# Content Ops - 精细化工序设计 ## 一、语料生产（多Agent协作） ### 工序总览 ``` 用户需求 │ ▼ ┌─────────────────┐ │ Master Agent │ │ (主控) │ └────────┬────────┘ │ ├────▶ 拆分Query（扩展同义词/相关词） │ ├────▶ 创建Sub-Agent 1 ──▶ 搜索Query 1 ──▶ 评估帖子质量 │ │ ├────▶ 创建Sub-Agent 2 ──▶ 搜索Query 2 ──▶ 评估帖子质量 │ │ └────▶ 创建Sub-Agent N ──▶ 搜索Query N ──▶ 评估帖子质量 │ ▼ ┌─────────────────┐ │ 质量评估Agent │ │ - 数据好？ │ │ - 观点好？ │ │ - 时效高？ │ └────────┬────────┘ │ ┌───────────────┼───────────────┐ │ │ │ ▼ ▼ ▼ 质量高 质量中 质量低 │ │ │ ▼ ▼ ▼ 点进去看 翻1-3页再找 放弃 │ ▼ ┌─────────────────┐ │ 详情抓取Agent │ │ - 标题 │ │ - 正文 │ │ - 图片URL │ │ - 互动数据 │ └────────┬────────┘ │ ▼ ┌─────────────────┐ │ 去重评估Agent │ │ - 和已有语料对比│ │ - 观点是否重复 │ │ - 相似度检测 │ └────────┬────────┘ │ ┌───────────┴───────────┐ │ │ ▼ ▼ 不重复 重复 │ │ ▼ ▼ 加入候选列表 标记为重复 │ │ └───────────┬───────────┘ │ ▼ ┌─────────────────┐ │ Master Agent │ │ 汇总所有候选 │ └────────┬────────┘ │ ▼ 输出总List给用户 (包含质量评分、 推荐理由) ``` ### 详细工序 #### 步骤1: Master Agent - 任务拆分 **输入**: 用户主题（如"春季穿搭"） **输出**: Query列表 **Prompt示例**: ``` 主题：春季穿搭 请扩展以下搜索维度： 1. 核心词：春季穿搭 2. 场景词：通勤穿搭、约会穿搭、出游穿搭 3. 风格词：简约风、日系风、韩系风 4. 单品词：风衣搭配、牛仔裤穿搭、小白鞋搭配 5. 热门标签：OOTD、每日穿搭、春日穿搭 输出格式：JSON数组，每个query一个对象 ``` #### 步骤2: Sub-Agent - 搜索与初筛（每个Query一个Agent） **Agent配置**: - **名称**: `Search-Evaluator-{query}` - **模型**: Claude Opus（需要理解内容和评估质量） - **工具**: 浏览器自动化（Playwright） **工序**: ``` 1. 访问小红书搜索页 2. 输入query搜索 3. 获取前20条结果 4. 对每条结果评估： ├─ 数据指标：点赞>1000？收藏>500？评论>100？ ├─ 内容质量：图片是否清晰？排版是否专业？ ├─ 时效性：发布时间是否在7天内？ └─ 独特观点：是否有新颖的穿搭思路？ 5. 评分规则： - 高质量（8-10分）：数据好+观点新颖+时效高 - 中质量（5-7分）：数据中等+观点一般 - 低质量（<5分）：放弃 6. 如果前20条高质量<3条： └─ 翻页到第2-3页继续找 7. 对高质量帖子： └─ 点击进入详情页 └─ 抓取完整内容 8. 返回候选列表（含URL、评分、推荐理由） ``` **输出格式**: ```json { "query": "春季穿搭", "results": [ { "url": "https://xiaohongshu.com/...", "title": "春日简约穿搭", "score": 9, "reason": "点赞1.2w，风衣搭配思路新颖", "engagement": { "likes": 12000, "saves": 5000 }, "publish_time": "2024-01-10", "status": "待去重评估" } ] } ``` #### 步骤3: Sub-Agent - 去重评估 **Agent配置**: - **名称**: `Deduplication-Checker` - **输入**: 候选内容 + 已有语料库 **工序**: ``` 1. 提取候选内容的核心观点（总结3个关键点） 2. 和已有语料库对比： ├─ 标题相似度（编辑距离） ├─ 内容语义相似度（embedding对比） ├─ 核心观点重复度 └─ 图片相似度（感知hash） 3. 