domain>.md中对应段落，拿到 Inputs / Atomic Steps / Output - 路径校验：对每个 atom 的 endpoint_id，
grep一下endpoints_whitelist.yaml确认存在 - risk: low 的端点直接调用，risk: medium+ 先与用户确认
- 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 - 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
- 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：海外舆情分析师跨地区监控
- 角色：海外公关 / 跨境品牌
- 需求：监控品牌关键词在美国 / 日本 / 欧洲的实时讨论与情感倾向
- 使用方式：
fetch_trending（按 country 切换）+fetch_search_timeline（search_type=Latest）双端点联动 → 命中关键词后链式调fetch_tweet_detail+fetch_post_comments还原舆情上下文 → 取screen_name→fetch_user_profile识别影响力账号 - 预期收益：实时跨地区舆情雷达 + 情感聚类，识别高影响力扩散节点
场景二：Twitter KOL 投放评估
- 角色：跨境营销 / KOL 投放代理
- 需求：评估候选 X KOL 的真实活跃度、粉丝健康度、互动质量
- 使用方式：
fetch_user_profile拉资料 →fetch_user_post_tweet拉近期推文 →fetch_user_followers抽样粉丝 →fetch_user_media拉媒体推文判断内容形态 - 预期收益：完整 KOL 健康度评估，识别僵尸粉 / 真实粉丝比例与互动健康度
场景三：内容团队推文爆款研究
- 角色：海外内容运营 / 翻译号策划
- 需求：追踪某垂类（科技 / 加密货币 / AI）近期高互动爆款推文，提炼标题与开头模板
- 使用方式：
fetch_search_timeline（search_type=Top） → 取爆款tweet_id→fetch_tweet_detail取全文 →fetch_retweet_user_list看转推扩散链 → 输出爆款样本集 - 预期收益：海外垂类爆款语料库 + 翻译选题池，提升翻译号 / 资讯号 CTR
场景四：研究员追踪趋势话题生命周期
- 角色：社媒研究员 / 趋势分析师
- 需求：跟踪某趋势词从出现 → 爆发 → 衰退的完整生命周期与参与人群
- 使用方式：定时抓取
fetch_trending→ 命中目标趋势词 →fetch_search_timeline全量拉推文 → 取screen_name集合 → 抽样fetch_user_profile构建参与者画像 - 预期收益：趋势话题完整生命周期图谱，识别话题首发账号 + 扩散节点 + 长尾参与者
6. 项目架构
目录结构
maxhub-twitter/
├── 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 # 13 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 # 推文域：详情/评论/搜索/趋势/转推（6 端点）
└── user.md # 用户域：资料/推文/回复/媒体/关注/粉丝（6 端点）
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/twitter/web/*，通过 MAXHUB_API_KEY 鉴权 |
| 路径校验 | YAML 硬白名单 | endpoints_whitelist.yaml 提供 13 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）+ 重试策略矩阵 |
| 翻页机制 | Cursor 不透明令牌 | 平台签发，禁止编造，按响应 next_cursor 接力 |
| 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 |
|------|--------|---------------|
| 推文内容（Content） | 6 | content.md |
| 用户（Users） | 6 | user.md |
| 合计 | 13 | — |
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）
- screen_name / rest_id 双轨：账号改名场景下使用 rest_id 持续追踪，oneOf 端点支持灵活切换
- Cursor 不可编造：cursor 是平台签发的不透明字段，必须按响应接力，禁止猜测
- Agent 友好 7 大原则：结构胜于叙述、明确指令优于建议、单一来源、词法稳定性、低 token 密度、边界显式声明、错误处理是契约
- 链式调用图谱：字段流字典 + Chain Recipes + 跨 reference 链路三层联动，杜绝 Agent 编造字段名
- 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）+ 重试策略矩阵 + 端点替换矩阵