Xの自動化

pip install tweepy openai tavily-python python-dotenv

import os
import tweepy
from openai import OpenAI
from tavily import TavilyClient
from dotenv import load_dotenv

# .envファイルからキーを読み込む
load_dotenv()

# 1. 各クライアントの初期化
# X (Twitter) API v2 Client
x_client = tweepy.Client(
    consumer_key=os.getenv("X_CONSUMER_KEY"),
    consumer_secret=os.getenv("X_CONSUMER_SECRET"),
    access_token=os.getenv("X_ACCESS_TOKEN"),
    access_token_secret=os.getenv("X_ACCESS_TOKEN_SECRET")
)

# OpenAI & Tavily (検索用)
openai_client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
tavily_client = TavilyClient(api_key=os.getenv("TAVILY_API_KEY"))

def run_agent_post(topic="生成AI 最新トレンド"):
    print(f"🕵️ '{topic}' について調査中...")
    
    # 2. Web検索 (Tavilyを使って最新情報を取得)
    search_result = tavily_client.search(query=topic, search_depth="basic", max_results=3)
    context_text = "\n".join([f"- {res['content']}" for res in search_result['results']])

    print("🧠 投稿内容を生成中...")
    
    # 3. AIによる投稿文生成
    # プロンプトエンジニアリング：文字数制限とペルソナを設定
    prompt = f"""
    以下のニュース情報を元に、X（Twitter）の投稿を作成してください。
    
    【ニュース情報】
    {context_text}
    
    【制約条件】
    - 日本語で130文字以内（厳守）。
    - 専門家のような少し辛口だが有益な視点を入れること。
    - 最後に適切なハッシュタグを2つだけつけること。
    - URLは含めないでください。
    """

    response = openai_client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "あなたはSNSマーケティングとAI技術の専門家です。"},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ]
    )
    
    tweet_text = response.choices[0].message.content.strip()
    print(f"📝 生成されたツイート:\n{tweet_text}")

    # 4. Xへ投稿
    try:
        x_client.create_tweet(text=tweet_text)
        print("✅ 投稿成功！")
    except Exception as e:
        print(f"❌ 投稿エラー: {e}")

if __name__ == "__main__":
    run_agent_post()