Come automatizzare la gestione di un account X con una skill di Codex

Punti chiave

Costruisci una skill di Codex che fa girare il ciclo operativo di un singolo account X: sceglie lo slot del giorno dal mix di contenuti registrato, scrive la bozza nella forma corrispondente, scarta le aperture deboli con un filtro deterministico e analizza i risultati tramite l'API X o un'importazione manuale.

Fai costruire tutto a Codex. Incolla questo articolo in una sessione Codex e chiedigli di creare la skill: "Leggi questo articolo e costruisci la skill x-growth-operator in questo progetto, esattamente come descritto". Ogni file è riportato sotto per intero, compresi i quattro script. Nulla nella skill pubblica, programma o scrive su X di sua iniziativa.

Cosa avrai alla fine

Un file di skill, quattro script Python e tre piccoli file di stato. Insieme fanno girare il ciclo operativo di un singolo account X: decidere cosa esce oggi, scriverlo nella forma che quello slot richiede, scartare la bozza se la prima riga non passa il filtro, registrare quello che hai pubblicato, poi recuperare i numeri e correggere il tiro.

È pensato per una persona che gestisce un account, o per un piccolo team che gestisce un account di marca. Il guasto che previene non è la scrittura scarsa. È la deriva. Il mix di contenuti scivola verso ciò che è facile scrivere quella settimana, le aperture si scrivono per ultime e restano deboli, e nessuno apre l'analytics prima che sia passato un mese e lo schema si sia consolidato.

Cosa ti serve prima di iniziare:

  • Una sessione agente con accesso in scrittura alla cartella del progetto. Codex va bene; anche Claude Code o qualunque altra cosa che sappia creare file ed eseguire Python.
  • L'account X che intendi gestire, e il titolo per farlo.
  • Python 3.8 o superiore. Tutti e quattro gli script usano solo la libreria standard, quindi non c'è niente da installare.
  • Circa 30 minuti per la costruzione e una prima passata di pianificazione.
  • Per la fase di revisione, uno di due percorsi dati: una chiave API X su un piano a pagamento, oppure un export manuale dall'analytics di X. Nessuno dei due è necessario per iniziare. Il ciclo funziona anche senza; semplicemente non puoi ancora chiudere la metà del feedback.

Finito significa: la cartella della skill esiste, x-ops/ contiene un brief compilato e due tabelle vuote, e mix_ledger.py plan restituisce un'assegnazione di slot datata che corrisponde al brief.

Perché il ciclo è la parte che vale la pena automatizzare

Scrivere è la metà facile, ed è già la metà in cui i modelli sono bravi. Quello che si degrada è tutto ciò che gli sta attorno. Una persona riesce a tenere a mente una proporzione come "metà di ciò che pubblico dovrebbe essere pratica" per circa due settimane. Dopo, la proporzione diventa silenziosamente "quello che ho finito oggi".

Le tre cose che si rompono davvero sono tutte problemi di stato:

Il mix. Non puoi sapere se sei fuori proporzione senza un registro di quello che hai già pubblicato. La memoria non è un registro, e il guasto è invisibile dall'interno di una singola settimana.

L'apertura. La prima riga è la frase che decide se tutto il resto di quello che hai scritto verrà letto, ed è quella che ha più probabilità di essere scritta per ultima, quando la tua attenzione se n'è andata. Giudicare la propria apertura è inaffidabile in un modo preciso: sai già cosa dice il corpo, quindi lo scarto ti sembra chiuso anche quando è spalancato per un lettore che non l'ha ancora letto.

La revisione. I numeri vanno recuperati, abbinati a quello che hai pubblicato e letti rispetto allo slot assegnato a ogni post. Sono venti minuti di contabilità a settimana, cioè esattamente la quantità di lavoro che non sopravvive mai a una settimana piena.

Una sessione di chat non tiene nulla di tutto questo. Una skill sì, perché una skill ha dei file, e i file possono essere contati da uno script. Il registro è la memoria, il filtro è la disciplina, e la revisione è un comando che puoi eseguire anche in una brutta settimana.

Lo strato strategico, cioè cosa pubblicare e perché una certa forma di post guadagna una certa risposta, è un problema a parte. La guida per far crescere il traffico del blog da un account X copre il lato distribuzione in dettaglio. Questo articolo è lo strato esecutivo: trasformare quel giudizio in qualcosa che gira.

Prima di iniziare

Tre presupposti. Verificali, perché la skill è costruita sopra di essi.

Hai un account e un brief. La skill è volutamente single-tenant. Una cartella x-ops/ descrive un account. Gestire due account significa due cartelle con due registri. Condividere un registro tra account distrugge l'unica cosa per cui il registro esiste.

Sei disposto a scrivere le bozze e a premere tu stesso pubblica. La skill produce testo e registri. Non chiama mai un endpoint di scrittura. Gli script rendono facile mantenerlo: non esiste alcuna funzione di pubblicazione nei quattro file, quindi il confine è verificabile e non una promessa.

Puoi produrre metriche in una di due forme. O hai una chiave API X su un piano sviluppatore a pagamento, oppure puoi esportare l'analytics a livello di post da X e mappare qualche colonna. I dettagli sono nella sezione metriche. Se oggi non vale nessuna delle due, costruisci comunque la skill e lascia metrics.tsv vuoto finché non vale.

Installare la skill

Sei file, quattro dei quali script. Costruisci questo albero:

text
your-project/
├── .codex/
│   └── skills/
│       └── x-growth-operator/
│           ├── SKILL.md
│           ├── templates/
│           │   └── account-brief.yaml
│           └── scripts/
│               ├── mix_ledger.py
│               ├── hook_lint.py
│               ├── metrics.py
│               └── weekly_review.py
└── x-ops/
    ├── account-brief.yaml        ← you fill this in, once
    ├── mix-ledger.tsv            ← header row only
    ├── metrics.tsv               ← header row only
    └── scripts/                  ← copy of the skill's scripts/

Gli script vivono in due posti di proposito. Tenere una copia dentro la skill mantiene la skill portabile; tenerne una sotto x-ops/ mantiene corti i comandi e permette di spostare o archiviare l'intera cartella di lavoro in un colpo solo. Se preferisci non duplicarli, crea un link simbolico da x-ops/scripts allo scripts/ della skill e aggiusta i percorsi nei comandi qui sotto.

Crea le due tabelle come file di sola intestazione prima di ogni altra cosa:

bash
printf 'date	slot	shape	target_signal	hook_pattern	topic	post_url
' > x-ops/mix-ledger.tsv
printf 'post_url	collected_at	impressions	likes	replies	reposts	bookmarks	profile_clicks
' > x-ops/metrics.tsv

Lasciale entrambe con nient'altro che l'intestazione. La prima passata di pianificazione si lamenterà se un'intestazione è sbagliata, il che è un guasto molto migliore rispetto a scoprirlo venti post dopo.

I file della skill

`SKILL.md` è quello che legge l'agente. Contiene le regole, il ciclo in quattro passi, la tabella dei guasti e le tabelle di riferimento da cui dipendono i passi di scrittura. Tenere quelle tabelle dentro il file che l'agente legge sempre è deliberato; un riferimento che vive in un documento separato è un riferimento che viene saltato.

`templates/account-brief.yaml` è l'unico file che scrivi a mano. Posizionamento, pilastri, limiti di tono, l'obiettivo di mix e i pesi di pianificazione.

`scripts/mix_ledger.py` fa l'aritmetica del mix. Legge il blocco mix_target del brief e il registro, e risponde a una domanda: quale slot è più indietro nella finestra recente.

`scripts/hook_lint.py` è il filtro. Quattro controlli meccanici sulla prima riga di una bozza, uscita diversa da zero a ogni fallimento, così l'agente può diramare su di essa.

`scripts/metrics.py` acquisisce i dati di performance per l'uno o l'altro percorso e normalizza entrambi nella stessa tabella.

`scripts/weekly_review.py` unisce le due tabelle, calcola mediane per slot e nomina i quattro schemi su cui vale la pena agire. Applica anche la regola delle 48 ore nel codice, cioè proprio la parte che le persone saltano quando sono impazienti di vedere i numeri.

