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分类: 其它需要 API Key

Maxhub Twitter

Twitter/X 公开社交数据查询与传播分析 skill,通过 MaxHub API 查询推文、回复、用户资料、关注/粉丝、搜索、趋势和相关互动。适合舆情监测、账号画像、话题传播、竞品研究和内容分析。默认 read-only;agent 应优先使用 recipes,按 tweet_id/user_id/user...

person作者: xiewxxhubclawhub

Twitter/X 数据助手

1. 简介

Twitter/X 数据查询与海外舆情研究工具,通过 MaxHub API 接入 Twitter / X(twitter.com / x.com)平台,覆盖推文详情、评论(最新/热门)、转推用户列表、搜索时间线、趋势话题、用户资料、用户推文 / 回复 / 媒体、关注 / 粉丝、用户精选推文等全部能力。专注服务于海外舆情监控、Twitter KOL 影响力分析、推文爆款研究、趋势话题追踪等场景,帮助用户快速采集 X 平台全域数据,构建跨语种海外社媒洞察。

2. 详细功能

推文详情

  • 查询任意推文的完整详情,包括正文、媒体附件(图片/视频/GIF)、发布时间、来源客户端、引用与回复链路
  • 还原推文的互动数据:点赞数、转推数、引用数、评论数、书签数
  • 输出推文作者的基础画像信息,省去额外查询账号的步骤

评论双轨

  • 拉取某条推文的热门评论列表,按平台默认热度排序,识别高互动观点
  • 拉取某条推文的最新评论列表,按时间倒序排序,捕捉实时反馈
  • 两种排序口径可按分析意图自由切换:舆情研究偏热门,实时跟踪偏最新

转推用户列表

  • 拉取某条推文的转推用户列表,识别传播链路与扩散节点
  • 顺着转推用户继续做账号画像采集,绘制完整传播图谱

搜索时间线

  • 按关键词在 X 平台进行全站搜索,覆盖最新、热门、用户、媒体多种结果类型
  • 可切换搜索类型聚焦不同分析场景:实时舆情用最新、爆款研究用热门、KOL 找人用用户、视觉素材用媒体
  • 通过游标翻页持续向下采集,构建完整的关键词样本集

趋势话题

  • 按国家或地区拉取 X 平台的实时趋势话题榜,覆盖美国、英国、日本等主要市场
  • 跨地区对比同一时间窗口下的热点差异,支撑跨境品牌的多市场监控

用户画像

  • 查询任意 Twitter / X 用户的完整资料,包括头像、简介、注册时间、所在地、认证状态、粉丝/关注数等
  • 拉取用户发布的推文时间线,回溯完整发推记录
  • 拉取用户的回复时间线(仅回复其他人的推文),分析其互动行为模式
  • 拉取用户的媒体推文(仅含图片/视频的推文),快速浏览视觉内容
  • 拉取用户的关注列表与粉丝列表,分析社交圈层与影响力辐射
  • 拉取用户主页的精选/置顶高光推文集合,识别其代表作与人设输出

screen_name ↔ rest_id 互通

  • 同时支持用户名(@handle)与数字账号 ID 两种入口定位用户
  • 当账号改名或更换 handle 后,可继续使用稳定的数字 ID 持续追踪同一账号

📋 数据传输与隐私声明(请认真阅读)

  1. 第三方传输:您提供的所有 ID、关键词、链接、cookie 等参数都会通过 HTTPS 发送到 https://www.aconfig.cn(MaxHub 数据服务)进行处理。
  2. UGC 隐私:拉回的评论 / 弹幕 / 动态 / 私信 / 联系人等内容可能包含个人信息或敏感 UGC,请勿写入未授权的数据库或公开发布。
  3. 凭证保护:建议使用独立测试账号、定期轮换 API Key;禁止传入主力生产账号的 cookie 或 session 凭证。
  4. 合规责任:使用方需自行确保符合所在地区的数据保护法律(《个人信息保护法》/ GDPR / 平台 ToS 等),平台账号的合规性由使用方承担。

3. 一键安装

鉴权

获取 API Key

请前往 MaxHub 控制台 注册账号并获取 API Key。

配置 API Key

方案 1:OpenClaw 配置

MAXHUB_API_KEY 添加到 ~/.openclaw/openclaw.json 中:

{ "env": { "MAXHUB_API_KEY": "ak_xxxx..." } }

方案 2:终端环境变量

export MAXHUB_API_KEY="ak_xxxx..."

