X Hashtag Research

Name: X Hashtag Research
Author: aktsmm

aktsmm/agent-skills

4 installs
23 repo stars
Updated August 4, 2026
aktsmm/agent-skills

x-hashtag-research is a skill that collects public X posts from a hashtag and structures them into a research note pointing to primary sources, repos and images.

About

This skill collects public X (Twitter) posts from a hashtag and turns them into a structured research note. It gathers posts within a time window, classifies them locally, resolves only high-signal links, and converges the noise onto primary sources like official docs, blogs and GitHub repos, saving representative images as assets. A developer uses it to track launch-day or event announcements such as #MSBuild and capture primary-source links quickly.

Collects public X hashtag posts and converges them onto primary sources and repos
Structures noisy launch-day posts into a source-centric research note under research/
Saves curated and bulk images and dedupes posts by status URL

X Hashtag Research by the numbers

4 all-time installs (skills.sh)
Ranked #1,780 of 2,715 Automation & Workflows skills by installs in the Skillselion catalog
Data as of Aug 5, 2026 (Skillselion catalog sync)

At a glance

x-hashtag-research capabilities & compatibility

Capabilities: research · web scraping
Works with: github · chrome
Use cases: research · web search · web scraping

From the docs

What x-hashtag-research says it does

この skill は X 専用にする

SKILL.md

勝手に `4時間 / 500件` で走らせない。

SKILL.md

npx skills add https://github.com/aktsmm/agent-skills --skill x-hashtag-research

Add your badge

Show developers this skill is listed on Skillselion. Paste this into your README.

[![Listed on Skillselion](https://skillselion.com/badge/skills/aktsmm/agent-skills/x-hashtag-research.svg)](https://skillselion.com/skills/aktsmm/agent-skills/x-hashtag-research)

Installs	4
repo stars	★ 23
Last updated	August 4, 2026
Repository	aktsmm/agent-skills ↗

What it does

Collect public X hashtag posts and structure them into a source-centric research note with primary links and repos.

Who is it for?

Tracking launch-day and event hashtags like #MSBuild and converging noisy X posts onto primary docs and GitHub repos.

Skip if: Bluesky, LinkedIn or YouTube comments; this skill is X-only.

When should I use this skill?

You want to sweep an event hashtag over a recent window and capture primary-source links and repos.

What you get

A source-centric research note plus raw JSON, primary-source URLs and saved images.

Source-centric research note under research/
Raw posts JSON in tmp/
Curated and bulk image sets

By the numbers

Default 4-hour window, 500 target posts
Curated 5-10 images, bulk 20-30 images
8-step workflow

Files

SKILL.mdMarkdownGitHub ↗

X Hashtag Research

X の live search を起点に、公開投稿を大量収集し、一次情報 URL、関連 GitHub repo、画像、論点を research 配下へ整理する workspace 用 skill。

When to Use

X のハッシュタグからイベント当日の発表を追いたいとき
#MSBuild や #MicrosoftBuild のような event hashtag を直近数時間で総ざらいしたいとき
keynote 直後に、一次情報 URL と repo の導線を先に集めたいとき
noisy な実況投稿から、Microsoft Learn / blog / GitHub / session repo に収束させたいとき
画像付き投稿も research asset として残したいとき

Scope

この skill は X 専用にする
Bluesky、LinkedIn、YouTube comments などは対象外
それらを扱いたい場合は別 skill に切り出す

Default Profile

明示指定がないときの既定候補はこれ。

time window: 直近 4 時間
target posts: 500
raw artifact: tmp/
research note: research/YYYYMMDD-<topic>-from-x.md
curated images: research/assets/YYYYMMDD-<topic>-from-x/
bulk images: research/images/YYYYMMDD-<topic>-from-x/

Always Confirm Before Running

既定値はあるが、毎回この 4 点は確認する。

1. 対象ハッシュタグ 2. 時間窓 3. 目標件数 4. 保存先メモ名

ユーザーが省略した場合は既定値を提案して確認を取る。勝手に 4時間 / 500件 で走らせない。

Minimal Browser Fallback

browser-max-automation が無い環境でも、この skill の進め方は変えない。

使えるブラウザ系ツールで、最低限次ができればよい
X の live search を開く
投稿 URL、時刻、本文、画像 URL を取る
下へスクロールして追加投稿を読む
構造化抽出が弱い環境でも、順番は固定する

1. raw 投稿の保存 2. visible domain / card title で粗く分類 3. 高シグナルな一次情報だけ深掘る

全件自動化にこだわらず、公式アカウント、live blog 導線、代表画像を優先する

この skill の本体はブラウザ操作のコツではなく、SNS ノイズを一次情報へ収束させる順番にある。

Workflow

1. 収集対象を固定する対象ハッシュタグ、時間窓、件数目標、主目的、research の保存先を決める。

2. live search から効率よく収集する利用可能なブラウザ系ツールで article 相当の単位を構造化抽出し、status URL を主キーに重複排除する。

3. raw artifacts を先に保存する tmp/<slug>-posts-raw.json と batch 単位の中間 JSON を残す。

4. ローカル分類を先にやる rawText、tweetText、display text、X card の visible domain から theme、domain、repo、image candidates を作る。

5. 高シグナルリンクだけ深掘る全 t.co を解決せず、高頻度リンク、公式アカウント、画像付き高シグナル投稿、repo 名が半分読めている投稿だけを追う。

6. research ノートは source-centric に書く投稿の感想ではなく、投稿がどの一次情報へ収束したかを正本にする。

7. 画像は 2 層で保存する curated set は 5〜10 枚、bulk は 20〜30 枚程度を目安にする。

8. 再現可能な成果物で終える research ノート、raw JSON、主要一次情報 URL、画像保存先、必要なら manifest 追記まで揃える。

Branching Rules

X live search が使える場合: live search を正本にして収集する
X live search が不安定な場合: 公式アカウント、live blog、official blog、repo 導線付き投稿を優先する
短縮 URL 解決が重い場合: 全解決しない。高頻度・高シグナルだけ解決する
画像が多すぎる場合: curated を先に確保し、bulk は上限を切る

Quality Gates

収集件数と時間窓の両方を満たしている
主要テーマが公開情報の塊として整理されている
repo 名が切れている場合は本文・card title・公式 blog で補正している
画像保存先が research 配下で整理されている
元の公開投稿を改変した断定はしていない

Efficiency Rules

tmp/*.json に途中結果を保存して取り直しを避ける
ローカル分類を先にやって、外部 fetch はその後
公式 blog の横断記事があるなら、それを hub にして個別記事へ降りる
browser 固有 tips は抱え込みすぎない。必要なら browser-max-automation を使う

Example Prompts

/x-hashtag-research #MSBuild と #MicrosoftBuild を直近4時間で500件以上集めて、一次情報と repo と画像を research に保存して
/x-hashtag-research #Build2026 で GitHub Copilot app と Foundry まわりだけ拾って
/x-hashtag-research #Ignite と #MicrosoftIgnite を2時間で300件、画像は代表8枚だけでいい

Related Customizations To Create Next

ハッシュタグ research 結果を keynote research に差し込む prompt
保存画像から記事向きのものだけ選別する skill
official blog / Learn / GitHub repo のみを二次整理する prompt

# Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)

## English

Copyright (c) 2025 yamapan (aktsmm)

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