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把 Claude Code 变成你的短视频团队:不搭工作流,直接让 Claude 干活,从国内热榜、推特热帖到抖音、小红书、B站、YouTube、推特发布。Turn Claude Code into your short-video team — no workflows, from trends and X posts to publishing.

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SoloMCN

SoloMCN-promo-readme.mp4

把 Claude Code 变成你的短视频团队

不搭工作流,直接让 Claude 干活。从国内热榜、推特热帖,到抖音、小红书、B站、YouTube、推特发布,一个人运营一个账号矩阵,每一步都是 Claude 亲手做的。

English · MIT License · Powered by Claude Code

SoloMCN 工作台

一种新的 AI 软件做法

过去做 AI 应用,要先搭工作流:拖节点、连线、写死每一步的提示词、接一堆 API。流程搭成什么样,AI 就只能做到什么样。

SoloMCN 反过来:零搭建工作流,直接操纵 Claude。

搭工作流的 AI 应用 SoloMCN
怎么定义一个环节 拖节点、连线、写死提示词 用中文写一份「岗位说明」(Claude Code 技能)
遇到意外怎么办 流程没写到的分支就卡住 Claude 自己判断、换方案、重试
能做到多好 被流程的设计卡死 能力就是 Claude 的上限,模型升级,整个系统自动变强
要配什么 每个能力一个 API key 一个 Claude 订阅
想改流程 改节点、改代码 改一段文字

工作台本身只做两件事:给 Claude 递工具(读写账号和素材、截网页、发布到各平台),给你留看得见、拍得了板的地方。真正干活的是 Claude Code:它自己上网查资料、自己写代码做视频、自己检查画面、出错了自己修。

真实发生过的

做这个 README 里的演示视频时:

  • 配音额度用完了:托管配音的免费额度是 0。没有人写过这个分支,Claude 自己装好本地语音,给鹦鹉、乌龟、狮子三个角色各配了一个声音,把片子做完。
  • 一句话返工:我们觉得配音听不清,在工作台里写了一句「配音听不懂,换成系统中文语音」。Claude 只重配了声音、重新对齐字幕、重新渲染,画面一帧没动,10 分钟交回新版。
  • 自己做画面:角色是它画的原创矢量图;中间穿插的 GitHub 页面、新闻报道、学者博客,是它调研时自己截下来的真网页,还加了荧光笔高亮和红圈。

这些都不是预先写好的流程,是 Claude 当场想出来的。

从热点到发布,全程交给 Claude

国内热榜 + 推特 ─→ 精选主题 ─→ 按账号出题 ─→ 调研(带出处)─→ 分镜脚本 ─→ 预审
                                                                           │
   数据复盘 ←─ 发到抖音 / 小红书 / B站 / YouTube / 推特 ←─ 封面和文案 ←─ 成片(配音、字幕、动画)

每个箭头都是一次 Claude Code 运行,页面上实时看它每一步在做什么,跑到一半还能插话。你只在三处拍板:做哪个选题、成片行不行、发不发。

  • 一个人就是一个 MCN:多个账号、每个账号多个系列,人群、风格、配音、视觉按系列配置,账号之间不撞车。
  • 调研有出处:写脚本前先上网查真实的价格、能力、步骤和反方观点,每条都有来源;能当画面的网页和官方视频顺手收集成素材。
  • 用真实片段剪视频:偶像舞台、演唱会直拍、综艺名场面这类选题,调研时从 B站搜视频、按弹幕找高能时刻、把整首直拍剪下来当素材;做视频时把同一首歌的多个场次按音轨对齐、踩着拍子切换,做成「一键换装」或舞台混剪。在「渠道 → B站热门视频」扫码登录一个 B站小号,片段能下到 1080P。
  • 看得到海外:内置推特渠道,国内还没火的 AI 新玩法先一步拿到,详见下面「推特渠道」;还有 YouTube 渠道,在「渠道 → YouTube」填一个免费的 YouTube Data API key,按你的关键词定时抓最近几天播放最高的视频,Claude 也能自己搜视频、读简介和热门评论。
  • 拆解爆款,做自己的原创:素材页的 YouTube 视频点「拆解」,Claude 读字幕、简介和热门评论,写出它为什么火、结构怎么排、开头钩子、评论区在争什么、哪些能借哪些不能碰。字幕和拆解报告存在这条视频上,精选、出题、调研、写脚本都直接复用;出的是换人群、换角度的原创选题,稿子和画面都自己做。
  • 真能发出去:一键发到抖音、小红书、B站、YouTube、推特,用你自己扫码登录的浏览器,竖横两种封面分别传好。不想自动发的平台勾「手动发」,复制粘贴就行。
  • 现成视频也能发:选一个本机视频(不复制),Claude 先「看」一遍(截画面、听语音),再写各平台的文案。
  • 中英文界面:在「设置」里切换,Claude 运行时的过程说明也跟着变。作品用什么语言按系列定,系列里写明做英文视频,选题、脚本、配音、文案就都是英文的。

