content-optimizer

# Content Performance Optimizer - コンテンツ自己改善ループ ## Description 5ソース（X, Google検索, Google Trends, Reddit/HN, 競合アカウント）から市場データを収集し、 LLMで統合分析して仮説とA/Bバリアントを自動生成します。 生成した投稿バリアントをTypefullyにドラフト登録し、投稿後のパフォーマンスを測定・学習することで、 コンテンツの継続的な自己改善サイクルを実現します。 ## ワークフロー概要 ``` ① 市場調査 → ② 仮説生成 → ③ バリアント作成 → ④ 投稿（Typefully） → ⑤ メトリクス収集 → ⑥ 分析・学習 → ①に戻る ``` ## クイックスタート ```bash # 仮説生成（トレンド調査→仮説→バリアント一気通貫） python skills/content-optimizer/scripts/hypothesis_generator.py --topic "AIエージェント" --channel x_twitter # メトリクス収集（投稿後のパフォーマンス測定） python skills/content-optimizer/scripts/collect_metrics.py --tweet-ids "123,456" --experiment-id exp-001 # ドライラン（API呼び出しなし） python skills/content-optimizer/scripts/hypothesis_generator.py --topic "SaaS" --dry-run ``` ## スクリプト一覧 | スクリプト | 用途 | |-----------|------| | hypothesis_generator.py | 市場調査→仮説生成→バリアント作成 | | collect_metrics.py | ツイートメトリクス収集・バリアント比較 | | typefully_client.py | Typefully API v2 クライアント | ## hypothesis_generator.py Parameters | Parameter | Required | Default | Description | |-----------|----------|---------|-------------| | --topic, -t | Yes | - | 調査トピック | | --channel, -c | No | x_twitter | チャネル: x_twitter, email, linkedin | | --competitors | No | - | 競合アカウント（カンマ区切り） | | --lang, -l | No | ja | 言語: ja, en, all | | --days, -d | No | 7 | 調査期間 | | --num-hypotheses | No | 5 | 生成する仮説数 | | --auto-draft | No | false | Typefullyにドラフト自動作成 | | --output, -o | No | output/content-optimizer/ | 出力先 | | --dry-run | No | false | API呼び出しなしでプレビュー | | --test | No | fals...