依赖安装

本 Skill 不需要额外脚本依赖,所有调用通过 curl 完成 HTTP 请求即可,无第三方库依赖。

环境变量配置

| 环境变量 | 说明 | 是否必填 | 获取方式 | |---|---|---|---| | MAXHUB_API_KEY | MaxHub 数据 API Key | 是 | MaxHub 控制台 |

4. 使用指南

🤖 Agent Decision Tree(必读 · 决定调用顺序)

此小节定义 agent 在每次接到用户请求时的标准决策流程。严格按此顺序执行可大幅提升命中率与减少误调用。

1️⃣ 文档加载顺序(按需 · 不要一次性全读)

| 步骤 | 何时读 | 加载文件 | 估算 token | |------|-------|---------|-----------| | ① 永远先读 | 接到任何请求时 | SKILL.md §0.1(不支持清单)+ §4(本节) | ~1K | | ② 选择 recipe | 用户语义清晰时 | references/recipes/_index.md(仅索引) | ~1.5K | | ③ 加载 recipe 详情 | 匹配到具体 recipe 时 | references/recipes/<domain>.md 的对应段落 | ~500/段 | | ④ 加载端点详情 | 自定义链路或参数不明时 | references/<domain>.md 单文件 | ~3K | | ⑤ 路径白名单校验 | 调用前 | grep '<endpoint_id>' references/endpoints_whitelist.yaml禁止整体读) | ~50 行 | | ⑥ 跨端点字段路由 | 链式调用时 | references/param-mappings.md § 字段流字典 | ~1K |

2️⃣ Recipe 匹配规则(核心)

  1. 加载 references/recipes/_index.md,扫 trigger_keywords
  2. 最长匹配优先:若用户输入同时命中多个 recipe 的 trigger,选最长 trigger 命中的那个(最具体)
  3. 平局询问:若两个 trigger 长度相同且都命中 → 主动询问用户:"您是想看 A 还是 B?"
  4. 无命中:先查 §0.1 不支持清单 → 不在则进入"自定义链路"流程(步骤 3)

3️⃣ 自定义链路(无现成 Recipe)

  1. references/atoms/_index.md,按 chain_role 列定位起点(starter)和终点(terminal
  2. 优先用 ⭐⭐⭐ 首选 标记的端点;不到必要不用 ⭐ 条件 端点
  3. 字段流(上游 OUT → 下游 IN)由 param-mappings.md § 字段流字典 决定,禁止自行猜 json_path
  4. 链路完成后,可向维护方建议把它编排成新 recipe

4️⃣ 调用前自检(按 risk 分级 · 节省 token)

| 端点 risk | 必做自检 | 步骤数 | |----------|---------|-------| | risk: low | ① 路径在 endpoints_whitelist.yaml | 1 步 | | risk: medium | ① 路径 ② method ③ 必填参数 ④ 写入确认 | 4 步 | | risk: high | 4 步 + 显式向用户确认参数与意图 | 5 步 | | risk: critical(restricted) | 6 步高风险确认流程(详见 §高风险能力清单) | 6 步 |

旧 SKILL 强制所有调用都做 4 步——现按 risk 等级简化。low 端点(占绝大多数)只校验路径即可。

5️⃣ 错误处理快速决策

| 现象 | 行动 | 重试 | |------|------|------| | 404 / 410 | §3.1(A) 5 步防臆造自检 → 通过才 STOP;禁止自改路径段重试 | 0 | | 400 / 422 | §3.1(B) 6 步防参数臆造自检 → 通过才修参重试 | ≤1 | | 401 / 402 / 403 | STOP,告知用户去 https://www.aconfig.cn 处理 | 0 | | 429 | 读 Retry-After 退避;无该头时指数退避+jitter | ≤2 | | 5xx | 等 3 秒重试 → 仍失败走端点级"降级/替换" | 1 | | HTTP 200 + code != 0 | 读 message_zh 报告用户;不重试(业务错误重试无用) | 0 |

6️⃣ 输出契约(与用户对话时)

  1. 数据来源声明:每次输出明确告知数据来自 https://www.aconfig.cn 三方接口
  2. 缺失字段处理:如某字段链路降级后缺失,显式说明"X 暂不可取",不要静默省略
  3. 不要伪造:用户问的字段若不在响应里 → 说"未返回",禁止用其他端点拼凑模拟

