[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-1569":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":9,"language":10,"languages":9,"totalLinesOfCode":9,"stars":11,"forks":12,"watchers":13,"openIssues":13,"contributorsCount":14,"subscribersCount":14,"size":14,"stars1d":15,"stars7d":16,"stars30d":17,"stars90d":14,"forks30d":14,"starsTrendScore":18,"compositeScore":19,"rankGlobal":9,"rankLanguage":9,"license":20,"archived":21,"fork":21,"defaultBranch":22,"hasWiki":21,"hasPages":21,"topics":23,"createdAt":9,"pushedAt":9,"updatedAt":30,"readmeContent":31,"aiSummary":32,"trendingCount":14,"starSnapshotCount":14,"syncStatus":33,"lastSyncTime":34,"discoverSource":35},1569,"AK-Threads-booster","akseolabs-seo\u002FAK-Threads-booster","akseolabs-seo","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.",null,"Python",228,182,1,0,3,4,24,9,6.79,"MIT License",false,"main",[24,25,26,27,28,29],"claude-code","claude-plugin","content-strategy","social-media","threads","writing-assistant","2026-06-12 02:00:29","[中文](README.md) | [English](README.en.md)\n\n# AK體-基於Threads演算法的優化skill\n\nAK-Threads-Booster 是這個 skill 的內部代號與安裝 id。\n\nAK-Threads-Booster 是一套給 Threads 創作者用的 AI skill 系統。\n\n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。\n\n如果你平常的痛點是這些：\n\n- 不知道下一篇到底該寫什麼\n- 有很多題目，但分不出哪個更值得先發\n- 文章不是寫不好，只是常常撞題、老梗、沒新鮮度\n- 想讓內容更像自己，不想一看就很 AI\n- 發完之後沒有把結果整理回來，下一篇又從零猜\n\n這套 skill 就是為這些問題設計的。\n\n它不保證爆文。\n\n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。\n\n---\n\n## 這套 skill 會幫你做什麼\n\n### 1. 幫你選出更值得發的題\n\n`\u002Ftopics` 不是單純丟熱門題給你。\n\n它會一起看：\n\n- 你的歷史貼文表現\n- 留言裡反覆出現的問題\n- 你自己曾經回過哪些問題\n- 最近有沒有撞到同一個 semantic cluster\n- 外部話題現在是不是已經過熱\n\n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。\n\n### 2. 幫你起草，但盡量像你\n\n`\u002Fdraft` 會根據：\n\n- `brand_voice.md`\n- `style_guide.md`\n- 歷史貼文\n- concept library\n\n來起草一篇比較接近你語感的內容。\n\n而且它不是拿到題目就直接寫：\n\n- 先做 freshness gate，避免你花時間寫一個已經被寫爛的角度\n- 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）\n- 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\n- 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\n\n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 \u002F always off，存在 `threads_booster_config.json`。想要快就快，想要深就深。\n\n### 3. 幫你在發文前做最後判斷\n\n`\u002Fanalyze` 是這套 skill 的 decision layer。\n\n它會看：\n\n- 有沒有演算法紅線\n- 這篇最大的上升空間在哪\n- 主要卡點在哪\n- 比較像 follower-fit 還是 stranger-fit\n- 有沒有 AI 味太重\n\n這樣你在按下發送前，不是只靠感覺。\n\n### 4. 幫你建立比較合理的預期\n\n`\u002Fpredict` 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。\n\n### 5. 幫你把發文結果變成下一次的優勢\n\n`\u002Freview` 會把實際表現、預測偏差、風格訊號再寫回 tracker。\n\n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。\n\n### 6. 幫你更新 tracker，不用每次手動整理\n\n`\u002Frefresh` 可以更新 `threads_daily_tracker.json`：\n\n- 有 Threads API token 就走 API\n- 沒有 API 就走 Chrome MCP 抓自己的 Threads profile\n\n你不用每次都自己慢慢補資料。\n\n---\n\n## 最適合誰\n\n這套 skill 特別適合：\n\n- 已經有固定在經營 Threads 的人\n- 想把發文從「靈感型」變成「決策型」的人\n- 想更穩定找到下一篇題目的人\n- 想知道自己什麼內容比較有機會擴散的人\n- 想把歷史貼文真的變成可用資產的人\n\n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。\n\n---\n\n## 第一次使用你會得到什麼\n\n跑完 `\u002Fsetup` 之後，工作目錄通常會有：\n\n- `threads_daily_tracker.json`\n- `style_guide.md`\n- `concept_library.md`\n- `brand_voice.md`（如果有跑 `\u002Fvoice`）\n- `posts_by_date.md`\n- `posts_by_topic.md`\n- `comments.md`\n\n其中最重要的是 `threads_daily_tracker.json`。\n\n其他 skill 幾乎都是圍繞這份 tracker 在做判斷。\n\n---\n\n## 建議使用流程\n\n### 第一次使用\n\n```text\n\u002Fsetup\n\u002Fvoice\n```\n\n先把歷史資料整理好，再把 Brand Voice 建起來。