SKILL.md

Mappa dei file della skill x-growth-operator: SKILL.md e account-brief.yaml dal lato skill, con mix_ledger.py, hook_lint.py, metrics.py e weekly_review.py dal lato script

Salva come .codex/skills/x-growth-operator/SKILL.md.

markdown
---
name: x-growth-operator
description: Run the operating loop for one X account. Chooses today's content slot from a logged mix, drafts the post in the matching shape, rejects weak hooks with a deterministic gate, records what was published, and reviews performance from an X API pull or a manually imported metrics file. Use when the user asks to plan, draft, gate, or review posts for their own X account.
---

# X Growth Operator

One account per `x-ops/` directory. The state files are the memory; read them rather than working from recollection.

```text
x-ops/
├── account-brief.yaml    positioning, pillars, tone, mix target, signal weights
├── mix-ledger.tsv        one row per published post
├── metrics.tsv           one row per post per collection date
└── scripts/
    ├── mix_ledger.py     plan / log / report
    ├── hook_lint.py      the four-check hook gate
    ├── metrics.py        pull (X API) / import (your own export)
    └── weekly_review.py  join, medians, named patterns
```

## 0. Rules that never bend

1. Never post, schedule, or call any X write endpoint. Output is a draft block for the user to copy. Publishing is a human action.
2. Never state a metric that is not in `x-ops/metrics.tsv`. Missing data is reported as missing, never estimated.
3. Never recommend a slot without running `mix_ledger.py plan` first.
4. Never produce engagement pods, bulk follow or unfollow sequences, or the same text repeated across accounts. If asked, refuse and name the platform rule it violates.
5. Never draft a post whose only purpose is to trigger a reaction the content does not support.

## 1. First run

If `x-ops/account-brief.yaml` is missing or still the template, stop and build it with the user before anything else. Ask, do not infer. The `mix_target` block is required by `mix_ledger.py`; the rest guides your drafting.

Copy `scripts/` alongside the skill and create the two state files as header-only tables:

```bash
cp -r <skill-dir>/scripts x-ops/scripts
printf 'date	slot	shape	target_signal	hook_pattern	topic	post_url
' > x-ops/mix-ledger.tsv
printf 'post_url	collected_at	impressions	likes	replies	reposts	bookmarks	profile_clicks
' > x-ops/metrics.tsv
```

Then write `x-ops/account-brief.yaml` from `templates/account-brief.yaml` with the user, filling in every field.

## 2. The daily loop

Four steps, in order. Do not skip the gate because a draft looks good.

### 2.1 Plan

```bash
python3 x-ops/scripts/mix_ledger.py plan --window 20
```

This reads the trailing window, compares the counts per slot against `mix_target`, and prints the slot with the largest deficit plus the arithmetic behind the pick. Report its output. Do not substitute your own judgement about which slot would be more interesting.

When the window holds fewer than 20 rows, the script says so. Pass that warning on rather than hiding it.

### 2.2 Draft

Load the shape for the selected slot from §9 and write the post.

- Single post: hook, the core claim in one or two sentences, the evidence, exactly one call to action.
- Thread: see §3.
- The target signal drives the ending. A post aimed at bookmarks ends with something worth keeping. A post aimed at replies ends with something a reader can disagree with.

### 2.3 Hook gate

```bash
python3 x-ops/scripts/hook_lint.py --hook "<first line>" --body "<full post>"
```

The script runs four mechanical checks and exits non-zero on any failure:

1. Banned openers, meaning openers that would still be true of a different post.
2. Concreteness: the hook needs a number, a named thing, or a scene. Otherwise it is a thesis wearing a hook's clothing.
3. Gap width: a total claim with no figure or boundary is too wide to close.
4. Payoff: every number and name in the hook must appear in the body.

The gate is four questions, not an oracle. Checks 2 and 3 are heuristics and will occasionally reject a deliberately plain hook. When you disagree with a rejection, keep the hook and say why. When you agree, show the rejected line and the rewrite side by side; never present only the fixed version.

A gate that never rejects anything is not running. If ten consecutive drafts all pass, read §9's hook failure table with the user and add their own clichés to the `BANNED` list in `hook_lint.py`.

### 2.4 Log

After the user confirms they published, append the row:

```bash
python3 x-ops/scripts/mix_ledger.py log \
  --slot A --shape tutorial --signal bookmark \
  --hook-pattern information-gap --topic "short topic label" \
  --url "x.com/HANDLE/status/ID"
```

Ask before logging; do not assume publication. A row with no url is unverified and cannot be joined to metrics later.

## 3. Thread mode

Use a thread when the slot is A or B and the material genuinely needs steps. Do not use a thread to say one thing at length.

At a target of five slots:

| Slot | Job | Fails when |
| --- | --- | --- |
| 1 | Promise the outcome, not the topic | It describes the subject instead of the result |
| 2-4 | The two to four points that carry the argument | More than one idea per slot |
| 5-6 | Steps, checklist, or a worked case | It restates slot 1 instead of adding proof |
| Last | Summary plus one call to action | Two calls to action |

Five is a target. Three is fine when the material is thin; seven only if every slot does distinct work.

## 4. Reply engine

Replies carry the second-highest weight in the planning model, which makes writing one a distribution action rather than a courtesy. Run it as its own pass.

Build a target list from accounts the user follows inside their topic pillars, and for each produce a reply in one of four kinds:

1. Add a number the original post left out.
2. Offer a counterexample from the user's own work, without hostility.
3. Ask the follow-up question the post's own logic demands.
4. Describe what happened when the user tried it.

Reject bare praise, agreement with no addition, replies that are really an advertisement for the user's own post, and any reply that drags in an unrelated account for reach. Do not use the mention mechanism on people who have not asked for it.

## 5. The two metrics paths

Both write the same file. The review does not care which one produced a row.

### Path A, the X API

```bash
export X_BEARER_TOKEN="..."          # user-context OAuth 2.0 token
python3 x-ops/scripts/metrics.py pull --dry-run     # inspect the request first
python3 x-ops/scripts/metrics.py pull
```

The script reads post ids from the ledger, batches them 100 at a time, requests both the public and non-public metric groups, and writes only the counters that come back. Bookmark and impression counts require user-context authentication and are returned only for the authenticated account's own posts, which is exactly the scope this loop needs.

Field availability, tier names, prices, and rate limits on the X developer platform change often. Confirm the current ones against the developer documentation before building anything on top, and never answer a rate-limit rejection by guessing the numbers.

### Path B, manual import

```bash
python3 x-ops/scripts/metrics.py import --file export.csv
python3 x-ops/scripts/metrics.py import --file export.csv --map "url=Post link,impressions=Views"
```

The script recognizes common header names automatically and leaves anything it cannot map as an empty field. An empty field is honest and is reported as unavailable. A filled-in guess contaminates every review built on it afterward.

Never write a metrics row to test the review. Run the review against an empty table instead; it should say it has no data rather than produce a summary.

## 6. Weekly review

```bash
python3 x-ops/scripts/weekly_review.py --window 20
```

The script joins the ledger to the metrics on the post id, excludes rows collected inside the 48-hour window, reports medians per slot, and names the patterns it can prove:

- High impressions, low reposts: reached people, did not travel.
- High bookmarks, low impressions: worth keeping, under-distributed. Rewrite around a new angle; do not re-post it.
- Low replies across every slot: a shape problem, not a post problem.
- One slot outperforming the rest on reach: record it and keep the ratio.

Report what it prints, including the gap lists. When the data cannot support a claim, say so instead of summarizing around the hole.

## 7. Failure modes

| Symptom | Likely cause | Recovery |
| --- | --- | --- |
| Plan returns the same slot repeatedly | Window below 20 rows, or posts are not being logged | Confirm the log step runs. Say the window is thin instead of repeating a slot |
| Every draft passes the gate | The gate is being read, not applied | Add the user's own clichés to `BANNED` and re-run |
| Metrics fail to join | Post url formats differ between ledger and export | Normalize both to the numeric post id |
| Review dominated by one post | A mean crept in, or the window is too small | Medians are already used; widen the window and report the outlier |
| Mix drifts anyway | Posts are published outside the loop | Log them. Off-loop posts are still part of the mix |
| Drafts sound different each week | The brief has no banned list | Add specific banned moves, each with an example |

## 8. The 48-hour window

The planning model treats the first two days after publication as the period when a post can still be picked up. Two consequences.

Do not re-run a post from outside the window as though it were fresh. If it deserves reviving, rewrite it around a new angle and publish new material.

Do not judge a post before the window closes. `weekly_review.py` excludes the early rows automatically; do not override that by hand.

