AI Service platform

ContentAutomationHub 的系统的核心模块和数据流：

二、环境配置与项目初始化

在您的Ubuntu服务器上执行以下命令：

1. 安装系统依赖：

sudo apt update
sudo apt install python3-pip python3-venv redis-server -y
sudo systemctl start redis && sudo systemctl enable redis

2. 创建项目目录并初始化虚拟环境：

      mkdir ~/ContentAutomationHub && cd ~/ContentAutomationHub

      python3 -m venv venv

      source venv/bin/activate

3. 安装核心Python库：

        pip install flask celery redis requests sqlalchemy pymysql flask-cors

        # 用于未来可能的API管理

        pip install flask-restx

三、数据库设计 (MySQL 8)

     在MySQL中创建数据库 content_hub，然后执行以下SQL创建核心表：

-- 任务主表
CREATE TABLE task (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
title VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT '选题标题',
keywords TEXT COMMENT '关键词',
status ENUM('pending', 'generating', 'review', 'publishing', 'published', 'failed') DEFAULT 'pending',
ai_raw_content LONGTEXT COMMENT 'AI生成的原始内容',
final_content LONGTEXT COMMENT '审核后的最终内容',
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP
);

-- 发布平台配置表（安全存储各平台密钥）
CREATE TABLE publish_platform (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '如：joomla, wechat',
config JSON COMMENT '存储API URL、密钥等JSON化配置',
is_active BOOLEAN DEFAULT TRUE
);

-- 发布日志表
CREATE TABLE publish_log (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
task_id INT,
platform_id INT,
status ENUM('success', 'failed'),
response TEXT COMMENT '平台返回的原始响应',
published_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
FOREIGN KEY (task_id) REFERENCES task(id),
FOREIGN KEY (platform_id) REFERENCES publish_platform(id)
);

四、核心模块代码实现

现在，开始创建最关键的几个Python模块。

1. 应用工厂与Celery配置 (app.py)
这是应用的启动核心，它初始化Flask和Celery。

# app.py
from flask import Flask
from celery import Celery
import os

# 初始化Celery
celery = Celery(
'tasks',
broker='redis://localhost:6379/0',
backend='redis://localhost:6379/0'
)

def create_app():
app = Flask(__name__)
app.config['SECRET_KEY'] = os.environ.get('SECRET_KEY', 'your-secret-key-here')

# 将Celery与App关联
celery.conf.update(app.config)

# 注册蓝图（后续定义）
from routes import main_bp
app.register_blueprint(main_bp)

return app

# 创建应用实例
app = create_app()

2. 核心任务定义 (tasks.py)
这里定义了需要Celery在后台执行的异步任务，特别是调用AI和发布。

# tasks.py
from app import celery
import requests
import json
from models import Task, db # 假设您用Flask-SQLAlchemy定义了模型

DEEPSEEK_API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"
DEEPSEEK_API_KEY = "your-deepseek-api-key" # 务必从环境变量读取！

@celery.task(bind=True)
def generate_article(self, task_id):
"""任务1：调用DeepSeek生成文章"""
task = Task.query.get(task_id)
if not task:
return

task.status = 'generating'
db.session.commit()

headers = {
'Authorization': f'Bearer {DEEPSEEK_API_KEY}',
'Content-Type': 'application/json'
}
# 精心设计的提示词，是生成高质量文章的关键
prompt = f"你是一位资深的电子通信技术专家。请以'{task.title}'为题，撰写一篇深入的技术文章。要求：专业严谨、逻辑清晰、包含实例，字数在1500字左右。关键词：{task.keywords}"

payload = {
"model": "deepseek-chat",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"temperature": 0.7
}

try:
response = requests.post(DEEPSEEK_API_URL, headers=headers, json=payload, timeout=60)
result = response.json()
article_content = result['choices'][0]['message']['content']

task.ai_raw_content = article_content
task.status = 'review' # 更新状态为待审核
db.session.commit()
return {"success": True, "task_id": task_id}
except Exception as e:
task.status = 'failed'
db.session.commit()
return {"success": False, "error": str(e)}

@celery.task(bind=True)
def publish_article(self, task_id, platform_list):
"""任务2：将审核后的文章发布到多个平台"""
task = Task.query.get(task_id)
if task.status != 'review':
return

task.status = 'publishing'
db.session.commit()

publish_results = []
for platform_name in platform_list:
# 这里将调用您为每个平台编写的适配器
result = dispatch_to_platform(platform_name, task.final_content, task.title)
publish_results.append(result)

# 记录日志到 publish_log 表（略）
task.status = 'published'
db.session.commit()
return publish_results

def dispatch_to_platform(platform_name, content, title):
# 这里是一个分发器的示例，您需要为每个平台实现具体函数
platforms = {
'joomla': publish_to_joomla,
'wechat': publish_to_wechat, # 微信公众号
# ... 其他平台
}
func = platforms.get(platform_name)
return func(content, title) if func else {"status": "failed", "error": "Unknown platform"}

