抖音AI写作教程完整版：如何使用抖音AI写作工具进行定制化开发与高级功能配置

抖音AI写作工具核心架构解析

抖音AI写作工具基于大语言模型技术构建，整合了DeepSeek、豆包、Gemini等多种AI模型能力。这些模型通过API接口与抖音平台内容管理系统无缝对接，为创作者提供智能化内容生成服务。抖音AI写作工具的核心架构包括前端交互界面、AI模型调用层、内容优化处理层和发布对接层四个主要部分。

在技术实现层面，抖音AI写作工具采用微服务架构，各模块通过REST API进行通信。这种设计使得系统具备良好的扩展性和稳定性，能够支持高并发的内容生成请求。工具后端使用Python作为主要开发语言，前端则采用React框架构建用户界面。

 抖音AI写作工具API调用示例
import requests
import json

def generate_douyin_content(api_key, prompt, model="deepseek"):
    url = "https://api.douyin.com/ai-content/generate"
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {api_key}"
    }
    data = {
        "model": model,
        "prompt": prompt,
        "max_tokens": 500,
        "temperature": 0.7,
        "top_p": 0.9
    }
    
    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
    return response.json()

 使用示例
api_key = "your_api_key_here"
prompt = "请为我的美食账号创作一个关于夏日冰饮的抖音短视频脚本"
result = generate_douyin_content(api_key, prompt)
print(result["content"])

抖音AI写作工具高级功能配置

自定义模型参数优化

抖音AI写作工具允许创作者调整多种模型参数以获得更符合需求的内容输出。这些参数包括temperature、top_p、max_tokens等，它们直接影响生成内容的风格、长度和创造性。

Temperature参数控制生成内容的随机性，值越高内容越多样化，值越低内容越确定性。对于需要创意性的内容，建议将temperature设置为0.7-0.9之间；对于需要准确性的内容，建议设置为0.2-0.5之间。

Top_p参数控制生成内容的多样性范围，值在0到1之间。较小的top_p值会使AI更关注高概率词汇，生成更保守的内容；较大的top_p值则会增加低概率词汇的选择机会，使内容更加多样化。

{
  "model_settings": {
    "model": "deepseek",
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.9,
    "max_tokens": 500,
    "frequency_penalty": 0.5,
    "presence_penalty": 0.5
  },
  "content_type": "short_video_script",
  "target_audience": "young_adults",
  "style_preferences": {
    "tone": "casual",
    "humor_level": "medium",
    "engagement_techniques": ["question", "call_to_action"]
  }
}

定制化提示词工程

提示词工程是抖音AI写作工具高级应用的核心技能。通过精心设计的提示词，创作者可以引导AI生成更符合特定需求的内容。有效的提示词应包含明确的任务描述、内容格式要求、风格指导和示例参考。

抖音AI写作工具支持结构化提示词模板，创作者可以预先定义多种内容模板，如产品介绍、教程分享、故事讲述等。这些模板可以包含变量占位符，在实际使用时通过API动态填充具体内容。

// 抖音AI写作工具提示词模板示例
const contentTemplate = {
  name: "产品介绍模板",
  description: "用于生成产品介绍的抖音短视频脚本",
  template: `请为以下产品创作一个抖音短视频脚本：
  
产品名称：{product_name}
产品特点：{product_features}
目标受众：{target_audience}
视频时长：{video_duration}秒

脚本要求：
1. 开头吸引注意力，使用{opening_technique}技巧
2. 中间详细介绍产品特点和优势
3. 结尾包含明确的行动号召
4. 整体风格{style}，语气{tone}
5. 适合在抖音平台传播，包含热门话题标签{hashtags}

请按照以下格式输出：
[开场画面描述]
[旁白/对话]
[画面转场描述]
[旁白/对话]
...
[结尾画面描述]
[旁白/对话]
[推荐使用的背景音乐类型]`,
  variables: ["product_name", "product_features", "target_audience", "video_duration", "opening_technique", "style", "tone", "hashtags"]
};

// 使用模板生成内容
function generateContentFromTemplate(template, variables) {
  let prompt = template.template;
  for (const [key, value] of Object.entries(variables)) {
    prompt = prompt.replace(`{${key}}`, value);
  }
  return callDouyinAI(prompt);
}

抖音AI写作工具API集成与自动化

Webhook事件处理机制

抖音AI写作工具提供Webhook功能，允许创作者设置自动化工作流程。当特定事件发生时（如内容生成完成、审核通过等），系统会向预设的URL发送HTTP POST请求，触发后续自动化操作。