## 9. Reference tables

### The four account roles

Pick exactly one for the brief. Everything else assumes a single consistent position.

| Role | The account is | Publishes mostly |
| --- | --- | --- |
| Research translator | Reading primary sources and restating them clearly | Slot B |
| Engineering practitioner | Building things and reporting what broke | Slot A |
| Product and application advocate | Showing what a tool does in real use | Slots A and C |
| Industry observer | Tracking where the field is going and betting on it | Slots B and D |

### Content mix

| Slot | Share | What it is |
| --- | --- | --- |
| A | 50 | Hands-on tutorials, prompts, and worked skill or tool examples |
| B | 20 | Close reads of papers, releases, and trend shifts |
| C | 15 | Project progress and retrospectives |
| D | 10 | Industry opinion with a stated position |
| E | 5 | The flexible slot, for whatever the week hands you |

### The six shapes

| Shape | Opens with | Aimed at |
| --- | --- | --- |
| Discovery | A thing the reader did not know existed | Bookmark, profile click |
| Review | I tested this, here is the verdict | Reply, bookmark |
| Tutorial | Here is how to do the thing | Bookmark |
| Opinion | Here is what I think, and why | Reply |
| Retro | Here is what happened and what I learned | Reply, profile click |
| Announcement | Here is what shipped | Profile click, repost |

### Three hook tension sources

1. **Information gap.** Withhold one specific thing the reader needs, and make the edges of the gap visible. A gap the reader cannot see the shape of reads as vagueness.
2. **Scene resonance.** Open inside a situation the reader has been in. A scene earns the second sentence; an abstraction does not.
3. **Counterintuitive conflict.** State the thing that contradicts expectation, then earn it. Only usable when the body actually earns it.

### Four hooks that fail

| Failure | What it looks like | Fix |
| --- | --- | --- |
| Thesis in a hook's clothing | The main claim, stated flat, with no gap and no scene | Move the claim into the body. Open with the evidence that made you believe it |
| Template that outlived its edits | An opener that fits any post on any account | Delete the first line. Start with the second |
| Gap opened too wide | A total claim with no figure, boundary, or condition | Add the constraint. Say what it does not apply to |
| Gap the body never closes | A sharp hook followed by general advice | Cut the hook, or write the body the hook promised |

### Single post structure

Hook, then the core claim in one or two sentences, then the evidence, then one call to action. Two to three sentences total for the common case.

### The verified output block

Every draft leaves the loop in this shape:

```text
SLOT      A (deficit 2.0 over a 20-row window)
SHAPE     tutorial
SIGNAL    bookmark
HOOK      <the first line>
BODY      <the post>
CTA       <the one action>
GATE      check1 pass | check2 pass | check3 pass | check4 pass
```

If the GATE line is missing, the draft did not go through the gate. Run it again before showing the draft.

templates/account-brief.yaml

Salva come .codex/skills/x-growth-operator/templates/account-brief.yaml, poi copialo in x-ops/account-brief.yaml e compilalo. Il blocco mix_target viene letto dallo script; il resto guida la scrittura. Nient'altro nella skill legge questo file, quindi un campo che lasci vuoto è un campo che l'agente indovinerà.

yaml
# x-ops/account-brief.yaml
# Fill this in with the user before the first planning run. Every field here is
# read by the skill or by a script. Do not leave a field as a guess.

account:
  handle: ""
  positioning: ""        # exactly one of the four roles in SKILL.md section 9
  audience: ""           # who reads this, in one sentence
  language: ""           # the language post drafts are written in

pillars:                 # 2-4 topics this account is allowed to publish about
  - ""
  - ""

tone:
  allowed: []            # moves that fit this account
  banned: []             # words or moves it never uses, each with a reason

# Read by mix_ledger.py, which parses this block only. Must total 100.
mix_target:
  A: 50
  B: 20
  C: 15
  D: 10
  E: 5

# Planning weights, not measurements. These drive which signal a draft is aimed
# at, not how results are scored. The top three are the relative multipliers
# this skill was tuned around. The middle band is ordinal, meaning "more than a
# like, less than a bookmark", and the numbers are editable placeholders.
# Change any of them and say so in the review.
signal_weights:
  repost: 20
  reply: 13.5
  bookmark: 10
  profile_click: 8
  link_click: 7
  video_completion: 6
  dwell: 6
  like: 1

thread_length: 5         # target slots, usable range 3 to 7
window: 20               # the trailing post count every ratio is computed over

scripts/mix_ledger.py

L'aritmetica del mix. plan sceglie lo slot, log registra un post pubblicato, report mostra il reale contro l'obiettivo. Legge solo il blocco mix_target del brief, quindi un brief malformato fallisce prima qui, che è il posto giusto perché fallisca.

python
#!/usr/bin/env python3
"""Content-mix ledger for the x-growth-operator skill.

One job: never let a slot be chosen from memory. The ledger is the record,
this script is the arithmetic.

Usage:
  mix_ledger.py plan   [--window 20] [--ops DIR]
  mix_ledger.py log    --slot A --shape tutorial --signal bookmark
                       --hook-pattern information-gap --topic "..."
                       [--url URL] [--date YYYY-MM-DD] [--ops DIR]
  mix_ledger.py report [--window 20] [--ops DIR]

Reads the mix target from x-ops/account-brief.yaml (the mix_target block only)
and the record from x-ops/mix-ledger.tsv.
"""

import argparse
import datetime as dt
import os
import re
import sys

HEADER = ["date", "slot", "shape", "target_signal", "hook_pattern", "topic", "post_url"]


def ops_dir(arg):
    return arg or os.environ.get("X_OPS_DIR") or "x-ops"


def read_target(brief_path):
    """Return {slot: share} from the mix_target block, or None if unreadable."""
    if not os.path.exists(brief_path):
        return None
    target = {}
    inside = False
    with open(brief_path, encoding="utf-8") as fh:
        for raw in fh:
            line = raw.rstrip("
")
            if re.match(r"^mix_target\s*:", line):
                inside = True
                continue
            if inside:
                if line.strip() and not line.startswith((" ", "	")):
                    break  # next top-level key
                m = re.match(r"^\s+([A-Za-z])\s*:\s*(\d+(?:\.\d+)?)\s*$", line)
                if m:
                    target[m.group(1).upper()] = float(m.group(2))
    return target or None


def read_rows(path):
    if not os.path.exists(path):
        return []
    rows = []
    with open(path, encoding="utf-8") as fh:
        for n, raw in enumerate(fh):
            line = raw.rstrip("
")
            if not line.strip():
                continue
            parts = line.split("	")
            if n == 0 and parts[0].strip().lower() == "date":
                continue  # header
            if parts[0].strip().lower() == "date":
                continue
            parts += [""] * (len(HEADER) - len(parts))
            rows.append(dict(zip(HEADER, parts)))
    return rows


def window_rows(rows, size):
    return rows[-size:] if size and size > 0 else rows


def deficits(rows, target):
    """Positive number means the slot is behind its share of the window."""
    n = len(rows)
    order = sorted(target.keys())
    counts = {s: 0 for s in order}
    for r in rows:
        s = (r["slot"] or "").strip().upper()
        if s in counts:
            counts[s] += 1
    total = sum(target.values()) or 100.0
    out = {}
    for s in order:
        share = target[s] / total
        out[s] = {
            "count": counts[s],
            "expected": share * n,
            "deficit": share * n - counts[s],
            "share_actual": (counts[s] / n * 100) if n else 0.0,
            "share_target": share * 100,
        }
    return out, counts, n


def last_seen(rows):
    seen = {}
    for i, r in enumerate(rows):
        s = (r["slot"] or "").strip().upper()
        if s:
            seen[s] = (r["date"], i)
    return seen


def cmd_plan(args):
    d = ops_dir(args.ops)
    ledger = os.path.join(d, "mix-ledger.tsv")
    target = read_target(os.path.join(d, "account-brief.yaml"))
    if not target:
        sys.exit("could not read a mix_target block from %s/account-brief.yaml" % d)

    rows = window_rows(read_rows(ledger), args.window)
    info, counts, n = deficits(rows, target)

    if n == 0:
        pick = sorted(target.keys())[0]
        print("window: empty, no rows logged yet")
        print("slot:   %s (default first slot; the ledger has nothing to count)" % pick)
        print("note:   below %d rows the deficit is noise. Publish and log anyway." % args.window)
        return 0

    thin = n < args.window
    seen = last_seen(rows)
    ranked = sorted(
        info.items(),
        key=lambda kv: (-kv[1]["deficit"], seen.get(kv[0], ("", -1))[1]),
    )
    pick, stats = ranked[0]

    print("window: last %d logged posts%s" % (n, " (THIN, fewer than %d)" % args.window if thin else ""))
    print()
    print("slot  count  expected  deficit  actual%   target%")
    for s, st in sorted(info.items()):
        print(
            "  %-4s %5d %9.1f %8.1f %7.1f%% %7.1f%%"
            % (s, st["count"], st["expected"], st["deficit"], st["share_actual"], st["share_target"])
        )
    print()
    print("slot:   %s" % pick)
    print("why:    deficit %.1f over a %d-row window%s" % (stats["deficit"], n, " (tie broken by least recent)" if len(ranked) > 1 and ranked[1][1]["deficit"] == stats["deficit"] else ""))
    if thin:
        print("warning: window below %d rows. Treat the pick as provisional." % args.window)
    return 0


