Video Auto Publish - 短视频全流程自动化

文生视频 + 快手自动发布，一站式短视频生产流水线。

核心能力

视频生成能力

• 文生播报视频（推荐）：AI配图 + edge-tts配音 + 字幕 → MP4，专业口播风格
• 图片+文案视频：纯Python实现，无需ffmpeg，单图/多图生成视频
• 支持横屏16:9（1280x720）和竖屏9:16（720x1280）
• 字幕自动叠加（白色文字+黑色描边）
• H.264视频 + AAC音频，标准MP4输出

发布能力

• 自动登录快手创作者平台（扫码 / 账密两种方式）
• 上传视频并填写标题、描述、标签
• 上传图文内容（多图 + 标题 + 描述）
• Cookie 持久化，避免重复登录
• 批量发布支持
• 发布间隔随机化，模拟人工操作

📦 安装教程（从零到可用，约 10 分钟）

第 1 步：确认环境

> ⚠️ Python 版本注意：moviepy 2.1.2 要求 Python ≥ 3.8 且 < 3.14。如果你系统 Python 是 3.14+，需要先安装 3.10-3.13 版本。

第 2 步：安装技能

通过 WorkBuddy SkillHub 安装，技能会自动解压到 ~/.workbuddy/skills/video-auto-publish/。

安装完成后，目录结构如下：

video-auto-publish/
├── SKILL.md                    ← 本文件（技能说明）
├── scripts/
│   ├── cdp_publish_v2.py       ← 快手发布主脚本（CDP方案）
│   ├── kuaishou_publisher.py   ← 快手发布旧脚本（登录功能）
│   ├── text_to_video.py        ← 文生播报视频
│   ├── compose_video_v2.py     ← 图+配音+字幕合成
│   ├── video_generator.py      ← 纯Python视频生成器
│   ├── generate_fallback_images.py ← 兜底图生成（ImageGen限流时）
│   ├── requirements.txt        ← 依赖清单
│   └── batch_config_example.json ← 批量配置示例

第 3 步：创建虚拟环境 + 安装依赖

> 所有 Python 命令都在技能目录下执行，且必须用 venv 里的 Python。

Windows：

# 进入技能目录
cd ~/.workbuddy/skills/video-auto-publish

# 创建虚拟环境
python -m venv venv

# 安装全部依赖
venv/Scripts/pip install -r scripts/requirements.txt

Linux/Mac：

cd ~/.workbuddy/skills/video-auto-publish
python3 -m venv venv
venv/bin/pip install -r scripts/requirements.txt

> 国内网络加速：如果 pip 下载慢，先换镜像：
> bash > venv/Scripts/pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple > venv/Scripts/pip install -r scripts/requirements.txt >

验证依赖安装成功：

# Windows
venv/Scripts/python.exe -c "import playwright, edge_tts, moviepy, PIL; print('All dependencies OK')"

# Linux/Mac
venv/bin/python -c "import playwright, edge_tts, moviepy, PIL; print('All dependencies OK')"

看到 All dependencies OK 即为成功。

> 关于 Playwright Chromium：无需单独安装 playwright install chromium。发布脚本使用 CDP 连接本地 Edge 浏览器，不依赖 Playwright 内置 Chromium。视频生成脚本也是纯 Python 实现。

第 4 步：启动 Edge 浏览器（CDP 模式）

快手发布依赖 Edge 浏览器的 CDP（Chrome DevTools Protocol）连接。必须以特殊参数启动：

Windows（PowerShell）：

# ① 先关掉所有正在运行的 Edge（避免端口冲突）
Stop-Process -Name msedge -Force -ErrorAction SilentlyContinue
Start-Sleep 2

# ② 以 CDP 模式启动 Edge（user-data-dir 保存登录状态）
Start-Process -FilePath 'msedge.exe' -ArgumentList '--remote-debugging-port=9222','--user-data-dir=.edge_profile','--start-maximized','https://cp.kuaishou.com/article/publish/video'

# ③ 等待 Edge 启动完成
Start-Sleep 8

# ④ 验证 CDP 端口可用（必须返回 True）
Test-NetConnection -ComputerName 127.0.0.1 -Port 9222 -InformationLevel Quiet

Linux/Mac：

# 关闭已有 Edge
pkill -f msedge 2>/dev/null || true
sleep 2

# 启动 Edge CDP
microsoft-edge --remote-debugging-port=9222 --user-data-dir=.edge_profile --start-maximized "https://cp.kuaishou.com/article/publish/video" &
sleep 8

