用 belt CLI 自动化 Twitter/X：发帖、点赞、私信与 AI 媒体工作流

本文介绍 inference.sh 的 twitter-automation skill，它通过 belt CLI 把 Twitter/X 的常用操作变成可脚本化的命令。你可以用它来发帖、点赞、转发、发私信，也可以把 AI 图像和视频生成能力接入社交工作流。

项目简介

twitter-automation 是 halt-catch-fire/skills 仓库下的一个 skill，面向 inference.sh 的 belt 命令行工具。它的核心思路是把 Twitter/X 上的高频操作封装成一个个 belt app run 命令，开发者可以在终端里直接调用，也可以串联进自动化脚本。

该 skill 不需要自己维护 Twitter API 密钥和鉴权流程，底层由 inference.sh 平台托管的 X.com 集成处理，降低了自建推特自动化服务的门槛。

核心特性

• 发帖与媒体发布：支持纯文本推文和带媒体（图片/视频）的推文。
• 互动操作：点赞、转发、删除推文、获取推文详情。
• 用户操作：关注用户、获取用户资料。
• 私信支持：向指定用户发送 DM。
• 与 AI 工作流结合：可以衔接 fal.ai 图像生成、Google Veo 视频生成等技能，实现"生成即发布"。

技术栈

• inference.sh / belt CLI — 命令行入口，负责认证、调度和运行各类 app
• Twitter/X API（平台托管） — inference.sh 侧维护的 X.com 集成
• JSON 输入配置 — 每个 app 通过 --input 接收参数

安装指南

前置要求

• Node.js 环境
• inference.sh 账号并完成 belt CLI 登录

安装步骤

# 安装 belt CLI 基础技能
npx skills add belt-sh/cli

# 安装 twitter-automation skill
npx skills add https://github.com/halt-catch-fire/skills --skill twitter-automation

# 登录 belt
belt login

登录完成后，即可使用 skill 中定义的所有 Twitter/X app。

快速开始

# 发布一条纯文本推文
belt app run x/post-tweet --input '{"text": "Hello from inference.sh!"}'

如果命令执行成功，推文会直接发布到当前 belt 账号关联的 Twitter/X 账户。

使用示例

发布带媒体的推文

belt app run x/post-create --input '{
  "text": "Check out this AI-generated image!",
  "media_url": "https://your-image-url.jpg"
}'

点赞与转发

# 点赞某条推文
belt app run x/post-like --input '{"tweet_id": "1234567890"}'

# 转发某条推文
belt app run x/post-retweet --input '{"tweet_id": "1234567890"}'

发送私信

belt app run x/dm-send --input '{
  "recipient_id": "user_id_here",
  "text": "Hey! Thanks for the follow."
}'

关注用户与获取资料

# 关注用户
belt app run x/user-follow --input '{"username": "elonmusk"}'

# 获取用户资料
belt app run x/user-get --input '{"username": "OpenAI"}'

与 AI 生成能力结合

生成图片并发布

# 1. 使用 fal.ai 生成图片
belt app run falai/flux-dev-lora --input '{"prompt": "sunset over mountains"}' > image.json

# 2. 提取图片 URL 后发布到 Twitter
belt app run x/post-create --input '{
  "text": "AI-generated art of a sunset 🌅",
  "media_url": "<image-url-from-step-1>"
}'

生成视频并发布

# 1. 使用 Google Veo 生成视频
belt app run google/veo-3-1-fast --input '{"prompt": "waves on a beach"}' > video.json

# 2. 发布带视频的推文
belt app run x/post-create --input '{
  "text": "AI-generated video 🎬",
  "media_url": "<video-url-from-step-1>"
}'

注意事项

• twitter-automation 依赖 inference.sh 平台托管的 X.com 集成，使用前需要在 inference.sh 完成相关授权。
• 自动化 Twitter/X 操作时需遵守平台使用政策，避免触发速率限制或账号风控。
• 媒体 URL 需要是可公开访问的直链，否则 X.com 可能无法抓取。
• 建议先在测试账号上验证命令，再用于正式账号。

项目链接

• Skill 仓库：https://github.com/halt-catch-fire/skills
• inference.sh CLI：https://github.com/belt-sh/cli
• 完整平台 skill：npx skills add inference-sh/skills@infsh-cli
• 相关技能：
  • AI 图像生成：npx skills add inference-sh/skills@ai-image-generation
  • AI 视频生成：npx skills add inference-sh/skills@ai-video-generation
  • AI 虚拟人视频：npx skills add inference-sh/skills@ai-avatar-video