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크로키의 잡도리
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크로키의 잡도리
博客自动化（2） 查看流程 3 后，我得出结论：“使用 Gemini 3.1 Flash 生成图片”是最佳方案，目前我正在使用。 我最初的计划是： 1) 从文章正文下载并使用图片。 2) 作为备选方案，使用 Vertex AI Search 从英文新闻网站搜索并使用相关图片。 然而，或许是由于脚本的限制，我可以下载的文章图片数量有限。当我使用 Vertex AI Search 时，只得到了一堆与文章主题无关的图片。 （谷歌有一个自定义搜索 API，但即将停止服务，新用户将无法使用。） 最终，我改用了 Gemini 3.1 Flash Nano Banana，目前使用效果还算满意，但我仍在寻找保存原始文章图片的方法……！ » 写作质量 说实话，人类通常一眼就能看出人工智能生成的文本。文本中有很多重复的词语，而且结尾总是“~합니다”。 我不知道该怎么办，所以就让 Claude 分析了 16 篇热门博客，并整理出了规则。 我设置了五种不同结尾的组合，并指定了它们的比例，还设置了如果两个连续句子中出现相同的结尾就重新生成。 我把“我会调查一下”和“我会查清楚”这类人工智能常用语放进了屏蔽列表。说实话，问题在于制定这些规则比编写文章写作逻辑还要费时……我对目前的成果还不完全满意，但我认为需要不断改进。 » 半自动化是短视频/Reels 的最佳解决方案。 虽然从技术上讲可以实现完全自动化，但视频上传后，编辑起来既困难又麻烦。此外，我觉得半自动化和全自动之间存在明显的质量差距，所以我选择了半自动化。 我配置了流程，使用 Gemini TTS 生成旁白，使用 Whisper 逐字提取字幕时间轴，然后生成项目 JSON 文件。 如上所述，Telegram 机器人会在流程运行期间给我发送私信。其中有一个“编辑”按钮；点击它会打开 DesignCombo 网页编辑器并自动加载项目。 （我目前使用 DesignCombo 作为网页编辑器，因为我在 GitHub 上搜索时发现它是最佳选择！） 流程的结构是这样的：在 DesignCombo 中进行微调和渲染后，点击上传按钮即可同时发布到 YouTube Shorts 和 InstaReels！ 我能给你的一个建议是，一定要创建基本格式！你需要提前设置好字体、图片位置、文本位置、背景图片模板等等，这样就不用一遍又一遍地重复相同的操作了。 那么，博客可以盈利吗？ 说实话，我做博客的时间不长，所以不太确定。但根据我研究过的模式，似乎可以分为三个分支：连接 Blogger 的 AdSense 广告联盟、Coupang Partners 联盟计划以及 YouTube 盈利。 当然，盈利需要大量的观看量，但目前我只是在尝试，把完成一件事的成就感当作奖励……哈哈。 不过，由于这种模式需要每天持续发布四个视频，我认为只有当视频数量超过 100 集时，才能真正带来可观的流量！我相信个人媒体最终还是要靠数量取胜，所以我正在考虑通过修改 Shorts/Reels 的模板和编辑器来批量制作内容。 最后，对于那些想尝试做同样事情的人： 如果可以的话，我想给那些想搭建类似系统的人提一条建议：如果你只打算在 Blogger 或你自己的网站上发布内容，我建议直接使用 Claude Cowork。 但是，如果你还想把视频上传到韩国博客、YouTube 和 Instagram，我认为最好请你的法学硕士（LLM）设计一个结合了任务调度器、Python 和 Claude Code CLI 的系统。我的 SoloMedia 项目还没完成，所以我每天都在不断地修改完善。不过，每天早上在 Telegram 上看到“已发布”的通知，看到内容上传到博客，真的很有成就感，哈哈。 现在博客已经基本成型了……我计划加大力度，批量制作 Shorts 和 Reels 视频！
GEMINI
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크로키의 잡도리
