К основному содержанию
скилл CX Codex

tracking-hiring-signals-from-company-tweets — скилл для Claude Code

Собирает сигналы найма из твитов компаний через Apify-скрапер apidojo/tweet-scraper: кто кого ищет, в какую команду и как давно.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill tracking-hiring-signals-from-company-tweets -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает tracking-hiring-signals-from-company-tweets

Скилл ищет в Twitter объявления о вакансиях от компаний и превращает их в отчёт. На вход идут поисковые запросы вроде "we're hiring fintech" или "join our team SaaS startup", плюс фильтры: даты, язык, минимальные ретвиты и лайки, конкретный автор, геолокация. Результат — таблица с ником компании, ролью, командой, датой поста и оценкой роста.

Внутри пять шагов: поиск сигналов, опциональный сбор конкретных аккаунтов, разбор роли и команды из текста, скоринг и отчёт. Оценка складывается из подтверждённости аккаунта, конкретности роли, свежести поста и наличия ссылки на вакансию. Несколько постов за 30 дней — высокий рост, один-два — ровный найм.

Нужен APIFY_TOKEN в переменных окружения или в .env. Запуск идёт через scripts/run_actor.js с актором apidojo~tweet-scraper, вывод можно сохранить в CSV или JSON. Без токена скрипт не отработает, так что ключ придётся завести до первого запуска. Отдельно скилл предупреждает: в выдачу лезут джоб-борды и кадровые агентства, поэтому в запрос стоит добавить -jobs -jobboard -staffing -recruiting.

Какие задачи решает

  • найти компании, которые прямо сейчас набирают людей в конкретной отрасли
  • вытащить из твита роль и команду, куда ищут человека
  • отсеять джоб-борды и агентства от реальных нанимателей
  • собрать список компаний под свой стек
  • оценить, растёт ли конкурент по частоте вакансий

Примеры запросов агенту

  • Найди в Twitter компании, которые набирают backend-разработчиков в финтехе, и собери таблицу
  • Прогони через apidojo~tweet-scraper поиск по запросам "we're hiring SaaS" и сохрани результат в CSV
  • Проверь твиты этих компаний за последние 30 дней и оцени силу сигнала найма

Как установить tracking-hiring-signals-from-company-tweets

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill tracking-hiring-signals-from-company-tweets -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/tracking-hiring-signals-from-company-tweets/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/tracking-hiring-signals-from-company-tweets/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Вопросы о tracking-hiring-signals-from-company-tweets

Как установить tracking-hiring-signals-from-company-tweets в Claude Code?

Выполните npx skills add apidojo-io/apidojo-skills --skill tracking-hiring-signals-from-company-tweets -a claude-code. Скилл встанет в ~/.claude/skills/tracking-hiring-signals-from-company-tweets/SKILL.md.

Что делает этот скилл?

Ищет твиты компаний о найме, разбирает из них роль и команду и считает оценку роста. На выходе — отчёт с никами, ролями, датами и ссылками на вакансии.

Что нужно для работы скилла?

Переменная APIFY_TOKEN в окружении или в файле .env. Опционально можно подключить Apify MCP-сервер, тогда запуск идёт через инструмент apify:run-actor.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: tracking-hiring-signals-from-company-tweets
description: >
  Tracks hiring signals and growth indicators from company Twitter accounts using apidojo's Tweet
  scraper on Apify. Triggers when the user asks to: find companies that are actively hiring on
  Twitter, track job posting announcements from company accounts on X, identify startups that are
  growing based on their hiring tweets, find companies hiring for specific roles from their Twitter,
  monitor competitor hiring activity on social media, discover which companies are expanding teams
  in a specific sector, or build a list of companies actively hiring for your skill set.
  Returns company handle, role being hired, team/department signal, post date, and growth indicator.
  Ideal for job seekers, talent intelligence teams, VCs tracking portfolio growth, and competitor analysts.
license: Apache-2.0
metadata:
  author: apidojo
  version: "1.0"
  apify-actor: apidojo/tweet-scraper
---

# Tracking Hiring Signals from Company Tweets

Monitors company Twitter accounts for hiring announcements and growth signals. Companies tweet about openings before jobs.page or LinkedIn posts go live — Twitter is an early signal channel.

## 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: Search for hiring-signal tweets in sector
- [ ] Step 2: (Optional) Scrape specific company accounts
- [ ] Step 3: Extract role and team info from tweet text
- [ ] Step 4: Score growth signal strength
- [ ] Step 5: Deliver hiring intelligence report
```

### Step 1: Search Hiring Signals


**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": ["we're hiring [SECTOR]", "join our team [SECTOR]", "[ROLE] hiring [SECTOR]"],
  "maxItems": 300
}
```

**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": ["we are hiring fintech", "join our team SaaS startup", "software engineer hiring"],
    "maxItems": 300
  }'
```

### Step 2: Extract Role Signals from Tweet Text

```
role_mentioned = extract noun phrases after "hiring a/an", "looking for a/an", "seeking a"
team_mentioned = extract from: "engineering team", "sales team", "marketing", "product team"
urgency = "immediately", "ASAP", "urgent" → HIGH; "growing team" → MEDIUM; general → LOW
```

### Step 3: Growth Signal Score