推特渠道:先一步看到国内还没火的东西

很多 AI 新玩法、新工具先在推特上火,国内要晚几天甚至几周才有人做,这段时间就是做短视频的信息差。一般的热点工具只抓国内榜单,SoloMCN 能直接读推特:

  • 不用申请开发者 API,不用付费:在「渠道 → 推特」粘贴几个小号的 Cookie 就能用,账号资料只存在你本机。
  • 按你的方向搜,不是只看热搜榜:用推特的高级搜索语法写几类搜索语句,比如「AI + 家长、学校、恋爱」「AI + 失业、各行各业」「AI 生成的动画和短片」,设好点赞门槛,定时抓最近两天互动涨得最快的帖子。每条语句都能先「试搜」看看效果。
  • 素材页直接看:推文带全文、被引用的原帖、点赞转发浏览数、有没有视频,按每小时的互动速度排,24 小时、48 小时、7 天随时切换。看中的一键送进选题雷达。
  • Claude 自己会用:精选时按类别读推文,和国内热榜放在一起判断哪些值得做;调研时能自己搜推特、看某个博主或某个列表的最新推文;看海外热点时带上推特趋势榜。
  • 号池自己维护:每个号定期用真实搜索体检,被推特限制搜索的号自动冷却、换号顶上,恢复了自动回来;每个号每天限量请求,两次请求之间留出间隔。
  • 还能发推:做好的视频一键发到你自己的推特账号,中文视频自动写中英双语推文,字数按推特的算法算好。
素材里的推特 自己定的搜索方向
素材里的推特 推特搜索语句

号池是拿账号的登录 Cookie 去搜推特,不符合推特的服务条款,账号可能被限流或封禁。请用小号,不要用你自己的主号。

截图

账号选题 调研和素材
账号选题 调研
分镜脚本 发布
脚本 发布

快速开始

只需要一台 Mac 和一个 Claude 订阅。打开终端,运行:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/ymybxx/SoloMCN/main/install.sh | bash

它会装好缺的软件(Homebrew、Node、Python、ffmpeg、Chrome、Claude Code),下载 SoloMCN 到 ~/SoloMCN,装好依赖,没登录 Claude Code 的话带你登录一次,最后在后台启动并打开工作台。已经装好的都会跳过,可以放心重复运行。

装好后用 solomcn 命令启停,在任何目录、新开的终端里都能用:

命令 作用
solomcn start 在后台启动,关掉终端也不影响,就绪后打开浏览器
solomcn stop 停止
solomcn restart 重启
solomcn status 看看开着没有
solomcn open 在浏览器里打开工作台
solomcn logs 看运行日志
solomcn update 更新到最新版本,开着的话自动重启

开发调试时也可以在项目目录运行 npm start,在前台看输出,按 Ctrl+C 停止。

想自己一步步装

需要:

需要 安装
Claude Code 装好后在终端运行 claude 登录一次
Node.js 22.9+ brew install node
Python 3.11+ brew install python(macOS 自带的 3.9 太旧)
ffmpeg brew install ffmpeg
Google Chrome 发布时用
git clone https://github.com/ymybxx/SoloMCN.git
cd SoloMCN
npm run setup     # 装 Node 依赖、热点服务的 Python 环境和做视频用的 HyperFrames 技能
npm start

打开 http://127.0.0.1:5178 ,剩下的都在页面里:

  1. 账号矩阵:改成你自己的账号和系列(首次启动带了 4 个示例账号),各平台点「扫码绑定」。
  2. 选题雷达:点「让 Claude 精选」,开始第一轮。
  3. 设置 → 连接(可选):
    • 粘贴 claude setup-token 生成的长期令牌,后台运行更稳。
    • 填 OpenAI 的 key(或兼容接口的地址和 key),封面由 AI 画;不填就从成片里截一帧。

配音不需要 key:HyperFrames 登录后用托管配音,否则用 macOS 自带的中文语音。

改流程 = 改一段文字

怎么做都写在技能里(标准的 Claude Code 技能:一个文件夹,SKILL.md 是入口,其他文件是附录,Claude 用到才读)。在工作台的「技能」页里查看和修改,分三类:

类 技能 负责
流程 curate-topics account-ideas research-topic write-script precheck-content make-video revise-video review-data 每个环节的通用步骤:精选、出题、调研、写脚本、预审、出片、改片、复盘
做法 explainer-video stage-montage 一种内容各环节具体怎么做:解说视频、原片剪辑(一键换装、舞台混剪)。系列里选用哪种做法,不选就由 Claude 按内容挑
工具 voice-over transcribe 几处都会用的程序:配音、语音转文字

想让选题更毒舌、脚本更短、视频换一种画风,直接改对应的技能,不用碰代码;也可以在总览页说一句想法,比如「所有视频加账号水印」,Claude 找到该改的技能改好,给你看逐行对比,你点通过才生效。加一种新风格,就新建一个做法技能。

自我进化:开着时(默认开),Claude 在调研、写脚本、出片中遇到坑或找到更好的做法,会顺手改进对应的技能。技能的每一次变化,不管是你改的、Claude 改的还是出厂更新,都记成一条「技能改动」,能看对比、能撤回;攒多了每周自动整理一次。哪类改动直接生效、哪类先给你看,在技能页设置。

技能是你的本地数据:仓库里只有出厂版本(defaults/skills/),第一次启动时复制到 .claude/skills/,之后你怎么改都不会进代码仓库。出厂版本更新时,没改过的技能直接换上;改过的逐个文件三方合并,合不上的交给 Claude 合并、等你确认。在 Claude Code 里直接输入 /curate-topics 之类手动跑,用的也是同一份。完整说明见 docs/skills.md。

后台运行的权限:工作台调起的 Claude 能读写项目里的文件、执行命令、上网,你在工作台里配过的钥匙和登录(Claude 订阅、通义、生图、YouTube、B站)会作为环境变量交给它用。它是在你自己的电脑上、用你自己的账号干活,请只在你信任的电脑上运行。

每个环节用什么模型、想多深,在「设置」里选(Opus、Sonnet、Haiku 等系列和思考强度)。新模型发布后自动用上最新版:Claude 变强,SoloMCN 就变强。

结构

public/            页面(原生 HTML/CSS/JS,无构建步骤)
server/
  agent.js         在后台调起 Claude Code(claude -p)跑技能,实时转发每一步
  mcp.js           递给 Claude 的工具:读账号和素材、写精选、存脚本、截网页……
  publish/         各平台的浏览器发布(抖音、小红书、B站、YouTube、推特)
  assets.js        调研时截网页、存视频素材
  bilisource.js    B站视频素材:搜索、弹幕高能时刻、剪片段
  watch.js         「看」本机视频:抽帧拼图、语音转文字
hot-service/       热点数据服务(Python):抖音、微博、B站、知乎、百度、头条热榜、Hacker News、推特号池和 YouTube
defaults/skills/   每个环节的出厂岗位说明(在用的在 .claude/skills/,不进 git)
data/              你的数据(账号、内容、登录状态、密钥),只在本机,不进 git
videos/            生成的视频项目,不进 git

使用前请知道

  • 各平台的自动发布是用你登录的浏览器模拟人工操作。平台规则和风控会变,使用者自行承担账号风险;重要账号建议用「手动发」。
  • 推特号池是拿账号的登录 Cookie 去搜推特,不符合推特的服务条款,账号可能被限流或封禁。请用小号,不要用你自己的主号。
  • 技能里只保留一条红线:不编造事实、数据和真人言论。其他创作上的取舍交给你。
  • 素材、截图、音乐的版权和各平台的内容规范,请自行判断。

路线图

  • AI 员工团队:把每个环节做成可配置的「员工」——素材员、选题编辑、编剧、剪辑、运营——各有岗位说明、工作方向和预算,员工之间用工单协作,你只管定方向。
  • 定时自动跑:每天自动精选、出题,等你审批。
  • 各平台数据自动回收,复盘闭环。
  • 更多平台:快手、视频号、TikTok。

致谢

热榜的做法参考了 TrendRadar、newsnow 和 DailyHotApi;视频生成用的是 HyperFrames(Apache-2.0)。

License

MIT

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