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toolazytoname/MediaForge

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MediaForge — AI 自媒体矩阵全自动流水线

选题 → 创作(图文/视频)→ 质量门禁 → 人工审核 → 多平台定时发布 → 数据回流,全流程自动化。

项目定位

  • 不是再造一个发布工具:国内平台发布走 Playwright(自写 + XiaohongshuSkills 桥),海外走 X 官方 API / Postiz
  • 一条自研的内容生产流水线(编排层):选题引擎、创作调度、质量门禁、发布队列、数据反馈闭环
  • 核心理念:品质靠否决权 —— 系统敢于自动丢弃 70% 的产出,剩下的才值得署名

当前能力(截至 2026-07-06,M0~M6 主线全达成)

维度 状态
选题 RSS / HackerNews / GitHub Trending / DailyHot,cheap LLM 评分 + 每日精选
创作 canonical 长文 + 三平台派生(头条/小红书/X)+ 视频口播稿 + 1080×1440 图卡
门禁 批判→重写→评分三步(移植 TrendPublish 采纳协议),6 篇占位锚点 + 校准挂钩
人审 REVIEW.md 降级 + Web 审核台(FastAPI + htmx)
排期 黄金时段避整点 + 跨平台错峰 + 种子可复现
发布 X 官方 API + 头条自写 Playwright + 小红书(XiaohongshuSkills 桥)+ 抖音(强制 AI 标识)
视频 MPT 默认(量产)+ Pixelle-Video 第二引擎(精品,mode=fixed 文案主权)
控制台 Dashboard + 选题池 + 审核台 + 周视图发布日历 + 设置
数据回流 X/头条/抖音公开指标 + 周报(Pearson r 校准门禁)

详细里程碑记录与 commit 锚点见 docs/MILESTONES.md

文档导航

文档 内容 读者
CLAUDE.md 会话恢复指引 + 工作约定 每次开工的 AI 必读
docs/PRD.md 产品需求:目标、赛道、平台、变现 决策时看
docs/ARCHITECTURE.md 系统架构:模块、数据流、状态机 写代码前必读
docs/TECH_SPEC.md 技术规格:数据模型、接口契约、目录约定 实现每个模块时对照
docs/TASKS.md 分里程碑任务清单(含验收标准) 逐条执行
docs/MILESTONES.md 已达成的里程碑(commit 锚点 + 真实冒烟记录) 运营期参考
docs/HARD_PARTS.md 难点攻坚 + 实施注意事项 卡住时先查这里
docs/research/opensource-survey.md 开源方案调研结论 选型溯源

快速开始

# 0. 准备 venv
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp config.example.yaml config.yaml   # 填入你的配置

# 1. 初始化数据库 + 拉取今日选题候选
python -m pipeline.run init-db
python -m pipeline.run ingest
python -m pipeline.run score

# 2. 创作 → 门禁 → 审核(任选其一即可完成人工节点)
python -m pipeline.run create
python -m pipeline.run gate
python -m pipeline.run review                  # 生成 REVIEW.md
#
python -m pipeline.run webui                   # 启动 http://127.0.0.1:8787 Web 审核台

# 3. 排期 + 发布(默认 publish.enabled=false,仅 dry-run)
python -m pipeline.run schedule
python -m pipeline.run publish --dry-run

真实账号发布需要 publish.enabled: true + 平台白名单 + 登录态扫码(pipeline.run login <platform> <account>

流水线一览

ingest → score → create → gate → review → schedule → publish → collect
(选题采集) (评分)  (创作)  (门禁)  (人审)   (排期)    (发布)    (数据回流)
                                            ↓
                                  python -m pipeline.run report weekly
                                            ↓
                                  output/weekly-report.md

每个阶段是独立的 CLI 子命令,由 cron / launchd / 手动驱动,阶段间通过 SQLite 状态机衔接,任何阶段崩溃可安全重跑(幂等)。

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本地媒体处理工具集 · Image & video utilities, all on-device.

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