feat(monitor): 抖音 Web 接口客户端 —— 绕开爬虫子进程，直接发 HTTP
移植自 mac-agent-os 的 mediacrawler_adapter：不起子进程、不开页面，用浏览器里那份
登录态直接调抖音 Web 接口。产物键名照抄 store/douyin，所以 ingest 那条链路一个字不用改。
**目前能用的（真环境实测，非推断）**：
profile/other : 200, 7075 字节 —— 博主主页指标（粉丝/获赞/作品数/昵称）
aweme/detail : 200, 45425 字节 —— 单条作品详情（含点赞/评论/收藏/分享）
**目前不能用的：作品列表 `aweme/post`。** 两个互相独立的原因：
1. 这个接口被抖音单独升级成了真校验：不带 x-tt-argus 回 403「Uifid Not Found」，
带上 dummy 值回 200 + **空 body**。也就是说「头在不在」骗得过，「真校验」过不了。
同一套头打 profile/other 和 aweme/detail 都是通的 —— 抖音是挑着接口加保护的，
挑中的恰好是「批量拉作品列表」这个最敏感的动作。
2. 改走页面截获也不行：CDP 浏览器打开博主主页会落到「验证码中间页」（当天大量探测的
代价，过几小时要重测）。
所以现在的边界是：**已知作品的指标刷新能做，自动发现新作品做不了**。
**排查中控住变量后得到的两条事实**（都写进注释了）：
· `Accept` / `Accept-Language` / `Referer` 才是主页接口能返回真数据的原因 —— 只有
UA+client hints+Cookie 时是 200 但仅 121 字节的空壳，补上这三个头变 7074 字节。
（我先前猜的 sec-ch-ua 不是关键。）
· 因此 UA 与 client hints 必须**成套地取自同一个浏览器**，所以 BrowserIdentity 一次
从 CDP 取齐 cookie + UA + hints，而不是各自写死。
「200 + 空 body 必须当场报错」也是刻意写死的：放过去它会在下游变成「这个博主没作品」，
把一次失败伪装成一条正常结果 —— 爬虫那条路正是这么栽的，还被翻译成「账号被封」。
测试 +11：cookie 解析、请求头成套性（含 uifid 缺失/回退）、产物键名与 store 对齐、
以及 _get 的三条失败路径（空 body / 403 带网关原话 / 正常返回）。
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,394 @@
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||||
#!/usr/bin/env python3
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||||
"""
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||||
LLM 分类器模块 - 使用 oMLX 本地大模型进行知识分类
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功能：
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1. 根据内容判断 nature（fact/method/concept/opinion/reference 等）
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2. 根据内容判断 domain（技术/金融/产品/生活 等）
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3. 提取关键信息（标题、摘要、标签）
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配置：
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||||
- oMLX API: http://localhost:8000/v1/chat/completions
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||||
- 模型: Qwen3-8B-MLX-4bit
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||||
- API Key: omlx
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||||
"""
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||||
|
||||
import json
|
||||
import re
|
||||
import time
|
||||
from typing import Dict, List, Optional, Tuple
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
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||||
# ─── oMLX 配置 ──────────────────────────────────────────────────
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||||
OLLAMA_API_URL = "http://localhost:8000/v1/chat/completions"
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||||
OLLAMA_MODEL = "Qwen2.5-VL-3B-Instruct-8bit" # 使用 VLM 模型，因为 Qwen3-8B-MLX-4bit 有 500 错误
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||||
OLLAMA_API_KEY = "omlx"
|
||||
|
||||
# 备份模型选项（如果 Qwen2.5 不可用）
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||||
FALLBACK_MODEL = "Qwen3-8B-MLX-4bit"
|
||||
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||||
# ─── 分类体系 ──────────────────────────────────────────────────
|
