seandong

X Timeline Digest

データ分析v1.0.2
作者:seandong更新日 2026-05-11全 3 バージョン · 最新版の公開日 2026-02-23x-timeline-digest@clawhub_seandong/x-timeline-digest
データクレンジングデータインサイトWeb スクレイピング#Twitter

AlphaMoatによると、2026-09時点でX Timeline Digestのダウンロード数は3,451、スター数は11で、AIスキル全体5,078件中3,222位、データ分析では399件中244位です。

インストール数
157
ダウンロード数
3451
スター数
11
総合順位
#3,222
全体の上位 64% · データ分析の上位 62%
プラットフォームインストール数ダウンロード数スター数コメント
ClawHub ↗11032769-
SkillHub ↗157345111—

プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。

このスキルでできること

認証済み bird CLI で投稿を取得し、重複を除いて構造化要約を生成します。Telegram やメールへの配信は別の上流処理が担当します。既存ログインが必要で、重複排除用の状態をローカル保存します。投稿と要約は信頼できない入力として確認し、自動投稿や自動操作に使わないでください。 NodeとPATH上のbird、既存Cookie認証が必要です。スクリプトは絞り込んだデータを出し、分類付き簡体字中国語要約は別のテンプレート・LLM段階なので、モデルによる投稿処理も承認します。取得上限や順位付けで欠落する場合があります。成功時は文書の保持方針でローカルIDを更新します。導入前に古い・個人固有のサンプルを除きます。

資料公開日 2026-10-27

できること

  • X のタイムラインから最近の投稿を要約する
  • 確認用の中国語テーマ別ダイジェストを作る

使う場面

  • X アカウントへのアクセスが承認され、ローカル状態が保護されているとき

プロンプト例

スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。

このスキルが読むタイムラインと保存する状態を説明して。
自動転送や投稿をせず、人の確認手順を追加して。

月次の推移

ダウンロード数3451
2252289635402026-03 · ダウンロード数 23412026-05 · ダウンロード数 27842026-06 · ダウンロード数 29262026-07 · ダウンロード数 31312026-08 · ダウンロード数 32082026-09 · ダウンロード数 345126-0326-09
スター数11
910112026-03 · スター数 92026-05 · スター数 92026-06 · スター数 92026-07 · スター数 112026-08 · スター数 112026-09 · スター数 1126-0326-09

2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。

月ダウンロード数前月比スター数
2026-093451—11
2026-083208+2.5%11
2026-073131+7.0%11
2026-062926+5.1%9
2026-052784—9
2026-032341—9

SKILL.md 原文

作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。

3.5 KB・ClawHub v1.0.2
---
name: x-timeline-digest
version: 1.0.2
description: Build a deduplicated digest from X (Twitter) For You and Following timelines using bird. Outputs a payload for upstream delivery.
homepage: https://github.com/seandong
metadata: {"openclaw":{"emoji":"🐦","requires":{"bins":["bird"]}}}
---
# x-timeline-digest
## Overview
This skill uses bird to read X/Twitter timelines and build a high-signal digest.
すべて表示(全 118 行)
Sources:
- For You timeline
- Following timeline
What it does:
1. Fetch recent tweets
2. Filter incrementally (avoid reprocessing)
3. Deduplicate (ID + near-duplicate text)
4. Rank and trim
5. Generate a Chinese digest
6. Output a structured payload
> Delivery (Telegram, email, etc.) is NOT handled here.
> Upstream OpenClaw workflows decide how to notify users.
---
## Configuration
All config is read from: skills.entries["x-timeline-digest"].config
### Config fields
| Name | Type | Default | Description |
|----|----|----|----|
| intervalHours | number | 6 | Interval window in hours |
| fetchLimitForYou | number | 100 | Tweets fetched from For You |
| fetchLimitFollowing | number | 60 | Tweets fetched from Following |
| maxItemsPerDigest | number | 25 | Max tweets in one digest |
| similarityThreshold | number | 0.9 | Near-duplicate similarity threshold |
| statePath | string | ~/.openclaw/state/x-timeline-digest.json | State file path |
---
## Dependencies
- bird must be installed and available in PATH
- bird must already be authenticated (cookie login)
- Read-only usage

## Usage

### 1. Basic (Raw JSON)
Run the digest generator to get a clean, deduplicated JSON payload:
```bash
node skills/x-timeline-digest/digest.js
```

### 2. Intelligent Digest (Recommended)
To generate the "Smart Brief" (Categorized, Summarized, Denoised):
1. Run the script: `node skills/x-timeline-digest/digest.js > digest.json`
2. Read the prompt template: `read skills/x-timeline-digest/PROMPT.md`
3. Send the prompt to your LLM, injecting the content of `digest.json` where `{{JSON_DATA}}` is.