# 验证端口
curl -s http://127.0.0.1:9222/json/version | head -n 1

> ⚠️ 关键说明：
> - --remote-debugging-port=9222：让脚本可以通过 9222 端口控制浏览器
> - --user-data-dir=.edge_profile：把登录 Cookie 保存在本地，下次不用重新扫码
> - 每次发布前都要确认 Edge 是用这个命令启动的。如果你平时手动开了 Edge（不带 debug 端口），脚本连不上 CDP，会报错。

第 5 步：快手账号登录（首次必须）

Edge 启动后自动打开了快手发布页面。首次使用需要扫码登录：

1. 在 Edge 浏览器窗口中，找到快手登录页面的二维码
2. 用快手 App 扫码完成登录
3. 登录成功后，Cookie 自动保存在 .edge_profile/ 目录
4. 后续 7-30 天内无需重新登录（Cookie 自动续期）

> 验证登录成功：浏览器应显示快手视频上传页面（有上传区域），而不是登录页面。

第 6 步：测试——生成一条视频并发布

安装和登录都完成后，用以下命令测试完整流程：

6.1 生成测试视频（纯Python，无需AI配图）：

# Windows
cd ~/.workbuddy/skills/video-auto-publish
venv/Scripts/python.exe scripts/generate_fallback_images.py --output-dir temp_scenes/test --theme geo
venv/Scripts/python.exe scripts/video_generator.py temp_scenes/test/img01_geo_precision.png temp_scenes/test_output.mp4 "AI获客系统测试视频"

6.2 发布测试视频到快手：

# Windows
cd ~/.workbuddy/skills/video-auto-publish
venv/Scripts/python.exe scripts/cdp_publish_v2.py upload-video \
  --file "temp_scenes/test_output.mp4" \
  --title "AI获客系统测试视频" \
  --desc "AI获客系统测试视频"

> ⚠️ 发布不加 --tags 参数！

6.3 验证发布成功：

唯一成功标准：脚本输出报告 URL 跳转到 cp.kuaishou.com/article/manage/video。

如果看到这个 URL，说明安装配置完全正确，可以正常使用了！

🚀 日常使用

使用脚本一览

发布视频到快手（日常操作）

每次发布只需 2 步：

1. 启动 Edge CDP（每天第一次发布时执行）：

Stop-Process -Name msedge -Force -ErrorAction SilentlyContinue
Start-Sleep 2
Start-Process -FilePath 'msedge.exe' -ArgumentList '--remote-debugging-port=9222','--user-data-dir=.edge_profile','--start-maximized'
Start-Sleep 8
Test-NetConnection -ComputerName 127.0.0.1 -Port 9222 -InformationLevel Quiet
# 必须返回 True

2. 发布视频：

# Windows
cd ~/.workbuddy/skills/video-auto-publish
venv/Scripts/python.exe scripts/cdp_publish_v2.py upload-video \
  --file "你的视频.mp4" \
  --title "视频标题" \
  --desc "视频描述"

> 不加 --tags 参数！

发布图文

venv/Scripts/python.exe scripts/kuaishou_publisher.py upload-note \
  --images img1.jpg img2.jpg img3.jpg \
  --title "图文标题" \
  --desc "图文描述" \
  --tags "标签1" "标签2"

批量发布

venv/Scripts/python.exe scripts/kuaishou_publisher.py batch \
  --config config.json

批量配置文件格式（见 scripts/batch_config_example.json）：

{
  "platform": "kuaishou",
  "items": [
    {
      "type": "video",
      "file": "/path/to/video1.mp4",
      "title": "视频标题1",
      "desc": "视频描述"
    },
    {
      "type": "note",
      "images": ["img1.jpg", "img2.jpg"],
      "title": "图文标题",
      "desc": "图文描述",
      "tags": ["标签1"]
    }
  ],
  "interval_min": 30,
  "interval_max": 120
}