博客自动化 (1) 我想和想要实现博客自动化的朋友们分享一下我的经验！ 这篇文章比较长……请您有空的时候再阅读！ —————————————————— 我亲自搭建了一个系统，让AI每天自动撰写四篇博客文章。 最近我一直忙于这个项目和我的日常生活，根本没时间去思考它。虽然还有一些地方需要改进，但大部分问题都已经解决了。不过，我觉得还需要继续完善它的语气、形象和用户画像。 这是一个单人媒体引擎，每天自动运行四次，负责从收集趋势到发布博客文章和生成短视频的所有工作。我一开始使用的是Claude Code，但由于我没有购买Max x20套餐，而且代币消耗很快，所以我切换到了Codex CLI。 我一直想每天撰写人工智能新闻和Vibe Coding的教育内容，但每天手动撰写四篇长文实在太麻烦也太耗时了。于是，我萌生了“如果从收集到发布的所有环节都自动化会怎样？”的想法，并由此开始了这个项目。 起初我以为这很简单，但不同平台的发布方式各不相同，人工智能生成的文本一眼就能看出来，而且图片还存在版权问题。我花了超过一周的时间，每天修改，才最终定稿。 » 工作流程如下： Windows任务计划程序每天运行四次Python脚本。 （Vibe Coding教育系列第一部分，人工智能新闻第三部分） 一个流程周期包含6到7个阶段： 1）从Naver DataLab、Google Trends和14个RSS源收集趋势。 2）筛选出最具影响力的新闻，并使用Codex CLI撰写深度文章。 3) 它使用 Gemini 3.1 Flash 生成图像。 4) 它将内容转换为博客 HTML 格式。 5) 它同时发布到 Blogger 和 Naver Blog。 发布后，它甚至会通过 Google Indexing API 发送索引请求。 6) 它还会自动生成 Shorts 的 JSON 数据。此外，生成 Shorts 的 JSON 数据后，Telegram 消息中会添加一个“编辑”按钮。点击此按钮会打开一个本地视频编辑器，您可以在其中进行编辑并渲染视频。渲染完成后，点击“发布到 Instagram + YouTube”按钮会自动将内容发布到已连接的帐户 API。 此外，整个流程配置为通过 Telegram 机器人发送实时通知，因此您可以立即确定故障发生的位置，非常方便。 » 选择本地而非 Claude Cowork 的原因 实际上，我最初考虑过 Claude Cowork。云端自动运行确实很方便，不是吗？ 然而，实际上限制太多了。Tistory 和 Naver Blog 就是典型的例子。 由于这两个平台的官方 API 早已停止维护，你必须使用 Playwright 直接启动浏览器。 此外，Tistory 经常重置 cookie 和登录验证，所以我干脆放弃了它。 另外，由于 Cowork 是基于云端的，它对 Blogger 等平台运行良好，但无法实现本地浏览器自动化。因此，诸如注册任务调度程序、访问 SQLite 数据库和处理图像文件等任务都需要本地依赖项，所以我只能在本地完成这些操作。 总而言之，一开始直接在本地运行 Claude Code CLI 比使用 Claude Cowork 自由得多。我后来才将文章写作部分切换到 Codex CLI，因为我的 Claude Max 订阅有令牌限制。如果你一天写四篇文章，很快就会达到极限 ;( » 我在 Naver Blog 自动化方面遇到的最大难题是…… 这部分真的让我很头疼。标准的网页自动化方法在 Naver SmartEditor ONE 上完全不起作用…… 由于编辑器无法识别通过 DOM 操作或 execCommand 进行的文本输入，一个奇怪的 bug 不断出现：用 pyperclip 复制到剪贴板，然后用 Ctrl+V 粘贴，结果整个文本都会出现删除线。我甚至尝试用 `page.keyboard.type()` 逐个字符输入，结果还是一样。 所以，我添加了一个脚本，在 Naver Blog 上的文章发布完成后，选中整个正文内容（Ctrl+A），然后点击删除线按钮；这样就解决了问题。就是这样…… 图片的处理也不容易；结果发现，通过点击图片按钮来处理图片比较稳定。编辑器捕获文件选择器事件以上传本地文件，并使用边界框鼠标点击而不是 CSS 选择器点击发布按钮。