Webhook事件处理机制使创作者能够构建完整的内容生产流水线，从AI生成内容到自动发布、数据分析形成闭环。这种集成方式特别适合需要批量生产内容或实现内容生产自动化的场景。

 抖音AI写作工具Webhook处理示例
from flask import Flask, request, jsonify
import hashlib
import hmac

app = Flask(__name__)

 验证Webhook请求的合法性
def verify_signature(payload, signature, secret):
    computed_signature = hmac.new(
        secret.encode('utf-8'),
        payload,
        hashlib.sha256
    ).hexdigest()
    return hmac.compare_digest(computed_signature, signature)

@app.route('/webhook', methods=['POST'])
def handle_webhook():
     获取请求头中的签名
    signature = request.headers.get('X-Douyin-Signature')
     获取请求体
    payload = request.get_data()
    
     验证签名
    if not verify_signature(payload, signature, 'your_webhook_secret'):
        return jsonify({"error": "Invalid signature"}), 401
    
     解析事件数据
    event = request.json
    event_type = event.get('type')
    
     根据事件类型执行不同操作
    if event_type == 'content_generated':
        content_id = event.get('content_id')
        content = event.get('content')
         执行后续处理，如内容审核、格式转换等
        process_generated_content(content_id, content)
    elif event_type == 'content_approved':
        content_id = event.get('content_id')
         执行发布操作
        publish_content(content_id)
    
    return jsonify({"status": "success"}), 200

def process_generated_content(content_id, content):
     内容处理逻辑
    pass

def publish_content(content_id):
     内容发布逻辑
    pass

if __name__ == '__main__':
    app.run(port=5000)

批量内容生成与调度

抖音AI写作工具支持批量内容生成功能，创作者可以通过API一次性提交多个内容生成请求，系统会按照优先级和资源情况进行调度处理。这种功能特别适合需要定期发布内容的账号运营者。

批量生成功能支持任务队列管理，创作者可以设置任务的优先级、执行时间和重试策略。系统还提供任务状态查询接口，方便创作者监控生成进度和结果。

// 抖音AI写作工具批量内容生成API调用示例
async function createBatchGeneration(tasks, options = {}) {
  const apiUrl = 'https://api.douyin.com/ai-content/batch-generate';
  const apiKey = 'your_api_key';
  
  const requestBody = {
    batch_id: `batch_${Date.now()}`,
    tasks: tasks,
    priority: options.priority || 5,
    scheduled_time: options.scheduledTime || null,
    callback_url: options.callbackUrl || null
  };
  
  try {
    const response = await fetch(apiUrl, {
      method: 'POST',
      headers: {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': `Bearer ${apiKey}`
      },
      body: JSON.stringify(requestBody)
    });
    
    if (!response.ok) {
      throw new Error(`HTTP error! status: ${response.status}`);
    }
    
    const result = await response.json();
    return result;
  } catch (error) {
    console.error('Error creating batch generation:', error);
    throw error;
  }
}

// 使用示例
const tasks = [
  {
    prompt: "请为我的美妆账号创作一个关于夏日护肤的抖音短视频脚本",
    model: "deepseek",
    parameters: {
      temperature: 0.7,
      max_tokens: 500
    }
  },
  {
    prompt: "请为我的美食账号创作一个关于健康早餐的抖音短视频脚本",
    model: "douban",
    parameters: {
      temperature: 0.8,
      max_tokens: 400
    }
  }
];

const options = {
  priority: 7,
  callbackUrl: "https://myapp.com/douyin-callback"
};

createBatchGeneration(tasks, options)
  .then(result => console.log('Batch generation created:', result))
  .catch(error => console.error('Error:', error));

抖音AI写作工具高级定制化开发

自定义模型微调

抖音AI写作工具支持自定义模型微调功能，允许创作者使用自己的数据集对基础模型进行个性化训练。通过微调，AI可以更好地理解特定领域知识、掌握特定写作风格，生成更符合创作者需求的内容。

模型微调过程包括数据准备、模型训练、评估测试和部署上线四个主要步骤。抖音AI写作工具提供完整的数据标注工具和模型训练接口，简化了微调流程。

 抖音AI写作工具模型微调示例
import json
from datasets import Dataset
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer

 准备训练数据
def prepare_training_data(data_file):
    with open(data_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = json.load(f)
    