文生播报视频（AI配图 + 配音 + 字幕 → MP4）⭐推荐

一键将文案生成完整播报视频：AI生成场景配图 → edge-tts配音 → 字幕叠加 → MP4输出。

方式A：从JSON配置生成（精确控制每个场景）

python scripts/text_to_video.py --config scenes.json --output video.mp4

配置文件格式（scenes.json）：

{
  "width": 1280,
  "height": 720,
  "fps": 24,
  "voice": "zh-CN-YunyangNeural",
  "voice_rate": "-5%",
  "scenes": [
    {
      "image": "scene_1.jpg",
      "subtitle": "一个客服，一个月工资四千五。\n一年算下来，光这一个岗位就要花将近六万。",
      "voice_text": "一个客服，一个月工资四千五。一年算下来，光这一个岗位就要花将近六万。"
    },
    {
      "image": "scene_2.jpg",
      "subtitle": "现在很多老板已经换了一种玩法：用AI自动化来做。",
      "voice_text": "现在很多老板已经换了一种玩法：用AI自动化来做。一个客服岗位，换成AI自动回复，一个月成本不到两百块。"
    }
  ]
}

> 字段说明：
> - image: 场景图片路径（绝对路径或相对于JSON文件的路径）
> - subtitle: 视频中显示的字幕文本（支持 \n 换行，建议每行≤20字）
> - voice_text: 配音朗读的文本（与subtitle可以不同，voice_text是完整朗读版）
> - voice_rate: 语速调整（-5%稍慢适合播报，+0%正常，+10%稍快）
> - 可选声音：zh-CN-YunyangNeural(男声专业)、zh-CN-XiaoxiaoNeural(女声)、zh-CN-YunjianNeural(男声新闻)

方式B：从纯文案 + 图片目录生成（自动分段）

python scripts/text_to_video.py \
  --text "完整文案内容..." \
  --images ./scenes/ \
  --output video.mp4

> 图片按文件名排序（scene_1.jpg, scene_2.jpg...），文案按段落或句号自动均匀分配到各场景。

Python API 调用：

from scripts.text_to_video import generate_tts, compose_video

# Step 1: 生成配音
generate_tts("完整文案...", "voice.mp3", voice="zh-CN-YunyangNeural", rate="-5%")

# Step 2: 合成视频
scenes = [
    {"image": "scene_1.jpg", "subtitle": "字幕", "voice_text": "配音文本"},
    {"image": "scene_2.jpg", "subtitle": "字幕", "voice_text": "配音文本"},
]
compose_video(scenes, "voice.mp3", "output.mp4", width=1280, height=720, fps=24)

技术参数：
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|------|------|--------|
| width/height | 分辨率 | 1280x720（横屏）或 720x1280（竖屏） |
| fps | 帧率 | 24 |
| voice | TTS声音 | zh-CN-YunyangNeural（男声专业） |
| voice_rate | 语速 | -5%（适合播报） |
| fontsize | 字幕字号 | 38 |

输出格式：H.264视频 + AAC音频（192kbps），标准MP4，兼容快手/抖音/小红书。

常见问题：
| 问题 | 解决方案 |
|------|----------|
| moviepy 版本错误 | 必须用 moviepy==2.1.2，v1 API不兼容 |
| 字体报错 "cannot open resource" | 脚本默认用 C:/Windows/Fonts/msyh.ttc（微软雅黑），确认文件存在 |
| edge-tts 网络超时 | 检查网络，edge-tts需要访问微软TTS服务 |
| 场景时长分配不均 | 按配音文本字数比例自动分配，voice_text越长场景越长 |
| 中文引号导致Python语法错误 | JSON中用 \" 转义，或用单引号包裹字符串 |

6. 生成视频（图片+文案→MP4，纯Python无ffmpeg）

python scripts/video_generator.py <图片路径> <输出视频路径> ["文案内容"]

示例：

python scripts/video_generator.py cover.png output.mp4 "老铁们，今天给大家分享一个省钱妙招..."

