【开始】
   ↓
【监听闲鱼消息】（通过闲鱼开放平台API）
   ↓
【意图识别】- 判断买家意图
   ├─ 价格咨询 → 调用价格策略库
   ├─ 商品细节 → 调用商品知识库
   ├─ 讨价还价 → 调用议价算法
   └─ 其他问题 → 调用通用回复库
   ↓
【动态回复生成】
   - 根据意图调用对应Prompt
   - 结合商品信息生成个性化回复
   - 加入情感化表达（"亲"、"哈"等）
   ↓
【发送回复】- 通过闲鱼API发送
   ↓
【记录对话】- 存储到数据库供后续优化

"""
你是一个闲鱼卖家的智能客服，正在回复买家关于"{商品名称}"的价格咨询。

商品信息：
- 原价：{原价}元
- 成色：{成色}
- 购买时间：{购买时间}
- 使用情况：{使用情况}

回复要求：
1. 先热情打招呼："亲，您好呀~"
2. 说明当前价格："{当前价格}元，这个价格真的很划算呢"
3. 突出商品优势：根据成色和使用情况说明为什么值这个价
4. 适当让步：如果买家表现出诚意，可以暗示"如果诚心要，可以小刀一下"
5. 引导下单：催促买家尽快决定，"喜欢的话赶紧下手哦，已经有好几个人在问了呢"

语气要求：亲切、热情、有说服力，像真人卖家一样
"""

"""
你正在和买家讨价还价，商品是"{商品名称}"，当前报价{当前价格}元，买家出价{买家出价}元。

讨价策略：
1. 先表示理解："我理解您想省钱的心情呢~"
2. 说明底线："这个价格我已经很实在了，再低就要亏本啦"
3. 提供替代方案：
   - 如果买家出价接近底线：可以接受，但要求"今天必须下单"
   - 如果买家出价太低：提出折中价，"这样吧，{折中价}元，不能再低了"
   - 如果买家犹豫：制造紧迫感，"真的，这个价格错过就没有了"
4. 适当让步：每次让步不超过5%，最多让步2次
5. 最终成交：如果买家接受，立即确认；如果坚持低价，礼貌拒绝

记住：你的目标是促成交易，不是死守价格。灵活运用话术，像真人一样讨价还价。
"""

# 使用闲鱼开放平台API监听消息
import requests

def listen_xianyu_messages():
    url = "https://open-api.xianyu.com/message/listen"
    headers = {
        "Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.json()

# 根据商品类型和市场行情动态定价
price_strategy = {
    "电子产品": {
        "新": 0.8,    # 原价的80%
        "9成新": 0.6,
        "8成新": 0.4,
        "7成新": 0.3
    },
    "服装鞋包": {
        "新": 0.6,
        "9成新": 0.4,
        "8成新": 0.25,
        "7成新": 0.15
    },
    "家居用品": {
        "新": 0.5,
        "9成新": 0.35,
        "8成新": 0.2,
        "7成新": 0.1
    }
}

# 记录每次对话，用于后续优化
import sqlite3

def save_conversation(buyer_id, message, response, intent):
    conn = sqlite3.connect('conversations.db')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('''
        INSERT INTO conversations (buyer_id, message, response, intent, timestamp)
        VALUES (?, ?, ?, ?, datetime('now'))
    ''', (buyer_id, message, response, intent))
    conn.commit()
    conn.close()

【市场调研】
   ↓
【AI选品】- 分析热销趋势、竞争程度、利润空间
   ↓
【产品详情生成】
   ├─ 标题生成
   ├─ 描述撰写
   ├─ 关键词优化
   └─ 图片生成
   ↓
【批量上架】- 通过Shopify API自动发布
   ↓
【自动客服】- 7×24小时回复买家咨询
   ↓
【订单处理】- 自动同步订单到1688采购
   ↓
【数据复盘】- 分析销售数据，优化选品策略

# 使用大模型分析市场趋势
def ai_product_selection(category, target_market):
    prompt = f"""
    你是一个资深的跨境电商选品专家，专注于{target_market}市场。
    
    请分析{category}品类的以下维度：
    1. 市场趋势：最近3个月的搜索热度变化
    2. 竞争程度：头部卖家数量、平均评分
    3. 利润空间：采购成本、物流成本、平台佣金
    4. 季节性：是否有明显的季节性波动
    5. 法规风险：是否有特殊的认证要求
    
    请推荐3个最具潜力的产品，并给出详细理由。
    """
    
    response = qwen_api.call(prompt)
    return parse_recommendations(response)