判断规则： - 如果核心观点重合度>70%：标记为重复 - 如果只有图片相似但观点不同：保留 - 如果角度不同（如一个讲搭配，一个讲颜色）：保留 4. 输出：去重后的候选列表 ``` #### 步骤4: Master Agent - 汇总输出 **工序**: ``` 1. 收集所有Sub-Agent的结果 2. 按质量分排序 3. 去重（同query可能抓相似内容） 4. 生成总List： ├─ 高质量语料（8-10分）：推荐立即使用 ├─ 中质量语料（5-7分）：备选 └─ 低质量/重复：已过滤 5. 输出给用户： ├─ 表格：链接、标题、评分、推荐理由 ├─ 统计：共找到X条，高质量Y条 └─ 建议：哪些适合今天的发布计划 ``` **输出示例**: ```markdown # 语料抓取结果 - 春季穿搭 ## 统计 - 搜索Query：5个 - 候选帖子：25条 - 高质量（8-10分）：8条 ✅ - 中质量（5-7分）：10条 - 重复/低质量：7条 ❌ ## 高质量语料推荐 | 排名 | 标题 | 评分 | 推荐理由 | 链接 | |------|------|------|----------|------| | 1 | 春日风衣3种穿法 | 9.5 | 点赞2w，搭配思路实用 | [查看] | | 2 | 小个子春季穿搭 | 9.0 | 针对性强，评论区互动高 | [查看] | | ... | ... | ... | ... | ... | ## 建议 - 推荐语料1改编为Reddit帖子（实用向） - 推荐语料2适合Pinterest（图文向） ``` --- ## 二、内容生成（选题→样稿→确认） ### 工序总览 ``` 可用语料库 │ ▼ ┌─────────────────┐ │ 选题推荐Agent │ │ - 分析语料主题 │ │ - 匹配账号定位 │ │ - 推荐选题方向 │ └────────┬────────┘ │ ▼ 选题方向List （3-5个方向） │ ▼ 用户确认选题 │ ▼ ┌─────────────────┐ │ 样稿生成Agent │ │ - 文案生成 │ │ - 图片生成/选择 │ │ - 排版设计 │ └────────┬────────┘ │ ▼ 样稿（文案+配图） │ ▼ 用户确认样稿 （通过/修改/拒绝） │ ┌────┴────┐ │ │ ▼ ▼ 通过 修改 │ │ ▼ ▼ 沟通发布计划 重新生成 │ ▼ 创建发布任务 ``` ### 详细工序 #### 步骤1: 选题推荐 **输入**: 可用语料库 + 账号运营策略 **Agent配置**: - **名称**: `Topic-Recommender` - **模型**: Claude Opus **工序**: ``` 1. 分析语料库主题分布： ├─ 统计各主题数量 ├─ 识别热门话题 └─ 发现趋势 2. 匹配账号定位： ├─ 读取 target_accounts.positioning ├─ 过滤符合定位的语料 └─ 排除不相关主题 3. 结合平台特性： ├─ Reddit：讨论型、问题型内容表现好 ├─ Pinterest：视觉型、教程型内容表现好 └─ Discord：社区型、互动型内容表现好 4. 生成选题建议（3-5个）： ├─ 选题标题 ├─ 推荐理由（为什么适合） ├─ 目标受众 ├─ 预计表现（基于语料数据） └─ 参考语料链接 ``` **输出示例**: ```markdown # 选题推荐 - Reddit账号: MyBrandUS ## 推荐选题（基于今日语料库） ### 选项1: "小个子女生春季风衣穿搭指南" - **类型**: 教程型 - **推荐理由**: - 语料中有2篇高赞内容（点赞>1w） - r/femalefashionadvice 社区近期讨论度高 - 针对性强，容易引发共鸣 - **目标受众**: 小个子女性 - **参考语料**: [链接1] [链接2] ### 选项2: "春日约会穿搭：温柔风vs酷飒风" - **类型**: 对比型/讨论型 - **推荐理由**: - 对比形式适合Reddit投票互动 - 评论区容易引发讨论 - **目标受众**: 年轻女性 - **参考语料**: [链接3] ### 选项3: "一周通勤穿搭不重样" - **类型**: 合集型 - **推荐理由**: - 信息密度高，收藏率通常较高 - 适合做成图文帖子 - **目标受众**: 职场女性 请回复数字（1/2/3）确认选题，或描述你的修改意见 ``` #### 步骤2: 样稿生成 **输入**: 用户确认的选题 + 参考语料 **Agent配置**: - **名称**: `Content-Generator` - **工具**: - OpenAI DALL-E（图片生成） - 浏览器（抓取参考图片） **工序**: ``` 1. 