     转换为适合训练的格式
    formatted_data = []
    for item in data:
        formatted_data.append({
            "prompt": item["prompt"],
            "completion": item["completion"]
        })
    
    return Dataset.from_list(formatted_data)

 加载预训练模型和分词器
def load_model(model_name):
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
    return model, tokenizer

 设置训练参数
def setup_training_args(output_dir, learning_rate=5e-5, num_train_epochs=3):
    return TrainingArguments(
        output_dir=output_dir,
        num_train_epochs=num_train_epochs,
        per_device_train_batch_size=4,
        per_device_eval_batch_size=4,
        warmup_steps=500,
        weight_decay=0.01,
        logging_dir='./logs',
        logging_steps=10,
        save_steps=500,
        evaluation_strategy="steps",
        eval_steps=500,
        learning_rate=learning_rate,
        fp16=True,
    )

 主训练流程
def fine_tune_model(data_file, base_model, output_dir):
     准备数据
    train_dataset = prepare_training_data(data_file)
    
     加载模型
    model, tokenizer = load_model(base_model)
    
     设置训练参数
    training_args = setup_training_args(output_dir)
    
     创建训练器
    trainer = Trainer(
        model=model,
        args=training_args,
        train_dataset=train_dataset,
        tokenizer=tokenizer,
    )
    
     开始训练
    trainer.train()
    
     保存模型
    trainer.save_model(output_dir)
    tokenizer.save_pretrained(output_dir)
    
    return output_dir

 使用示例
data_file = "training_data.json"
base_model = "deepseek-ai/deepseek-base"
output_dir = "fine_tuned_model"

fine_tuned_model_path = fine_tune_model(data_file, base_model, output_dir)
print(f"Fine-tuned model saved to: {fine_tuned_model_path}")

插件系统与扩展开发

抖音AI写作工具提供插件系统，允许开发者创建自定义功能模块，扩展工具的能力。插件可以添加新的AI模型支持、集成第三方服务、实现特定内容格式转换等功能。

插件开发基于抖音AI写作工具的开放API和SDK，开发者可以使用JavaScript或Python进行开发。插件系统提供完整的生命周期管理，包括安装、激活、配置和卸载等操作。

// 抖音AI写作工具插件开发示例
class CustomContentFormatter {
  constructor(api) {
    this.api = api;
    this.name = 'Custom Content Formatter';
    this.version = '1.0.0';
    this.description = 'Format AI-generated content for specific platforms';
  }
  
  // 插件初始化
  async initialize() {
    // 注册事件处理器
    this.api.on('content.generated', this.handleContentGenerated.bind(this));
    
    // 注册自定义命令
    this.api.registerCommand('formatForPlatform', this.formatForPlatform.bind(this));
    
    console.log(`${this.name} plugin initialized`);
  }
  
  // 处理内容生成事件
  async handleContentGenerated(event) {
    const { contentId, content } = event;
    
    // 获取内容配置
    const config = await this.api.getContentConfig(contentId);
    
    // 如果配置了自动格式化
    if (config.autoFormat) {
      const formattedContent = await this.formatContent(content, config.targetPlatform);
      
      // 更新内容
      await this.api.updateContent(contentId, { 
        content: formattedContent,
        formatted: true 
      });
    }
  }
  
  // 格式化内容以适应特定平台
  async formatContent(content, platform) {
    switch (platform) {
      case 'douyin':
        return this.formatForDouyin(content);
      case 'xiaohongshu':
        return this.formatForXiaohongshu(content);
      case 'weibo':
        return this.formatForWeibo(content);
      default:
        return content;
    }
  }
  
  // 格式化抖音内容
  formatForDouyin(content) {
    // 添加抖音特定的格式化逻辑
    const lines = content.split('n');
    const formattedLines = lines.map(line => {
      // 添加表情符号
      if (line.includes('惊喜')) {
        return `😲 ${line}`;
      }
      // 添加话题标签
      if (line.includes('美食')) {
        return `${line} 美食分享 抖音美食`;
      }
      return line;
    });
    
    return formattedLines.join('n');
  }
  
  // 格式化小红书内容
  formatForXiaohongshu(content) {
    // 添加小红书特定的格式化逻辑
    return `✨ ${content}nn小红书 种草`;
  }
  
  // 格式化微博内容
  formatForWeibo(content) {
    // 添加微博特定的格式化逻辑
    if (content.length > 140) {
      return content.substring(0, 137) + '...';
    }
    return content;
  }
  
