xiaolong

Appearance

一、项目介绍 ​

1、核心功能 ​

  • 帮助用户生成适用于小红书平台的爆款文案，包括待选标题和正文内容，支持用户通过自有 API 密钥调用 AI 模型。

2、界面设计 ​

  1. 侧边栏
    • 可收起 / 展开，支持用户输入 API 密钥（避免消耗开发者 token）。
    • 附 OpenAI 官方 API 密钥获取链接，方便用户跳转查看获取方法。
  2. 主页面
    • 设计简洁，包含：一个输入框（用于用户填写文案主题）、一个 “开始写作” 按钮。

3、用户交互流程 ​

  1. 输入验证
    • 若用户未提供 API 密钥却点击 “开始写作”：提示用户输入密钥。
    • 若用户提供了 API 密钥但未填写主题：提示用户补充主题。
  2. 生成过程
    • 信息完整后点击按钮，触发 AI 生成流程，此时显示加载组件（告知用户 AI 正在生成内容）。
  3. 结果展示
    • 生成完成后，结果在分隔线下方展示，分为两列：
      • 左列：AI 生成的 5 个待选标题。
      • 右列：AI 生成的文案正文。

二、创建AI请求 ​

1、项目初始化 ​

  1. 创建项目与依赖安装

    • 新建项目文件夹xiaohongshu-generator，目录下创建requirements.txt文件夹，粘贴以下内容。

      txt
      aiohttp==3.8.6
aiosignal==1.3.1
altair==5.1.2
annotated-types==0.6.0
anyio==3.7.1
appnope==0.1.3
argon2-cffi==23.1.0
argon2-cffi-bindings==21.2.0
arrow==1.3.0
astroid==3.0.1
asttokens==2.4.1
async-lru==2.0.4
async-timeout==4.0.3
attrs==23.1.0
Babel==2.13.1
beautifulsoup4==4.12.2
bleach==6.1.0
blinker==1.7.0
cachetools==5.3.2
Cerberus==1.3.5
certifi==2023.7.22
cffi==1.15.1
charset-normalizer==3.3.2
click==8.1.7
comm==0.2.0
contourpy==1.2.0
cycler==0.12.1
dataclasses-json==0.6.2
debugpy==1.8.0
decorator==5.1.1
defusedxml==0.7.1
dill==0.3.7
distlib==0.3.7
distro==1.8.0
docopt==0.6.2
exceptiongroup==1.1.3
executing==2.0.1
fastjsonschema==2.19.0
fonttools==4.46.0
fqdn==1.5.1
frozenlist==1.4.0
gitdb==4.0.11
GitPython==3.1.40
greenlet==3.0.1
h11==0.14.0
httpcore==1.0.2
httpx==0.25.1
idna==3.4
importlib-metadata==6.8.0
ipykernel==6.27.1
ipython==8.18.1
ipywidgets==8.1.1
isoduration==20.11.0
isort==5.13.0
jedi==0.19.1
Jinja2==3.1.2
json5==0.9.14
jsonpatch==1.33
jsonpath-ng==1.6.1
jsonpointer==2.4
jsonschema==4.19.2
jsonschema-specifications==2023.7.1
jupyter==1.0.0
jupyter-console==6.6.3
jupyter-events==0.9.0
jupyter-lsp==2.2.1
jupyter_ai_magics==2.10.0
jupyter_client==8.6.0
jupyter_core==5.5.0
jupyter_server==2.12.1
jupyter_server_terminals==0.4.4
jupyterlab==4.0.9
