Erweitert · Live-DatenThreads Agent

Threads Data Skill

Metas öffentliches Threads per UnifAPI MCP lesen: threads/...-Operationen, Antwortformen und Fallstricke für textbasiertes Listening. Postet nie.

Agent-nativ

Führen Sie ihn in Claude, ChatGPT-eigenen MCP-Apps, OpenClaw, Hermes, Codex, Claude Code, Cursor, VS Code oder einem anderen MCP-fähigen Client aus. Kein dedizierter GUI-Flow und kein separater LLM-API-Schlüssel.

Gestützt auf öffentliche Live-Daten

Jeder Schritt ist in öffentlichen Live-Datensätzen verankert, die UnifAPI zurückgibt, sodass das Ergebnis zitiert, was tatsächlich rankt, gepostet oder gesagt wird — keine generische Best-Practice-Liste.

Kombinierbar & Open Source

Skills verweisen aufeinander und liegen in einem öffentlichen Repo im MIT-Stil. Lesen Sie die vollständige SKILL.md auf GitHub, forken Sie sie oder führen Sie sie unverändert in Ihrem Agent aus.

Run-Prompt

Fügen Sie dies in Codex oder Claude Code ein

Der Prompt ist bewusst bearbeitbar. Ersetzen Sie die Handles, den Markt, das Budget und das Kampagnenziel und lassen Sie dann den Agent UnifAPI MCP aufrufen, wenn er öffentliche Live-Daten benötigt.

Using the Threads Data Skill, research our brand term: pull the recent and top post search for the term, plus relevant profiles and their replies. Return a cited listening brief. Read-only.
So funktioniert der Skill

Der vollständige Skill, gerendert aus seiner SKILL.md

Der deterministische Lesepfad für öffentliche Threads-Daten (Meta) über UnifAPI. Dies ist ein Data Skill: Er führt für sich genommen keine Marketingaufgabe aus — er benennt die konkreten threads/...-Operationen, Response-Shapes und Gotchas, sodass jeder textorientierte Listening- oder Content-Workflow aus einem bekannten Rezept liest, statt die Oberfläche jedes Mal neu zu entdecken.

Schreibgeschützt — Augen, keine Hände. Er recherchiert öffentliche Threads-Daten und liefert belegte Records zurück; er postet oder antwortet nie, und UnifAPI hält nie Threads- Zugangsdaten.

Nutzen Sie den unifapi-Skill für Live-Belege

Verbinden Sie sich einmal über den gemeinsamen unifapi-Skill (OAuth MCP), und rufen Sie dann die untenstehenden Operationen auf. Profile sind durch {username} geschlüsselt. Behalten Sie alle billing- Metadaten, damit der Output die Record-Kosten ausweisen kann.

Response-Vertrag

Single-Entity-Endpunkte geben das Objekt in data zurück:

{
  "request_id": "unif_...",
  "data": {},
  "billing": { "records_charged": 1, "balance_remaining": 99 }
}

List-Endpunkte geben ein Array in data plus pagination zurück:

{
  "request_id": "unif_...",
  "data": [],
  "pagination": { "has_more": false, "next_cursor": null },
  "billing": { "records_charged": 1 }
}

Wenn pagination.has_more true ist, übergeben Sie pagination.next_cursor als cursor der nächsten Anfrage. Bewahren Sie billing beim Ausweisen der Kosten immer auf.

Kernoperationen

BedarfOperation
Neueste Posts zu einem Begriffthreads/search/recent (?q=...)
Meistgesehene Posts zu einem Begriffthreads/search/top (?q=...)
Profile zu einem Begriffthreads/search/profiles (?q=...)
Profil per Handlethreads/users/{username}
Posts eines Handlesthreads/users/{username}/posts
Antworten eines Handlesthreads/users/{username}/replies
Reposts eines Handlesthreads/users/{username}/reposts

Brauchen Sie ein hier nicht aufgeführtes Feld? Nutzen Sie das get_operation des unifapi-Skills, um das exakte Schema vor dem Aufruf zu lesen — aber wählen Sie die Operation aus dieser Tabelle, entdecken Sie nicht blind.

