技術ブログを読んでツイートを投稿する — ローカルモデルを使用
このワークフローは、Eigent の高度な機能 3 つが連携して動作する様子を示しています。Eigent に Twitter へのアクセスを与えるカスタマイズされた MCP ツール、コンテンツ作成を担う専用の Twitter Agent、そしてコンテンツをクラウド API に送信せずに知能レイヤーを実行するローカルのオープンソースモデルです。その結果、ブログ URL から公開済みツイートまでを完全自動化したパイプラインが実現し、すべてが自分のインフラ上で動作します。
Twitter MCP とローカルモデルをセットアップする
このワークフローを開始する前に、Eigent で次の 2 つを設定しておく必要があります。
- Twitter MCP: Eigent に代わって Twitter/X に投稿できるようにするカスタマイズされたコネクタです。Settings → Connectors で Twitter API の認証情報を使って設定してください。
- ローカルモデル: Eigent は、このタスクをローカルにデプロイしたオープンソースモデル（例: Ollama などのランタイム経由）にルーティングできます。Settings → Models でローカルエンドポイントを設定し、このセッションのアクティブモデルとして選択してください。
両方が準備できると、ワークフロー全体がローカルで実行されます。ブログ内容の読み取り、ツイートの下書き、投稿の送信まで、いずれもデータがマシンの外へ出ることなく完了します。
ブログからツイートへのプロンプトを書く
Eigent に対象ブログを指定し、タスクを説明します:
https://rocm.blogs.amd.com/ecosystems-and-partners/openai-day-0/README.html の内容を読み、その内容をもとに Twitter 投稿を作成して私の Twitter アカウントに送信してください。
Eigent のブラウザエージェントがページ内容を取得し、処理のために Twitter Agent に渡します。
ブラウザエージェントがブログを読み取る
Eigent は、OpenAI Day 0 サポートに関する AMD ROCm のブログ記事を取得します。これは、AMD の ROCm ソフトウェアスタックが OpenAI の最新モデルとの Day 0 互換性をどのように実現したかを扱う技術記事です。ブラウザエージェントは、重要なポイントとして、注目すべき結論、「Day 0」が文脈上何を意味するのか、そして最も引用しやすい技術的インサイトを抽出します。
ローカルモデルがツイートの下書きを作成する
抽出されたブログ内容は、Twitter Agent として動作するローカルにデプロイされたモデルに渡されます。モデルは素材を読み込み、最も共有しやすいインサイトや発見を特定し、文字数制限内に収まり、技術系の読者にとって自然に読めるツイートを下書きします。
これがローカルモデルで実行されるため、モデルの選択、システムプロンプト、エージェントの出力形式を完全に制御できます。ブランドのトーンや対象読者に合わせてエージェントを調整できます。
MCP 経由でツイートを公開する
作成されたツイートは、認証と API 呼び出しを処理するカスタマイズされた MCP ツールを通じて Twitter に送信されます。ツイートが公開されると、ライブ投稿 URL を含む確認メッセージが届きます。
これが重要な理由
機密性の高いテーマを扱う組織、制限された環境で運用する組織、あるいは単純にクラウド API 依存を避けたい組織にとって、コンテンツパイプラインを完全にローカルインフラで実行できることは大きな意味があります。このワークフローは、読み取り、下書き、公開という一連の流れが外部のモデル API 呼び出しなしで実行できることを示しています。カスタマイズされた MCP と専用エージェントのアーキテクチャにより再利用性も高く、ブログ URL を差し替えるだけで、同じパイプラインがあらゆるソースのコンテンツを公開できます。
次に試すこと
このブログから今週の上位 3 件の投稿を読み、それぞれに対してツイートを 1 件ずつ投稿する。
このパイプラインを Twitter の代わりに LinkedIn へ投稿するように変更する。
投稿後、24 時間後にツイートのエンゲージメントを確認して報告する。
同じワークフローをドイツ語のブログ記事に対して実行し、投稿前にツイートを英語に翻訳する。
より良い結果を得るためのヒント
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ローカルモデルのプロンプトを調整する。 デフォルトの Twitter Agent のプロンプトは、ニュートラルで事実ベースのツイートを生成します。より意見のある、あるいはパンチの効いたスタイルにしたい場合は、エージェントのシステムプロンプトを自分の声に合わせてカスタマイズしてください。
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まずはレビュー用ステップでテストする。 最初の数回は、プロンプトに「投稿前に下書きを見せて」と追加し、公開を自動化する前にローカルモデルの出力品質を確認してください。
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モデルをコンテンツタイプに合わせる。 技術ブログ記事（この AMD ROCm の投稿のようなもの）は、技術的理解に優れたモデルの恩恵を受けます。マーケティングやライフスタイル系のコンテンツでは、汎用モデルのほうが適している場合があります。
