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X 数据内容复盘

把 X Analytics 数据变成可执行的运营决策:什么类别涨粉快、什么时段发效率高、哪些帖子该扩成系列、哪些该换头重发、哪些选题该停。

数据源(三条路,按优先级)

1. API 模式(首选,配了官方 API 凭证时):X 官方 pay-per-use 接口读自己账号数据,$0.001/请求,一次复盘不到 1 美分。官方接口稳定,且 impression_count 是真曝光数,口径与 analytics 后台对齐。凭证为四个 env(X_API_KEY/X_API_SECRET/X_ACCESS_TOKEN/X_ACCESS_TOKEN_SECRET),依赖 tweepy。
2. Pulse 模式(免费兜底):cookie 登录态(env X_AUTH_TOKEN/X_CT0,依赖 twscrape)拉公开指标,views 为公开浏览数。
3. CSV 模式(增强,用户主动导出时):X Analytics 后台两份 CSV(account_overview_analytics*.csv + account_analytics_content*.csv),独有「净涨粉/主页访问」,转化口径升级为「涨粉/万曝光」。运营目录里有 7 天内的新 CSV 对时自动改走 CSV 模式。

API 和 pulse 模式的涨粉趋势都靠粉丝数快照 JSONL 差值(每次跑自动追加快照,越用越准),转化口径为「收藏/万曝光」。

工作流程

第 1 步:选数据路径

• 先看用户运营目录(惯例 30-outputs/运营/)有无 7 天内导出的 CSV 对:有 → CSV 模式;
• 没有,四个 API env 齐 → API 模式:

python3 <skill目录>/scripts/fetch_x_api.py --limit 100 \
  --snapshot-file <运营目录>/x-follower-snapshots.jsonl > /tmp/x-pulse.json

• API 凭证不全 → pulse 模式:

python3 <skill目录>/scripts/fetch_x_pulse.py --user <handle> --limit 100 \
  --snapshot-file <运营目录>/x-follower-snapshots.jsonl > /tmp/x-pulse.json

两个脚本输出同构 JSON,后续分析命令一样。凭证缺失时脚本会报错并给配置指引。

第 2 步:跑分析脚本

# API / pulse 模式(两者输出同构,统一走 --pulse)
python3 <skill目录>/scripts/analyze_x_data.py --pulse /tmp/x-pulse.json \
  --snapshots <运营目录>/x-follower-snapshots.jsonl --days 7
# CSV 模式
python3 <skill目录>/scripts/analyze_x_data.py \
  --overview <最新overview.csv> --content <最新content.csv> --days 7

脚本输出 JSON(两种模式同构):

• content.time_slots_beijing:北京时间 2 小时分桶的时段表现(CSV 模式从 Post id 雪花 ID 反推发帖时间)
• content.categories:类别转化,reply 单列;pulse 口径「收藏/万曝光」,CSV 口径「涨粉/万曝光」
• content.window_top_posts / repost_candidates_grade_b:窗口 Top 帖与 B 级(低曝光高收藏,换头重发候选)
• pulse 另有 followers_now/follower_trend(粉丝快照趋势);CSV 另有 overview.*(周度趋势/净涨粉)

类别关键词表可用 --categories 自定义.json 覆盖(格式:{"类别名": ["关键词", ...]})。

第 3 步:写复盘报告

基于 JSON 写 Markdown 周报,结构固定:

1. 本周大盘:曝光、净涨粉、日均净涨粉(对照验收线,如日均 25+)、发帖数;与上周环比。
2. 时段结论:哪个北京时间段「涨粉/万曝光」最高。注意剔除单帖爆款扭曲——若某时段数据由 1-2 条爆款贡献,要指出样本量问题,不要直接下结论。
3. 类别结论:各类别涨粉效率排名,对照历史基准线,指出漂移。
4. 单帖分级:A 级(扩成系列)、B 级(换头重发,列出候选)、C 级(停掉的选题方向)。
5. 下周指导:发什么(3-5 个具体选题方向,可对照选题库)、什么时段发、避免什么。