Ein Dienstprogramm zum Umwandeln von X/Twitter-Threads in konsolidierte Text- oder PDF-Dokumente zur einfacheren Lektüre und Archivierung.
Der schnellste Weg, einen Skill direkt aus der Registry zu installieren.
npx clawhub@latest install x-thread-reader
Kopiere den Skill-Ordner an einen dieser Orte
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorität: Workspace > Lokal > Integriert (Bundled)
Kopiere diesen Prompt in OpenClaw, um ihn automatisch zu installieren.
Hilf mir, x-thread-reader über Clawhub zu installieren. Falls Clawhub nicht installiert ist, installiere es bitte zuerst (npm i -g clawhub).
Hole dir die rohen Skill-Dateien in einem ZIP-Archiv.
Der X Thread Reader ist ein zweckgebundenes Tool innerhalb der Openclaw Skills-Bibliothek, das die Extraktion von Langform-Inhalten aus X (ehemals Twitter) vereinfacht. Anstatt sich mit fragmentierten Tweets auseinanderzusetzen, nutzt dieser Skill twitter-thread.com, um ganze Konversationen in einem einzigen, übersichtlichen Format zusammenzuführen. Er ist für die nahtlose Zusammenarbeit mit AI-Agenten konzipiert und liefert ihnen innerhalb von Sekunden den vollen Kontext einer Diskussion.
Dieser Skill ist hocheffizient und bietet einen Nur-Text-Modus, der durch das Scraping von Metadaten keinen Browser-Overhead erfordert, sowie einen robusten PDF-Modus für die visuelle Erhaltung. Egal, ob Sie eine Wissensdatenbank aufbauen oder tiefgehende Recherchen betreiben, dieses Tool stellt sicher, dass Sie den Erzählstrang eines komplexen Threads nie verlieren.
Stellen Sie sicher, dass Ihre Umgebung über python3 und curl verfügt. Für die PDF-Funktionalität muss ein headless Browser wie Chrome zugänglich sein.
# Get thread text
scripts/x_thread.sh text "https://x.com/user/status/1234567890"
# Download as PDF
scripts/x_thread.sh pdf "https://x.com/user/status/1234567890" "/path/to/save.pdf"
Der Skill erzeugt strukturierte Daten, um die Konsistenz über Openclaw Skills-Workflows hinweg zu wahren:
| Feld | Beschreibung |
|---|---|
| Author | Der Benutzername des Erstellers des Threads |
| Date | Veröffentlichungsdatum des ursprünglichen Tweets |
| Content | Der vollständige, verkettete Text jedes Tweets in der Sequenz |
| Reference | Die Quell-URL für einfaches Zitieren und Verifizieren |
Laden
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