开发日志251129,1201

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Nov 29, 2025
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开发日志251129
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计算机
AI
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考虑到后期需要评论或根据评论回评 之后开要考虑在各个相关脚本内添加 返回视频简介/评论内容 的功能 在主机建立 评论数据库 可以根据数据库索引评论 据此生成评中评
type
Post
考虑到后期需要评论或根据评论回评 之后开要考虑在各个相关脚本内添加 返回视频简介/评论内容 的功能 在主机建立 评论数据库 可以根据数据库索引评论 据此生成评中评
脚本中经常有通用的函数 例如日志对象等 现在打算修改成:
  1. 通过文件上传common.js 内含所有的通用脚本
  1. 在脚本中使用 require() 方法引入:
##common.js
//========== 通用全局变量 ==========
global.logTotal = [];
global.width = 1080;
global.height = 2400;

//========== 通用函数
// 补零函数
function padZero(num) {}

// 获取时间字符串函数
function timeStr(type) {}

// 日志对象
const logInfo = {};

//挂载函数
global.timeStr = timeStr;
global.logInfo = logInfo;

##js
require("/sdcard/脚本/common.js");
现在遇到的问题是同一个脚本在不同设备上执行效果不同 获取到评论块元素后 大部分设备可以通过 .children() 方法获取 但是部分设备疑似弄了反自动化 没法通过上述方法获取子元素 难搞

12.1

今天主要将设备移到了楼上 但是楼上的有线网络和无线网络 不在同一局域网 导致无法连接 现找到用 gnirehtet 软件进行USB网络共享的方式解决
继续处理上周遗留的无障碍限制问题
(今天开会 会上写:)
元素虽然无法被 .find() 对象获取 但是可以通过 .forEach() 遍历获取 虽然这样效率比较低 但是针对部分设备也只能这么操作 同时可以兼容以后新加设备 考虑写一个 @TODO:通用的遍历函数 便于查找对象
现在其他设备可以正常获取并返回当前可见的评论列表 由于 RecyclerView 控件只能获取屏幕内的评论集 且我目前使用的方法同时会获取到 评中评 可能对后面的工作造成影响
此外要获取比较完整的评论集时 需要做滑动屏幕并读取的行为 和之前用 红豹 时 的操作差不多 用上滑屏幕的方法获取可能会 漏评论
如果后期获取的评论只用于调整ai生成评论的方向倒是无所谓 如果需要做针对性评论时需要再去优化
评论本身应该不难做 我已经获取到了评论块了 直接点击-复制内容-发送-识别内容 即可
现在其实就可以简单接入ai 去开始生成刷评论 评论率不要太高 只要 百分之三 即可 养养号
做完评论功能就可以开始做 @TODO:发视频 功能 然后抖音功能就可以先暂停 去全面接入和理解ai的使用和功能 这里应该会花一些成本研究 接入方面我倒没有太担心 毕竟接口都是现成的 只要 准备好prompt材料 就可以
后续可能遇到的问题:
现在的主体架构还是按 设备和平台 去区分 但是 一台设备可能不止使用一个平台 不能首先就按平台划分好 可能需要按 日期/时间/身份 等判断现在使用的平台 比如设备身份定位是 女上班族 那就在 早上下午刷抖音 晚上发小红书 为了模拟真实用户的日常行为 做 暗广 ;可能还需要掺杂许多日常抖音/博文 去 浑水摸鱼
ai方面目前还没有探索 我暂时没认为会遇到很大的问题 主要的问题可能是💰 跑这个必须要成本
不过目前也是发现了一个问题
目前使用的百炼平台 虽然可以设置 知识库 但是知识库貌似只能设置 5个 5个数量对于企业专业使用似乎有些太少了 不过目前不清楚5个知识库是 只能传5个文件 还是说每个知识库 可以传很多文件 ,此外需要注意的是 每个模型每次提问也是有 prompt字符数量上限 的 知识库方法可能会进一步限制 我以前听过 模型蒸馏 不知道能否利用 成本如何
此外还有聚合ai平台 之前老板给我们展示过聚合平台 但是我没去跟进 不知道是否支持api调用 价格好像会比直接用sora 百炼等主流平台便宜 具体为什么便宜我不太清楚 我在官网上购买时认为价格比较高 但是老板说sora2是免费的
ai生成文字用 普通的文字对话 ai应该足够处理 但是视频和图像生成涉及到参考物料的选择 使用现成的图像资源生成banner似乎靠谱 但是这样需要许多物料累计 这方面我司很显然欠的太多了(哈哈) 而且图像生成最好能稳定生成特定人物的图像 防止各类平台被识别
生成视频就比较难了 之前老板生成的视频虽然人像都可以看 但是 窗户执手 等资料完全不可靠 生成出来全是乱七八糟的 这个我想到可以模型蒸馏 像各种ai生成图像特定画风的方法 给对象喂大量的我司门窗准确图像 让其生成的图像准确可信
蒸馏模型需要看是本地做还是有在线服务 需要对比成本 本地做需要重新装一台机超高配置的机器 现在这个阶段成本有些太高了 但是在线的结果不一定好 成本也不一定低具体看情况
大概就先这样,

再接再厉

 

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