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.

무엇인가요

claude‑skill‑social‑post 는 대규모 언어 모델(LLM)이 로컬 Chrome 인스턴스를 제어하여 Facebook, Instagram, Threads에서 소셜미디어 게시물의 초안 작성, 검토, (옵션으로) 게시를 가능하게 하는 Claude/Codex "스킬" 입니다. 제공된 예시를 통해 브랜드의 "목소리"를 학습하고, 콘텐츠 계획을 세우며, 게시물을 작성하고, 결과를 구조화된 기록으로 저장하며, 사용자가 명시적으로 라이브 스위치를 활성화하면 브라우저를 통해 폼을 채우고 제출 버튼을 클릭합니다.

누구를 위한가요

소셜미디어 운영을 위한 플러그인을 필요로 하는 LLM 기반 어시스턴트(Claude, Codex).
실제 게시 단계를 인간의 통제 하에 두면서 재현 가능하고 감사 가능한 워크플로우를 원하는 마케터 또는 커뮤니티 매니저.
Meta의 비공식 API를 사용하지 않고 브라우저 자동화 기반 AI 에이전트 를 실험하고자 하는 개발자.

핵심 기능 (README에 기술됨)

기능	기능 설명
목소리 학습 (P1)	승인된 샘플 게시물(`style_profile.md`, `content_plan.md`)을 입력받아 SHA‑256 지문을 추출하여 모델이 브랜드의 톤을 모방할 수 있도록 합니다.
콘텐츠 기획 (P0)	사용자가 자동화를 실행하기 전에 편집 가능한 콘텐츠 개요와 게시 일정을 생성합니다.
초안 및 게시 (P2)	게시물을 작성하고 사용자 확인을 표시한 후, `live_browser_actuation_enabled` 플래그가 켜져 있으면 제어된 Chrome 세션을 사용해 폼을 채우고 제출 버튼을 클릭합니다.
결과 로깅 (P3)	게시 후, 댓글의 전체 HTML, 타임스탬프, 언어적 단서, CTA 등을 구조화된 JSON 레지스트리에 기록하여 나중에 감사할 수 있습니다.
크로스플랫폼 분석 (P4)	FB, IG, Threads의 데이터를 정규화하여 플랫폼 간 리치, 참여도, 목소리 일관성 등을 비교할 수 있습니다.
댓글 작업 (P5)	특정 게시물 스캔, 특정 댓글 읽기, (옵션으로) 답글 작성에 사용할 수 있는 저수준 Chrome 자동화 API를 제공합니다. 모든 작업은 캐나리 플래그를 통해 제어되며, 기본값은 읽기 전용입니다.
안전성 및 감사	모든 브라우저 작업은 SHA‑256 해시로 서명되어 추가 전용 레지스트리에 저장되며, 사용자가 `--write`를 추가해야만 실행됩니다. 코드는 번들된 버전과 일치하지 않는 정확한 Chrome 리비전(`26.825.51511`) 또는 해시가 존재할 경우 실행을 거부합니다.
테스트 허브	로컬 전용 Meta 테스트 환경에서 엔드투엔드 테스트를 수행하는 Python 및 Node 스크립트 세트(`self_test.py`, `comment_chrome_actuator_test.mjs` 등). 테스트 모드에서는 모든 실시간 게시가 비활성화됩니다.

사용 방법 (빠른 시작)

설치: social‑post 폴더를 적절한 Claude 또는 Codex 스킬 디렉터리(~/.claude/skills/ 또는 ~/.codex/skills/)에 복사합니다.
개인 설정 생성: 예제 마크다운 파일(style_profile.example.md, content_plan.example.md)을 style_profile.md 및 content_plan.md로 복사하고 브랜드 샘플로 채웁니다.
헬퍼 스크립트 실행 (Python으로 검증, Node로 Chrome 브리지 테스트): 번들된 Chrome 런타임이 해시와 일치하는지 확인합니다.
워크플로 실행: 예를 들어 python scripts/comment_assistant.py queue --format json를 실행하여 초안을 생성하고 JSON 출력을 검토한 후, --write를 사용하여 Chrome이 실제로 게시하도록 합니다.
결과 기록: python scripts/log_outcome.py …를 실행하여 게시물의 HTML, 타임스탬프, 감정 태그 등을 JSON 레지스트리에 저장하여 나중에 분석합니다.

제한 사항 및 현재 상태 (README 기준)

실시간 게시는 기본적으로 비활성화됨 (live_browser_actuation_enabled = false). 단일 "캐나리" IG 답글만 검증됨. 완전한 멀티플랫폼 자동화는 여전히 후보 단계입니다.
이 도구는 로그인된 Chrome 세션에서만 작동합니다. 쿠키나 토큰을 내보내지 않습니다.
전체 피드 스캔은 아직 지원되지 않음 – 이 스킬은 정확한 URL로 식별된 특정 댓글에만 대응할 수 있습니다.
모든 "실제" 데이터(실제 게시물 본문, 이미지, 계정 이름 등)는 공개 리포지토리에서 제외됨 – 사용자는 자체 개인 파일을 제공해야 합니다.
시간 초과, 페이지 언로드, 권한 오류 등 광범위한 부정 테스트가 내장되어 있으며, 어떤 검사도 실패하면 작업이 중단됩니다.

왜 중요한가요

현실 세계의 LLM 에이전트 패턴을 보여줍니다: 모델은 무엇을 말할지 결정하고, 결정론적이고 감사 가능한 브라우저 브리지가 어떻게 전달할지 처리합니다.
개인정보가 민감한 게시 단계를 인간의 통제 하에 두어, 비공식 API를 통한 완전 자동 게시를 금지하는 플랫폼에 부합합니다.
구조화된 데이터 파이프라인(SHA‑256 검증 콘텐츠, 풍부한 메타데이터)을 제공하여 후속 분석이나 강화학습 루프에 활용할 수 있습니다.