- 在系统提示词中新增【反AI检测规则】章节,包含句子长度、逻辑跳跃、标点符号等8项防检测措施 - 为所有SD模型提示词指南添加通用反AI检测技巧,强调真实手机拍摄风格 - 深度重构 `_humanize_content` 方法,新增8层真人化处理:替换书面表达、打散句子长度、随机添加口语元素、模拟手机打字标点习惯 - 增强 `_humanize` 方法,去除更多AI前缀,随机化标点,限制表情符号堆叠 - 在 `sd_service.py` 新增 `anti_detect_postprocess` 图片后处理管线,包含元数据剥离、随机裁剪、色彩微扰、不均匀噪声、JPEG压缩回环等7步处理 - 所有图片生成后自动经过反检测处理,输出格式统一为JPEG以模拟真实手机照片 - 更新 `main.py` 中的图片保存逻辑,统一使用JPEG格式并确保RGB模式转换
🍒 小红书 AI 爆文生产工坊
全自动小红书内容创作 & 运营工具
灵感 → 文案 → 绘图 → 发布 → 运营,一站式全闭环
功能特性 • 快速开始 • 使用指南 • 配置说明 • FAQ • 贡献
✨ 功能特性
📝 内容创作
- AI 文案生成 — 输入主题即可生成小红书爆款标题、正文、话题标签
- AI 绘图 — 集成 Stable Diffusion WebUI,自动生成配图(针对 JuggernautXL 优化)
- 一键导出 — 文案 + 图片打包导出到本地文件夹
🔥 热点探测
- 关键词搜索 — 搜索小红书热门笔记,支持多维度排序
- AI 趋势分析 — 分析热门标题套路、内容结构,给出模仿建议
- 一键借鉴创作 — 参考热门笔记风格生成原创内容
💬 评论管家
- 主动评论引流 — 浏览笔记 → AI 智能生成评论 → 一键发送
- 自动回复粉丝 — 加载笔记评论 → AI 生成回复 → 发送
🤖 自动运营(无人值守)
- 一键评论 — 自动搜索高赞笔记 + AI 生成评论 + 发送
- 一键点赞 — 批量随机点赞,提升账号活跃度
- 一键回复 — 自动扫描我的笔记 + AI 回复粉丝评论
- 一键发布 — 自动生成文案 + SD 生图 + 发布到小红书
- 随机定时 — 评论/点赞/回复/发布全自动定时执行,随机间隔模拟真人
📊 数据看板
- 账号概览 — 粉丝数、获赞数等核心指标可视化
- 笔记排行 — 点赞排行图表分析
🔐 账号管理
- 扫码登录 — 小红书二维码登录,自动获取 Token
- 多 LLM 提供商 — 支持 DeepSeek、OpenAI、通义千问等所有兼容接口
📸 截图预览
启动后在浏览器中打开
http://127.0.0.1:7860
🚀 快速开始
环境要求
| 依赖 | 要求 | 说明 |
|---|---|---|
| Python | >= 3.10 | 推荐 3.11+ |
| xiaohongshu-mcp | 运行中 | 小红书 MCP 服务(默认端口 18060) |
| Stable Diffusion WebUI | 可选 | 本地 AI 绘图(默认端口 7860) |
| LLM API | 必须 | 任意 OpenAI 兼容接口 |
安装步骤
# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/your-username/xhs-autobot.git
