基于纯国产模型 API 的论文自动化处理与小红书发布工具。自动抓取 Hugging Face Daily Papers 高赞论文，进行 PDF 解析、内容分析、翻译生成摘要和小红书风格文案，最终自动发布到小红书平台。
- 📄 自动论文抓取 - 从 Hugging Face Daily Papers 抓取高赞论文
- 🤖 AI 智能分析 - 使用 OpenAI 兼容 API 分析 PDF 内容，提取摘要和架构图描述
- 🎨 封面图生成 - 使用 PyMuPDF 自动渲染 PDF 首页作为封面图
- 🌐 中英翻译润色 - 使用 DeepSeek API 翻译并生成小红书风格文案
- 🏷️ 智能标签生成 - 基于论文内容自动生成小红书话题标签
- 🚀 自动发布 - 通过 MCP 协议自动发布到小红书平台
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| Web 监控界面 | 实时监控任务进度、模型健康状态、定时任务配置 |
| 断点续传 | 支持从失败步骤恢复，避免重复工作 |
| 自动重试 | 失败后自动重试，指数退避延迟 |
| 健康监控 | 实时监控所有 API 模型的可用性 |
| 任务调度 | 支持 Cron 定时任务，每天定时发布 |
| 并发处理 | 多篇论文并发分析，提高处理效率 |
| 取消机制 | 支持取消运行中的任务 |
| 进度跟踪 | 实时显示任务执行进度 |
| 组件 | 技术 | 用途 |
|---|---|---|
| 后端框架 | FastAPI + Uvicorn | Web 服务和 API |
| 任务调度 | APScheduler | 定时任务执行 |
| PDF 处理 | PyMuPDF (fitz) | PDF 渲染和图像提取 |
| API 客户端 | OpenAI SDK | 兼容 OpenAI 的 API 调用 |
| 协议 | MCP (Model Context Protocol) | 小红书发布集成 |
| 前端 | 原生 JavaScript + TailwindCSS | 监控面板 UI |
| HTTP 客户端 | httpx, aiohttp, requests | 网络请求 |
| HTML 解析 | BeautifulSoup4 | 爬虫内容解析 |
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 论文处理流水线 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 1. fetch_papers (抓取论文) │
│ ↓ 抓取 Hugging Face Daily Papers 高赞论文 │
│ ↓ 保存到 checkpoint │
│ │
│ 2. openai_analyze (AI 分析) │
│ ↓ 使用 OpenAI 兼容 API 分析 PDF │
│ ↓ 提取 summary + diagram_description │
│ ↓ 保存到 checkpoint │
│ │
│ 3. render_images (生成封面图) │
│ ↓ 使用 PyMuPDF 渲染 PDF 首页 │
│ ↓ 保存到 output_hybrid/{paper_name}/cover_page.png │
│ ↓ 保存到 checkpoint │
│ │
│ 4. build_payload (生成发布文案) │
│ ↓ 使用 DeepSeek API 翻译并生成小红书风格文案 │
│ ↓ 生成 tags (使用 AI 生成话题标签) │
│ ↓ 保存到 output_hybrid/post_payload.json │
│ ↓ 保存到 checkpoint │
│ │
│ 5. publish_mcp (发布到小红书) │
│ ↓ 通过 MCP 协议调用 xiaohongshu-mcp-server │
│ ↓ publish_content 工具 │
│ ↓ 保存到 checkpoint │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
# 克隆项目
git clone https://github.com/9963KK/RedNote-Auto.git
cd RedNote-Auto
# 创建虚拟环境
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements-web.txt- 复制配置文件模板：
cp openai_config.env.example openai_config.env- 编辑
openai_config.env，填入 API 密钥：
# OpenAI / 兼容 API
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
OPENAI_MODEL=gpt-5.2
OPENAI_CONCURRENCY=5
# DeepSeek (翻译)
DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key_here
DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
DEEPSEEK_MODEL=deepseek-chat
DEEPSEEK_CONCURRENCY=5
# QwenVL (视觉)
QWENVL_API_KEY=your_qwenvl_api_key_here
QWENVL_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
QWENVL_MODEL=qwen-vl-plus
# MCP 发布
ENABLE_MCP_PUBLISH=true
XHS_MCP_URL=http://1.13.18.167:18060/mcp
# 监控 / 重试
MODEL_HEALTH_CHECK_INTERVAL=60
CHECKPOINT_RETENTION_HOURS=24
AUTO_RETRY_ENABLED=true
AUTO_RETRY_MAX_ATTEMPTS=3
# 发布控制
PUBLISH_MAX_PAPERS=4
IMAGE_CONCURRENCY=2python app.py访问 Web 监控界面：http://localhost:9999
# 复制服务文件
sudo cp rednote-monitor.service /etc/systemd/system/
# 启动服务
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl start rednote-monitor
sudo systemctl enable rednote-monitor
# 查看状态
sudo systemctl status rednote-monitor
# 查看日志
sudo journalctl -u rednote-monitor -f访问 http://localhost:9999 可查看监控界面，包含以下功能：
- 📊 任务历史 - 查看最近发布任务的执行情况
