短剧自动化发布（Short Drama Publisher）

受 Strawberry TV 模式启发的短剧推广视频自动化工作流：

1. 📥 从 MoboBoost 下载短剧内容
2. 🎯 基于 AI 的高光片段检测（场景切换、音频峰值、字幕情绪）
3. ✂️ 截取 15 秒竖屏视频，并叠加白色英文标题
4. 📤 自动发布至 Facebook

前置条件

系统依赖

# macOS
brew install ffmpeg

# Python 依赖
pip install playwright opencv-python librosa numpy pyyaml
playwright install chromium

凭证配置

1. MoboBoost Cookies

   • 登录 https://ckoc.cdreader.com
   • 使用浏览器插件（例如 “EditThisCookie”）导出 Cookie
   • 保存为 config/moboboost_cookies.json

2. Facebook Cookies

   • 登录 Facebook
   • 使用浏览器插件导出 Cookie
   • 保存为 config/facebook_cookies.json

使用方法

完整自动化工作流

python scripts/daily_workflow.py

各独立模块

下载内容：

python scripts/moboboost_downloader.py --drama-code 613815

高光片段检测：

python scripts/highlight_detector.py --input data/downloads/video.mp4

视频剪辑：

python scripts/video_editor.py --input video.mp4 --start 01:23 --title "Drama Name"

发布至 Facebook：

python scripts/facebook_publisher.py --video data/outputs/clip.mp4 --drama-code 613815 --drama-name "DramaName"

每日定时任务（Cron Job）

# 每日上午 9 点执行
0 9 * * * cd /path/to/short-drama-publisher && python scripts/daily_workflow.py >> logs/cron.log 2>&1

配置说明

settings.yaml

# 视频设置
video:
  duration: 15          # 视频片段时长（秒）
  width: 1080           # 宽度
  height: 1920          # 高度（9:16 竖屏）

# 文字叠加设置
text_overlay:
  font: "Arial-Bold"
  size_ratio: 0.05      # 字体大小相对于视频宽度的比例
  color: "#FFFFFF"
  border_color: "#000000"
  border_width: 2
  position_y: 0.75      # 垂直位置（距顶部比例）

# AI 高光检测权重
highlight_weights:
  scene_change: 0.30
  audio_peak: 0.25
  subtitle_emotion: 0.25
  motion_intensity: 0.20

# 发布设置
publishing:
  videos_per_day: 3     # 每日发布视频数量
  interval_minutes: 120 # 发布间隔（分钟）

目录结构

short-drama-publisher/
├── SKILL.md                    # 本文件
├── config/
│   ├── settings.yaml           # 配置文件
│   ├── moboboost_cookies.json  # MoboBoost 凭证
│   └── facebook_cookies.json   # Facebook 凭证
├── scripts/
│   ├── moboboost_downloader.py # 内容下载器
│   ├── highlight_detector.py   # AI 高光检测器
│   ├── video_editor.py         # 视频剪辑器
│   ├── facebook_publisher.py   # Facebook 发布器
│   └── daily_workflow.py       # 主工作流
├── data/
│   ├── downloads/              # 原始下载内容
│   ├── outputs/                # 剪辑后的视频
│   └── history.json            # 发布历史记录
├── fonts/                      # 字体文件
└── logs/                       # 日志文件

AI 高光片段检测

高光检测器融合多种信号，识别最具吸引力的时间点：

每一帧均获得一个综合得分，最终选取得分最高的连续 15 秒片段。

重要提示

[!WARNING]

• MoboBoost 和 Facebook 网站可能更新，需相应调整脚本逻辑
• 建议每日发布 1–3 条视频，以模拟自然的发布节奏
• 请确保您拥有合法权利，可将 MoboBoost 内容用于推广目的
• 基于 Cookie 的认证方式可能过期，请定期重新导出