写一个初步的 Python 框架代码，用于管理这些目录和 AI 视频文件的自动匹配逻辑
要实现你构想的“AI 内容工厂”，代码框架的设计必须兼顾灵活性（应对 AI 模型的迭代）和稳定性（应对社交平台的风控）。
在 2026 年的开发环境下，建议采用 “解耦架构”：将内容创意、视频生产、自动化发布和数据闭环拆分为独立的模块。以下是为您设计的 Python 框架初步方案。
- 项目目录结构设计
首先，建立一个支持多方向（标签）自动化管理的目录体系。
Plaintext
AI_Content_Factory/
├── config/ # 配置文件 (API keys, 标签定义, 抖音路径)
├── core/ # 核心逻辑
│ ├── generator.py # 调度 LLM 和 视频 AI
│ ├── publisher.py # RPA 发布逻辑 (Playwright/影刀驱动)
│ └── analyzer.py # 数据回收与微信推送
├── data/ # 内容存储库
│ ├── raw_trends/ # 抓取的宏观趋势原始数据
│ └── outputs/ # 最终作品分类目录
│ ├── Digital_Life/ # 标签方向 A
│ │ └── 2026-01-07/ # 日期子目录
│ │ ├── video.mp4
│ │ └── post_info.json
│ └── Loneliness_Economy/ # 标签方向 B
├── logs/ # 运行日志
└── main.py # 总调度入口
- 核心框架代码实现
这是一个基于 Python 的高度简化版骨架，整合了目录管理和 AI 匹配逻辑。
import os
import json
import datetime
from pathlib import Path
class AIContentOrchestrator:
def __init__(self, base_output_path="./data/outputs"):
self.base_path = Path(base_output_path)
# 预设的方向标签
self.tags = ["数字永生", "孤独经济", "逆全球化手艺"]
def create_daily_structure(self, tag):
"""步骤 1: 根据方向和日期创建存储目录"""
date_str = datetime.date.today().strftime("%Y-%m-%d")
target_dir = self.base_path / tag / date_str
target_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
return target_dir
def generate_content(self, tag):
"""步骤 2: 调用 AI 生成文案与视频 (伪代码)"""
print(f"正在为标签 [{tag}] 生成 10 年后视角的内容...")
# 假设这里调用了你的 AI Agent 链
content_data = {
"title": f"{tag}：2035年的真相",
"caption": f"立足 2026 展望未来，这是关于 #{tag} 的最新观察。#AI 思考",
"timestamp": datetime.datetime.now().isoformat()
}
target_dir = self.create_daily_structure(tag)
# 存储文案信息
info_path = target_dir / f"{tag}_{date_str}_info.json"
with open(info_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(content_data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
# 存储视频占位 (实际此处应为 AI 视频模型下载逻辑)
video_path = target_dir / f"{tag}_{date_str}.mp4"
return video_path, info_path
def get_publish_queue(self):
"""步骤 3: 扫描目录，获取待发布的作品清单"""
queue = []
for tag in self.tags:
tag_dir = self.base_path / tag / datetime.date.today().strftime("%Y-%m-%d")
if tag_dir.exists():
video = list(tag_dir.glob("*.mp4"))
info = list(tag_dir.glob("*.json"))
if video and info:
queue.append({"video": video[0], "info": info[0]})
return queue
# 模拟执行流程
if __name__ == "__main__":
orchestrator = AIContentOrchestrator()
# 1. 生产阶段
for tag in orchestrator.tags:
orchestrator.generate_content(tag)
# 2. 准备发布阶段
publish_tasks = orchestrator.get_publish_queue()
print(f"今日待发布作品总数: {len(publish_tasks)}")
3. 实施细节与注意事项
A. 发布端：RPA 方案选择
不要尝试破解抖音的 API（风险极高）。在 2026 年，最稳妥的方案是使用 Playwright (Python库) 或 影刀 RPA。
模拟操作： 编写脚本控制浏览器打开
creator.douyin.com（创作服务平台）。视觉确认： 使用简单的图像识别判断“发布成功”弹窗，或通过 DOM 元素检测。
B. 数据回收：微信推送逻辑
您可以集成 ntwork (PC 微信协议) 或简单的 Server酱 (Wechat Push)。
反馈闭环： 每天凌晨 2 点抓取前一天作品的数据（播放量、点赞），存入 SQLite 数据库。
优化算法： 将数据转化为 Prompt：“以下是[数字永生]标签上周的表现，播放量下滑 20%，请分析原因并调整本周的视觉风格。”
C. 文件命名规范
建议内容名称采用：DirectionTag_Date_Version_UniqueHash.mp4。
示例：
LonelinessEcon_20260107_V1_a8b2.mp4这能确保在数据回传分析时，能够精准匹配到是哪个 Prompt 生成的哪个作品。
您是否需要我为您进一步编写基于 Playwright 的抖音创作平台模拟自动登录和上传的示例代码？
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