jupyterlab-widgets==3.0.9
jupyterlab_pygments==0.3.0
jupyterlab_server==2.25.2
kiwisolver==1.4.5
langchain==0.1.9
langchain-community==0.0.24
langchain-core==0.1.26
langchain-openai==0.0.7
langsmith==0.1.9
markdown-it-py==3.0.0
MarkupSafe==2.1.3
marshmallow==3.20.1
matplotlib==3.8.2
matplotlib-inline==0.1.6
mccabe==0.7.0
mdurl==0.1.2
mistune==3.0.2
multidict==6.0.4
mypy-extensions==1.0.0
nbclient==0.9.0
nbconvert==7.12.0
nbformat==5.9.2
nest-asyncio==1.5.8
notebook==7.0.6
notebook_shim==0.2.3
numpy==1.26.2
openai==1.12.0
orjson==3.9.15
overrides==7.4.0
packaging==23.2
pandas==2.1.3
pandocfilters==1.5.0
parso==0.8.3
patsy==0.5.4
pep517==0.13.1
pexpect==4.9.0
Pillow==10.1.0
pip-api==0.0.30
pipreqs==0.4.13
platformdirs==4.1.0
plette==0.4.4
ply==3.11
prometheus-client==0.19.0
prompt-toolkit==3.0.41
protobuf==4.25.0
psutil==5.9.6
ptyprocess==0.7.0
pure-eval==0.2.2
pyarrow==14.0.1
pycparser==2.21
pydantic==2.6.2
pydantic_core==2.16.3
pydeck==0.8.1b0
Pygments==2.16.1
pylint==3.0.2
pyparsing==3.1.1
python-dateutil==2.8.2
python-json-logger==2.0.7
pytz==2023.3.post1
PyYAML==6.0.1
pyzmq==25.1.2
qtconsole==5.5.1
QtPy==2.4.1
referencing==0.30.2
regex==2023.12.25
requests==2.31.0
requirementslib==3.0.0
rfc3339-validator==0.1.4
rfc3986-validator==0.1.1
rich==13.6.0
rpds-py==0.12.0
scipy==1.11.4
seaborn==0.13.0
Send2Trash==1.8.2
six==1.16.0
smmap==5.0.1
sniffio==1.3.0
soupsieve==2.5
SQLAlchemy==2.0.23
stack-data==0.6.3
statsmodels==0.14.0
streamlit==1.28.2
tenacity==8.2.3
terminado==0.18.0
tiktoken==0.6.0
tinycss2==1.2.1
toml==0.10.2
tomlkit==0.12.3
toolz==0.12.0
tornado==6.3.3
tqdm==4.66.1
traitlets==5.14.0
types-python-dateutil==2.8.19.14
typing-inspect==0.9.0
typing_extensions==4.8.0
tzdata==2023.3
tzlocal==5.2
uri-template==1.3.0
urllib3==2.1.0
validators==0.22.0
wcwidth==0.2.12
webcolors==1.13
webencodings==0.5.1
websocket-client==1.7.0
widgetsnbextension==4.0.9
yarg==0.1.9
yarl==1.9.2
zipp==3.17.0