def cmd_log(args):
    d = ops_dir(args.ops)
    os.makedirs(d, exist_ok=True)
    ledger = os.path.join(d, "mix-ledger.tsv")
    new = not os.path.exists(ledger)
    date = args.date or dt.date.today().isoformat()
    row = [date, args.slot.upper(), args.shape, args.signal, args.hook_pattern, args.topic, args.url or ""]
    if "	" in "".join(row):
        sys.exit("fields may not contain tabs")
    with open(ledger, "a", encoding="utf-8") as fh:
        if new:
            fh.write("	".join(HEADER) + "
")
        fh.write("	".join(row) + "
")
    print("logged: %s" % "	".join(row))
    if not args.url:
        print("note:   post_url is empty, so this row is unverified and cannot be joined to metrics")
    return 0


def cmd_report(args):
    d = ops_dir(args.ops)
    target = read_target(os.path.join(d, "account-brief.yaml"))
    if not target:
        sys.exit("could not read a mix_target block from %s/account-brief.yaml" % d)
    rows = window_rows(read_rows(os.path.join(d, "mix-ledger.tsv")), args.window)
    info, counts, n = deficits(rows, target)
    if n == 0:
        print("no rows in the window; nothing to report")
        return 0
    print("%d rows in window" % n)
    print()
    print("slot  count  expected  delta   actual%   target%   status")
    for s, st in sorted(info.items()):
        status = "ok"
        if st["deficit"] > 1.5:
            status = "BEHIND"
        elif st["deficit"] < -1.5:
            status = "over"
        print(
            "  %-4s %5d %9.1f %+7.1f %7.1f%% %7.1f%%  %s"
            % (s, st["count"], st["expected"], st["deficit"], st["share_actual"], st["share_target"], status)
        )
    return 0


def main():
    ap = argparse.ArgumentParser(description="x-growth-operator content-mix ledger")
    sub = ap.add_subparsers(dest="cmd", required=True)

    p = sub.add_parser("plan", help="pick today's slot from the trailing window")
    p.add_argument("--window", type=int, default=20)
    p.add_argument("--ops")
    p.set_defaults(func=cmd_plan)

    p = sub.add_parser("log", help="append a published post to the ledger")
    p.add_argument("--slot", required=True)
    p.add_argument("--shape", required=True)
    p.add_argument("--signal", required=True, help="the signal this post targets")
    p.add_argument("--hook-pattern", required=True, dest="hook_pattern")
    p.add_argument("--topic", required=True)
    p.add_argument("--url", default="")
    p.add_argument("--date")
    p.add_argument("--ops")
    p.set_defaults(func=cmd_log)

    p = sub.add_parser("report", help="actual mix vs target")
    p.add_argument("--window", type=int, default=20)
    p.add_argument("--ops")
    p.set_defaults(func=cmd_report)

    args = ap.parse_args()
    return args.func(args)


if __name__ == "__main__":
    sys.exit(main())

scripts/hook_lint.py

Il filtro. Quattro controlli, uscita diversa da zero in caso di fallimento, così un agente può diramare sul codice di uscita invece di interpretare della prosa. La lista BANNED è la parte che sei tenuto a modificare; ne vengono fornite diciassette e dovrebbe crescere con i cliché del tuo feed.

python
#!/usr/bin/env python3
"""Deterministic hook gate for the x-growth-operator skill.

Four checks on the first line of a draft, all mechanical. Exits 1 if any
check fails so a caller can branch on the exit code.

Usage:
  hook_lint.py --hook "..." --body "..."
  hook_lint.py --hook "..." --body-file post.txt
  hook_lint.py --card x-ops/post-card.md          # reads HOOK/BODY blocks

Checks
  1 banned openers      - openers that fit any post on any account
  2 concreteness        - needs a number, a name, or a scene
  3 gap width           - total claims with no figure or boundary
  4 payoff              - every number and name in the hook appears in the body

Check 2 and 3 are heuristics that catch the two most common failure shapes.
They produce false positives on deliberately plain hooks. When you disagree
with a rejection, keep the hook and say why; the gate is four questions, not
an oracle.
"""

import argparse
import re
import sys

BANNED = [
    r"^in today'?s",
    r"^let'?s dive in",
    r"^let'?s talk about",
    r"^we'?re excited to",
    r"^excited to announce",
    r"^here'?s why",
    r"^here are \d+ (things|ways|tips|reasons)",
    r"^a thread",
    r"^thread",
    r"^hot take",
    r"^unpopular opinion",
    r"^game[- ]?chang(er|ing)",
    r"^the future of \w+ is",
    r"^\w+ is (dead|dying)",
    r"^stop doing",
    r"^nobody talks about",
    r"^most people (get|don'?t)",
]

# Words that signal a total claim the body probably cannot pay off.
WIDE = [
    "everything", "everyone", "nobody", "always", "never", "all of",
    "the only", "completely", "totally", "100%", "forever", "instantly",
]

SCENE_MARKERS = [
    r"i", r"we", r"my", r"our", r"yesterday",
    r"last (week|month|night)", r"this (morning|week|month)",
    r"when i", r"after \d", r"three (weeks|months|days)",
]

# Capitalised words that are not proper nouns.
STOP_CAPS = {
    "The", "This", "That", "These", "Those", "It", "We", "I", "You", "They",
    "He", "She", "A", "An", "And", "But", "Or", "So", "If", "When", "Why",
    "How", "What", "Every", "Most", "Some", "No", "Not", "Do", "Does", "Did",
    "My", "Our", "Your", "Their", "Its", "There", "Here", "Stop", "Start",
    "Never", "Always", "Just", "Only", "One", "Two", "Three", "In", "On",
    "At", "After", "Before", "Because", "Then", "Now", "Today", "Yesterday",
    "Everything", "Nothing", "Everyone", "Nobody", "Anything", "Something",
    "Anyone", "Someone", "Everywhere", "Nothing's", "Its",
}

CAP = re.compile(r"[A-Z][A-Za-z0-9.+#-]{1,}")
SENT_SPLIT = re.compile(r"(?<=[.!?])\s+")


def proper_nouns(text):
    """Capitalised words that are not the first token of a sentence.

    Sentence-initial capitals carry no signal, which is the whole reason this
    is not a one-line regex.
    """
    found = []
    for sentence in SENT_SPLIT.split(text.strip()):
        tokens = sentence.split()
        for tok in tokens[1:]:
            for word in CAP.findall(tok):
                if word not in STOP_CAPS:
                    found.append(word)
    return found


def first_line(hook):
    return hook.strip().splitlines()[0].strip() if hook.strip() else ""


def check_banned(hook):
    low = hook.lower()
    for pat in BANNED:
        if re.search(pat, low):
            return False, "banned opener matching /%s/" % pat
    return True, "no banned opener"


def check_concrete(hook):
    digits = re.findall(r"\d", hook)
    caps = proper_nouns(hook)
    scene = [p for p in SCENE_MARKERS if re.search(p, hook, re.I)]
    if digits:
        return True, "carries a number"
    if caps:
        return True, "names %s" % ", ".join(sorted(set(caps))[:3])
    if scene:
        return True, "opens inside a scene"
    return False, "no number, no name, no scene. This reads as a thesis, not a hook"


def check_width(hook):
    low = hook.lower()
    hits = [w for w in WIDE if re.search(r"%s" % re.escape(w), low)]
    has_number = bool(re.search(r"\d", hook))
    if hits and not has_number:
        return False, "total claim (%s) with no figure or boundary to close it" % ", ".join(hits)
    if hits:
        return True, "total claim present but bounded by a figure"
    return True, "gap width not obviously too wide"


def check_payoff(hook, body):
    tokens = set(re.findall(r"\d+(?:[.,]\d+)?", hook))
    tokens |= set(proper_nouns(hook))
    missing = sorted(t for t in tokens if t not in body)
    if missing:
        return False, "the body never mentions %s" % ", ".join(missing)
    return True, "every number and name in the hook appears in the body"


def run(hook, body):
    line = first_line(hook)
    if not line:
        print("FAIL  the hook is empty")
        return 1
    results = [
        ("1 banned openers", check_banned(line)),
        ("2 concreteness  ", check_concrete(line)),
        ("3 gap width     ", check_width(line)),
        ("4 payoff        ", check_payoff(line, body or "")),
    ]
    print("hook: %s" % line)
    print("chars: %d" % len(line))
    print()
    failed = 0
    for name, (ok, why) in results:
        print("%s  %s  %s" % ("pass" if ok else "FAIL", name, why))
        if not ok:
            failed += 1
    print()
    if failed:
        print("gate: REJECTED on %d check(s). Rewrite the hook, do not soften the body." % failed)
        return 1
    print("gate: passed")
    return 0


def read_card(path):
    text = open(path, encoding="utf-8").read()
    hook = body = ""
    m = re.search(r"^HOOK[ 	]*(.*)$", text, re.M)
    if m:
        hook = m.group(1).strip()
    m = re.search(r"^BODY[ 	]*(.*?)(?=^\w+[ 	]|\Z)", text, re.M | re.S)
    if m:
        body = m.group(1).strip()
    return hook, body


def main():
    ap = argparse.ArgumentParser(description="x-growth-operator hook gate")
    ap.add_argument("--hook")
    ap.add_argument("--body", default="")
    ap.add_argument("--body-file")
    ap.add_argument("--card")
    args = ap.parse_args()

    hook, body = args.hook, args.body
    if args.card:
        hook, body = read_card(args.card)
    if args.body_file:
        body = open(args.body_file, encoding="utf-8").read()
    if not hook:
        sys.exit("no hook supplied; pass --hook or --card")
    return run(hook, body)


if __name__ == "__main__":
    sys.exit(main())

scripts/metrics.py

Entrambi i percorsi dati, una sola tabella di output. pull parla con l'API X, import legge il tuo export, e nessuno dei due indovina un numero che non ha ricevuto.

