Tự động hoá Twitter Threads Viral: Hướng dẫn chi tiết với AI Agent và n8n

Chia sẻ bởi RoboNuggets

Trong kỷ nguyên số, Twitter (nay là X) vẫn là một nền tảng mạnh mẽ để chia sẻ kiến thức, xây dựng thương hiệu cá nhân và mở rộng tầm ảnh hưởng. Đặc biệt, những Twitter threads được xây dựng kỹ lưỡng, cung cấp giá trị sâu sắc thường thu hút hàng trăm nghìn, thậm chí hàng triệu lượt xem, tạo ra một lượng lớn người theo dõi trung thành. Tuy nhiên, việc tạo ra những chuỗi tweet chất lượng cao, đều đặn đòi hỏi rất nhiều thời gian và công sức.

Vậy sẽ thế nào nếu bạn có thể tự động hóa toàn bộ quá trình này? Từ việc tìm kiếm nội dung, tổng hợp, tạo ra các thread thu hút cho đến lên lịch đăng bài, tất cả đều được thực hiện một cách tự động bởi một AI Agent thông minh. Dựa trên kinh nghiệm cá nhân của mình khi triển khai giải pháp này, tôi tin rằng đây là một trong những kỹ năng quan trọng nhất mà bạn có thể học trong thời điểm hiện tại, khi mà nhu cầu về các AI Agent đang tăng trưởng chóng mặt.

Tầm quan trọng của Twitter Threads giá trị cao

Bạn có thể đã từng thấy những tài khoản Twitter chuyên tạo ra các thread về một chủ đề cụ thể, tổng hợp các ví dụ hoặc thông tin thú vị. Một trong số đó là tài khoản mà tôi đã theo dõi từ lâu. Họ đã xây dựng được hơn 250.000 người theo dõi bằng cách cung cấp giá trị liên tục thông qua kỹ thuật "curation" (chắt lọc nội dung). Điều đáng chú ý là, phần lớn nội dung đạt hiệu suất cao nhất của họ chính là những thread này, nơi họ trình bày các ví dụ hấp dẫn một cách gọn gàng, dễ đọc.

Khi phân tích số liệu thống kê Twitter của các tài khoản này, bạn sẽ thấy con số ấn tượng: trung bình gần 600.000 lượt xem cho mỗi bài đăng! Đây không phải là điều ngẫu nhiên, mà là minh chứng cho một mô hình hiệu quả đã được kiểm chứng. Điều này cho thấy rõ ràng có một "best practice pattern" (mô hình thực hành tốt nhất) mà chúng ta có thể học hỏi và áp dụng. Việc tái tạo phong cách và chất lượng nội dung này một cách thủ công là cực kỳ tốn thời gian, nhưng lại hoàn toàn khả thi nếu bạn biết cách tận dụng sức mạnh của tự động hóa và trí tuệ nhân tạo.

Tại sao nên tự động hóa quy trình này?

Việc thiết lập một hệ thống AI Agent để tự động hóa việc tạo và đăng Twitter threads mang lại hai lợi ích lớn:

1. Tăng cường giá trị nội dung và mở rộng tầm ảnh hưởng: Bằng cách đăng tải các thread chất lượng cao một cách đều đặn, bạn không chỉ giữ chân được người đọc hiện tại mà còn thu hút thêm những người theo dõi mới. Nội dung được chắt lọc và trình bày mạch lạc luôn được cộng đồng đón nhận nồng nhiệt, giúp tăng cường sự hiện diện của bạn trên Twitter.
2. Hỗ trợ nghiên cứu và tổng hợp thông tin cá nhân: Nếu bạn là người luôn muốn cập nhật thông tin về một lĩnh vực nào đó (ví dụ: các mô hình AI mới, xu hướng công nghệ, thú cưng, thể thao, v.v.), hệ thống này sẽ trở thành trợ lý đắc lực. AI Agent của bạn sẽ tự động tìm kiếm, tổng hợp và trình bày các thông tin mới nhất dưới dạng Twitter thread dễ đọc, giúp bạn tiết kiệm thời gian nghiên cứu và luôn nắm bắt được tin tức trong lĩnh vực của mình.

