Analyze, draft, and optimize Threads posts with data-driven insights from historical performance, psychological patterns, and platform algorithm mechanics, including performance prediction and continuous refinement through audience feedback.
Check AK-Threads-Booster for upstream GitHub updates, safely fast-forward the local skill repo, or install an opt-in weekly Codex automation that keeps the skill on the latest version. Trigger words: update skill, check updates, auto update, weekly update, 更新 skill, 自動更新, 每週檢查更新.
Deep analysis of user's historical posts and comment replies to build a comprehensive Brand Voice profile. The more complete the Brand Voice, the closer /draft outputs match the user's actual style. Trigger words: 'brand voice', 'voice', '品牌聲音', '語感分析'
Decision-first analysis for a finished Threads post: style matching, psychology analysis, algorithm alignment, upside drivers, suppression risks, and AI-tone detection. Use after the user writes a post, or when they ask to analyze, check, inspect, or AK-review a draft.
Select a topic and generate a draft based on the user's Brand Voice. Draft quality depends on Brand Voice completeness. Trigger words: 'draft', 'write', '起草', '寫文'.
Self-contained compound loop: read threads_skill_learnings.log, cluster the misses, propose concrete sub-skill rule edits, and apply them with the user's approval. The fourth step after Plan / Work / Review. Trigger words: 'optimize', 'compound', '優化skill', '自我優化', '閉環'.
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AK-Threads-Booster 是這個 skill 的內部代號與安裝 id。
AK-Threads-Booster 是一套給 Threads 創作者用的 AI skill 系統。
它不是要幫你亂寫一堆貼文,而是幫你把「選題、起草、分析、預測、復盤」變成一套有資料依據的工作流,讓你更容易發出值得被分享、收藏、討論的內容。
如果你平常的痛點是這些:
這套 skill 就是為這些問題設計的。
它不保證爆文。
它做的是讓你用自己的歷史資料,提高每一次發文決策的品質,讓「更有擴散機會」這件事變得比較可複製。
2.0 的重點是把 AK體從單次發文輔助,升級成更完整的 Threads content operating system。
/voice 先用本地腳本建立聲音指紋,再蒸餾核心信念、判斷張力、反 voice 禁區和 /draft 可直接使用的作戰包。/update:可以檢查新版,也可以在用戶同意後開啟每週自動檢查;只做 clean repo fast-forward,不覆蓋本地修改。AGENTS.md / SKILL.md / agents/openai.yaml。/topics 不是單純丟熱門題給你。
它會一起看:
也就是說,它不只是找「熱門」,而是找「對你這個帳號來說,現在更值得發」的題目。
/draft 會根據:
brand_voice.mdstyle_guide.md來起草一篇比較接近你語感的內容。
而且它不是拿到題目就直接寫:
這些對話功能都是開關式的——第一次會問你要不要開,也可以設成 always on / always off,存在 threads_booster_config.json。想要快就快,想要深就深。
/analyze 是這套 skill 的 decision layer。
它會看:
這樣你在按下發送前,不是只靠感覺。
/predict 會用相似歷史貼文幫你估 24 小時的可能區間,讓你不要因為單篇波動就誤判。
/review 會把實際表現、預測偏差、風格訊號再寫回 tracker。
這點很重要,因為很多工具只會給你建議,不會讓系統越用越準。這套 skill 的重點就是把學到的東西留下來。
/refresh 可以更新 threads_daily_tracker.json:
你不用每次都自己慢慢補資料。
/voice 會把歷史貼文變成更可執行的 Brand Voice:
/draft 可以直接用的 Quick-Reference Pack 和 Forbidden Zone這讓 /draft 不只模仿句型,而是更接近你的內容基因。
/panel 會開啟本地 visual panel,讓你不用翻 JSON 也能看:
面板本身不會呼叫 AI。你可以先看資料,再決定要不要把某篇交給 agent 分析。
/update 可以檢查 GitHub 上是否有新版。
它只會在本地 repo 乾淨、可以 fast-forward 時更新;如果你有本地修改、local-only commits 或衝突,它會停下回報,不會自動覆蓋。
這套 skill 特別適合:
如果你現在還完全沒有歷史資料,它也可以用,但前期的判斷會比較弱。這套系統的價值,會隨著你的資料累積而變強。
跑完 /setup 之後,工作目錄通常會有:
threads_daily_tracker.jsonstyle_guide.mdconcept_library.mdbrand_voice.md(如果有跑 /voice)compiled/account_wiki.mdcompiled/account_state.mdcompiled/next_move_queue.mdcompiled/post_feature_index.jsonlcompiled/voice_fingerprint.md / .json(如果有重建 compiled memory 或跑新版 /voice)posts_by_date.mdposts_by_topic.mdcomments.md其中最重要的是 threads_daily_tracker.json。
其他檔案都是圍繞這份 tracker 產生的 companion 或 runtime cache。tracker 永遠是 source of truth,compiled memory 可以重建,不需要手動改。
/setup
/voice
先把歷史資料整理好,再把 Brand Voice 建起來。新版 /voice 會先用本地腳本做 voice fingerprint,再讓 AI 蒸餾認知層、反 voice 禁區和 /draft 作戰包。
/voice 產出的 brand_voice.md 是參考初稿,不是定稿。LLM 從外部看你的貼文一定會漏東西。建議:
/voice 會保留你改過的內容,不會覆蓋掉/draft 會把 Manual Refinements 當硬約束讀,優先級高於其他章節;接著讀 Cognitive Core、Quick-Reference Pack、Anti-Voice 和 Voice Fingerprint。
/topics
/draft
/analyze
這是最實用的一組流程:
/topics 找題/draft 起草/analyze 發文前檢查/predict
/review
這樣系統會慢慢知道:
/panel
或在本機執行:
python scripts/panel_server.py --open
面板適合在寫文前先掃 30 秒,決定這次要不要進入 /topics 或 /analyze。
你可以用這些方式建立資料:
API 不是必須,但如果你有 API,更新會輕鬆很多。
AK-Threads-Booster 是一套以你的 Threads 歷史資料為核心的內容決策系統。
它的重點不是自動亂生文,而是幫你:
把這個 GitHub repo 給你的 agent:
https://github.com/akseolabs-seo/AK-Threads-booster
支援 skill / repo instructions 的 agent 可以直接讀 AGENTS.md 或 SKILL.md,再依你的指令進入 /setup、/voice、/topics、/draft、/analyze 等模組。
npx claudepluginhub akseolabs-seo/ak-threads-boosterAutonomous YouTube research pipeline that reverse-engineers any creator's content strategy — titles, thumbnails, hooks, and structure — then produces a data-backed viral thread with production-ready carousel visuals.
Value-first marketing workflows for promoting products on social platforms using browser automation and human-quality prose
Social media content creation — platform-formatted posts for LinkedIn, Facebook, Instagram, and Reddit with character limits, hashtag strategies, and image specs.
Ultra-compressed communication mode. Cuts 65% of output tokens (measured) while keeping full technical accuracy by speaking like a caveman.
Frontend design skill for UI/UX implementation
Memory compression system for Claude Code - persist context across sessions