AK-Threads-booster
Health Gecti
- License — License: MIT
- Description — Repository has a description
- Active repo — Last push 0 days ago
- Community trust — 147 GitHub stars
Code Gecti
- Code scan — Scanned 9 files during light audit, no dangerous patterns found
Permissions Gecti
- Permissions — No dangerous permissions requested
Bu listing icin henuz AI raporu yok.
AK體 · 數據驅動的 Threads 寫文決策系統。用你的歷史貼文、演算法與社媒心理學,協助選題、起草、發文前診斷、表現預估與復盤。Data-driven Threads writing advisor — topic selection, drafting, diagnosis, prediction & review based on your own post history.
AK體-基於Threads演算法的優化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。
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.mdstyle_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 Chrome MCP 抓自己的 Threads profile
你不用每次都自己慢慢補資料。
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。
第一次使用你會得到什麼
跑完 /setup 之後,工作目錄通常會有:
threads_daily_tracker.jsonstyle_guide.mdconcept_library.mdbrand_voice.md(如果有跑/voice)posts_by_date.mdposts_by_topic.mdcomments.md
其中最重要的是 threads_daily_tracker.json。
其他 skill 幾乎都是圍繞這份 tracker 在做判斷。
建議使用流程
第一次使用
/setup
/voice
先把歷史資料整理好,再把 Brand Voice 建起來。
/voice 產出的 brand_voice.md 是參考初稿,不是定稿。LLM 從外部看你的貼文一定會漏東西。建議:
- 直接改檔案裡任何覺得不對的地方
- 最下面的 Manual Refinements 區塊用來補分析漏掉的、你自己知道的細節(禁用詞、必做事項、「這不是我」的例子)
- 重跑
/voice會保留你改過的內容,不會覆蓋掉
/draft 會把 Manual Refinements 當硬約束讀,優先級高於其他章節。
平常發文前
/topics
/draft
/analyze
這是最實用的一組流程:
/topics找題/draft起草/analyze發文前檢查
發完之後
/predict
/review
這樣系統會慢慢知道:
- 你估得準不準
- 哪些題真的會跑
- 哪些風格只是你以為有效
資料可以怎麼進來
你可以用這些方式建立資料:
- Threads Developer API token
- Meta 官方匯出 zip
- 既有 JSON / Markdown / CSV
- Chrome 已登入 Threads + Claude in Chrome MCP
- 舊版 tracker migration
API 不是必須,但如果你有 API,更新會輕鬆很多。
產品定位
AK-Threads-Booster 是一套以你的 Threads 歷史資料為核心的內容決策系統。
它的重點不是自動亂生文,而是幫你:
- 找出更值得發的題目
- 起草更接近你自己的內容
- 避開明顯的重複與紅線
- 把每次發文結果累積成下一次判斷的依據
安裝
Claude Code
claude install-plugin https://github.com/akseolabs-seo/AK-Threads-booster
手動安裝
git clone https://github.com/akseolabs-seo/AK-Threads-booster.git
再依你使用的工具,把這個 repo 放到對應的 skill / plugin 目錄即可。
目錄結構
AK-Threads-booster/
|- SKILL.md
|- AGENTS.md
|- skills/
| |- setup/SKILL.md
| |- refresh/SKILL.md
| |- analyze/SKILL.md
| |- draft/SKILL.md
| |- predict/SKILL.md
| |- review/SKILL.md
| |- topics/SKILL.md
| |- voice/SKILL.md
|- knowledge/
| |- _shared/
| |- psychology.md
| |- algorithm.md
| |- ai-detection.md
| |- data-confidence.md
| |- chrome-selectors.md
|- scripts/
| |- fetch_threads.py
| |- parse_export.py
| |- update_snapshots.py
| |- update_topic_freshness.py
| |- render_companions.py
|- templates/
|- examples/
License
MIT License. See LICENSE.
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