5秒結論：「越是危險的劇情，永野老師真的畫得越快」，這一點沒辦法證明。但在不安的長篇或高潮階段，X（前身為推特）上的發佈間隔突然變密的時期確實存在。那麼只要依時間序列盯著發佈速度，在比過去明顯異常地變快時才給出「吉伊卡哇危險指數」，就能做出一個非官方的機器人。而且截至2026年9月，X API 是依用量計費的，只盯一個帳號的話，可以從很小的規模開始。
🍣。隔天也是🍣。再隔天還在更新。
到了這一步，讀者腦中響起的警報基本上都一樣。
「永野老師，最近是不是更新得有點快？」
而且，一旦覺得吉伊卡哇更新變快了，接下來冒出來的念頭不知為何總是「是不是該有誰趕快逃啊？」
這篇文章要把這種粗糙、卻又莫名捨不得丟的讀者直覺變成數字。進一步，我們會從電腦裡連 Python 都沒裝的狀態開始，一路做到歷史資料分析、試跑（只演練、不真的發文）、自動發文到 X，再到用 GitHub Actions 全天候運作。不需要去研究 ZIP 裡裝了什麼。把本文最後的7個檔案原封不動複製貼上就行。
真的是「越危險更新越快」嗎？
翻看公開紀錄，會有這種感覺是有不少理由的。2023年11月海妖篇（セイレーン編）的尾聲，依公開紀錄，11月5日到9日連續5天、13日到18日連續6天、21日到26日連續6天都有發佈。11月26日當天甚至發了好幾則。
2024年3月的平行世界篇開頭也是，從3月1日到8日每天都發，8日還發了2則。
不過，從這裡只能說「公開速度變快了」。並不能說明作者就是當天畫的。也可能是把存稿連著發了，或者只是因為是長篇，所以集中公開而已。
所以機器人要問的問題得收窄一點。
不是預言危險劇情本身，而是偵測現在的公開速度，和吉伊卡哇自己的過去相比有多異常。
這不是研究所，是吉伊卡哇警報器。
危險指數看什麼？
基本上只看三樣。
- 最近3天的發文數
- 最近7天的發文數
- 已經連續幾天都在發文
把每一項都和過去全部時期的分布做比較，換算成「在歷史上落在偏高的哪個位置」，也就是百分位。初始權重是：3天發文數佔35%，7天發文數佔45%，連續發文天數佔20%。另外，像🍣🍣這樣相同的短內文或表情符號連發時，每多一次加5分，最多加15分，當作玩梗的修正。
這個加5分沒有任何學術根據。純粹就是把「壽司一直出現有點可怕」寫成了程式。
初始的顯示等級如下。
- 0～54：🟢 平常
- 55～69：🟡 加速
- 70～84：🟠 警戒
- 85～100：🚨 相當快
X API 要花多少錢？
截至2026年9月3日，官方定價（Pricing）頁面上的主要現行單價如下。
| 操作 | 現行單價 |
|---|---|
| Post Read | $0.005 / 每則讀取的貼文 |
| Counts: Recent | $0.005 / 每次請求 |
| Counts: All | $0.010 / 每次請求 |
| Content Create | $0.015 / 每則發文 |
| Content Create（含URL） | $0.200 / 每則發文 |
歷史分析不用把幾千則內文全部讀一遍，只用 Post Counts 依時間段取筆數就好。全量檔案的 Counts 是每31天翻一頁，所以從2020年1月1日到2026年9月3日約2,437天，大概需要79次請求，約$0.79。不是「一次請求1美分，所以整段歷史也只要1美分」。這是個小陷阱。
即時監控是在 Recent Search 加上 since_id，只讀比上次更新的貼文。新貼文30則的話，讀取費用約$0.15。每個月發10次不含URL的警報，寫入費用約$0.15。反過來，含URL的貼文現行單價是$0.200，所以初始設定是 INCLUDE_SOURCE_URL=0。出於好心每次都附上URL，費用就會突然變成大魔王。
價格可能會變。正式運作前請再確認一次官方 Pricing，並在 Developer Console 裡設定 Spending limit（支出上限）。
電腦上什麼都沒有，該從哪裡開始？
需要的有：Windows 或 macOS 的電腦、X 帳號、X Developer App，想24小時運作的話還要 GitHub 帳號，以及 Python。本機不一定要裝 Git。
Windows
- 從 Python 官網安裝 Python。現在的 Windows 也可以用 Python Install Manager。
- 開啟 PowerShell。
- 輸入
py --version，確認 Python 能正常啟動。 - 建立
chiikawa-danger-bot資料夾。 - 用記事本或 VS Code，把文末的7個檔案照原本的名稱儲存。用記事本時要注意別存成
bot.py.txt。
macOS
- 安裝 Python 官網的 macOS 版。
- 開啟「終端機」。
- 用
python3 --version確認。 - 建立
chiikawa-danger-bot資料夾。 - 用 VS Code、純文字模式的「文字編輯」，或是
nano來儲存這7個檔案。
X Developer 要怎麼設定？
用 X 帳號登入 console.x.com，確認 Developer Agreement（開發者協議）後建立 App。建立 App 時給的認證資訊可能不會再次顯示，所以要存到安全的地方。
