使用说明
🚀 内容流人工智能
从研究到病毒内容,只需几分钟
面向社交媒体创作者的人工智能驱动的研究、分析和内容生成平台
📋 概述
ContentFlow AI自动化了您的整个内容创建工作流程:
| 阶段 | 它做了什么 | 节省了时间 |
|---|---|---|
| 🔬 研究 | 搜索ArXiv、网络、YouTube | ~2小时 |
| 📊 分析 | 人工智能趋势分析 | 约1小时 |
| ✨ 创建 | 生成特定于平台的内容 | ~1.5小时 |
| 📅 出口 | 准备发布内容包 | ~30分钟 |
✨ 特性
🔬 多源研究
|
📊 智能分析
|
✍️ 内容生成
|
💻 用法
1.启动应用程序
python app.py
打开浏览器: http://localhost:7860
2.研究你的主题
- 输入您的主题(例如,“2024年人工智能趋势”)
- 选择来源(ArXiv、网络、YouTube)
- 点击 🔍 开始研究
- 等待30-60秒以获得结果
3.分析趋势
- 查看基于AI的趋势分析
- 获取特定平台的建议
- 了解最佳发布策略
4.生成内容
- 选择目标平台
- 选择基调(专业、休闲、技术)
- 自动生成图像
- 准备发布内容
5.出口和时间表
- 导出为JSON、CSV或Markdown
- 安排帖子以获得最佳时间
- 下载完整的内容包
🎯 演示
研究结果
{
"topic": "Quantum Computing",
"sources": {
"arxiv": [
/* 5 papers */
],
"web": [
/* 5 articles */
]
},
"key_insights": [
"Quantum supremacy achieved in 2024",
"Error correction breakthrough",
"Commercial applications emerging"
]
}
生成内容
推特帖子:
🧵 Quantum Computing in 2024: The Breakthrough Year
1/5 Major achievement: Error correction now 99.9% accurate
New algorithms solving previously impossible problems
2/5 Commercial applications are here...
领英帖子:
Excited to share insights on Quantum Computing's evolution! 💡
Key developments this year:
• Error correction breakthrough
• Real-world applications emerging
• Investment reaching $15B+
What are your thoughts? #QuantumComputing #AI
技术栈
- 前端: Gradio(Python web用户界面)
- 人工智能: OpenRouter(Gemini 2.0 Flash)
- 研究: ArXiv API,DuckDuckGo
- 数据库: SQLite
- 图片: PIL/枕头