Hao0321/claude-skill-social-post

A Claude Code skill by Hao (駱君昊) that learns your Facebook voice and auto-posts to FB / IG / Threads / X with a 14-day content calendar. Mega-viral validated: 80K reach / 448 likes / 500 comments on first post. Includes Day 2 flop postmortem.

何であるか

claude‑skill‑social‑post は、大規模言語モデル（LLM）がローカルの Chrome インスタンスを制御し、Facebook、Instagram、Threads でのソーシャルメディア投稿の下書き、レビュー、（オプションで）公開を可能にする Claude/Codex「スキル」 です。提供された例からブランドの「声」を学習し、コンテンツを計画し、投稿を執筆し、結果の構造化された記録を保存し、ユーザーが明示的に ライブ スイッチを有効にした場合にのみ、ブラウザ経由で投稿を送信できます。

対象ユーザー

ソーシャルメディア操作用のプラグインが必要な LLM ベースのアシスタント（Claude、Codex）。
実際の投稿ステップを人間の制御下に置きながら、再現可能で監査可能なワークフローを求める マーケターまたはコミュニティマネージャー。
Meta のプライベート API を使用せずに、ブラウザ自動化駆動の AI エージェント を実験したい開発者。

コア機能（README に記載）

機能	機能内容
声の学習（P1）	承認されたサンプル投稿（`style_profile.md`、`content_plan.md`）を入力し、SHA‑256 フィンガープリントを抽出して、ブランドのトーンを模倣できるようにします。
コンテンツ計画（P0）	ユーザーが自動化を実行する前に編集可能なコンテンツ概要と投稿スケジュールを生成します。
下書きと公開（P2）	投稿を執筆し、ユーザーの確認を表示します。その後、`live_browser_actuation_enabled` フラグがオンになっている場合、制御された Chrome セッションを使用してフォームを埋め、送信をクリックします。
結果のログ記録（P3）	投稿が送信された後、コメントの完全な HTML、タイムスタンプ、言語的ヒント、CTA などを構造化された JSON レジャーデータに記録し、後で監査できます。
クロスプラットフォーム分析（P4）	FB、IG、Threads からのデータを正規化し、プラットフォーム間でリーチ、エンゲージメント、声の一貫性などを比較できます。
コメント操作（P5）	特定のコメントをスキャンし、特定のコメントを読み取り、（オプションで）返信するための低レベルの Chrome 自動化 API を提供します。すべての操作はカナリアフラグを介して制御され、デフォルトは読み取り専用です。
安全と監査	すべてのブラウザ操作は SHA‑256 ハッシュで署名され、追加のみ可能なレジャーデータに保存され、ユーザーが `--write` を追加した場合にのみ実行されます。コードは、バンドルされたバージョンと一致しない正確な Chrome リビジョン（`26.825.51511`）またはそのハッシュが存在する場合、実行を拒否します。
テストハーネス	ローカルのみの Meta フィクスチャ上でエンドツーエンドテストを実行する Python および Node スクリプトのセット（`self_test.py`、`comment_chrome_actuator_test.mjs` など）。テストモードではすべてのライブ投稿が無効になっています。

使い方（クイックスタート）

インストール：social‑post フォルダを適切な Claude または Codex スキルディレクトリ（~/.claude/skills/ または ~/.codex/skills/）にコピーします。
プライベート設定の作成：例の Markdown ファイル（style_profile.example.md、content_plan.example.md）を style_profile.md と content_plan.md にコピーし、ブランドのサンプルで埋めます。
ヘルパースクリプトの実行（Python で検証、Node で Chrome ブリッジテスト）：バンドルされた Chrome ランタイムがハッシュと一致しているか確認します。
ワークフローの実行：例として python scripts/comment_assistant.py queue --format json を実行して下書きを生成し、JSON 出力を確認した後、--write を付けて Chrome が実際に投稿できるようにします。
結果のログ記録：python scripts/log_outcome.py … を実行し、投稿の HTML、タイムスタンプ、感情タグなどを JSON レジャーデータに保存して、後で分析します。

制限事項と現在の状態（README に基づく）

ライブ投稿はデフォルトで無効（live_browser_actuation_enabled = false）。単一の「カナリア」IG 返信のみが検証済み。完全なマルチプラットフォーム自動化はまだ候補段階です。
このツールは ログイン済みの Chrome セッションでのみ動作 します。Cookie やトークンをエクスポートすることはありません。
全フィードのスキャンは まだサポートされていません。このスキルは、正確な URL で特定されたコメントにのみ対応できます。
すべての「本物」のデータ（実際の投稿本文、画像、アカウント名など）は パブリックリポジトリから除外 されています。ユーザーは独自のプライベートファイルを提供する必要があります。
時間切れ、ページのアンロード、権限エラーなど、広範なネガティブテスト が組み込まれており、いずれかのチェックに失敗した場合、操作は中止されます。

なぜ重要なのか

現実世界の LLM エージェントパターン を示しています：モデルは 何を言うか を決定し、決定論的で監査可能なブラウザブリッジが どのように届けるか を処理します。
プライバシーに敏感な投稿ステップを人間の制御下に置く ことで、非公式 API を通じた完全自動投稿を禁止しているプラットフォームに対応できます。
構造化されたデータパイプライン（SHA‑256 検証済みコンテンツ、豊富なメタデータ）を提供し、後続の分析や強化学習ループに活用できます。

ライセンス

MIT – 著作権表示を伴い、自由に使用・改変・再配布可能です。