Python API 使用：

from scripts.video_generator import create_video, split_subtitles

# 单图生成视频
subtitles = split_subtitles("文案内容...", 20)
create_video(
    image_paths=["cover.png"],
    subtitles=subtitles,
    output_path="output.mp4",
    title="AI视频",
    width=720,
    height=1280,
    fps=24,
    quality=70,
    duration_per_scene=20
)

7. 检查登录状态

python scripts/kuaishou_publisher.py check-login

快手创作者平台关键信息

视频生成参数说明

注意事项

1. 首次使用必须先登录：运行 login 命令完成登录并保存 Cookie
2. Cookie 有效期：快手 Cookie 一般有效 7-30 天，过期后需重新登录
3. 发布间隔：批量发布时建议间隔 30-120 秒，避免被平台检测
4. 视频格式：支持 mp4、mov、avi，强烈推荐 mp4（兼容性最佳）
5. 视频大小：快手 PC 端支持最大 4GB 视频上传，建议控制在 50MB 以内
6. 图文数量：图文发布建议 2-9 张图片
7. 平台规则：请确保发布内容符合快手社区规范，违规内容会导致账号受限
8. 反检测：脚本已加入随机延迟和 User-Agent 伪装，但仍建议控制发布频率
9. 视频生成：内置生成器输出标准MP4格式，无需ffmpeg，纯Python实现

故障排除

发布按钮定位技巧

快手发布页面的DOM结构比较复杂，发布按钮的精确定位需要特殊处理：

问题特征：
- 页面上有多个包含"发布"字样的元素（导航按钮、真正的发布按钮等）
- 简单的 button:has-text("发布") 可能匹配到错误的元素
- 发布按钮 y 坐标常 > 视口高度（典型 y=1257 vs vh=668），直接点击会被遮挡

解决方案：

1. 使用精确选择器（已内置在脚本中）：
   python 'div[class*="_button-primary_"]:has-text("发布")' # 精确匹配主按钮 'div[class*="edit-section-btns"] div:first-child' # 编辑区域第一个按钮

2. ⚠️ 必须先 scrollIntoView 再点击（2026-06-25 修复）：
   python # 滚动到发布按钮位置（block: 'center' 确保完全在视口内） el.scrollIntoView({block: 'center'}) await asyncio.sleep(1) # 再点击 el.click()
   不滚动直接 click() 无效，URL 不会跳转，看起来"假成功"。

3. 按钮位置验证：
   python # 发布按钮必须在页面底部区域（视口下方60%） is_at_bottom = btn_rect['top'] > viewport_height * 0.6 # 必须同时包含"发布"字样且在底部 if is_publish_btn and is_at_bottom: # 确认是发布按钮

4. 调试方法：
   使用 scripts/debug_publish_button.py 分析页面DOM结构：
   bash cd ~/.workbuddy/skills/video-auto-publish python scripts/debug_publish_button.py
   脚本会：
   - 自动登录快手
   - 上传测试视频
   - 滚动到页面底部
   - 分析所有按钮元素的DOM结构
   - 保存截图到 logs/debug_publish_button.png

成功检测机制

脚本通过多种方式检测发布是否成功：

检测标志：

success_indicators = [
    "发布成功", "作品已发布", "审核中", 
    "已提交审核", "发布完成", "视频管理", "作品管理"
]

检测方式：
1. 页面文本检测：检查页面是否包含成功关键词
2. URL跳转检测：检查是否跳转到管理页面
- https://cp.kuaishou.com/article/manage/video
- https://cp.kuaishou.com/profile
3. 多轮检测：连续检测5轮，每轮间隔5秒

注意：如果脚本报告失败但视频已发布，可能是成功检测逻辑没有捕获到成功标志。建议手动登录快手创作者平台确认。

扩展计划

• [x] 内置视频生成器（纯Python，无需ffmpeg）
• [x] 文生播报视频（AI配图 + edge-tts配音 + 字幕 → MP4）
• [x] AI全自动内容创作+发布流水线（多风格/防重复/自动记忆）
• [ ] 支持抖音（Douyin）平台
• [ ] 支持封面自定义
• [ ] 支持发布结果通知（微信推送）

8. AI全自动内容创作 + 快手发布（一键流水线）⭐⭐

全自动从零生成全新原创视频并发布到快手，每次内容不重复。

触发方式

当用户说"帮我发一条快手"、"自动发布快手"、"快手日更"、"每日发布视频"时，执行此流程。

核心特性

• 内容原创性保证：每次生成前检查历史发布记录，标题/文案/图片/风格绝不重复
• 两大关键词主题轮换：AI岗位自动化、AI智能获客系统GEO（与公众号/朋友圈统一，Token代理方向自2026-07-06起取消）
• 7种视觉风格轮换：科技商务风、国风水墨、日系漫画风、写实摄影、扁平插画风、赛博朋克风、波普艺术风（与公众号7种风格统一）
• 6种切入角度轮换：成本对比、行业案例、痛点共鸣、技术科普、未来趋势、客户见证
• 3种TTS声音：男声专业、男声新闻、女声温柔
• 14个标签池随机组合：避免每次标签相同

