用途：系统化提升 Twitter/X 账号影响力，依据公开的算法分析给出账号诊断与增长建议。
主要能力：检查账号健康度（TweepCred 估算、影子封禁状态）、分析近期推文与内容结构、分析关注列表并推荐取关对象、通过搜索寻找高互动机会、生成周报。核心指标包括关注/粉丝比（健康值 <0.6）、平均浏览量、媒体推文占比（建议 >50%）、链接推文占比（建议 <20%）与回复率。
使用方式：需先安装 rnet（pip install "rnet>=3.0.0rc20" --pre），使用仓库内的 rnet_twitter.py 轻量 GraphQL 客户端，并将 Twitter cookies 导出为 twitter_cookies.json，格式为 [{"name": "auth_token", "value": "..."}, {"name": "ct0", "value": "..."}]，同时配置自己的 Twitter 用户名。获取 cookies：Chrome 登录 x.com，开发者工具 → Application → Cookies → https://x.com，复制 auth_token 与 ct0 保存到 twitter_cookies.json。cookies 约两周失效，出现 403 错误时需刷新。影子封禁可手动在 shadowban.yuzurisa.com 检查。
适用场景：账号健康自查、内容配比优化、取关清理、互动机会挖掘与周期性增长复盘。
限制：依赖 cookies 与第三方客户端，cookies 会过期；TweepCred 为估算值；影子封禁检查需借助外部站点；资料未提供价格、平台支持范围与效果保证等信息。