  // 自定义命令：为特定平台格式化内容
  async formatForPlatform(params) {
    const { content, platform } = params;
    return this.formatContent(content, platform);
  }
  
  // 插件卸载
  async destroy() {
    // 清理事件监听器
    this.api.off('content.generated', this.handleContentGenerated);
    
    // 注销自定义命令
    this.api.unregisterCommand('formatForPlatform');
    
    console.log(`${this.name} plugin destroyed`);
  }
}

// 插件注册
function registerPlugin(api) {
  const plugin = new CustomContentFormatter(api);
  return plugin;
}

// 导出插件
module.exports = {
  registerPlugin
};

抖音AI写作工具高级功能实践案例

多账号内容批量生产系统

抖音AI写作工具可以与多账号管理系统集成，实现大规模内容生产。这种系统特别适合MCN机构或企业用户，需要同时管理多个抖音账号并定期发布内容。

多账号内容批量生产系统包括账号管理、内容策略配置、AI内容生成、内容审核和定时发布等模块。系统可以根据不同账号的定位和目标受众，生成差异化的内容。

 抖音多账号内容批量生产系统示例
import asyncio
import json
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Dict, List

class DouyinMultiAccountSystem:
    def __init__(self, api_key):
        self.api_key = api_key
        self.accounts = {}
        self.content_strategies = {}
        self.scheduled_tasks = {}
        
     添加账号
    def add_account(self, account_id, account_info):
        self.accounts[account_id] = {
            'id': account_id,
            'name': account_info.get('name', ''),
            'niche': account_info.get('niche', ''),
            'target_audience': account_info.get('target_audience', ''),
            'posting_schedule': account_info.get('posting_schedule', {}),
            'content_preferences': account_info.get('content_preferences', {})
        }
        
     添加内容策略
    def add_content_strategy(self, strategy_id, strategy_config):
        self.content_strategies[strategy_id] = {
            'id': strategy_id,
            'name': strategy_config.get('name', ''),
            'description': strategy_config.get('description', ''),
            'prompt_template': strategy_config.get('prompt_template', ''),
            'model': strategy_config.get('model', 'deepseek'),
            'parameters': strategy_config.get('parameters', {}),
            'post_processing': strategy_config.get('post_processing', [])
        }
        
     为账号分配内容策略
    def assign_strategy_to_account(self, account_id, strategy_id):
        if account_id in self.accounts and strategy_id in self.content_strategies:
            self.accounts[account_id]['strategy_id'] = strategy_id
            return True
        return False
        
     生成单个账号的内容
    async def generate_content_for_account(self, account_id):
        if account_id not in self.accounts:
            return None
            
        account = self.accounts[account_id]
        if 'strategy_id' not in account:
            return None
            
        strategy = self.content_strategies[account['strategy_id']]
        
         准备提示词
        prompt = self._prepare_prompt(account, strategy)
        
         调用AI生成内容
        content = await self._call_ai_api(prompt, strategy['model'], strategy['parameters'])
        
         后处理
        processed_content = await self._post_process_content(content, strategy['post_processing'])
        
        return {
            'account_id': account_id,
            'content': processed_content,
            'generated_at': datetime.now().isoformat(),
            'strategy_id': strategy['id']
        }
        
     准备提示词
    def _prepare_prompt(self, account, strategy):
        prompt_template = strategy['prompt_template']
        
         替换模板变量
        replacements = {
            '{account_name}': account['name'],
            '{niche}': account['niche'],
            '{target_audience}': account['target_audience'],
            '{current_date}': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'),
            '{current_time}': datetime.now().strftime('%H:%M')
        }
        
         添加账号特定的内容偏好
        for key, value in account['content_preferences'].items():
            replacements[f'{{{key}}}'] = str(value)
            
         执行替换
        prompt = prompt_template
        for key, value in replacements.items():
            prompt = prompt.replace(key, value)
            
        return prompt
        
     调用AI API
    async def _call_ai_api(self, prompt, model, parameters):
         这里应该是实际的API调用
         为了示例，我们模拟一个返回值
        await asyncio.sleep(1)   模拟API延迟
        
        return f"这是为{model}模型生成的内容，基于提示词：{prompt[:50]}..."
        