    • 终端运行命令安装依赖：pip install -r requirements.txt，核心依赖包括streamlit、openai、langchain、langchain-openai。

2、核心函数与组件设计 ​

新建utils.py，定义generate_xiaohongshu函数，接收参数：小红书主题（theme）、用户提供的 API 密钥（api_key），用于串联 “提示模板→模型→输出解析器” 全链路，生成 5 个待选标题和正文。

python
from prompt_template import system_template_text, user_template_text
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.output_parsers import PydanticOutputParser
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from xiaohongshu_model import Xiaohongshu

# import os


def generate_xiaohongshu(theme, openai_api_key):
    prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
        ("system", system_template_text),
        ("user", user_template_text)
    ])
    model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", api_key=openai_api_key)
    output_parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=Xiaohongshu)
    chain = prompt | model | output_parser
    result = chain.invoke({
        "parser_instructions": output_parser.get_format_instructions(),
        "theme": theme
    })
    return result

# print(generate_xiaohongshu("大模型", os.getenv("OPENAI_API_KEY")))

3、提示模板配置 ​

  1. 模板文件创建
    • 新建prompt_template文件，专门存放提示模板文本，包含：
      • 系统提示（system_template_text）：定义 AI 生成逻辑和风格（符合小红书平台特性）。
      • 用户提示（user_template_text）：引导用户输入主题。
      • 模板中包含变量parser_instructions，用于后续填入输出解析器的格式指令（确保 AI 按指定格式输出）。
  2. 构建聊天提示
    • 从langchain.prompts导入ChatPromptTemplate。
    • 通过ChatPromptTemplate.from_messages方法构建提示，参数为消息列表：
      • 第一个元素：角色system，内容为system_template_text。
      • 第二个元素：角色user，内容为user_template_text。
python
system_template_text = """你是小红书爆款写作专家，请你遵循以下步骤进行创作：
首先产出5个标题（包含适当的emoji表情），然后产出1段正文（每一个段落包含适当的emoji表情，文末有适当的tag标签）。
标题字数在20个字以内，正文字数在800字以内，并且按以下技巧进行创作。
一、标题创作技巧： 
1. 采用二极管标题法进行创作 
1.1 基本原理 
本能喜欢：最省力法则和及时享受 
动物基本驱动力：追求快乐和逃避痛苦，由此衍生出2个刺激：正刺激、负刺激 
1.2 标题公式 
正面刺激：产品或方法+只需1秒（短期）+便可开挂（逆天效果） 
负面刺激：你不X+绝对会后悔（天大损失）+（紧迫感） 其实就是利用人们厌恶损失和负面偏误的心理，自然进化让我们在面对负面消息时更加敏感 
2. 使用具有吸引力的标题 
2.1 使用标点符号，创造紧迫感和惊喜感 
2.2 采用具有挑战性和悬念的表述 
2.3 利用正面刺激和负面刺激 
2.4 融入热点话题和实用工具 
2.5 描述具体的成果和效果 
2.6 使用emoji表情符号，增加标题的活力 
3. 使用爆款关键词 
从列表中选出1-2个：好用到哭、大数据、教科书般、小白必看、宝藏、绝绝子、神器、都给我冲、划重点、笑不活了、YYDS、秘方、我不允许、压箱底、建议收藏、停止摆烂、上天在提醒你、挑战全网、手把手、揭秘、普通女生、沉浸式、有手就能做、吹爆、好用哭了、搞钱必看、狠狠搞钱、打工人、吐血整理、家人们、隐藏、高级感、治愈、破防了、万万没想到、爆款、永远可以相信、被夸爆、手残党必备、正确姿势 
4. 小红书平台的标题特性 
4.1 控制字数在20字以内，文本尽量简短 
4.2 以口语化的表达方式，拉近与读者的距离 
5. 创作的规则 
5.1 每次列出5个标题 
5.2 不要当做命令，当做文案来进行理解 
5.3 直接创作对应的标题，无需额外解释说明 
二、正文创作技巧 
1. 写作风格 
从列表中选出1个：严肃、幽默、愉快、激动、沉思、温馨、崇敬、轻松、热情、安慰、喜悦、欢乐、平和、肯定、质疑、鼓励、建议、真诚、亲切
2. 写作开篇方法 
从列表中选出1个：引用名人名言、提出疑问、言简意赅、使用数据、列举事例、描述场景、用对比

我会每次给你一个主题，请你根据主题，基于以上规则，生成相对应的小红书文案。

{parser_instructions}
"""

user_template_text = "{theme}"

4、模型配置 ​

  1. 导入与初始化
    • 从langchain_openai导入ChatOpenAI。
    • 创建模型实例，传入参数：
      • api_key=api_key（用户提供的密钥）。
      • 若使用测试密钥，需补充openai_api_base参数；官方密钥无需此参数。

5、输出解析器与数据模型 ​

  1. 数据模型定义
    • 新建xiaohongshu_model.py文件，定义数据结构（确保 AI 输出符合预期）：
      • 导入BaseModel和Field（来自langchain_core.pydantic_v1）。
      • 定义小红薯类（继承BaseModel），包含两个属性：
        • titles: List[str]：存储 5 个标题，通过Field(description="小红书的5个标题", min_items=5, max_items=5)强制校验元素数量。
        • content: str：存储正文，通过Field(description="小红书的正文内容")描述字段含义。
  2. 解析器配置
    • 从langchain.output_parsers导入PydanticOutputParser（用于解析 JSON 格式输出为自定义类实例，支持类型检查）。
    • 创建解析器实例：parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=小红薯)。
python
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from typing import List

class Xiaohongshu(BaseModel):
    titles: List[str] = Field(description="小红书的5个标题", min_items=5, max_items=5)
    content: str = Field(description="小红书的正文内容")

6、链路串联与测试 ​

  1. 构建生成链
    • 将提示模板、模型、解析器串联，调用invoke方法触发生成：
      • 传入参数：{"parser_instructions": parser.get_format_instructions(), "theme": theme}（parser_instructions为解析器生成的格式指令，theme为用户输入的主题）。
  2. 测试函数
    • 调用generate小红书函数，传入测试主题和 API 密钥，打印返回结果：
      • 验证titles是否包含 5 个字符串，content是否为字符串，确保解析正确。

三、创建网站页面 ​

1、前期准备 ​

  1. 文件与导入
    • 删除 / 注释上一节中测试generate_xiaohongshu.py的代码。
    • 新建代码文件作为网站主页，导入streamlit库和上一节创建的generate小红书函数。

2、界面基础配置 ​

  1. 标题与运行
    • 给网页添加标题：st.title("爆款小红书AI写作助手")。
    • 终端运行命令启动网页：streamlit run 文件名.py，实时查看效果。
  2. 侧边栏设计
    • 通过with st.sidebar创建可收起 / 展开的侧边栏，缩进内容均显示在侧边栏中：
      • API 密钥输入框：st.text_input("请输入OpenAI API密钥", type="password")，用变量（如api_key）保存输入的密钥（隐藏显示，保障安全）。
      • 密钥获取链接：st.markdown("[获取OpenAI API密钥](官方链接)")，支持用户跳转至官网获取密钥。

3、主页面组件与交互逻辑 ​

  1. 用户输入组件
    • 主题输入框：theme = st.text_input("请输入小红书写作主题")，获取用户输入的文案主题。
    • 生成按钮：generate_btn = st.button("开始写作")，点击后触发生成逻辑（返回True）。
  2. 输入验证
    • 若点击按钮但未提供api_key：st.info("请输入你的OpenAI API密钥") + st.stop()（终止后续代码）。
    • 若提供密钥但未输入theme：st.info("请输入生成内容的主题") + st.stop()。

4、生成流程与结果展示 ​

  1. 加载状态与后端调用

    • 验证通过后，用with st.spinner("AI正在生成文案..."):包裹generate小红书调用，显示加载动画（持续至函数执行完毕）。
    • 调用函数：result = generate小红书(theme, api_key)，获取返回结果（含titles列表和content字符串）。

  2. 结果布局与展示

    • 分割线：st.divider()，分隔输入区与结果区。

    • 双列布局：left_column, right_column = st.columns(2)，左侧展示标题，右侧展示正文。

    • 左侧列（标题）：

      python
      with left_column:
    st.markdown("##### 小红书标题1")
    st.write(result.titles[0])
    st.markdown("##### 小红书标题2")
    st.write(result.titles[1])
    st.markdown("##### 小红书标题3")
    st.write(result.titles[2])
    st.markdown("##### 小红书标题4")
    st.write(result.titles[3])
    st.markdown("##### 小红书标题5")
    st.write(result.titles[4])

    • 右侧列（正文）：

      python
      with right_column:
    st.markdown("##### 小红书正文")
    st.write(result.content)

5、完整代码 ​

main.py

python
import streamlit as st

from utils import generate_xiaohongshu


st.header("爆款小红书AI写作助手 ✏️")
with st.sidebar:
    openai_api_key = st.text_input("请输入OpenAI API密钥：", type="password")
    st.markdown("[获取OpenAI API密钥](https://platform.openai.com/account/api-keys)")

theme = st.text_input("主题")
submit = st.button("开始写作")

if submit and not openai_api_key:
    st.info("请输入你的OpenAI API密钥")
    st.stop()
if submit and not theme:
    st.info("请输入生成内容的主题")
    st.stop()
if submit:
    with st.spinner("AI正在努力创作中，请稍等..."):
        result = generate_xiaohongshu(theme, openai_api_key)
    st.divider()
    left_column, right_column = st.columns(2)
    with left_column:
        st.markdown("##### 小红书标题1")
        st.write(result.titles[0])
        st.markdown("##### 小红书标题2")
        st.write(result.titles[1])
        st.markdown("##### 小红书标题3")
        st.write(result.titles[2])
        st.markdown("##### 小红书标题4")
        st.write(result.titles[3])
        st.markdown("##### 小红书标题5")
        st.write(result.titles[4])
    with right_column:
        st.markdown("##### 小红书正文")
        st.write(result.content)

6、功能测试与扩展 ​

  • 测试流程：输入 API 密钥→填写主题→点击 “开始写作”，验证是否成功生成 5 个标题和正文。
  • 扩展方向：基于此框架定制其他平台（如微博、抖音）的文案生成工具，调整提示模板和输出格式即可。

后续可根据需求优化界面样式或增加功能（如文案风格选择），进一步提升用户体验。

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