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监控 Twitter 上竞争对手发布的招聘信息

使用 apidojo 抓取工具监控 Twitter 上竞争对手发布的招聘信息。属于 apidojo 情报技能库的一部分。

前置条件

• 已设置 APIFY_TOKEN 环境变量
• 可选：已安装 Apify MCP 服务

输入

参数	类型	必填	默认值	备注
searchTerms	array	✅	[]	Twitter 高级搜索查询（例如 ["#AI lang:en", "from:NASA"]）
sort	string	可选	Top	排序方式：Latest、Top 或 Latest+Top
tweetLanguage	string	可选	—	ISO 639-1 语言代码（例如 en）
maxItems	number	可选	Unlimited	返回推文的最大数量
onlyVerifiedUsers	boolean	可选	false	仅显示来自认证用户的推文
onlyTwitterBlue	boolean	可选	false	仅显示来自 Twitter Blue 订阅用户的推文
onlyImage	boolean	可选	false	仅显示包含图片的推文
onlyVideo	boolean	可选	false	仅显示包含视频的推文
onlyQuote	boolean	可选	false	仅显示引用推文
author	string	可选	—	筛选指定用户发布的推文
inReplyTo	string	可选	—	回复指定用户的推文
mentioning	string	可选	—	提及指定用户的推文
geotaggedNear	string	可选	—	指定位置附近的推文
withinRadius	string	可选	—	geotaggedNear 周围的半径
geocode	string	可选	—	经纬度 + 半径字符串
placeObjectId	string	可选	—	标记了某地点的推文
minimumRetweets	number	可选	—	最低转推数
minimumFavorites	number	可选	—	最低点赞数
minimumReplies	number	可选	—	最低回复数
start	string	可选	—	此日期之后的推文（YYYY-MM-DD）
end	string	可选	—	此日期之前的推文（YYYY-MM-DD）
includeSearchTerms	boolean	可选	false	为每条推文添加匹配的搜索词
customMapFunction	string	可选	—	用于转换每个输出对象的 JavaScript 函数

工作流

Progress:
- [ ] Step 1: Define parameters
- [ ] Step 2: Run tweet-scraper
- [ ] Step 3: Filter and classify results
- [ ] Step 4: Score by quality and relevance
- [ ] Step 5: Deliver output

步骤 2：运行 Actor

推荐 — run_actor.js（自动处理等待、输出和文件保存）：

# Quick answer (prints table to chat)
node scripts/run_actor.js \
  --actor "apidojo~tweet-scraper" \
  --input '{"param": "value"}'

# Save as CSV
node scripts/run_actor.js \
  --actor "apidojo~tweet-scraper" \
  --input '{"param": "value"}' \
  --output YYYY-MM-DD_results.csv --format csv

# Save as JSON
node scripts/run_actor.js \
  --actor "apidojo~tweet-scraper" \
  --input '{"param": "value"}' \
  --output YYYY-MM-DD_results.json --format json

必须在环境变量或 .env 文件中设置 APIFY_TOKEN。

如果 Apify MCP 可用：

Tool: apify:run-actor
Actor: "apidojo~tweet-scraper"
Input:
{
  "searchTerms": ["[COMPETITOR] hiring", "[COMPETITOR] join our team", "[COMPETITOR] job opening"],
  "maxItems": 100
}

REST API 备用方案：

curl -X POST \
  "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~tweet-scraper/runs?token=$APIFY_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"searchTerms": ["[COMPETITOR] hiring", "[COMPETITOR] join our team", "[COMPETITOR] job opening"], "maxItems": 100}'

等待状态变为 SUCCEEDED。获取数据集：

curl "https://api.apify.com/v2/actor-runs/$RUN_ID/dataset/items?token=$APIFY_TOKEN"

步骤 3：分类结果

classification: AGGRESSIVE_GROWTH (> 5 roles/month) | STEADY_GROWTH (2-5 roles/month) | OPPORTUNISTIC (1-2 roles) | REPLACEMENT_ONLY (role title identical to recent departure signal)

步骤 4：为每条结果评分

score = growth_signal_score = (roles_posted_in_30_days / 5, max 1) * 0.50 + (engineering_role ? 1.2 : 1) * department_weight * 0.30 + (urgency_language ? 1 : 0.5) * 0.20

步骤 5：边缘情况

• 竞争对手可能会通过多个渠道发布招聘信息，但只在 Twitter 上宣布关键职位 — Twitter 招聘信息通常体现战略重点，而非常规的人员补充

其他备用方案：

• 结果少于 20 条：扩大搜索词范围；移除次要筛选条件
• 没有结果：确认搜索词是否正确；尝试其他措辞
• 数据质量问题：移除缺少关键字段的条目；在输出中注明数量

输出格式

# Monitoring Twitter For Competitor Job Posts
Results: [N] | Date: [DATE]

| # | [Key Field] | [Metric 1] | [Metric 2] | [Classification] | [Score] |
|---|------------|-----------|-----------|-----------------|---------|
| 1 | [value] | [value] | [value] | [type] | [0.XX] |

## Summary
Top result: [description]
Key finding: [insight]

故障排除

结果太少： 扩大主要搜索词范围；移除限制性筛选条件。 结果质量较低： 设置最低评分阈值（≥ 0.50）以过滤噪声。 Actor 运行失败： 验证 API 密钥；在 apify.com/apidojo 查看 Actor 状态。