     内容后处理
    async def _post_process_content(self, content, post_processing_steps):
        processed_content = content
        
        for step in post_processing_steps:
            if step['type'] == 'add_hashtags':
                hashtags = step['hashtags']
                processed_content = f"{processed_content}n{' '.join(['' + tag for tag in hashtags])}"
            elif step['type'] == 'add_emoji':
                emoji = step['emoji']
                processed_content = f"{emoji} {processed_content}"
            elif step['type'] == 'truncate':
                max_length = step.get('max_length', 500)
                if len(processed_content) > max_length:
                    processed_content = processed_content[:max_length-3] + '...'
                    
        return processed_content
        
     批量生成内容
    async def batch_generate_content(self, account_ids=None):
        if account_ids is None:
            account_ids = list(self.accounts.keys())
            
        tasks = []
        for account_id in account_ids:
            if 'strategy_id' in self.accounts[account_id]:
                tasks.append(self.generate_content_for_account(account_id))
                
        results = await asyncio.gather(tasks, return_exceptions=True)
        
         处理结果
        successful_results = []
        for i, result in enumerate(results):
            if isinstance(result, Exception):
                print(f"Error generating content for account {account_ids[i]}: {result}")
            else:
                successful_results.append(result)
                
        return successful_results
        
     安排定时任务
    def schedule_content_generation(self, account_id, schedule_config):
        if account_id not in self.accounts:
            return False
            
        self.scheduled_tasks[account_id] = {
            'account_id': account_id,
            'schedule': schedule_config,
            'last_run': None,
            'next_run': self._calculate_next_run(schedule_config)
        }
        
        return True
        
     计算下次运行时间
    def _calculate_next_run(self, schedule_config):
        now = datetime.now()
        
        if schedule_config['type'] == 'daily':
            time_parts = schedule_config['time'].split(':')
            hour = int(time_parts[0])
            minute = int(time_parts[1])
            
            next_run = now.replace(hour=hour, minute=minute, second=0, microsecond=0)
            if next_run <= now:
                next_run += timedelta(days=1)
                
            return next_run
        elif schedule_config['type'] == 'interval':
            interval = schedule_config['interval_minutes']
            return now + timedelta(minutes=interval)
            
        return None
        
     检查并执行定时任务
    async def check_and_run_scheduled_tasks(self):
        now = datetime.now()
        due_tasks = []
        
        for account_id, task in self.scheduled_tasks.items():
            if task['next_run'] and task['next_run'] <= now:
                due_tasks.append(account_id)
                
        if due_tasks:
            results = await self.batch_generate_content(due_tasks)
            
             更新任务状态
            for account_id in due_tasks:
                task = self.scheduled_tasks[account_id]
                task['last_run'] = now
                task['next_run'] = self._calculate_next_run(task['schedule'])
                
            return results
            
        return []

 使用示例
async def main():
     初始化系统
    system = DouyinMultiAccountSystem('your_api_key')
    
     添加账号
    system.add_account('account_1', {
        'name': '美食探长',
        'niche': '美食',
        'target_audience': '年轻人',
        'posting_schedule': {
            'type': 'daily',
            'time': '10:00'
        },
        'content_preferences': {
            'style': '轻松活泼',
            'length': '中等',
            'include_hashtags': True
        }
    })
    
    system.add_account('account_2', {
        'name': '科技前沿',
        'niche': '科技',
        'target_audience': '科技爱好者',
        'posting_schedule': {
            'type': 'daily',
            'time': '18:00'
        },
        'content_preferences': {
            'style': '专业严谨',
            'length': '长',
            'include_hashtags': True
        }
    })
    
     添加内容策略
    system.add_content_strategy('food_strategy', {
        'name': '美食内容策略',
        'description': '生成美食相关的抖音内容',
        'prompt_template': '请为我的{niche}账号创作一个关于{current_season}美食的抖音短视频脚本。目标受众是{target_audience}，风格要{style}，长度{length}。',
        'model': 'deepseek',
        'parameters': {
            'temperature': 0.7,
            'max_tokens': 500
        },
        'post_processing': [
            {
                'type': 'add_hashtags',
                'hashtags': ['美食', '抖音美食', '美食分享']
            },
            {
                'type': 'add_emoji',
                'emoji': '🍔'
            }
        ]
    })
    
    system.add_content_strategy('tech_strategy', {
        'name': '科技内容策略',
        'description': '生成科技相关的抖音内容',
        'prompt_template': '请为我的{niche}账号创作一个关于最新科技趋势的抖音短视频脚本。目标受众是{target_audience}，风格要{style}，长度{length}。',
        'model': 'douban',
        'parameters': {
            'temperature': 0.6,
            'max_tokens': 600
        },
        'post_processing': [
            {
                'type': 'add_hashtags',
                'hashtags': ['科技', '前沿科技', '科技生活']
            },
            {
                'type': 'add_emoji',
                'emoji': '🔬'
            }
        ]
    })
    
