ViralSim

在发布之前，先让一群 AI 用户刷到你的笔记。

ViralSim 是一个面向小红书图文内容的多 Agent 爆款概率模拟器。它会模拟用户从看到封面、决定停留，到阅读正文和产生互动的完整过程，并用真实发布结果持续校准之后的预测。

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为什么做 ViralSim？

一篇内容发出去之前，创作者通常只能凭感觉判断：封面能不能让人停下、标题会不会驱动点击、正文能不能留住读者、内容有没有收藏和分享价值。

ViralSim 把这个模糊问题变成一次可以观察的模拟：

让不同兴趣、不同阅读习惯的虚拟用户真正经历一次信息流，而不是让模型笼统地评价“这篇内容好不好”。

最终得到的不只是一个分数，还有每一步为什么发生、哪些用户划走、哪些用户读完、为什么收藏，以及最值得修改的地方。

它如何工作

flowchart LR
    A[封面 + 标题] --> B[兴趣路由]
    B --> C[首屏停留或划走]
    C --> D[点击进入正文]
    D --> E[阅读时长与完读]
    E --> F[点赞 / 收藏 / 评论 / 分享]
    F --> G[爆款概率与诊断]
    H[48 小时真实数据] --> I[在线历史校准]
    I --> G

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每次模拟分成两个阶段：

1. 发现页决策：Agent 只看到封面和标题，决定划走、停留或点开。
2. 内容消费决策：只有点开的 Agent 才会看到正文和配图，并产生停留、完读和互动行为。

第二阶段会继承第一阶段看到的标题、首图和判断上下文，让行为链更接近真实阅读过程。

你会得到什么

能力	输出
多模态理解	视觉模型分析封面与正文配图，文本模型独立模拟阅读决策
兴趣路由	相关兴趣、泛相关兴趣与探索流量，再叠加不同 Persona 行为模式
完整漏斗	曝光、停留、点击、平均停留、完读率
互动预测	点赞、收藏、评论、分享及模拟评论
可解释诊断	每个 Agent 的首屏理由、阅读理由、互动选择和降级原因
异步任务	长时间预测显示实时阶段与进度，结果持久化到 SQLite
成本统计	汇总视觉、首屏、正文和诊断阶段的 token 消耗
历史复用	保存预测记录，一键重新运行过去的标题、正文与图片
真实反馈闭环	回填发布 48 小时后的数据，自动校准之后的新预测

当前专注于小红书图文笔记：封面、标题、正文与最多 9 张正文配图。视频暂不在范围内。

越用越贴近你的真实结果

ViralSim 不要求积累到 50 条才开始学习。第一条有效的 48 小时真实结果就会参与下一次预测，只是在样本很少时自动降低它的影响，避免偶然数据直接带偏结果。

校准使用五类真实比例信号：

• 阅读 / 曝光：15%
• 点赞 / 曝光：5%
• 收藏 / 曝光：30%
• 评论 / 曝光：20%
• 分享 / 曝光：30%

系统会混合全局历史偏差与同赛道历史偏差，并保留两份结果：

• rawViralProbability：本次 Agent 模拟直接得到的原始概率
• viralProbability：结合当时历史数据校准后的最终概率

旧预测永远保持原样。新增真实数据只影响未来预测，因此可以持续比较不同算法版本是否真的变准。

快速开始

环境要求

• Node.js 20+
• npm 10+
• 一个支持 OpenAI SDK 请求格式的视觉模型和文本模型

本地运行

git clone https://github.com/white0dew/ViralSim.git
cd ViralSim
npm install
npm run dev

打开 http://localhost:3000，在“API 与模拟设置”中分别填写：

• 视觉模型的 API Key、Base URL 和模型名
• 文本模型的 API Key、Base URL 和模型名
• 流量池人数与模型调用并发度

API 配置只保存在当前浏览器的 localStorage，不会写入 SQLite。模拟内容、历史结果和上传图片保存在本机 data/ 目录，该目录默认不会提交到 Git。

生产运行

npm run build
npm start

可通过环境变量修改本地数据位置：

VIRALSIM_DATA_DIR=/path/to/data npm start
# 或只指定数据库文件
VIRALSIM_DB_PATH=/path/to/viral-sim.db npm start

质量检查

npm run typecheck
npm run lint
npm test
npm run build

技术栈

• Next.js 16 + React 19
• TypeScript
• OpenAI SDK，兼容可配置 Base URL
• SQLite + better-sqlite3
• Vitest
• Lucide Icons

核心代码：

src/lib/simulation.ts   多阶段 Agent 模拟与评分
src/lib/personas.ts     Persona 与兴趣路由
src/lib/calibration.ts  在线历史偏差校准
src/lib/db.ts           SQLite、异步任务与历史记录
src/app/page.tsx        创作、预览、进度与结果工作台

重要说明

ViralSim 是模拟与预测工具，不是小红书官方产品，也不声称复刻平台未公开的推荐算法。爆款概率越高，只代表当前虚拟发现页用户产生综合正向反应的倾向越强，不构成真实流量承诺。

模型输出会受到模型能力、提示词、样本量、账号状态、发布时间和真实受众差异影响。最有价值的使用方式，是持续回填真实结果并观察预测误差是否下降。

License

MIT