finding-twitter-spaces-hosts-by-topic — скилл для Claude Code
Находит ведущих Twitter Spaces в нужной нише через скрапер Apify. Скилл собирает базу авторов для совместных эфиров, PR-кампаний и нетворкинга.
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill finding-twitter-spaces-hosts-by-topic -a claude-codeЧто делает finding-twitter-spaces-hosts-by-topic
Скилл ищет твиты об аудиокомнатах с помощью актора apidojo/tweet-scraper. Он фильтрует публикации по ключевым фразам, ссылкам вида twitter.com/i/spaces/ и датам. Затем алгоритм группирует авторов по частоте эфиров на регулярных, эпизодических и разовых ведущих.
Для каждого аккаунта вычисляется оценка релевантности. Расчёт учитывает регулярность трансляций, размер аудитории до 2000 подписчиков и соответствие теме. Результаты выводятся прямо в чат или сохраняются в CSV и JSON через скрипт run_actor.js.
Без переменной окружения APIFY_TOKEN скрапер не запустится. Запросы к актору отправляются через встроенный скрипт, Apify MCP сервер или напрямую в REST API.
Какие задачи решает
- собрать список авторов регулярных эфиров по конкретной теме
- найти площадки в Twitter для гостевых выступлений и PR-охватов
- отфильтровать активных ведущих аудиокомнат по размеру аудитории и частоте
- выгрузить базу профилей с оценкой релевантности в CSV или JSON
Примеры запросов агенту
- Найди активных ведущих Twitter Spaces по теме генеративного ИИ
- Собери список авторов регулярных эфиров про Web3 и сохрани результат в CSV
- Определи организаторов недавних аудиокомнат о венчурных инвестициях с аудиторией от двух тысяч подписчиков
Как установить finding-twitter-spaces-hosts-by-topic
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill finding-twitter-spaces-hosts-by-topic -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/finding-twitter-spaces-hosts-by-topic/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/finding-twitter-spaces-hosts-by-topic/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill finding-twitter-spaces-hosts-by-topic -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/finding-twitter-spaces-hosts-by-topic/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill finding-twitter-spaces-hosts-by-topic -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/finding-twitter-spaces-hosts-by-topic/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install apidojo-io/apidojo-skills finding-twitter-spaces-hosts-by-topic2Вручную: положить файлы
.github/skills/finding-twitter-spaces-hosts-by-topic/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill finding-twitter-spaces-hosts-by-topic -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/apidojo-io/apidojo-skills --path skills/intent/finding-twitter-spaces-hosts-by-topicВручную: положить файлы
.devin/skills/finding-twitter-spaces-hosts-by-topic/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill finding-twitter-spaces-hosts-by-topic -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о finding-twitter-spaces-hosts-by-topic
Как установить finding-twitter-spaces-hosts-by-topic в Claude Code?
Выполните команду npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill finding-twitter-spaces-hosts-by-topic -a claude-code.
Что делает finding-twitter-spaces-hosts-by-topic?
Скилл собирает твиты об эфирах через Apify, определяет организаторов комнат, группирует их по регулярности и присваивает балл релевантности.
Что требуется для запуска сбора данных?
Нужно добавить токен в переменную окружения APIFY_TOKEN. Опционально можно подключить Apify MCP сервер.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
---
name: finding-twitter-spaces-hosts-by-topic
description: >
Finds Twitter Spaces hosts in a specific topic area using apidojo's Twitter scrapers. Triggers when the user asks to: find Twitter Spaces hosts in a niche, discover people who run Twitter Spaces about a topic, find Spaces hosts to collaborate with or get featured on, identify active Twitter Spaces communities in an industry, find hosts running regular business or tech Spaces on Twitter, build a Twitter Spaces outreach list for thought leadership, or discover Twitter audio show hosts in a professional category.
Returns host handle, Space topic focus, frequency signals, co-host network, and audience size indicators.
Ideal for thought leaders building audio presence, PR professionals, and community builders.
license: Apache-2.0
metadata:
author: apidojo
version: "1.0"
apify-actor: apidojo/tweet-scraper
---
# Finding Twitter Spaces Hosts By Topic
Executes finding twitter spaces hosts by topic using apidojo scrapers. Part of the apidojo intelligence skills library.