python
#!/usr/bin/env python3
"""Metrics ingestion for the x-growth-operator skill.

Two paths, one output file. The review does not care which path produced a row.

  metrics.py pull    read post ids from the ledger, ask the X API, append rows
  metrics.py import  read your own CSV/TSV, map columns, append rows

Both append to x-ops/metrics.tsv:
  post_url  collected_at  impressions  likes  replies  reposts  bookmarks  profile_clicks

An absent counter is written as an empty field and reported as unavailable.
Nothing is ever estimated.

Path A needs a user-context OAuth 2.0 token in $X_BEARER_TOKEN, and an access
tier that permits reading. Field availability differs by tier and auth method,
so this script requests both the public and non-public metric groups and fills
only the counters that come back. Confirm the current tier, fields, and rate
limits against X's developer documentation before relying on them.
"""

import argparse
import csv
import datetime as dt
import json
import os
import re
import sys
import time
import urllib.error
import urllib.parse
import urllib.request

HEADER = ["post_url", "collected_at", "impressions", "likes", "replies", "reposts", "bookmarks", "profile_clicks"]

API = "https://api.x.com/2/tweets"
BATCH = 100

# API field group -> our column
FIELD_MAP = {
    "impression_count": "impressions",
    "like_count": "likes",
    "reply_count": "replies",
    "retweet_count": "reposts",
    "bookmark_count": "bookmarks",
    "user_profile_clicks": "profile_clicks",
}

# Accepted header names per column, for the manual path.
ALIASES = {
    "post_url": ["post_url", "url", "post url", "link", "permalink", "tweet url", "post link"],
    "collected_at": ["collected_at", "date", "collected", "export date"],
    "impressions": ["impressions", "impression_count", "impressions total", "views"],
    "likes": ["likes", "like_count", "favorites", "likes total"],
    "replies": ["replies", "reply_count", "replies total"],
    "reposts": ["reposts", "retweets", "retweet_count", "reposts total"],
    "bookmarks": ["bookmarks", "bookmark_count", "bookmarks total"],
    "profile_clicks": ["profile_clicks", "user_profile_clicks", "profile clicks", "profile visits"],
}


def ops_dir(arg):
    return arg or os.environ.get("X_OPS_DIR") or "x-ops"


def append_rows(path, rows):
    new = not os.path.exists(path)
    with open(path, "a", encoding="utf-8", newline="") as fh:
        w = csv.writer(fh, delimiter="	")
        if new:
            w.writerow(HEADER)
        for r in rows:
            w.writerow([r.get(c, "") for c in HEADER])


def post_ids_from_ledger(path):
    ids, order = [], []
    if not os.path.exists(path):
        sys.exit("no ledger at %s" % path)
    with open(path, encoding="utf-8") as fh:
        for raw in fh:
            parts = raw.rstrip("
").split("	")
            if len(parts) < 7 or parts[0].strip().lower() == "date":
                continue
            url = parts[6].strip()
            if not url or url.startswith("<"):
                continue
            m = re.search(r"/status(?:es)?/(\d+)", url) or re.fullmatch(r"(\d+)", url)
            if m:
                ids.append(m.group(1))
                order.append(url)
    return ids, order


def api_get(url, token, timeout=30):
    req = urllib.request.Request(url, headers={
        "Authorization": "Bearer %s" % token,
        "User-Agent": "x-growth-operator metrics.py",
    })
    with urllib.request.urlopen(req, timeout=timeout) as resp:
        return json.loads(resp.read().decode("utf-8"))


def cmd_pull(args):
    d = ops_dir(args.ops)
    ids, order = post_ids_from_ledger(os.path.join(d, "mix-ledger.tsv"))
    if not ids:
        print("no post ids in the ledger. Log a published post with --url first.")
        return 0

    collected = args.collected or dt.date.today().isoformat()
    fields = "public_metrics,non_public_metrics,created_at"
    batches = [ids[i:i + BATCH] for i in range(0, len(ids), BATCH)]

    if args.dry_run:
        for b in batches:
            print("%s?ids=%s&tweet.fields=%s" % (API, ",".join(b), fields))
        print("
%d ids in %d request(s). Token read from $X_BEARER_TOKEN." % (len(ids), len(batches)))
        return 0

    token = os.environ.get("X_BEARER_TOKEN")
    if not token:
        sys.exit("$X_BEARER_TOKEN is not set. Export a user-context OAuth 2.0 token, or use the import path.")

    rows, missing = [], []
    for b in batches:
        q = urllib.parse.urlencode({"ids": ",".join(b), "tweet.fields": fields})
        url = "%s?%s" % (API, q)
        for attempt in range(4):
            try:
                payload = api_get(url, token)
                break
            except urllib.error.HTTPError as e:
                if e.code == 429 and attempt < 3:
                    wait = int(e.headers.get("x-rate-limit-reset", "0"))
                    delay = max(5, min(60, wait - int(time.time()))) if wait else 15
                    print("rate limited, waiting %ds" % delay, file=sys.stderr)
                    time.sleep(delay)
                    continue
                print("HTTP %s on batch starting %s: %s" % (e.code, b[0], e.read()[:200].decode("utf-8", "replace")), file=sys.stderr)
                payload = None
                break
            except Exception as e:
                print("request failed: %s" % e, file=sys.stderr)
                payload = None
                break
        if not payload:
            missing.extend(b)
            continue

        seen = set()
        for item in payload.get("data") or []:
            seen.add(item.get("id"))
            values = {"post_url": "x.com/i/status/%s" % item["id"], "collected_at": collected}
            groups = [item.get("public_metrics") or {}, item.get("non_public_metrics") or {}]
            for src_col, dest in FIELD_MAP.items():
                for g in groups:
                    if src_col in g:
                        values[dest] = g[src_col]
                        break
            # keep the original url when we can match it back
            for u in order:
                if u.endswith(str(item.get("id"))):
                    values["post_url"] = u
                    break
            rows.append(values)

        if payload.get("errors"):
            for err in payload["errors"]:
                rid = (err.get("value") or err.get("resource_id") or "?")
                missing.append(str(rid))
        missing.extend([i for i in b if i not in seen and i not in missing])

    if rows:
        append_rows(os.path.join(d, "metrics.tsv"), rows)
    print("appended %d row(s) for %s" % (len(rows), collected))
    if missing:
        print("no data returned for %d id(s): %s" % (len(set(missing)), ", ".join(sorted(set(missing))[:8])))
    if not rows:
        print("nothing written. Check that the token is user-context and the tier allows reads.")
    return 0


def detect_delim(sample):
    return "	" if sample.count("	") > sample.count(",") else ","


def cmd_import(args):
    d = ops_dir(args.ops)
    path = args.file
    if path == "-":
        sample = sys.stdin.read()
        fh = sample.splitlines()
    else:
        with open(path, encoding="utf-8") as f:
            sample = f.read()
        fh = sample.splitlines()
    if not fh:
        sys.exit("empty input")

    delim = detect_delim(sample[:4000])
    reader = csv.DictReader(fh, delimiter=delim)
    headers = reader.fieldnames or []

    mapping = {}
    explicit = {}
    if args.map:
        for pair in args.map.split(","):
            if "=" in pair:
                k, v = pair.split("=", 1)
                explicit[k.strip().lower()] = v.strip()