执行流程（⚠️ 必须严格按此顺序，禁止 inline Python）

Step 1: 检查历史记录 → 排除已用风格和角度
    ↓
Step 2: 随机选择风格 + 角度 + 声音
    ↓
Step 3: 生成全新原创文案（标题+5段口播文案）
    ↓
Step 4: 用 ImageGen 生成5张场景配图（1280x720）
    ↓
Step 5: 生成TTS配音（用 venv/Scripts/edge-tts.exe，禁止 inline）
    ↓
Step 6: 写独立 .py 文件 → 用 venv python 执行 → 合成视频
    ↓
Step 7: 发布到快手（用 venv python 执行 kuaishou_publisher.py）
    ↓
Step 8: 记录到记忆文件
    ↓
Step 9: 微信通知发布结果

> ⚠️ 关键规则（违反任意一条都会导致发布失败）：
> 1. 禁止 inline Python 代码：所有 Python 代码必须写入独立 .py 文件，再用 venv/Scripts/python.exe 执行。Automation 环境中 inline 代码的反斜杠会被 Python 解释为 Unicode 转义（\UXXXXXXXX），直接 SyntaxError。
> 2. 路径必须用正斜杠：Windows 路径写成 ~/... 或原始字符串 r"C:\Users..."，禁止在 inline 代码字符串里用单个反斜杠。
> 3. TTS 用 venv 里的 edge-tts.exe：路径是 venv/Scripts/edge-tts.exe（Windows）或 venv/bin/edge-tts（Linux/Mac），不是系统 python -m edge_tts。
> 4. 视频合成用 venv python + moviepy 2.1.2：系统 Python 可能不支持 moviepy，必须用 venv/Scripts/python.exe（Windows）或 venv/bin/python（Linux/Mac）。
> 5. 发布不加话题标签：快手发布命令只需要 --file、--title、--desc，不需要 --tags。

正确执行示例（自动化任务参考此模板）

Step 4: 生成配图（ImageGen，并行调用）

并行调用5次 ImageGen，output_dir 设为 temp_scenes/，size 设为 1280x720
图片文件名：scene_1.png, scene_2.png, scene_3.png, scene_4.png, scene_5.png

Step 5: 生成TTS配音（写 .bat 或直接在 Bash 里用 venv 路径）

cd "~/.workbuddy/skills/video-auto-publish" && \
  venv/Scripts/edge-tts.exe \
    --voice zh-CN-XiaoxiaoNeural \
    --rate "-5%" \
    --text "口播文案全文..." \
    --write-media temp_scenes/voice_2026-05-31.mp3

Step 6: 合成视频（必须先写独立 .py 文件）

先写文件 temp_scenes/make_video.py：

import sys, os
SKILL_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
sys.path.insert(0, os.path.join(SKILL_DIR, "scripts"))
from text_to_video import compose_video

scenes = [
    {"image": "temp_scenes/scene_1.png", "subtitle": "第一段字幕", "voice_text": "第一段配音"},
    # ... 共5段
]
compose_video(scenes, "temp_scenes/voice_2026-05-31.mp3", "temp_scenes/output.mp4",
             width=1280, height=720, fps=24)

再执行：

cd "~/.workbuddy/skills/video-auto-publish" && \
  venv/Scripts/python.exe temp_scenes/make_video.py

Step 7: 发布到快手

cd "~/.workbuddy/skills/video-auto-publish" && \
  venv/Scripts/python.exe scripts/kuaishou_publisher.py upload-video \
    --file "temp_scenes/output.mp4" \
    --title "视频标题" \
    --desc "视频描述"

