X (Twitter) Data Skill

O caminho de leitura determinístico para dados públicos do X (Twitter) através da UnifAPI. Este é um Data Skill: ele não roda um trabalho de marketing por conta própria — ele nomeia as operações x/... concretas, formatos de resposta e armadilhas para que qualquer fluxo de trabalho X-first (precificação de KOL, avaliação de criadores, sinais de compra, trabalho de concorrentes e listening) leia de uma receita conhecida em vez de redescobrir a superfície a cada vez.

Somente leitura — olhos, não mãos. Ele pesquisa dados públicos do X e retorna registros citados; ele nunca posta, responde, segue ou envia DM, e a UnifAPI nunca guarda credenciais do X.

Use o skill unifapi para evidências ao vivo

Conecte-se uma vez através do skill compartilhado unifapi (OAuth MCP) e depois chame as operações abaixo. A integração do X é suportada pelo RapidAPI SocialLab, mas o contrato público usa caminhos no estilo X /x/... — não use caminhos legados /twitter/.... Preserve qualquer metadado de billing para que a saída possa informar o custo por registro.

Contrato de resposta

Endpoints de entidade única retornam o objeto em data:

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

Endpoints de lista retornam um array em data mais pagination:

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

Quando pagination.has_more é true, passe pagination.next_cursor como o pagination_token da próxima requisição (next_token também é aceito). Sempre preserve billing ao relatar o custo.

Operações principais

Precisa de um campo não listado aqui? Use o get_operation do skill unifapi para ler o schema exato antes de chamar — mas escolha a operação a partir desta tabela, não descubra às cegas.

Fluxo de trabalho

As receitas determinísticas. Escolha a que corresponde ao trabalho; cada uma nomeia exatamente o que chamar.

1. Resolva um handle para um perfil. Remova o @ inicial e depois chame x/users/by/username/{username}. Leia data.id (necessário para toda chamada por usuário abaixo) e data.public_metrics.followers_count.
2. Leia o engajamento recente. Com o id do passo 1, chame x/users/{id}/tweets?max_results=10&exclude=replies. Calcule o engajamento a partir do public_metrics de cada tweet (like_count, retweet_count, reply_count, quote_count, impression_count). Pagine com x/users/{id}/tweets?pagination_token={next_cursor} quando has_more.
3. Rastreie quem amplificou um post. Com um id de tweet do passo 2, chame x/tweets/{id}/retweeted_by, x/tweets/{id}/quote_tweets ou x/tweets/{id}/liking_users para ver quem repostou, citou ou curtiu — o sinal de amplificação e intenção por trás do trabalho de sinal de compra, listening e concorrentes. Use x/users/{id}/liked_tweets para ver com o que um usuário engaja. Pagine via next_cursor.
4. Avalie a qualidade do público. Chame x/users/{id}/verified_followers; ele retorna os seguidores verificados como uma lista paginada, não um número pronto. Meça seu tamanho contra data.public_metrics.followers_count do passo 1 — essa fração de verificados é o sinal de real-vs-inflado que alimenta a confiança e os avisos nos skills downstream de precificação/avaliação. Pagine via next_cursor para uma contagem mais completa.
5. Descubra a partir de um tópico (ainda sem handles). Chame x/tweets/search/recent?query=... para posts recentes que correspondem, ou x/autocomplete?query=... para sugestões de usuário/tópico, e depois resolva os handles revelados com o passo 1.
6. Mapeie uma rede. Chame x/users/{id}/followers ou x/users/{id}/following para trabalho de sobreposição de público ou alcance; pagine via next_cursor.
7. Leia tendências regionais. Chame x/trends/by/woeid/{woeid} para o que está em alta em um local (WOEID), por exemplo para listening ou timing de conteúdo.
8. Cite tudo. Cada número se vincula de volta ao post ou perfil de onde veio; relate billing.records_charged (ou estime quando o metadado de billing estiver ausente).

Notas de formato

• XUser — métricas aninhadas sob public_metrics: followers_count, following_count, tweet_count, listed_count. Flags de perfil no nível superior: protected, verified, verified_type. Leia public_metrics, não os campos planos legados.
• XTweet — métricas aninhadas sob public_metrics: like_count, retweet_count, reply_count, quote_count, bookmark_count, impression_count. Pode incluir author e media quando disponíveis.

Armadilhas

• Use caminhos /x/..., nunca /twitter/... (legado). Antigo /twitter/users/{screen_name} → x/users/by/username/{username}; antigo /twitter/search → x/tweets/search/recent (use x/autocomplete para descoberta de usuário/tópico).
• Uma timeline protegida, antiga demais ou rala demais reduz a confiança — revele isso, não a maquie.
• Resolva o handle para data.id antes de qualquer chamada x/users/{id}/....
• Um saldo baixo pode truncar silenciosamente as páginas de lista: verifique billing.truncated_due_to_balance — quando true, a página é parcial, então recarregue antes de confiar em qualquer contagem ou fração calculada a partir dela.

Saída

Retorne os registros que o fluxo de trabalho chamador precisa, cada um citado ao seu post/perfil, mais uma nota de custo de uma linha (records_charged). Quando este skill é usado diretamente, um resumo compacto de perfil + engajamento por handle é o padrão:

**@handle** — followers {N}, verified {yes/no}. Recent 10 posts: avg engagement {x}% ({likes}/{reposts}/{replies}). Evidence: {post URLs}. Records: ~{N}.

Skills relacionados

• kol-pricing, creator-shortlist, audience-fit-check (Influencer Marketing) — precifique e avalie criadores do X sobre este caminho de leitura.
• buying-signal-monitor (Social Selling), competitor-profiling (Competitive Intelligence), social-listening-brief (Social Listening) — trabalho X-first de intenção, concorrentes e listening.
• unifapi — o data skill compartilhado: conecte o MCP e consulte os schemas exatos com get_operation.