文案生成 ├─ 分析参考语料的核心观点 ├─ 翻译/改编为英文（Reddit） ├─ 生成标题（吸引力优化） ├─ 生成正文结构： │ ├─ Hook（开头吸引人） │ ├─ 主体内容（分点论述） │ └─ CTA（引导互动） └─ 添加表情符号、格式优化 2. 图片准备 ├─ 方案A：从语料下载原图（需处理版权） ├─ 方案B：用DALL-E生成新图 │ └─ Prompt: "Spring outfit ideas, minimalist style, │ female model, natural lighting, ..." └─ 方案C：混合（参考语料构图，生成新图） 3. 排版设计 ├─ Reddit: Markdown格式，段落清晰 ├─ Pinterest: 竖版图片+简洁描述 └─ Discord: 适合频道的格式 4. 生成3个版本供选择 ├─ 版本A：偏教程型（干货多） ├─ 版本B：偏讨论型（引发互动） └─ 版本C：偏故事型（个人经历） ``` **输出示例**: ```markdown # 样稿 - "小个子女生春季风衣穿搭指南" ## 版本A：教程型 ### 标题 [Tip] How to Style Trench Coats for Petite Women: 3 Proven Looks ### 正文 Hey r/femalefashionadvice! As a 5'2" gal who's struggled with oversized trenches, I want to share 3 styling tricks that actually work for us petite women... [详细内容...] ### 配图 - 主图：小个子女生穿风衣全身照（DALL-E生成） - 图2：3种搭配对比图 - 图3：细节展示（腰带位置） ### 标签 #fashion #petitefashion #springoutfits #styletips --- 请确认： - [ ] 这个版本可以，直接发布 - [ ] 需要修改（请描述） - [ ] 看看其他版本 ``` #### 步骤3: 用户确认 **工序**: ``` 1. 展示样稿（文案+配图预览） 2. 等待用户反馈： ├─ "确认" → 进入发布计划沟通 ├─ "修改：xxx" → 重新生成 └─ "拒绝" → 回到选题阶段 3. 修改循环（最多3轮） ``` #### 步骤4: 发布计划沟通 **确认样稿后**: ``` 1. 确认发布平台： ├─ Reddit: 选择subreddit ├─ Pinterest: 选择board └─ Discord: 选择频道 2. 确认发布时间： ├─ 立即发布 ├─ 定时发布（选择时间） └─ 加入队列（按策略自动安排） 3. 确认发布频率： ├─ 单条发布 └─ 系列发布（如"一周穿搭"分7天发） 4. 创建发布任务（publish_tasks） ``` --- ## 三、内容发布（平台适配） ### 平台发布方案对比 | 平台 | API方案 | 浏览器自动化 | 推荐 | |------|---------|-------------|------| | **Reddit** | PRAW（需OAuth） | Playwright模拟 | **浏览器** | | **Pinterest** | 官方API（需商业申请） | Playwright模拟 | **浏览器** | | **Discord** | Webhook（最简单） | 不需要 | **Webhook** | ### 方案选择 **统一方案**: 浏览器自动化（Playwright） - 优点：一套代码适配所有平台 - 优点：无需申请API权限 - 优点：可处理复杂的登录态 - 缺点：速度稍慢（但内容发布不需要实时） ### 发布工序 ``` 发布任务队列 │ ▼ ┌─────────────────┐ │ 登录检查Agent │ │ - 检查账号登录态│ │ - 如需重新登录 │ │ - 触发登录流程 │ └────────┬────────┘ │ ▼ ┌─────────────────┐ │ 平台适配Agent │ │ - 根据平台选择 │ │ 发布方式 │ └────────┬────────┘ │ ┌────┴────┐ │ │ ▼ ▼ Discord Reddit/ Webhook Pinterest │ 浏览器自动化 │ │ │ ┌────┴────┐ │ │ │ │ ▼ ▼ │ 读取DOM 多模态 │ 定位元素 辅助定位 │ │ │ └────┴────┬────┘ │ ▼ 执行发布 │ ▼ 验证发布成功 │ ▼ 记录发布链接 ``` #### Reddit/Pinterest 浏览器自动化 **工序**: ``` 1. 