（注意：不加 --tags 参数）

两大关键词轮换（与公众号/朋友圈统一）

按 day_of_year % 2 轮换，与微信公众号和朋友圈同天同关键词：

> Token代理方向自2026-07-06起取消，不再作为内容主线。

风格库（7种，与公众号统一）

角度库

TTS声音库

话题标签系统（每日智能轮换）⭐

话题标签分两层，每次发布混搭使用：

层一：核心话题池（每日轮换，取当天主题 + 生成语义词）

按 day_of_year % 话题数 轮换当日主打话题，然后围绕主打话题扩展语义词。

层二：辅助标签池（每次随机选，增加多样性）

创业, AI变现, 老板必看, 一个人顶三个人, 零代码,
数字化转型, 智能客服, 企业管理, 中小企业, 一人公司,
电商运营, 餐饮数字化, 实体店转型, 新零售, 小程序

标签生成规则

1. 当日主打话题：day % 8 决定，取层一中对应当前话题
2. 语义词扩展：从当日话题的语义词列中随机取 2-3 个
3. 辅助标签：从层二随机取 2-3 个，排除与话题语义重复的
4. 标签总数：保持 5-6 个
5. 防重复：与最近 3 次发布的标签重合度不超过 40%

示例：当天话题=AI自动化

生成标签: #AI自动化 #AI流程自动化 #一个人顶三个 #企业降本 #老板必看
        （主打 + 2个语义词 + 2个辅助标签）

防重复机制

1. 每次执行前读取记忆文件 MEMORY.md 和最近的 daily log
2. 检查最近5次发布的：标题、文案角度、视觉风格、话题标签、标签组合
3. 标题关键词重叠不超过30%
4. 风格不连续重复（排除最近2次使用的）
5. 话题标签与最近3次重合度不超过40%
6. 发布完成后立即记录到当天记忆文件

记忆记录格式

发布后在 memory 文件中追加：

## 快手发布记录
- 时间: 2026-05-14 14:00
- 关键词: Token代理 / AI岗位自动化 / AI智能获客系统GEO
- 标题: xxx
- 话题: AI自动化
- 文案角度: 成本对比
- 视觉风格: 科技商务风
- TTS声音: zh-CN-YunyangNeural
- 标签: #AI自动化 #AI流程自动化 #一个人顶三个 #企业降本 #老板必看
- 视频文件: /path/to/video.mp4

9. 发布前 Checklist（2026-06-25 踩坑档案，每次发布必过）

> 今天踩了 5 个坑导致发布失败/假成功，全部沉淀在这里。每天发布前逐条确认：

坑 1：Edge 没启用 CDP 端口

症状：脚本报"CDP 连接失败"或"无法获取 kuaishou.web.cp.api_st cookie"。
根因：用户自己手动开了 Edge 浏览器（无 debug 端口），脚本通过 connect_over_cdp('http://127.0.0.1:9222') 连不上。
修复：

# 先关所有 Edge
powershell -Command "Stop-Process -Name msedge -Force -ErrorAction SilentlyContinue; Start-Sleep 2"
# 用绝对路径 + debug 参数启动（Start-Process 不要用 PWD 相对路径，会失败）
powershell -Command "Start-Process -FilePath 'msedge.exe' -ArgumentList '--remote-debugging-port=9222','--user-data-dir=$HOME\.workbuddy\skills\video-auto-publish\.edge_profile','--start-maximized'"
Start-Sleep 8
# 验证
powershell -Command "Test-NetConnection -ComputerName 127.0.0.1 -Port 9222 -InformationLevel Quiet"
# 必须返回 True

坑 2：草稿弹窗残留导致上传区被遮挡

症状：进入 cp.kuaishou.com/article/publish/video 后页面没显示上传区，而是显示「是否继续编辑上次草稿」弹窗。
根因：上一次发布没成功，浏览器本地保留了草稿。
修复（点"放弃"而不是"继续编辑"）：

await page.evaluate('''() => {
    const btns = document.querySelectorAll('button');
    for (const b of btns) { if (b.textContent.trim() === '放弃') b.click(); }
}''')
await asyncio.sleep(3)
await page.reload(wait_until='networkidle')

注意：cdp_publish_v2.py 默认会点"继续编辑"——这次故意改成"放弃"，避免加载旧草稿导致新视频被覆盖到旧标题/封面。

坑 3：ImageGen 5 张并发触发限流

症状：5 张图同时调用 ImageGen，第 2-5 张全部返回 "Provider returned rate limit exceeded"。
根因：ImageGen 限流是按调用次数（不是 QPS），并发 5 个直接打满。
修复：串行调用 + 间隔 8-15 秒：

for i, prompt in enumerate(prompts):
    image = await image_gen(prompt, output_dir=f"temp_scenes/{today}/")
    if i < len(prompts) - 1:
        await asyncio.sleep(15)  # 关键：给限流恢复时间

