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सोशल बातचीत को साप्ताहिक सुनने की ब्रीफ़ में बदलें
इस हफ़्ते ब्रांड और प्रतिस्पर्धियों पर X पोस्ट खोजें, स्रोतों वाला वेब संदर्भ जोड़ें, पीछे के पेज पढ़ें और हर संस्करण संग्रहित करें ताकि अगला हफ़्ता ज्ञात से शुरू हो।
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वर्ग कोष्ठक के फ़ील्ड बदलें और Claude Code, Codex या टर्मिनल एक्सेस वाले AI में चिपकाएँ। यह Felo स्किल इंस्टॉल करता है, क्रेडिट से पहले पूछता है और वर्कफ़्लो चलाता है।
[ब्रांड, उत्पाद या श्रेणी] के लिए सोशल लिसनिंग ब्रीफ़ चलाएं। निगरानी शब्द: [ब्रांड], [उत्पाद नाम], [प्रतिस्पर्धी नाम], [श्रेणी कीवर्ड]। अवधि: पिछले [7 / 14] दिन। समय क्षेत्र: [समय क्षेत्र]। पाठक: [टीम]। अनुमत स्रोत: केवल सार्वजनिक X पोस्ट और सार्वजनिक वेब पृष्ठ। तैयार करें: 1. बातचीत में क्या बदला, इसका पाँच पंक्तियों का सार। 2. विषय, हर एक में लोग क्या कह रहे हैं, समर्थन देने वाली पोस्ट और उनकी तिथि सीमा। 3. प्रतिस्पर्धी उल्लेख: किसकी सिफ़ारिश हो रही है और किस संदर्भ में। 4. जोखिम: शिकायतें, आउटेज, दोहराए जाने वाले प्रश्न या नकारात्मक प्रतिक्रिया। 5. अगले कदम, “अभी जवाब दें”, “निगरानी करें” और “उत्पाद को दें” में विभाजित। 6. हर पोस्ट और पृष्ठ के URL और तिथि के साथ स्रोत सूची। नियम: - केवल वे पोस्ट और पृष्ठ बताएं जो API लौटाता है। भावना स्कोर, एंगेजमेंट संख्या, उद्धरण या स्रोत कभी न गढ़ें। - X को संकेत मानें, प्रतिनिधि सर्वेक्षण नहीं। जब नमूना बहुत छोटा हो तो बताएं। - ग्राहक के शब्दों को अपने सार से अलग रखें और संक्षेप में लिंक के साथ उद्धृत करें। - अवधि को स्पष्ट आरंभ और अंत तिथियों में बदलें और समय क्षेत्र बताएं। - क्रेडिट खर्च करने से पहले योजनाबद्ध खोज और निष्कर्षण दिखाएं और मेरी स्वीकृति का इंतज़ार करें। - जवाब न दें, पोस्ट न करें, फ़ॉलो न करें और किसी को संदेश न भेजें। यह ब्रीफ़ केवल पढ़ने के लिए है। - परिणाम ./social-listening.md में लिखें और चैट में सारांश दें।
कॉपी में इंस्टॉल चरण और सुरक्षा नियम भी हैं।
आपको क्या मिलता है
एक रन का उदाहरण आउटपुट। लाइव जनरेशन नहीं।
सोशल लिसनिंग ब्रीफ़ — 2026-10-30
क्या बदला
- एक्सपोर्ट फ़्लो की शिकायतें अब मुख्य विषय हैं।
- कीमत थ्रेड में सस्ता प्रतिस्पर्धी सुझाया जा रहा है।
- 2026-10-27 का आउटेज अब ज़िक्र में नहीं है।
विषय
- अपडेट के बाद एक्सपोर्ट धीमा — @example_dev: “40 पेज के दस्तावेज़ के लिए एक्सपोर्ट बटन अब मिनट लेता है।” (2026-10-28); @example_ops: “महीने के अंत में एक्सपोर्ट कतार में किसी और को दिख रहा है?” (2026-10-29)
- सस्ता विकल्प सुझाया जा रहा है — Example Rival उन थ्रेड में आता है जहाँ कम कीमत पूछी जाती है
प्रतिस्पर्धी
जब सस्ता विकल्प पूछा जाता है तो Example Rival सुझाया जाता है; सुझाव कीमत का है, फ़ीचर का नहीं।
जोखिम
एक्सपोर्ट शिकायत सपोर्ट के करीबी थ्रेड में दिखती है और छोड़ने बातचीत तक पहुँच सकती है।
आगे
- अभी जवाब दें: 2026-10-28 का एक्सपोर्ट थ्रेड।
- निगरानी: शिकायत API दर्शकों तक फैलती है या नहीं।
- उत्पाद को दें: महीने के अंत में एक्सपोर्ट लेटेंसी।
स्रोत
- https://x.com/example_dev/status/... — 2026-10-28
- https://example.com/export-thread — 2026-10-29
सटीक कॉल
डेवलपर्स के लिए: वही वर्कफ़्लो कोड के रूप में, चलाने के क्रम में।
