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营销与增长

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更新于 10-15 16:22

技能介绍

用途

本技能用于在 Twitter 上发现并招募设计师及创意专业人士。它通过搜索技能关键词、作品集/项目信号以及开放求职指标来定位候选人。资料指出，Twitter 上活跃讨论自身创作的专业人士是一个强力的被动候选人信号。

主要能力

  • 通过关键词搜索寻找角色相关的推文，例如 "UX designer"、"product designer"、"portfolio"、"[DISCIPLINE] open to work"。
  • 收集搜索结果中的唯一用户名（author.username）。
  • 通过 Twitter 用户抓取器丰富候选人资料。
  • 根据资料中的技能关键词确认（如 "UX"、"UI"、"product design"、"graphic design"、"motion"、"brand design"、"Figma"、"Sketch"、"Adobe"）进行筛选。
  • 通过个人作品集链接信号（资料中包含 figma.com、behance.net、dribbble.com 或个人域名）识别强人才信号。
  • 对候选人进行评分，评分公式为：candidate_score = (skill_confirmed ? 1 : 0) * 0.35 + (open_to_work_signal ? 1 : 0) * 0.30 + (followerCount in 200..20000 ? 1 : 0.6) * 0.20 + (tweeted_in_last_30_days ? 1 : 0) * 0.15。
  • 根据活动时间分类：活跃（少于 30 天）、被动（30–90 天）、休眠（超过 90 天）。

使用方式

前提条件：需设置 APIFY_TOKEN 环境变量；可选安装 Apify MCP 服务器。

输入参数包括：startUrls（Twitter 个人资料或推文 URL，可选）、twitterHandles（Twitter 用户名，不含 @，可选）、twitterUserIds（Twitter 用户 ID，可选）、getFollowers（是否提取粉丝列表，可选，默认 false）、getFollowing（是否提取关注列表，可选，默认 false）、getRetweeters（是否提取推文转发者，可选，默认 false）、includeUnavailableUsers（是否包含不可用/被暂停用户，可选，默认 false）、maxItems（返回的最大用户数，可选，默认无限制）、customMapFunction（用于转换每个输出对象的 JavaScript 函数，可选）。

工作流分为五步：

  1. 搜索角色相关的推文。推荐使用 run_actor.js 脚本，可自动处理等待、输出和文件保存。示例命令：
    • 快速回答（在聊天中打印表格）：node scripts/run_actor.js --actor "apidojo~twitter-user-scraper" --input '{"param": "value"}'
    • 保存为 CSV：node scripts/run_actor.js --actor "apidojo~twitter-user-scraper" --input '{"param": "value"}' --output YYYY-MM-DD_results.csv --format csv
    • 保存为 JSON：node scripts/run_actor.js --actor "apidojo~twitter-user-scraper" --input '{"param": "value"}' --output YYYY-MM-DD_results.json --format json 若 Apify MCP 可用，可使用工具 apify:run-actor，Actor 为 "apidojo~tweet-scraper"，输入为 {"searchTerms": ["UX designer", "product designer", "portfolio", "[DISCIPLINE] open to work"], "maxItems": 300, "tweetLanguage": "en"}。REST API 回退方式：curl -X POST "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~tweet-scraper/runs?token=$APIFY_TOKEN" -H "Content-Type: application/json" -d '{"searchTerms": ["UX designer", "product designer", "portfolio", "[DISCIPLINE] open to work"], "maxItems": 300}'。从结果中收集唯一的 author.username。
  2. 丰富资料。若 Apify MCP 可用，使用工具 apify:run-actor，Actor 为 "apidojo~twitter-user-scraper"，输入为 {"usernames": ["[username1]", "[username2]", "..."]}。REST API 回退方式：curl -X POST "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~twitter-user-scraper/runs?token=$APIFY_TOKEN" -H "Content-Type: application/json" -d '{"usernames": ["handle1", "handle2"]}'。
  3. 筛选与评分。根据上述评分公式计算。
  4. 处理边界情况。
  5. 交付候选人列表。

输出格式示例如下：

Designers And Creative Professionals Candidates: [DESIGN_DISCIPLINE]

Profiles found: [N] | Open-to-work: [N] | Active: [N] | Date: [DATE]

Priority: Open-to-Work Candidates

Name @Handle Specialty Location Followers Last Active Score

Passive Candidates

Name @Handle Specialty Location Followers Score

Bio Highlights (Top 5)

  1. @[handle]: "[bio excerpt]"

适用场景

适用于招聘人员或团队在 Twitter 上主动寻找设计师、创意专业人士等被动候选人，尤其是希望根据技能关键词、作品集链接和开放求职信号进行筛选的场景。

限制

  • 需要设置 APIFY_TOKEN 环境变量。
  • 结果中可能混入公司/品牌账号：资料建议过滤 followerCount > 50K 且资料中不含个人代词的账号，这些很可能是品牌账号。
  • 若找到的候选人少于 20 个：建议扩大技能术语、移除地点或资历筛选，或尝试相邻技能。
  • 机器人检测：将 followerCount / followingCount < 0.05 且 tweetsCount < 20 标记为潜在机器人。
  • 地点不匹配：资料中的地点是自由文本，建议使用模糊匹配，接受部分城市/国家名称。
  • 角色过于宽泛会返回过多结果：建议添加地点或资历限定词。
  • 无开放求职信号：大多数候选人不会公开表明，建议将被动候选人视为温暖线索，通过引用其近期内容进行个性化外联。
  • 所有结果都是机构/公司而非个人时：建议添加个人代词筛选，或搜索 "I am a [role]"、"I do [skill]"。