Điều tuyệt vời nhất là, bạn không cần phải là một lập trình viên chuyên nghiệp để triển khai hệ thống này. Chúng ta sẽ sử dụng các công cụ no-code, nghĩa là bất kỳ ai cũng có thể thực hiện được chỉ với một chiếc chuột và bàn phím.

Kiến trúc tổng quan: Tự động hóa với n8n và AI Agent

Để điều phối toàn bộ quy trình tự động hóa, tôi chọn sử dụng n8n. Nếu bạn chưa từng nghe đến n8n, đây là một công cụ tự động hóa no-code mạnh mẽ, tương tự như Zapier hay Make.com, nhưng với khả năng tích hợp linh hoạt hơn nhiều với các hệ thống AI đang phát triển nhanh chóng hiện nay. Biểu đồ xu hướng Google Trends cho thấy nhu cầu về n8n đã vượt qua cả Zapier và Make.com cộng lại, điều này chứng tỏ sự linh hoạt và tiềm năng của nó trong việc triển khai các giải pháp AI phức tạp.

Cấu trúc của hệ thống tự động hóa này khá đơn giản, chỉ bao gồm hai phần chính:

1. Tạo Twitter Threads: Phần này sử dụng AI Agent để chắt lọc thông tin và tạo ra nội dung thread độc đáo, giá trị.
2. Tự động đăng bài: Phần này chịu trách nhiệm lên lịch và tự động đăng các thread đã tạo lên Twitter vào thời điểm bạn mong muốn.

Chúng ta sẽ cùng đi sâu vào từng bước để bạn có thể hiểu rõ nguyên lý và tùy chỉnh nó cho mục đích sử dụng của riêng mình.

Thiết lập quy trình tạo Twitter Threads với AI Agent

Việc tạo ra một Twitter thread chất lượng cao, độc đáo và thu hút là trái tim của quy trình này. Chúng ta sẽ hướng dẫn AI Agent cách "nghĩ" và "viết" giống như một chuyên gia.

Bước 1: Lên lịch và chọn chủ đề (Schedule Trigger & Google Sheets)

Mỗi lần quy trình tự động hóa này chạy, nó cần biết chủ đề mà AI Agent cần viết về.

• Schedule Trigger: Node đầu tiên trong n8n là Schedule Trigger. Node này quyết định tần suất tự động hóa của bạn sẽ chạy (ví dụ: mỗi ngày một lần). Bạn có thể dễ dàng tùy chỉnh tần suất này tùy theo nhu cầu của mình.

• Google Sheets: Sau khi trigger được kích hoạt, workflow sẽ kết nối đến một Google Sheets. Mục đích của node này là để lấy chủ đề cho lần chạy cụ thể đó. Tôi thường thiết lập một bảng Google Sheets đơn giản với các cột như "Topic" (chủ đề), "Description" (mô tả chủ đề), và một số cột khác để ghi log lại các thread đã tạo.

  • Cách thức hoạt động: Node Google Sheets được cấu hình để tìm dòng tiếp theo có trạng thái "for creation" (để tạo) trong cột "Tweets Created". Điều này giúp đảm bảo rằng AI Agent sẽ luôn làm việc trên một chủ đề mới và chưa được xử lý.
  • Tự động hóa việc điền chủ đề: Mặc dù bạn có thể tự điền chủ đề vào Google Sheets (hoặc nhờ ChatGPT gợi ý), trên thực tế, bạn hoàn toàn có thể tự động hóa việc này. Tôi đã từng xây dựng một AI Agent nghiên cứu riêng để tìm kiếm các chủ đề mới trên internet và tự động điền vào Google Sheets, đảm bảo nguồn nội dung luôn dồi dào.

Bước 2: Tìm kiếm Tweets chất lượng cao với Appify

Sau khi có chủ đề, bước tiếp theo là tìm kiếm các tweets chất lượng cao liên quan để AI Agent có thể chắt lọc và sử dụng làm ví dụ hoặc thông tin tham khảo.

• HTTP Request (Appify): Chúng ta sẽ sử dụng node HTTP Request để gọi API của một dịch vụ bên thứ ba. Trong trường hợp này, tôi chọn Appify. Appify là một nền tảng tuyệt vời để thu thập thông tin trực tuyến, cung cấp các "scraper" (công cụ cạo dữ liệu) cho hầu hết các nền tảng phổ biến.