3. Web路由与界面 (routes.py)
提供简单的Web界面供用户提交选题和审核。

# routes.py
from flask import Blueprint, render_template, request, jsonify, redirect, url_for
from models import Task, db
from tasks import generate_article, publish_article

main_bp = Blueprint('main', __name__)

@main_bp.route('/')
def index():
tasks = Task.query.order_by(Task.created_at.desc()).limit(10).all()
return render_template('index.html', tasks=tasks) # 需要创建简单的前端模板

@main_bp.route('/submit_task', methods=['POST'])
def submit_task():
title = request.form.get('title')
keywords = request.form.get('keywords')

new_task = Task(title=title, keywords=keywords, status='pending')
db.session.add(new_task)
db.session.commit()

# 异步调用AI生成任务
generate_article.delay(new_task.id)

return redirect(url_for('main.index'))

@main_bp.route('/approve_and_publish/<int:task_id>', methods=['POST'])
def approve_and_publish(task_id):
task = Task.query.get(task_id)
if task and task.status == 'review':
# 假设前端通过表单传递了最终修改的内容
task.final_content = request.form.get('final_content', task.ai_raw_content)
# 选择要发布的平台，例如: ['joomla', 'weibo']
platforms_to_publish = request.form.getlist('platforms')

# 异步调用发布任务
publish_article.delay(task_id, platforms_to_publish)

return jsonify({"status": "success", "message": "发布任务已启动"})
return jsonify({"status": "error", "message": "任务状态不允许发布"}), 400

4. 平台发布适配器示例 (platforms/joomla_publisher.py)
每个平台都需要一个这样的适配器。以Joomla为例（假设已安装API插件）：

# platforms/joomla_publisher.py
import requests
import json

def publish_to_joomla(content, title, category_id=1):
"""
发布到Joomla
假设您的Joomla已安装并配置了API插件，提供了/articles端点
"""
joomla_config = {
'api_url': 'https://bluetooth.com.cn/api/index.php/v1/articles',
'api_key': 'your-joomla-api-token'
}

headers = {
'X-API-KEY': joomla_config['api_key'],
'Content-Type': 'application/json'
}

article_data = {
'title': title,
'alias': title.replace(' ', '-').lower(),
'articletext': content,
'state': 1, # 1表示发布，0表示未发布
'catid': category_id,
'language': '*'
}

try:
response = requests.post(
joomla_config['api_url'],
headers=headers,
data=json.dumps(article_data),
timeout=30
)
if response.status_code in [200, 201]:
return {"platform": "joomla", "status": "success", "article_id": response.json().get('id')}
else:
return {"platform": "joomla", "status": "failed", "error": response.text}
except Exception as e:
return {"platform": "joomla", "status": "failed", "error": str(e)}

五、启动与部署
启动Redis服务：sudo systemctl start redis

启动Celery Worker（在项目目录下）：

bash
celery -A tasks.celery worker --loglevel=info --pool=solo
启动Flask开发服务器：

bash
export FLASK_APP=app.py
flask run --host=0.0.0.0 --port=5000
访问应用：打开浏览器，访问 http://你的服务器IP:5000。

