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akseolabs-seo/ak-threads-booster

API development

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280 stars Качество 65 Тренд 32MIT

akseolabs-seo/ak-threads-booster - кандидат на навыки агента, импортированный из https://github.com/akseolabs-seo/ak-threads-booster.

Обзор

akseolabs-seo/ak-threads-booster - кандидат на навыки агента, импортированный из https://github.com/akseolabs-seo/ak-threads-booster.

Обзор (машинный перевод)

中 | английский

AK 2.0 - нити

AK-Threads-Booster мастерство

Оригинальное название: AK-Threads-Booster Threads の 国 AI skills

的国 :

  • ,
  • の , 一 AI
  • , ,

мастерство


2.0

2,0 Операционная система Threads Content

  • ** compiled токен скомпилированная память**: трекер wiki метки cluster кластер

  • Двигатель следующего движения: ,

  • Голос + Когнитив + Проект Оперативного пакета: 中 /voice romana , голос /draft

  • ** visual визуальная панель **: маркер Combined Memory

  • ** - /update**:-中-,-chev-;- clean repo fast-forward,-

  • ** ] агент ] Инструкция ] **: ] агент ]の], ] AGENTS.md / SKILL.md / agents/openai.yaml

skill мастерство

###1.

/topics Инфраструктура

一 :

  • の
  • 的の
  • 曾 неблагодарность

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README

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中文 | English

AK體 2.0 - 基於 Threads 演算法的創作決策 skill

AK-Threads-Booster 是這個 skill 的內部代號與安裝 id。

AK-Threads-Booster 是一套給 Threads 創作者用的 AI skill 系統。

它不是要幫你亂寫一堆貼文,而是幫你把「選題、起草、分析、預測、復盤」變成一套有資料依據的工作流,讓你更容易發出值得被分享、收藏、討論的內容。

如果你平常的痛點是這些:

  • 不知道下一篇到底該寫什麼
  • 有很多題目,但分不出哪個更值得先發
  • 文章不是寫不好,只是常常撞題、老梗、沒新鮮度
  • 想讓內容更像自己,不想一看就很 AI
  • 發完之後沒有把結果整理回來,下一篇又從零猜

這套 skill 就是為這些問題設計的。

它不保證爆文。

它做的是讓你用自己的歷史資料,提高每一次發文決策的品質,讓「更有擴散機會」這件事變得比較可複製。


2.0 新增什麼

2.0 的重點是把 AK體從單次發文輔助,升級成更完整的 Threads content operating system。

  • 低 token compiled memory:把 tracker 編譯成帳號 wiki、貼文特徵索引、主題 cluster、下一步行列和 voice fingerprint,日常分析先讀快取,省 token、速度更快。
  • Next Move Engine:不只推薦題目,而是先判斷帳號下一篇應該補哪個成長瓶頸,例如人格判斷、討論密度、收藏價值、題材新鮮度或反 AI 感。
  • Voice + Cognitive + Draft Operating Pack:新版 /voice 先用本地腳本建立聲音指紋,再蒸餾核心信念、判斷張力、反 voice 禁區和 /draft 可直接使用的作戰包。
  • 本地 visual panel:用零 token 查看帳號狀態、最近趨勢、最強貼文、主題分布、compiled memory 和下一步建議。
  • 安全 /update:可以檢查新版,也可以在用戶同意後開啟每週自動檢查;只做 clean repo fast-forward,不覆蓋本地修改。
  • 全 agent 通用包裝:移除特定 agent 平台專屬安裝入口,改用 AGENTS.md / SKILL.md / agents/openai.yaml。

這套 skill 會幫你做什麼

1. 幫你選出更值得發的題

/topics 不是單純丟熱門題給你。

它會一起看:

  • 你的歷史貼文表現
  • 留言裡反覆出現的問題
  • 你自己曾經回過哪些問題
  • 最近有沒有撞到同一個 semantic cluster
  • 外部話題現在是不是已經過熱

也就是說,它不只是找「熱門」,而是找「對你這個帳號來說,現在更值得發」的題目。

2. 幫你起草,但盡量像你

/draft 會根據:

  • brand_voice.md
  • style_guide.md
  • 歷史貼文
  • concept library

來起草一篇比較接近你語感的內容。

而且它不是拿到題目就直接寫:

  • 先做 freshness gate,避免你花時間寫一個已經被寫爛的角度
  • 做 fact-check,但不會動你自己說過的個人事實與事件順序(你的貼文是 source of truth)
  • research 時會主動丟「你可能沒想到的 2-3 個角度」給你選,幫貼文變更豐富
  • 寫完以後會回問 3-5 個針對這篇的改進問題,不是罐頭提問

這些對話功能都是開關式的——第一次會問你要不要開,也可以設成 always on / always off,存在 threads_booster_config.json。想要快就快,想要深就深。

3. 幫你在發文前做最後判斷

/analyze 是這套 skill 的 decision layer。

它會看:

  • 有沒有演算法紅線
  • 這篇最大的上升空間在哪
  • 主要卡點在哪
  • 比較像 follower-fit 還是 stranger-fit
  • 有沒有 AI 味太重

這樣你在按下發送前,不是只靠感覺。

4. 幫你建立比較合理的預期

/predict 會用相似歷史貼文幫你估 24 小時的可能區間,讓你不要因為單篇波動就誤判。

5. 幫你把發文結果變成下一次的優勢

/review 會把實際表現、預測偏差、風格訊號再寫回 tracker。

這點很重要,因為很多工具只會給你建議,不會讓系統越用越準。這套 skill 的重點就是把學到的東西留下來。

6. 幫你更新 tracker,不用每次手動整理

/refresh 可以更新 threads_daily_tracker.json:

  • 有 Threads API token 就走 API
  • 沒有 API 就走已登入的瀏覽器自動化環境抓自己的 Threads profile

你不用每次都自己慢慢補資料。

7. 幫你蒸餾更像本人的 Brand Voice

/voice 會把歷史貼文變成更可執行的 Brand Voice:

  • 先算高互動貼文、開頭/結尾模式、段落節奏、常用轉折、標點和中英混用
  • 再提取你的核心信念、判斷框架和觀點張力
  • 標出哪些寫法是穩定聲音、哪些只是舊風格或薄弱證據
  • 產出 /draft 可以直接用的 Quick-Reference Pack 和 Forbidden Zone

這讓 /draft 不只模仿句型,而是更接近你的內容基因。

8. 幫你用零 token 看帳號狀態

/panel 會開啟本地 visual panel,讓你不用翻 JSON 也能看:

  • 帳號總覽和最近趨勢
  • 最強貼文和主題分布
  • 貼文搜尋與篩選
  • compiled memory 和 next move queue

面板本身不會呼叫 AI。你可以先看資料,再決定要不要把某篇交給 agent 分析。

9. 幫你安全更新 skill

/update 可以檢查 GitHub 上是否有新版。

它只會在本地 repo 乾淨、可以 fast-forward 時更新;如果你有本地修改、local-only commits 或衝突,它會停下回報,不會自動覆蓋。


最適合誰

這套 skill 特別適合:

  • 已經有固定在經營 Threads 的人
  • 想把發文從「靈感型」變成「決策型」的人
  • 想更穩定找到下一篇題目的人
  • 想知道自己什麼內容比較有機會擴散的人
  • 想把歷史貼文真的變成可用資產的人

如果你現在還完全沒有歷史資料,它也可以用,但前期的判斷會比較弱。這套系統的價值,會隨著你的資料累積而變強。


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Установка

npx skillfish add akseolabs-seo/ak-threads-booster
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