▶️ 手动触发 - 立即触发发布任务- 🔄 重试 - 从失败步骤恢复任务
- ❌ 取消 - 取消运行中的任务
- ⏰ 调度配置 - 设置每天定时发布时间
- 📅 任务列表 - 查看已配置的调度任务
- ⏭️ 下次运行 - 显示下次执行时间
- 💚 健康状态 - 实时显示各模型的健康状态
- ⏱️ 延迟监控 - 显示 API 响应延迟
- 🔍 错误详情 - 查看失败原因
- 🔄 手动检查 - 立即触发健康检查
RedNote-Auto/
├── app.py # Web 监控服务 (9999 端口)
├── main.py # 主工作流 (论文处理流程)
├── crawler.py # Hugging Face 论文爬虫
├── mineru_client.py # MinerU PDF 解析客户端 (备用)
├── openai_client.py # OpenAI 兼容 API 客户端
├── checkpoint_manager.py # 检查点管理器
├── model_health.py # 模型健康检查器
├── pdf_extractor.py # 本地 PDF 图像提取
├── openai_config.env # 环境变量配置 (需创建)
├── openai_config.env.example # 配置示例模板
├── config/
│ └── config.example.yaml # YAML 配置示例
├── static/
│ └── monitor.html # 监控面板前端
├── data/
│ ├── tasks.json # 任务历史
│ ├── scheduler_config.json # 定时配置
│ ├── checkpoints/ # 检查点数据
│ └── posts.json # 发布历史
├── output_hybrid/ # 处理输出目录
├── docs/ # 设计文档
├── logs/ # 日志目录
├── requirements.txt # 基础依赖
├── requirements-web.txt # Web 服务依赖
└── rednote-monitor.service # systemd 服务配置
| 功能 | 方法 | 端点 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 任务管理 | POST | /api/tasks/trigger |
手动触发发布任务 |
| POST | /api/tasks/{task_id}/retry |
从失败步骤重试 | |
| POST | /api/tasks/{task_id}/cancel |
取消运行中的任务 | |
| GET | /api/tasks/{task_id}/checkpoint |
获取检查点数据 | |
| 调度管理 | GET | /api/schedule |
获取定时配置 |
| POST | /api/schedule |
更新定时配置 | |
| GET | /api/jobs |
获取调度任务列表 | |
| 模型监控 | GET | /api/models/health |
获取所有模型健康状态 |
| POST | /api/models/health/check |
立即触发健康检查 |
- 在
main.py中定义新的步骤函数 - 在函数中调用
checkpoint_mgr.save_checkpoint()保存结果 - 在主流程中调用该步骤
- 在重试逻辑中添加步骤恢复处理
- 创建新的客户端类（参考
openai_client.py） - 实现主要处理方法
- 在
model_health.py中添加健康检查 - 在配置文件中添加相应配置项
# 手动触发一次任务
curl -X POST http://localhost:9999/api/tasks/trigger
# 查看任务状态
curl http://localhost:9999/api/tasks
# 检查模型健康
curl http://localhost:9999/api/models/health{
"publish_enabled": true,
"publish_hour": 9,
"publish_minute": 30
}| 变量 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
OPENAI_API_KEY |
OpenAI API 密钥 | - |
DEEPSEEK_API_KEY |
DeepSeek API 密钥 | - |
QWENVL_API_KEY |
QwenVL API 密钥 | - |
XHS_MCP_URL |
小红书 MCP 服务地址 | http://1.13.18.167:18060/mcp |
PUBLISH_MAX_PAPERS |
每次发布的最大论文数 | 4 |
AUTO_RETRY_ENABLED |
是否启用自动重试 | true |
MODEL_HEALTH_CHECK_INTERVAL |
健康检查间隔(秒) | 60 |
典型执行时间（4 篇论文）：
- 抓取论文: ~1 秒
- OpenAI 分析: ~60 秒
- 渲染封面图: ~5 秒
- 生成发布文案: ~13 秒
- MCP 发布: ~40 秒
- 总计: ~2 分钟
- 查看 Web 监控界面的错误信息
- 检查
logs/目录下的日志文件 - 查看检查点数据：
data/checkpoints/{task_id}.json - 使用重试功能从失败步骤恢复
- 确认 API 密钥正确
- 检查 Base URL 是否可访问
- 查看
MODEL_HEALTH_CHECK_TIMEOUT配置 - 手动触发健康检查
- 确认
XHS_MCP_URL配置正确 - 检查 MCP 服务是否运行
- 查看
data/account.json和data/auth_cache.json - 参考 xiaohongshu-mcp-server 文档
MIT License
本项目深受 xiaohongshu-mcp-server 启发，特别感谢该项目为小红书自动化发布提供了优雅的 MCP 协议实现。
感谢以下开源项目：
- FastAPI - 高性能 Web 框架
- PyMuPDF - PDF 处理库
- OpenAI Python SDK - OpenAI API 客户端
- APScheduler - 任务调度库
- BeautifulSoup4 - HTML 解析库
欢迎提交 Issue 和 Pull Request！
- Fork 本仓库
- 创建特性分支 (
git checkout -b feature/AmazingFeature) - 提交更改 (
git commit -m 'feat: add some amazing feature') - 推送到分支 (
git push origin feature/AmazingFeature) - 提交 Pull Request
- GitHub: @9963KK
- 项目地址: https://github.com/9963KK/RedNote-Auto
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