tiktok-warmup

TikTok ウォームアップスキル

Multilogin ブラウザープロファイルを使用して、Flooently と Blaze の TikTok アカウントをウォームアップします。ラテンアメリカ全域のスペイン語学習者をターゲットにします。

現在は半手動のシステムです。 Faiyam は、ウォームアップの準備ができたら /execute-warmups（prompts/execute-warmups.md を参照）を実行します。エージェントが当日のセッションを計画し、複数のアカウントで並行して実行します。CAPTCHA、再ログイン、予期しないモーダルなどの手動デバッグは Faiyam に依頼します。バックグラウンドスケジューラーも cron もありません。スラッシュコマンドを実行するだけです。

事前確認 — スキルの読み込み時に直ちに実行

まず、fstack からスキルを最新バージョンに更新します。

npx skills update

次に、以下の確認を実行し、各アクティビティの状態を報告します。処理は止めず、何が準備できていて何ができていないかをユーザーに示してください。

source .env.cli 2>/dev/null || true

# 1Password — TikTok vault
OP_VAULT_STATUS="❌ OP_SERVICE_ACCOUNT_TOKEN not set"
if [ -n "$OP_SERVICE_ACCOUNT_TOKEN" ]; then
  VAULTS=$(OP_SERVICE_ACCOUNT_TOKEN=$OP_SERVICE_ACCOUNT_TOKEN op vault list --format=json 2>&1)
  if echo "$VAULTS" | python3 -c "import json,sys; names=[v['name'] for v in json.load(sys.stdin)]; assert 'Tiktok' in names" 2>/dev/null; then
    OP_VAULT_STATUS="✅ 1Password Tiktok vault accessible"
  else
    OP_VAULT_STATUS="❌ Tiktok vault not found (wrong OP token, or vault not shared with this service account)"
  fi
fi

# MLX token
MLX_STATUS="❌ MLX_AUTOMATION_TOKEN not set"
[ -n "$MLX_AUTOMATION_TOKEN" ] && MLX_STATUS="✅ MLX_AUTOMATION_TOKEN set"

# AgentMail
AM_STATUS="❌ AGENTMAIL_KEY not set"
[ -n "$AGENTMAIL_KEY" ] && AM_STATUS="✅ AGENTMAIL_KEY set"

# Airtable — token must be present AND resolver must find a matching base
AT_STATUS="❌ AIRTABLE_ACCESS_TOKEN not set"
if [ -n "$AIRTABLE_ACCESS_TOKEN" ]; then
  RESOLVER_OUT=$(python3 .agents/skills/tiktok-warmup/resolve_airtable_schema.py 2>&1)
  if [ $? -eq 0 ]; then
    AT_STATUS="✅ $(echo "$RESOLVER_OUT" | head -1)"
  else
    AT_STATUS="❌ Airtable resolver failed: $(echo "$RESOLVER_OUT" | tail -2 | head -1)"
  fi
fi

echo ""
echo "🔍 Environment Health"
echo ""
echo "  Account Warmup:"
echo "    $MLX_STATUS"
echo "    $OP_VAULT_STATUS"
echo "    $AM_STATUS"
echo "    $AT_STATUS"
echo ""
echo "  Account Creation:"
echo "    $OP_VAULT_STATUS (needs read+write)"
echo "    $AM_STATUS"
echo "    $AT_STATUS"
echo ""

続行する前に、出力をユーザーに報告してください。ウォームアップに必要なもの（MLX + OP vault）が不足している場合は、ウォームアップを実行できないことをユーザーに伝え、まず不足分を解消するか確認してください。

