名称: 社交智能描述: 用于Claude Code生态系统的Twitter/X社交智能监控。扫描Anthropic/Claude Code团队成员的动态，提取可操作的洞察，跟踪状态，并生成报告。使用claude-in-chrome MCP进行浏览器自动化。参数提示: scan [–accounts critical|high|all] [–depth shallow|deep] | report [–since YYYY-MM-DD] [–status pending|all] [–format markdown|json] [–save] | apply | refresh-accounts | discover-accounts | status 允许工具: Read, Write, Bash, Glob, Grep, Task, ToolSearch

社交智能

监控Anthropic和Claude Code团队成员的Twitter/X动态，以在官方文档更新前捕捉新功能、更新和洞察。

子命令

解析用户参数以确定子命令：

参数模式	子命令
`scan`, `scan --accounts critical`, `scan --depth deep`	扫描动态
`report`, `report --since 2026-02-01`, `report --save`	生成报告
`apply`	应用洞察
`refresh-accounts`	刷新账户
`discover-accounts`	发现账户
`status`	显示状态
`migrate`	数据维护
`compact`	数据维护
(无参数)	默认到 `scan --accounts critical --depth shallow`

先决条件

在任何操作之前，确保数据目录已初始化：

CLAUDE_PROJECT_DIR="${CLAUDE_PROJECT_DIR:-$(pwd)}" python "plugins/claude-ecosystem/skills/social-intelligence/scripts/state_manager.py" init

扫描动态

参数

标志	默认值	选项
`--accounts`	`critical`	`critical`, `high`, `all`
`--depth`	`shallow`	`shallow`, `deep`

工作流程

步骤1: 加载配置

读取这些配置文件：

plugins/claude-ecosystem/skills/social-intelligence/config/accounts.json – 监控的账户
plugins/claude-ecosystem/skills/social-intelligence/config/scan-config.json – 扫描参数、关键词、区域映射

如果 accounts.json 有一个空的 accounts 数组，提示用户：

未配置账户。首先运行 /claude-ecosystem:social-intelligence refresh-accounts 从您的X关注列表中填充账户列表。

步骤2: 按优先级过滤账户

基于 --accounts 标志：

critical: 仅优先级为 "critical" 的账户
high: 优先级在 ["critical", "high"] 中的账户
all: 所有账户

步骤2.5: 检查账户新鲜度

对于每个过滤的账户，检查最后一次扫描时间：

CLAUDE_PROJECT_DIR="${CLAUDE_PROJECT_DIR:-$(pwd)}" python "plugins/claude-ecosystem/skills/social-intelligence/scripts/state_manager.py" last-scanned "@handle"

如果 last_scanned 在浅扫描的最后2小时内（或深扫描的30分钟内），跳过该账户并在摘要中记录。这防止重复扫描。

步骤3: 加载claude-in-chrome MCP工具

在委托给扫描代理之前，加载所需的MCP工具：

使用ToolSearch加载：
- mcp__claude-in-chrome__tabs_context_mcp
- mcp__claude-in-chrome__tabs_create_mcp
- mcp__claude-in-chrome__navigate
- mcp__claude-in-chrome__get_page_text
- mcp__claude-in-chrome__javascript_tool
- mcp__claude-in-chrome__read_page

步骤4: 委托给x-feed-scanner代理

生成 claude-ecosystem:x-feed-scanner 代理（子代理类型：general-purpose），参数为：

{
  "accounts": [过滤后的账户列表，包含个人资料URL],
  "depth": "shallow|deep",
  "max_posts_per_account": 20,
  "max_scroll_attempts": 3,
  "navigation_delay_ms": 2500,
  "known_post_ids": [来自dedup-check-batch的列表],
  "since_date": "最旧期望帖子的ISO时间戳"
}

重要：代理必须使用claude-in-chrome MCP工具来：

调用 tabs_context_mcp 检查浏览器状态
调用 tabs_create_mcp 打开一个专用的扫描标签页
对于每个账户：navigate 到个人资料，等待，get_page_text 提取内容
使用 javascript_tool 进行滚动分页和帖子ID提取
返回结构化帖子数据