\n\n`\u002Fvoice` 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：\n\n- 直接改檔案裡任何覺得不對的地方\n- 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）\n- 重跑 `\u002Fvoice` 會保留你改過的內容，不會覆蓋掉\n\n`\u002Fdraft` 會把 Manual Refinements 當硬約束讀，優先級高於其他章節。\n\n### 平常發文前\n\n```text\n\u002Ftopics\n\u002Fdraft\n\u002Fanalyze\n```\n\n這是最實用的一組流程：\n\n- `\u002Ftopics` 找題\n- `\u002Fdraft` 起草\n- `\u002Fanalyze` 發文前檢查\n\n### 發完之後\n\n```text\n\u002Fpredict\n\u002Freview\n```\n\n這樣系統會慢慢知道：\n\n- 你估得準不準\n- 哪些題真的會跑\n- 哪些風格只是你以為有效\n\n---\n\n## 資料可以怎麼進來\n\n你可以用這些方式建立資料：\n\n- Threads Developer API token\n- Meta 官方匯出 zip\n- 既有 JSON \u002F Markdown \u002F CSV\n- Chrome 已登入 Threads + Claude in Chrome MCP\n- 舊版 tracker migration\n\nAPI 不是必須，但如果你有 API，更新會輕鬆很多。\n\n---\n\n## 產品定位\n\nAK-Threads-Booster 是一套以你的 Threads 歷史資料為核心的內容決策系統。\n\n它的重點不是自動亂生文，而是幫你：\n\n- 找出更值得發的題目\n- 起草更接近你自己的內容\n- 避開明顯的重複與紅線\n- 把每次發文結果累積成下一次判斷的依據\n\n---\n\n## 安裝\n\n### Codex\n\n把這個 repo 放進 Codex skills 目錄即可，例如：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fakseolabs-seo\u002FAK-Threads-booster.git ~\u002F.codex\u002Fskills\u002FAK-Threads-booster\n```\n\nCodex 會讀取：\n\n- 根目錄 `SKILL.md` 作為 skill 入口\n- `agents\u002Fopenai.yaml` 作為 Codex UI metadata\n\n安裝後可直接用：\n\n```text\n$ak-threads-booster\n```\n\n再依你的需求進入 `\u002Fsetup`、`\u002Ftopics`、`\u002Fdraft`、`\u002Fanalyze`、`\u002Fpredict`、`\u002Freview`、`\u002Frefresh` 流程。\n\n### Claude Code\n\n```bash\nclaude install-plugin https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fakseolabs-seo\u002FAK-Threads-booster\n```\n\n### 手動安裝\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fakseolabs-seo\u002FAK-Threads-booster.git\n```\n\n再依你使用的工具，把這個 repo 放到對應的 skill \u002F plugin 目錄即可。\n\n---\n\n## 目錄結構\n\n```text\nAK-Threads-booster\u002F\n|- SKILL.md\n|- AGENTS.md\n|- agents\u002F\n|  |- openai.yaml\n|- skills\u002F\n|  |- setup\u002FSKILL.md\n|  |- refresh\u002FSKILL.md\n|  |- analyze\u002FSKILL.md\n|  |- draft\u002FSKILL.md\n|  |- predict\u002FSKILL.md\n|  |- review\u002FSKILL.md\n|  |- topics\u002FSKILL.md\n|  |- voice\u002FSKILL.md\n|- knowledge\u002F\n|  |- _shared\u002F\n|  |- psychology.md\n|  |- algorithm.md\n|  |- ai-detection.md\n|  |- data-confidence.md\n|  |- chrome-selectors.md\n|- scripts\u002F\n|  |- fetch_threads.py\n|  |- parse_export.py\n|  |- update_snapshots.py\n|  |- update_topic_freshness.py\n|  |- render_companions.py\n|- templates\u002F\n|- examples\u002F\n\n\n```\n## Star History\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.star-history.com\u002F?repos=akseolabs-seo%2FAK-Threads-booster&type=date&legend=top-left\">\n \u003Cpicture>\n   \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: dark)\" srcset=\"https:\u002F\u002Fapi.star-history.com\u002Fchart?repos=akseolabs-seo\u002FAK-Threads-booster&type=date&theme=dark&legend=top-left\" \u002F>\n   \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: light)\" srcset=\"https:\u002F\u002Fapi.star-history.com\u002Fchart?repos=akseolabs-seo\u002FAK-Threads-booster&type=date&legend=top-left\" \u002F>\n   \u003Cimg alt=\"Star History Chart\" src=\"https:\u002F\u002Fapi.star-history.com\u002Fchart?repos=akseolabs-seo\u002FAK-Threads-booster&type=date&legend=top-left\" \u002F>\n \u003C\u002Fpicture>\n\n\n---\n\n## License\n\nMIT License. See [LICENSE](.\u002FLICENSE).\n","AK-Threads-Booster 是一套基于数据驱动的Threads写作决策系统，旨在帮助创作者通过历史贴文、算法与社交媒体心理学来优化选题、起草、发文前诊断、表现预估及复盘。其核心功能包括：智能选题推荐，结合用户的历史表现和当前热点；草稿生成时模仿用户的写作风格，并提供新鲜度检查和事实校验；发文前分析以避免算法红线并预测内容潜力；以及自动更新追踪器，确保每次发帖都能从历史数据中学习。适合已经有一定运营基础且希望将灵感转化为更科学决策过程的Threads用户使用，尤其对于想要提高内容扩散机会和长期稳定性的创作者来说非常有用。",2,"2026-06-11 02:44:43","CREATED_QUERY"]