असली API कॉल दिखाएँ
इस हफ़्ते के पोस्ट खोजें
ब्रांड और प्रतिस्पर्धियों के लिए पिछले 7 दिन X Search इस्तेमाल करें, खाते और तारीखें रखें।
listening.ts const BASE = "https://openapi.felo.ai"; const headers = { Authorization: `Bearer ${process.env.FELO_API_KEY}`, "Content-Type": "application/json", }; async function felo<T>(path: string, body?: unknown): Promise<T> { const res = await fetch(`${BASE}${path}`, { method: body ? "POST" : "GET", headers, body: body ? JSON.stringify(body) : undefined, }); if (!res.ok) throw new Error(`${res.status}: ${await res.text()}`); return res.json() as Promise<T>; } type XData = { data: { tweets: { content: string; author: { username: string }; created_at: string; metrics: { retweet_count: number; favorite_count: number; reply_count: number }; url: string; }[]; }; }; const since = Math.floor((Date.now() - 7 * 24 * 60 * 60 * 1000) / 1000); const search = await felo<XData>("/v2/x/tweet/search", { query: '"Acme" OR "Acme app"', limit: 50, since_time: since, }); const posts = search.data.tweets;उदाहरण आउटपुट
{ "data": { "tweets": [ { "content": "The export flow is slow again.", "author": { "username": "example_dev" }, "created_at": "2026-10-28T09:14:00Z", "metrics": { "retweet_count": 4, "favorite_count": 21, "reply_count": 6 }, "url": "https://x.com/example_dev/status/..." } ] } }स्रोतों वाला वेब संदर्भ जोड़ें
Chat से चर्चा का संदर्भ पूछें और स्रोतों वाली पेज सूची लें।
listening.ts type ChatData = { data: { answer: string; resources: { link: string; title: string; snippet: string }[]; }; }; const context = await felo<ChatData>("/v2/chat", { query: "Recent customer complaints and competitor mentions around Acme", }); const sources = context.data.resources.slice(0, 5);उदाहरण आउटपुट
{ "answer": "The main threads are …", "sources": [ { "link": "https://example.com/thread", "title": "…", "snippet": "…" } ] }पीछे के पेज पढ़ें
Web Fetch से दो या तीन सबसे प्रासंगिक पेज पढ़ें और तथ्य व लिंक जोड़ें।
listening.ts type ExtractData = { data: { content: string } }; const pages = await Promise.all( sources.slice(0, 3).map((source) => felo<ExtractData>("/v2/web/extract", { url: source.link, output_format: "markdown", with_readability: true, with_cache: true, }).then((page) => ({ ...source, content: page.data.content })), ), );उदाहरण आउटपुट
// pages[0].content "# Example thread summary\n\nExtracted page content…"
विषय के अनुसार रिपोर्ट लिखें
विषय, प्रतिनिधि पोस्ट, संदर्भ, जोखिम और फ़ोकस के साथ Markdown बनाएँ।
listening.ts const date = new Date().toISOString().slice(0, 10); const ranked = [...posts].sort( (a, b) => b.metrics.favorite_count - a.metrics.favorite_count, ); const brief = [ `# Social listening brief — ${date}`, "", "## What the web says", context.data.answer, "", "## What people are posting", ...ranked.slice(0, 10).map( (post) => `- @${post.author.username} (${post.created_at.slice(0, 10)}): ${post.content}\n ${post.url}`, ), "", "## Pages behind the answer", ...pages.map((page) => `- [${page.title}](${page.link})`), "", "## Sources", ...sources.map((source) => `- [${source.title}](${source.link})`), ].join("\n"); console.log(brief);संग्रहित करें और पिछले हफ़्ते से तुलना
