概览
同一条产品发布或品牌声明被别人引用时，新增的文字往往比单纯转发更能说明讨论方向。这份数据整理指定原帖的引用帖子，把引用者写下的内容、作者和互动指标保留在一起，方便逐条阅读。
它适合观察一条内容被怎样补充、评价或传播。引用者可能赞同、质疑，也可能只是在补充背景，不能仅根据引用动作或互动数量判定正负态度；需要结合正文理解。
数据说明
数据来自 X 对指定原帖的引用结果，按引用时间从近到远返回，同次结果按帖子编号去重。每条正文属于引用者发布的帖子，结果可能包含以回复形式发布的引用帖，可结合「是否回复」进一步筛选；普通回复和没有新增引用内容的转推不因此自动成为引用讨论。
点赞数、回复数、转推数、引用数和浏览数描述该条引用帖的公开互动快照，不是原帖整体传播量。作者粉丝数也不等于该条内容的实际覆盖人数，浏览数不能直接当作独立读者数。
发布时间保留来源中的数字时区偏移，不改写为本地时间。被引帖编号只在资料实际返回时保留，缺失时不推断完整传播链。已删除、私密或未被返回的内容不在完整覆盖承诺内，单次结果不足以还原整个事件的传播过程。
结果长什么样
每条记录代表一条引用帖子。以下为公开内容的采样示例，互动数是采样时的快照。
| 帖子编号 | 作者账号 | 发布时间 | 点赞数 | 回复数 |
|---|---|---|---|---|
| 2112772941016601051 | WillBooster | Wed Oct 21 05:08:17 +0000 2026 | 1 | 1 |
| 2112875417413775493 | Bigmindsai | Wed Oct 21 11:55:29 +0000 2026 | 0 | 0 |
另有正文、原文链接、被引帖编号及其他公开互动指标。
应用场景
- 复盘发布反馈时，结合「正文」「作者账号」归纳引用者关注的问题，再通过「原文链接」回看语境。
- 筛选需要优先阅读的观点时，对照「点赞数」「回复数」挑选讨论较多的内容，不把数量直接视为态度。
- 整理传播材料时，用「帖子编号」「被引帖编号」「发布时间」保留可核对的关系线索，避免把资料缺失补写成完整传播路径。
适用边界
每次查询一个原帖编号，仅返回首个结果页最多约 20 条引用帖子；不保证全部引用、完整传播链或观点倾向，不自动翻页，不采集私密或已删除内容。
- 适合用于
- 需要围绕一条已知帖子收集引用者的新增观点和传播材料时。
- 不要用于
- 需要原帖普通评论、裸转发名单、全量传播图或情感结论时。
失败处理
开发者声明的失败与重试处理方式，接入时建议一并写进系统提示词。
- 1空结果不能证明没有人引用，也可能是内容不可访问或未被返回。
- 2检查原帖编号；鉴权和额度问题由发布者处理，限流时暂停，避免连续重试。
- 3互动数据会变化，多次运行可能返回相同引用帖子。
输入参数
调用本 App 需要传入的参数，与 manifest.json 的 input.schema 同源。
- 原帖编号
post_id必填string填写要研究的原帖数字编号，即帖子链接中 status/ 后的数字；只填写编号，不填写完整链接。示例2112310345863930168
输出数据
单条记录的字段结构，与 manifest.json 的 output.schema 同源。
- 帖子编号
post_idstring帖子的完整数字编号，以文本保留精度。示例2112772941016601051 - 正文
textstring帖子的原文内容，保留原有语言和换行。示例OpenAI が、COBOL や Fortran のように学習データが少ない言語でのコーディング性能をまとめて公開しました。 COBOL のコードを別の言語に移す社内評価では、GPT-5.6 Sol が5.4%だったのに対し、GPT-6.1 Sol は low 設定で86.6%、high 設定で97.9%でした。 20の言語で SQLite 互換のデータベースエンジンをゼロから作らせる MultiLangBench でも、GPT-6 Astra の平均は87.4%。いちばん苦手な COBOL でも、前の世代の10.9%から72.1%まで上がっています。 日本でも、銀行や行政の基幹系には COBOL が多く残っています。 移行の検討では「読める人がいない」が最初の壁になることが多いので、この数字が実際の案件でどこまで出るのかは気になるところです。 ただ、COBOL 移行の評価は非公開なので、外から確かめることはできません。 MultiLangBench は GitHub で公開されているので、試すならこちらからになりそうです。 #生成AI #AIエージェント - 发布时间
