5秒结论：“越是危险的剧情，永野老师真的画得越快”，这一点没法证明。但在不安的长篇或高潮阶段，X（原推特）上的发布间隔突然变密的时期确实存在。那么只要按时间序列盯着发布速度，在比过去明显异常地变快时才给出“吉伊卡哇危险指数”，就能做出一个非官方的机器人。而且截至2026年9月，X API 是按用量计费的，只盯一个账号的话，可以从很小的规模开始。
🍣。第二天也是🍣。再过一天还在更新。
到了这一步，读者脑子里响起的警报基本都一样。
“永野老师，最近是不是更新得有点快？”
而且，一旦觉得吉伊卡哇更新变快了，接下来冒出来的念头不知为什么总是“是不是该有谁赶紧跑路了？”
这篇文章要把这种粗糙、但又莫名舍不得丢的读者直觉变成数字。进一步，我们会从电脑里连 Python 都没装的状态开始，一路做到历史数据分析、试运行（只演练、不真发）、自动发帖到 X，再到用 GitHub Actions 全天候运行。不需要去研究 ZIP 里装了什么。把本文最后的7个文件原样复制粘贴就行。
真的是“越危险更新越快”吗？
翻看公开记录，会有这种感觉是有不少理由的。2023年11月海妖篇（セイレーン編）的尾声，按公开记录，11月5日到9日连续5天、13日到18日连续6天、21日到26日连续6天都有发布。11月26日当天甚至发了多条。
2024年3月的平行世界篇开头也是，从3月1日到8日每天都发，8日还发了2条。
不过，由此只能说“公开速度变快了”。并不能说明作者就是当天画的。也可能是把存稿连着发了，或者只是因为是长篇，所以集中公开了而已。
所以机器人要问的问题得收窄一点。
不是预言危险剧情本身，而是检测现在的公开速度，和吉伊卡哇自己的过去相比有多异常。
这不是研究所，是吉伊卡哇警报器。
危险指数看什么？
基本只看三样。
- 最近3天的发布数
- 最近7天的发布数
- 已经连续几天都在发布
把每一项都和过去全部时期的分布做比较，换算成“在历史上处于偏高的哪个位置”，也就是百分位。初始权重是：3天发布数占35%，7天发布数占45%，连续发布天数占20%。另外，像🍣🍣这样相同的短正文或表情连发时，每多一次加5分，最多加15分，作为玩梗的修正。
这个加5分没有任何学术依据。纯粹就是把“寿司一直出现有点吓人”写成了代码。
初始的显示档位如下。
- 0～54：🟢 平常
- 55～69：🟡 加速
- 70～84：🟠 警戒
- 85～100：🚨 相当快
X API 要花多少钱？
截至2026年9月3日，官方定价（Pricing）页面上的主要现行单价如下。
| 操作 | 现行单价 |
|---|---|
| Post Read | $0.005 / 每条读取的帖子 |
| Counts: Recent | $0.005 / 每次请求 |
| Counts: All | $0.010 / 每次请求 |
| Content Create | $0.015 / 每条发布 |
| Content Create（带URL） | $0.200 / 每条发布 |
历史分析不用把几千条正文全读一遍，只用 Post Counts 按时间段取条数就行。全量档案的 Counts 是每31天翻一页，所以从2020年1月1日到2026年9月3日约2,437天，大概需要79次请求，约$0.79。不是“一次请求1美分，所以整个历史也只要1美分”。这是个小陷阱。
实时监控是在 Recent Search 里加上 since_id，只读比上次更新的帖子。新帖30条的话，读取费用约$0.15。每月发10次不带URL的警报，写入费用约$0.15。反过来，带URL的帖子现行单价是$0.200，所以初始设置里是 INCLUDE_SOURCE_URL=0。出于好心每次都附上URL，费用就会突然变成大魔王。
价格可能会变。正式运行前请再确认一次官方 Pricing，并在 Developer Console 里设置 Spending limit（支出上限）。
电脑上什么都没有，该从哪里开始？
需要的有：Windows 或 macOS 的电脑、X 账号、X Developer App，想24小时运行的话还要 GitHub 账号，以及 Python。本地不一定要装 Git。
Windows
- 从 Python 官网安装 Python。现在的 Windows 也可以用 Python Install Manager。
- 打开 PowerShell。
- 输入
py --version，确认 Python 能正常启动。 - 新建
chiikawa-danger-bot文件夹。 - 用记事本或 VS Code，把文末的7个文件按原名保存。用记事本时要注意别存成
bot.py.txt。
macOS
- 安装 Python 官网的 macOS 版。
- 打开“终端”。
- 用
python3 --version确认。 - 新建
chiikawa-danger-bot文件夹。 - 用 VS Code、纯文本模式的“文本编辑”，或者
nano来保存这7个文件。
X Developer 要怎么设置？
用 X 账号登录 console.x.com，确认 Developer Agreement（开发者协议）后创建 App。创建 App 时给出的认证信息可能不会再次显示，所以要存到安全的地方。
读取用 Bearer Token。因为机器人要自己发帖，这个实现里还会用到 OAuth 1.0a User Context。App permissions 设为 Read and write。
需要的值有5个。
X_BEARER_TOKENX_API_KEYX_API_SECRETX_ACCESS_TOKENX_ACCESS_TOKEN_SECRET
