增强 · 实时数据Threads Agent

Threads 数据 Skill

通过 UnifAPI MCP 读取 Meta 公开的 Threads:用于文字型社交聆听的 threads/... 操作、响应结构与注意事项。绝不发帖。

Agent 原生

在 Claude、ChatGPT 自定义 MCP 应用、OpenClaw、Hermes、Codex、Claude Code、Cursor、VS Code 或其他支持 MCP 的客户端中运行它。无需专门的 GUI 流程,也无需单独的 LLM API 密钥。

由实时公开数据支撑

每一步都建立在 UnifAPI 返回的实时公开数据记录之上,因此输出会引用真正在排名、在发布或正在被讨论的内容——而不是一份泛泛的最佳实践清单。

可组合且开源

Skills 相互交叉引用,并存放在一个公开的、MIT 风格的仓库中。在 GitHub 上阅读完整的 SKILL.md、fork 它,或原样在你的 Agent 中运行它。

运行提示词

把它粘贴进 Codex 或 Claude Code

这段提示词有意可自由编辑。替换其中的用户名、市场、预算与活动目标,然后让 Agent 在需要实时公开数据时调用 UnifAPI MCP。

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.
这个 skill 如何运作

由 SKILL.md 渲染出的完整 skill

通过 UnifAPI 读取公开 Threads(Meta)数据的确定性读取路径。 这是一个 Data Skill:它本身不运行营销任务——它点名具体的 threads/... 操作、响应形态和坑点,好让任何以文本为先的 聆听或内容工作流都从一份已知配方读取,而不必每次重新探索 这片接口。

只读——眼睛,而非双手。它调研公开 Threads 数据并返回 带引用的记录;它绝不发帖或回复,而 UnifAPI 也绝不持有 Threads 凭据。

使用 unifapi 技能获取实时证据

通过共享的 unifapi 技能连接一次(OAuth MCP),然后调用下文的 操作。画像以 {username} 为键。保留任何 billing 元数据,以便输出能说明记录成本。

响应契约

单实体端点在 data 中返回对象:

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

列表端点在 data 中返回数组,外加 pagination:

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

当 pagination.has_more 为 true 时,把 pagination.next_cursor 作为下一次 请求的 cursor 传入。报告成本时始终保留 billing。

核心操作

需求操作
某词上最新的帖子threads/search/recent (?q=...)
某词上最多被看到的帖子threads/search/top (?q=...)
某词上的画像threads/search/profiles (?q=...)
按 handle 取画像threads/users/{username}
某 handle 的帖子threads/users/{username}/posts
某 handle 的回复threads/users/{username}/replies
某 handle 的转发threads/users/{username}/reposts

需要这里未列出的字段?在调用前用 unifapi 技能的 get_operation 读取 确切 schema——但要从这张表里挑操作,别盲目地去 发现。

工作流

确定性的配方。挑选与任务匹配的那一个;每一个都精确点名 要调用什么。

  1. **设定词项。**做品牌或品类聆听时,把 threads/search/recent?q=...(最新)和 threads/search/top?q=... (最多被看到)一起调用——recent 抓住实时对话,top 抓住那些 真正扩散开来的观点。用 next_cursor 翻页。
  2. **找出 handle。**调用 threads/search/profiles?q=... 浮现该词上的 账号,再用 threads/users/{username} 取关注者规模和 biography。
  3. **读取某画像的活动。**调用 threads/users/{username}/posts、 .../replies 和 .../reposts,看一个 handle 说了什么、回应了什么、 放大了什么。
  4. **聚类观点。**把 recent 和 top 结果中的 text 按问题与 观点分组;like_count 给哪些观点引发共鸣排序。
  5. **为一切标注引用。**每一句引语都回溯到它的帖子或画像;报告 billing.records_charged(缺少 billing 元数据时给出估算)。

形态说明

  • ThreadsUser —— 以 {username} 为键。full_name、biography、 follower_count、is_verified、is_private。
  • ThreadsPost —— code(URL 片段)、text、taken_at、 like_count、image_url、video_url、user。

坑点

  • search/recent 是最新的,search/top 是最多被看到的——两者并用才能得到 一份均衡的读取;任何一个单用都会偏向新近度或人气。
  • 帖子只暴露 like_count——帖子对象上没有回复/转发计数。从 search/top 的排序而非转发数字来衡量扩散。
  • 一个私密 handle(is_private)会限制你能读到的内容——把它浮现出来。
  • 余额过低会无声地截断列表页:检查 billing.truncated_due_to_balance——为 true 时该页是不完整的。

输出

返回调用方工作流所需的记录,每条都引用到它的帖子或 画像,外加一行成本说明(records_charged)。当本技能被直接 使用时,默认输出一份紧凑的聆听简报:

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

相关技能

  • social-listening-brief(Social Listening)、content-opportunity-brief(Content Strategy)—— 在这条读取路径之上的聆听与内容创意工作。
  • unifapi —— 共享的数据技能:连接 MCP,并用 get_operation 查阅确切 schema。

源码:GitHub 上的 threads/SKILL.md——可在那里提交 PR 来改进它。

公开数据工具

这个 skill 调用的实时 API

这个 skill 提到的每个操作都属于这些 UnifAPI 平台之一——它们对于产品代码、调试与自定义 Agent 流程仍然可见、可调用。

  • 针对每个常见聆听读取任务的具体 `threads/...` 操作
  • 面向帖子与主页的响应契约与结构说明
  • 确定性配方:最新与热门搜索、主页、回复
  • 平台注意事项(最新与热门、仅 like_count、游标分页)