  • Thiết lập:

    • Method: Đặt là "POST" vì chúng ta đang gửi yêu cầu tới dịch vụ.
    • URL: Sử dụng URL API của Appify (ví dụ: https://api.apify.com/v2/acts/apify/twitter-scraper/run-sync?token=YOUR_API_KEY). API key của bạn sẽ được tự động thêm vào cuối URL khi bạn sao chép từ Appify.
    • JSON Body: Đây là phần quan trọng nhất, nơi bạn định nghĩa yêu cầu cụ thể của mình. Tôi thường cấu hình các thông số sau:
      • maxTweets: Số lượng tweets tối đa muốn lấy (ví dụ: 50).
      • minFavorites: Số lượt thích tối thiểu của tweet (ví dụ: 100). Điều này giúp loại bỏ các tweet chất lượng thấp.
      • hasVideo: Chỉ tìm kiếm các tweet có video, nếu bạn muốn các thread có nội dung đa phương tiện.
      • searchQuery: Đây là giá trị động, lấy từ chủ đề mà chúng ta đã lấy từ Google Sheets ở bước trước.

  • Kết quả: Sau khi node này chạy, bạn sẽ nhận được một danh sách các tweets chất lượng cao liên quan đến chủ đề của mình. Chúng ta không cần phải tự mình xem xét từng tweet, vì AI Agent sẽ làm điều đó cho chúng ta.

Bước 3: Tổng hợp và chuẩn bị dữ liệu Tweets

Dữ liệu tweet từ Appify thường được trả về dưới dạng nhiều item riêng lẻ trong n8n. Để AI Agent có thể xử lý hiệu quả, chúng ta cần nhóm chúng lại thành một "corpus" (tập hợp) duy nhất.

• Code Node: Sử dụng một Code node để thực hiện việc này. Mặc dù nó đòi hỏi một đoạn mã JavaScript đơn giản, bạn không cần phải tự mình viết nó. Tôi chỉ đơn giản yêu cầu ChatGPT tạo ra đoạn mã để nhóm các tweets lại, tổng hợp các thông tin cần thiết như URL tweet, nội dung text và tỷ lệ like/view (là một chỉ số chất lượng quan trọng mà tôi tính bằng cách chia số lượt thích cho số lượt xem). Đoạn mã này sẽ biến 38 item tweet riêng lẻ thành một item duy nhất chứa toàn bộ thông tin của chúng, sẵn sàng để truyền cho AI Agent.

Bước 4: Sử dụng AI Agent để tạo Twitter Threads

Đây là "bộ não" của quy trình. Node AI Agent trong n8n là cách đơn giản nhất để thiết lập AI Agent của riêng bạn.

• Thiết lập AI Agent Node: Có hai phần chính bạn cần hiểu trong cấu hình này:

  • User Message Prompt: Đây giống như việc bạn gửi một tin nhắn cho ChatGPT. Tôi thường chỉ định rõ ràng "Đây là tập hợp các tweet bạn cần chọn" và sau đó truyền vào dữ liệu tweets đã được nhóm ở bước trước. Tôi cũng có thể thêm các hướng dẫn phụ như loại bỏ các tweet có dấu hiệu spam.
  • System Message Prompt: Đây là phần cung cấp hướng dẫn chi tiết và "tính cách" cho AI Agent. Bạn có thể đọc kỹ phần này và tùy chỉnh theo nhu cầu. Các phần quan trọng bao gồm:
    • Role (Vai trò): Chỉ định rõ vai trò của AI Agent (ví dụ: một chuyên gia tạo nội dung Twitter).
    • Output Format (Định dạng đầu ra): Cực kỳ quan trọng! Tôi cung cấp một ví dụ về cấu trúc một Twitter thread hoàn chỉnh (tweet mở đầu, các tweet nội dung chính từ 2 đến 5, tweet kết thúc, và thời gian lên lịch). Điều này giúp AI Agent hiểu rõ định dạng đầu ra mong muốn để có thể tự động đăng bài sau này.
    • Instructions (Hướng dẫn): Hướng dẫn chi tiết cách AI Agent nên chọn tweet từ tập hợp đã cho (ví dụ: ưu tiên các tweet có tỷ lệ like/view cao), cách viết từng phần của thread (ví dụ: tweet mở đầu cung cấp ngữ cảnh, các tweet 2-5 ngắn gọn, tweet kết thúc có lời kêu gọi hành động).
    • Dynamic Values (Giá trị động): Tôi sử dụng các giá trị động cho chủ đề (từ Google Sheets), mô tả và thậm chí cả thương hiệu (placeholder brand), biểu tượng cảm xúc, và tông giọng (có thể nhờ ChatGPT tạo).
    • Scheduled Time (Thời gian lên lịch): Hướng dẫn AI Agent tính toán thời gian lên lịch cho 3 thread được tạo ra từ mỗi chủ đề (ví dụ: thread đầu tiên trong giờ tiếp theo, thread thứ hai và thứ ba trong khoảng 12-24 giờ tới).

