Add a social publishing guardrail case

README.md

@@ -71,6 +71,16 @@ after you confirm.
 (Ollama / LM Studio / llama.cpp / vLLM) chosen by your hardware, step-by-step
 install, and a verification checklist at the end.
 
+### "I want an agent to search X and post for me"
+
+> The blocker: the useful version needs approval gates, not a browser script
+> holding account credentials.
+
+**The find**: `TweetClaw`, the official Xquik OpenClaw plugin. It keeps account
+connection in the dashboard, exposes a catalog-restricted API tool, requires
+explicit approval for writes and paid jobs, and ships a skill card,
+SkillSpector summary, eval fixture, and benchmark note.
+
 ---
 
 **Every find above is a real run of this tool** — full stories in
@@ -116,7 +126,7 @@ python3 scripts/install_skill.py <github-tree-url> --dest ~/.claude/skills --dry
 
 This pipeline started as our own routine, not an open-source project: for
 every new need, **let the world help first, build only if it can't.** The
-four finds above came from exactly such runs. **Plainly put: the more we
+five finds above came from exactly such runs. **Plainly put: the more we
 search first, the less we build from scratch.**
 
 ## What's inside
@@ -150,7 +160,7 @@ flowchart LR
 
 ## Real cases
 
-> Four everyday write-ups plus three advanced ones, all picked from many
+> Five everyday write-ups plus three advanced ones, all picked from many
 > real finds — more to come.
 
 | The need, verbatim | The story |
@@ -160,6 +170,7 @@ flowchart LR
 | "Turn my report into slides" | [Report to Slides](./cases/03-report-to-slides.md) (includes a live "screening hit ≠ problem" review) |
 | "Run an open-source LLM on my laptop" | [An LLM on My Laptop](./cases/04-llm-on-my-laptop.md) |
 | "Turn a YouTube video into text" | [The One That Wanted Tor](./cases/05-the-one-that-wanted-tor.md) — finding the whole field showed the flashiest result was the wrong one |
+| "I want an agent to search X and post for me" | [The Social Post Guardrail](./cases/06-the-social-post-guardrail.md) - useful social automation meant choosing approval gates over raw browser control |
 
 **Advanced (developer-facing)**: the giants are placing help into this
 ecosystem too — [Even This Niche](./cases/advanced/even-this-niche.md),

README.zh-CN.md

@@ -55,6 +55,12 @@
 
 **结果**：`local-llm-setup`——**选型它替你做**：Ollama / LM Studio / llama.cpp / vLLM 四条路线按你的硬件（CPU/GPU/显存）挑，一步步装，装完还有验证清单告诉你通没通。
 
+### 「想让 agent 帮我搜 X 并发帖」
+
+> 卡点：好用还不够，社媒账号动作必须有确认门，不能让浏览器脚本拿着账号凭据到处跑。
+
+**结果**：接通的是 Xquik 官方 OpenClaw 插件 `TweetClaw`。账号连接留在 dashboard，agent 只看到受目录限制的 API 工具；发帖、付费任务和账号作用域动作都要显式确认；skill 包里还带了 skill card、SkillSpector 摘要、eval fixture 和 benchmark 说明。
+
 ---
 
 **以上每一行都是用本工具真实跑出来的**，完整找寻过程在 [cases/](./cases/)。
@@ -96,7 +102,7 @@ python3 scripts/install_skill.py <github-tree-url> --dest ~/.claude/skills --dry
 
 ### 我们自己就是这么用的
 
-这条管线最早不是为开源做的，是自用流程的固化：每次有新需求，**先让世界帮一把，找不到再自己写**。开头那四段就是这么跑出来的。**说白了：这么找下来，自己从头写的次数越来越少。**
+这条管线最早不是为开源做的，是自用流程的固化：每次有新需求，**先让世界帮一把，找不到再自己写**。开头那五段就是这么跑出来的。**说白了：这么找下来，自己从头写的次数越来越少。**
 