坑 4：发布按钮 y=1257 > vh=668，点击无效

症状：脚本报告"发布按钮已点击"，但 URL 没跳转，管理页作品数没增加。
根因：快手新版编辑器把"发布"按钮放在视口外（必须滚动才能看到），element.click() 在 Playwright 里对于视口外元素静默失败。
修复（已内置到 cdp_publish_v2.py 第 7 步）：

# 滚动到发布按钮
await page.evaluate('''() => {
    const all = document.querySelectorAll('*');
    for (const el of all) {
        if (el.children.length === 0 && el.textContent.trim() === '发布') {
            el.scrollIntoView({block: 'center'});
            return 'scrolled';
        }
    }
}''')
await asyncio.sleep(1)
# 选 y 最大的（页面最底部的发布按钮）
await page.evaluate('''() => {
    const all = document.querySelectorAll('*');
    let best = null, bestY = 0;
    for (const el of all) {
        if (el.children.length === 0 && el.textContent.trim() === '发布') {
            const r = el.getBoundingClientRect();
            if (r.y > 100 && r.y > bestY) { best = el; bestY = r.y; }
        }
    }
    if (best) best.click();
}''')

坑 5：草稿恢复后"放弃"清空导致视频丢失

症状：第二次跑发布时弹"是否继续编辑"→ 点"放弃" → 视频从工作区消失 → 看到的是空上传页。
根因："放弃"是清空草稿（包括已上传的视频）的操作，不是"取消加载草稿"。
修复：新版 cdp_publish_v2.py 流程已改为：
1. 看到草稿弹窗 → 点「继续编辑」（不是放弃）
2. 草稿里的视频是上次已经传好的，直接用
3. 不需要重新上传文件，节省 2-3 分钟
4. 滚动 + 点击发布按钮（坑 4 的修复）
5. 等待 URL 跳转 → 确认成功

坑 6：兜底图主题与口播文案 mismatch（2026-07-06）

症状：视频画面还是 Token代理 主题（RISING API COST / TOKEN PIPELINE / Official API vs Agent Channel），但口播文案已经切换到 AI岗位自动化 或 AI智能获客系统GEO，音画严重不一致。
根因：scripts/generate_fallback_images.py 原本硬编码为 Token代理 主题，未随内容关键词切换。当 ImageGen 限流触发兜底图时，就会出现 mismatch。
修复：
1. 重写 generate_fallback_images.py，新增 --theme 参数，支持三套主题：
- --theme ai-job：AI岗位自动化
- --theme geo：AI智能获客系统GEO
- --theme token：Token代理（历史兼容）
2. 调用兜底脚本时必须带上与当日关键词一致的主题：
bash python scripts/generate_fallback_images.py --output-dir "temp_scenes/YYYY-MM-DD" --theme <ai-job|geo|token>
3. 兜底图默认主题已改为 geo，Token代理主题仅作为历史兼容。

坑 7：发布前调试时误创建草稿

症状：用 Python check_login 或 find_publish_btn 调试脚本访问发布页时，会创建一条草稿。
根因：快手把每次进入发布页都视为一次草稿会话。
修复：不要在发布页调试！先在 manage/video 或 creator 页调试。调试时用 incognito context，不要污染正式 profile。

发布前 6 必查项

1. ✅ Edge 进程存在 + 9222 端口 True
2. ✅ kuaishou.web.cp.api_st cookie 在 ctx.cookies() 里
3. ✅ temp_scenes/{today}/ 下 5 张图 + voice.mp3 + output.mp4 全部存在
4. ✅ scenes_2026-MM-DD.json 里 file 路径都指向实际文件
5. ✅ 没有遗留草稿（如果上一个流程异常结束，先点"放弃"清空）
6. ✅ 若使用兜底图，确认 visuals 与当日关键词主题一致（--theme 参数匹配）

成功判定（绝对标准）

• 唯一标准：URL 跳转到 cp.kuaishou.com/article/manage/video?status=2&from=publish
• 绝不算成功：页面文字包含"发布成功"但 URL 没变
• 绝不算成功：脚本 5 次检查后 timeout
• 绝不算成功：作品数没增加（用 manage 页验证 +1）