cd xhs-autobot
# 2. 创建虚拟环境(推荐)
python -m venv .venv
# Windows
.venv\Scripts\activate
# macOS/Linux
source .venv/bin/activate
# 3. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 4. 复制配置文件并填写你的 API Key
cp config.example.json config.json
# 编辑 config.json,填写 api_key、base_url 等
# 5. 启动!
python main.py
启动后会自动打开浏览器,访问 http://127.0.0.1:7860。
🐳 Docker 部署(推荐)
使用 Docker Compose 一键启动所有服务,无需手动安装 Python 环境:
# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/your-username/xhs-autobot.git
cd xhs-autobot
# 2. 准备配置文件
cp config.example.json config.json
# 编辑 config.json,填写 api_key、base_url 等
# ⚠️ mcp_url 改为容器网络地址:
# "mcp_url": "http://xhs-mcp:18060/mcp"
# 3. 一键启动
docker compose up -d
# 4. 查看日志
docker compose logs -f xhs-autobot
启动后访问 http://localhost:7860。
Docker 服务说明
| 服务 | 容器名 | 端口 | 说明 |
|---|---|---|---|
xhs-autobot |
xhs-autobot | 7860 | 主应用(Gradio UI) |
xhs-mcp |
xhs-mcp | 18060 | 小红书 MCP 服务 |
sd-webui |
sd-webui | 7861 | SD WebUI(可选,需 GPU) |
常用命令
# 停止所有服务
docker compose down
# 重新构建(代码更新后)
docker compose up -d --build
# 查看运行状态
docker compose ps
# 进入主容器调试
docker compose exec xhs-autobot bash
启用 Stable Diffusion(需要 NVIDIA GPU)
编辑 docker-compose.yml,取消 sd-webui 部分的注释,并将 config.json 中的 sd_url 改为:
"sd_url": "http://sd-webui:7860"
前置服务
xiaohongshu-mcp(必须)
本项目通过 xiaohongshu-mcp 与小红书交互(搜索、发布、评论等),请先启动 MCP 服务:
# 按照 xiaohongshu-mcp 文档启动,默认端口 18060
npx xiaohongshu-mcp
Stable Diffusion WebUI(可选,用于 AI 绘图)
推荐使用 AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui,启动时开启 API:
python launch.py --api
推荐模型:JuggernautXL(参数已优化适配)。
📖 使用指南
首次使用流程
- 配置 LLM — 展开「⚙️ 全局设置」,添加 LLM 提供商(API Key + Base URL),点击「连接 LLM」
- 连接 SD(可选)— 填写 SD WebUI URL,点击「连接 SD」
- 检查 MCP — 点击「检查 MCP」确认小红书服务正常
- 登录小红书 — 切换到「🔐 账号登录」Tab,扫码登录
- 开始创作 — 切换到「✨ 内容创作」Tab,输入主题,一键生成
自动化运营
切换到「🤖 自动运营」Tab:
- 一键操作 — 手动触发单次评论/点赞/回复/发布
- 定时调度 — 勾选需要的功能,设置间隔时间,点击「▶️ 启动定时」
- 查看日志 — 点击「🔄 刷新日志」查看实时执行记录
⚙️ 配置说明
配置文件 config.json 会在运行时自动创建和保存。首次使用请从 config.example.json 复制:
{
"api_key": "你的LLM API Key",
"base_url": "https://api.deepseek.com/v1",
"sd_url": "http://127.0.0.1:7860",
"mcp_url": "http://localhost:18060/mcp",
"model": "deepseek-chat",
"persona": "温柔知性的时尚博主",
"my_user_id": "你的小红书userId(24位)"
}
| 字段 | 说明 | 必填 |
|---|---|---|
api_key |
LLM API 密钥 | ✅ |
base_url |
LLM API 地址(OpenAI 兼容) | ✅ |
sd_url |
Stable Diffusion WebUI 地址 | 绘图需要 |
mcp_url |
xiaohongshu-mcp 服务地址 | ✅ |
model |
默认使用的 LLM 模型名 | ✅ |
persona |
AI 评论回复的人设 | 可选 |
my_user_id |
你的小红书 userId(24 位十六进制) | 数据看板/自动回复需要 |
llm_providers |
多 LLM 提供商配置数组 | 通过 UI 管理 |
获取 userId
- 浏览器打开你的小红书主页
- 网址格式为
xiaohongshu.com/user/profile/xxxxxxxx profile/后面的就是 userId
📁 项目结构
xhs-autobot/
├── main.py # 主程序入口 (Gradio UI + 业务逻辑)
├── config_manager.py # 配置管理模块 (单例、自动保存)
├── llm_service.py # LLM 服务封装 (文案生成、热点分析、评论回复)
├── sd_service.py # Stable Diffusion 服务封装 (txt2img、img2img)
├── mcp_client.py # 小红书 MCP 客户端 (搜索、发布、评论、点赞)
├── config.json # 运行时配置 (gitignore)
├── config.example.json # 配置模板
├── requirements.txt # Python 依赖
├── Dockerfile # Docker 镜像构建
├── docker-compose.yml # Docker Compose 编排
├── .dockerignore # Docker 构建排除规则
├── xhs_workspace/ # 导出的文案和图片 (gitignore)
└── autobot.log # 运行日志 (gitignore)
❓ 常见问题
Q: LLM API 报错 400 json_object
某些 API 在使用 response_format: json_object 时要求消息中包含 "json" 一词。本项目已自动处理,如仍遇到请升级到最新版本。
Q: 评论发送成功但 App 上看不到
小红书有内容审核机制,评论可能需要 1-5 分钟显示。部分评论可能被风控(仅自己可见)。查看自动化日志中的 MCP 响应可排查。
Q: SD WebUI 连接失败
确保启动 SD WebUI 时加了 --api 参数,且端口匹配。本项目默认连接 http://127.0.0.1:7860。
Q: xiaohongshu-mcp 是什么?怎么启动?
这是一个开源的小红书 MCP 服务端,提供搜索、发布、评论等 API。详见 xiaohongshu-mcp 项目。
Q: 支持哪些 LLM?
支持所有 OpenAI 兼容接口,包括但不限于:DeepSeek、GPT-4o、通义千问、Gemini(通过中转)、Claude(通过中转)等。
🤝 贡献指南
欢迎贡献代码!请查看 CONTRIBUTING.md 了解详情。
简要流程:
- Fork 本项目
- 创建特性分支 (
git checkout -b feature/amazing-feature) - 提交更改 (
git commit -m 'feat: add amazing feature') - 推送到分支 (
git push origin feature/amazing-feature) - 发起 Pull Request
📋 更新日志
详见 CHANGELOG.md。
⚠️ 免责声明
- 本项目仅供学习和研究目的,请遵守小红书平台的使用规范和服务条款
- 过度使用自动化功能可能导致账号被限制,请合理设置操作间隔
- 用户需为自己发布的内容和使用行为承担全部责任
- 本项目不保存、不传输任何用户的账号密码信息
📄 许可证
本项目使用 MIT License 开源。
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