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openclaw skills install x-engagementX Engagement
v4.1.3X/Twitter 运营辅助。完整 onboarding → Persona 学习 → Browser Relay 浏览器控制 → 记忆系统 → 手动提醒模板 → For You 关注建议 → Following 互动建议
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byJason@jasoncodespace
Security Scans
X 运营辅助 Skill v4.2
快速开始
触发条件：
- "刷推 [时间]"
- "运营推特 [时间]"
- "去X上互动 [时间]"
首次运行：
自动进入 Onboarding 流程（详见 docs/onboarding.md）
后续运行： 读取配置 → 生成互动建议 → 用户确认后执行
文档结构
x-engagement/
├── SKILL.md # 主入口（本文件）
├── docs/
│ ├── onboarding.md # Onboarding 流程
│ ├── browser-operations.md # 浏览器操作模块（基于 Browser Relay）
│ ├── comment-rules.md # 评论规则（重要！防止错误）
│ ├── human-behavior.md # 自然节奏与确认规范
│ ├── memory-system.md # 记忆系统设计
│ ├── cron-jobs.md # 手动提醒与维护
│ ├── comment-generation.md # 评论生成逻辑
│ └── natural-language-parser.md # 自然语言时间解析
├── playbooks/
│ ├── comment-strategies.md # 评论策略（有效/无效）
│ └── changelog.md # 策略变更记录
├── data/
│ └── engagement/
│ └── YYYY-MM-DD.json # 每日评论数据
├── templates/
│ ├── persona.md # Persona 模板
│ ├── config.json # 配置模板
│ └── daily-log.md # 每日日志模板
└── scripts/
├── setup-cron.sh # 生成手动提醒模板
├── check-cron.sh # 检查本地运行状态
└── daily-review.sh # 每日复盘脚本
核心功能
1. Onboarding（首次运行）
5个阶段：
- 浏览器连接 + 登录检查
- 选择 Persona（自己或其他账号）
- 学习 Persona（抓取100条 → 生成描述）
- 刷推习惯配置
- 保存配置
详见： docs/onboarding.md
2. 自然节奏与确认
核心原则： 保持自然节奏，但不追求伪装或规避检测。
包含：
- 阅读与判断节奏建议
- 点赞/关注/评论二次确认
- 频率限制
- 人工审核后再执行写操作
详见： docs/human-behavior.md
3. 记忆系统
三层记忆：
memory/daily/hotspots/
├── .onboarding_complete # Onboarding 标记
├── .config.json # 用户配置
├── personas/
│ └── [handle].md # Persona 描述
├── events/ # 重大事件（永久）
├── tables/ # 每日热点（7天）
└── history/
├── comments/ # 评论历史（避免自相矛盾）
└── daily/ # 每日日志
关键功能：
- 记录每次评论内容
- 记录用户说过的话（如"昨天出去吃饭了"）
- 评论前检查历史，避免矛盾
详见： docs/memory-system.md
4. 手动提醒与维护
默认策略：
- 不自动安装 cron
- 不自动修改
crontab - 仅生成手动提醒模板
可手动执行的维护项：
- 每日热点总结
- 记忆清理预览
- 记忆清理执行（需显式
--apply）
生成手动模板：
./scripts/setup-cron.sh
详见： docs/cron-jobs.md
5. 刷推流程
⚠️ 重要规则（必须遵守）：
- 只在 Following 的 Recent 页面评论（不是 Popular）
- 评论前检查历史（避免重复评论同一博主）
- 记录所有评论（保存到历史文件）
- 评论发送前必须得到用户确认
详见： docs/comment-rules.md（必读！）
For You 页面：
- 浏览（自然阅读节奏）
- 关注建议（根据配置条件）
Following 页面：
- 确保是 Recent（不是 Popular）
- 点赞建议（有价值的推文）
- 评论建议（2小时内，使用 persona 风格）
- 用户确认后执行
- 记录评论到历史（避免重复）
详见： docs/comment-generation.md
6. 浏览器操作（基于 Browser Relay）
使用 browser-relay-cli：
- 连接你们自己的 Browser Relay 运行时
- 复用本地已登录 Chrome/Chromium
- 支持 DOM 优先、截图兜底的受控操作
- 仓库：
https://github.com/jasonCodeSpace/browser-relay
核心操作：
- 读取推文
- 生成评论建议
- 点赞/关注/评论确认后执行
- 滚动与截图验证
安全边界：
- 不默认安装持久任务
- 不默认自动发送评论
- 不把 Browser Relay 当 stealth bot
详见： docs/browser-operations.md
使用示例
首次使用
用户: 刷推
Bot: 开始 Onboarding...
1. 检查浏览器...
2. 请选择 persona...
3. 学习中...
4. 配置刷推习惯...
5. 完成！开始刷推...
后续使用
用户: 刷推半小时
Bot: 读取配置...
For You: 给出 6 个建议关注账号
Following: 给出 6 条候选互动
你确认后我再执行...
关键特性
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 完整 Onboarding | 5阶段引导，学习 persona |
| 自然节奏与确认 | 阅读节奏、二次确认、频率建议 |
| 记忆系统 | 评论历史、用户信息、热点表格 |
| 手动维护 | 无自动 cron，仅手动模板 |
| 避免矛盾 | 评论前检查历史记录 |
| Browser Relay 集成 | 使用本地 browser-relay-cli |
自我进化系统
核心理念
没有记忆的AI，只是一个聪明的工具。 有记忆且能进化的AI，才是会成长的伙伴。
进化闭环
采集数据 → 分析对比 → 得出结论 → 更新规则 → 下次执行
三大机制
1. Playbook 系统
playbooks/comment-strategies.md- 记录有效/无效策略playbooks/changelog.md- 记录策略变更- Agent 可以更新自己的规则
2. 数据采集
data/engagement/YYYY-MM-DD.json- 每日评论数据- 记录：时间、作者、内容、结果
- 用于后续分析和优化
3. 每日复盘（22:00）
- 统计今日数据
- 分析有效策略
- 更新 Playbook
- 生成明日建议
- 推送报告给用户
文件结构
x-engagement/
├── playbooks/
│ ├── comment-strategies.md # 评论策略（有效/无效）
│ └── changelog.md # 策略变更记录
├── data/
│ └── engagement/
│ └── YYYY-MM-DD.json # 每日评论数据
└── scripts/
└── daily-review.sh # 每日复盘脚本
使用示例
Agent 学习过程：
- 发现「妙啊」评论效果好
- 在 Playbook 中记录：「妙啊」适用于技术分享，数据支撑：2026-03-02
- 下次刷推时读取这条规则
- 考虑在类似推文上使用相同策略
进化效果：
- Agent 越用越聪明
- 自动学习什么评论有效
- 持续优化策略
- 避免重复错误
必读文档
按顺序阅读：
docs/onboarding.md- 了解首次运行流程docs/human-behavior.md- 了解人类行为模拟docs/memory-system.md- 了解记忆系统docs/comment-generation.md- 了解评论生成
版本: 4.0.0 更新: 2026-03-02 改进: 结构化设计 + 记忆系统 + 定时任务 + 人类行为规范
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