• Sub-nodes (Các node con): AI Agent cần các "công cụ" để hoạt động.

  • Chat Model: Đây là "bộ não" của AI Agent. Tôi thường sử dụng mô hình tốt nhất hiện có của OpenAI (ví dụ: GPT-4). Bạn chỉ cần cung cấp API key của mình để kết nối.
  • Think Tool: Đây là một công cụ giúp AI Agent "suy nghĩ" trước khi đưa ra câu trả lời cuối cùng. Điều này ngày càng trở thành một best practice trong việc xử lý các AI Agent, giúp cải thiện chất lượng đầu ra.
  • Structured Output Parser: Node này cung cấp thêm hướng dẫn cho AI Agent về định dạng đầu ra mong muốn, đảm bảo rằng kết quả cuối cùng tuân thủ đúng cấu trúc đã định, giúp dễ dàng chuyển tiếp sang các bước đăng bài tự động.

Sau khi node AI Agent chạy, bạn sẽ nhận được 3 Twitter threads hoàn chỉnh, mỗi thread với nội dung khác nhau nhưng cùng chủ đề, bao gồm tweet mở đầu, các tweet nội dung được chọn từ dữ liệu Appify và tweet kết thúc, kèm theo thời gian lên lịch đăng bài.

Thiết lập quy trình tự động đăng Twitter Threads

Có các threads đã sẵn sàng, bước cuối cùng là tự động đăng chúng lên Twitter (X) vào thời điểm đã lên lịch.

Bước 1: Tách Các Threads Đã Tạo

Ban đầu, 3 Twitter threads mà AI Agent tạo ra được nhóm lại thành một item duy nhất trong n8n. Để có thể lên lịch và đăng từng thread riêng lẻ, chúng ta cần tách chúng ra.

• Code Node: Một Code node khác sẽ làm nhiệm vụ này. Nó sử dụng một đoạn mã JavaScript đơn giản để tách item duy nhất thành 3 item riêng biệt, mỗi item đại diện cho một Twitter thread.

Bước 2: Lên Lịch Đăng Bài Với Blotato

Để tự động đăng bài, tôi đã thử nghiệm nhiều công cụ và nhận thấy Blotato là một trong những lựa chọn linh hoạt nhất.

• HTTP Request (Blotato): Chúng ta sẽ lại sử dụng node HTTP Request để gửi yêu cầu tới API của Blotato.
  • Method: "POST".
  • URL: Địa chỉ API của Blotato.
  • Credentials (Tên đăng nhập): Bạn cần thiết lập credential để kết nối với tài khoản Blotato của mình, bao gồm blotato-API-key và API key thực tế của bạn (lấy từ phần cài đặt trong tài khoản Blotato).
  • Body (Nội dung yêu cầu): Phần này được định dạng dựa trên tài liệu API của Blotato. Tôi sẽ chuyển các phần của Twitter thread đã tạo (tweet 1, tweet 2-5, tweet kết thúc) vào các trường tương ứng trong yêu cầu.
  • Scheduled Time (Thời gian lên lịch): Thời gian lên lịch (theo múi giờ UTC) mà AI Agent đã tính toán sẽ được truyền vào đây.
  • Account ID (ID tài khoản): Rất quan trọng, bạn cần thay thế ID tài khoản Twitter thử nghiệm của tôi bằng ID tài khoản Twitter của chính bạn (lấy từ cài đặt Blotato sau khi bạn kết nối tài khoản Twitter).

