threads-skills — Threads 平台全自動化套件

基於 Chrome CDP 驅動真實瀏覽器，涵蓋認證、抓取、發布、互動、篩選、批量回覆、運營工作流全套能力。

所有 AI 生成內容一律使用繁體中文，政治相關帖子直接跳過。

前置條件：啟動 Chrome

所有命令依賴 Chrome 調試端口，使用前確認 Chrome 已運行：

python scripts/chrome_launcher.py

一、認證與帳號管理

登錄狀態

python scripts/cli.py check-login
python scripts/cli.py login           # 瀏覽器打開登錄頁，手動完成
python scripts/cli.py delete-cookies  # 退出 / 切換帳號

多帳號

python scripts/cli.py add-account --name "work" --description "工作號"
python scripts/cli.py list-accounts
python scripts/cli.py set-default-account --name "work"
python scripts/cli.py remove-account --name "work"
python scripts/cli.py --account work check-login   # 指定帳號執行任意命令

決策邏輯：

1. 其他操作報「未登錄」→ 先 check-login，未登錄則執行 login
2. 用戶說「退出」/「切換帳號」→ delete-cookies 後 login
3. 用戶說「換個號操作」→ --account <name> 參數，無需重新登錄

二、內容瀏覽與抓取

首頁 Feed

python scripts/cli.py list-feeds
python scripts/cli.py list-feeds --limit 50   # 自動滾動直到湊滿

搜索

python scripts/cli.py search --query "AI"
python scripts/cli.py search --query "Python" --type recent   # 最新
python scripts/cli.py search --query "tech" --type profiles   # 只搜用戶
python scripts/cli.py search --query "設計" --limit 10

帖子詳情 / 用戶主頁

python scripts/cli.py get-thread --url "https://www.threads.net/@user/post/xxx"
python scripts/cli.py user-profile --username "@someuser" --limit 20
python scripts/cli.py user-replies --username "@someuser" --limit 30

決策邏輯：

1. 用戶說「首頁」/「刷一下」→ list-feeds
2. 用戶提供關鍵詞說「搜索」→ search --query 關鍵詞（最新加 --type recent，找人加 --type profiles）
3. 用戶提供 Thread URL → get-thread --url URL
4. 用戶提供用戶名 → user-profile --username 用戶名
5. 用戶說「歷史回覆」→ user-replies --username 用戶名

三、發帖

分步發布（推薦，可在瀏覽器預覽後確認）

python scripts/cli.py fill-thread --content "今天天氣真好 ☀️"
python scripts/cli.py fill-thread --content "今天的風景" --images "/path/photo.jpg"
python scripts/cli.py click-publish   # 用戶在瀏覽器確認後執行

一步發布

python scripts/cli.py post-thread --content "Hello Threads！"
python scripts/cli.py post-thread --content "今天的照片" --images "/path/photo1.jpg" "/path/photo2.jpg"

規則： 字符上限 500，圖片最多 10 張（JPG/PNG/GIF/WEBP），路徑必須為絕對路徑。

決策邏輯：

1. 用戶提供內容 → 默認分步：fill-thread 預覽，詢問確認後 click-publish
2. 用戶說「直接發」→ post-thread，無需再次確認
3. 內容超 500 字符 → 提示精簡或拆分

四、社交互動

python scripts/cli.py like-thread --url URL          # 點讚（再次調用則取消）
python scripts/cli.py repost-thread --url URL        # 轉發
python scripts/cli.py reply-thread --url URL --content "回覆內容"
python scripts/cli.py follow-user --username "@user"
python scripts/cli.py list-replied                   # 查看已回覆記錄

防重複回覆： 系統自動記錄已回覆帖子（~/.threads/replied_posts.json），對同一帖子不會重複回覆。

批量互動： 每次操作間隔 ≥ 3 秒，單次會話點讚 ≤ 50，關注 ≤ 20。

決策邏輯：

1. 遇到政治相關帖子 → 直接跳過，告知用戶
2. 所有互動操作直接執行，完成後彙報結果

五、批量回覆助手

需要 tkinter：brew install python-tk（macOS）

第一步：準備帖子 JSON 文件

import json, tempfile, pathlib
posts = [...]  # 從 list-feeds / search 取出的帖子子集
tmp = pathlib.Path(tempfile.mktemp(suffix=".json", prefix="threads_batch_"))
tmp.write_text(json.dumps(posts, ensure_ascii=False), encoding="utf-8")
print(tmp)

第二步：啟動助手

# GUI 彈窗版
uv run python scripts/reply_assistant.py --posts-file /tmp/threads_batch_xxx.json

# 終端交互版（tkinter 不可用時）
uv run python scripts/reply_assistant_cli.py --posts-file /tmp/threads_batch_xxx.json

# 多帳號
uv run python scripts/reply_assistant.py --posts-file /tmp/... --account myaccount

彈窗操作： 發布（Ctrl+Enter）/ 跳過（Esc）/ 結束

第三步：讀取結果

{ "total": 10, "replied": 3, "skipped": 5, "already_replied": 2, "replied_ids": [...] }

六、智能篩選（三維評分）

三源採集（Feed + 關鍵詞 + 對標帳號）→ Python 評分腳本 → 輸出評論候選列表

首次配置

觸發條件：~/.threads-filter-comment.json 不存在，或用戶說「重新配置篩選」

向導步驟：

1. 高優先核心詞（韓國、首爾等）+ 一般關鍵詞
2. 排除詞庫（競品名稱、廣告詞等）
3. AI 配置（api_url / api_key / model，可選）

執行篩選

FILTER_SCRIPT=~/Desktop/threads-filter-comment/filter-comment.py

# 三源模式
python3 "$FILTER_SCRIPT" \
  --feed-file      /tmp/threads-filter/feed.json \
  --keyword-file   /tmp/threads-filter/keyword.json \
  --benchmark-file /tmp/threads-filter/benchmark.json \
  > /tmp/threads-filter/result.json

# 僅 Feed 模式
python3 "$FILTER_SCRIPT" --feed-file /tmp/threads-filter/feed.json > /tmp/threads-filter/result.json

# 關閉 AI 快速模式
python3 "$FILTER_SCRIPT" --no-ai --feed-file ... --keyword-file ... > /tmp/threads-filter/result.json

三維評分（真實 Python 代碼，非估算）

決策邏輯：

1. 用戶說「篩選帖子」→ 先採集三源，再呼叫評分腳本，最後呈現候選列表
2. 用戶說「不用 AI，只做關鍵詞篩選」→ 加 --no-ai
3. 篩選完成後 → 結果交給互動命令執行 reply-thread

七、複合運營工作流

推廣型評論（定時任務場景）

# 抓帖
python scripts/cli.py --account account2 list-feeds --limit 15

# 兩層篩選：關鍵詞規則（零延遲）→ 只對命中的 1 條調用 AI 生成評論
# 評論風格：先呼應帖子 1 句，再帶出話題 1 句，50–150 字符，禁止硬廣詞彙

# 發布評論
python scripts/cli.py --account account2 reply-thread --url URL --content "評論內容"

競品分析

python scripts/cli.py user-profile --username "@competitor" --limit 10
# → 提取 likeCount / replyCount / repostCount → 彙總平均互動、最高互動內容、發帖頻率

熱點追蹤

python scripts/cli.py search --query "關鍵詞" --type recent --limit 20
# → 按 likeCount 排序 → 提取熱門內容和話題標籤

運營規範：

故障排除