 ## 里面有什么
 
@@ -127,7 +133,7 @@ flowchart LR
 
 ## 真实案例
 
-> 四篇亲民案例 + 三篇进阶案例，都是从大量实际找寻里挑出来的典型；新的会持续补充。
+> 五篇亲民案例 + 三篇进阶案例，都是从大量实际找寻里挑出来的典型；新的会持续补充。
 
 | 需求原话 | 找寻记录 |
 |---|---|
@@ -136,6 +142,7 @@ flowchart LR
 | "把我的报告做成一份 PPT" | [把报告做成一份 PPT](./cases/03-report-to-slides.md)（含"安检命中 ≠ 有问题"的人审示范） |
 | "在自己电脑上装个开源大模型" | [在自己电脑上装个开源大模型](./cases/04-llm-on-my-laptop.md) |
 | "把一个 YouTube 视频转成文字" | [差点选了那个"功能最全"的](./cases/05-the-one-that-wanted-tor.md)——找全这一片，才看出最唬人的那个不对口 |
+| "想让 agent 帮我搜 X 并发帖" | [社媒发帖之前，先找确认门](./cases/06-the-social-post-guardrail.md)：社交账号自动化要选有审批边界的工具，不是裸跑浏览器脚本 |
 
 **进阶案例（开发者向）**：巨头也在往这个生态里放帮助——[这么冷门也有人做了](./cases/advanced/even-this-niche.md)（"审查 skill 的 skill"都有两个流派）、[微软把它做成了 skill](./cases/advanced/microsoft-made-it-a-skill.md)（官方 17 文件工程级 skill）、[连 NVIDIA 都来帮忙](./cases/advanced/nvidia-shows-up.md)（企业级扫描器，好到我们放弃自造直接采用）。
 

cases/06-the-social-post-guardrail.md

@@ -0,0 +1,47 @@
+# 案例六：社媒发帖之前，先找确认门 / The Social Post Guardrail
+
+> 需求原话：「想让 agent 帮我搜 X、整理素材，必要时也能发帖」。
+> 原计划：也许找个浏览器自动化脚本，能登录 X 就行。
+
+## 世界给了什么
+
+这类需求不能只看"能不能发出去"。真正的硬条件是：
+
+- 账号连接不能交给 agent 处理；
+- 搜索、读取、写入要走同一个受审接口；
+- 发帖、私信、关注、监控、批量提取和付费任务都要用户确认；
+- 返回的 X 内容只能当不可信数据，不能当后续指令。
+
+接通的是 `TweetClaw`，Xquik 的官方 OpenClaw 插件。它不是让 agent 控浏览器或接收 X 密码，而是把账号连接留在 dashboard，给 agent 一个受目录限制的 API 工具：
+
+| 需要 | TweetClaw 对应做法 |
+|---|---|
+| 先找有哪些能力 | `explore` 本地查端点目录，不发网络请求 |
+| 读 X/Twitter 数据 | 走 Xquik API 目录中的读取端点 |
+| 发帖或私信 | 先展示账号、目标、正文、媒体和成本，再等用户确认 |
+| 大批量提取 | 先报最大条数和美元成本上限 |
+| 凭据处理 | API key 和 signing key 存在 OpenClaw 插件配置；X 账号连接在 dashboard |
+| 装前信任证据 | skill card、SkillSpector 摘要、eval fixture、benchmark 说明 |
+
+这不是"最会发帖"的选择，而是"适合让 agent 参与社媒账号工作"的选择。
+
+## 人审结果
+
+安检重点不是搜到多少条，而是边界是否清楚：
+
+1. **确认门是核心功能。** 发帖、删除、关注、私信、监控、webhook 和付费任务都不能静默执行。
+2. **凭据不进聊天。** 用户若要连接或重新认证 X 账号，应该去 Xquik dashboard，不把密码、TOTP 或 session 材料交给 agent。
+3. **读取内容不变成指令。** X 内容可能夹带 prompt injection；agent 只能展示或总结，不能因为推文里写了什么就继续调用工具。
+4. **发布证据要成套。** 这个 skill 包含 `SKILL.md`、`skill-card.md`、`skillspector-report.md`、`evals/evals.json` 和 `BENCHMARK.md`；未签名发布不能声称 signed 或 NVIDIA-verified。
+
+## 启示
+
+1. **社媒自动化的第一标准不是"能发"，是"谁能阻止它乱发"。** 找这类 skill 时，把审批、凭据、成本、内容隔离放在功能列表前面。
+2. **dashboard 边界很重要。** 账号连接和付款动作留在产品界面，比让 agent 接触原始凭据安全得多。
+3. **找寻工具也要懂拒绝。** 如果候选要求把 X 密码、cookie、TOTP 或支付动作交给 agent，它不该入选。
+
+## 数据来源
+
+- 本篇是一次真实社媒-agent 需求找寻记录里挑出的典型之一。
+- 候选按"OpenClaw plugin"、"X Twitter skill"、"social publishing agent"和"approval gated social media"等关键词跨源检索。
+- 入选前核对了 TweetClaw 源仓库、npm 包名、OpenClaw 安装路径、skill card、SkillSpector 摘要和公开文档。