published_atstring公开发布时间，保留英文星期、月份及数字时区偏移，不改写为本地时间。示例Wed Oct 21 05:08:17 +0000 2026 - 原文链接
urlstring指向该公开帖子的 X 链接。示例https://x.com/WillBooster/status/2112772941016601051
示例数据
以下示例按 output.schema 生成；未提供示例值的字段使用结构占位符。
{
"post_id": "2112772941016601051",
"text": "OpenAI が、COBOL や Fortran のように学習データが少ない言語でのコーディング性能をまとめて公開しました。\n\nCOBOL のコードを別の言語に移す社内評価では、GPT-5.6 Sol が5.4%だったのに対し、GPT-6.1 Sol は low 設定で86.6%、high 設定で97.9%でした。\n\n20の言語で SQLite 互換のデータベースエンジンをゼロから作らせる MultiLangBench でも、GPT-6 Astra の平均は87.4%。いちばん苦手な COBOL でも、前の世代の10.9%から72.1%まで上がっています。\n\n日本でも、銀行や行政の基幹系には COBOL が多く残っています。\n移行の検討では「読める人がいない」が最初の壁になることが多いので、この数字が実際の案件でどこまで出るのかは気になるところです。\n\nただ、COBOL 移行の評価は非公開なので、外から確かめることはできません。\nMultiLangBench は GitHub で公開されているので、試すならこちらからになりそうです。\n\n#生成AI #AIエージェント",
"published_at": "Wed Oct 21 05:08:17 +0000 2026",
"url": "https://x.com/WillBooster/status/2112772941016601051",
"account": "WillBooster",
"author_name": "WillBooster Inc.",
"author_id": "1196262997817053184",
"followers": 32,
"like_count": 1,
"reply_count": 1,
"repost_count": 0,
"quote_count": 0,
"view_count": 75,
"bookmark_count": 0,
"language": "ja",
"is_reply": false,
"quoted_post_id": "2112310345863930168"
}调用方式
本 App 支持通过 MCP、API、SDK 与文件导出方式接入，各接入方式共享同一套能力与计价。所有请求统一使用 Authorization: Bearer 请求头完成身份认证，凭证为 API Key（长期有效，在开放平台创建）；MCP 客户端另支持 OAuth 免密钥登录。CLI、Skill 等更多接入方式正在规划中。
通过 MCP（Model Context Protocol）协议，可在 Claude、Cursor 等 AI 客户端中直接调用本 App。选择你的客户端与认证方式，复制下方配置即可接入。
客户端配置
把 Bearer 后替换为长期有效的 API Key 即可，各类客户端与 CI、无浏览器环境通用。
{
"mcpServers": {
"bazhuayu_datahub": {
"type": "http",
"url": "https://mcp-v2.bazhuayu.com?pin=frank9306/x-post-quotes",
"headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_API_KEY>" }
}
}
}让 AI 自己完成配置
不想手动改配置？复制配置提示词，粘贴到任意 AI 客户端对话框，由它按自身方式完成接入（提示词会让 AI 向你索要 API Key，避免凭证留在对话记录或共享配置里）。
如需在同一个 MCP 连接里指定多个 App，前往 MCP 连接页（已为你指定本 App）。
价格
每提交一次任务计费一次，与返回条数无关。
按实际成功返回的数据条数计费，任务失败不计费。
多个计费事件按各自口径独立累计，具体以每一项说明为准；任务失败不计费。
立即体验
填写参数直接运行，结果来自真实调用。