步骤5: 批量去重对比现有帖子

收集扫描器输出的所有帖子ID，并一次性检查：

CLAUDE_PROJECT_DIR="${CLAUDE_PROJECT_DIR:-$(pwd)}" python "plugins/claude-ecosystem/skills/social-intelligence/scripts/state_manager.py" dedup-check-batch post_id_1 post_id_2 post_id_3

响应包括 new_ids（尚未存储）和 existing_ids（已在索引中）。过滤到仅新帖子。

步骤6: 委托给intelligence-analyst代理

生成 claude-ecosystem:intelligence-analyst 代理（子代理类型：general-purpose），参数为：

新帖子（去重后）
扫描配置（关键词、评分权重、区域映射）

代理对帖子进行分类，评分相关性，提取洞察，并映射到插件区域。

步骤7: 持久化状态

使用 state_manager.py append 写入结果：

# 记录扫描运行
CLAUDE_PROJECT_DIR="${CLAUDE_PROJECT_DIR:-$(pwd)}" python "plugins/claude-ecosystem/skills/social-intelligence/scripts/state_manager.py" append scan-log.jsonl '{"scan_id":"scan-YYYYMMDD-HHMMSS","timestamp":"...","accounts_scanned":N,...}'

# 写入每个分析的帖子
CLAUDE_PROJECT_DIR="${CLAUDE_PROJECT_DIR:-$(pwd)}" python "plugins/claude-ecosystem/skills/social-intelligence/scripts/state_manager.py" append posts-index.jsonl '{"post_id":"...","author_handle":"...","text":"...","relevance_score":0.92,...}'

# 写入每个洞察
CLAUDE_PROJECT_DIR="${CLAUDE_PROJECT_DIR:-$(pwd)}" python "plugins/claude-ecosystem/skills/social-intelligence/scripts/state_manager.py" append insights-log.jsonl '{"insight_id":"insight-{seq}","summary":"...","status":"pending_review",...}'

步骤8: 更新最后一次扫描时间戳

对于每个成功扫描的账户，更新 last_scanned 时间戳：

CLAUDE_PROJECT_DIR="${CLAUDE_PROJECT_DIR:-$(pwd)}" python "plugins/claude-ecosystem/skills/social-intelligence/scripts/state_manager.py" last-scanned "@handle" "2026-02-15T14:30:00Z"

步骤9: 呈现摘要

向用户显示简洁摘要：

## 扫描完成

**扫描账户：** 5 | **找到帖子：** 47 | **新帖子：** 8 | **相关：** 3

### 关键发现

1. [@borischerny] 宣布新钩子事件类型（评分：0.92，feature_announcement）
   > "刚刚推出对新SessionPause钩子事件的支持..."
   [在X上查看](https://x.com/borischerny/status/1893456789012345678)

### 待处理洞察 (1)

- **insight-42**: 新SessionPause钩子事件（置信度：0.85）
  - 区域：hook-management, claude-code-observability
  - 操作：更新钩子文档

运行 `/claude-ecosystem:social-intelligence report` 查看完整详情。

生成报告

参数

标志	默认值	选项
`--since`	(所有时间)	任何ISO日期 `YYYY-MM-DD`
`--status`	`all`	`pending`, `all`, `new`, `analyzed`, `actioned`, `dismissed`
`--format`	`markdown`	`markdown`, `json`
`--save`	(关闭)	当存在时，保存报告到 `.claude/social-intelligence/reports/`

工作流程

运行报告生成器：

CLAUDE_PROJECT_DIR="${CLAUDE_PROJECT_DIR:-$(pwd)}" python "plugins/claude-ecosystem/skills/social-intelligence/scripts/generate_report.py" --since "YYYY-MM-DD" --status "pending" --format markdown --save

直接向用户显示输出。如果使用 --save，确认保存的文件路径。

应用洞察

读取待处理洞察，执行建议操作，并更新洞察状态。

工作流程

步骤1: 读取待处理洞察

CLAUDE_PROJECT_DIR="${CLAUDE_PROJECT_DIR:-$(pwd)}" python "plugins/claude-ecosystem/skills/social-intelligence/scripts/state_manager.py" read insights-log.jsonl --status pending_review