# 根据产品信息生成完整的详情页
def generate_product_page(product_info):
    # 生成标题
    title_prompt = f"为{product_info['name']}生成一个吸引人的英文标题，突出卖点：{product_info['features']}"
    title = qwen_api.call(title_prompt)
    
    # 生成描述
    desc_prompt = f"""
    为{product_info['name']}写一个详细的产品描述，要求：
    1. 开头要有吸引力的钩子
    2. 突出3-5个核心卖点
    3. 解决用户痛点
    4. 包含使用场景
    5. 结尾有行动号召
    6. 语言要符合{product_info['target_market']}的表达习惯
    """
    description = qwen_api.call(desc_prompt)
    
    # 生成图片
    image_prompt = f"Professional product photo of {product_info['name']}, {product_info['style']}, white background, high quality"
    images = stable_diffusion.generate(image_prompt, count=5)
    
    return {
        "title": title,
        "description": description,
        "images": images,
        "keywords": extract_keywords(description)
    }

# 多语言智能客服
def multilingual_customer_service(query, language="en"):
    # 意图识别
    intent = classify_intent(query)
    
    if intent == "shipping":
        response = handle_shipping_query(query, language)
    elif intent == "return":
        response = handle_return_query(query, language)
    elif intent == "product_info":
        response = handle_product_info_query(query, language)
    else:
        response = general_response(query, language)
    
    return translate_if_needed(response, language)

【输入主题】（例如："坚持的力量"）
   ↓
【文案生成】- 生成300-500字励志文案
   ↓
【图片提示词生成】- 根据文案生成10个画面描述
   ↓
【批量图片生成】- 调用通义万相生成10张图片
   ↓
【视频脚本生成】- 生成时间线和字幕
   ↓
【视频合成】- 调用剪映组件合成视频
   ↓
【输出成品】- 生成MP4文件

prompt = """
你是一个资深的成长励志类短视频文案专家。
请根据主题"{主题}"写一段300-500字的文案。

要求：
1. 开头要有冲击力，3秒内抓住观众注意力
2. 中间要有具体的故事或案例
3. 结尾要有金句和行动号召
4. 语言要口语化，适合短视频配音
5. 避免说教，要用共情的方式表达

文案格式：
[开头钩子]
[故事展开]
[观点升华]
[结尾金句]

示例主题："坚持的力量"
示例文案：
"你有没有想过，为什么有些人能成功，而有些人只能羡慕？
三年前，我也是一个普通的上班族，每天朝九晚五，工资勉强够花。
直到有一天，我决定每天早起1小时学习编程...
（故事展开）
坚持不是一时的热血，而是日复一日的选择。
（观点升华）
记住：今天的努力，是为了明天不后悔。
（结尾金句）"
"""

prompt = """
请将以下文案拆解成10个具体的画面场景，每个场景用一句话描述：

文案：{文案}

要求：
1. 每个场景都要有明确的视觉元素（人物、环境、动作）
2. 场景之间要有逻辑连贯性
3. 描述要具体到可以用来生成图片
4. 避免抽象概念，要具象化
5. 画面风格：温暖、励志、有感染力

输出格式：
场景1: [具体描述]
场景2: [具体描述]
...
场景10: [具体描述]
"""

# 剪映组件配置
video_config = {
    "resolution": "1080p",
    "aspect_ratio": "9:16",
    "duration": 45,  # 秒
    "transitions": ["fade", "zoom", "slide"],  # 随机选择
    "subtitle_style": {
        "font": "思源黑体",
        "size": 48,
        "color": "#FFFFFF",
        "stroke_color": "#000000",
        "stroke_width": 2,
        "position": "bottom_center"
    },
    "voice": {
        "type": "温暖男声",  # 或"知性女声"
        "speed": 1.0,
        "pitch": 1.0
    },
    "background_music": {
        "category": "励志",
        "volume": 0.3,
        "fade_in": 2,
        "fade_out": 2
    }
}

# 批量生成100条视频
def batch_generate_videos(topic_list, count=100):
    results = []
    
    for i in range(count):
        topic = random.choice(topic_list)
        
        # 执行完整工作流
        script = generate_script(topic)
        image_prompts = generate_image_prompts(script)
        images = [generate_image(prompt) for prompt in image_prompts]
        video_script = generate_video_script(script, images)
        video = synthesize_video(video_script, images, config)
        