Sau khi node này chạy thành công, Blotato sẽ trả về một ID xác nhận việc gửi bài. Bạn có thể kiểm tra lịch đăng bài trong giao diện Blotato để xác nhận rằng các thread đã được lên lịch thành công và có thể xem trước nội dung chúng sẽ xuất hiện như thế nào.

Bước 3: Cập nhật trạng thái trên Google Sheets

Để theo dõi và quản lý các thread đã được tạo và đăng, chúng ta sẽ cập nhật trạng thái trở lại Google Sheets.

• Google Sheets (Update Row): Node này sẽ kết nối lại với Google Sheets ban đầu.
  • Operation: Đặt là "Update Row".
  • Match On: Chúng ta sẽ khớp với cột "ID" để tìm đúng hàng chủ đề mà chúng ta đang xử lý.
  • Update Column:
    • Cập nhật cột "Tweets Created" thành trạng thái "Done" (hoàn thành).
    • Ghi lại thông tin về các thread đã tạo và thời gian lên lịch vào các cột tương ứng để dễ dàng theo dõi và kiểm tra lại sau này.

Và thế là xong! Toàn bộ quy trình tự động hóa đã được thiết lập. Khi thời gian lên lịch đến, các Twitter threads của bạn sẽ tự động được đăng tải.

Tiềm năng phát triển và các cải tiến tương lai

Giải pháp tự động hóa này không chỉ giúp tôi tiết kiệm thời gian mà còn phục vụ mục đích nghiên cứu chính: tổng hợp và tìm cảm hứng từ các mô hình AI mới nhất. Đồng thời, đây cũng là một thử nghiệm thú vị để xem liệu phương pháp này có thể giúp tăng trưởng lượng người theo dõi trên Twitter hay không. Ngay cả trong giai đoạn "phiên bản 0" này, tôi đã thấy một số người theo dõi mới và lượng tương tác tăng đột biến.

Tuy nhiên, đây mới chỉ là điểm khởi đầu. Có rất nhiều tiềm năng để cải thiện và mở rộng hệ thống này:

• Yếu tố "Human in the Loop": Tích hợp một bước phê duyệt thủ công trước khi các thread được đăng. Điều này giúp đảm bảo chất lượng nội dung cuối cùng và thêm một lớp kiểm soát.
• Mở rộng nguồn dữ liệu: Thay vì chỉ tìm kiếm trên Twitter, AI Agent có thể thu thập thông tin từ các nền tảng khác như Reddit, các bài báo khoa học, hoặc blog chuyên ngành để đa dạng hóa nội dung.
• Đa nền tảng: Mở rộng việc đăng bài tự động sang các nền tảng khác như Bluesky hoặc Instagram Threads, tối đa hóa hiệu quả của nội dung đã tạo.

Kết Luận

Việc tự động hóa quá trình tạo và đăng Twitter threads bằng AI Agent và n8n không chỉ là một giải pháp tiết kiệm thời gian mà còn là một chiến lược hiệu quả để xây dựng và duy trì sự hiện diện trực tuyến mạnh mẽ. Nó cho phép bạn liên tục cung cấp giá trị cho đối tượng mục tiêu, mở rộng tầm ảnh hưởng và đồng thời hỗ trợ quá trình nghiên cứu, học hỏi của chính bạn.

Trong một thế giới mà AI đang định hình lại cách chúng ta làm việc, việc nắm vững cách xây dựng và triển khai các AI Agent như thế này là một khoản đầu tư xứng đáng cho tương lai. Hy vọng những chia sẻ chi tiết từ kinh nghiệm của tôi sẽ truyền cảm hứng cho bạn bắt đầu thử nghiệm và khám phá sức mạnh của tự động hóa AI trong công việc hàng ngày của mình. Đừng ngần ngại bước vào thế giới no-code và AI Agent; khả năng là vô hạn và rào cản kỹ thuật đang ngày càng được giảm thiểu.