||||
NATURE_OPTIONS = [
|
||||
"fact", # 客观事实、数据、统计结果
|
||||
"method", # 方法、步骤、教程、最佳实践
|
||||
"concept", # 概念、定义、理论、原理
|
||||
"opinion", # 观点、看法、评价、推测
|
||||
"reference", # 参考文献、论文、书籍、资料
|
||||
"quote", # 引用、名言、摘录
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||||
"axiom", # 公理、定律、定理
|
||||
"regulation", # 法规、政策、标准
|
||||
"data", # 原始数据、数据集、代码片段
|
||||
]
|
||||
|
||||
DOMAIN_OPTIONS = [
|
||||
"technology", # 技术、编程、AI、开发
|
||||
"finance", # 金融、投资、股票、经济
|
||||
"product", # 产品、设计、UX、PM
|
||||
"life", # 生活、健康、个人管理
|
||||
"academic", # 学术、研究、教育
|
||||
"business", # 商业、管理、创业
|
||||
"culture", # 文化、艺术、娱乐
|
||||
"other", # 其他
|
||||
]
|
||||
|
||||
# ─── LLM 调用函数 ──────────────────────────────────────────────
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||||
def call_llm(prompt: str, system_prompt: str = None, temperature: float = 0.3) -> str:
|
||||
"""
|
||||
调用 oMLX 本地大模型 API
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
prompt: 用户提示
|
||||
system_prompt: 系统提示（可选）
|
||||
temperature: 温度参数，越低越确定
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
LLM 回复文本
|
||||
"""
|
||||
import requests
|
||||
|
||||
messages = []
|
||||
if system_prompt:
|
||||
messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
|
||||
messages.append({"role": "user", "content": prompt})
|
||||
|
||||
try:
|
||||
# 首先尝试 VLM 模型
|
||||
resp = requests.post(
|
||||
OLLAMA_API_URL,
|
||||
json={
|
||||
"model": OLLAMA_MODEL,
|
||||
"messages": messages,
|
||||
"temperature": temperature,
|
||||
"stream": False
|
||||
},
|
||||
headers={
|
||||
"Content-Type": "application/json",
|
||||
"Authorization": f"Bearer {OLLAMA_API_KEY}"
|
||||
},
|
||||
timeout=30
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 如果 VLM 模型失败（500 错误），尝试备选模型
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||||
if resp.status_code == 500 and OLLAMA_MODEL == "Qwen2.5-VL-3B-Instruct-8bit":
|
||||
print(f" ⚠️ VLM 模型失败，尝试备选模型 {FALLBACK_MODEL}")
|
||||
resp = requests.post(
|
||||
OLLAMA_API_URL,
|
||||
json={
|
||||
"model": FALLBACK_MODEL,
|
||||
"messages": messages,
|
||||
"temperature": temperature,
|
||||
"stream": False
|
||||
},
|
||||
headers={
|
||||
"Content-Type": "application/json",
|
||||
"Authorization": f"Bearer {OLLAMA_API_KEY}"
|
||||
},
|
||||
timeout=30
|
||||
)
|
||||
|
||||
resp.raise_for_status()
|
||||
data = resp.json()
|
||||
return data["choices"][0]["message"]["content"]
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"[WARN] LLM 调用失败: {e}")
|
||||
return ""
|
||||
|
||||
# ─── 分类函数 ──────────────────────────────────────────────────
|
||||
def classify_with_llm(text: str) -> Dict:
|
||||
"""
|
||||
使用 LLM 对文本内容进行分类
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
text: 要分类的文本内容（Markdown 格式）
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
{
|
||||
"nature": "fact/method/concept/...",
|
||||
"domain": "technology/finance/...",
|
||||
"confidence": 0.0-1.0,
|
||||
"title": "建议的标题",
|
||||
"summary": "简短摘要",
|
||||
"tags": ["标签1", "标签2", ...]