    for col in HEADER:
        if col in explicit:
            src = explicit[col]
            if src and src not in headers:
                sys.exit("--map points %s at %r, which is not in the file. Headers: %s" % (col, src, headers))
            mapping[col] = src
            continue
        lower = {h.lower().strip(): h for h in headers}
        for alias in ALIASES[col]:
            if alias in lower:
                mapping[col] = lower[alias]
                break
        else:
            mapping[col] = None

    unmapped = [c for c in HEADER if not mapping.get(c) and c != "collected_at"]
    if unmapped:
        print("unmapped columns, will be left empty: %s" % ", ".join(unmapped))
        print("use --map \"%s=<your header>\" to fill them" % unmapped[0])

    collected = args.collected or dt.date.today().isoformat()
    rows, blanks = [], {c: 0 for c in HEADER}
    for rec in reader:
        row = {}
        for col in HEADER:
            src = mapping.get(col)
            val = ""
            if src:
                val = (rec.get(src) or "").strip()
            if col == "collected_at" and not val:
                val = collected
            if col == "post_url" and re.fullmatch(r"\d+", val or ""):
                # a bare post id becomes a url; anything else is left alone
                val = "x.com/i/status/%s" % val
            if not val and col != "post_url":
                blanks[col] += 1
            row[col] = val
        if row["post_url"]:
            rows.append(row)

    if not rows:
        sys.exit("no usable rows: every row was missing a post url")

    append_rows(os.path.join(d, "metrics.tsv"), rows)
    print("appended %d row(s) for %s" % (len(rows), collected))
    thin = [c for c, n in blanks.items() if n == len(rows) and c != "post_url"]
    if thin:
        print("always empty, reported as unavailable rather than zero: %s" % ", ".join(thin))
    return 0


def main():
    ap = argparse.ArgumentParser(description="x-growth-operator metrics ingestion")
    sub = ap.add_subparsers(dest="cmd", required=True)

    p = sub.add_parser("pull", help="path A: pull from the X API")
    p.add_argument("--collected")
    p.add_argument("--ops")
    p.add_argument("--dry-run", action="store_true", dest="dry_run")
    p.set_defaults(func=cmd_pull)

    p = sub.add_parser("import", help="path B: import your own export")
    p.add_argument("--file", required=True, help="CSV/TSV path, or - for stdin")
    p.add_argument("--map", help='override column mapping, e.g. "url=Post link,impressions=Views"')
    p.add_argument("--collected")
    p.add_argument("--ops")
    p.set_defaults(func=cmd_import)

    args = ap.parse_args()
    return args.func(args)


if __name__ == "__main__":
    sys.exit(main())

scripts/weekly_review.py

La revisione. Unisce le due tabelle sull'id del post, applica nel codice l'esclusione delle 48 ore, riporta mediane anziché medie, e nomina solo gli schemi che riesce a dimostrare dalle righe che ha.

python
#!/usr/bin/env python3
"""Weekly review for the x-growth-operator skill.

Joins the ledger to the metrics, reports per slot letter, and names the four
patterns worth acting on. Medians, not means: one good post should not define
a whole slot.

Rows collected inside the 48-hour window are excluded by default, because a
post at hour six has not finished.

Usage:
  weekly_review.py [--window 20] [--exclude-hours 48] [--min-posts 3] [--ops DIR]
"""

import argparse
import csv
import datetime as dt
import os
import statistics as st
import sys

COUNTERS = ["impressions", "likes", "replies", "reposts", "bookmarks", "profile_clicks"]
LEDGER_HEADER = ["date", "slot", "shape", "target_signal", "hook_pattern", "topic", "post_url"]


def ops_dir(arg):
    return arg or os.environ.get("X_OPS_DIR") or "x-ops"


def read_tsv(path, header):
    if not os.path.exists(path):
        return []
    rows = []
    with open(path, encoding="utf-8") as fh:
        rdr = csv.reader(fh, delimiter="	")
        for i, parts in enumerate(rdr):
            if not parts or not any(p.strip() for p in parts):
                continue
            if i == 0 and parts[0].strip().lower() in ("date", "post_url"):
                continue
            if parts[0].strip().lower() in ("date", "post_url"):
                continue
            parts = parts + [""] * (len(header) - len(parts))
            rows.append(dict(zip(header, parts)))
    return rows


def key(url):
    """Normalise a post url to a bare id so the two files can be joined."""
    url = (url or "").strip().split("?")[0].rstrip("/")
    return url.rsplit("/", 1)[-1].lower() if url else ""


def parse_date(s):
    s = (s or "").strip()
    for fmt in ("%Y-%m-%d", "%Y/%m/%d", "%m/%d/%Y", "%d/%m/%Y"):
        try:
            return dt.datetime.strptime(s, fmt).date()
        except ValueError:
            continue
    return None


def to_num(v):
    v = (v or "").strip().replace(",", "").replace("%", "")
    if not v:
        return None
    try:
        return float(v)
    except ValueError:
        return None


def main():
    ap = argparse.ArgumentParser(description="x-growth-operator weekly review")
    ap.add_argument("--window", type=int, default=20)
    ap.add_argument("--exclude-hours", type=int, default=48, dest="exclude_hours")
    ap.add_argument("--min-posts", type=int, default=3, dest="min_posts",
                    help="minimum posts in a slot before its median is reported")
    ap.add_argument("--ops")
    args = ap.parse_args()

    d = ops_dir(args.ops)
    ledger = read_tsv(os.path.join(d, "mix-ledger.tsv"), LEDGER_HEADER)
    metrics = read_tsv(os.path.join(d, "metrics.tsv"), ["post_url", "collected_at"] + COUNTERS)

    if not ledger:
        print("no ledger rows. Nothing to review.")
        return 0

    ledger = ledger[-args.window:] if args.window > 0 else ledger
    by_id = {}
    for r in metrics:
        k = key(r["post_url"])
        if not k:
            continue
        by_id.setdefault(k, []).append(r)

    joined, no_metrics, early = [], [], 0
    for r in ledger:
        k = key(r["post_url"])
        if not k:
            no_metrics.append(r)
            continue
        candidates = by_id.get(k)
        if not candidates:
            no_metrics.append(r)
            continue
        pub = parse_date(r["date"])
        usable = []
        for c in candidates:
            cd = parse_date(c["collected_at"])
            if pub and cd and (cd - pub).days * 24 < args.exclude_hours:
                early += 1
                continue
            usable.append(c)
        if not usable:
            no_metrics.append(r)
            continue
        latest = max(usable, key=lambda c: parse_date(c["collected_at"]) or dt.date.min)
        joined.append((r, latest))

    orphans = [r for r in metrics if key(r["post_url"]) not in {key(l["post_url"]) for l in ledger}]

    print("# Weekly review")
    print()
    print("%d ledger rows in window, %d joined to metrics, %d without usable metrics."
          % (len(ledger), len(joined), len(no_metrics)))
    if early:
        print("%d metrics row(s) excluded for being inside the %dh window."
              % (early, args.exclude_hours))
    print()

    if not joined:
        print("No joinable data. The review cannot say anything yet, and it will not guess.")
        if no_metrics:
            no_url = [r for r in no_metrics if not (r.get("post_url") or "").strip()]
            waiting = [r for r in no_metrics if (r.get("post_url") or "").strip()]
            print()
            if no_url:
                print("Ledger rows with no url (%d). These can never join:" % len(no_url))
                for r in no_url[:10]:
                    print("  %s  %s  %s" % (r["date"], r["slot"], r["topic"] or "(no topic)"))
            if waiting:
                print("Rows whose metrics are missing or still inside the %dh window (%d):"
                      % (args.exclude_hours, len(waiting)))
                for r in waiting[:10]:
                    print("  %s  %s  %s" % (r["date"], r["slot"], r["topic"] or "(no topic)"))
                print("Ingest again once the window closes. Lowering --exclude-hours to see numbers early is the failure this rule exists to prevent.")
        return 0

    slots = {}
    for l, m in joined:
        slots.setdefault((l["slot"] or "?").upper(), []).append((l, m))

    print("## By slot")
    print()
    print("slot  n  " + "  ".join("%s" % c.rjust(14) for c in COUNTERS))
    for s in sorted(slots):
        items = slots[s]
        cells = []
        for c in COUNTERS:
            vals = [to_num(m.get(c)) for _, m in items]
            vals = [v for v in vals if v is not None]
            if len(vals) < args.min_posts:
                cells.append("n/a".rjust(14))
            else:
                cells.append(("%.0f" % st.median(vals)).rjust(14))
        print("%-5s %d  %s" % (s, len(items), "  ".join(cells)))
    print()
    print("n/a means fewer than %d posts with that counter. It does not mean zero." % args.min_posts)
    print()

