zhoujie
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- 新增完整的自动化运营模块，包含一键评论、一键发布和定时调度功能 - 【一键评论】自动搜索高赞笔记，AI分析内容并生成个性化评论进行引流 - 【一键发布】随机选择主题和风格，AI生成文案，SD生成图片并自动发布到小红书 - 【定时调度】支持随机时间间隔的自动评论和发布，模拟真人操作节奏降低风险 - 新增自动化日志系统，实时记录操作状态和结果 - 在UI中新增“自动运营”标签页，提供完整的配置和操作界面 📝 docs(prompts): 优化SD提示词生成模板 - 更新文案生成提示词，适配JuggernautXL模型并优化质量描述 - 新增详细的质量词、光影、风格、构图和细节要求 - 移除括号权重语法，改为英文逗号分隔的描述方式 - 优化反向提示词，针对SDXL模型进行适配和增强 🔧 chore(config): 更新安全令牌配置 - 更新config.json中的xsec_token为新的安全令牌值 ⚡️ perf(sd): 优化Stable Diffusion服务参数 - 增加SD服务超时时间至900秒，适应高质量图片生成 - 优化文生图和图生图的默认参数，适配JuggernautXL模型 - 新增采样器和调度器参数配置，提升图片生成质量 - 优化默认反向提示词，针对SDXL模型进行专门优化
245 lines
9.1 KiB
Python
245 lines
9.1 KiB
Python
"""
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LLM 服务模块
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||
封装对 OpenAI 兼容 API 的调用，包含文案生成、热点分析、评论回复等 Prompt
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"""
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import requests
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import json
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import re
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import logging
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logger = logging.getLogger(__name__)
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# ================= Prompt 模板 =================
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PROMPT_COPYWRITING = """
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你是一个小红书爆款内容专家。请根据用户主题生成内容。
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【标题规则】(严格执行)：
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1. 长度限制：必须控制在 18 字以内（含Emoji），绝对不能超过 20 字！
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2. 格式要求：Emoji + 爆点关键词 + 核心痛点。
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3. 禁忌：禁止使用"第一"、"最"、"顶级"等绝对化广告法违禁词。
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4. 风格：二极管标题（震惊/后悔/必看/避雷/哭了），具有强烈的点击欲望。
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【正文规则】：
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1. 口语化，多用Emoji，分段清晰，不堆砌长句。
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2. 正文控制在 600 字以内（小红书限制 1000 字）。
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3. 结尾必须有 5 个以上相关话题标签(#)。
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【绘图 Prompt】：
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生成对应的 Stable Diffusion 英文提示词，适配 JuggernautXL 模型，强调：
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- 质量词：masterpiece, best quality, ultra detailed, 8k uhd, high resolution
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- 光影：natural lighting, soft shadows, studio lighting, golden hour 等（根据场景选择）
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- 风格：photorealistic, cinematic, editorial photography, ins style
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- 构图：dynamic angle, depth of field, bokeh 等
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- 细节：detailed skin texture, sharp focus, vivid colors
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注意：不要使用括号权重语法，直接用英文逗号分隔描述。
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返回 JSON 格式：
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{"title": "...", "content": "...", "sd_prompt": "...", "tags": ["标签1", "标签2", ...]}
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"""
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PROMPT_HOTSPOT_ANALYSIS = """
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你是一个小红书运营数据分析专家。下面是搜索到的热门笔记信息：
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{feed_data}
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请分析这些热门笔记，总结以下内容：
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1. **热门选题方向**：提炼 3-5 个最火的细分选题
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2. **标题套路**：总结高赞标题的共同特征和写作模板
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3. **内容结构**：分析爆款笔记的内容组织方式
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4. **推荐模仿方案**：基于分析结果，给出 3 个具体的模仿选题建议
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返回 JSON 格式：
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{{"hot_topics": ["...", "..."], "title_patterns": ["...", "..."], "content_structure": "...", "suggestions": [{{"topic": "...", "reason": "..."}}]}}
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"""
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PROMPT_COMMENT_REPLY = """
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你是一个小红书博主，人设为：{persona}。
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有人在你的笔记下评论了，请你用符合人设的口吻回复。
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【规则】：
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1. 回复简洁，控制在 50 字以内
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2. 语气亲切自然，像和朋友聊天
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3. 适当加入 1-2 个 Emoji
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4. 如果是质疑，礼貌回应；如果是夸奖，真诚感谢
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笔记标题：{post_title}
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用户评论：{comment}
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直接返回回复内容，不需要 JSON 格式。
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"""
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PROMPT_PROACTIVE_COMMENT = """
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你是一个小红书活跃用户，人设为：{persona}。
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你正在浏览一篇笔记，想要留下一条真诚、有价值的评论，以提升互动和曝光。
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【笔记信息】：
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标题：{post_title}
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正文摘要：{post_content}
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【已有评论参考（可能为空）】：
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{existing_comments}
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【评论规则】：
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1. 评论简洁自然，控制在 30-80 字，不要像机器人
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2. 体现你对笔记内容的真实感受或个人经验
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3. 可以提问、分享类似经历、或表达共鸣
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4. 适当加入 1-2 个 Emoji，不要过多
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5. 不要重复已有评论的观点，找新角度
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6. 不要生硬带货或自我推广
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7. 语气因内容而异：教程类→请教/补充；种草类→分享体验；生活类→表达共鸣
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||
直接返回评论内容，不需要 JSON 格式。
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"""
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PROMPT_COPY_WITH_REFERENCE = """
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你是一个小红书爆款内容专家。参考以下热门笔记的风格和结构，创作全新原创内容。
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【参考笔记】：
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{reference_notes}
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【创作主题】：{topic}
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【风格要求】：{style}
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【标题规则】：
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1. 长度限制：必须控制在 18 字以内（含Emoji），绝对不能超过 20 字！
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2. 借鉴参考笔记的标题套路但内容必须原创。
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【正文规则】：
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1. 口语化，多用Emoji，分段清晰。
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2. 正文控制在 600 字以内。
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3. 结尾有 5 个以上话题标签(#)。
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【绘图 Prompt】：
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生成 Stable Diffusion 英文提示词，适配 JuggernautXL 模型：
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- 必含质量词：masterpiece, best quality, ultra detailed, 8k uhd