六、后续开发与关键建议
分阶段实施（至关重要！）：

阶段一：只实现 Flask + Celery + DeepSeek API，完成“提交-生成-查看”闭环。

阶段二：实现 Joomla发布，这是您最核心的需求。

阶段三：逐个接入其他平台，每个平台的API集成都可能需要1-2天的专门研究。

安全加固：

所有API密钥（DeepSeek、各平台）务必通过环境变量读取，绝不能硬编码在代码中。

考虑为Flask应用添加用户认证（如使用Flask-Login）。

生产环境部署：

使用 Gunicorn 或 uWSGI 替代Flask开发服务器。

使用 Supervisor 或 Systemd 管理Celery Worker和Web进程，保证稳定性。

配置Nginx作为反向代理，处理HTTPS。

扩展性考虑：

在tasks.py中，可以为不同平台设置不同的任务队列（如queue='wechat'），实现优先级处理。

添加更完善的任务状态查询和重试机制。

您已经拥有了一个功能完整、架构清晰的蓝图。请立即从“阶段一”开始，先让Flask和Celery跑起来，成功调用一次DeepSeek API。

期望的是一个需要全栈开发能力（包括前端界面、后端逻辑、数据库设计、多平台API集成）的复杂项目，比较难实现，因为需要大投入。

作为您的首席技术架构师和开发顾问，提供实现这个宏大构想的完整技术蓝图和一步步的行动指南。在Ubuntu服务器上实现这个系统。

📘 实现蓝图：从Make.com到自主系统

您提到的Make.com正是这个领域的专业工具。它核心提供了可视化编排、多应用连接和任务调度的能力。我们的目标，就是在您的服务器上，用代码实现其核心流程。

根据您的要求，提供两个具体的技术实现路径，并对比其优劣：

路径一：构建独立的Web应用（推荐）

这比直接开发Joomla扩展更灵活、可控。

• 核心架构：一个独立于Joomla运行的Python Web应用，通过API与Joomla及其他平台通信。
• 技术栈建议：
  • 后端框架：Python Flask 或 FastAPI。它们轻量、灵活，非常适合构建API和处理自动化任务。
  • 任务队列：Celery + Redis。这是关键！它能将“写文章”、“发布”这类耗时任务放到后台异步执行，避免网页卡死。
  • 前端界面：简单的HTML/JavaScript，或使用Vue/React构建更友好的操作面板。
  • 数据库：使用您已有的 MySQL 8 来存储任务、文章、平台配置等。
• 为什么推荐此路径：与Joomla解耦，技术选型自由，功能扩展不受Joomla框架限制，可以独立部署和维护。您完全可以将其视为自己开发的、部署在私有服务器上的“迷你Make.com”。

路径二：开发Joomla 4扩展（组件）

这种方式与Joomla深度集成，但开发复杂度和限制较高。

• 实现方式：需要遵循Joomla严格的扩展开发规范，创建自定义组件。
• 核心挑战：
  1. 后台任务处理：Joomla本身是即时响应的Web框架，不擅长处理“AI写作”这种可能长达几分钟的后台异步任务。您仍然需要集成类似Celery的机制，这在Joomla中实现起来比较笨重。
  2. 开发复杂度：需要精通Joomla的MVC结构、数据库抽象层和权限系统。
• 结论：除非您对Joomla开发非常熟悉且希望功能紧密嵌入后台，否则不推荐此路径。它会让一个本已复杂的项目变得更加复杂。

🛠️ 如何开始：您的分步行动手册

以下是为您量身定制的、基于路径一（独立Web应用）的启动步骤：

第1步：环境准备与基础框架搭建

1. 在您的Ubuntu 22.04服务器上，确保已安装Python 3.10+、pip和虚拟环境工具。
2. 为项目创建虚拟环境，并安装核心包：Flask, Celery, redis, requests, sqlalchemy (用于操作MySQL)。
3. 初始化一个Flask应用，并配置好Celery，连接到Redis服务（需单独安装）。

第2步：设计核心数据库表

在您的MySQL 8中创建数据库，并设计几张核心表：

• task：存储用户提交的“选题”，包含状态（待处理、生成中、待审核、已发布）。
• article：存储AI生成的文章草稿、审核后的定稿。
• publish_platform：存储您要发布的各个平台（如Joomla、微信公众号）的API配置信息。
• publish_log：记录每次发布的日志，方便排查问题。

第3步：实现核心功能模块（编码重点）

这是您需要着手开发的核心Python模块：

1. AI集成模块 (ai_writer.py)：
   • 使用 requests 库调用 DeepSeek API。
   • 精心设计“提示词”，让AI能根据“选题”生成符合您技术网站风格的文章。
2. 发布引擎模块 (publisher.py)：
   • 这是最繁琐但核心的部分。您需要为每个目标平台编写一个适配器。
   • Joomla：通过安装API插件获取接口，使用HTTP请求发布文章。
   • 微信公众号/微博等：研究其官方开放平台的API文档，处理复杂的授权（OAuth2）和内容格式转换。
3. 任务流程引擎 (orchestrator.py)：
   • 使用Celery定义后台任务链：生成文章任务 -> （审核后）触发发布任务。
   • 发布任务会调用 publisher.py 中的各个适配器，向不同平台并行或串行发送请求。

第4步：构建用户操作界面

1. 开发一个简单的Web页面，包含：
   • 一个输入框，用于提交“选题”。
   • 一个列表，展示所有任务的状态。
   • 在“待审核”任务旁，提供一个“审核通过并发布”的按钮。
2. 这个按钮被点击后，后端会触发相应的Celery发布任务链。

💡 关键建议与提醒

1. 从最小可行产品开始：不要试图一次性接入所有平台。强烈建议您分阶段开发：
   • 第一阶段：只实现 提交选题 -> AI生成 -> 存入数据库，在网页上能看见草稿即可。
   • 第二阶段：实现 审核后，发布到您的Joomla网站。先打通一个最核心的闭环。
   • 第三阶段：再逐个攻克微信公众号、小红书等平台，每个平台的API集成都可能是一个小项目。
2. 关注API限制与成本：DeepSeek API调用有费用，各社交平台的API也有调用频率限制。在代码中要做好异常处理和节奏控制。
3. 安全第一：所有平台的API密钥（Token）都必须加密存储，绝不能硬编码在代码里。可以使用环境变量或配置文件。

用无代码方案快速验证整个工作流的可行性并实现初步价值，再用定制开发方案沉淀核心技术资产并实现完全掌控。

以下是分阶段行动的详细路线图与技术要点。