    print("## Patterns")
    print()
    flags = 0
    allr = [(l, m) for l, m in joined]
    imp = [(l, to_num(m.get("impressions"))) for l, m in allr if to_num(m.get("impressions")) is not None]
    if len(imp) >= args.min_posts:
        med_imp = st.median([v for _, v in imp])
        rep = [(l, to_num(m.get("reposts"))) for l, m in allr if to_num(m.get("reposts")) is not None]
        bkm = [(l, to_num(m.get("bookmarks"))) for l, m in allr if to_num(m.get("bookmarks")) is not None]
        if rep:
            med_rep = st.median([v for _, v in rep])
            hits = []
            for l, m in allr:
                i, rp = to_num(m.get("impressions")), to_num(m.get("reposts"))
                if i is not None and rp is not None and i > med_imp * 1.3 and rp <= med_rep:
                    hits.append(l)
            if hits:
                flags += 1
                print("**High impressions, low reposts** on %d post(s): reached people, did not travel." % len(hits))
                for l in hits[:5]:
                    print("  %s  %s  %s" % (l["date"], l["slot"], l["topic"]))
                print()
        if bkm:
            med_bk = st.median([v for _, v in bkm])
            hits = []
            for l, m in allr:
                i, bk = to_num(m.get("impressions")), to_num(m.get("bookmarks"))
                if i is not None and bk is not None and bk > med_bk * 1.3 and i <= med_imp:
                    hits.append(l)
            if hits:
                flags += 1
                print("**High bookmarks, low impressions** on %d post(s): worth keeping, nobody saw it." % len(hits))
                print("  Rewrite around a new angle rather than re-posting it.")
                for l in hits[:5]:
                    print("  %s  %s  %s" % (l["date"], l["slot"], l["topic"]))
                print()

    reps = [to_num(m.get("replies")) for _, m in allr]
    reps = [v for v in reps if v is not None]
    if reps:
        med_r = st.median(reps)
        per_slot = {}
        for s, items in slots.items():
            vals = [to_num(m.get("replies")) for _, m in items]
            vals = [v for v in vals if v is not None]
            if vals:
                per_slot[s] = st.median(vals)
        if per_slot and all(v <= med_r for v in per_slot.values()) and med_r < 3:
            flags += 1
            print("**Low replies across every slot** (median %.1f). The account is not inviting" % med_r)
            print("  disagreement anywhere. That is a shape problem, not a post problem.")
            print()

    if len(slots) >= 2:
        med_by_slot = {}
        for s, items in slots.items():
            vals = [to_num(m.get("impressions")) for _, m in items]
            vals = [v for v in vals if v is not None]
            if len(vals) >= args.min_posts:
                med_by_slot[s] = st.median(vals)
        if len(med_by_slot) >= 2 and max(med_by_slot.values()) > 1.6 * min(med_by_slot.values()):
            flags += 1
            best = max(med_by_slot, key=med_by_slot.get)
            print("**One slot outperforming the rest**: %s at %.0f median impressions vs %.0f for %s."
                  % (best, med_by_slot[best], min(med_by_slot.values()), min(med_by_slot, key=med_by_slot.get)))
            print("  Record it and keep the ratio. Reach is not the assignment. Change the brief")
            print("  only if the gap holds across two full windows.")
            print()

    if not flags:
        print("No patterns above threshold this window. That is a valid result, not a bug.")
        print()

    print("## Gaps")
    print()
    if no_metrics:
        print("- %d ledger row(s) with no usable metrics." % len(no_metrics))
        for r in no_metrics[:5]:
            print("    %s  %s  %s" % (r["date"], r["slot"], r["topic"] or "(no topic)"))
    if orphans:
        print("- %d metrics row(s) with no ledger entry. Publish outside the loop still counts." % len(orphans))
        for r in orphans[:5]:
            print("    %s  %s" % (r["collected_at"], r["post_url"]))
    if not no_metrics and not orphans:
        print("- none. Every row joined in both directions.")
    print()
    print("Every number above traces to a row in x-ops/metrics.tsv.")
    return 0


if __name__ == "__main__":
    sys.exit(main())

Eseguire il ciclo minimo

Quattro comandi, in ordine, un post alla volta. Ecco come appare una passata che funziona.

Pianifica. Chiedi lo slot. Lo script conta la finestra recente e stampa l'aritmetica, non una sensazione.

text
$ python3 x-ops/scripts/mix_ledger.py plan --window 20
window: last 20 logged posts

slot  count  expected  deficit  actual%   target%
  A       14      10.0     -4.0    70.0%    50.0%
  B        4       4.0      0.0    20.0%    20.0%
  C        1       3.0      2.0     5.0%    15.0%
  D        1       2.0      1.0     5.0%    10.0%
  E        0       1.0      1.0     0.0%     5.0%

slot:   C
why:    deficit 2.0 over a 20-row window

Verifica: il deficit è aritmetica che puoi controllare da solo contando il registro. Lo slot C è due post sotto la sua quota del quindici per cento, e i tutorial pratici sono quattro post sopra la loro, che è proprio la deriva che tutto questo ciclo esiste per intercettare.

Se va male: la causa più comune è un registro con cinque righe. La finestra è sottile e la scelta oscillerà. Lo script lo dice invece di fingere. Si assesta intorno alle venti righe.

Scrivi. Scrivi il post nella forma che lo slot richiede. Un tutorial per lo slot A, una lettura ravvicinata per B, una retrospettiva per C.

Verifica: riesci a indicare l'apertura, l'affermazione, la prova e l'azione come quattro pezzi separati. Se non trovi la prova, il post è un'opinione vestita da tutorial.

Se va male: la forma è giusta e il contenuto è sottile. Torna con la cosa specifica che volevi dire. La skill non inventerà la tua competenza, e chiederglielo è il modo in cui finisci per pubblicare qualcosa che suona come tutti gli altri.

Filtro. Passa la prima riga dal linter prima che le succeda qualunque altra cosa.

text
$ python3 x-ops/scripts/hook_lint.py \
    --hook "In today's fast-paced AI landscape, building an audience is everything." \
    --body "Some general advice about posting."
hook: In today's fast-paced AI landscape, building an audience is everything.
chars: 71

FAIL  1 banned openers  banned opener matching /^in today'?s/
pass  2 concreteness    names AI
FAIL  3 gap width       total claim (everything) with no figure or boundary to close it
FAIL  4 payoff          the body never mentions AI

gate: REJECTED on 3 check(s). Rewrite the hook, do not soften the body.

Quell'apertura fallisce in tre modi contemporaneamente, cosa che merita attenzione. L'esordio è un modello, l'affermazione è assoluta, e il corpo non menziona mai l'unica cosa nominata che l'apertura aveva promesso. Un lettore umano sentirebbe tutte e tre senza saperne nominare nessuna.

Ecco lo stesso filtro su una riga che passa:

text
$ python3 x-ops/scripts/hook_lint.py \
    --hook "I ran 40 posts through the same gate. 31 failed on one check." \
    --body "I ran 40 posts through the same gate last month. 31 failed on one check: the body never paid off the hook."
hook: I ran 40 posts through the same gate. 31 failed on one check.
chars: 61

pass  1 banned openers  no banned opener
pass  2 concreteness    carries a number
pass  3 gap width       gap width not obviously too wide
pass  4 payoff          every number and name in the hook appears in the body

gate: passed

Verifica: conta quanto spesso il filtro rifiuta. Se non ha mai rifiutato nulla su dieci bozze, la tua lista BANNED è troppo corta. Apri hook_lint.py e aggiungi gli esordi che continui a vedere nel tuo feed. La lista ne fornisce diciassette e cresce con l'uso.

Se va male: la riscrittura è peggiore dell'originale. Tieni l'originale e correggi il controllo specifico che è fallito. Il filtro sono quattro domande sì o no, non un servizio di riscrittura.

Registra. Dopo aver pubblicato, annota la riga.

bash
python3 x-ops/scripts/mix_ledger.py log \
  --slot C --shape retro --signal reply \
  --hook-pattern scene --topic "gate rejection rate" \
  --url "x.com/yourhandle/status/1234567890"

Verifica: il numero di righe del registro corrisponde a quello che hai effettivamente pubblicato. Contale.

Se va male: hai pubblicato qualcosa fuori dal ciclo. Registralo comunque. Un post fuori ciclo conta ugualmente nel mix, e un registro che annota solo i post di cui sei orgoglioso ti mentirà al momento della revisione.

Questo è l'intero ciclo minimo. Chiude la metà pianificazione e qualità. La metà del feedback ha bisogno di numeri.

Chiudere la metà del feedback

Due percorsi, e la scelta è un vero compromesso, non una preferenza.

