名称： x-voice-match
描述： 分析 Twitter/X 账号的发布风格，并生成符合其口吻的真实推文。适用于用户希望创建听起来像自己的 X 推文、分析其发布模式，或保持推文间风格一致性的场景。可与 Bird CLI 集成使用。

X 语音匹配

分析 Twitter/X 账号，提取其发布模式，并生成符合账号所有者独特口吻的真实内容。

快速开始

步骤 1：分析账号

cd /data/workspace/skills/x-voice-match
python3 scripts/analyze_voice.py @用户名 [--tweets 50] [--output profile.json]

步骤 2：生成推文

python3 scripts/generate_post.py --profile profile.json --topic "你的话题" [--count 3]

或使用一体化方法：

python3 scripts/generate_post.py --account @用户名 --topic "AI 智能体接管世界" --count 5

分析内容

本技能提取以下信息：

• 长度模式：推文字符数、线程使用情况、单句与段落风格
• 语气标记：幽默风格、讽刺程度、自嘲倾向、犀利度
• 话题偏好：加密货币、AI、科技、梗图、个人生活、时事
• 互动模式：引用转推 vs 原创、回应性推文、开启对话的方式
• 语言模式：特定短语、俚语、表情符号使用、标点风格
• 内容类型：观察评论、热点观点、梗图、线程、提问、个人故事

输出格式

语音配置文件 (JSON)

{
  "account": "@gravyxbt_",
  "analyzed_tweets": 50,
  "patterns": {
    "avg_length": 85,
    "length_distribution": {"short": 0.6, "medium": 0.3, "long": 0.1},
    "uses_threads": false,
    "humor_style": "自嘲式、讽刺性",
    "topics": ["加密货币", "AI 智能体", "梗图", "时事"],
    "engagement_type": "以回应性引用转推为主",
    "signature_phrases": ["lmao", "fr", "based"],
    "emoji_usage": "极少、策略性使用",
    "punctuation": "小写、随意风格"
  }
}

生成的推文

返回 1 到 N 条推文，附带置信度分数和生成理由。

与现有工具集成

可与 Bird CLI (/data/workspace/bird.sh) 协同工作：

# 获取最新推文用于分析
./bird.sh user-tweets @gravyxbt_ -n 50 > recent_tweets.txt
python3 scripts/analyze_voice.py --input recent_tweets.txt

推文类型模板

常见 X 推文框架请参阅 references/post-types.md：
- 观察评论
- 热点观点
- 自嘲式幽默
- 加密货币评论
- 回应性推文
- 提问

高级用法

更新语音配置文件

定期重新分析以捕捉风格演变：

python3 scripts/analyze_voice.py @用户名 --update profile.json

按推文类型生成

python3 scripts/generate_post.py --profile profile.json --type "hot-take" --topic "加密货币"

批量生成

python3 scripts/generate_post.py --profile profile.json --batch topics.txt --output posts.json

工作流程

1. 首次使用：基于 30-50 条推文进行完整分析
2. 生成推文：提供话题，获取 3-5 条风格匹配的选项
3. 用户选择：挑选最佳选项或根据反馈迭代
4. 定期更新：每月或发现风格重大转变后重新分析

提示

• 最少推文数：基础分析需 30 条，50 条以上准确性更高
• 时效性关键：近期推文比旧推文更能反映当前风格
• 话题相关性：生成的推文在账号常讨论的话题上效果最佳
• 置信度分数：<70% 表示可能不够真实，建议修改或重新生成