MCP起草系统
一个基于Next.js 14、Prisma和OpenAI构建的全面AI驱动的LinkedIn内容创作与管理平台。
🚀 当前状态
已完成阶段：1-16 🎉
- ✅ 第一阶段：环境设置
- ✅ 第二阶段：核心架构设计
- ✅ 第三阶段：起草模块
- ✅ 第四阶段：审查接口
- 第五阶段：选择API
- ✅ 第六阶段：调度器模块
- ✅ 第七阶段：自动发帖模块
- ✅ 第八阶段：指标收集器
- ✅ 第9阶段：学习循环
- ✅ 第10阶段：提示优化器
- ✅ 第11阶段：趋势研究代理
- ✅ 第12阶段：知识记忆层
- ✅ 第13阶段：反馈界面
- ✅ 第15阶段：分析仪表板
- ✅ 第16阶段：编排与日志记录 🆕（新）
🎊 项目完成！ 古筝（或类似乐器的拟声词） 全部16个阶段都已成功实施！
🎯 第13阶段：反馈界面
反馈接口现已全面实现，具备全面功能：
- 用户反馈收集五星级评分系统，附带分类反馈
- AI驱动的分析自动情感分析和见解生成
- 高级分析实时指标、趋势和性能追踪
- 学习整合反馈数据被输入到学习循环中，以实现持续改进
- 综合仪表盘详细分析与见解可视化
访问反馈界面于 /feedback 以及分析（部门/功能）在 /feedback/analytics
🎯 第15阶段：分析仪表板
分析仪表板现已全面实现，具备全面功能：
- 综合分析完整的绩效跟踪与报告系统
- 基于人工智能的见解智能分析与建议
- 实时监控系统健康状况与性能跟踪
- 多维视角概述、性能、内容、系统和报告
- 用户分析个性化用户行为与性能分析
- 高级报告包含趋势分析的详细分析报告
访问分析仪表板，请前往 /analytics
🎯 第16阶段：编排与日志记录
编排与日志记录系统现已全面实现，具备全面功能：
- 工作流管理完整的流程创建工作、执行和监控
- 全面日志记录多级日志记录，附带丰富上下文和追踪信息
- 系统监控实时健康监测与性能追踪
- 智能提醒基于人工智能的警报管理和解决
- 自动化引擎自我监控和自动恢复能力
- 配置管理集中式系统配置和指标
访问编排仪表板，请前往 /orchestration
🎯 第15阶段：分析仪表板
知识记忆层现已全面实现，并具备高级功能：
- 长期学习存储并学习内容表现模式
- 上下文感知基于用户资料的个性化内容推荐
- 人工智能驱动的搜索带相关性评分的智能知识检索
- 模式识别自动提取成功的内容模式
- 内存管理用于洞察和偏好的复杂记忆系统
访问知识记忆层于 /knowledge-memory
🎯 第11阶段：趋势研究代理
趋势研究代理现已全面实施，并具备先进功能：
- 人工智能驱动的研究使用Perplexity API进行实时趋势发现
- 智能建议内容创作热门话题推荐
- 类别过滤技术、商业、职业、领导力及更多
- 监控与警报自动化趋势监控，优先级报警
- 无缝集成融入内容生成中的热门话题
访问趋势研究代理，网址为 /trend-research
🎯 第10阶段：提示优化器
Prompt Optimizer 提供高级提示优化功能：
- 性能分析分析参与度并找出优化机会
- 基于人工智能的优化利用性能数据生成优化后的提示模板
- A/B测试框架原始提示与优化提示之间的对照实验
- 仪表盘界面用于管理提示优化的综合网页界面
- 无缝集成在草稿生成时自动使用优化后的提示
访问提示优化器请前往 /prompt-optimizer
🛠️ 技术栈
- 前端Next.js 14（App Router）、TypeScript、TailwindCSS
- 后端Next.js API 路由，Prisma ORM
- 数据库PostgreSQL（Vercel Postgres）
- 人工智能OpenAI GPT-4 API
- 认证LinkedIn OAuth
- 部署Vercel
🚀 开始使用
- 安装依赖项
npm install- 环境设置
创造 .env.local 与；带着；使用
DATABASE_URL="your_vercel_postgres_url"
OPENAI_API_KEY="your_openai_key"
LINKEDIN_CLIENT_ID="your_linkedin_client_id"
LINKEDIN_CLIENT_SECRET="your_linkedin_client_secret"- 数据库设置
