finding-software-engineers-on-twitter

用途

该技能用于在 Twitter/X 上发现软件工程师和开发者，以支持招聘场景。它通过技术栈关键词、开放求职信号以及工程社区活跃度来定位候选人，将 Twitter 上活跃于技术社区的工程师视为强被动候选人信号。

主要能力

按技术栈关键词和角色信号搜索推文，例如 "[TECH_STACK] engineer"、"senior [TECH_STACK]"、"built with [TECH_STACK]"、"[TECH_STACK] open to work" 等。
收集搜索结果中的唯一作者用户名。
通过 twitter-user-scraper 丰富个人资料。
对候选人匹配度进行评分，评分公式为：candidate_score = (stack_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。
根据最近发推时间将候选人分为 Active（30 天内）、Passive（30–90 天）、Dormant（超过 90 天）。
输出候选人列表，包含优先级（开放求职候选人、被动候选人）和 Bio 亮点。

使用方式

前置条件：设置 APIFY_TOKEN 环境变量；可选安装 Apify MCP 服务器。

输入参数包括：startUrls、twitterHandles、twitterUserIds、getFollowers、getFollowing、getRetweeters、includeUnavailableUsers、maxItems、customMapFunction。

工作流步骤：

按技术栈和角色信号搜索推文。
收集唯一用户名。
通过 twitter-user-scraper 丰富个人资料。
对候选人匹配度评分。
交付候选人列表。

推荐使用 run_actor.js 脚本运行，可自动处理等待、输出和文件保存。示例命令：

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

如果 Apify MCP 可用，可使用 apify:run-actor 工具，Actor 为 "apidojo~tweet-scraper"，输入示例：

{
  "searchTerms": ["[TECH_STACK] engineer", "senior [TECH_STACK] developer", "built with [TECH_STACK]"],
  "maxItems": 300,
  "tweetLanguage": "en"
}

REST API 回退示例：

curl -X POST \
  "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~tweet-scraper/runs?token=$APIFY_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"searchTerms": ["Python engineer", "senior Python developer", "built with Python"], "maxItems": 300}'

丰富个人资料时，使用 apify:run-actor 工具，Actor 为 "apidojo~twitter-user-scraper"，输入示例：

{"usernames": ["[username1]", "[username2]", "..."]}

REST API 回退示例：

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"]}'

适用场景

招聘人员寻找特定技术栈的软件工程师。
识别开放求职的候选人。
发现被动候选人（未主动求职但活跃于技术社区）。
按角色级别（初级、中级、高级）筛选候选人。

限制

需要 APIFY_TOKEN 环境变量。
结果可能被开发者工具公司账号主导，需过滤 followerCount > 50K 且 bio 提及公司/品牌的账号。
位置过滤依赖 Twitter bio 的自由文本，需使用包含匹配，并过滤模糊或非地理位置的条目。
对于小众技术栈，结果可能少于 20 条，需扩大搜索范围（如 "Rust" 扩展为 "systems programming"）或移除角色级别过滤。
机器人账号需标记：follower/following 比率 < 0.05 且 tweetsCount < 10 的账号可能为机器人。
开放求职信号较少，大多数被动候选人不会公开表示，需针对被动层级进行个性化外联。
结果可能全是公司而非个人，可添加 "-company -official -team -agency" 作为负面搜索词，或过滤 bio 中的第一人称代词。
技术栈过于常见时结果过多，可添加位置或资历级别作为第二过滤条件。

技能介绍

用途

主要能力

使用方式

适用场景

限制