        # 保存结果
        filename = f"video_{i+1}_{topic}.mp4"
        save_video(video, filename)
        
        results.append({
            "index": i+1,
            "topic": topic,
            "filename": filename,
            "duration": video.duration
        })
        
        print(f"已完成 {i+1}/{count}: {topic}")
    
    return results

【商品信息输入】
   ├─ 商品图片
   ├─ 基本信息（品牌、型号、购买时间等）
   └─ 期望售价
   ↓
【AI优化处理】
   ├─ 智能标题生成
   ├─ 详情描述撰写
   ├─ 关键词优化
   └─ 价格策略建议
   ↓
【自动上架】
   ├─ 登录闲鱼账号
   ├─ 填写商品信息
   ├─ 上传图片
   ├─ 选择类目
   └─ 发布商品
   ↓
【上架成功确认】

def generate_xianyu_title(product_info):
    prompt = f"""
    你是一个闲鱼爆款标题专家，请为以下商品生成一个吸引人的标题：
    
    商品信息：
    - 品牌：{product_info['brand']}
    - 型号：{product_info['model']}
    - 类别：{product_info['category']}
    - 成色：{product_info['condition']}
    - 购买时间：{product_info['purchase_date']}
    
    标题要求：
    1. 长度控制在30字以内
    2. 突出核心卖点（品牌、成色、性价比等）
    3. 加入吸引眼球的词汇（"急出"、"白菜价"、"几乎全新"等）
    4. 符合闲鱼用户搜索习惯
    5. 避免违规词汇
    
    示例：
    输入：iPhone 13 Pro，95新，2022年购买
    输出：【急出】iPhone13Pro 256G 暗夜绿 95新 白菜价 几乎没用过
    
    请生成3个不同风格的标题供选择。
    """
    
    response = qwen_api.call(prompt)
    return parse_titles(response)

def generate_description(product_info):
    prompt = f"""
    请为以下闲鱼商品写一个详细的描述：
    
    商品信息：
    {product_info}
    
    描述要求：
    1. 开头要有吸引力："亲们看过来~"
    2. 详细介绍商品情况（品牌、型号、配置、成色等）
    3. 说明购买渠道和使用情况
    4. 突出商品优势和性价比
    5. 说明交易方式和注意事项
    6. 结尾有行动号召："喜欢的赶紧私我哦~"
    7. 语言亲切自然，像真人卖家
    8. 适当使用emoji增加亲和力
    
    请生成一个完整、有吸引力的描述。
    """
    
    response = qwen_api.call(prompt)
    return add_emojis(response)

from rpa_library import BrowserAutomation

def auto_publish_to_xianyu(product_data, account_info):
    # 初始化浏览器
    browser = BrowserAutomation()
    
    try:
        # 1. 登录闲鱼
        browser.open_url("https://2.taobao.com/")
        browser.wait_for_element("#login-btn")
        browser.input_text("#username", account_info["username"])
        browser.input_text("#password", account_info["password"])
        browser.click("#login-btn")
        browser.wait_for_element(".user-avatar")
        
        # 2. 进入发布页面
        browser.click(".publish-btn")
        browser.wait_for_element("#upload-image")
        
        # 3. 上传图片
        for image_path in product_data["images"]:
            browser.upload_file("#upload-image", image_path)
        browser.wait_for_element(".image-uploaded")
        
        # 4. 填写标题
        browser.input_text("#title-input", product_data["title"])
        
        # 5. 填写描述
        browser.input_text("#description-textarea", product_data["description"])
        
        # 6. 选择类目
        browser.select_dropdown("#category-select", product_data["category"])
        
        # 7. 设置价格
        browser.input_text("#price-input", str(product_data["price"]))
        
        # 8. 发布商品
        browser.click("#publish-btn")
        browser.wait_for_element(".publish-success")
        
        return {"status": "success", "message": "上架成功"}
        
    except Exception as e:
        return {"status": "error", "message": str(e)}
    
    finally:
        browser.close()

【用户填写问卷】
   ├─ 基础水平（零基础/有基础/较好）
   ├─ 目标院校和专业
   ├─ 目标分数
   ├─ 每日可用学习时长
   ├─ 距离考试天数
   └─ 薄弱科目
   ↓
【AI分析处理】
   ├─ 评估当前水平与目标差距
   ├─ 制定总体复习策略
   ├─ 分配各科目时间比例
   └─ 设计阶段性目标
   ↓
【生成详细规划】
   ├─ 月计划（3-4个月）
   ├─ 周计划（每周重点）
   ├─ 日任务清单（每日具体任务）
   └─ 复习资料推荐
   ↓
【输出PDF文档】

