PostMaker 矩阵运营系统

DataRadar 数据采集 + PostMaker 内容生成 — 从 RSS 源采集素材，经 AI 分析后存入 PostgreSQL，再通过多人设生成差异化原创内容。

RSS 源（15+）──┐
               ├─→ DataRadar ─→ 全文提取 ─→ AI 摘要/分类 ─→ PostgreSQL
网页采集（可选）─┘                                                │
                                                           REST API
                                                                │
                                                           PostMaker
                                                         ┌──────┴──────┐
                                                    科技评论家      代码匠人
                                                    深度长文        实操分享
                                                         │           │
                                                      .md + .html  .md + .html

项目结构

目录	说明
DataRadar/	数据采集与知识库系统 — RSS 采集、全文提取、AI 结构化摘要、PostgreSQL 存储、REST API
PostMaker/	内容生成系统 — 多人设匹配、两阶段 LLM 生成、Markdown + HTML 双格式输出
docs/	共享文档 — 系统架构、人设指南、部署手册、API 参考、测试指南

快速开始

1. 启动基础设施

cd DataRadar/docker
cp .env.example .env     # 编辑 .env 填入 AI_API_KEY 等
docker compose up postgres redis -d

2. DataRadar 采集数据

cd DataRadar
uv sync --all-extras
uv run dataradar fetch   # 运行完整采集管道

3. 启动 DataRadar API

POSTGRES_DSN="postgresql://dataradar:dataradar_secret@localhost:5432/knowledge_base" \
REDIS_URL="redis://localhost:6379/0" \
uv run uvicorn api_server.main:app --port 8000

4. PostMaker 生成内容

cd PostMaker
uv sync --all-extras
AI_API_KEY="your-key" AI_MODEL="openai/gpt-4o" \
uv run postmaker generate --trending --limit 5

生成的文件在 PostMaker/output/{日期}/{人设ID}/ 下，每篇有 .md 和 .html 两种格式。

文档导航

• 系统架构 — 全局数据流、组件关系、数据库设计
• 人设创建指南 — YAML 格式、匹配规则、示例
• 部署指南 — Docker 部署、环境变量、定时采集
• API 参考 — DataRadar REST API 完整文档
• 测试指南 — 测试分层、运行方式、Mock 策略
• 矩阵运营设计 — 产品设计思考

技术栈

类别	技术
语言	Python 3.12+
数据库	PostgreSQL 16 + pgvector + pg_trgm
缓存	Redis 7
LLM	LiteLLM（支持 100+ 模型供应商）
Web 框架	FastAPI + uvicorn
HTTP 客户端	httpx（async）
全文提取	Trafilatura + Playwright + Jina Reader
包管理	uv