flux-content-pipeline

name	flux-content-pipeline
description	一人公司AI内容生产流水线。当用户想要搭建多Agent内容生产系统、自动化内容创作工作流、或者把选题到发布的全流程自动化时触发此Skill。适用场景：内容创作者想批量生产多平台内容、职场人想把内容创作自动化、想了解真实多Agent编排架构的开发者。包含7个真实Agent（趋势情报→选题→结构→脚本→情绪优化→三方质检→多平台发布），每个节点独立API调用，JSON状态流转，自动重写回退机制。

FLUX — 七Agent内容生产流水线

作者：会灵那（wilingna）

这套系统做什么

输入一个选题方向 → 自动跑完7个Agent → 输出四平台发布物料 全程不需要人工介入，质检不通过自动退回重写，最多重写2次。

7个Agent分工

编号	角色	模型	职责
1号	趋势情报官	Perplexity Sonar	分析传播潜力，找热点角度和用户痛点
2号	选题总监	GPT-5.4	基于情报输出结构化选题卡
3号	结构架构师	Claude Sonnet 4.6	把选题拆成视频骨架
4号	脚本工程师	Claude Sonnet 4.6	把骨架扩写成完整口播稿
5号	情绪导演	GPT-5.4	把能读的稿改成想看的稿
6号	AI编辑部	Claude+Gemini+GPT三方	三方质检，打分，自动退回重写
7号	发布总监	Claude Sonnet 4.6	改写成四平台差异化物料

快速开始

安装

git clone https://github.com/wilingna/flux-content-pipeline
cd flux-content-pipeline
pip install openai
cp .env.template .env
# 编辑 .env，填入 OPENROUTER_API_KEY

运行

python3 main.py "你的选题方向"

模型配置

在 .env 里按需替换任意Agent的模型，不改代码：OPENROUTER_API_KEY=sk-or-... TREND_MODEL=perplexity/sonar TOPIC_MODEL=openai/gpt-5.4 STRUCTURE_MODEL=anthropic/claude-sonnet-4.6 SCRIPT_MODEL=anthropic/claude-sonnet-4.6 EMOTION_MODEL=openai/gpt-5.4 REVIEW_EDITOR_MODEL=anthropic/claude-sonnet-4.6 REVIEW_CRITIC_MODEL=google/gemini-3.1-pro-preview REVIEW_FINAL_MODEL=openai/gpt-5.4-mini PUBLISH_MODEL=anthropic/claude-sonnet-4.6

真Agent vs 伪Agent

	伪Agent	真Agent（FLUX）
运行方式	同一对话窗口切换角色	每个节点独立API调用
上下文	全部混在一起	JSON字段传递，零干扰
出错处理	靠人工重新提问	自动打回重写，最多2次
可追溯	对话记录难复盘	每步存JSON，完整追溯
批量运行	做不到	循环调用，睡觉它在跑

调节质检严格度

在 utils/routers.py 修改通过分数线：

PASS_THRESHOLD = 7.0  # 可改成6.0（宽松）或8.0（严格）

关于作者

会灵那（wilingna）— HR出身的AI内容创作者

• 小红书 / 抖音 / B站：搜索「会灵那」
• GitHub：github.com/wilingna