Hao0321/claude-skill-social-post

是什么

claude‑skill‑social‑post 是一个 Claude/Codex「技能」，允许大型语言模型（LLM）控制本地 Chrome 实例，以在 Facebook、Instagram 和 Threads 上起草、审查并（可选地）发布社交媒体帖子。它从提供的示例中学习品牌的「声音」，规划内容，撰写帖子，存储结果的结构化记录，并在用户明确启用 实时 开关时，通过受控的 Chrome 会话填写表单并点击 提交。

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适合谁

• 需要社交媒体操作插件的 LLM 驱动助手（Claude、Codex）。
• 希望拥有可复现、可审计工作流，同时将实际发布步骤保留在人类控制下的 营销人员或社区经理。
• 希望在不使用 Meta 私有 API 的情况下，实验 基于浏览器自动化驱动的 AI 代理 的开发者。

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核心功能（如 README 所述）

功能	作用
声音学习（P1）	接收一组授权的示例帖子（style_profile.md、content_plan.md），提取 SHA‑256 指纹，使模型能够模仿品牌的语气。
内容规划（P0）	生成内容概要和发布日程，用户可在任何自动化运行前进行编辑。
起草与发布（P2）	撰写帖子，显示供用户确认，然后——如果 live_browser_actuation_enabled 标志已开启——使用受控的 Chrome 会话填写表单并点击 提交。
结果记录（P3）	发布后，工具将评论的完整 HTML、时间戳、语言线索、CTA 等结构化信息记录到可后期审计的 JSON 日志中。
跨平台分析（P4）	对 FB、IG 和 Threads 的数据进行标准化，以便跨平台比较覆盖范围、互动率、声音一致性等。
评论操作（P5）	提供低层级的 Chrome 自动化 API，用于扫描帖子、读取特定评论，并（可选地）回复。所有操作均受 金丝雀 标志保护；默认为只读。
安全与审计	每个浏览器操作均使用 SHA‑256 哈希签名，存储在仅追加的账本中，仅当用户添加 --write 时才可执行。若 Chrome 版本（26.825.51511）或其哈希与捆绑版本不匹配，代码将拒绝运行。
测试框架	一套 Python 和 Node 脚本（self_test.py、comment_chrome_actuator_test.mjs 等），在本地仅有的 Meta 模拟环境中运行端到端测试。测试模式下所有实时发布均被禁用。

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如何使用（快速入门）

1. 安装：将 social‑post 文件夹复制到适当的 Claude 或 Codex 技能目录（~/.claude/skills/ 或 ~/.codex/skills/）。
2. 创建私有配置：将示例 Markdown 文件（style_profile.example.md、content_plan.example.md）复制为 style_profile.md 和 content_plan.md，并填入品牌的示例内容。
3. 运行辅助脚本（Python 用于验证，Node 用于 Chrome 桥接测试），确保捆绑的 Chrome 运行时与哈希匹配。
4. 执行工作流：例如运行 python scripts/comment_assistant.py queue --format json 生成草稿，审查 JSON 输出，然后使用 --write 运行相同命令，让 Chrome 实际发布。
5. 记录结果：运行 python scripts/log_outcome.py … 将帖子的 HTML、时间戳、情感标签等存储在 JSON 日志中，供后续分析。

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限制与当前状态（基于 README）

• 实时发布默认关闭（live_browser_actuation_enabled = false）。仅单个“金丝雀” IG 回复已验证；完整的多平台自动化仍处于候选阶段。
• 该工具 仅支持已登录的 Chrome 会话；从不导出 Cookie 或令牌。
• 扫描整个动态消息流 尚未支持——该技能只能针对通过精确 URL 识别的特定评论。
• 所有“真实”数据（实际帖子文本、图片、账户名等）均 不包含在公共仓库中；用户必须提供自己的私有文件。
• 内置了广泛的 负面测试（超时、页面卸载、权限错误），任一检查失败将中止操作。

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为何重要

• 展示了 现实世界 LLM 代理模式：模型决定 说什么，而确定性、可审计的浏览器桥接负责 如何传递。
• 将 隐私敏感的发布步骤置于人类控制之下，满足禁止通过非官方 API 完全自动发布平台的要求。
• 提供 结构化数据管道（SHA‑256 验证内容、丰富元数据），可为下游分析或强化学习循环提供支持。

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许可证

MIT – 可自由使用、修改和重新分发，需注明作者。