閱讀技術博客並發佈推文 — 使用本地模型
呢個工作流程展示咗 Eigent 三項進階能力點樣協同運作：一個自訂 MCP 工具，讓 Eigent 可以存取 Twitter；一個度身訂造嘅 Twitter Agent 負責內容創作；以及一個本地開源模型，喺唔將你嘅內容送去雲端 API 嘅情況下執行智能層。最終效果係一條完全自動化嘅流水線，由博客 URL 一路到已發佈嘅推文，全部喺你自己嘅基礎設施上運行。
設定 Twitter MCP 同本地模型
開始之前，呢個工作流程需要你喺 Eigent 入面先設定好兩樣嘢：
- Twitter MCP： 一個自訂連接器，令 Eigent 可以代表你發佈到 Twitter/X。請喺 Settings → Connectors 入面用你嘅 Twitter API 憑證設定。
- 本地模型： Eigent 可以將呢個任務路由到你本地部署嘅開源模型（例如經由 Ollama 或類似 runtime）。請喺 Settings → Models 入面設定你嘅本地端點，並將佢選為今次工作階段嘅啟用模型。
當兩者都準備好之後，整個工作流程就會喺本地運行——會讀取博客內容、起草推文，然後發送貼文，完全唔使任何數據離開你部機。
撰寫博客轉推文提示詞
將 Eigent 指向來源博客，並描述任務：
閱讀 https://rocm.blogs.amd.com/ecosystems-and-partners/openai-day-0/README.html 嘅內容。根據內容，建立一則 Twitter 貼文並發送到我嘅 Twitter 帳戶。
Eigent 嘅瀏覽器 agent 會擷取頁面內容，然後交畀 Twitter Agent 處理。
瀏覽器 Agent 讀取博客
Eigent 會擷取 AMD ROCm 關於 OpenAI Day 0 支援嘅博客文章——一篇技術文章，講述 AMD 嘅 ROCm 軟件堆疊點樣同 OpenAI 最新模型實現 Day 0 相容性。瀏覽器 agent 會抽取關鍵要點：核心發現、喺呢個語境入面「Day 0」代表乜，以及最值得引用嘅技術見解。
本地模型起草推文
抽取出嚟嘅博客內容會傳送到你本地部署嘅模型，由佢作為 Twitter Agent 運行。模型會閱讀材料，識別最值得分享嘅見解或發現，然後起草一則符合字元限制、並且對技術受眾讀起嚟自然嘅推文。
由於呢個流程係喺本地模型上運行，你可以完全掌控模型選擇、系統提示詞，以及 agent 點樣格式化輸出。你可以調校 agent，令佢符合你嘅品牌聲音或受眾需求。
透過 MCP 發佈推文
起草好嘅推文會經由自訂 MCP 工具發送到 Twitter，該工具負責身份驗證同 API 調用。當推文發佈後，你會收到一個包含實際貼文 URL 嘅確認。
呢件事點解重要
將內容流水線完全喺本地基礎設施上運行，對於處理敏感議題、喺受限環境中運作，或者純粹想避免依賴雲端 API 嘅機構嚟講都好重要。呢個工作流程證明咗完整閉環——閱讀、起草、發佈——可以完全唔需要任何外部模型 API 調用。自訂 MCP 同度身訂造 agent 嘅架構亦令佢更可重用：只要換咗博客 URL，同一條流水線就可以由任何來源發佈內容。
下一步可以試下
閱讀呢個博客本週最熱門嘅三篇文章，並為每篇發佈一則推文。
將呢條流水線改成發佈到 LinkedIn，而唔係 Twitter。
發佈之後，喺 24 小時後檢查推文嘅互動情況並回報。
用同一個工作流程處理一篇德文博客文章，並喺發佈前將推文翻譯成英文。
提升效果嘅貼士
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調校本地模型提示詞。 預設嘅 Twitter Agent 提示詞會產生中立、事實導向嘅推文。如果你想要更有觀點或者更有衝擊力嘅風格，可以自訂 agent 嘅系統提示詞，去配合你嘅語氣。
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先用審核步驟測試。 喺頭幾次執行時，喺提示詞加入「先畀我睇草稿再發佈」，咁你就可以喺自動化發佈前檢查本地模型輸出質素。
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令模型同內容類型匹配。 技術博客文章（例如呢篇 AMD ROCm 文章）適合用技術理解能力強嘅模型。至於市場推廣或生活風格內容，通用型模型可能會更合適。
