本项目立项于一人公司的真实经营痛点：小红书内容运营中，"今天写什么"的选题环节长期依赖人工刷榜与个人经验，效率低且易枯竭；市面第三方数据平台年费昂贵，开源爬虫工具又缺乏风控纪律，账号极易被限流。项目旨在以极低成本的本地系统打通"数据采集→每日分析→选题推荐→笔记创作→封面生成→发布跟踪"全链路，让一人公司具备接近小型运营团队的选题产出能力。适用行业场景包括：个人 IP 与自媒体矩阵运营、电商内容营销、代运营机构选题监控，以及需要持续内容产出的知识博主，业务背景为内容电商与 AI 提效工具赛道的结合部。
项目包含六大功能模块。一、采集网关：基于 MediaCrawler 实现小红书赛道数据采集，强制每日关键词预算、自动拆批与随机间隔，两阶段采集（先列表后评论采样），内置验证码熔断，命中风控特征自动停止当日任务；二、每日分析：定时任务读取采集数据生成选题库并四维评分（热度/相关/可执行/时效），标记 Top3 推送至 IM 群；三、选题库：编号管理、参考链接溯源、去重防撞、过期自动归档；四、笔记创作：一句"做#编号+素材"即生成正文与海报封面，封面由真实照片程序化合成、无 AI 水印；五、内容日历与成品管理：排期跟踪、发布跳转、按互动数据排序的采集数据页；六、远程查看：域名隧道加密码门禁，公网只读展示。
本人独立负责产品定义、架构设计、全栈开发与运维迭代，采用 AI 智能体辅助编程模式完成工程实现。技术栈：前端 React18+TypeScript+Vite+Tailwind/shadcn；后端 FastAPI+SQLAlchemy2+SQLite，单端口托管并代理采集服务；采集层基于 Playwright CDP 连接独立浏览器实现账号隔离；AI 层由办公智能体的定时任务、技能体系与 IM 频道承载，零第三方模型 API 费用；远程访问采用 Cloudflare 命名隧道+自研 Basic Auth 网关+只读模式。实现亮点：采集纪律写入网关代码而非依赖使用者自觉，风控面前"自动收手"而非对抗。难点：平台风控与采集可持续性的平衡、上游并发缺陷修复、跨平台（Windows/macOS）非技术用户部署适配，以及本地服务安全暴露公网的门禁设计。
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