步骤2: 呈现给用户

显示待处理洞察及其建议操作，并让用户选择应用哪些。

步骤3: 执行选定操作

对于每个批准的洞察：

执行 action_suggested（例如，更新文档、创建问题、修改技能）
将操作记录到 actions-log.jsonl：

CLAUDE_PROJECT_DIR="${CLAUDE_PROJECT_DIR:-$(pwd)}" python "plugins/claude-ecosystem/skills/social-intelligence/scripts/state_manager.py" append actions-log.jsonl '{"action_id":"action-{seq}","insight_id":"...","action_type":"...","description":"...","status":"completed","timestamp":"..."}'

步骤4: 更新洞察状态

CLAUDE_PROJECT_DIR="${CLAUDE_PROJECT_DIR:-$(pwd)}" python "plugins/claude-ecosystem/skills/social-intelligence/scripts/state_manager.py" update insights-log.jsonl insight_id "insight-42" '{"status":"actioned"}'

刷新账户

导航到用户的X关注列表并提取账户句柄，以填充 accounts.json。

工作流程

步骤1: 加载MCP工具

通过ToolSearch加载 claude-in-chrome 工具（同扫描步骤3）。

步骤2: 导航到关注列表

从 accounts.json 读取 following_list_url，然后：

tabs_create_mcp – 打开新标签页
navigate 到关注列表URL
get_page_text – 提取页面内容
javascript_tool – 滚动以加载更多账户（如果需要）

步骤3: 提取句柄

从页面文本中提取X句柄（模式如 @用户名）。

步骤4: 分类账户

对于每个提取的句柄，尝试分类优先级：

在他们的简介/描述文本中搜索 “anthropic” 或 “claude”
已知Claude Code团队成员 -> critical
Anthropic员工 -> high
AI/ML社区 -> medium
其他 -> low

注意：优先级分类可能需要手动优化。在保存前将列表呈现给用户审查。

步骤5: 更新accounts.json

用户确认后，更新 plugins/claude-ecosystem/skills/social-intelligence/config/accounts.json：

添加新账户
保留现有优先级覆盖
更新 last_refreshed 时间戳

发现账户

搜索X上尚未在监控列表中的新Anthropic/Claude Code相关账户。使用X搜索找到活跃推文关于Claude Code的人。

工作流程

步骤1: 加载MCP工具

通过ToolSearch加载 claude-in-chrome 工具（同扫描步骤3）。

步骤2: 读取发现配置

从 accounts.json 读取 discover_searches 以获取预配置的搜索查询：

[
  {"query": "\"claude code\" from:verified", "description": "找到关于Claude Code的已验证账户推文"},
  {"query": "\"anthropic\" \"claude\" engineer OR developer", "description": "找到讨论Claude的Anthropic工程师"},
  {"query": "\"claude code\" shipped OR launched OR released", "description": "找到宣布Claude Code功能的账户"},
  {"query": "\"@anthropicai\" claude code tip OR trick OR feature", "description": "找到分享Claude Code技巧并提到Anthropic的账户"}
]

步骤3: 执行搜索

对于每个搜索查询：

tabs_create_mcp – 打开新标签页（后续搜索可重用）
navigate 到 https://x.com/search?q={encoded_query}&f=user 进行人员搜索，然后也 &f=live 获取最近推文
get_page_text – 提取搜索结果
导航之间等待 navigation_delay_ms

步骤4: 提取候选账户

从搜索结果中提取：

账户句柄 (@用户名)
显示名称
简介文本片段（用于优先级分类）

过滤掉已在 accounts.json 中的账户。

步骤5: 分类候选者

基于简介/内容信号自动分类优先级：

信号	优先级
简介包含 “claude code” AND (“anthropic” OR “@anthropic”)	`critical`
简介包含 “anthropic” AND (engineer OR developer OR research)	`high`
简介包含 “anthropic”（任何角色）	`high`
频繁推文关于Claude Code（3+结果）	`medium`
单次提及或转推	`low`

步骤6: 呈现候选者供审查

向用户显示发现的账户：

## 发现的账户

找到7个尚未监控的新账户：

### 建议关键
- **@newengineer** - "在Anthropic构建Claude Code"

### 建议高
- **@anthropicdev** - "Anthropic软件工程师"

### 建议中
- **@aidevtips** - 频繁推文关于Claude Code

### 建议低
- **@techblogger** - 一条关于Claude Code的推文

添加所有建议？或选择特定账户添加？

步骤7: 更新accounts.json

用户确认后，将选定的账户添加到 accounts.json，标签为 "source": "discovered"。

自定义搜索

用户也可以传递自定义搜索查询：

/claude-ecosystem:social-intelligence discover-accounts "agent SDK anthropic"