|
||||
}
|
||||
"""
|
||||
# 限制文本长度（防止 token 过长）
|
||||
preview = text[:2000] if len(text) > 2000 else text
|
||||
|
||||
system_prompt = """你是一个知识分类专家。请根据提供的文本内容进行以下分析：
|
||||
1. 判断知识类型（nature）：从以下选项中选择最合适的：fact（事实数据）、method（方法步骤）、concept（概念理论）、opinion（观点看法）、reference（参考文献）、quote（引用摘录）、axiom（公理定律）、regulation（法规政策）、data（原始数据）
|
||||
2. 判断所属领域（domain）：从以下选项中选择1-2个：technology（技术）、finance（金融）、product（产品）、life（生活）、academic（学术）、business（商业）、culture（文化）、other（其他）
|
||||
3. 提取关键信息：建议一个简洁的标题、生成50字内的摘要、提取2-5个关键词标签
|
||||
|
||||
请以 JSON 格式返回结果，严格遵循以下结构：
|
||||
{
|
||||
"nature": "选择的类型",
|
||||
"domain": ["领域1", "领域2"],
|
||||
"confidence": 0.0-1.0之间的数字（表示分类信心度），
|
||||
"title": "建议标题",
|
||||
"summary": "简短摘要",
|
||||
"tags": ["标签1", "标签2", "标签3"]
|
||||
}"""
|
||||
|
||||
user_prompt = f"""请对以下文本内容进行分类分析：
|
||||
|
||||
{preview}
|
||||
|
||||
注意：文本可能是截断的，请基于现有内容进行判断。"""
|
||||
|
||||
response = call_llm(user_prompt, system_prompt, temperature=0.1)
|
||||
|
||||
# 解析 JSON 响应
|
||||
result = {
|
||||
"nature": "concept",
|
||||
"domain": ["other"],
|
||||
"confidence": 0.5,
|
||||
"title": "",
|
||||
"summary": "",
|
||||
"tags": []
|
||||
}
|
||||
|
||||
if not response:
|
||||
return result
|
||||
|
||||
try:
|
||||
# 查找 JSON 部分
|
||||
json_match = re.search(r'\{.*\}', response, re.DOTALL)
|
||||
if json_match:
|
||||
parsed = json.loads(json_match.group())
|
||||
if isinstance(parsed, dict):
|
||||
if "nature" in parsed and parsed["nature"] in NATURE_OPTIONS:
|
||||
result["nature"] = parsed["nature"]
|
||||
if "domain" in parsed:
|
||||
if isinstance(parsed["domain"], str):
|
||||
result["domain"] = [parsed["domain"]]
|
||||
elif isinstance(parsed["domain"], list):
|
||||
result["domain"] = [d for d in parsed["domain"] if d in DOMAIN_OPTIONS]
|
||||
if "confidence" in parsed:
|
||||
try:
|
||||
conf = float(parsed["confidence"])
|
||||
if 0 <= conf <= 1:
|
||||
result["confidence"] = conf
|
||||
except:
|
||||
pass
|
||||
if "title" in parsed:
|
||||
result["title"] = str(parsed["title"])
|
||||
if "summary" in parsed:
|
||||
result["summary"] = str(parsed["summary"])
|
||||
if "tags" in parsed:
|
||||
if isinstance(parsed["tags"], list):
|
||||
result["tags"] = [str(tag) for tag in parsed["tags"]]
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"[WARN] LLM 响应解析失败: {e}")
|
||||
|
||||
return result
|
||||
|
||||
# ─── 启发式分类备用方案 ────────────────────────────────────────
|
||||
def classify_heuristic(text: str, fm: dict) -> Dict:
|
||||
"""
|
||||
启发式分类（当 LLM 不可用时使用）
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
text: 文本内容
|
||||
fm: 已有的 frontmatter
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
与 classify_with_llm 相同结构的字典
|
||||
"""
|
||||
result = {
|
||||
"nature": "concept",
|
||||
"domain": ["other"],
|
||||
"confidence": 0.4,
|
||||
"title": "",
|
||||
"summary": "",
|
||||
"tags": []
|
||||
}
|
||||
|
||||
# 优先使用已有 frontmatter
|
||||
if fm.get("nature"):
|
||||
result["nature"] = fm["nature"]
|
||||
if fm.get("domain"):
|
||||
if isinstance(fm["domain"], str):
