# AutoControl

**Repository Path**: xilong008/AutoControl

## Basic Information

- **Project Name**: AutoControl
- **Description**: AIGC自动化 - 抖音精准引流自动化工具
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: GPL-3.0
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-05-05
- **Last Updated**: 2026-05-10

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# AutoControl

AI-driven social media automation platform with human-like behavior simulation.

基于 MediaMate 的增强层，实现拟人化的抖音/TikTok 自动化运营系统。

## 架构设计

```
┌─────────────────────────────────────────┐
│              调度层 (Scheduler)           │
│  任务队列 | 账号轮换 | 频率控制 | 告警    │
└──────────────────┬──────────────────────┘
                   │
     ┌─────────────┴─────────────┐
     ▼                           ▼
┌─────────────┐          ┌─────────────┐
│ 浏览层       │          │ 拟人操作层   │
│ Playwright  │          │ Computer Use │
│ (快速浏览)   │          │ (敏感操作)    │
└──────┬──────┘          └──────┬──────┘
       │                        │
       └───────────┬────────────┘
                   ▼
     ┌─────────────────────────────┐
     │  AdsPower 指纹浏览器 + 住宅IP │
     └─────────────────────────────┘
```

## 快速开始

### 1. 安装依赖

```bash
pip install -e ".[dev]"
playwright install chromium
```

### 2. 配置

编辑 `.env` 文件，填入 API Key 和配置：

```env
# --- LLM & AI 配置 ---
# 阿里通义千问 (Qwen) - 兼容 OpenAI 协议
LLM_PROVIDER=openai
LLM_API_KEY=your_api_key_here
LLM_MODEL=qwen3.6-plus
LLM_BASE_URL=https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1
```

> **注意**：当前统一使用 `qwen3.6-plus` 作为 LLM。该模型为纯文本，不支持视觉识别，
> 因此 **Computer Use 默认关闭**，评论等操作使用 Playwright 模式。
> 后续当 API key 支持视觉模型（如 Claude、Qwen-VL）时，可在 `examples/run_lead_gen.py`
> 中取消注释 Computer Use 初始化代码恢复。

### 3. 初始化 MediaMate 子模块

```bash
git submodule add https://github.com/xilong008/MediaMate.git vendor/MediaMate
```

### 4. 运行

```bash
# 抖音引流 — 持续运行模式 (08:00-23:00)
python examples/run_lead_gen.py --max-videos 5 --max-users 3

# 自定义关键词
python examples/run_lead_gen.py --keywords "西安门窗" "西安封阳台" --max-videos 10

# 单次运行（不持续循环）
python examples/run_lead_gen.py --no-continuous

# 不使用指纹浏览器
python examples/run_lead_gen.py --no-fingerprint
```

## 模块结构

| 模块 | 说明 |
|------|------|
| `autoctl/anti_detect/` | 反检测增强（贝塞尔曲线鼠标、拟人滚动、随机延迟） |
| `autoctl/adspower/` | AdsPower 指纹浏览器集成 |
| `autoctl/computer_use/` | Computer Use 拟人操作（需视觉模型） |
| `autoctl/fingerprint/` | 浏览器指纹隔离 |
| `autoctl/scheduler/` | 任务调度与人类行为模拟 |
| `autoctl/monitoring/` | 监控指标与告警通知 |
| `autoctl/config/` | 配置管理（LLM、评论生成） |
| `autoctl/history_tracker/` | 历史记录追踪 |
| `autoctl/daily_report/` | 日报生成 |

## Computer Use 模式

Computer Use 通过视觉模型分析截图，返回点击坐标实现拟人操作。

**当前状态：默认关闭**

原因：`qwen3.6-plus` 为纯文本 LLM，不具备图片识别能力。
需要更换为支持视觉的模型（如 Claude Sonnet、Qwen-VL 系列）才能启用。

**启用方式**：编辑 `examples/run_lead_gen.py`，取消注释 `ComputerUseClient` 初始化代码块：

```python
cu_api_key = os.getenv("LLM_API_KEY", "")
if cu_api_key:
    cu_client = ComputerUseClient(
        api_key=cu_api_key,
        base_url=os.getenv("LLM_BASE_URL", ""),
        model=os.getenv("LLM_MODEL", "qwen3.6-plus"),
    )
```

**Fallback 机制**：即使启用 Computer Use，评论失败时也会自动降级到 Playwright 模式，不会中断流程。

## 技术文档

详细技术方案见 [docs/技术方案_v1.md](docs/技术方案_v1.md)

## 开发

```bash
# 运行测试
pytest

# 代码检查
ruff check autoctl/
```

## License

Private - All rights reserved

## 开源协议

本项目采用 [GPL-3.0](LICENSE) 协议开源。这意味着任何基于本项目的二次开发作品都必须同样以 GPL-3.0 协议开源。