核心约束(强制遵守)

| 规则 | 说明 | |------|------| | 🔒 只读 | 本技能仅用于数据查询和分析,不执行写入 / 账户 / 发推 / 关注操作 | | 🚫 禁止臆造路径 | 仅使用 references/endpoints_whitelist.yaml 中的端点,不得自行拼接、改版本号、加路径段 | | 🆔 入参互转规则 | screen_name(用户名)与 rest_id(数字 ID)按端点要求严格区分,部分端点支持 oneOf,部分仅接受其一 | | 📋 数据流向第三方 | 所有请求发送至 https://www.aconfig.cn,请使用独立测试账号并定期轮换 API Key | | 🔑 凭证保护 | 不暴露 API Key、Cookie、Token 至日志或对话 |

基础使用(4 步完成调用)

Step 1 — 检查 API Key

[ -n "${MAXHUB_API_KEY:-}" ] && echo "ok" || echo "missing"

若返回 missing,停止并提示用户配置 MAXHUB_API_KEY

Step 2 — 匹配意图 → 选择 reference

按用户目标从下表选择对应 reference 文件,每个文件自包含其领域的全部端点定义:

| 用户目标 | 加载文件 | 覆盖范围 | |---------|---------|---------| | 查推文详情 / 评论 / 搜索 / 趋势 / 转推 | references/content.md | 推文详情、热门/最新评论、转推用户、搜索时间线、趋势(6 端点) | | 查用户 / 推文 / 关注 / 粉丝 / 媒体 / 精选 | references/user.md | 用户资料、推文、回复、媒体、关注、粉丝、精选推文(7 端点) | | 跨端点参数查询 / 字段流追溯 | references/param-mappings.md | 全局红线 + 端点路由 + 字段流字典 + 错误处理总览 | | 路径白名单硬校验 | references/endpoints_whitelist.yaml | 13 个端点的硬白名单 + Pre-call 4 步自检协议 |

Step 3 — 构建最小调用计划

  • ✅ 优先使用最少端点完成任务,能用一个端点就不用两个
  • ✅ 评论端点二选一(热门 vs 最新),按用户分析意图选择
  • ❌ 禁止"先 head/tail 试运行"或"先调一个看看"等探索性调用

Step 4 — 执行并验证

  • 调用前比对 endpoints_whitelist.yaml 完成 4 步 Pre-call 自检(路径 → method → 必填 → screen_name/rest_id 来源)
  • 收到 404 → 必须先做防路径臆造自检(5 步)
  • 收到 400 / 422 → 必须先做防参数臆造自检(6 步),重点检查 screen_name 是否带 @rest_id 是否为纯数字
  • 收到 业务 code != 0 → 读 message_zh 报告用户,不重试

高级使用

链式调用图谱(Chain Recipes)

| 用户场景 | 链路 | 字段流 | |---------|------|-------| | 查推文 + 评论 | fetch_tweet_detailfetch_post_comments / fetch_latest_post_comments | tweet_id 复用 | | 查用户 → 推文 | fetch_user_profilefetch_user_post_tweet | screen_name / rest_id 复用 | | screen_name → rest_id | fetch_user_profile(screen_name 入参) → 取 rest_id → 后续端点 | screen_namerest_id | | 查搜索 → 推文详情 | fetch_search_timeline → 取 tweet_idfetch_tweet_detail | keywordtweet_id | | 查转推用户 → 用户画像 | fetch_retweet_user_list → 取 screen_namefetch_user_profile | tweet_idscreen_name | | 查用户全面分析 | fetch_user_profile + fetch_user_post_tweet + fetch_user_media + fetch_user_followers + fetch_user_followings | screen_name 复用 | | 趋势 → 搜索 → 详情 | fetch_trending → 取趋势词 → fetch_search_timelinefetch_tweet_detail | trend → keywordtweet_id | | 用户精选推文 | fetch_user_profile → 取 rest_id(作为 userId) → fetch_user_highlights_tweets | rest_iduserId |

防臆造自检清单(强制前置步骤)

收到 404 时(A)

  1. 路径白名单逐字符比对 → 不在清单中 STOP
  2. Method 比对(全部为 GET)→ 不等 STOP
  3. 参数键名比对(注意 userId 仅用于 fetch_user_highlights_tweets,其它端点用 screen_name / rest_id)→ 有清单外参数 STOP
  4. 资源 ID 来源溯源 → Agent 编造的 STOP
  5. 全通过才判定"上游资源不存在"