|
||||
result["domain"] = [fm["domain"]]
|
||||
elif isinstance(fm["domain"], list):
|
||||
result["domain"] = fm["domain"]
|
||||
|
||||
# 启发式规则
|
||||
lower = text.lower()
|
||||
|
||||
# nature 判断
|
||||
if not fm.get("nature"):
|
||||
method_kw = ["步骤", "教程", "如何", "how to", "方法", "指南", "最佳实践"]
|
||||
fact_kw = ["数据", "统计", "报告", "结果", "事实", "date", "report"]
|
||||
opinion_kw = ["认为", "觉得", "观点", "推测", "假设", "opinion", "think"]
|
||||
reference_kw = ["论文", "文献", "引用", "参考", "paper", "reference"]
|
||||
|
||||
if any(kw in lower for kw in method_kw):
|
||||
result["nature"] = "method"
|
||||
elif any(kw in lower for kw in fact_kw):
|
||||
result["nature"] = "fact"
|
||||
elif any(kw in lower for kw in opinion_kw):
|
||||
result["nature"] = "opinion"
|
||||
elif any(kw in lower for kw in reference_kw):
|
||||
result["nature"] = "reference"
|
||||
|
||||
# domain 判断
|
||||
if not fm.get("domain"):
|
||||
tech_kw = ["编程", "代码", "开发", "python", "javascript", "ai", "llm", "机器学习", "技术"]
|
||||
finance_kw = ["投资", "股票", "基金", "finance", "交易", "财经", "金融"]
|
||||
product_kw = ["产品", "设计", "ux", "product", "用户体验"]
|
||||
|
||||
if any(kw in lower for kw in tech_kw):
|
||||
result["domain"] = ["technology"]
|
||||
elif any(kw in lower for kw in finance_kw):
|
||||
result["domain"] = ["finance"]
|
||||
elif any(kw in lower for kw in product_kw):
|
||||
result["domain"] = ["product"]
|
||||
|
||||
# 生成简单标题（使用文件名或第一行）
|
||||
if fm.get("title"):
|
||||
result["title"] = fm["title"]
|
||||
else:
|
||||
first_line = text.split('\n')[0].strip('# ')
|
||||
if len(first_line) < 50:
|
||||
result["title"] = first_line
|
||||
|
||||
# 生成简单摘要（前 100 字符）
|
||||
clean_text = re.sub(r'[#*\-`]', '', text)
|
||||
result["summary"] = clean_text[:100] + ("..." if len(clean_text) > 100 else "")
|
||||
|
||||
return result
|
||||
|
||||
# ─── 主分类函数 ──────────────────────────────────────────────────
|
||||
def classify_content_enhanced(text: str, fm: dict = None, use_llm: bool = True) -> Dict:
|
||||
"""
|
||||
增强版分类函数：优先使用 LLM，失败时降级到启发式
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
text: 文本内容
|
||||
fm: 已有的 frontmatter（可选）
|
||||
use_llm: 是否尝试使用 LLM（默认 True）
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
分类结果字典
|
||||
"""
|
||||
if fm is None:
|
||||
fm = {}
|
||||
|
||||
result = {
|
||||
"nature": "concept",
|
||||
"domain": ["other"],
|
||||
"confidence": 0.5,
|
||||
"title": "",
|
||||
"summary": "",
|
||||
"tags": [],
|
||||
"source_type": "unknown",
|
||||
"source": ""
|
||||
}
|
||||
|
||||
# 优先使用已有 frontmatter
|
||||
if fm.get("nature"):
|
||||
result["nature"] = fm["nature"]
|
||||
result["confidence"] = max(result["confidence"], 0.7) # 已有信息提升信心
|
||||
|
||||
if fm.get("domain"):
|
||||
if isinstance(fm["domain"], str):
|
||||
result["domain"] = [fm["domain"]]
|
||||
elif isinstance(fm["domain"], list):
|
||||
result["domain"] = fm["domain"]
|
||||
|
||||
# 尝试使用 LLM 分类
|
||||
llm_result = None
|
||||
if use_llm and text.strip():
|
||||
try:
|
||||
print(" 🤖 使用 LLM 进行智能分类...")