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参照ファイル

ファイル	用途
multiloginRef.md	Multilogin X API リファレンス — 認証、ワークスペース ID、プロファイル ID、プロファイルの開始・停止方法、Playwright 接続。
browserWarmupRef.md	ブラウザーウォームアッププロトコル — Multilogin ブラウザープロファイルを使用した、tiktok.com 上での人間らしい Playwright セッション。推奨される方法です。
loginRef.md	TikTok ログイン手順 — エージェント自身で実行し、ensure_login.py には決して委任しないでください。認証情報の保存場所（1Password Claude-Accessible vault）、OTP の取得（AgentMail）、CAPTCHA の処理、目視によるログイン確認チェックリストを説明しています。
sessionDesignRef.md	アカウントごとのタスクキューの構成方法。 初期の数週間は、ニッチを明示したコンテンツに費やす時間を 50% 以上にします。週ごとの推奨タスク構成、避けるべきパターン、Sofia の実例を紹介しています。/execute-warmups を実行する際、キューの作成前にお読みください。
accountsRef.md	アカウントレジストリの自動更新プロトコル。 アカウントは Airtable に保存されています。スクリプトは scripts/warmup/accounts.json から読み込みます。エージェントは、すべての /execute-warmups 実行時にステップ 2 でキャッシュを更新するため、コードを編集しなくても新規アカウントや削除済みアカウントが自動的に反映されます。
airtableRef.md	Airtable のベース、テーブル、フィールド ID — 使用するテーブルは Accounts と Session Log の 2 つです。
computerUseRef.md	モバイルクラウドフォンを使ったウォームアップ — コンピューター操作ベースです。後半の週、または特別なケースでのみ使用します。
peekabooRef.md	Peekaboo CLI のフォールバック — クラウドフォンのセッションで request_access が失敗した場合に使用します。
proxyRefreshRef.md	プロキシ更新プロトコル — API 経由でプロファイルの IP をいつ、どのようにローテーションするかについて説明しています。BAN リスクの判断ツリー、生成と更新のフロー、国コード、失敗時の処理も含みます。スタンドアロンスクリプトの refresh_proxy.py も参照してください。
runtimeLearnings.md	実際のセッションで得られた運用上の知見 — 実行のたびに必ずお読みください。
accountCreationRef.md	TikTok アカウントの作成方法と、認証情報を 1Password に保存する方法。
createTiktokRef.md	/create-tiktok の完全な対話型プロトコル — アカウント作成の手順を順に説明します。
adoptAccountRef.md	他の人（例：Fiverr のフリーランサー）が作成した TikTok アカウントを連携する手順 — 認証情報の引き継ぎ、Multilogin の設定、Airtable への登録、Postiz 接続、検索語の生成。
executeWarmupsRef.md	/execute-warmups の完全なプロトコル — 有効なすべてのアカウントでウォームアップセッションを計画し、実行します。

プロトコル

• 今日のウォームアップを実行する（最重要）：/execute-warmups をトリガーします。プロトコルの全容は executeWarmupsRef.md を参照してください。
• 単発のブラウザーウォームアップセッションを実行する：multiloginRef.md + browserWarmupRef.md + runtimeLearnings.md を読み、scripts/tiktok-warmup-poc.py を実行します。
• モバイルウォームアップセッションを実行する（まれ）：multiloginRef.md + computerUseRef.md + runtimeLearnings.md を読みます。
• 新しい TikTok アカウントを作成する：/create-tiktok をトリガーします。プロトコルの全容は createTiktokRef.md を参照してください。
• 外部で作成されたアカウントを引き継ぐ（例：Fiverr から）：adoptAccountRef.md を読み、手順に沿ってユーザーを案内します。
• Multilogin API の操作：multiloginRef.md を読みます。

設計方針

アカウントごとに、1 日あたり 30～90 分のウォームアップを目標とし、15～30 分のセッションを 2～4 回に分けて実施します。1～2 週目に休養日があるのは自然なことであり、アカウントごとに決定的に設定されます。Scheduled Sessions Airtable テーブルは非推奨です。結果は Session Log に直接記録します。

BAN リスクの観点 — あらゆる戦略的判断に適用

インフラやワークフローの選択（プロキシ設定、IP ローテーション、セッションのタイミング、アカウント操作、ツールなど）を評価する際は、必ず TikTok の BAN リスクへの影響を明示的に検討してください。

TikTok の信頼システムは、デバイスフィンガープリントと IP の一貫性を長期にわたって追跡します。あらゆる判断について検討すべき主な BAN リスク要因は次のとおりです。

• IP の一貫性：セッションごとにアカウントで同じ IP を使用し、セッション間でも同じ地域を維持します。IP の変更はすべてリスクイベントです。
• セッションの自然さ：人間らしい滞在時間、自然なスクロール速度、ボットのような行動パターン（即時の「いいね」、セッション時間の一律化）がないこと。
• アカウントの経過日数に関するシグナル：新しいアカウントは厳しく監視されます。最初の 14 日間は最もリスクの高い期間です。
• フィンガープリントの安定性：Multilogin プロファイルのフィンガープリント（デバイス、ブラウザー、OS）は、ウォームアップの途中で決して変更しないでください。
• アクションの頻度：1 回のセッションでフォロー、いいね、コメントをしすぎると、スパム検出が作動します。

変更案ごとに、次の点を確認してください。その変更によって、アカウントは、一貫したネットワーク上で実際のスマートフォンを使う実在の人間らしく見えますか、それともそうでなくなりますか？ 実在の人間らしさが損なわれる場合は、そうならない方法を見つけてください。