# 问卷表单结构
survey_questions = [
    {
        "id": "basic_level",
        "question": "你的考研基础水平如何？",
        "type": "radio",
        "options": ["零基础", "有基础但不扎实", "基础较好"],
        "required": True
    },
    {
        "id": "target_school",
        "question": "目标院校和专业",
        "type": "text",
        "required": True
    },
    {
        "id": "target_score",
        "question": "目标总分",
        "type": "number",
        "required": True
    },
    {
        "id": "daily_hours",
        "question": "每天可用于学习的时间（小时）",
        "type": "number",
        "required": True
    },
    {
        "id": "exam_days",
        "question": "距离考试还有多少天？",
        "type": "number",
        "required": True
    },
    {
        "id": "weak_subjects",
        "question": "你的薄弱科目有哪些？（可多选）",
        "type": "checkbox",
        "options": ["政治", "英语", "数学", "专业课1", "专业课2"],
        "required": False
    }
]

# 考研复习知识库
knowledge_base = {
    "subjects": {
        "政治": {
            "recommended_hours": 300,
            "key_resources": ["肖秀荣精讲精练", "1000题", "肖四肖八"],
            "review_stages": ["基础阶段", "强化阶段", "冲刺阶段"]
        },
        "英语": {
            "recommended_hours": 400,
            "key_resources": ["考研词汇红宝书", "张剑黄皮书", "王江涛作文"],
            "review_stages": ["词汇积累", "阅读强化", "作文模板"]
        },
        "数学": {
            "recommended_hours": 600,
            "key_resources": ["张宇基础30讲", "汤家凤1800题", "李永乐复习全书"],
            "review_stages": ["基础阶段", "强化阶段", "真题阶段", "冲刺阶段"]
        }
    },
    "success_cases": [
        {
            "background": "二本院校，零基础",
            "target": "985院校",
            "strategy": "每天学习10小时，重点突破数学和专业课",
            "result": "总分380，成功上岸"
        },
        {
            "background": "一本院校，基础较好",
            "target": "top2院校",
            "strategy": "每天学习8小时，均衡发展各科目",
            "result": "总分410，专业第一"
        }
    ],
    "time_allocation_strategies": {
        "零基础": {"政治": 0.2, "英语": 0.25, "数学": 0.35, "专业课": 0.2},
        "有基础": {"政治": 0.15, "英语": 0.2, "数学": 0.3, "专业课": 0.35},
        "基础较好": {"政治": 0.1, "英语": 0.15, "数学": 0.25, "专业课": 0.5}
    }
}

def generate_study_plan(survey_data):
    # 分析用户情况
    basic_level = survey_data["basic_level"]
    target_score = survey_data["target_score"]
    daily_hours = survey_data["daily_hours"]
    exam_days = survey_data["exam_days"]
    weak_subjects = survey_data["weak_subjects"]
    
    # 计算总学习时间
    total_hours = daily_hours * exam_days
    
    # 分配各科目时间
    allocation = knowledge_base["time_allocation_strategies"][basic_level]
    subject_hours = {subject: total_hours * ratio for subject, ratio in allocation.items()}
    
    # 生成月计划
    monthly_plan = generate_monthly_plan(subject_hours, exam_days)
    
    # 生成周计划
    weekly_plan = generate_weekly_plan(monthly_plan)
    
    # 生成日任务
    daily_tasks = generate_daily_tasks(weekly_plan, daily_hours)
    
    # 生成资料推荐
    resources = recommend_resources(weak_subjects)
    
    return {
        "monthly_plan": monthly_plan,
        "weekly_plan": weekly_plan,
        "daily_tasks": daily_tasks,
        "resources": resources,
        "tips": generate_tips(basic_level, weak_subjects)
    }

from reportlab.lib.pagesizes import A4
from reportlab.pdfgen import canvas

def generate_pdf(study_plan, filename):
    c = canvas.Canvas(filename, pagesize=A4)
    width, height = A4
    
    # 标题
    c.setFont("Helvetica-Bold", 24)
    c.drawString(50, height - 50, "专属考研复习规划")
    
    # 月计划
    c.setFont("Helvetica-Bold", 16)
    c.drawString(50, height - 100, "一、月计划")
    c.setFont("Helvetica", 12)
    y = height - 130
    for month, content in study_plan["monthly_plan"].items():
        c.drawString(50, y, f"{month}: {content}")
        y -= 20
    