## Prerequisites
- `APIFY_TOKEN` environment variable set
- Optional: Apify MCP server installed
## Inputs
| Parameter | Type | Required | Default | Notes |
|-----------|------|----------|---------|-------|
| `searchTerms` | array | ✅ | `[]` | Twitter advanced search queries (e.g. `["#AI lang:en", "from:NASA"]`) |
| `sort` | string | Optional | `Top` | Sort order: `Latest`, `Top`, or `Latest+Top` |
| `tweetLanguage` | string | Optional | — | ISO 639-1 language code (e.g. `en`) |
| `maxItems` | number | Optional | Unlimited | Maximum tweets to return |
| `onlyVerifiedUsers` | boolean | Optional | `false` | Only tweets from verified users |
| `onlyTwitterBlue` | boolean | Optional | `false` | Only Twitter Blue subscribers |
| `onlyImage` | boolean | Optional | `false` | Only tweets with images |
| `onlyVideo` | boolean | Optional | `false` | Only tweets with videos |
| `onlyQuote` | boolean | Optional | `false` | Only quote tweets |
| `author` | string | Optional | — | Filter to a specific author handle |
| `inReplyTo` | string | Optional | — | Tweets replying to a specific handle |
| `mentioning` | string | Optional | — | Tweets mentioning a specific handle |
| `geotaggedNear` | string | Optional | — | Tweets near a location |
| `withinRadius` | string | Optional | — | Radius around geotaggedNear |
| `geocode` | string | Optional | — | Lat/lng + radius string |
| `placeObjectId` | string | Optional | — | Tweets tagged with a place |
| `minimumRetweets` | number | Optional | — | Minimum retweet count |
| `minimumFavorites` | number | Optional | — | Minimum like count |
| `minimumReplies` | number | Optional | — | Minimum reply count |
| `start` | string | Optional | — | Tweets after this date (YYYY-MM-DD) |
| `end` | string | Optional | — | Tweets before this date (YYYY-MM-DD) |
| `includeSearchTerms` | boolean | Optional | `false` | Add the matched search term to each tweet |
| `customMapFunction` | string | Optional | — | JavaScript function to transform each output object |
## Workflow
```
Progress:
- [ ] Step 1: Define parameters
- [ ] Step 2: Run tweet-scraper
- [ ] Step 3: Filter and classify results
- [ ] Step 4: Score by quality and relevance
- [ ] Step 5: Deliver output
```
### Step 2: Run the Actor
**Recommended — run_actor.js (handles waiting, output, and file saving automatically):**
```bash
# Quick answer (prints table to chat)
node scripts/run_actor.js \
--actor "apidojo~tweet-scraper" \
--input '{"param": "value"}'
# Save as CSV
node scripts/run_actor.js \
--actor "apidojo~tweet-scraper" \
--input '{"param": "value"}' \
--output YYYY-MM-DD_results.csv --format csv
# Save as JSON
node scripts/run_actor.js \
--actor "apidojo~tweet-scraper" \
--input '{"param": "value"}' \
--output YYYY-MM-DD_results.json --format json
```
> `APIFY_TOKEN` must be set in environment or `.env` file.
**If Apify MCP is available:**
```
Tool: apify:run-actor
Actor: "apidojo~tweet-scraper"
Input:
{
"searchTerms": ["Twitter Spaces [TOPIC]", "join my Space [TOPIC]", "hosting a Space about [TOPIC]", "upcoming Space [TOPIC]"],
"maxItems": 100
}
```
**REST API fallback:**
```bash
curl -X POST \
"https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~tweet-scraper/runs?token=$APIFY_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"searchTerms": ["Twitter Spaces [TOPIC]", "join my Space [TOPIC]", "hosting a Space about [TOPIC]", "upcoming Space [TOPIC]"], "maxItems": 100}'
```
Wait for `SUCCEEDED`. Fetch dataset:
```bash
curl "https://api.apify.com/v2/actor-runs/$RUN_ID/dataset/items?token=$APIFY_TOKEN"
```
### Step 3: Classify Results
```
classification: REGULAR_HOST (> 2 Spaces/month) | OCCASIONAL_HOST (1-2/month) | ONE_TIME (single event) | UPCOMING (announced future Space)
```
### Step 4: Score Each Result
```
score = spaces_host_score = (hosts_regularly: > 2/month = 1, 1/month = 0.6) * 0.40 + (followerCount > 2000 ? 1 : followerCount/2000) * 0.35 + (topic_alignment ? 1 : 0.5) * 0.25
```
### Step 5: Edge Cases
- **Twitter Spaces announcement tweets don't always include #Spaces — search for 'link in bio' + 'Space' or the Spaces card URL pattern (twitter.com/i/spaces/) to identify Spaces-specific tweets**
Additional fallbacks:
- **< 20 results**: Broaden search terms; remove secondary filters
- **No results**: Verify the search terms are correct; try alternate phrasings
- **Data quality issues**: Remove entries with missing key fields; note count in output
## Output Format
```
# Finding Twitter Spaces Hosts By Topic
Results: [N] | Date: [DATE]
| # | [Key Field] | [Metric 1] | [Metric 2] | [Classification] | [Score] |
|---|------------|-----------|-----------|-----------------|---------|
| 1 | [value] | [value] | [value] | [type] | [0.XX] |
## Summary
Top result: [description]
Key finding: [insight]
```
## Troubleshooting
**Too few results:** Broaden the primary search term; remove restrictive filters.
**Low quality results:** Apply minimum score threshold (≥ 0.50) to filter noise.
**Actor fails to run:** Verify API key; check actor status at apify.com/apidojo.
© apidojo · Apache-2.0 · apidojo-io/apidojo-skills