Tweet

Tweet é um utilitário especializado projetado para preencher a lacuna entre conteúdo de mídia social (especificamente publicações do X) e modelos de linguagem grandes (LLMs), agentes de IA e pesquisadores. Sua função principal é transformar qualquer URL de publicação ou thread do X em Markdown limpo e estruturado. Este processo substitui links incorporados não confiáveis e HTML bruto por texto puro, metadados e links de mídia formatados, tornando-o imediatamente utilizável para ingestão de contexto por sistemas de IA como ChatGPT, Claude e Gemini, ou para arquivamento em bases de conhecimento pessoal.

Como usar Tweet

O uso do Tweet é simples: Para uso manual, basta substituir "x.com" por "tweet.md" na barra de endereços de qualquer URL de publicação do X e pressionar Enter. Você receberá uma página Markdown limpa. Para integração com agentes de IA, você pode fornecer ao seu agente o 'tweet-md/skill' oficial e sua chave de API, instruindo-o a reescrever URLs automaticamente. Desenvolvedores também podem fazer chamadas diretas à API no endpoint `/i/api/convert`. O uso pago no mesmo navegador após login ou compra é gerenciado via um cookie de sessão, eliminando a necessidade de chaves de API explícitas em URLs para navegação casual.

Recursos principais do Tweet

• Conversão URL para Markdown: Transforma qualquer publicação individual do X ou thread completo (até 100 publicações) em Markdown limpo e legível.
• Saída Otimizada para LLMs: A saída Markdown é projetada para economizar tokens para modelos de IA, fornecendo texto estruturado e analisável, em vez de incorporações brutas ou JSON.
• Formatos de Saída Flexíveis: Oferece dois formatos primários: 'markdown' (padrão, com estatísticas, mídia, citações) e 'obsidian' (com frontmatter YAML para importação em vaults).
• Suporte a X Articles: Pode extrair o corpo de texto completo de publicações longas de 'X Articles' usando sua URL de status.
• Extração de Metadados: Opcionalmente inclui metadados do autor (nome de usuário, nome de exibição, bio) por um custo adicional de créditos por autor único.
• Integração com Agentes e API: Fornece uma API dedicada (`/i/api/convert`) e uma 'skill' pré-construída para integração perfeita com agentes de IA e scripts.

Casos de uso para Tweet

Tweet é ideal para pesquisadores e desenvolvedores de IA que precisam de contexto textual confiável e limpo do X para prompting ou ajuste fino de modelos. Criadores de conteúdo e gerentes de mídia social podem usá-lo para arquivar threads ou reformular conteúdo em artigos. Jornalistas e analistas podem salvar e citar tweets com precisão. Usuários de aplicativos de anotação como Obsidian ou Notion podem importar threads com formatação adequada. Agentes de IA ganham a capacidade de ler e entender o contexto completo das conversas do X.

Vantagens do Tweet

A principal vantagem do Tweet em relação à cópia e colagem manual ou web scraping é a confiabilidade e qualidade. Ele chama a API oficial do X, garantindo a integridade dos dados, e normaliza a saída para um formato consistente e amigável para LLMs. Isso economiza tempo e tokens significativos para aplicações de IA. A simplicidade da ferramenta — o mecanismo central de troca de URL — torna-a altamente acessível. A disponibilidade de uma API e de uma skill para agentes permite uma automação poderosa. Além disso, o preço baseado em créditos e sem assinatura oferece uso flexível.

Preços e planos

Tweet usa um sistema de créditos. Cada publicação retornada custa 1 crédito. Adicionar metadados do autor custa 2 créditos adicionais por autor único. A camada gratuita permite 5 conversões de publicações individuais por IP por mês, limitada a `thread=off` e `userinfo=off` (sem threads ou metadados do autor). Créditos pagos podem ser adquiridos em pacotes que nunca expiram:

• $5 por 500 créditos (~$0.01 por crédito, uso aproximado ~166 publicações com metadados)
• $19 por 2.200 créditos (~$0.0086 por crédito, melhor custo-benefício, uso aproximado ~733 publicações com metadados)
• $49 por 6.000 créditos (~$0.0082 por crédito, menor taxa por crédito, uso aproximado ~2.000 publicações com metadados)