xhs_factory/README.md
zhoujie d782bb6781 feat(auto): 新增自动点赞和自动回复功能,完善项目文档
- 新增自动点赞功能【一键点赞】:支持关键词搜索笔记并随机批量点赞,提升账号活跃度
- 新增自动回复功能【一键回复】:自动扫描用户笔记的粉丝评论,使用AI生成并发送回复
- 扩展自动化调度器【定时调度】:支持点赞和回复任务的随机定时执行,模拟真人操作间隔
- 新增项目文档【文档】:添加README、CHANGELOG、CONTRIBUTING、LICENSE等核心文档文件
- 优化.gitignore文件【配置】:完善Python项目、IDE、敏感文件、日志等忽略规则
- 新增配置文件模板【配置】:提供config.example.json作为配置参考
- 优化MCP客户端【工具】:新增评论解析方法,支持从笔记详情中提取结构化评论数据
2026-02-08 22:40:16 +08:00

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<p align="center">
<h1 align="center">🍒 小红书 AI 爆文生产工坊</h1>
<p align="center">
<strong>全自动小红书内容创作 & 运营工具</strong><br>
灵感 → 文案 → 绘图 → 发布 → 运营,一站式全闭环
</p>
<p align="center">
<a href="#功能特性">功能特性</a>
<a href="#快速开始">快速开始</a>
<a href="#使用指南">使用指南</a>
<a href="#配置说明">配置说明</a>
<a href="#常见问题">FAQ</a>
<a href="#贡献指南">贡献</a>
</p>
</p>
---
## ✨ 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
```bash
# 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`
### 前置服务
#### xiaohongshu-mcp必须
本项目通过 [xiaohongshu-mcp](https://github.com/punkpeye/xiaohongshu-mcp) 与小红书交互(搜索、发布、评论等),请先启动 MCP 服务:
```bash
# 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](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui),启动时开启 API
```bash
python launch.py --api
```
推荐模型:[JuggernautXL](https://civitai.com/models/133005)(参数已优化适配)。
---
## 📖 使用指南
### 首次使用流程
1. **配置 LLM** — 展开「⚙️ 全局设置」,添加 LLM 提供商API Key + Base URL点击「连接 LLM」
2. **连接 SD**(可选)— 填写 SD WebUI URL点击「连接 SD」
3. **检查 MCP** — 点击「检查 MCP」确认小红书服务正常
4. **登录小红书** — 切换到「🔐 账号登录」Tab扫码登录
5. **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:
```json
{
"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 userId24 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
1. 浏览器打开你的小红书主页
2. 网址格式为 `xiaohongshu.com/user/profile/xxxxxxxx`
3. `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
├── xhs_workspace/ # 导出的文案和图片 (gitignore)
└── autobot.log # 运行日志 (gitignore)
```
---
## ❓ 常见问题
<details>
<summary><b>Q: LLM API 报错 400 json_object</b></summary>
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。
</details>
<details>
<summary><b>Q: 评论发送成功但 App 上看不到</b></summary>
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。
</details>
<details>
<summary><b>Q: SD WebUI 连接失败</b></summary>
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`
</details>
<details>
<summary><b>Q: xiaohongshu-mcp 是什么?怎么启动?</b></summary>
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](https://github.com/punkpeye/xiaohongshu-mcp)。
</details>
<details>
<summary><b>Q: 支持哪些 LLM</b></summary>
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。
</details>
---
## 🤝 贡献指南
欢迎贡献代码!请查看 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) 了解详情。
简要流程:
1. Fork 本项目
2. 创建特性分支 (`git checkout -b feature/amazing-feature`)
3. 提交更改 (`git commit -m 'feat: add amazing feature'`)
4. 推送到分支 (`git push origin feature/amazing-feature`)
5. 发起 Pull Request
---
## 📋 更新日志
详见 [CHANGELOG.md](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
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## 📄 许可证
本项目使用 [MIT License](LICENSE) 开源。
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