|
||||
llm_result = classify_with_llm(text)
|
||||
|
||||
# 合并 LLM 结果（降低阈值要求，因为 VLM 模型可能返回较低的 confidence）
|
||||
confidence_threshold = 0.4 # 降低阈值，因为 VLM 模型可能返回较低的 confidence
|
||||
if llm_result.get("confidence", 0) > confidence_threshold:
|
||||
if not fm.get("nature") and llm_result.get("nature"):
|
||||
result["nature"] = llm_result["nature"]
|
||||
if not fm.get("domain") and llm_result.get("domain"):
|
||||
result["domain"] = llm_result["domain"]
|
||||
if llm_result.get("title"):
|
||||
result["title"] = llm_result["title"]
|
||||
if llm_result.get("summary"):
|
||||
result["summary"] = llm_result["summary"]
|
||||
if llm_result.get("tags"):
|
||||
result["tags"] = llm_result["tags"]
|
||||
result["confidence"] = llm_result.get("confidence", 0.6)
|
||||
print(f" ✅ LLM 分类成功 (confidence: {llm_result.get('confidence', 0.6):.2f})")
|
||||
else:
|
||||
print(f" ⚠️ LLM 分类信心度低 ({llm_result.get('confidence', 0):.2f} < {confidence_threshold})，使用启发式规则")
|
||||
llm_result = None
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f" ⚠️ LLM 分类失败: {e}")
|
||||
llm_result = None
|
||||
|
||||
# LLM 失败或信心不足，使用启发式规则
|
||||
if llm_result is None:
|
||||
heuristic_result = classify_heuristic(text, fm)
|
||||
|
||||
# 合并启发式结果
|
||||
if not fm.get("nature") and heuristic_result.get("nature"):
|
||||
result["nature"] = heuristic_result["nature"]
|
||||
if not fm.get("domain") and heuristic_result.get("domain"):
|
||||
result["domain"] = heuristic_result["domain"]
|
||||
if not result["title"] and heuristic_result.get("title"):
|
||||
result["title"] = heuristic_result["title"]
|
||||
if not result["summary"] and heuristic_result.get("summary"):
|
||||
result["summary"] = heuristic_result["summary"]
|
||||
|
||||
# 来源信息
|
||||
if fm.get("source"):
|
||||
result["source"] = fm["source"]
|
||||
if fm.get("source_type"):
|
||||
result["source_type"] = fm["source_type"]
|
||||
|
||||
# 防止空列表
|
||||
if not result["domain"]:
|
||||
result["domain"] = ["other"]
|
||||
if not result["tags"]:
|
||||
result["tags"] = ["待补充"]
|
||||
|
||||
return result
|
||||
|
||||
# ─── 测试函数 ──────────────────────────────────────────────────
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
# 测试代码
|
||||
test_text = """Python 中的装饰器是一种强大的工具，它允许在不修改原函数代码的情况下，为函数添加额外的功能。
|
||||
|
||||
装饰器的基本语法：
|
||||
@decorator
|
||||
def my_function():
|
||||
pass
|
||||
|
||||
常见的装饰器应用场景包括：日志记录、性能测试、权限验证等。"""
|
||||
|
||||
print("测试 LLM 分类：")
|
||||
result = classify_content_enhanced(test_text, use_llm=True)
|
||||
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
|
||||
|
||||
print("\n测试启发式分类（关闭 LLM）：")
|
||||
result2 = classify_content_enhanced(test_text, use_llm=False)
|
||||
print(json.dumps(result2, ensure_ascii=False, indent=2))
|
||||
Reference in New Issue
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