收到 400 / 422 时(B)

  1. 参数名严格比对(screen_name 不带 @rest_id 必须纯数字)
  2. 必填项齐全 + oneOf 二选一逻辑(fetch_user_profile 接受 screen_name 或 rest_id)
  3. cursor 翻页参数是否上接前次响应的 cursor,禁止编造
  4. 类型与格式严格匹配(pattern / enum)
  5. 传参方式正确(query string)
  6. 全通过才按 message_zh 排查

Cursor 翻页最佳实践

  • 首次调用不传 cursor:取出响应中的 next_cursor
  • 后续调用接力:用上一轮的 next_cursor 作为本轮 cursor 入参
  • 终止条件:响应未返回新 cursor 或返回空数组
  • 禁止编造 cursor 字符串:cursor 是平台签发的不透明字段,不可猜测

SKILL 版本更新

| 触发条件 | 推荐操作 | |---------|---------| | 合法路径持续 404 / 410 | skillhub upgrade maxhub-twitter(国内)或 clawhub upgrade maxhub-twitter(国际) | | 用户问"版本是多少" | 当前版本 v3.7.2,访问 https://skillhub.cn/skills/maxhub-twitter | | 多端点连续 410 | skillhub upgrade maxhub-twitter --force | | 401 / 402 / 403 | 不是版本问题,去 https://www.aconfig.cn 处理 |

常用命令速查表

| 场景 | 命令 | |---|---| | 查 API Key | [ -n "${MAXHUB_API_KEY:-}" ] && echo "ok" \|\| echo "missing" | | 查推文详情 | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/twitter/web/fetch_tweet_detail?tweet_id=xxx" | | 查推文热门评论 | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/twitter/web/fetch_post_comments?tweet_id=xxx" | | 查用户资料 | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/twitter/web/fetch_user_profile?screen_name=elonmusk" | | 查用户推文 | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/twitter/web/fetch_user_post_tweet?screen_name=elonmusk" | | 搜索时间线 | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/twitter/web/fetch_search_timeline?keyword=AI" | | 趋势话题(美国) | curl -H "$maxhub_auth_header" "https://www.aconfig.cn/api/v1/twitter/web/fetch_trending?country=US" | | 检查 SKILL 更新 | skillhub info maxhub-twitterclawhub info maxhub-twitter |

📌 端到端使用示例(agent 快速上手)

用户输入:「帮我看 Twitter 某个 user_id 的最近推文」

Agent 执行步骤

  1. 匹配 recipe:读 references/recipes/_index.md → 找到 trigger 命中 → 选最长匹配的 recipe
  2. 加载 recipe 详情:读 references/recipes/<domain>.md 中对应段落,拿到 Inputs / Atomic Steps / Output
  3. 路径校验:对每个 atom 的 endpoint_id,grep 一下 endpoints_whitelist.yaml 确认存在
  4. risk: low 的端点直接调用,risk: medium+ 先与用户确认
  5. 链式传递:上游响应的 json_path 字段(如 $.data.bvid)按 recipe 的 extract 列绑定为变量,传给下游端点
  6. 错误处理:按 §错误处理决策表行动;不要自改路径或瞎加参数
  7. 输出:组装结果给用户,标明数据来自三方接口;缺失字段显式说"未取到"

反例(agent 不要这么做)

  • ❌ 全文加载 endpoints_whitelist.yaml(大文件,浪费上下文)
  • ❌ 看到 404 就改路径段重试(会被防臆造规则阻断)
  • ❌ 把没在响应里的字段编一个值返回给用户
  • ❌ 链式调用时忽略 recipe 的 extract 列,自己猜 json_path

5. 使用场景

场景一:海外舆情分析师跨地区监控

  • 角色:海外公关 / 跨境品牌
  • 需求:监控品牌关键词在美国 / 日本 / 欧洲的实时讨论与情感倾向
  • 使用方式fetch_trending(按 country 切换)+ fetch_search_timeline(search_type=Latest)双端点联动 → 命中关键词后链式调 fetch_tweet_detail + fetch_post_comments 还原舆情上下文 → 取 screen_namefetch_user_profile 识别影响力账号
  • 预期收益:实时跨地区舆情雷达 + 情感聚类,识别高影响力扩散节点

