viral-content-generator
Health Gecti
- License — License: MIT
- Description — Repository has a description
- Active repo — Last push 0 days ago
- Community trust — 18 GitHub stars
Code Gecti
- Code scan — Scanned 12 files during light audit, no dangerous patterns found
Permissions Gecti
- Permissions — No dangerous permissions requested
Bu listing icin henuz AI raporu yok.
热点风格成交引擎:用账号指纹、风格基因、平台适配和可复盘反馈,把一个选题变成可测试的多平台内容草案。
Viral Content Generator v4.1.0
用自己的材料成稿,再按作者意图精准改好。
提供材料和一句要求,直接生成稿件;提供稿件和一句改法,模型提出有限修改,程序检查后生成新稿、差异和撤回记录。
先看一个无需 Key 的示例
Python 3.10–3.12:
python examples/direct_drafting_demo.py --output output/direct-demo
示例使用明确标注的固定模型回复,演示材料成稿、局部修改和准确撤回。它不调用云服务,不代表真实模型的写作表现。编辑边界的独立示例见 precise_revision_demo.py。
安装与模型配置
pip install .
设置所选服务的环境变量:OpenAI 使用 OPENAI_API_KEY,Claude 使用 ANTHROPIC_API_KEY,Gemini 使用 GOOGLE_API_KEY 或 GEMINI_API_KEY。也可使用项目专用的 VIRAL_API_KEY。密钥不写进命令参数、稿件或回执。
以下命令中的 YOUR_MODEL 要替换为账号可用的模型标识。OpenAI 适配使用 Chat Completions 接口。也可通过 VIRAL_PROVIDER 和 VIRAL_MODEL 设置提供方与模型。
从材料成稿
viral-revise write examples/materials.md "写成一篇简洁的项目介绍,保留材料中的事实范围" --provider openai --model YOUR_MODEL --output draft.md
输出完整稿件和 draft.md.sources.json。来源记录保存材料文件名、材料与成稿的版本指纹、写作要求和模型标识。
这个入口只使用明确提交的材料;不自动搜索,不建立知识库,不主动访谈。材料缺口要求模型标明【待核实】,不会把草稿标为已核验事实。
一句话改稿
viral-revise edit draft.md "只压缩冗长句,保留原有立场" --provider openai --model YOUR_MODEL --output revised.md
需要保护特定原句时,加 --protect "原稿中必须保留的原句",可重复使用。保护文字必须逐字取自原稿。
模型只返回有限替换。程序会核对原稿版本、唯一原句、重叠范围和保护范围;通过后才保存新稿、revised.md.diff 和 revised.md.receipt.json。
- 替换范围之外的文字逐字保持,包括 BOM、换行、空格。
- 模型不能取消调用方设置的保护,也不能选择其他原稿版本。
- 修改目标不明确、版本变化或模型回复无效时,返回错误并保留原稿。
- 每条请求只有一次模型生成尝试,不自动路由 Skill、追问或扩大工作流。
程序保证修改边界,模型负责理解改法。 是否选对修改位置、是否写得更好,仍应看差异;未保护的事实不等于经过事实核查。
撤回与已有修改提议
viral-revise revert revised.md revised.md.receipt.json --output restored.md
viral-revise fingerprint draft.md
viral-revise apply draft.md edits.json --output revised.md
撤回同时核验修改后与恢复后的版本指纹。原稿和已有输出不会被覆盖。fingerprint、apply、revert 和本地演示只使用 Python 标准库;源代码中可用 python viral_content_revision.py 代替 viral-revise。
当前范围
项目聚焦材料成稿与单篇稿件的精准迭代。没有自动 Skill 路由、主动访谈、通用商业诊断、多 Agent 编排或后台任务。新入口通过显式提示直接调用现有模型适配器,不加载旧 Skill 方法库。
v4 的风格卡、账号、产品与单平台生成接口继续保留。旧命令一次只接收一个内容平台;质量检查失败的候选不再保存。旧的长度参考值不能预测内容质量、流量或成交。
验证与维护
python -m pytest -q
python scripts/check_docs.py
python scripts/check_secrets.py
python -m build --wheel
验收范围与方法 · 当前路线 · 旧规则演示 · v4 文档 · 引用信息 · 贡献指南
MIT License。项目不承诺爆款、成交或自动事实核查。
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