Il percorso A pesca dall'API X. Lo script legge gli id dei post dal registro, li raggruppa a cento per volta, richiede sia i gruppi di metriche pubblici sia quelli non pubblici, e scrive solo i contatori che tornano.

bash
export X_BEARER_TOKEN="your user-context OAuth 2.0 token"
python3 x-ops/scripts/metrics.py pull --dry-run   # prints the request, calls nothing
python3 x-ops/scripts/metrics.py pull

Leggere i conteggi di bookmark e impression richiede l'autenticazione in contesto utente e restituisce valori solo per i post dell'account autenticato, che è esattamente l'ambito di cui questo ciclo ha bisogno. Se manca il token lo script esce con un messaggio invece di fallire a metà; se il piano non consente un campo, il campo torna assente e la riga lo annota come vuoto.

Nomi dei piani, prezzi, campi disponibili e limiti di frequenza sulla piattaforma sviluppatore di X cambiano abbastanza spesso che dovresti confermare quelli attuali nella documentazione prima di costruirci sopra qualcosa. Lo script gestisce un 429 arretrando e riprovando, e non riempie mai un buco da limite di frequenza con una supposizione.

Il percorso B importa il tuo export. Dieci minuti a settimana, zero dipendenze e nessuna ragione per sembrare una soluzione temporanea.

bash
python3 x-ops/scripts/metrics.py import --file export.csv
python3 x-ops/scripts/metrics.py import --file export.csv --map "url=Post link,impressions=Views"

Lo script riconosce da solo i nomi di intestazione comuni e ti dice quali colonne non è riuscito a mappare, quindi la prima importazione vale anche come controllo del tuo export. Tutto ciò che non è mappato viene scritto come campo vuoto e in seguito segnalato come non disponibile, non come zero.

Entrambi i percorsi scrivono la stessa tabella, quindi puoi iniziare da B e passare ad A più tardi senza toccare la revisione. Ogni riga porta una data di raccolta, perché le metriche si muovono dopo la pubblicazione e una revisione che mescola una lettura del primo giorno con una del trentesimo non sta misurando nulla.

Una regola conta più delle altre: non inventare mai una riga per provare la revisione. Esegui invece la revisione su una tabella vuota. Dovrebbe dirti che non ha dati, e se produce comunque un riepilogo, qualcosa è rotto.

Il ciclo avanzato

Tre aggiunte una volta che il ciclo minimo gira.

La passata di risposte. Nel modello di pianificazione, le risposte pesano circa tredici volte un like, il che rende scriverne una un'azione di distribuzione e non una cortesia. Costruisci una lista di obiettivi da account che già segui dentro i tuoi pilastri tematici, e per ognuno produci una risposta di uno di quattro tipi: aggiungi un numero che il post originale ha omesso, offri un controesempio dal tuo lavoro, poni la domanda di seguito che la sua stessa logica richiede, oppure descrivi cosa è successo quando l'hai provato.

Cosa rifiutare conta più di cosa accettare. L'elogio nudo, l'accordo senza aggiunta e le risposte che sono segretamente una pubblicità del tuo post bruciano l'unica cosa che rende una risposta degna di essere scritta, cioè che hai detto qualcosa che l'originale non diceva.

La finestra di 48 ore. Il modello di pianificazione tratta i primi due giorni dopo la pubblicazione come il periodo in cui un post può ancora essere raccolto. Ne derivano due regole. Non rilanciare un post vecchio di un mese come se fosse fresco; se merita di rivivere, riscrivilo attorno a un angolo nuovo e pubblica materiale nuovo. E non giudicare un post prima che la finestra si chiuda. weekly_review.py esclude automaticamente le righe precoci, e aggirarlo a mano è il modo più rapido per far mentire la revisione.

La revisione settimanale. Un comando, e stampa ciò che può dimostrare.

bash
python3 x-ops/scripts/weekly_review.py --window 20

Unisce il registro alle metriche sull'id del post, usa mediane anziché medie così un buon post non definisce un intero slot, e nomina quattro schemi: impression alte con pochi repost, cioè hai raggiunto le persone e il post non ha viaggiato; bookmark alti con poche impression, cioè il post valeva la pena di essere conservato e nessuno l'ha visto; risposte basse su tutti gli slot, che è un problema di forma e non di post; e uno slot che sovrasta gli altri sulla portata, che annoti e su cui non agisci. L'ultimo è la proporzione che fa il suo lavoro.

L'output porta anche una lista di lacune in entrambe le direzioni. Righe di registro senza metriche e righe di metriche senza voce di registro significano ciascuna che qualcosa a monte è rotto. Un post pubblicato fuori dal ciclo conta ancora nel mix, quindi registralo invece di lasciarlo sparire.

Quando si rompe

Cosa vedi

Cosa significa di solito

Cosa fare

Lo stesso slot per tre giorni di fila

La finestra è sottile, o i post non vengono registrati

Conferma che il passo di registrazione giri. Finché non ci sono circa venti righe, aspettati rumore e dillo

Ogni bozza passa il filtro

Il filtro viene letto, non applicato

Aggiungi i tuoi cliché a BANNED in hook_lint.py e riesegui

La maggior parte delle righe di metriche non si unisce

I formati di url dei post differiscono tra registro ed export

Entrambi i lati si normalizzano all'id numerico del post; controlla che post_url sia compilato nel registro

La revisione è dominata da un solo post

La finestra è troppo piccola perché le mediane tengano

Allarga --window e riporta l'outlier a parte

Il mix deriva comunque

Si stanno pubblicando post fuori dal ciclo

Registrali. I post fuori ciclo fanno comunque parte del mix

Le bozze suonano con voci diverse ogni settimana

Il brief non ha una lista di divieti

Aggiungi le mosse specifiche da evitare, ognuna con un esempio

import non mappa quasi nulla

Il tuo export usa nomi di intestazione fuori dalla lista di alias

Passa --map una volta, annota la mappatura e riutilizzala

Mantenere onesto il mix

Il mix è l'unica parte di questo ciclo che fallisce in silenzio. Non si rompe nulla quando pubblichi quattro tutorial di fila. L'account si restringe e basta, e lo scopri quattro mesi dopo, quando le stesse persone sono le uniche che leggono.

Grafico a barre della quota reale contro quella obiettivo per slot sugli ultimi 20 post registrati, con lo slot A sopra il suo obiettivo e gli slot C, D ed E sotto il loro

Due abitudini lo tengono, ed entrambe sono nello script.

Conta la finestra recente, non il calendario. Venti post sono un campione stabile; due settimane no, perché il numero di post in due settimane è esattamente la cosa che varia. Quando il registro contiene meno di venti righe, plan stampa un avviso di finestra sottile invece di una proporzione che oscillerà al post successivo.

Lascia scegliere il deficit e lascia perdere la portata. Quando uno slot sovrasta visibilmente gli altri sulle impression, la spinta è pubblicarne di più. È esattamente il momento per cui la proporzione esiste. Annota l'osservazione, tieni il piano e tornaci quando la finestra si riempie. Se lo squilibrio regge per due finestre complete, cambia l'obiettivo nel brief. Cambia il brief invece del comportamento, così la prossima persona che legge il registro può vedere perché.

Domande frequenti

Può pubblicare al posto mio?

No, ed è deliberato. La skill scrive bozze e registri, e nessuno dei quattro script contiene una chiamata di pubblicazione. Automatizzare l'azione di pubblicare su X è una decisione a parte con le sue conseguenze rispetto alle regole della piattaforma, e cambia ciò che l'account è. Decidilo alle sue condizioni, non come funzione di comodità.

Serve l'API X a pagamento?

Solo per il percorso A. Il ciclo gira anche senza alcuna metrica; semplicemente non puoi chiudere la revisione. L'importazione manuale è il percorso economico e non è temporaneo. Dieci minuti a settimana con celle vuote oneste battono una pipeline che riempie i buchi con stime.

E se il mio account non parla di IA?

I quattro ruoli, le sei forme e le proporzioni del mix sono indipendenti dal tema. L'unico contenuto specifico per l'IA è il materiale di esempio nelle tabelle. Sostituisci i pilastri nel brief con i tuoi e il resto tiene.

Farà suonare i miei post come generati?

Spinge nella direzione opposta. Il filtro rifiuta gli esordi che andrebbero bene per qualunque post di qualunque account, che è proprio il guasto specifico che si legge come generato. La parte che resta tua è la prova, perché la skill non la inventerà e non dovresti chiederglielo.

Quanto ci vuole prima che la revisione dica qualcosa di utile?

Circa venti post registrati. Sotto quella soglia le mediane sono rumore. Fino ad allora esegui il ciclo per la disciplina e ignora i numeri.

Autore: Rowan Blake, analista di automazione dei contenuti per oltre 100 pipeline di pubblicazione in Auspia. Rowan scrive di brief automatizzati, pipeline di contenuti e sistemi di produzione assistiti dall'IA.

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