问题分析与整体思路

• 前处理需要“智能判断”（e.g., 基于视频作者/标题决定是否点赞/评论），但主要脚本要保持“哑巴”（只执行一次动作，不带判断）。

• 如果引入概率（e.g., 评论后概率点赞）或组合（e.g., 点赞 + 评论评论），前处理就容易爆炸：每种组合都需要自定义前处理，导致代码重复和维护噩梦。

• 统一前处理层：所有任务共享一个前处理管道（pipeline），这是一个函数数组，按序执行（e.g., 跳过广告 → 进入页面 → 搜索 → 预识别视频）。

• 规则引擎：在前处理末尾，用一个“决策器”（decider）基于配置规则（e.g., 概率、条件）动态生成“动作列表”（actions list），如 [点赞, 评论, 评论后点赞]。

• 主要脚本：只是一个“执行器”（executor），接收动作列表，按序调用独立的“原子动作函数”（e.g., likeVideo() 只点赞一次，不带任何判断）。

• 整个流程：前处理返回 { success: true, videoInfo: {...}, actionsToRun: [...] }，然后主要执行器跑 actionsToRun，返回 { preResult, mainResult }。

• 灵活组合：不用为每种情况写新前处理，只改配置（e.g., JSON 对象）就能实现“评论后概率点赞”或“给评论评论”。

• 解耦：原子动作函数保持纯净（只做一件事），判断全在前处理决策器里。

• 可扩展：以后加新前处理（如“检查网络”）或新动作（如“转发”）只需加函数到管道/列表。

• 整个结果：返回包含前处理 + 主要执行的完整日志/结果，便于群控系统监控。

推荐架构设计

1. 核心组件定义

• 前处理管道 (prePipeline)：一个函数数组，每个函数返回 { success: bool, data: {...} } 或抛错。失败时中断管道。
• 示例函数：skipAd(), enterPage('同城'), searchVideo('关键词'), recognizeVideo()。

• 决策器 (decider)：在前处理数据基础上，用规则生成 actions 列表。
• 规则用 JSON 配置：支持条件 (if author == 'xxx' then like)、概率 (random 30% then comment)、序列 (after comment then 50% like)。

• 原子动作 (atomicActions)：独立的函数，只执行一次行为，返回 { success: bool, msg: '...' }。
• e.g., likeVideo(), commentVideo('内容'), replyToComment('回复')。

• 主要执行器 (mainExecutor)：接收 actions 列表，按序执行，返回结果数组。

• 配置对象 (taskConfig)：JSON 驱动整个任务，定义管道、规则等。

2. 示例配置 JSON

3. 核心代码实现（Auto.js / JS 示例）

如何解决你的具体问题

• 概率点赞/评论：全在前处理决策器里用 prob 处理，主要脚本不变。

• 评论后概率点赞：用 after: "commentVideo" 在规则里定义依赖顺序，主要脚本无需知道。

• 给评论评论：加新原子动作 replyToComment()，在规则里加 {action: "replyToComment", after: "commentVideo"}。

• 每种情况不用新前处理：所有任务共享同一管道和决策器，只改 config JSON（e.g., 不同任务有不同 rules）。

• 群控扩展：在群控主控端，用 JSON config 发给每个设备，设备运行 runTask(config) 返回结果。