--- name: x-hashtag-research description: "Collect and analyze public X posts from hashtags to discover primary sources, official docs, related GitHub repos, and reusable images. Use when researching launch-day announcements, event hashtags like #MSBuild or #MicrosoftBuild, keynote reactions, or when you want to turn noisy X posts into a structured research note under research/. X専用のハッシュタグ調査 workflow。" argument-hint: "対象ハッシュタグ、時間窓、件数、保存先メモ名" user-invocable: true license: CC BY-NC-SA 4.0 metadata: author: yamapan (https://github.com/aktsmm) --- # X Hashtag Research FxTwitter API を起点に公開投稿を収集し、一次情報 URL、関連 GitHub repo、画像、論点を research 配下へ整理する workspace 用 skill。 ## When to Use - X のハッシュタグからイベント当日の発表を追いたいとき - `#MSBuild` や `#MicrosoftBuild` のような event hashtag を直近数時間で総ざらいしたいとき - keynote 直後に、一次情報 URL と repo の導線を先に集めたいとき - noisy な実況投稿から、Microsoft Learn / blog / GitHub / session repo に収束させたいとき - 画像付き投稿も research asset として残したいとき ## Scope - この skill は X 専用にする - Bluesky、LinkedIn、YouTube comments などは対象外 - それらを扱いたい場合は別 skill に切り出す ## Default Profile 明示指定がないときの既定候補はこれ。 - time window: `直近 4 時間` - target posts: `500` - raw artifact: `tmp/` - research note: `research/YYYYMMDD--from-x.md` - curated images: `research/assets/YYYYMMDD--from-x/` - bulk images: `research/images/YYYYMMDD--from-x/` ## Always Confirm Before Running 既定値はあるが、毎回この 4 点は確認する。 1. 対象ハッシュタグ 2. 時間窓 3. 目標件数 4. 保存先メモ名 ユーザーが省略した場合は既定値を提案して確認を取る。勝手に `4時間 / 500件` で走らせない。 ## Collection Paths - 公開投稿の収集は、合意済みの時間窓・件数内に限り `GET https://api.fxtwitter.com/2/search?q=&feed=latest&count=100` を既定にする。次ページは `cursor.bottom` を `cursor` に渡す。 - FxTwitter は X の公式 API ではない。Cookie、トークン、アカウント情報を渡さず、公開投稿の一回限りの収集に限定する。 - HTTP ステータスだけでなく JSON の `code` を確認し、`200` の `results` だけを採用する。`400`、`404`、`500` は再試行を重ねず、X の画面または一次情報へ戻る。 - 非公開、削除済み、アクセス制限付き投稿、継続監視には使わない。 - API が失敗するか、投稿の画面文脈を確認する必要がある場合は、ブラウザ系ツールで X の live search を開き、投稿 URL、時刻、本文、画像 URL を取得して下へスクロールする。 - 構造化抽出が弱い場合も、raw 投稿の保存、visible domain / card title による粗い分類、高シグナルな一次情報の深掘りの順番は固定する。 - 全件自動化にこだわらず、公式アカウント、live blog 導線、代表画像を優先する。 この skill の本体はブラウザ操作のコツではなく、SNS ノイズを一次情報へ収束させる順番にある。 ## Workflow 1. 収集対象を固定する 対象ハッシュタグ、時間窓、件数目標、主目的、research の保存先を決める。 2. API から効率よく収集する API の `results` から status URL を主キーに構造化抽出し、重複排除する。API が失敗した場合だけ画面から補う。 3. raw artifacts を先に保存する `tmp/-posts-raw.json` と batch 単位の中間 JSON を残す。 4. ローカル分類を先にやる rawText、tweetText、display text、X card の visible domain から theme、domain、repo、image candidates を作る。 5. 高シグナルリンクだけ深掘る 全 t.co を解決せず、高頻度リンク、公式アカウント、画像付き高シグナル投稿、repo 名が半分読めている投稿だけを追う。 6. research ノートは source-centric に書く 投稿の感想ではなく、投稿がどの一次情報へ収束したかを正本にする。 7. 画像は 2 層で保存する curated set は 5〜10 枚、bulk は 20〜30 枚程度を目安にする。 8. 再現可能な成果物で終える research ノート、raw JSON、主要一次情報 URL、画像保存先、必要なら manifest 追記まで揃える。 ## Branching Rules - 公開・一回限り・上限付きの収集: FxTwitter API search を使い、`code: 200` の結果だけを raw artifact に残す - API が失敗または投稿の画面文脈が必要な場合: 公式アカウント、live blog、official blog、repo 導線付き投稿を優先する - 短縮 URL 解決が重い場合: 全解決しない。高頻度・高シグナルだけ解決する - 画像が多すぎる場合: curated を先に確保し、bulk は上限を切る ## Quality Gates - 収集件数と時間窓の両方を満たしている - 主要テーマが公開情報の塊として整理されている - repo 名が切れている場合は本文・card title・公式 blog で補正している - 画像保存先が research 配下で整理されている - 元の公開投稿を改変した断定はしていない - FxTwitter を使った場合、出典は API URL ではなく各 `status.url` の元の X 投稿 URL にしている ## Efficiency Rules - `tmp/*.json` に途中結果を保存して取り直しを避ける - ローカル分類を先にやって、外部 fetch はその後 - 公式 blog の横断記事があるなら、それを hub にして個別記事へ降りる - browser 固有 tips は抱え込みすぎない。必要なら `browser-max-automation` を使う ## Example Prompts - `/x-hashtag-research #MSBuild と #MicrosoftBuild を直近4時間で500件以上集めて、一次情報と repo と画像を research に保存して` - `/x-hashtag-research #Build2026 で GitHub Copilot app と Foundry まわりだけ拾って` - `/x-hashtag-research #Ignite と #MicrosoftIgnite を2時間で300件、画像は代表8枚だけでいい` ## Related Customizations To Create Next - ハッシュタグ research 結果を keynote research に差し込む prompt - 保存画像から記事向きのものだけ選別する skill - official blog / Learn / GitHub repo のみを二次整理する prompt