X投稿パフォーマンス日次レポート

概要

Supabaseのx_*テーブルからデータを取得し、投稿パフォーマンスを分析してレポートを生成する。 フォロワー数の日次推移も取得し、増減要因の考察を含める。

前提

• Supabaseプロジェクト: config.local.md の Supabase 設定を参照
• MCP: execute_sql を使用してデータ取得

コンテキスト節約アーキテクチャ

メインエージェントの役割は最小限にする。

担当	処理内容
メインエージェント	SQL実行 → サブエージェント起動 → 完了報告
サブエージェント（x-daily-analyzer）	分類・分析・ニュース検索・DB保存・レポートファイル出力 すべて

メインエージェントは SQL結果をそのままサブエージェントに渡し、返り値のファイルパスだけ受け取る。分析・レポート生成には一切関与しない。

実行手順

ステップ1: メインエージェント — データ取得（SQL 2本を並列実行）

以下の2つのSQLを execute_sql で並列実行する。

SQL-A: 投稿パフォーマンス（上位20件）

WITH latest AS (
  SELECT DISTINCT ON (tweet_id) tweet_id, date, like_count, repost_count, reply_count, quote_count, impression_count
  FROM x_tweet_metrics_daily
  ORDER BY tweet_id, date DESC
),
three_days_ago AS (
  SELECT DISTINCT ON (tweet_id) tweet_id, like_count, repost_count, reply_count, quote_count, impression_count
  FROM x_tweet_metrics_daily
  WHERE date <= CURRENT_DATE - 3
  ORDER BY tweet_id, date DESC
),
yesterday AS (
  SELECT DISTINCT ON (tweet_id) tweet_id, like_count, repost_count, reply_count, quote_count, impression_count
  FROM x_tweet_metrics_daily
  WHERE date <= CURRENT_DATE - 1
  ORDER BY tweet_id, date DESC
),
scored AS (
  SELECT
    t.tweet_id,
    LEFT(t.text, 60) as text_short,
    t.url,
    t.created_at::date as created_date,
    l.like_count as cur_likes,
    l.repost_count as cur_reposts,
    l.quote_count as cur_quotes,
    COALESCE(l.like_count - w.like_count, l.like_count) as d3_likes,
    COALESCE(l.repost_count - w.repost_count, l.repost_count) as d3_reposts,
    COALESCE(l.quote_count - w.quote_count, l.quote_count) as d3_quotes,
    COALESCE(l.like_count - y.like_count, 0) as d24h_likes,
    COALESCE(l.repost_count - y.repost_count, 0) as d24h_reposts,
    COALESCE(l.like_count - w.like_count, l.like_count)
      + COALESCE(l.repost_count - w.repost_count, l.repost_count) * 3
      + COALESCE(l.quote_count - w.quote_count, l.quote_count) * 5
      as score_3d
  FROM x_tweets t
  JOIN latest l ON l.tweet_id = t.tweet_id
  LEFT JOIN three_days_ago w ON w.tweet_id = t.tweet_id
  LEFT JOIN yesterday y ON y.tweet_id = t.tweet_id
  WHERE t.is_tracking = true
),
counts AS (
  SELECT COUNT(*) as total_tracked FROM x_tweets WHERE is_tracking = true
)
SELECT s.*, c.total_tracked
FROM scored s, counts c
WHERE s.score_3d > 0 OR s.d24h_likes > 0
ORDER BY s.score_3d DESC
LIMIT 20;

SQL-B: フォロワー推移（直近14日間）

SELECT date, follower_count, following_count, diff_from_prev
FROM x_follower_daily
ORDER BY date DESC
LIMIT 14;

ステップ2: メインエージェント — サブエージェント起動

SQL結果を受け取ったら、すぐにTaskツールでサブエージェント x-daily-analyzer を起動する。メインエージェントでの分析は一切行わない。

Taskツールの呼び出し：

• subagent_type: "general-purpose"
• model: "sonnet"
• description: "X daily report generation"

promptに含める内容：

1. SQL-A結果データ（投稿パフォーマンス、JSON文字列としてそのまま貼り付け）
2. SQL-B結果データ（フォロワー推移、JSON文字列としてそのまま貼り付け）
3. agents/x-daily-analyzer.md に定義されたサブエージェント指示に従って処理を実行するよう指示

ステップ3: メインエージェント — 完了報告（厳守）

サブエージェントの返答から REPORT_PATH= で始まる行を探し、そのパスを取得する。

1. Readツールでレポートファイルを読み込む（このステップは絶対にスキップしない）
   • パスは必ず /mnt/c/Users/tomoh/Dropbox/Cursor/cowork/cowork_plugin/x-manager/log/x-daily-report_YYYY-MM-DD.md になる
   • Readツールで読み込むことで、Claude Code上で折りたたみ式に表示され、ユーザーがクリックで閲覧可能になる
2. 1〜2行の簡潔なサマリだけテキストで出力する。レポート全文をテキストとして出力するのは禁止。

以上で完了。 メインエージェントは分析やレポート内容の要約を行わない。