x-selfmedia-audit

X Self-Media Audit · X 自媒体账号诊断

对个人 X（Twitter）账号做端到端体检：账号数据、内容表现、人设定位、平台算法与合规规则 —— 然后给出方向性建议 + 内容体系 + 30/60/90 天实操计划。

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🚀 一键安装

复制下面这一行，粘到终端回车即可：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/marslwc/x-selfmedia-audit/main/install.sh | bash

脚本会自动完成：检测技能目录 → 下载文件 → 校验 Python 环境 → 跑通自检 → 打印下一步。

自定义安装位置：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/marslwc/x-selfmedia-audit/main/install.sh | SKILLS_DIR=~/my-skills bash

用 git 安装（想随时 git pull 更新的话）：

git clone https://github.com/marslwc/x-selfmedia-audit.git \
  ~/.workbuddy-ai/skills/x-selfmedia-audit

重复执行安装命令是安全的：检测到已有安装时会自动走 git pull 更新，不会重复下载。

无需 X API key，无需 pip install —— 两个脚本只用 Python 标准库。

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⚡ 30 秒看效果（不用安装，不用给数据）

git clone --depth 1 https://github.com/marslwc/x-selfmedia-audit.git /tmp/xsa && \
python3 /tmp/xsa/scripts/x_audit.py --demo

会打印一份完整的模拟账号体检表，包含互动率、基准对比、四象限判定和预警清单。

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✅ 运行测试

仓库带一套回归测试，覆盖三个已修复的真实误诊 bug：

python3 tests/test_regressions.py

只用标准库，不需要装 pytest。当前 27 项全部通过。

测试覆盖的关键场景：

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它解决什么问题

大多数创作者卡住的时候，得到的建议是"多发帖""提升内容质量""多互动"——这些都不是可执行的建议。

这个技能试图回答三个具体问题：

1. 我的账号到底哪里出了问题？ 是内容不行，还是分发不行，还是主页接不住流量？
2. 我该往哪个方向走？ 涨粉、变现、接单、引流——不同目标对应完全不同的打法。
3. 明天开始具体做什么？ 发什么、什么时候发、怎么写钩子、什么时候复盘。

它特别擅长识别一种最常见的误诊：数据看着不错，但账号其实不健康。比如互动率很高，但全部来自一条爆款，其余内容在浪费产能。

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它输出什么

一份 Markdown 诊断报告，包含：

见 examples/sample-report-zh.md 查看完整样例。

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诊断框架

核心是五层诊断模型，必须按顺序做：

L1 数据健康   → 数字层面发生了什么（指标、基准、漏斗、四象限）
L2 内容结构   → 哪些内容有效、哪些在浪费产能
L3 人设定位   → 陌生人凭什么记住你、关注你
L4 平台适配   → 算法规则、限流风险、变现资格
L5 结论策略   → 交叉验证 + 优先级排序 + 行动

最关键的一步是 L1 的四象限排除法，它决定后面所有结论的方向：

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使用方式

对话式使用（主要方式）

安装后直接对 agent 说：

帮我诊断一下我的 X 账号

或更具体：

我的 X 账号是 @yourhandle，最近半年涨粉停滞，帮我做个完整诊断
帮我看看我的账号为什么互动越来越差
我想知道我现在够不够格开通 X 变现
帮我重新定位一下我的 X 账号，现在感觉内容太杂了

Agent 会先问你拿数据（见下一节），然后跑诊断流程，最后产出报告。

数据准备（三档，按你能拿到的选）

A 档 — 最低可跑（约 3 分钟）

只要这几项就能出诊断：

• 账号 handle、粉丝数、关注数、账号创建时间
• 最近 10–20 条帖子的原文 + 各自的点赞 / 回复 / 转推 / 浏览量
• 一句话：你想靠这个号得到什么（涨粉 / 变现 / 接单 / 引流 / 影响力）

B 档 — 推荐（约 10 分钟，诊断质量显著提升）

在 A 档基础上加：

• X Analytics 后台截图或导出（近 28 天）：曝光、互动率、主页访问、新增关注、Top posts
• 头像 / 横幅 / 简介 / 置顶帖的完整信息
• 3–5 个同领域对标账号

C 档 — 深度（可选）

• X API v2 token，或公开数据抓取
• 竞品账号横向对标

数据越少，报告里的措辞会越保守，并明确标注哪些结论置信度低、补什么数据能提高精度。

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脚本详解

两个脚本负责所有数值计算（避免模型心算出错），技能会调用它们，你也可以单独使用。

scripts/x_audit.py — 数据体检器

读取账号与帖子数据，输出互动率、基准对比、四象限判定、预警清单、L1 评分草稿。

最快的方式：看内置样例

python3 scripts/x_audit.py --demo

用你自己的数据（JSON）

python3 scripts/x_audit.py --json my-data.json

JSON 结构（可直接复制 assets/sample-input.json 修改）：

{
  "account": {
    "handle": "@you",
    "followers": 1240,
    "following": 610,
    "created": "2024-06-01",
    "premium": true
  },
  "window_days": 28,
  "profile_visits": 386,
  "new_follows": 52,
  "posts": [
    {
      "text": "帖子原文",
      "date": "2026-09-01T09:00",
      "impressions": 5200,
      "likes": 96,
      "replies": 41,
      "retweets": 18,
      "bookmarks": 12,
      "profile_clicks": 3,
      "follows": 1,
      "type": "opinion"
    }
  ]
}

