К основному содержанию
скилл CX Codex

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.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill finding-twitter-spaces-hosts-by-topic -a claude-code
Открыть на GitHub

Что 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-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/finding-twitter-spaces-hosts-by-topic/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/finding-twitter-spaces-hosts-by-topic/

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

Похожие скиллы

Все скиллы по теме «Маркетинг и контент» →
seo-audit coreyhaines31 Скилл проводит технический и on-page аудит сайта: краулинг, индексация, Core Web Vitals, метатеги, hreflang. Пригодится, когда трафик упал или страницы застряли на второй выдаче. CX Codex +1 238 500установок programmatic-seo coreyhaines31 Скилл помогает планировать генерацию сотен посадочных страниц на базе шаблонов и структурированных данных. Позволяет избежать санкций поисковиков за пустой контент. CX Codex +1 150 800установок copy-editing coreyhaines31 Правит уже написанный маркетинговый текст: убирает речевые штампы, чистит формулировки и обновляет устаревшие страницы. Для нового текста с нуля не подходит. CX Codex +1 149 800установок marketing-ideas coreyhaines31 Скилл помогает подобрать маркетинговые идеи для SaaS или другого программного продукта с учётом этапа развития и доступных ресурсов. Пригодится, когда непонятно, с какого канала начать. CX Codex +1 147 400установок sales-enablement coreyhaines31 Скилл для ИИ-агента, который собирает презентации, one-pager'ы, скрипты демо и документы для отработки возражений. Пригодится, когда команда продаж просит материалы, а не очередную презентацию о продукте. CX Codex +1 119 400установок revops coreyhaines31 Скилл помогает проектировать RevOps: вести лидов по этапам, считать скоринг и выстраивать передачу из маркетинга в продажи. Нужен для CRM-процессов. CX Codex +1 114 000установок

Из того же набора96

building-twitter-industry-watchlist Собирает подборку ключевых аккаунтов в отрасли на X: хендл, подписчики, вовлечённость, тема и оценка влияния. CX Codex +1 739установок finding-brand-ambassador-candidates Находит потенциальных амбассадоров бренда в Instagram и TikTok через скраперы Apify, отбирая авторов с искренним интересом к продукту. CX Codex +1 739установок scraping-tiktok-videos-by-hashtag Собирает видео TikTok по хештегу или ключевому слову через скрапер apidojo на Apify. Отдаёт ссылки, просмотры, лайки, комментарии, репосты и автора. CX Codex +1 738установок monitoring-google-news-coverage-for-brand Собирает упоминания бренда из Google News через Apify и раскладывает их по изданиям, датам и тональности. Нужен для мониторинга прессы. CX Codex +1 737установок scraping-youtube-channel-data Собирает статистику YouTube-каналов и каталог видео через Apify. Нужен для пакетного анализа каналов по URL или handle. CX Codex +1 733установок finding-digital-agencies-via-google-search Ищет маркетинговые и веб-студии через Google Search с помощью актора Apify. Собирает сайты и сниппеты, затем ранжирует лиды по формуле соответствия. CX Codex +1 730установок analyzing-tiktok-hashtag-performance Собирает данные по хэштегам TikTok, сравнивает охваты и показывает сильнейшие видео и аккаунты. Нужен для выбора тегов и анализа контента. CX Codex +1 730установок finding-youtube-channels-by-growth-rate Ищет YouTube-каналы с высоким темпом роста в заданной нише через скрейпер Apify. Пригодится, когда нужно найти набирающих популярность авторов до того, как они станут крупными. CX Codex +1 730установок

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой