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具身人机三平台 (B站 / 小红书 / 抖音) 账号运营运维:定时跑评论自动回复 (LLM 互动话术 + 风控随机化)、拉取创作者中心数据写 sqlite + 推飞书多维表格、巡检 cookie 是否失效。当用户提到"运营这周的视频/查粉丝评论/拉一下数据/B站 cookie 又掉了"等场景时使用。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
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具身人机三平台 (B站 / 小红书 / 抖音) 账号运营运维:定时跑评论自动回复 (LLM 互动话术 + 风控随机化)、拉取创作者中心数据写 sqlite + 推飞书多维表格、巡检 cookie 是否失效。当用户提到"运营这周的视频/查粉丝评论/拉一下数据/B站 cookie 又掉了"等场景时使用。
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基于 SOC 职业分类
| name | account-ops |
| description | 具身人机三平台 (B站 / 小红书 / 抖音) 账号运营运维:定时跑评论自动回复 (LLM 互动话术 + 风控随机化)、拉取创作者中心数据写 sqlite + 推飞书多维表格、巡检 cookie 是否失效。当用户提到"运营这周的视频/查粉丝评论/拉一下数据/B站 cookie 又掉了"等场景时使用。 |
JushenRenji 项目除了 paper → video 生产链路,还有一条独立的"账号运营"侧链,分两个子模块:
src/distribution/comments/) — 拉每个平台最近 N 条视频的新评论,LLM 生成活泼回复,节流 1-60s 随机化降风控,sqlite 防重复src/distribution/analytics/) — 拉播放量 / 点赞 / 涨粉等指标,存 sqlite,可推飞书 Bitable 看板本 skill 只做"运维触发",不动业务逻辑代码。
参数即子动作。支持:
reply — 跑一次评论回复巡检(默认全平台、最近 168h、最多 10 条视频)reply --dry-run — 演练,不真的发评论reply --platforms bilibili — 单平台analyze — 拉评论批量做态势分析(情绪/意图/优先级/风险), 不发回复, 输出 ASCII 报告analyze --output tmp/comment_report.json — 同时落 JSON 报告到项目 tmp/stats fetch — 拉一次创作者中心快照写 sqlitestats summary — 打印近 7 天数据汇总stats summary --days 30 — 按天数定制cookies — 巡检三平台 cookie 是否失效,给报告paperagent,路径 ~/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh~/Projects/VlogCutter/JushenRenjipython -m src.distribution.comments.cli ... / python -m src.distribution.analytics.cli ... 模块方式跑(不要直接 python src/distribution/.../cli.py,相对 import 会炸)env_setup.apply_network_workarounds 已封装)cache/published_papers.json 是数据源(每次 main.py 跑完追加),cache/post_ids.json 是评论模块需要的 video → BV/note_id/aweme_url 映射,没填会自动跳过 (post, platform) 对,不报错config.yaml 的 bilibili.cookies(容易失效,code=-101 就是过期了)xpzouying/xiaohongshu-mcp docker 服务,cookie 在 mcp 容器里持久化thirdparty/social-auto-upload/.venv) + Xvfb headed Chrome,cookie 在 cache/douyin_cookies.json(不存在就是没扫过码)ssh GSJts 'source ~/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh && conda activate paperagent && cd ~/Projects/VlogCutter/JushenRenji && python -m src.distribution.comments.cli --platforms <PLATFORMS> --max-posts 10 [--dry-run] 2>&1 | tail -80'
Cookie 失效时该平台会日志报错跳过,不要硬重试。判定标准:
code=-101 账号未登录 → 报告给用户:config.yaml bilibili.cookies 过期,需重登cookie 文件不存在 或 登录页跳转 → 在 macair 跑 SAU 扫码登录脚本MCP session 失败 → 检查 docker compose logs xhs-mcpssh GSJts 'source ~/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh && conda activate paperagent && cd ~/Projects/VlogCutter/JushenRenji && python -m src.distribution.comments.cli --analyze-only --platforms <PLATFORMS> --max-posts 10 [--output tmp/comment_report_<DATE>.json] 2>&1 | tail -120'
走 src/distribution/comments/analyzer.py, LLM 一次性批量分析每条评论的:
输出按情绪分布 / 意图分布 / 热门话题 / 优先级 Top 10 / 风险评论 5 大段 ASCII 表; 加 --output 同时落一份 JSON 报告 (含全部 insights). 该动作只读不写, 不会调 replied_db, 不影响后续 reply 子动作.
适合: 大量评论积压时让用户先看态势再决定回复策略; 或定期(如每周一) 推一次报告找出值得专门答疑的高优先评论.
# fetch 写 sqlite
ssh GSJts 'source ~/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh && conda activate paperagent && cd ~/Projects/VlogCutter/JushenRenji && python -m src.distribution.analytics.cli fetch --max-posts 20 2>&1 | tail -40'
# summary 打印近 N 天 ASCII 表
ssh GSJts 'source ~/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh && conda activate paperagent && cd ~/Projects/VlogCutter/JushenRenji && python -m src.distribution.analytics.cli summary --days 7'
数据存 ~/Projects/VlogCutter/JushenRenji/cache/analytics.sqlite(默认)。如果用户要推飞书 Bitable,下一步用 stats_store + lark_uploader 模块组合;目前 lark_uploader.py 还是 stub,需要先在 config.yaml 配 lark.app_id / app_secret / app_token / table_id 才能生效。
ssh GSJts 'source ~/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh && conda activate paperagent && cd ~/Projects/VlogCutter/JushenRenji && python3 -c "
import json, os, sys
sys.path.insert(0, \"src\")
report = {}
# B 站
try:
from distribution.bilibili import _load_cookies, _check_login
cookies = _load_cookies()
ok, msg = _check_login(cookies)
report[\"bilibili\"] = {\"ok\": ok, \"msg\": msg}
except Exception as e:
report[\"bilibili\"] = {\"ok\": False, \"msg\": str(e)}
# 抖音
report[\"douyin\"] = {\"ok\": os.path.exists(\"cache/douyin_cookies.json\"),
\"msg\": \"cookie 文件 \" + (\"存在\" if os.path.exists(\"cache/douyin_cookies.json\") else \"不存在\")}
# 小红书 (mcp 容器健康)
import subprocess
r = subprocess.run([\"docker\", \"ps\", \"--filter\", \"name=xhs-mcp\", \"--format\", \"{{.Status}}\"], capture_output=True, text=True)
report[\"xiaohongshu\"] = {\"ok\": \"Up\" in (r.stdout or \"\"), \"msg\": (r.stdout or r.stderr or \"\").strip() or \"docker 未启动\"}
print(json.dumps(report, ensure_ascii=False, indent=2))
"'
cli.py 内部控制,触顶就停;不要试图绕过0 9 * * * cd ~/Projects/VlogCutter/JushenRenji && /home/jdh/miniconda3/envs/paperagent/bin/python -m src.distribution.analytics.cli fetch >> tmp/analytics_fetch.log 2>&1./tmp/ 下,禁止 /tmp/(CLAUDE.md 全局规则)多轮 reasoning 把英文论文标题翻译为"具身人机"频道风格的中文标题(≤20 字, 保留专有名词, 突出动词)。当需要为 paper2video 视频片段生成中文封面 / 投稿标题时使用。
多轮决策为论文图片批量打分(0-10) + 推荐放置 section(opening/intro/method/results/none),用于视频图片筛选;公式/约束截图自动降权 ≤ 3 分。当需要从一组论文图候选中挑出适合视频展示的图片并推荐放在哪一段时使用。
多轮 reasoning 分析论文方法图,输出 components/connections/key_innovation/layout_direction 等结构化 JSON,用于 Manim 架构场景生成。当需要把论文方法图转成 Manim 可渲染的语义结构时使用。
为论文生成 5 段式结构化视频讲解脚本(opening/intro/method/results/conclusion),中文、课堂讲解风格、目标 5 分钟。输入是 paper_meta JSON(含 title/abstract/authors/key_points),输出是 5 段 JSON(含 text/duration_sec/key_points 字段)。
Use when the user wants to search arXiv (by topic, by venue/year) or HuggingFace Daily Papers for academic papers from inside the JushenRenji repo. Returns structured JSON with arxiv_id, title, abstract, url, github_repo, project_page, etc. Useful for picking topics for paper-explainer videos or feeding the manim engine.
Use when working in the JushenRenji repo and the user asks to update the latest paper video, generate a paper explainer by title, publish or republish to Bilibili/Xiaohongshu, update Bilibili cookies, or verify upload results.