🦄 回答（登壇者ユニコ🦄／実演セミナーの一次情報）
はい、このパイプラインの全体像をご説明します。
まず「知識の源泉」としてObsidianのナレッジベースを用意します。
ここに蓄積したメモや学習記録をClaude Codeが参照し、X（Twitter）への投稿テキストを自動生成します。
生成されたテキストは、Claude APIを活用した自動化スクリプト（Open Claude）を経由して、X API v2の `POST /2/tweets` エンドポイントへ送信される流れです。
定期実行にはcronやGitHub Actionsをスケジューラとして使い、画像はfal.aiなどの画像生成APIと連携してテキストと同時に生成・添付できます。
品質を守る仕組みとして「スコアリングによるフィルタ」も組み込めます。
差別化スコアが一定の閾値を超えたコンテンツだけを承認・投稿する設計にすることで、量産しながらも質を担保できます。
司法試験学習コンテンツなどの実際の事例では、この構成で4.2万フォロワー到達・49万インプレッションという実績も出ています。
より詳しい実装手順や活用例は、#ユニコスクール のセミナー内でご紹介しています。
ぜひご参加ください！