```
hiring_signal_score = (is_confirmed_company_account ? 1 : 0.5) * 0.30
                    + (role_is_specific ? 1 : 0.5) * 0.25
                    + (post_is_recent: ≤7 days = 1, 8-14 = 0.7, 15-30 = 0.4) * 0.25
                    + (link_to_job_page ? 1 : 0) * 0.20
```

**Growth tier:** Multiple hiring tweets in 30 days = HIGH_GROWTH; 1-2 = STEADY_HIRE; no link = SIGNAL_ONLY

### Step 4: Edge Cases

- **Retweets from employee accounts**: If a company employee retweets a job post, keep — it's still a valid signal; note it's not the company's official account
- **Job boards posting on behalf of company**: Filter out accounts named "JobsAt[Company]", staffing agencies, or accounts posting > 10 hiring tweets/day (aggregators)
- **Role extraction fails**: Note the tweet verbatim and mark `role = "unspecified"` — still a growth signal
- **Same company posts 5 roles**: Deduplicate by `author.username`; count unique companies, not unique tweets

## Output Format

```
# Hiring Signal Intelligence: [SECTOR/ROLE]
Tweets analyzed: [N] | Companies with hiring signals: [N] | Date: [DATE]

## High-Growth Companies (Multiple Roles Posted)
| Company | @Handle | Roles Mentioned | Teams | Posts | Link to Jobs | Score |
|---------|---------|----------------|-------|-------|-------------|-------|
| [name] | @[handle] | [role list] | [eng/mktg] | [N] | [Yes/No] | [0.XX] |

## Single Hire Signals
| Company | @Handle | Role | Team | Tweet Date | Job Link |
|---------|---------|------|------|-----------|---------|

## Role Distribution Across All Companies
| Role Category | # Companies Hiring | Urgency |
|--------------|-------------------|---------|
| Engineering | [N] | [High/Med] |
| Marketing | [N] | |
| Sales | [N] | |
```

## Troubleshooting

**Results dominated by job boards**: Add negative terms to search: `-jobs -jobboard -staffing -recruiting`
**Sector too broad**: Narrow with a sub-sector or specific stage: "Series A fintech" instead of "fintech".
**Job links are broken/expired**: Hiring tweets are posted in real-time; check within 48h for best link validity.

© apidojo · Apache-2.0 · apidojo-io/apidojo-skills

Похожие скиллы

Все скиллы по теме «Браузер и парсинг» →
partnerships-hiring Maya-Beth Finotti Собирает скоринг-карту, план интервью и сорсинг для найма партнёрского менеджера. Полезен, когда нанимаете первого человека в partnerships. CX Codex +1 13 200установок hiring-product-talent RefoundAI Скилл для найма продакт-менеджеров и инженеров: помогает описать роль через результат, искать людей через личные связи и закрывать кандидатов. Пригодится основателю, который сам ведёт найм. CX Codex +1 320установок x-scraper apidojo-io Скилл тянет твиты по запросу, профилю, хэштегу, каштагу, ветке обсуждения или списку — через актор X Scraper API на Apify. Полезен, когда нужно собрать реальную выдачу и смотреть метрики. CX Codex +1 15 600установок x-twitter-scraper официальный github Помогает настроить работу с X API и парсерами через Xquik, Apify Actors или MCP-сервер. Пригодится для выгрузки твитов, подписчиков и обработки вебхуков. 80установок sales-hiring Maya-Beth Finotti Собирает четыре документа для найма SDR/BDR и AE: скоринг-карту роли, структурированное интервью с банком вопросов, оценку мок-звонка и план выхода на 30-60-90. CX Codex +1 26 400установок dev-event-hiring Samuel Berthe Скилл для найма продюсера, менеджера или координатора техно-мероприятий: собирает скоринг-карту, план интервью, сорсинг и позицию по зарплате. CX Codex +1 5 300установок

Из того же набора82

finding-speaking-opportunities-on-twitter Скилл автоматически ищет на Twitter конференции, подкасты и саммиты, которые ищут спикеров. Возвращает контакты организаторов, сроки подачи и ссылки на регистрацию — всё нужное, чтобы выстроить канал возможностей для выступлений. CX Codex +1 763установок tracking-google-serp-rankings Скилл собирает выдачу Google по списку ключевых слов: позиции, URL, заголовки, сниппеты и SERP-фичи. Пригодится для SEO-аудита и разбора конкурентов. CX Codex +1 763установок scraping-youtube-channel-info Собирает сведения о YouTube-каналах по ссылкам, хэндлам или ключевым словам. Пригодится для выгрузки статистики и поиска каналов по теме. CX Codex +1 761установок monitoring-tech-acquisition-news-google Скилл ищет новости о технологических поглощениях через Google Search и группирует результаты по статусу сделки. Пригодится для обзора M&A в отрасли или проверки конкретной компании. CX Codex +1 760установок scraping-youtube-playlist Собирает данные обо всех видео в плейлисте YouTube через скрейпер Apify. Пригодится, чтобы выгрузить метаданные и статистику для дальнейшего анализа. CX Codex +1 759установок scraping-google-search-results Собирает результаты поиска Google по любому запросу: URL, заголовки, сниппеты, позиции и типы SERP-блоков. Пригодится, когда нужна сырая выдача для SEO или анализа конкурентов. CX Codex +1 759установок benchmarking-instagram-influencer-engagement Считает вовлечённость Instagram-аккаунтов и сравнивает их между собой: подписки, средние лайки и комментарии, ER, свежие посты. CX Codex +1 757установок extracting-tiktok-comments-for-research Собирает комментарии TikTok и помогает разобрать тональность, темы и самые популярные реакции. Нужен для исследования аудитории и отзывов. CX Codex +1 757установок

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой