wjs-x-increasing-follower

wjs-x-increasing-follower

「フォロワーを増やす」ことをエンジニアリングとして捉えます。変更はすべて、番号付きの実験です。仮説、目標指標、before（ロールバック可能）、判定を用意します。感覚ではなく、数値を頼りにします。

基本原則

1つのアカウントでは並行して A/B テストできません。できるのは、時間軸上での前後比較だけです。 そのため、信頼できる唯一の北極星指標は コンバージョン率 = 新規フォロワー数 ÷ プロフィールへのアクセス数（ratio） です。これはバズ投稿による流入の影響を受けません。投稿がバズってアクセスが大量に増えても、ratio は変わらないことがあります。一方、bio を改善すれば、訪問者一人ひとりがフォローしやすくなり、ratio は必ず変化します。

そのため、指標を階層化します（各 action は、どの指標で評価されるかを必ず宣言します）。

Action の種類	動かすレバー	評価指標
profile（bio / 名前 / アバター / バナー / 固定投稿 / URL / 場所）	コンバージョン	ratio（北極星指標。バズ投稿の影響を受けにくい）
posting（形式 / フック / 頻度 / スレッド vs 単独投稿）	リーチ	プロフィールへのアクセス数 + インプレッション数（コンバージョンを損なわないよう、ratio はガードレールとして使用）
engagement（返信 / 他者のフォロー / 交流）	リーチ	新規フォロワー数 + アクセス数
timing（投稿時間）	リーチ	プロフィールへのアクセス数

誠実さを守るガードレール（evaluate.py に固定）： 平均値ではなく中央値を使います（1日のバズ投稿で判定が左右されないようにします）。7日分または十分なデータが集まるまでは判定しません。同じ指標を対象とする実験期間が重なる場合は、confounded のマークを付けます。結論は「傾向」にとどめ、因果関係を主張しません。

ロールバックは最優先事項です。 各 action には正確な before 値が保存されるため、#N はいつでも元に戻せます。❌ rollback と判定した場合は、必ず先に王建硕さんに確認してください。本人の bio を黙って変更してはいけません。

データの取得元（重要な制約）

ratio の値は X API / xurl では取得できません。Analytics ダッシュボードにしかありません。そのため、CSV エクスポートを使います。 x.com/i/account_analytics を開く → Overview → 右上のダウンロードアイコン（必要な期間が 7D/2W/4W/3M/1Y のどれかを選択）→ CSV をエクスポート → inbox/ に入れる（またはファイルパスを直接指定）。

このスキルが使われる場面

• 王建硕さんが「フォロワーを増やしたい」「X のフォロワーを増やす実験をしよう」「プロフィールを A/B テストして」「今日のフォロワー増加チェック」と言った場合
• /wjs-x-increasing-follower を実行した場合
• /schedule daily /wjs-x-increasing-follower を設定した場合（末尾の「毎日のチェック」を参照）

使用しない場面

• 投稿を1つだけしたい場合 → /wjs-tweeting-from-articles または xurl post を直接実行
• スキルを宣伝する場合 → /wjs-promoting-skills / /publish-skill
• 記事を各プラットフォームに配信する場合 → /wjs-syndicating-articles

---

ワークフロー

すべてのスクリプトは scripts/ に、状態は state/ にあります。まずスキルのディレクトリに cd してください。

Step 1 — データを取り込む（CSV → daily.jsonl）

python3 scripts/ingest-csv.py /path/to/export.csv

スクリプトは列名をあいまい検索し（Profile visits / New follows / Impressions / Followers）、日付ごとに upsert して、ratio を自動計算します。認識した列の対応関係が表示されるので、正しいか確認してください。正しくない場合は --visits-col "X" --follows-col "Y" を指定します。より長い期間のデータをエクスポートして再実行すると、重複する日付が上書きされます。安全に実行できます。

Step 2 — To-do を作成する（実験を提案）

state/daily.jsonl の現在の状態を確認し、王建硕さんに番号付きの実験メニューを提示します。各項目には必ず category / title / hypothesis / metric を含めます。原則は以下のとおりです。

• 同時に実施する profile 実験は少数にします（同じ指標を対象とする実験が重なると、測定値が互いに汚染されます）。
• 仮説は反証可能なものにします。「具体的な1行の説明は、曖昧なタグラインよりコンバージョン率が高い」✅。「bio を良くする」❌。
• profile の実験を posting の実験より優先します。コンバージョンが土台です。まず訪問者を受け止めてから、流入を増やします。

記録します（番号は自動割り当てのため、jsonl を直接編集しないでください）。

python3 scripts/ledger.py add --category profile --metric ratio \
  --title "Bio: 开头一行放硬证明" \
  --hypothesis "访客看到具体成绩比看到口号更愿意关注"

実験メニューの参考（レバー別）：

• profile/ratio：bio の書き換え（フックを前に出す / 確かな実績 / CTA「X を見るにはフォロー」）、表示名に身元を示す情報を追加、アバターを正面からの高解像度写真に変更、バナーに価値提案を一文で掲載、固定投稿を最も強いスレッドに変更、URL をランディングページに設定。
• posting/visits：投稿形式（スレッド vs 単独投稿）、冒頭のフック、画像付き vs テキストのみ、トピックの絞り込み。
• engagement/follows：特定のコミュニティへの返信、対象層を積極的にフォロー、話題のテーマに参加。
• timing/visits：朝9時 vs 夜9時、平日 vs 週末。

state/SCOREBOARD.md の「To-do」セクションが、このリストを反映したものです（Step 6 を参照）。

Step 3 — 実験を1つ開始する（before を取得）

まず before-state を取得します（プロフィールのフィールド）。

xurl "/2/users/me?user.fields=name,description,url,location,profile_image_url,pinned_tweet_id"

現在の値を記録します。次に、実際に変更します。

• bio / 名前 / URL / 場所 —— API（OAuth1 v1.1）を使用できます。

  xurl --auth oauth1 -X POST "/1.1/account/update_profile.json?description=<urlencoded>"
  

  （name / url / location も同様です。失敗した場合や OAuth1 が有効になっていない場合は、アプリで手動変更し、同じように記録してください。）
• アバター / バナー / 固定投稿 —— 信頼できる公開 API がないため、アプリまたはウェブページで手動変更します。スキルが担当するのは before/after の記録と追跡のみです。

記録します（applied 日付と before 値を設定）。

python3 scripts/ledger.py apply 1 \
  --before-field description --before-value "<原 bio 原文>" \
  --after-value "<新 bio>"

その後、この実験は測定期間に入ります。baseline は、applied 前の window_days（デフォルトは7日間）における指標の中央値です。applied 後のデータが十分に集まってから判定します。

Step 4 — 毎日データを取り込み、再計算する（「毎日のチェック」でも使用）

scripts/daily-check.sh

次の処理を行います。inbox/ の新しい CSV を取り込み（処理後は inbox/done/ にアーカイブ）、evaluate.py --write-verdict で傾向に基づく判定を記録に書き戻し、SCOREBOARD.md を再生成します。注意：判定を書き込むだけで、状態は変更しません。keep / rollback は人が決定します。

Step 5 — 判定とロールバック

python3 scripts/evaluate.py          # 看每个在跑实验：baseline vs post，Δ%，verdict

判定（baseline の中央値との比較）：Δ ≥ +10% → keep、Δ ≤ -10% → rollback、その間 → flat。⚠ confounded / ⚠ thin baseline のマークに注意してください。表示されている場合は判定を鵜呑みにせず、測定期間を延長するか、重複している実験を停止してから再測定してください。

• keep：python3 scripts/ledger.py keep 1 --note "+58% 转化"
• rollback（先に王建硕さんに確認してください！）：確認後、apply 時に保存した before 値に戻します（API または手動変更）。その後、 `python3 scripts/ledger.py rollback 1 --note "転化が落ちたため、bio を元に戻す" を実行します（コマンドは復元する before 値を表示します）。
• flat：観察を続けるか、「影響なし」として変更を戻します。

Step 6 — ダッシュボード

python3 scripts/scoreboard.py        # 写并打印 state/SCOREBOARD.md

次の4つのセクションがあります。📈 現状（最新の ratio / 7日間の ratio の中央値 / フォロワー数）、🧪 実施中の実験（baseline/post/Δ/判定/警告）、✅ To-do（提案済みの項目）、📚 完了した実験（kept / rolled_back）。王建硕さんにはこのファイルを共有してください。

---

データモデル（state/）

• daily.jsonl —— 1日1行：{date, profile_visits, new_follows, ratio, impressions, followers_total}。
• actions.jsonl —— 実験ごとに1行：{id, category, title, hypothesis, metric, window_days, before:{field,value}, after:{value}, applied, status, evaluated, verdict, notes}。状態の遷移：proposed → active → (kept | rolled_back)。
• SCOREBOARD.md —— 生成ファイル。人が読むためのものです。

默认参数（要改就传 flag）

• 评估窗口 --window-days 默认 7 天
• keep/rollback 阈值 --threshold 默认 ±0.10（相对 ±10%）
• 下判决前最少 post 数据 --min-post-days 默认 3 天
• 回滚 永远先问，不静默

每日检查（可选调度）

/schedule daily /wjs-x-increasing-follower —— 每天调起本 skill：跑 daily-check.sh，把 SCOREBOARD.md 现状 + 任何判 ❌ rollback 的实验 发给王建硕并征求是否回滚。CSV 还是得他手动导出丢进 inbox/（ratio 数据 API 拿不到，这步绕不开）。