这使用提供的查询运行单次X搜索，并遵循相同的提取/分类/审查流程。

显示状态

显示扫描历史和数据统计。

工作流程

CLAUDE_PROJECT_DIR="${CLAUDE_PROJECT_DIR:-$(pwd)}" python "plugins/claude-ecosystem/skills/social-intelligence/scripts/state_manager.py" stats

解析JSON输出并显示：

## 社交智能状态

**数据目录：** .claude/social-intelligence/data/
**当前序列：** 42

| 文件 | 条目数 | 大小 | 最新 | 最旧 |
|------|---------|------|--------|--------|
| scan-log.jsonl | 5 | 2.1 KB | 2026-02-15T14:30:00Z | 2026-02-10T09:00:00Z |
| posts-index.jsonl | 127 | 45.3 KB | 2026-02-15T14:30:05Z | 2026-02-10T09:01:00Z |
| insights-log.jsonl | 8 | 3.2 KB | 2026-02-15T14:31:00Z | 2026-02-10T09:15:00Z |
| actions-log.jsonl | 2 | 0.8 KB | 2026-02-14T16:00:00Z | 2026-02-11T10:30:00Z |

**孤立批处理文件：** 0
**孤立锁文件：** 0

数据维护

迁移

规范化所有现有JSONL数据到v2模式并去重：

CLAUDE_PROJECT_DIR="${CLAUDE_PROJECT_DIR:-$(pwd)}" python "plugins/claude-ecosystem/skills/social-intelligence/scripts/state_manager.py" migrate

此命令：

重命名弃用字段（content_text -> text, relevance_category -> category, 等）
从 author_handle + post_id 构造缺失的 url 字段
标准化 post_id 到 {handle}-{numeric_id} 格式
按数字ID去重帖子（保留最后一次出现）
按 insight_id 去重洞察
移除孤立批处理和锁文件

压缩

从特定文件中移除重复项：

CLAUDE_PROJECT_DIR="${CLAUDE_PROJECT_DIR:-$(pwd)}" python "plugins/claude-ecosystem/skills/social-intelligence/scripts/state_manager.py" compact posts-index.jsonl
CLAUDE_PROJECT_DIR="${CLAUDE_PROJECT_DIR:-$(pwd)}" python "plugins/claude-ecosystem/skills/social-intelligence/scripts/state_manager.py" compact insights-log.jsonl

环境变量

变量	默认值	目的
`CLAUDE_X_SCAN_DEV_ROOT`	(未设置)	开发模式：覆盖数据目录
`CLAUDE_X_SCAN_DEPTH`	`shallow`	默认扫描深度
`CLAUDE_X_SCAN_THRESHOLD`	`0.4`	相关性评分阈值

当 CLAUDE_X_SCAN_DEV_ROOT 设置时，所有数据写入到 {DEV_ROOT}/.claude/social-intelligence/data/ 而不是项目目录。

数据文件

所有状态存储在 {project}/.claude/social-intelligence/data/（git忽略）：

文件	目的	去重键
`.seq`	单调序列计数器	N/A
`scan-log.jsonl`	扫描活动日志	`scan_id`
`posts-index.jsonl`	处理的帖子	`post_id`（数字后缀）
`insights-log.jsonl`	提取的智能	`insight_id`
`actions-log.jsonl`	采取的操作	`action_id`

报告在使用 --save 时保存到 {project}/.claude/social-intelligence/reports/。

封装

此技能遵循反重复原则：

仅存储推文文本、元数据、洞察和操作建议
当洞察引用Claude Code文档时，在运行时查询 docs-management
状态文件中不复制Claude Code文档内容

未来：调度

需要研究：调度可以在以后添加。潜在方法：

Windows任务调度器 + 无头 claude -p 将此技能作为提示

SessionStart钩子与自上次扫描以来的时间检查

Cron作业（Unix）或任务调度器（Windows）调用Claude CLI

关键约束：claude-in-chrome 要求Chrome运行且扩展活动。通过MCP（perplexity）研究调度Claude Code任务的最佳实践。