     分配策略
    system.assign_strategy_to_account('account_1', 'food_strategy')
    system.assign_strategy_to_account('account_2', 'tech_strategy')
    
     安排定时任务
    system.schedule_content_generation('account_1', {
        'type': 'daily',
        'time': '10:00'
    })
    
    system.schedule_content_generation('account_2', {
        'type': 'daily',
        'time': '18:00'
    })
    
     立即生成一次内容用于测试
    results = await system.batch_generate_content()
    print("Generated content:")
    for result in results:
        print(f"Account: {result['account_id']}")
        print(f"Content: {result['content']}")
        print("---")
    
     检查并执行定时任务
    scheduled_results = await system.check_and_run_scheduled_tasks()
    if scheduled_results:
        print("Scheduled content generated:")
        for result in scheduled_results:
            print(f"Account: {result['account_id']}")
            print(f"Content: {result['content']}")
            print("---")

 运行示例
asyncio.run(main())

抖音AI写作工具与数据分析系统集成

抖音AI写作工具可以与数据分析系统集成，实现基于数据反馈的内容优化。这种集成可以帮助创作者了解哪些内容表现更好，并据此调整AI生成策略。

数据分析集成包括内容表现数据收集、关键指标分析、内容策略优化和A/B测试等功能。系统可以自动分析内容互动数据，识别成功内容的共同特征，并将这些特征应用到未来的内容生成中。

// 抖音AI写作工具与数据分析系统集成示例
class ContentAnalyticsIntegration {
  constructor(aiWritingApi, analyticsApi) {
    this.aiWritingApi = aiWritingApi;
    this.analyticsApi = analyticsApi;
    this.contentPerformanceData = new Map();
    this.optimizationStrategies = new Map();
  }
  
  // 收集内容表现数据
  async collectContentPerformance(contentId, timeRange = '7d') {
    try {
      // 从分析API获取内容表现数据
      const performanceData = await this.analyticsApi.getContentMetrics(contentId, {
        metrics: ['views', 'likes', 'comments', 'shares', 'completion_rate'],
        timeRange: timeRange
      });
      
      // 存储数据
      this.contentPerformanceData.set(contentId, {
        contentId,
        metrics: performanceData,
        collectedAt: new Date().toISOString()
      });
      
      return performanceData;
    } catch (error) {
      console.error(`Error collecting performance data for content ${contentId}:`, error);
      throw error;
    }
  }
  
  // 分析内容表现并生成优化建议
  async analyzeContentPerformance(contentId) {
    if (!this.contentPerformanceData.has(contentId)) {
      await this.collectContentPerformance(contentId);
    }
    
    const performanceData = this.contentPerformanceData.get(contentId);
    const metrics = performanceData.metrics;
    
    // 计算综合得分
    const engagementScore = this.calculateEngagementScore(metrics);
    
    // 获取内容详情
    const contentDetails = await this.aiWritingApi.getContentDetails(contentId);
    
    // 分析内容特征
    const contentFeatures = this.extractContentFeatures(contentDetails);
    
    // 生成优化建议
    const optimizationSuggestions = this.generateOptimizationSuggestions(
      metrics, 
      engagementScore, 
      contentFeatures
    );
    
    return {
      contentId,
      metrics,
      engagementScore,
      contentFeatures,
      optimizationSuggestions,
      analyzedAt: new Date().toISOString()
    };
  }
  
  // 计算互动得分
  calculateEngagementScore(metrics) {
    // 权重配置
    const weights = {
      views: 0.1,
      likes: 0.3,
      comments: 0.3,
      shares: 0.2,
      completion_rate: 0.1
    };
    
    // 归一化指标值（这里简化处理，实际应用中可能需要更复杂的归一化方法）
    const normalizedMetrics = {
      views: Math.min(metrics.views / 10000, 1),  // 假设10000浏览量为满分
      likes: Math.min(metrics.likes / 1000, 1),   // 假设1000点赞量为满分
      comments: Math.min(metrics.comments / 100, 1),  // 假设100评论量为满分
      shares: Math.min(metrics.shares / 50, 1),   // 假设50分享量为满分
      completion_rate: metrics.completion_rate / 100  // 完播率已经是百分比
    };
    