如果是从 Read only 改成 Read and write，改完之后要重新生成 Access Token / Secret。用权限修改之前的令牌，会导致403错误。
真实的值只能放进 .env 和 GitHub Actions Secrets。千万不要贴到文章、公开的 GitHub 或截图里。
历史数据分析怎么运行？
把文末的7个文件保存好之后，在 Windows 的 PowerShell 里运行下面的命令。
py -m venv .venv
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -r requirements.txt
mkdir data
copy danger_periods.example.csv data\danger_periods.csv
copy .env.example .env
notepad .env
macOS 则是下面这样。
python3 -m venv .venv
./.venv/bin/python -m pip install -r requirements.txt
mkdir -p data
cp danger_periods.example.csv data/danger_periods.csv
cp .env.example .env
nano .env
把真实的 Bearer Token 粘贴到 .env 里 X_BEARER_TOKEN= 的右边。接着，Windows 运行
.\.venv\Scripts\python.exe history_analysis.py
macOS 运行
./.venv/bin/python history_analysis.py
屏幕上会显示 page=1... 一路推进，最后生成 data/history_features.csv 就算成功。这个 CSV 就是危险指数的历史基准。
danger_periods.example.csv 里为了验证假设，放了海妖篇尾声和平行世界篇开头。这不是“危险的标准答案标签”，而是用来看危险时期和平常时期的指数是不是真的不一样的手动标签。
怎样避免一上来就往 X 上发帖？
即使把 .env 里其余4个认证信息都填好了，一开始也要保持 BOT_DRY_RUN=1 不动。
Windows：
.\.venv\Scripts\python.exe bot.py
macOS：
./.venv/bin/python bot.py
第一次只会读取最近约7天的数据并生成 data/state.json，绝对不会发帖。比如屏幕上会显示这样的内容。
吉伊卡哇危险指数 82/100 🟠 警戒
最近3天 3条 / 7天 6条 / 连续发布 3天
相同标记“🍣”连发2次 +5
※非官方。这是根据更新频率做的玩梗指标。
也就是说，永野老师连发 → Python：“时间序列异常” → 读者：“快跑”，一套毫无必要却很工程化的吉伊卡哇阅读法就完成了。
怎么用 GitHub Actions 全天候运行？
在浏览器里新建一个 GitHub Repository，上传下面这些。
bot.pyhistory_analysis.pyrequirements.txt.env.example.gitignoredata/history_features.csv- 需要的话再加
data/danger_periods.csv
.env 绝对不要上传。
在 Repository 的 Settings → Secrets and variables → Actions → New repository secret 里，用同样的名字登记那5个认证信息。
接着通过 Add file → Create new file 新建 .github/workflows/chiikawa-danger.yml，把文末的 YAML 贴进去。初始值是 BOT_DRY_RUN: "1"。在 Actions 页面手动运行一次，确认正常结束。
只有切换到正式运行时才改成 BOT_DRY_RUN: "0"。POST_MODE: "alert" 的话，只有危险档位上升一级时才会发帖。every 则是每有新帖就发，费用会增加，对时间线的打扰也会增加。
作为自动机器人，要遵守什么？
X 的 Automation Rules 要求避免垃圾信息、重复性自动化等行为。自动化账号可以加上 Automated account label（自动化账号标签），说明它与某个由真人管理的账号有关联。
个人简介里要写明“非官方粉丝机器人”“根据更新频率做的玩梗指标”，不要模仿官方。这个示例不会自动点赞、自动关注，也不会大量回复。
另外，“危险指数”并不是在断言作者的健康、实际的作画速度、劳动状况或者未来的剧情。观察的只有公开帖子的时间规律。
还想再魔改一下的话？
还可以加星期几的修正、把公告和剧情更新分开、图像特征、用人工标签做学习、回测（用过去的数据检验）警报之后几天内是否出现了不安的剧情，以及按“海妖尾声型”“平行世界型”这类相似时期去检索。不过，获取的数据量和费用都会增加。
一开始只用发布时间就够了。明明是个玩梗机器人，结果做成了时间序列异常检测，这件事本身就已经够离谱了。
所以到底在预测什么？
不是“下一个倒霉的是谁”。
现在的更新速度，和过去的吉伊卡哇相比有多异常。
仅此而已。
不过既然海妖篇尾声和平行世界篇开头发布确实变密了，要把“又变快了啊”这种读者直觉自动化，这点就已经足够好玩了。
指数85分。
机器：“处于历史高位。”
读者：“快跑啊。”