场景二:Twitter KOL 投放评估

  • 角色:跨境营销 / KOL 投放代理
  • 需求:评估候选 X KOL 的真实活跃度、粉丝健康度、互动质量
  • 使用方式fetch_user_profile 拉资料 → fetch_user_post_tweet 拉近期推文 → fetch_user_followers 抽样粉丝 → fetch_user_media 拉媒体推文判断内容形态
  • 预期收益:完整 KOL 健康度评估,识别僵尸粉 / 真实粉丝比例与互动健康度

场景三:内容团队推文爆款研究

  • 角色:海外内容运营 / 翻译号策划
  • 需求:追踪某垂类(科技 / 加密货币 / AI)近期高互动爆款推文,提炼标题与开头模板
  • 使用方式fetch_search_timeline(search_type=Top) → 取爆款 tweet_idfetch_tweet_detail 取全文 → fetch_retweet_user_list 看转推扩散链 → 输出爆款样本集
  • 预期收益:海外垂类爆款语料库 + 翻译选题池,提升翻译号 / 资讯号 CTR

场景四:研究员追踪趋势话题生命周期

  • 角色:社媒研究员 / 趋势分析师
  • 需求:跟踪某趋势词从出现 → 爆发 → 衰退的完整生命周期与参与人群
  • 使用方式:定时抓取 fetch_trending → 命中目标趋势词 → fetch_search_timeline 全量拉推文 → 取 screen_name 集合 → 抽样 fetch_user_profile 构建参与者画像
  • 预期收益:趋势话题完整生命周期图谱,识别话题首发账号 + 扩散节点 + 长尾参与者

6. 项目架构

目录结构

maxhub-twitter/
├── SKILL.md                            # Skill 定义与使用文档(本文件)
├── README.md                           # 英文项目说明
├── README_CN.md                        # 中文项目说明
├── _meta.json                          # 版本元信息(version: 3.7.2)
└── references/
    ├── endpoints_whitelist.yaml        # 13 端点路径硬白名单 + Pre-call 4 步自检协议
    ├── param-mappings.md               # 中枢索引(全局红线 + 字段流字典 + 错误处理)
    ├── content.md                      # 推文域:详情/评论/搜索/趋势/转推(6 端点)
    └── user.md                         # 用户域:资料/推文/回复/媒体/关注/粉丝/精选(7 端点)

技术栈

| 组件 | 技术 | 说明 | |------|------|------| | 调用方式 | curl + Bearer Token | HTTP GET 请求,参数通过 query string 传递 | | 数据接口 | MaxHub API | https://www.aconfig.cn/api/v1/twitter/web/*,通过 MAXHUB_API_KEY 鉴权 | | 路径校验 | YAML 硬白名单 | endpoints_whitelist.yaml 提供 13 端点的逐字符校验 + 4 步 Pre-call 协议 | | 错误处理 | 决策表 + 自检清单 | HTTP 状态码权威定义 + 防臆造自检(A/B 双轨)+ 重试策略矩阵 | | 翻页机制 | Cursor 不透明令牌 | 平台签发,禁止编造,按响应 next_cursor 接力 | | 输出格式 | JSON Standard MaxHub Response | {code, message, message_zh, data, cache_url} | | 更新通道 | SkillHub / ClawHub / GitHub | 国内 ⭐⭐⭐ SkillHub(腾讯云 CDN)/ 国际 ⭐⭐⭐ ClawHub / 降级 GitHub |

API 覆盖范围

| 领域 | 端点数 | Reference 文件 | |------|--------|---------------| | 推文内容(Content) | 6 | content.md | | 用户(Users) | 7 | user.md | | 合计 | 13 | — |

关键设计理念

  • 防臆造四道闸:白名单(endpoints_whitelist.yaml)→ 强标记(Full path)→ 禁止规则(Forbidden)→ 错误反馈(STOP)
  • screen_name / rest_id 双轨:账号改名场景下使用 rest_id 持续追踪,oneOf 端点支持灵活切换
  • Cursor 不可编造:cursor 是平台签发的不透明字段,必须按响应接力,禁止猜测
  • Agent 友好 7 大原则:结构胜于叙述、明确指令优于建议、单一来源、词法稳定性、低 token 密度、边界显式声明、错误处理是契约
  • 链式调用图谱:字段流字典 + Chain Recipes + 跨 reference 链路三层联动,杜绝 Agent 编造字段名
  • 错误处理契约:HTTP 状态码权威定义 + 防臆造自检清单(A: 5 步 / B: 6 步)+ 重试策略矩阵 + 端点替换矩阵