图像写作
- 作者仓库星标 12
- 许可证 MIT
- 作者更新于 实时读取
- 作者仓库 go-viral
- 领域
- 文档
- 兼容 Agent
-
- Claude Code
- Cursor
- Cline
- Codex
- Windsurf
- Gemini CLI
- +20
- 信任分
- 94 / 100 · 已通过审计
- 作者 / 版本 / 许可
- @guzus · MIT
- Token 消耗评级
- 低消耗
- 接入复杂程度
- 即装即用
- 是否需要外部 API Key
- 不需要
- 兼容的系统
- 未声明(默认跨平台)
- 底层运行要求
- 无特殊要求
- 文件与系统权限
-
- 只读
- 允许写入 / 修改
- 网络行为
- 仅限本地
- 安装命令数
- 26 条
档案由构建时根据 SKILL.md 与安装命令自动衍生,可能与作者实际意图存在差异。
需要注意: 未限定 allowed-tools,默认拥有全部工具权限。
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name: x-boost
description: Optimize X/Twitter posts for maximum reach using algorithm insights. Use when writing tweets, im…
category: 文档
runtime: 无特殊运行时
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# x-boost 输出预览
## PART A: 任务判断
- 适用问题:PRD、RFC、README、项目说明或知识库整理。
- 输入要求:目标材料、限制条件、期望输出和验收方式。
- 证据边界:围绕“How the Algorithm Scores Posts / Instructions / 1. Hook First”读取原文规则,不把推断写成作者承诺。
## PART B: 执行结果
- **01** 任务判断:确认你的需求是否属于PRD、RFC、README、项目说明或知识库整理,并标出输入、限制和预期结果。
- **02** 执行计划:优先按“How the Algorithm Scores Posts / Instructions / 1. Hook First”拆成步骤,说明每一步会读取什么、修改什么、产出什么。
- **03** 交付结果:给出可复制的命令、文件改动、检查清单或内容草稿,并说明如何继续迭代。
- **04** 风险边界:结合 读取文件、写入/修改文件、主要在本地完成、通常不需要额外 API Key 给出执行前确认项。
## Running Rules
- 读取文件、写入/修改文件;主要在本地完成;通常不需要额外 API Key。
- 先小样例验证,再放大到真实任务。
- 交付时同时给结果、检查口径和下一步迭代建议。 原文没有稳定的斜杠命令要求。安装验证后通常全局生效,直接在对话里点名这个 Skill 并描述任务即可。
告诉 Agent 目标文件或材料、期望结果、不可改范围、是否允许联网或执行命令。本 Skill 的权限画像是:读取文件、写入/修改文件。
先用一个小任务确认它会围绕“How the Algorithm Scores Posts / Instructions / 1. Hook First”工作;涉及文件或命令时,先看 diff、日志、预览或测试结果。
检查最终产物是否包含明确结果、必要证据和下一步动作;如果输出泛泛而谈,就补充输入、边界和验收标准后重跑。
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name: x-boost
description: Optimize X/Twitter posts for maximum reach using algorithm insights. Use when writing tweets, im…
category: 文档
source: guzus/go-viral
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# x-boost
## 什么时候使用
- 把项目文档方向的常用动作沉淀成 Agent 可调用的技能 适合处理README、PRD、RFC、教程和知识库文档,核心价值是把输入、判断、执行、验证和交付边界固定下来,避免 Agent 泛泛回答。 把任务拆成可执行、可检查、可继续迭代的…
- 面向PRD、RFC、README、项目说明或知识库整理,优先处理能明确输入、步骤和验收标准的工作。
## 需要提供什么
- 目标材料、目录范围、期望结果和不可改动内容。
- 是否允许联网、执行命令、读写文件或调用外部服务。
## 执行规则
- 围绕「How the Algorithm Scores Posts / Instructions / 1. Hook First」组织步骤,不把推断写成作者事实。
- 读取文件、写入/修改文件;主要在本地完成;通常不需要额外 API Key。
- 先跑小样例,确认结果可检查后再扩大任务范围。
## 输出要求
- 给出最终产物、关键证据、验证方式和下一步动作。
- 信息不足时标记 unknown,不编造命令、平台或依赖。 作者原文负责流程事实;仓库文件负责来源和命令;流狐只补充适用场景、限制和质量判断。
skill "x-boost" {
输入层 -> 用户目标 + 目标文件 + 禁止范围 + 验收标准
上下文层 -> How the Algorithm Scores Posts / Instructions / 1. Hook First
规则层 -> SKILL.md 触发条件 / 执行顺序 / 输出格式
运行层 -> 无特殊运行时 | 读取文件、写入/修改文件 | 主要在本地完成
安全层 -> 通常不需要额外 API Key + 小任务验证 + diff / 日志复核
输出层 -> 可复制结果 + 检查清单 + 下一步迭代
} X Post Optimizer
Helps craft posts optimized for the X recommendation algorithm based on open-source algorithm analysis.
How the Algorithm Scores Posts
The algorithm predicts 19 engagement actions and combines them:
Positive signals (boost reach):
- Likes, Replies, Retweets, Quotes
- Dwell time (time spent reading)
- Profile clicks, Follows from post
- Shares (DM, copy link)
- Video quality views, Photo expands
Negative signals (kill reach):
- "Not interested" clicks
- Blocks, Mutes, Reports
Instructions
When asked to optimize a post or write for X:
1. Hook First
- Lead with the most compelling point
- Stop the scroll in first 5 words
- Use pattern interrupts
2. Maximize Dwell Time
- Add depth that rewards reading
- Use line breaks for scanability
- Include images/videos that make people pause
3. Encourage Replies
- End with questions
- Make takes that invite discussion
- Leave threads open-ended
4. Avoid Author Penalty
The algorithm applies exponential decay to rapid posts from same author:
score = base_score × decay^(post_count)
Recommendation: Space posts 2-4 hours apart for maximum individual reach.
5. Leverage In-Network Advantage
Posts to followers rank higher than discovery posts. Build genuine following over chasing virality.
Quick Checklist
When reviewing a draft post, check:
- Hook in first line?
- Rewards reading (dwell time)?
- Invites replies?
- No spam/repetitive content?
- Authentic voice (not engagement bait)?
- Appropriate timing from last post?
What Doesn't Work
- Engagement pods (artificial patterns detected)
- Keyword stuffing (algorithm learns behavior, not keywords)
- Rapid-fire posting (author diversity penalty)
- Controversial content that triggers blocks/mutes
Example Optimization
Before:
Just launched my new product! Check it out at example.com
After:
I spent 6 months building something I wish existed 3 years ago.
The problem: [specific pain point]
The solution: [what you built]
Here's what surprised me most about the process:
[insight that invites discussion]
What's been your experience with [related topic]?
Why it's better:
- Hook creates curiosity (dwell time)
- Structure rewards reading
- Ends with question (replies)
- Authentic story (avoids mute/block signals)
先判断是否适合
作者设计意图
作者的方法与取舍
边界和复核