npx prisma db push- 启动开发服务器
npm run dev- 访问应用程序
📱 功能
内容生成
- 使用AI生成多个LinkedIn帖子草稿
- 多种语音文件和挂钩类型，满足多样化需求
- 利用性能数据进行自动优化
内容管理
- 审阅并挑选出最佳草稿
- 安排帖子发布时间以达到最佳时机
- 跟踪性能指标
学习与优化
- 学习循环分析绩效模式
- 提示优化器提升了生成质量
- A/B测试以实现持续改进
- 内容发现的趋势研究
出版
- 直接与LinkedIn集成
- 带时间安排的自动化发帖
- 性能追踪与分析
🔗 导航
- 生成草案创建新的内容草稿
- 审稿草稿选择和管理草稿
- 安排帖子发布时间规划你的内容日历
- 发布帖子管理LinkedIn发布内容
- 查看指标轨道性能分析
- 学习监控学习循环结果
- ⚡ 提示优化器高级提示优化
- 🔍 趋势研究基于人工智能的趋势发现
- 🧠 知识记忆长期学习与情境存储
- 💬 反馈界面用户反馈收集与分析
- 📊 分析仪表盘全面的分析与报告
- ⚙️ 任务编排与日志记录系统编排与全面日志记录（新增功能！）
📊 数据库模式
该系统采用统一架构，包含以下表格：
Draft生成的内容草稿ScheduledPost计划发布Metric性能指标PromptVersion优化后的提示模板LearningData学习循环结果KnowledgeBase带有类别和重要性的知识条目Memory模式、见解、偏好和规则Context用户偏好、内容风格、受众信息UserProfile用户偏好和设置ContentPattern成功的文案模式和结构Feedback用户对生成内容的反馈FeedbackCategory反馈类别及描述FeedbackInsight基于反馈的AI生成见解FeedbackAnalytics反馈的分析和趋势数据AnalyticsReport生成的分析报告PerformanceMetric跟踪了性能指标UserAnalytics用户专属分析SystemHealth系统健康监测ContentAnalytics特定内容的分析Workflow自动化工作流定义WorkflowExecution工作流执行跟踪SystemLog全面的系统日志记录SystemEvent系统事件跟踪SystemAlert警报管理SystemMetric系统指标收集SystemConfig系统配置管理
🧠 人工智能集成
- OpenAI GPT-4内容生成与分析
- 性能分析基于人工智能的模式识别
- 提示优化通过人工智能实现持续改进
- 学习循环自动化性能优化
🚀 部署
部署到Vercel：
- 连接您的GitHub仓库
- 设置环境变量
- 自动部署
📈 性能
该系统通过以下方式不断优化：
- 性能分析与模式识别
- 自动化提示优化
- A/B测试与统计分析
- 从参与度数据中学习
🔮 路线图
第一阶段趋势研究代理 - ✅ 已完成 - 基于人工智能的趋势发现与内容建议 第12阶段知识记忆层 - ✅ 已完成 - 长期学习与上下文存储 第13阶段反馈界面 - ✅ 已完成 - 用户反馈收集与分析 第14阶段Notion Sync - 与Notion集成以进行内容管理 第15阶段分析仪表板 - ✅ 已完成 - 高级分析与报告 第16阶段编排与日志记录 - ✅ 已完成 - 系统编排与全面日志记录
🎊 项目完成总结
MCP起草系统现已 完成 所有16个阶段均成功实施！这一全面的、基于人工智能的LinkedIn内容创作与管理平台包括：
核心功能（第1-9阶段）
- 内容的完整生成与管理
- 自动化排期与发布
- 性能追踪与学习
- LinkedIn集成
高级AI功能（第10-12阶段）
- 智能提示优化
- 基于人工智能的趋势研究
- 长期知识记忆
- 情境感知内容生成
分析与反馈（第13-15阶段）
- 全面的用户反馈系统
- 高级分析与报告
- 实时性能监控
- 基于人工智能的见解和建议
编排与监控（第16阶段）
- 完整的流程自动化
- 全面的系统日志记录
- 实时监控与报警
- 自我修复和优化能力
该系统现已准备好投入生产，且已全面运行！ 🚀（火箭/快速上升/加速）
📄 文档
🤝 贡献
这是一个私人项目。如有疑问或建议，请联系开发团队。
📝 许可证
私人项目 - 版权所有。