X/Twitter 智能研究代理 - 自动化深度搜索、内容分析与简报生成工具

x-research by rohunvora/x-research-skill

221 周安装量

999 GitHub Stars

GitHub

安装命令

npx skills add https://github.com/rohunvora/x-research-skill --skill x-research

社交网络自动化数据分析

🇨🇳中文介绍

X 研究

针对 X/Twitter 的通用智能研究代理。将任何研究问题分解为针对性搜索，迭代优化，追踪线索，深入挖掘链接内容，并综合成一份附有来源的简报。

关于 X API 详情（端点、运算符、响应格式）：请阅读 references/x-api.md。

CLI 工具

所有命令均在此技能目录下运行：

cd ~/clawd/skills/x-research
source ~/.config/env/global.env

搜索

bun run x-search.ts search "<查询>" [选项]

选项：

--sort likes|impressions|retweets|recent — 排序方式（默认：likes）
--since 1h|3h|12h|1d|7d — 时间过滤器（默认：最近 7 天）。也接受分钟（30m）或 ISO 时间戳。
--min-likes N — 按最小点赞数过滤

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--min-impressions N — 按最小展示次数过滤

--pages N — 要获取的页数，1-5（默认：1，100 条推文/页）

--limit N — 显示的最大结果数（默认：15）

--quick — 快速模式：1 页，最多 10 条结果，自动噪音过滤（-is:retweet -is:reply），1 小时缓存，成本摘要

--from <用户名> — 查询中 from:用户名 的简写形式

--quality — 过滤低互动推文（≥10 个赞，后处理）

--no-replies — 排除回复

--save — 将结果保存到 ~/clawd/drafts/x-research-{slug}-{date}.md

--json — 原始 JSON 输出

--markdown — 用于研究文档的 Markdown 输出

除非查询已包含，否则会自动添加 -is:retweet。所有搜索都会显示预估的 API 成本。

bun run x-search.ts search "BNKR" --sort likes --limit 10
bun run x-search.ts search "from:frankdegods" --sort recent
bun run x-search.ts search "(opus 4.6 OR claude) trading" --pages 2 --save
bun run x-search.ts search "$BNKR (revenue OR fees)" --min-likes 5
bun run x-search.ts search "BNKR" --quick
bun run x-search.ts search "BNKR" --from voidcider --quick
bun run x-search.ts search "AI agents" --quality --quick

bun run x-search.ts profile <用户名> [--count N] [--replies] [--json]

获取特定用户的近期推文（默认排除回复）。

bun run x-search.ts thread <推文_id> [--pages N]

根据根推文 ID 获取完整的对话线程。

bun run x-search.ts tweet <推文_id> [--json]

bun run x-search.ts watchlist                       # 显示所有
bun run x-search.ts watchlist add <用户> [备注]     # 添加账户
bun run x-search.ts watchlist remove <用户>          # 移除账户
bun run x-search.ts watchlist check                  # 检查所有账户的近期动态

关注列表存储在 data/watchlist.json 中。用于心跳集成——检查关键账户是否发布了重要内容。

bun run x-search.ts cache clear    # 清除所有缓存结果

15 分钟 TTL。避免重复获取相同查询。

研究循环（智能代理）

在进行深度研究（不仅仅是快速搜索）时，请遵循此循环：

1. 将问题分解为查询

使用 X 搜索运算符将研究问题转化为 3-5 个关键词查询：

核心查询：主题的直接关键词
专家观点：from: 特定的已知专家
痛点：如 (broken OR bug OR issue OR migration) 等关键词
积极信号：如 (shipped OR love OR fast OR benchmark) 等关键词
链接：url:github.com 或 url: 特定域名
降噪：-is:retweet（自动添加），如果需要可添加 -is:reply
加密垃圾信息：如果加密主题泛滥，添加 -airdrop -giveaway -whitelist

通过 CLI 运行每个查询。每次运行后，评估：

是有效信号还是噪音？调整运算符。
是否有值得专门用 from: 搜索的关键人物？
是否有值得通过 thread 命令追踪的对话线程？
是否有值得使用 web_fetch 深入挖掘的链接资源？

3. 追踪对话线程

当一条推文互动量高或是线程起始推文时：

bun run x-search.ts thread <推文_id>

4. 深入挖掘链接内容

当推文链接到 GitHub 仓库、博客文章或文档时，使用 web_fetch 获取。优先处理以下链接：

被多条推文引用
来自高互动量推文
指向与研究问题直接相关的技术资源

按主题而非查询对发现进行分组：

### [主题/发现标题]

[1-2 句话总结]

- @用户名: "[关键引述]" (NL, NI) [推文](url)
- @用户名2: "[另一个视角]" (NL, NI) [推文](url)

分享的资源：
- [资源标题](url) — [资源简介]

使用 --save 标志或手动保存到 ~/clawd/drafts/x-research-{主题-slug}-{YYYY-MM-DD}.md。

优化启发式方法

噪音太多？ 添加 -is:reply，使用 --sort likes，缩小关键词范围
结果太少？ 使用 OR 扩大范围，移除限制性运算符
加密垃圾信息？ 添加 -$ -airdrop -giveaway -whitelist
仅限专家观点？ 使用 from: 或 --min-likes 50
注重实质而非热门观点？ 使用 has:links 搜索

在心跳检查时，可以运行 watchlist check 来查看关键账户是否发布了值得注意的内容。仅当内容真正有趣/可操作时才向 Frank 报告——不要报告常规推文。

skills/x-research/
├── SKILL.md           (本文件)
├── x-search.ts        (CLI 入口点)
├── lib/
│   ├── api.ts         (X API 包装器：搜索、线程、资料、推文)
│   ├── cache.ts       (基于文件的缓存，15分钟 TTL)
│   └── format.ts      (Telegram + markdown 格式化器)
├── data/
│   ├── watchlist.json  (要监控的账户)
│   └── cache/          (自动管理)
└── references/
    └── x-api.md        (X API 端点参考)

2026 年 2 月 8 日

🇺🇸English

X Research

General-purpose agentic research over X/Twitter. Decompose any research question into targeted searches, iteratively refine, follow threads, deep-dive linked content, and synthesize into a sourced briefing.