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- 风格：photorealistic, cinematic, editorial photography
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- 光影和细节：natural lighting, sharp focus, vivid colors, detailed skin texture
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||
- 用英文逗号分隔，不用括号权重语法。
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返回 JSON 格式：
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{{"title": "...", "content": "...", "sd_prompt": "...", "tags": ["标签1", "标签2", ...]}}
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"""
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class LLMService:
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"""LLM API 服务封装"""
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def __init__(self, api_key: str, base_url: str, model: str = "gpt-3.5-turbo"):
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self.api_key = api_key
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self.base_url = base_url.rstrip("/")
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self.model = model
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def _chat(self, system_prompt: str, user_message: str,
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json_mode: bool = True, temperature: float = 0.8) -> str:
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"""底层聊天接口"""
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headers = {
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"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
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"Content-Type": "application/json",
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}
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||
if json_mode:
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user_message = user_message + "\n请以json格式返回。"
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payload = {
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"model": self.model,
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"messages": [
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{"role": "system", "content": system_prompt},
|
||
{"role": "user", "content": user_message},
|
||
],
|
||
"temperature": temperature,
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||
}
|
||
if json_mode:
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payload["response_format"] = {"type": "json_object"}
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try:
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resp = requests.post(
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f"{self.base_url}/chat/completions",
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headers=headers, json=payload, timeout=90
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)
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resp.raise_for_status()
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content = resp.json()["choices"][0]["message"]["content"]
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return content
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except requests.exceptions.Timeout:
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raise TimeoutError("LLM 请求超时，请检查网络或换一个模型")
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||
except requests.exceptions.HTTPError as e:
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||
raise ConnectionError(f"LLM API 错误 ({resp.status_code}): {resp.text[:200]}")
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||
except Exception as e:
|
||
raise RuntimeError(f"LLM 调用异常: {e}")
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def _parse_json(self, text: str) -> dict:
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"""从 LLM 返回文本中解析 JSON"""
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cleaned = re.sub(r"```json\s*|```", "", text).strip()
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return json.loads(cleaned)
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# ---------- 业务方法 ----------
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def get_models(self) -> list[str]:
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"""获取可用模型列表"""
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url = f"{self.base_url}/models"
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headers = {"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"}
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||
try:
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resp = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
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||
resp.raise_for_status()
|
||
text = resp.text.strip()
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||
if not text:
|
||
logger.warning("GET %s 返回空响应", url)
|
||
return []
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||
data = resp.json()
|
||
return [item["id"] for item in data.get("data", [])]
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.warning("获取模型列表失败 (%s): %s", url, e)
|
||
return []
|
||
|
||
def generate_copy(self, topic: str, style: str) -> dict:
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||
"""生成小红书文案"""
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content = self._chat(
|
||
PROMPT_COPYWRITING,
|
||
f"主题：{topic}\n风格：{style}"
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||
)
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||
data = self._parse_json(content)
|
||
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||
# 强制标题长度限制
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||
title = data.get("title", "")
|
||
if len(title) > 20:
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||
title = title[:20]
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||
data["title"] = title
|
||
|
||
return data
|
||
|
||
def generate_copy_with_reference(self, topic: str, style: str,
|
||
reference_notes: str) -> dict:
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||
"""参考热门笔记生成文案"""
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prompt = PROMPT_COPY_WITH_REFERENCE.format(
|
||
reference_notes=reference_notes, topic=topic, style=style
|
||
)
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content = self._chat(prompt, f"请创作关于「{topic}」的小红书笔记")
|
||
data = self._parse_json(content)
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||
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||
title = data.get("title", "")
|
||
if len(title) > 20:
|
||
data["title"] = title[:20]
|
||
return data
|
||
|
||
def analyze_hotspots(self, feed_data: str) -> dict:
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||
"""分析热门内容趋势"""
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prompt = PROMPT_HOTSPOT_ANALYSIS.format(feed_data=feed_data)
|
||
content = self._chat(prompt, "请分析以上热门笔记数据")
|
||
return self._parse_json(content)
|
||
|
||
def generate_reply(self, persona: str, post_title: str, comment: str) -> str:
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||
"""AI 生成评论回复"""
|
||
prompt = PROMPT_COMMENT_REPLY.format(
|
||
persona=persona, post_title=post_title, comment=comment
|
||
)
|
||
return self._chat(prompt, "请生成回复", json_mode=False, temperature=0.9).strip()
|
||
|
||
def generate_proactive_comment(self, persona: str, post_title: str,
|
||
post_content: str, existing_comments: str = "") -> str:
|
||
"""AI 生成主动评论"""
|
||
prompt = PROMPT_PROACTIVE_COMMENT.format(
|
||
persona=persona, post_title=post_title,
|
||
post_content=post_content,
|
||
existing_comments=existing_comments or "暂无评论",
|
||
)
|
||
return self._chat(prompt, "请生成评论", json_mode=False, temperature=0.9).strip()
|