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// Skill profile

社媒自动化工具构建 Skill v1.1.0

name: social-auto-tool-builder

by cruciata · published 2026-03-22

API集成自动化任务
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2026-03
// Install command
$ claw add gh:cruciata/cruciata-social-auto-tool-builder
View on GitHub
// Full documentation

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name: social-auto-tool-builder

description: 复用“小红书自动回复项目”实战经验,快速构建新的本地AI自动化工具(含多平台选择器映射模板)

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# 社媒自动化工具构建 Skill v1.1.0

目标

把“新自动化工具”的制作过程标准化,并在 v1.0.0 基础上新增多平台适配能力:

  • Python + Playwright(persistent_context)
  • 本地 Ollama(意图识别 + 回复生成)
  • 规则过滤 + AI 生成混合策略
  • 先 dry-run 再真实发送
  • 参数化运行 + Windows EXE 打包
  • 小红书 / 抖音 / 快手选择器映射模板
  • ---

    先决输入(必须确认)

    1. 目标平台(xiaohongshu / douyin / kuaishou)

    2. 入口 URL(通知页/消息页)

    3. 已回复判定规则(例如“作者”)

    4. 发送成功信号(toast 或状态文本)

    5. 时间窗口与轮询间隔

    6. 单轮最多处理条数

    默认值(信息不全时):

  • `interval-minutes=5`
  • `recent-hours=1`
  • `max-replies=0`
  • 先 `--once` dry-run
  • ---

    多平台选择器映射模板(核心)

    在主程序中维护一个映射表(先填模板,后按真实 DOM 覆盖):

    SELECTOR_MAP = {
        "xiaohongshu": {
            "url": "https://www.xiaohongshu.com/notification",
            "comment_item": ".interaction-item, .comment-item",
            "comment_text": ".interaction-content, .comment-text, .content",
            "reply_trigger": "button:has(svg.reply-icon), svg.reply-icon, .reply-btn",
            "input": "p#content-textarea.content-input, [contenteditable='true'].content-input, textarea.comment-input",
            "submit": "button.submit, button:has-text('发送')",
            "success": "text=评论成功",
            "replied_marker": "作者"
        },
        "douyin": {
            "url": "<TO_FILL_DOUYIN_URL>",
            "comment_item": "<TO_FILL>",
            "comment_text": "<TO_FILL>",
            "reply_trigger": "<TO_FILL>",
            "input": "<TO_FILL>",
            "submit": "<TO_FILL>",
            "success": "<TO_FILL_SUCCESS_TEXT>",
            "replied_marker": "<TO_FILL_MARKER>"
        },
        "kuaishou": {
            "url": "<TO_FILL_KUAISHOU_URL>",
            "comment_item": "<TO_FILL>",
            "comment_text": "<TO_FILL>",
            "reply_trigger": "<TO_FILL>",
            "input": "<TO_FILL>",
            "submit": "<TO_FILL>",
            "success": "<TO_FILL_SUCCESS_TEXT>",
            "replied_marker": "<TO_FILL_MARKER>"
        }
    }
    

    适配规则:

  • 先读平台映射,再执行统一流程。
  • 每个关键 selector 至少保留 1 个 fallback。
  • 任何平台都先跑 dry-run 列候选,再启用真实发送。
  • ---

    标准流程(6 Phase)

    Phase 1:骨架搭建

  • 主程序拆分:AI 客户端、自动化模块、参数解析。
  • 支持参数:
  • - `--platform`

    - `--interval-minutes`

    - `--recent-hours`

    - `--max-replies`

    - `--once`

    - `--interactive`

    Phase 2:平台映射接入

  • 将平台 selector 映射注入 `Automation`。
  • URL、评论列表、输入框、发送按钮、成功信号全部来自映射。
  • Phase 3:真实 DOM 校准

  • 让用户提供截图/DOM 片段,增量修正映射。
  • 每次只改一个动作链路(打开弹窗、输入、发送)。
  • Phase 4:安全与准确

  • 已回复过滤(marker)
  • 时间窗口过滤(recent-hours)
  • 去重(`(text, age)`)
  • 2-5 秒随机延迟
  • Phase 5:验证

  • dry-run:列出候选不发送
  • 用户确认后真实发送
  • 必须等待成功信号
  • Phase 6:交付

  • EXE 打包(含 Playwright 浏览器路径兼容)
  • QUICK_START + FAQ
  • Git 提交与推送
  • ---

    质量闸门(必须通过)

    1. `python -m py_compile auto_responder_production.py`

    2. `--once` 模式可运行

    3. dry-run 候选与人工预期一致

    4. 至少 1 条真实发送成功信号

    5. EXE 参数模式可运行

    6. EXE 交互模式可运行

    ---

    Windows 命令模板

    # 安装依赖
    pip install -r requirements.txt
    python -m playwright install chromium
    
    # 本地模型检查
    python -c "import requests;print(requests.get('http://127.0.0.1:11434/api/tags',timeout=5).status_code)"
    
    # 单轮 dry-run
    python auto_responder_production.py --platform xiaohongshu --once --recent-hours 1 --max-replies 3
    
    # 构建 EXE
    powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\build_exe.ps1
    
    # EXE 参数模式
    .\dist\auto_responder.exe --platform xiaohongshu --interval-minutes 5 --recent-hours 2 --max-replies 3
    
    # EXE 交互模式
    .\dist\auto_responder.exe --interactive
    

    ---

    可复用 Prompt(新项目直接用)

    按 social-auto-tool-builder v1.1.0 的流程,帮我做一个【平台名】自动化工具。
    要求:
    1) Python + Playwright + 本地 Ollama
    2) 用 persistent_context 保存登录状态
    3) 先 dry-run 列候选,再真实发送
    4) 支持 --platform --interval-minutes --recent-hours --max-replies --once --interactive
    5) 用多平台选择器映射模板实现,允许按我提供的DOM增量修正
    6) 最后打包EXE并给 QUICK_START
    

    ---

    输出物检查清单

  • [ ] `skill.yaml` 与 `SKILL.md` 完整
  • [ ] 选择器映射模板已建立
  • [ ] 平台参数化设计明确
  • [ ] 验证与交付步骤可执行
  • // Comments
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