·x-research
{}

x-research

Исследуйте высокоэффективный контент X/Twitter из отслеживаемых аккаунтов с помощью Apify Tweet Scraper V2. Выявляет необычные твиты, актуальные темы и шаблоны контента для обоснования стратегии контента. Используйте, когда вас попросят: - Найдите популярные твиты или контент в определенной нише. - Изучите, что популярно в X/Twitter. - Определите высокоэффективные шаблоны твитов. - Анализировать Х-контент конкурентов. - Генерируйте идеи контента на основе X-трендов. - Проведите исследование X/Twitter. Триггеры: «исследование x», «исследование в Твиттере», «найти популярные твиты», «проанализировать x аккаунтов», «что работает в твиттере», «исследования контента x», «анализ твитов»

19Установки·0Тренд·@bradautomates

Установка

$npx skills add https://github.com/bradautomates/head-of-content --skill x-research

Как установить x-research

Быстро установите AI-навык x-research в вашу среду разработки через командную строку

  1. Откройте терминал: Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.)
  2. Выполните команду установки: Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/bradautomates/head-of-content --skill x-research
  3. Проверьте установку: После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw

Источник: bradautomates/head-of-content.

Research high-performing tweets from tracked accounts, identify outliers, and optionally analyze video content for hooks and structure.

API Limits: Minimum 50 tweets per query required. Wait a couple minutes between runs.

Note: X/Twitter is primarily text-based. Video analysis is optional and only useful when outliers contain video posts.

Исследуйте высокоэффективный контент X/Twitter из отслеживаемых аккаунтов с помощью Apify Tweet Scraper V2. Выявляет необычные твиты, актуальные темы и шаблоны контента для обоснования стратегии контента. Используйте, когда вас попросят: - Найдите популярные твиты или контент в определенной нише. - Изучите, что популярно в X/Twitter. - Определите высокоэффективные шаблоны твитов. - Анализировать Х-контент конкурентов. - Генерируйте идеи контента на основе X-трендов. - Проведите исследование X/Twitter. Триггеры: «исследование x», «исследование в Твиттере», «найти популярные твиты», «проанализировать x аккаунтов», «что работает в твиттере», «исследования контента x», «анализ твитов» Источник: bradautomates/head-of-content.

Факты (для цитирования)

Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.

Команда установки
npx skills add https://github.com/bradautomates/head-of-content --skill x-research
Категория
{}Аналитика
Проверено
Впервые замечено
2026-02-01
Обновлено
2026-03-11

Browse more skills from bradautomates/head-of-content

Короткие ответы

Что такое x-research?

Исследуйте высокоэффективный контент X/Twitter из отслеживаемых аккаунтов с помощью Apify Tweet Scraper V2. Выявляет необычные твиты, актуальные темы и шаблоны контента для обоснования стратегии контента. Используйте, когда вас попросят: - Найдите популярные твиты или контент в определенной нише. - Изучите, что популярно в X/Twitter. - Определите высокоэффективные шаблоны твитов. - Анализировать Х-контент конкурентов. - Генерируйте идеи контента на основе X-трендов. - Проведите исследование X/Twitter. Триггеры: «исследование x», «исследование в Твиттере», «найти популярные твиты», «проанализировать x аккаунтов», «что работает в твиттере», «исследования контента x», «анализ твитов» Источник: bradautomates/head-of-content.

Как установить x-research?

Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/bradautomates/head-of-content --skill x-research После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw

Где находится исходный репозиторий?

https://github.com/bradautomates/head-of-content

Детали

Категория
{}Аналитика
Источник
skills.sh
Впервые замечено
2026-02-01