你发布了一条服务调整公告，X 回复里有人问旧用户是否受影响，有人追问什么时候生效，还有人只是转述别处的猜测。想补一份 FAQ，先要知道哪些问题确实出现过，哪些答案还没有依据。

公告原文是整理范围的起点

按 tweet_id 获取原帖详情，确认讨论的是这次调整，而不是另一条旧公告。把已明确的范围、时间和限制从实际文本中单独摘出。原文没有说明的地方保持空缺，不让 AI 为了显得完整补出政策；评论里的猜测也不能反过来当公告内容。

两种评论入口保留各自来源

分别查看普通评论与最新评论时，记录入口、查询时间和实际 cursor 翻页范围。合并后按能取得的评论标识去重，保留原帖和评论的关联。最新材料有助于发现新疑问，但不等于所有读者最关心的问题。只读取一部分就把 FAQ 来源说明为本次样本。

一句话拆成问题与回答状态

把评论整理成具体问句，再标已由公告回答、需要补充条件或等待内部确认。表格可以列评论出处、整理后的问题、现有依据、答案负责人和发布前检查项。这里的负责人和状态由你自己填写，不是 API 自动分派。情绪强烈的留言仍可能包含有效问题，纯粹表达态度的内容则不必硬改成问答。

发布草稿之前逐项核查答案

FAQ 草稿可以用简短语言归并重复问题，但必须保留每条答案的来源或确认记录。AI 适合帮助改写问句，不应自行决定服务规则或承诺处理时间。没有确认的项先写待答，不为了凑篇幅编一个肯定答复。接口不会替你发帖或回复用户；最终交付是可审核的问答草稿和未决事项，只有内容负责人确认后，才进入后续人工发布流程。

这篇用到的接口

完整地址与参数

GET https://api.trmesh.com/openapi/api/v1/twitter/web/fetch_post_comments

参数 类型 必填 含义
tweet_id string 是 推文ID
cursor string 否 游标

可以复制的 Python 请求

安装 requests 并在环境变量中设置 TRMESH_API_TOKEN。把示例用户名或作品 ID 换成你要查询的对象。

import os
import requests

# 使用自己的 TRMesh 开发者密钥；不要将密钥写入网页。
url = "https://api.trmesh.com/openapi/api/v1/twitter/web/fetch_post_comments"
params = {
    "tweet_id": "1835124037934367098"
}
response = requests.get(
    url, params=params, timeout=30,
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['TRMESH_API_TOKEN']}"},
)
response.raise_for_status()
payload = response.json()
print(payload)  # 先核对真实响应，再提取业务字段

对应接口文档 · 返回免费查询工具

调用接口会使用你的 TRMesh 账号额度，运行前请确认接口价格。