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はじめに今回の記事では、DifyとX（Twitter）APIを連携して、Difyでツイートを作成して、そのツイートをXに自動投稿する方法をご紹介します。 具体的には、特定の記事のURLを入力すると、その内容を取得してLLMで内容をまとめてツイート文章を作成して、そのツイートをXに投稿するという流れを自動化するワークフローを作成していきます。 主に、Difyが提供する「HTTPリクエストブロック」を活用し、X APIと連携する方法/手順を解説します。 X APIと聞くと、有料なのでは？と思う方もいらっしゃるかもしれませんが、今回の記事では、無料のX APIを使う方法をご紹介しています。 また、記事内では、必要な情報を取得するために、ローカルサーバーを立ち上げる方法を紹介しています。ターミナルやコードエディタを触ったことがない方からすると少々難易度の高い内容かもしれません。 わからない用語や設
1. https://developer.twitter.com/ja/docs/twitter-api2. 登録を押す 3 . 認証画面に遷移するので、APIを使いたいアカウントでログインする4. 有料をめっちゃ進めてくるので一番下に小さく案内のある"Sign up for Free Account"をクリックする5. 利用目的を聞かれるので回答する6. Dashboard画面に遷移する 7. PROJECT APPの歯車をクリック8. Projects & Apps画面に遷移するので、画面下の”User authentication settings"のEditをクリックする9. APIを使って投稿したいのならApp permissionsをRead and writeもしくはRead and write and Direct messageに変更する10. Type of AppをW
はじめに SNSの運用を効率化するためには、投稿を自動化するのが便利です。本記事では、Make.comを活用して、X（旧Twitter）でのポストを自動化する方法を、初心者向けにわかりやすく解説します。 ある程度make.com を触った事がある前提です。 ステップ1：Make.comに登録・ログイン Make.com にアクセスし、アカウントを作成。 ダッシュボードにログインし、プロジェクトを作成します。 ステップ2：シナリオを作成 ダッシュボードで「Create a new scenario」をクリック。 トリガーを設定します。たとえば、Google SheetsやNotionに新しいデータが追加されたとき、投稿する設定を選択できます。 ステップ3：Xアカウントを接続 モジュールで「X（旧Twitter）」を検索。 「Create a tweet」モジュールを選択。 XアカウントをMa
企業は近年、SNSを積極的に活用して、採用活動を行っている。中でもTwitterは手軽に大学生らが情報を目にすることができるSNSである上に、コロナ禍のオンライン化も手伝って、一つの就職活動・採用活動の場となっている。 Twitterを活用して採用活動を行う企業は、どんな工夫が必要か。今回は、採用活動を行う際の好感度の上がるTwitter投稿や事例のほか、一般消費者に会社をうまくアピールするためのコツを紹介する。 就活にTwitterを活用する学生 志望度が上がった人は47.9％ 株式会社SNSコーチが2021年7月、2022卒の大学生・大学院生107名を対象に実施した「就職活動時のTwitterの活用状況に関する実態調査」では、44.8％が志望企業関連のTwitterをチェックしていることがわかった。 チェックしたTwitterアカウントの種類については、「会社公式」が63.4％、「人事
Twitterは公式でツイートを日時指定して投稿予約できますが、複数のツイートをつなげたスレッド形式（ツリー形式）の場合は投稿予約ができません（2022年7月現在）。 以前、無料でスレッド形式の予約投稿ができる「OneUp」という海外のwebサービスを紹介しましたが、今回は類似サービスの「 Typefully 」というwebサービスを紹介します。こちらも海外のものですが、最低限の機能は無料で使えます。「OneUp」よりツイートの作成がスムーズにできるのが特徴です。 サービスの画面イメージは下図のようなものです。 Typefullyの無料プランでできること（制約） 基本は有料のサービスですが、以下制約のもと、無料で使うことができます。 1度に予約できるスレッド投稿（ツリー投稿）は1件まで スレッド投稿につなげられるツイートの数に制限はない模様 画像は1スレッド投稿（ツリー投稿）につき計10個
本投稿の背景 ※申請画面が初投稿時(2018年9月)と変わってましたので、内容を更新しました ※2019年8月時点の情報となります Python Twitterからツイートを取得してテキスト分析(wordcloudで見える化) という記事を書いていて、 Twitter APIのアカウント申請 について、再度画面キャプチャーの確認をしたら アカウント登録申請方法が変わっていました。。 Twitter、API使用条件を厳格化 「厳しすぎる」開発者から悲鳴も 本投稿では変更された Twitter API 登録 (アカウント申請方法) について画面キャプチャー、メールのやりとりもキャプチャーして纏めました。結果としてTwitter API 登録は承認されました。 ※今後、アカウント申請方法は変更されると思いますので 本投稿のタイトルには、アカウント登録申請したときの日付(2019年8月時点)と記載
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Manhattan, our real-time, multi-tenant distributed database for Twitter scale As Twitter has grown into a global platform for public self-expression and conversation, our storage requirements have grown too. Over the last few years, we found ourselves in need of a storage system that could serve millions of queries per second, with extremely low latency in a real-time environment. Availability and
Twitter解析を行ううえでやってみたいことの１つとして感情分析があるのではないかと思います。（ですよね？）色々な手法があると思いますが、まずはその一番簡単な例から初めてだんだん高度に(できれば)していくというのを見ていきたいと思います。 分析対象データは今回もTwitterとします。ただ、いままではTwitter REST APIsで取得していましたが、今回はTwitter Stream APIでじゃんじゃかTwitterデータをインポートしていき、それに対して感情分析結果を数値化して合わせてデータベースに格納する、ということをやってみたいと思います。 Twitterデータをmongodbに取得する当たりの説明は以前の記事で行っていますので、よければご参照ください。 1. Twitter Stream APIからデータを取得しmongoDBに格納する。# 1-1. 準備的なこと## ま
案外成功方法より失敗集のほうがタメになりそう． ところでhost名がtaihaなのは安定性に関係ないです!!
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