Workflow

Die deterministischen Rezepte. Wählen Sie das, das zur Aufgabe passt; jedes benennt genau, was aufzurufen ist.

  1. Den Begriff festlegen. Für Brand- oder Kategorie-Listening rufen Sie threads/search/recent?q=... (neueste) und threads/search/top?q=... (meistgesehene) zusammen auf — recent fängt das Live-Gespräch ein, top fängt die Takes ein, die sich tatsächlich verbreiten. Paginieren Sie über next_cursor.
  2. Handles finden. Rufen Sie threads/search/profiles?q=... auf, um Accounts zum Begriff aufzudecken, dann threads/users/{username} für die Follower-Größe und biography.
  3. Die Aktivität eines Profils lesen. Rufen Sie threads/users/{username}/posts, .../replies und .../reposts für das auf, was ein Handle sagt, beantwortet und verstärkt.
  4. Takes clustern. Gruppieren Sie text über die recent- und top-Ergebnisse in Fragen und Meinungen; like_count rankt, welche Takes Anklang finden.
  5. Alles belegen. Jedes Zitat bindet zurück an seinen Post oder sein Profil; berichten Sie billing.records_charged (oder schätzen Sie, wenn Billing-Metadaten fehlen).

Shape-Notizen

  • ThreadsUser — geschlüsselt durch {username}. full_name, biography, follower_count, is_verified, is_private.
  • ThreadsPost — code (das URL-Segment), text, taken_at, like_count, image_url, video_url, user.

Gotchas

  • search/recent ist die neueste und search/top ist die meistgesehene — nutzen Sie beide für einen ausgewogenen Read; jede allein verzerrt Aktualität oder Popularität.
  • Posts legen nur like_count offen — es gibt keine Reply-/Repost-Zählungen am Post- Objekt. Schätzen Sie die Verbreitung aus dem search/top-Ranking, nicht aus einer Repost-Zahl.
  • Ein privates Handle (is_private) begrenzt, was Sie lesen können — weisen Sie darauf hin.
  • Ein niedriger Kontostand kann List-Seiten stillschweigend abschneiden: prüfen Sie billing.truncated_due_to_balance — wenn true, ist die Seite unvollständig.

Output

Geben Sie die Records zurück, die der aufrufende Workflow benötigt, jeden belegt auf seinen Post oder sein Profil, plus eine einzeilige Kostennotiz (records_charged). Wenn dieser Skill direkt verwendet wird, ist ein kompaktes Listening-Briefing der Standard:

**"{term}" on Threads** — {N} recent / {N} top posts. Takes: {themes}. Loudest: "{quote}" ({likes} likes, by @handle). Evidence: {post URLs}. Records: ~{N}.

Verwandte Skills

  • social-listening-brief (Social Listening), content-opportunity-brief (Content Strategy) — Listening- und Content-Ideen-Arbeit auf Basis dieses Lesepfads.
  • unifapi — der gemeinsame Daten-Skill: MCP verbinden und exakte Schemas mit get_operation nachschlagen.

Quelle: threads/SKILL.md auf GitHub — öffnen Sie dort einen PR, um sie zu verbessern.

Tools für öffentliche Daten

Die Live-APIs, die dieser Skill aufruft

Jede Operation, die der Skill benennt, gehört zu einer dieser UnifAPI-Plattformen — weiterhin sichtbar und aufrufbar für Produktcode, Debugging und individuelle Agent-Flows.

  • Die konkreten `threads/...`-Operationen für jede gängige Listening-Leseaufgabe
  • Hinweise zum Antwortvertrag und zur Struktur für Posts und Profile
  • Deterministische Rezepte: Recent- vs. Top-Suche, Profil, Antworten
  • Plattform-Fallstricke (recent vs. top, nur like_count, Cursor-Pagination)