Wjs X Increasing Follower

SKILL待分类
待分类 未标注权限 许可证不明确

Use when 王建硕 wants to systematically grow his X (Twitter) followers by running numbered, A/B-testable growth experiments and tracking which ones actually work. Every action gets a number, a hypothesis, a target metric, a before-state (for rollback), and a verdict. The North-Star metric is the new-follower ÷ profile-visit ratio (conversion) — every profile change is judged against it. Daily it ingests the X Analytics CSV export, scores each running experiment, and recommends keep / rollback. Triggers — "涨粉", "增加 X 粉丝", "X 涨粉实验", "follower growth", "A/B test my profile", "今天的涨粉检查", "/wjs-x-increasing-follower".

一句话选型结论

按资料字段整理

Wjs X Increasing Follower是待分类类的 Agent Skill,安装方式:GitHub 仓库,权限级别未标注,许可证不明确,没有现成安装命令,需按说明手动放置 SKILL.md。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类待分类 安装方式GitHub 仓库 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 claude-skills
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

GitHub 仓库
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    按安装说明或仓库 README,把 SKILL.md 放到客户端的 skills 目录(一般一个技能一个文件夹)。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

待分类
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方jianshuo仓库 claude-skills · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式GitHub 仓库安装包 jianshuo/claude-skills
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 2026-06-13
正文体量8.3 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
探索新能力

先试一类新技能能做什么。

当通用助手

让模型按说明书处理常见任务。

补齐模型缺的技能

给模型补上它原本没有的做法。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 基础信息齐全,可以先按说明装一个试试。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有现成安装命令,要按安装说明或仓库 README 手动放置。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在待分类场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
Wjs X Increasing Follower当前 未标注权限 GitHub 仓库 未标注 未标注 无
着色页 联网访问 GitHub 仓库 1.4 万 Codex、Claude、Cursor 有
获取焦点模式 未标注权限 GitHub 仓库 1.1 万 Codex、Claude、Cursor 有
Nano PDF 文档 只读 GitHub 仓库 6,823 Codex、Claude、Cursor 有
Civil Servant 未标注权限 GitHub 仓库 — 未标注 无
07 Project Handoff 未标注权限 GitHub 仓库 — 未标注 无

SKILL.md 全文

8.3 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

wjs-x-increasing-follower

把「涨粉」当工程做:每个改动是一个带编号的实验,有假设、有目标指标、有 before(可回滚)、有判决。不靠感觉,靠数。

Core Principle

单账号没法做平行 A/B —— 只能做时间轴上的前后对比。 所以唯一可信的北极星指标是 转化率 = 新增关注 ÷ 主页访问(ratio):它对爆款流量免疫。一条推爆了带来一堆访问,ratio 不一定动;但 bio 改好了,每个来访的人更愿意关注,ratio 一定动。

所以指标分层(每个 action 必须声明自己被哪个指标考核):

Action 类型 拨动的杠杆 用什么考核
profile(bio / 名字 / 头像 / banner / 置顶 / URL / 地点) 转化 ratio(北极星,抗爆款)
posting(格式 / 钩子 / 频率 / thread vs 单条) 触达 profile visits + impressions(ratio 当护栏,别把转化拖垮)
engagement(回复 / 关注别人 / 互动) 触达 new follows + visits
timing(发布时间) 触达 profile visits

诚实护栏(写死在 evaluate.py 里): 用中位数不用均值(一天爆款骗不了判决);够 7 天 / 够数据才下判决;同指标实验窗口重叠 → 打 confounded 标记;只给「方向性」结论,不号称因果。

回滚是一等公民。 每个 action 存了精确的 before 值,#N 永远能还原。判 ❌ rollback 先问王建硕,绝不静默改他的 bio。

数据从哪来(关键约束)

ratio 这个数 X API / xurl 拿不到 —— 只活在 Analytics 看板里。所以靠 CSV 导出:
打开 x.com/i/account_analytics → Overview → 右上角下载图标(7D/2W/4W/3M/1Y 想要哪段先选好)→ 导出 CSV → 丢进 inbox/(或直接给路径)。

When This Skill Fires

  • 王建硕说「涨粉」「搞个 X 涨粉实验」「A/B 测一下我的 profile」「今天的涨粉检查」
  • 跑 /wjs-x-increasing-follower
  • 设了 /schedule daily /wjs-x-increasing-follower(见末尾「每日检查」)

When NOT to use

  • 只是要发一条推 → /wjs-tweeting-from-articles 或直接 xurl post
  • 推广 skill → /wjs-promoting-skills / /publish-skill
  • 把文章分发到各平台 → /wjs-syndicating-articles

Workflow

所有脚本在 scripts/,状态在 state/。先 cd 到 skill 目录。

Step 1 — 吃数据(CSV → daily.jsonl)

python3 scripts/ingest-csv.py /path/to/export.csv

脚本模糊匹配列名(Profile visits / New follows / Impressions / Followers),按日期 upsert,自动算 ratio。它会打印它认的列映射 —— 看一眼对不对,不对就 --visits-col "X" --follows-col "Y"。重跑更长的导出会覆盖重叠的天,安全。

Step 2 — 出 to-do(提实验)