रिपोर्ट और स्रोत LiveDoc में सहेजें, अगले हफ़्ते पिछला संस्करण खोजें।
listening.ts type LiveDocData = { data: { short_id: string } }; const archive = await felo<LiveDocData>("/v2/livedocs", { name: "Social listening archive", description: "One document resource per weekly brief", }); await felo(`/v2/livedocs/${archive.data.short_id}/resources/doc`, { title: `Social listening — ${date}`, content: brief, }); type Retrieved = { data: { title: string; content: string; score: number }[] }; const previous = await felo<Retrieved>( `/v2/livedocs/${archive.data.short_id}/resources/retrieve`, { query: "what changed since last week" }, ).then((res) => res.data.filter((hit) => hit.score >= 0.7));उदाहरण आउटपुट
[ { "title": "Social listening — 2026-10-23", "content": "…", "score": 0.88 } ]
इसमें क्या है
- इस हफ़्ते के तारीख वाले X पोस्ट
- स्रोतों वाला वेब संदर्भ
- विषय के अनुसार चर्चा का सार
- साझा करने योग्य साप्ताहिक रिपोर्ट
- हर संस्करण वाला LiveDoc
यह क्या नहीं करता
- X कवरेज अधूरा और सभी उपयोगकर्ताओं का प्रतिनिधि नहीं
- भावना पर अंतिम निष्कर्ष नहीं
- स्वतः पोस्ट या जवाब नहीं
- DM या निजी समुदाय नहीं
- हफ़्ते में एक रन; शेड्यूलिंग आपके एजेंट या cron में
प्रश्न
स्रोत क्या गिना जाता है?
हर X पोस्ट लिंक, खाता और तारीख रखता है; वेब संदर्भ सार्वजनिक Chat और Web Fetch पेजों से। बिना स्रोत दावे शामिल नहीं होते।
प्रतिस्पर्धियों को फ़ॉलो कर सकते हैं?
हाँ। ब्रांड और प्रतिस्पर्धी साथ खोजें और रिपोर्ट में समूहित करें।
क्या भावना मापता है?
यह विषय और लहजा सारांशित करता है पर संपादकीय निर्णय चिह्नित करता है, सटीक भावना प्रतिशत का दावा नहीं।
कितना पीछे देखता है?
साप्ताहिक रिपोर्ट के लिए डिफ़ॉल्ट पिछले 7 दिन; बड़ी विंडो के लिए `since_time` बदलें।
हर हफ़्ते चला सकते हैं?
हाँ। वही प्रॉम्प्ट cron या एजेंट शेड्यूलर में डालें और उसी LiveDoc में लिखें।
एक ब्रीफ़ की लागत कितनी है?
X Search, Chat और पेज निष्कर्षण उपयोग के अनुसार बिल होते हैं; मौजूदा दरें मूल्य पेज पर और प्रॉम्प्ट खर्च से पहले मंज़ूरी माँगता है।
संबंधित वर्कफ़्लो
एक सवाल को स्रोतों वाली शोध ब्रीफ़ में बदलें
वेब से पूछें, जवाब के पीछे के पेज Markdown में सहेजें, X पर प्रैक्टिशनर क्या कहते हैं जोड़ें और सबूत उस LiveDoc में रखें जिसे बाद में फिर खोजा जा सके।
वर्कफ़्लो खोलेंशोधऐसी प्रतिस्पर्धी विश्लेषण बनाएँ जिसे बिक्री टीम इस्तेमाल कर सके
प्रतिस्पर्धी के पेज, उसके आसपास की कवरेज और खरीदार X पर क्या कहते हैं इकट्ठा करें, फिर ऐसा विश्लेषण बनाएँ जिसमें हर दावे का स्रोत, तारीख और स्थिति हो।
वर्कफ़्लो खोलेंसामग्रीरोज़ाना AI समाचार सारांश प्रकाशित करें जिसे टीम सचमुच पढ़े
स्रोतों वाला सारांश लें, X पर प्रैक्टिशनर चर्चाएँ जोड़ें, एक वीडियो ट्रांसक्रिप्ट लें, संस्करण Markdown में बनाएँ और LiveDoc में संग्रहित करें।
वर्कफ़्लो खोलेंइसे अपना बनाएँ
वही रेसिपी, आपके असली तरीके के हिसाब से।
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