For X API details (endpoints, operators, response format): read references/x-api.md.

CLI Tool

All commands run from this skill directory:

cd ~/clawd/skills/x-research
source ~/.config/env/global.env

Search

bun run x-search.ts search "<query>" [options]

Options:

--sort likes|impressions|retweets|recent — sort order (default: likes)
--since 1h|3h|12h|1d|7d — time filter (default: last 7 days). Also accepts minutes (30m) or ISO timestamps.
--min-likes N — filter by minimum likes
--min-impressions N — filter by minimum impressions
--pages N — pages to fetch, 1-5 (default: 1, 100 tweets/page)
--limit N — max results to display (default: 15)
--quick — quick mode: 1 page, max 10 results, auto noise filter (-is:retweet -is:reply), 1hr cache, cost summary
--from <username> — shorthand for from:username in query
--quality — filter low-engagement tweets (≥10 likes, post-hoc)
--no-replies — exclude replies
--save — save results to ~/clawd/drafts/x-research-{slug}-{date}.md
--json — raw JSON output
--markdown — markdown output for research docs

Auto-adds -is:retweet unless query already includes it. All searches display estimated API cost.

Examples:

bun run x-search.ts search "BNKR" --sort likes --limit 10
bun run x-search.ts search "from:frankdegods" --sort recent
bun run x-search.ts search "(opus 4.6 OR claude) trading" --pages 2 --save
bun run x-search.ts search "$BNKR (revenue OR fees)" --min-likes 5
bun run x-search.ts search "BNKR" --quick
bun run x-search.ts search "BNKR" --from voidcider --quick
bun run x-search.ts search "AI agents" --quality --quick

Profile

bun run x-search.ts profile <username> [--count N] [--replies] [--json]

Fetches recent tweets from a specific user (excludes replies by default).

Thread

bun run x-search.ts thread <tweet_id> [--pages N]

Fetches full conversation thread by root tweet ID.

Single Tweet

bun run x-search.ts tweet <tweet_id> [--json]

Watchlist

bun run x-search.ts watchlist                       # Show all
bun run x-search.ts watchlist add <user> [note]     # Add account
bun run x-search.ts watchlist remove <user>          # Remove account
bun run x-search.ts watchlist check                  # Check recent from all

Watchlist stored in data/watchlist.json. Use for heartbeat integration — check if key accounts posted anything important.

Cache

bun run x-search.ts cache clear    # Clear all cached results

15-minute TTL. Avoids re-fetching identical queries.

Research Loop (Agentic)

When doing deep research (not just a quick search), follow this loop:

1. Decompose the Question into Queries

Turn the research question into 3-5 keyword queries using X search operators:

Core query : Direct keywords for the topic
Expert voices : from: specific known experts
Pain points : Keywords like (broken OR bug OR issue OR migration)
Positive signal : Keywords like (shipped OR love OR fast OR benchmark)
Links : url:github.com or url: specific domains
Noise reduction : -is:retweet (auto-added), add -is:reply if needed
Crypto spam : Add -airdrop -giveaway -whitelist if crypto topics flooding

2. Search and Extract

Run each query via CLI. After each, assess:

Signal or noise? Adjust operators.
Key voices worth searching from: specifically?
Threads worth following via thread command?
Linked resources worth deep-diving with web_fetch?

3. Follow Threads

When a tweet has high engagement or is a thread starter:

bun run x-search.ts thread <tweet_id>

4. Deep-Dive Linked Content

When tweets link to GitHub repos, blog posts, or docs, fetch with web_fetch. Prioritize links that:

Multiple tweets reference
Come from high-engagement tweets
Point to technical resources directly relevant to the question

5. Synthesize

Group findings by theme, not by query:

### [Theme/Finding Title]

[1-2 sentence summary]

- @username: "[key quote]" (NL, NI) [Tweet](url)
- @username2: "[another perspective]" (NL, NI) [Tweet](url)

Resources shared:
- [Resource title](url) — [what it is]

6. Save

Use --save flag or save manually to ~/clawd/drafts/x-research-{topic-slug}-{YYYY-MM-DD}.md.

Refinement Heuristics

Too much noise? Add -is:reply, use --sort likes, narrow keywords
Too few results? Broaden with OR, remove restrictive operators
Crypto spam? Add -$ -airdrop -giveaway -whitelist
Expert takes only? Use from: or --min-likes 50
Substance over hot takes? Search with has:links

Heartbeat Integration

On heartbeat, can run watchlist check to see if key accounts posted anything notable. Flag to Frank only if genuinely interesting/actionable — don't report routine tweets.

File Structure

skills/x-research/
├── SKILL.md           (this file)
├── x-search.ts        (CLI entry point)
├── lib/
│   ├── api.ts         (X API wrapper: search, thread, profile, tweet)
│   ├── cache.ts       (file-based cache, 15min TTL)
│   └── format.ts      (Telegram + markdown formatters)
├── data/
│   ├── watchlist.json  (accounts to monitor)
│   └── cache/          (auto-managed)
└── references/
    └── x-api.md        (X API endpoint reference)

Weekly Installs

221

Repository

rohunvora/x-res…ch-skill

GitHub Stars

999

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Feb 8, 2026

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