ai-trend-curation（AI 趋势策展）

ai-trend-curation

X (Twitter) から AI 関連のトレンドツイートを収集・キュレーションし、Slack に投稿する。

ワークフロー

Step 1: ツイート検索

node scripts/ai_trends.js search

xurl CLI で日本語・英語の AI 関連ツイートを検索。いいね100以上（日本語）/ 500以上（英語）をフィルタ。

Step 2: キュレーション（エージェント実行）

検索結果をもとに、エージェントが以下を判断:

• 5-8件を選定（日本語3-5件 + 英語3-5件のバランス）
• 驚き屋・煽り系は排除。実務者・技術者の実践ベース投稿を優先
• 各ツイートに category, author_desc, text_ja(英語の場合), quote_suggestion を付与

Step 3: 重複チェック

node scripts/ai_trends.js check-recent

最近投稿済みのURLと重複しないか確認。

Step 4: Block Kit フォーマット

node scripts/ai_trends.js format-blocks \
  --tweets='[{...curated tweets...}]' \
  --summary="今日のAIトレンド要約"

Step 5: Slack 投稿

openclaw message send で親メッセージ + スレッド返信を投稿。

Step 6: 投稿済みマーク

node scripts/ai_trends.js mark-posted --urls='["url1","url2"]'

選定フィルター

• @yusaku_0426 が引用して付加価値を出せるか
• 元ツイートの発信者がRTしてくれそうか（批判・揚げ足取りNG）

引用ツイート案のペルソナ

一人称「僕」、丁寧語 or 体言止め。情報整理型キュレーター。 5-100文字で簡潔に。「最高！」「同意です」のような薄いリアクションは絶対NG。

引用パターン (A-H)

• A: 要点抜粋+補足解説
• B: 注目ポイント指摘（「地味に重要なのは〜」）
• C: 活用報告（「試してみた」＋体験）
• D: 共感（短い一言で同意）
• E: 一行要約（本質をワンフレーズに凝縮）
• F: 問いかけ・展開（「これ〜にも応用できそう」）
• G: 比較・接続（別ツール/事例と比較）
• H: 数字・データ強調

カテゴリ

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