启动浏览器（Playwright） 2. 加载账号Cookies（从source_accounts.session_data） 3. 访问发布页面 4. 填写内容： ├─ 标题输入框 ├─ 正文输入框（Markdown） ├─ 上传图片 ├─ 选择社区/board └─ 添加标签 5. 预览检查（截图给用户确认） 6. 点击发布 7. 等待发布完成 8. 抓取发布后的URL 9. 截图保存发布结果 ``` **DOM定位策略**: ```python # 方案1: 基于选择器（稳定优先） title_input = page.locator('input[placeholder*="title" i]') # 方案2: 基于文本（鲁棒性优先） post_button = page.get_by_text('Post', exact=False) # 方案3: 多模态辅助（备选） # 当选择器失效时，用视觉模型识别按钮位置 ``` #### Discord Webhook **最简单**: ```python import requests webhook_url = "https://discord.com/api/webhooks/..." payload = { "content": "春日穿搭分享", "embeds": [{ "title": "小个子女生春季风衣穿搭", "description": "...", "image": {"url": "https://..."} }] } requests.post(webhook_url, json=payload) ``` --- ## 四、Agent协作架构 ### Master-Agent 调度关系 ``` Master Agent (主控) │ ├──▶ Sub-Agent: Query-Expander (拆分query) │ ├──▶ Sub-Agent: Search-Evaluator-1 (搜索+评估) ├──▶ Sub-Agent: Search-Evaluator-2 ├──▶ Sub-Agent: Search-Evaluator-N │ ├──▶ Sub-Agent: Deduplication-Checker (去重) │ ├──▶ Sub-Agent: Topic-Recommender (选题) │ ├──▶ Sub-Agent: Content-Generator (生成样稿) │ └──▶ Sub-Agent: Publisher (发布) 每个Sub-Agent返回结构化结果 Master Agent负责协调和决策 ``` ### 通信协议 ```typescript // Sub-Agent 返回格式 interface SubAgentResult { agentId: string; status: 'success' | 'partial' | 'failed'; data: any; summary: string; // 给Master的摘要 nextAction?: string; // 建议下一步 } // 示例：Search-Evaluator返回 { agentId: 'search-evaluator-spring-outfit', status: 'success', data: { query: '春季穿搭', results: [...], highQualityCount: 5 }, summary: '找到5条高质量语料，2条中质量', nextAction: 'proceed_to_deduplication' } ``` --- ## 五、数据流转更新 ### 新增字段 **crawl_results表新增**: ```sql -- 抓取来源追踪 sub_agent_id: string; // 哪个sub-agent抓的 query_path: string; // 第几页找到的这个结果 quality_factors: json; // 评分明细 {data_score, view_score, timeliness_score} duplication_check: json; // 去重结果 {is_duplicate, similarity_to, reason} ``` **publish_tasks表新增**: ```sql -- 样稿生成追踪 topic_options: json; // 给用户看的选题列表 selected_topic: string; // 用户确认的选题 draft_versions: json; // 多版本样稿 user_feedback: json; // 用户修改意见历史 ``` --- 这个设计是否更符合你的预期？