用途概括根据会话 ID（根推文 ID）采集 X 平台话题串中的每一条推文，包括焦点推文、各级回复，借助浏览器网络捕获与 Python 解析脚本实现。输出规范化的逐条推文 JSON，含作者、互动量、媒体与分页游标，用于话题分析或导出。
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技能解析
剖析技能的工作原理和产出物，快速判断你的场景与价值。
当用户提供 X（Twitter）会话 ID（根推文 ID）并希望收集完整话题串——包括焦点推文及所有回复、子回复和引用链时。
scripts/build-conversation-url.py 构建推文详情 URL。TweetDetail GraphQL XHR，保存响应。scripts/parse-tweets.py 解析为规范化 JSON（推文、游标）。一份结构化 JSON，包含会话中每条可见推文及其作者、互动量、媒体、标签、回复映射与分页游标，供后续分析使用。
使用场景
某品牌监测到一条关于其产品的爆款推文，希望了解公众情绪。他们将会话 ID 提供给该技能，技能采集焦点推文及所有子回复。带互动量与回复树的规范化 JSON 让分析师量化正负面反应、识别关键批评者，并导出话题串用于情绪建模——将混乱的回复区转为结构化数据。
研究线上 AMA 话题的研究者用该技能捕获 X 上长期运行的问答会话。提供根推文 ID 并允许分页后，可恢复含嵌套回复的完整讨论。输出保留 in_reply_to 映射使对话树可重建，便于学术分析社区互动模式，无需手动复制。
技能关系
依赖关系读作「上一格指向下一格」。当前 Skill 位于第二格，上下分别是影响它与被它影响的 Skill。
第一层 · 这些 Skills 用了我
第二层 · 当前 Skill
第三层 · 我用了这些 Skills
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技能文件