    # 保存
    c.save()
    
    return filename

1. 注册Coze账号
2. 创建新Bot
3. 配置知识库（上传产品信息、话术等）
4. 设计工作流（拖拽节点连接）
5. 测试调试
6. 发布上线

# 1. 准备服务器（推荐4核8G）
# 2. 安装Docker
curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh

# 3. 拉取Dify镜像
docker pull langgenius/dify-api:latest
docker pull langgenius/dify-web:latest

# 4. 启动服务
docker-compose up -d

# 5. 访问 http://your-server-ip:3000

触发器：闲鱼新消息
   ↓
HTTP请求：调用通义千问API
   ↓
条件判断：意图识别
   ├─ 价格咨询 → 调用价格计算
   ├─ 商品详情 → 查询数据库
   └─ 其他 → 调用通用回复
   ↓
HTTP请求：发送回复到闲鱼
   ↓
数据库：记录对话

from langchain.agents import AgentExecutor, Tool
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_community.utilities import GoogleSearchAPIWrapper

# 定义工具
tools = [
    Tool(
        name="Search",
        func=GoogleSearchAPIWrapper().run,
        description="用于搜索实时信息"
    ),
    Tool(
        name="PriceCalculator",
        func=calculate_price,
        description="计算商品价格"
    )
]

# 创建Agent
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")
agent = initialize_agent(
    tools=tools,
    llm=llm,
    agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    verbose=True
)

# 执行
response = agent.run("这个商品多少钱？")

import json
from aliyunsdkcore.client import AcsClient
from aliyunsdkcore.request import CommonRequest

def handler(event, context):
    # 解析请求
    body = json.loads(event)
    product_name = body.get("product_name")
    
    # 调用大模型
    prompt = f"为{product_name}生成闲鱼标题"
    response = call_qwen_api(prompt)
    
    # 返回结果
    return {
        "statusCode": 200,
        "body": json.dumps({"title": response})
    }

你的技术水平？
├─ 完全不懂代码 → 选Coze
├─ 会一点代码 → 选n8n或云函数
└─ 专业开发者 → 选Python+LangChain或Dify

你的数据安全要求？
├─ 不敏感（个人项目） → 选Coze或云函数
└─ 敏感（企业数据） → 选Dify私有部署

你的预算？
├─ 0预算 → 选Coze免费版或开源方案
├─ 低预算（<500元/月） → 选云函数
└─ 高预算 → 选企业级方案

你的目标？
├─ 快速赚钱（闲鱼卖软件） → 选Coze
├─ 长期产品化 → 选Python+LangChain
└─ 企业内部使用 → 选Dify

# 使用PyInstaller打包Python脚本
pip install pyinstaller
pyinstaller --onefile --windowed your_script.py

# 加密核心代码
pip install pyarmor
pyarmor gen your_script.py

# Flask + MongoDB + Redis
from flask import Flask, request, jsonify
from pymongo import MongoClient
import redis

app = Flask(__name__)
mongo = MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379)

@app.route('/api/generate', methods=['POST'])
def generate_content():
    # 验证用户权限
    user_id = verify_token(request.headers.get('Authorization'))
    if not user_id:
        return jsonify({"error": "Unauthorized"}), 401
    
    # 检查剩余次数
    remaining = get_remaining_credits(user_id)
    if remaining <= 0:
        return jsonify({"error": "No credits remaining"}), 403
    
    # 生成内容
    data = request.json
    result = ai_generate(data['prompt'])
    
    # 扣除次数
    deduct_credit(user_id)
    
    return jsonify({"result": result})

<!-- Vue.js + Element UI -->
<template>
  <div class="container">
    <h1>AI短视频生成器</h1>
    
    <el-input 
      v-model="topic" 
      placeholder="输入视频主题"
      @keyup.enter="generate"
    />
    
    <el-button 
      type="primary" 
      @click="generate"
      :loading="generating"
    >
      生成视频
    </el-button>
    
    <div v-if="videoUrl" class="result">
      <video :src="videoUrl" controls></video>
      <el-button @click="download">下载视频</el-button>
    </div>
    
    <div class="credits">
      剩余次数：{{ remainingCredits }}
    </div>
  </div>
</template>

# 集成支付宝/微信支付
from alipay import AliPay

alipay = AliPay(
    appid="your_app_id",
    app_notify_url=None,
    app_private_key_string=app_private_key,
    alipay_public_key_string=alipay_public_key,
    sign_type="RSA2"
)

def create_order(user_id, amount, subject):
    order_string = alipay.api_alipay_trade_page_pay(
        out_trade_no=f"ORDER_{user_id}_{time.time()}",
        total_amount=str(amount),
        subject=subject,
        return_url="https://yourdomain.com/success",
        notify_url="https://yourdomain.com/notify"
    )
    
    return f"https://openapi.alipay.com/gateway.do?{order_string}"