讀取用 Bearer Token。因為機器人要自己發文，這個實作裡還會用到 OAuth 1.0a User Context。App permissions 設為 Read and write。
需要的值有5個。
X_BEARER_TOKENX_API_KEYX_API_SECRETX_ACCESS_TOKENX_ACCESS_TOKEN_SECRET
如果是從 Read only 改成 Read and write，改完之後要重新產生 Access Token / Secret。用權限修改之前的權杖，會導致403錯誤。
真實的值只能放進 .env 和 GitHub Actions Secrets。千萬不要貼到文章、公開的 GitHub 或螢幕截圖裡。
歷史資料分析要怎麼執行？
把文末的7個檔案儲存好之後，在 Windows 的 PowerShell 裡執行下面的指令。
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 則是下面這樣。
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
把真實的 Bearer Token 貼到 .env 裡 X_BEARER_TOKEN= 的右邊。接著，Windows 執行
.\.venv\Scripts\python.exe history_analysis.py
macOS 執行
./.venv/bin/python history_analysis.py
畫面會顯示 page=1... 一路推進，最後產生 data/history_features.csv 就算成功。這個 CSV 就是危險指數的歷史基準。
danger_periods.example.csv 裡為了驗證假設，放了海妖篇尾聲和平行世界篇開頭。這不是「危險的標準答案標籤」，而是用來看危險時期和平常時期的指數是不是真的不一樣的手動標籤。
怎樣避免一開始就往 X 上發文？
即使把 .env 裡其餘4個認證資訊都填好了，一開始也要維持 BOT_DRY_RUN=1 不動。
Windows：
.\.venv\Scripts\python.exe bot.py
macOS：
./.venv/bin/python bot.py
第一次只會讀取最近約7天的資料並產生 data/state.json，絕對不會發文。例如畫面上會顯示這樣的內容。
吉伊卡哇危險指數 82/100 🟠 警戒
最近3天 3則 / 7天 6則 / 連續發文 3天
相同標記「🍣」連發2次 +5
※非官方。這是根據更新頻率做的玩梗指標。
也就是說，永野老師連發 → Python：「時間序列異常」 → 讀者：「快逃」，一套毫無必要卻很工程化的吉伊卡哇閱讀法就完成了。
怎麼用 GitHub Actions 全天候運作？
在瀏覽器裡建立一個新的 GitHub Repository，上傳下面這些。
bot.pyhistory_analysis.pyrequirements.txt.env.example.gitignoredata/history_features.csv- 需要的話再加
data/danger_periods.csv
.env 絕對不要上傳。
在 Repository 的 Settings → Secrets and variables → Actions → New repository secret 裡，用同樣的名稱登錄那5個認證資訊。
接著透過 Add file → Create new file 建立 .github/workflows/chiikawa-danger.yml，把文末的 YAML 貼進去。初始值是 BOT_DRY_RUN: "1"。在 Actions 頁面手動執行一次，確認正常結束。
只有切換到正式運作時才改成 BOT_DRY_RUN: "0"。POST_MODE: "alert" 的話，只有危險等級上升一級時才會發文。every 則是每有新貼文就發，費用會增加，對時間軸的打擾也會增加。
作為自動機器人，要遵守什麼？
X 的 Automation Rules 要求避免垃圾訊息、重複性自動化等行為。自動化帳號可以加上 Automated account label（自動化帳號標籤），說明它與某個由真人管理的帳號有關聯。
個人簡介裡要寫明「非官方粉絲機器人」「根據更新頻率做的玩梗指標」，不要模仿官方。這個範例不會自動按讚、自動追蹤，也不會大量回覆。
另外，「危險指數」並不是在斷言作者的健康、實際的作畫速度、勞動狀況或是未來的劇情。觀察的只有公開貼文的時間規律。
還想再魔改一下的話？
還可以加星期幾的修正、把公告和劇情更新分開、影像特徵、用人工標籤做訓練、回測（用過去的資料檢驗）警報之後幾天內是否出現了不安的劇情，以及依「海妖尾聲型」「平行世界型」這類相似時期去搜尋。不過，取得的資料量和費用都會增加。
一開始只用發文時間就夠了。明明是個玩梗機器人，結果做成了時間序列異常偵測，這件事本身就已經夠離譜了。
所以到底在預測什麼？
不是「下一個倒楣的是誰」。
現在的更新速度，和過去的吉伊卡哇相比有多異常。
僅此而已。
不過既然海妖篇尾聲和平行世界篇開頭發佈確實變密了，要把「又變快了喔」這種讀者直覺自動化，這點就已經夠好玩了。
指數85分。
機器：「處於歷史高位。」
讀者：「快逃啊。」