*Note: The script automatically applies heuristic filtering (removes "gm", ads, short spam) before outputting JSON.*

## Bird Commands Used
For You timeline:
bird home -n <N> --json
Following timeline:
bird home --following -n <N> --json
---
## State Management
State is persisted to statePath.
### State structure
{
"lastRunAt": "2026-02-01T00:00:00+08:00",
"sentTweetIds": {
"123456789": "2026-02-01T00:00:00+08:00"
}
}
### Rules
- Tweets already in sentTweetIds must not be included again
- After a successful run:
- Update lastRunAt
- Add pushed tweet IDs to sentTweetIds
- Keep IDs for at least 30 days
---
## Processing Pipeline
1. Fetch from For You and Following
2. Incremental filter using lastRunAt
3. Hard deduplication by tweet id
4. Near-duplicate merge using text similarity
5. Rank and trim to maxItemsPerDigest
6. **Generate a Categorized Chinese Digest** (via PROMPT.md + LLM)
   - Categories: 🤖 AI & Tech, 💰 Crypto & Markets, 💡 Insights, 🗞️ Other
   - Language: Simplified Chinese
   - Format: [Author](URL): Summary
   - Denoising: Remove ads and low-value content
---
## Output
The skill returns one JSON object:
{
"window": {
"start": "2026-02-01T00:00:00+08:00",
"end": "2026-02-01T06:00:00+08:00",
"intervalHours": 6
},
"counts": {
"forYouFetched": 100,
"followingFetched": 60,
"afterIncremental": 34,
"afterDedup": 26,
"final": 20
},
"digestText": "中文摘要内容",
"items": [
{
"id": "123456",
"author": "@handle",
"createdAt": "2026-02-01T02:15:00+08:00",
"text": "tweet text",
"url": "https://x.com/handle/status/123456",
"sources": ["following"]
}
]
}

データ分析の人気スキル

AdMapixデータ分析

AdMapix のデータ取得層で、広告やアプリの問い合わせを API 呼び出しに変え、生の JSON だけを返します。

↓ 36.6万★ 304fly0pants
Tavily Searchデータ分析

Tavily 経由で公開ウェブを検索し、リンクと抜粋付きの構造化結果を返します。

↓ 12.2万★ 286Xiaoran Li
Data Analysisデータ分析

データベースや表計算、書き出した生データを意思決定に使える結論へ変えるデータ分析スキルです。

↓ 10.1万★ 244Iván
Stock Analysisデータ分析

Yahoo Finance のデータで株式と暗号資産を分析し、ポートフォリオを追跡するスキルです。

↓ 7.5万★ 299udiedrichsen
Stock Watcherデータ分析

ローカルのウォッチリストを管理し、銘柄コードごとに同花順の相場と足元の値動きを要約するスキルです。

↓ 6.5万★ 122Robin797860
全国招标中标查询及分析【知了标讯】データ分析

全网招中标数据查询与分析助手。当用户涉及以下任何场景时,必须使用此SKILL:查询招标/中标公告、搜索标讯、查找临期/即将到期项目、商机预测、推荐潜在投标供应商、分析公司主营业务/历史中标、查询公司上下游合作客户与供应商、分析竞争对手/竞对企业、查询Top采购单位/Top中标单位/Top中标品牌、招中标数据统计分析(按月/季/年/省份/品牌等维度)、查询品牌型号历史中标单价/价格趋势、市场分析/行业分析/采购寻源/渠道拓展等采购与投标相关场景。即使用户没有提到「知了标讯」,只要涉及招投标、采购、中标、供应商、竞争对手等关键词,都应使用本SKILL。

↓ 5.6万★ 13user_98035bfb
Blogwatcherデータ分析

ブログと RSS/Atom フィードの更新をコマンドラインで追跡します。

↓ 5.4万★ 75Peter Steinberger
Model Usageデータ分析

Codex や Claude のモデル別の利用コストを集計するスキルです。

↓ 5万★ 114Peter Steinberger

データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。