GEMINI
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크로키의 잡도리
我想和那些想要实现博客自动化的朋友们分享一下我的经验！ 我亲自搭建了一个系统，让AI每天自动撰写四篇博文。 最近我一直忙于兼顾博客和现实生活，根本没时间好好思考这个问题。虽然还有一些地方需要改进，但大部分问题都已经解决了。不过，我觉得还需要继续完善博客的语气、形象和风格。 这是一个单人媒体引擎，每天自动运行四次，负责从收集趋势到发布博文和生成短视频的所有工作。我一开始用的是Claude Code，但由于我没有购买Max x20套餐，而且代币消耗很快，所以我转而使用了Codex CLI。 我原本想每天撰写AI新闻和Vibe Coding的教育内容，但手动撰写四篇长文实在太麻烦也太耗时了。所以，我抱着这样的想法开始了这个项目：“如果我能把从收集到发布的所有环节都自动化呢？”起初我以为会很简单，但不同平台的发布方式各不相同，AI生成的文本一眼就能看出来，而且图片还存在版权问题。我花了超过一周的时间，每天修改，才最终定稿。 » 流程如下： Windows任务计划程序每天运行四次Python脚本。 （Vibe编程教育系列 第一部分，AI新闻 第三部分） 流程的一个周期包含6到7个阶段： 1) 从Naver DataLab、Google Trends和14个RSS源收集趋势。 2) 仅选择最具影响力的新闻，并使用Codex CLI生成深度文章。 3) 使用Gemini 3.1 Flash生成图片。 4) 将内容转换为博客HTML格式。 5) 同时发布到Blogger和Naver Blog。 发布后，它还会通过Google Indexing API发送索引请求。 6) Shorts 的 JSON 数据也会自动生成。此外，Shorts 的 JSON 数据生成后，Telegram 消息中会添加一个“编辑”按钮。点击此按钮会打开一个本地视频编辑器，您可以在其中进行编辑并渲染视频。渲染完成后，点击“发布到 Instagram + YouTube”按钮会自动将内容发布到已连接的帐户 API。 此外，整个流程配置为通过 Telegram 机器人发送实时通知，因此您可以立即确定故障发生的位置，非常方便。 » 选择本地而非 Claude Cowork 的原因 实际上，我最初考虑过 Claude Cowork。云端自动运行确实很方便，不是吗？ 然而，实际上它的限制太多了。Tistory 和 Naver Blog 就是典型的例子。 由于这两个平台的官方 API 早已停止维护，您必须使用 Playwright 直接启动浏览器。 此外，Tistory 经常重置 cookie 和登录验证，所以我最终放弃了它。 此外，由于 Cowork 基于云端，它能很好地支持 Blogger 等平台，但无法实现本地浏览器自动化。因此，诸如注册任务调度程序、访问 SQLite 数据库以及处理图像文件等任务都需要本地依赖项，所以我只能在本地完成这些操作。 总而言之，一开始直接在本地运行 Claude Code CLI 比使用 Claude Cowork 自由得多。我后来才将文章撰写部分切换到 Codex CLI，是因为我的 Claude Max 订阅存在令牌限制。如果你一天写四篇文章，很快就会达到极限 ;( » 我在 Naver Blog 自动化方面遇到的最大难题是…… 这部分真的让我很头疼。标准的网页自动化方法在 Naver SmartEditor ONE 上完全不起作用…… 由于编辑器无法识别通过 DOM 操作或 execCommand 进行的文本输入，一个奇怪的 bug 不断出现：用 pyperclip 复制到剪贴板，然后用 Ctrl+V 粘贴，结果整个文本都会出现删除线。我甚至尝试用 `page.keyboard.type()` 逐个字符输入，结果还是一样。 所以，我添加了一个脚本，在 Naver Blog 上的文章完成后点击删除线按钮，选中整个正文内容（Ctrl+A），然后点击一次；这样就解决了问题。就是这样…… 图片处理也不容易；原来需要点击编辑器中的图片按钮，然后捕获图片。文件选择器事件用于上传本地文件，并且为了稳定性，发布按钮需要通过鼠标点击边界框而非 CSS 选择器来触发。 »