看 state/daily.jsonl 现状,给王建硕一份带编号的实验菜单。每条必须有:category / title / hypothesis / metric。原则:

  • 一次只让少数 profile 实验在跑(同指标重叠会互相污染读数)。
  • 假设要可证伪:「concrete 一行证明比模糊 tagline 转化高」✅;「让 bio 更好」❌。
  • profile 类先于 posting 类 —— 转化是地基,先把来访的人接住,再去放大流量。

入账(自动分配编号,别手改 jsonl):

python3 scripts/ledger.py add --category profile --metric ratio \
  --title "Bio: 开头一行放硬证明" \
  --hypothesis "访客看到具体成绩比看到口号更愿意关注"

实验菜单参考(按杠杆分):
- profile/ratio:bio 重写(钩子前置 / 硬证明 / CTA「关注看 X」)、显示名加身份锚、头像换正脸高清、banner 放一句话价值主张、置顶换最强 thread、URL 指向落地页。
- posting/visits:发布格式(thread vs 单条)、首句钩子、带图 vs 纯文、话题聚焦。
- engagement/follows:固定回复某圈层、主动关注目标人群、参与热门话题。
- timing/visits:早 9 点 vs 晚 9 点、工作日 vs 周末。

state/SCOREBOARD.md 的「To-do」区就是这份清单的落地版(见 Step 6)。

Step 3 — 上线一个实验(含抓 before)

先抓 before-state(profile 字段):

xurl "/2/users/me?user.fields=name,description,url,location,profile_image_url,pinned_tweet_id"

记下当前值。然后真正去改:

  • bio / 名字 / URL / 地点 —— 可走 API(OAuth1 v1.1):
    bash xurl --auth oauth1 -X POST "/1.1/account/update_profile.json?description=<urlencoded>"
    (name / url / location 同理。失败/没 enroll OAuth1 → 退回 App 里手改,照样记账。)
  • 头像 / banner / 置顶推 —— 没有可靠公开 API,在 App / 网页里手改,skill 只负责记 before/after + 跟踪。

记账(盖上 applied 日期 + before 值):

python3 scripts/ledger.py apply 1 \
  --before-field description --before-value "<原 bio 原文>" \
  --after-value "<新 bio>"

之后这个实验进入测量期:baseline = applied 前 window_days(默认7) 天的指标中位数;判决要等 applied 后攒够数据。

Step 4 — 每天喂数 + 重算(见也用于「每日检查」)

scripts/daily-check.sh

它会:ingest inbox/ 里的新 CSV(用完归档到 inbox/done/)→ evaluate.py --write-verdict 把方向性判决写回账本 → 重生成 SCOREBOARD.md。注意:它只写判决,不动状态 —— keep/rollback 是人的决定。

Step 5 — 判决与回滚

python3 scripts/evaluate.py          # 看每个在跑实验:baseline vs post,Δ%,verdict

判决(相对 baseline 中位数):Δ ≥ +10% → keep;Δ ≤ -10% → rollback;之间 → flat。注意 ⚠ confounded / ⚠ thin baseline 标记,有就别太当真,延长窗口或停掉重叠实验再测。

  • keep:python3 scripts/ledger.py keep 1 --note "+58% 转化"
  • rollback(先问王建硕!):确认后,用 apply 时存的 before 值还原(API 或手改),再
    python3 scripts/ledger.py rollback 1 --note "转化掉了,还原 bio"(命令会打印要还原的 before 值)
  • flat:保留观察,或归为「不影响」撤掉。

Step 6 — 看板

python3 scripts/scoreboard.py        # 写并打印 state/SCOREBOARD.md

四块:📈 现状(最新 ratio / 7 日中位 ratio / 粉丝数)、🧪 在跑实验(baseline/post/Δ/判决/告警)、✅ To-do 待办(proposed 清单)、📚 已结案(kept / rolled_back)。给王建硕看就发这个文件。


数据模型(state/)

  • daily.jsonl —— 一天一行:{date, profile_visits, new_follows, ratio, impressions, followers_total}。
  • actions.jsonl —— 一实验一行:{id, category, title, hypothesis, metric, window_days, before:{field,value}, after:{value}, applied, status, evaluated, verdict, notes}。状态流:proposed → active → (kept | rolled_back)。
  • SCOREBOARD.md —— 生成物,人看的。

默认参数(要改就传 flag)

  • 评估窗口 --window-days 默认 7 天
  • keep/rollback 阈值 --threshold 默认 ±0.10(相对 ±10%)
  • 下判决前最少 post 数据 --min-post-days 默认 3 天
  • 回滚 永远先问,不静默

每日检查(可选调度)

/schedule daily /wjs-x-increasing-follower —— 每天调起本 skill:跑 daily-check.sh,把 SCOREBOARD.md 现状 + 任何判 ❌ rollback 的实验 发给王建硕并征求是否回滚。CSV 还是得他手动导出丢进 inbox/(ratio 数据 API 拿不到,这步绕不开)。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
Wjs X Increasing Follower怎么安装?

没有现成安装命令:按安装说明或仓库 README,把 SKILL.md 放进客户端的 skills 目录(一般一个技能一个文件夹)。

Wjs X Increasing Follower支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

Wjs X Increasing Follower权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

Wjs X Increasing Follower收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

Wjs X Increasing Follower用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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