Twitter Watch

twitter-watch

一个自动监控 Twitter 互动数据的 Agent 技能，旨在通过模拟真人行为获取最准确的推文表现指标。

工作原理与设计意图

为了确保抓取成功率并规避反爬虫机制，watch.py 脚本采用了以下设计：

• 自动配置: 脚本启动时会自动检查并确保 ~/.agent-browser/config.json 中配置了 {"autoConnect": true}，这确保了 agent-browser 优先尝试连接用户已打开的真实浏览器。
• 强制有头模式: 所有命令均附带 --headed 参数，确保浏览器界面可见，方便用户监控和必要时介入（如处理验证码）。
• 真实浏览器验证: 脚本会检查 navigator.userAgent。如果仍处于 Headless 模式或未建立连接，脚本将发出警示。
• 持久化会话: 使用 --session-name twitter-watch。如果用户已在浏览器登录，脚本将继承登录状态。
• 拟人化滚动与随机延迟: 模拟真实用户行为，触发推文动态加载。

使用方法

1. 对非技术用户的说明 (当用户询问如何使用时)

如果用户询问如何使用此功能，请务必提供以下简洁的操作指南：

> Twitter 监控使用说明：

> 1. 开启浏览器调试模式：在 Chrome 地址栏输入 chrome://inspect/#remote-debugging 并回车，确保勾选 "允许远程调试"。

> 2. 准备环境：脚本会自动为您配置 agent-browser。在使用过程中，如果 Chrome 弹出“是否允许远程调试”提示，请务必点击“允许”。

> 3. 准备链接文件：将想要监控的 Twitter 链接放入文本文件（如 links.txt），每行一个。

> 4. 发送文件路径：将文件路径发送给我，我将自动抓取数据并生成 twitter_report.md 报告。

2. 执行流程 (Agent 必读)

• 环境准备: 确保已安装 agent-browser 和 python3。
• 人工验证:
• 首先运行：agent-browser --headed --session-name twitter-watch open https://www.google.com。
• 使用 ask_user 确认用户已看到窗口并允许连接。
• 启动监控:

   python3 skills/twitter-watch/scripts/watch.py links.txt

输出规范

1. 单条结果 (JSON)

文件名：output_<tweet_id>.json

包含 raw (原文) 和 val (数值) 字段。

2. 汇总报告 (Markdown)

文件名：twitter_report.md

包含操作系统信息、生成时间以及带有格式化数字的表格。

环境要求

• Python 3.6+
• Node.js & NPM
• agent-browser CLI
• Google Chrome 浏览器 (已启用远程调试)