用 CSV（更省事）

python3 scripts/x_audit.py --csv posts.csv --followers 1240 --following 610

CSV 表头（大小写不敏感）：

text,date,impressions,likes,replies,retweets,bookmarks,profile_clicks,follows,type

type 建议取值：opinion / list / thread / story / link / retweet / daily。

输出 JSON 供二次处理

python3 scripts/x_audit.py --json my-data.json --format json --out audit.json

它会输出什么

## 一、核心指标
| 互动率（曝光口径）   | 4.76%  | 主判据 |
| 回复/点赞比         | 0.324  | 算法：回复 +13.5 vs 点赞 +0.5 |
| 主页访问/曝光        | 1.13%  | 在参考区间内 |

## 三、四象限排除法
- 分发判断：分发正常（单帖曝光 ≥ 粉丝数的 50%）
- **结论：分发与内容均正常**
- **处方方向：转向转化层：检查简介、置顶帖、头像、CTA**

## 四、预警清单
**[高] 外链帖占比 33%**
- 依据：免费账号的外链帖子自 2025-03 起近乎零分发，会拖累整体曝光
- 动作：立即停止在帖子里放外链；链接改放评论区首条或简介

scripts/monetization_check.py — 变现资格自检

逐项核对 2026 年 X 的变现门槛，区分硬门槛（内容解决不了，如地区/收款）与软门槛（可以涨，如粉丝/曝光）。

# 看样例
python3 scripts/monetization_check.py --demo

# 用你的实际情况
python3 scripts/monetization_check.py \
  --country US --premium yes \
  --verified-followers 320 --followers 8000 \
  --impressions-90d 1200000 --age-months 14 --age 25 \
  --email-verified yes --twofa yes --avatar yes --banner no --bio yes \
  --good-standing yes --original-content yes --active-30d yes

也可以走 JSON：

python3 scripts/monetization_check.py --json profile.json

输出包含：逐项通过/未达标表、硬软门槛标注、结论（当前可申请哪条路径）、时间预期、受众地理对收益的影响。

⚠️ 重要提醒：Creator Revenue Sharing 已于 2026-09-07 退役，曝光计酬由 Original Content Rewards 接替。网上大量中文教程仍在讲旧规则。脚本已按新规实现，但最终请以 x.com/settings/monetization 显示的实时条件为准。

两个脚本都支持 --help。

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知识底座与准确性说明

这个技能的知识不是模型凭印象写的，而是基于可查证的来源。但请务必了解每一项的时效性和口径限制：

X 推荐算法

来源：X 官方开源的 twitter/the-algorithm（最新提交 2025-09-03）。

关键限制：2025 版代码中模型权重改为线上动态下发（代码默认值为 0）。技能中引用的权重数值来自 X 最后一次公开的权重表（2023-04），量级关系仍被官方 README 引用，但应视为量级参考而非精确值。

技能中保留的可查证规则包括：互动权重排序（回复 +13.5 vs 点赞 +0.5）、负反馈惩罚（"不感兴趣" −74、举报 −369）、乘法系数（关注外 ×0.75、同作者衰减）、七个时间常数（30 分钟 / 24–48 小时 / 7 天 / 100 天 / 140 天）、TweepCred 信誉机制、限流标签清单。

互动率基准

⚠️ 口径警告：公开的 X 互动率基准极其混乱——同一份报告里既有"全行业中位数 0.015%"（粉丝口径）又有"Nano 层均值 5%–8%"，相差数百倍。

技能的处理方式：

• 脚本主判据为曝光口径（总互动 ÷ 曝光），平台均值约 1.5%
• 粉丝口径仅用于同量级账号之间的相对比较，并明确标注口径存疑
• 粉丝口径必须用单帖平均互动 ÷ 粉丝数，不能用 N 条帖子的互动总和除以粉丝数（会虚高约 N 倍）

变现规则

基于 2026 年 8–9 月的公开信息整理。X 的变现规则变动频繁，脚本中的门槛可能过时，使用前请核对官方页面。

⚠️ 回复区悖论

这是本技能里唯一一处算法激励与变现激励方向相反的地方，也是最容易白忙半年的坑：

直接后果：一个纯靠回复区做起来的账号，哪怕互动数据很漂亮，变现曝光可能长期为零，永远够不到门槛。

所以精力配比要按目标分岔：

技能在开处方前会强制确认用户目标是涨粉还是变现，因为不确认就有一半概率开反。

一句话总结

这个技能在方法论和诊断逻辑上是可靠的；在具体数字上请把它当作方向性参考，涉及真金白银的决策（变现、投放）请核对官方来源。

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适用范围与限制

适用

• 个人 X 账号的自我诊断、复盘、定位调整
• 涨粉停滞 / 互动下滑 / 掉粉的原因排查
• 变现资格评估与准备
• 内容体系搭建

不适用

• 品牌号 / 企业号代运营
• 非 X 平台（本技能的知识库是 X 专属的）
• 单纯的帖子撰写（这是另一个环节，技能会提示衔接）

已知限制

• 不直接访问 X API —— 需要你提供数据（截图 / 导出 / 手填）
• 数据档位越低，结论越偏方向性而非精确性
• 变现门槛数字有时效性

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目录结构

x-selfmedia-audit/
├── SKILL.md                          # 技能入口：工作流、原则、交付规范
├── README.md                         # 本文件
├── install.sh                        # 一键安装脚本
├── LICENSE
├── references/                       # 知识底座（按需加载）
│   ├── algorithm-rules.md            # 算法权重、时间常数、限流标签、四类账号打法
│   ├── benchmarks.md                 # 互动率基准（含口径警告）、漏斗、发布时段
│   ├── monetization.md               # 2026 变现资格与收益系数
│   ├─