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크로키의 잡도리
03-24
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SOL
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03-24
☄️ [ PICK ME Telegram 专属抽奖平台 ] ☄️ 各位频道经营者们，举办频道活动时，你们觉得最麻烦的是什么？ 验证参与者频道成员资格、过滤虚假报名、抽奖、公布结果等等！我创建了一个平台，可以自动处理所有这些流程。 ━━━━━━━━━━━━━━━ ✔️ 创建活动（3 分钟即可完成） - 只需输入标题、奖品和持续时间等选项即可轻松建立活动。 - 区分个人频道和项目类别。 - 支援上传缩图和横幅图片。 - 允许设定同时加入多个频道的条件。 ✔️ 自动验证系统 - Telegram 机器人会在点击加入按钮和选择获奖者时双重验证频道/社群成员资格。 - 非会员将被禁止参与。 - 需要关联 Twitter 帐号。 - 需要加入 Discord 伺服器。 - 需提供 EVM/SOL 钱包位址。 🔹 防范欺诈 - Telegram Premium 使用者过滤。 - 头像过滤。 - 屏蔽 hCaptcha 机器人。 - 基于 IP 的多帐号侦测。 - 监控中奖集中度。 🔹 开奖及结果公布 - 选择纯随机/加权随机。 - 允许设定候补中奖者。 - 一键执行开奖。 - 自动在频道发布结果（包含结果页面连结）。 - 参与者可直接查看结果。可用功能 🔹 管理工具 - 下载参与者清单 CSV 文件 - 活动参与者状态仪表板 - 查看即时参与者人数 ━━━━━━━━━━━━━━━ 免费提供。 活动数量无限制。 👉 pickm3.com 📩 咨询与合作：@min0119
SOL
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크로키의 잡도리
03-20
我尝试用最近很火的 Mirofish 开发一个“自动预测市场投注机器人”。 说实话，我在交易方面运气实在太差，而且之前期货交易的惨痛经历也让我犹豫不决。 不过，我还是决定尝试一下，纯粹是为了开发一个像样的应用！ （当然，除了模拟交易之外，这也是我第一次使用预测市场……哈哈） Mirofish 是一款“群体智能引擎”，它为成千上万个 AI 智能体赋予不同的个性、记忆和行为模式，并允许它们在模拟环境（类似 Twitter/Reddit）中自由讨论。 这些 AI 智能体互相发帖、评论和转发，展开激烈的辩论。随着辩论的进行，一种奇特的“公众舆论”逐渐形成并不断变化。 基于此， 像 Polymarket 这样的预测市场本质上是“群体行为市场”，人们在其中对“某个事件是否会发生”进行投注，而市场价格反映了群体的共识。 这让我不禁思考：“如果我们投注于人工智能模拟的虚拟群体共识与实际市场价格之间的差异，会怎么样呢？” 经过一番搜索，我发现已经有不少人开发了应用这一原理的机器人！ 于是，我迅速搭建了一个将这两个要素结合起来的机器人。 1) 收集实时新闻 2) 将数据注入 MiroFish 引擎 3) 通过人工智能代理模拟讨论和舆论形成 4) 从模拟结果中提取“概率” 5) 与实际市场价格进行比较后自动下注 我认为关键在于，当模拟中的人工智能群体表示“现实世界的群体错了”时，进行下注。 虽然目前还处于早期阶段，但我认为这将是一项非常有趣的实验，无论从技术角度还是投资角度来看都是如此。目前，为了稳妥起见，我只投入了500美元，哈哈。
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