    // 计算加权得分
    let score = 0;
    for (const [metric, value] of Object.entries(normalizedMetrics)) {
      score += value  weights[metric];
    }
    
    return Math.round(score  100) / 100;  // 保留两位小数
  }
  
  // 提取内容特征
  extractContentFeatures(contentDetails) {
    const features = {
      length: contentDetails.content.length,
      hasHashtags: contentDetails.content.includes(''),
      hashtagCount: (contentDetails.content.match(//g) || []).length,
      hasEmojis: /[u{1F600}-u{1F64F}]|[u{1F300}-u{1F5FF}]|[u{1F680}-u{1F6FF}]|[u{1F1E0}-u{1F1FF}]/gu.test(contentDetails.content),
      emojiCount: (contentDetails.content.match(/[u{1F600}-u{1F64F}]|[u{1F300}-u{1F5FF}]|[u{1F680}-u{1F6FF}]|[u{1F1E0}-u{1F1FF}]/gu) || []).length,
      hasQuestionMark: contentDetails.content.includes('?'),
      hasCallToAction: this.containsCallToAction(contentDetails.content),
      modelUsed: contentDetails.model,
      promptTemplate: contentDetails.promptTemplate
    };
    
    return features;
  }
  
  // 检查是否包含行动号召
  containsCallToAction(content) {
    const callToActionPhrases = [
      '关注我', '点赞', '评论', '分享', '收藏', '点击链接', '立即购买', 
      '了解更多', '立即行动', '不要错过', '赶快', '马上'
    ];
    
    return callToActionPhrases.some(phrase => content.includes(phrase));
  }
  
  // 生成优化建议
  generateOptimizationSuggestions(metrics, engagementScore, contentFeatures) {
    const suggestions = [];
    
    // 基于得分的总体建议
    if (engagementScore < 0.3) {
      suggestions.push({
        type: 'overall',
        priority: 'high',
        description: '内容互动率较低，建议全面优化内容策略'
      });
    } else if (engagementScore < 0.6) {
      suggestions.push({
        type: 'overall',
        priority: 'medium',
        description: '内容互动率中等，有优化空间'
      });
    } else {
      suggestions.push({
        type: 'overall',
        priority: 'low',
        description: '内容互动率良好，继续保持'
      });
    }
    
    // 基于具体指标的建议
    if (metrics.completion_rate < 30) {
      suggestions.push({
        type: 'completion_rate',
        priority: 'high',
        description: '完播率较低，建议缩短视频长度或增强开头吸引力'
      });
    }
    
    if (metrics.likes / metrics.views < 0.02) {  // 点赞率低于2%
      suggestions.push({
        type: 'likes',
        priority: 'medium',
        description: '点赞率较低，建议增加互动元素或情感共鸣点'
      });
    }
    
    if (metrics.comments / metrics.views < 0.001) {  // 评论率低于0.1%
      suggestions.push({
        type: 'comments',
        priority: 'medium',
        description: '评论率较低，建议添加问题或争议性观点促进讨论'
      });
    }
    
    // 基于内容特征的建议
    if (!contentFeatures.hasHashtags || contentFeatures.hashtagCount  {
        const testResults = await this.aiWritingApi.getTestResults(testGroup.id);
        
        // 分析测试结果
        const analysis = this.analyzeABTestResults(testResults);
        
        // 如果测试有显著结果，提前结束
        if (analysis.significant) {
          clearInterval(monitorInterval);
          
          // 应用获胜变体
          await this.applyOptimizationStrategy(accountId, {
            type: testConfig.optimizationType,
            value: analysis.winner.config
          });
          
          // 结束测试
          await this.aiWritingApi.endTest(testGroup.id, {
            reason: 'Significant results found',
            winner: analysis.winner.variantId
          });
          
          return {
            testCompleted: true,
            winner: analysis.winner,
            applied: true
          };
        }
        
        // 检查测试是否到期
        const now = new Date();
        const endTime = new Date(testGroup.startTime + testConfig.duration  24  60  60  1000);
        
        if (now >= endTime) {
          clearInterval(monitorInterval);
          
          // 应用获胜变体（如果有）
          if (analysis.winner) {
            await this.applyOptimizationStrategy(accountId, {
              type: testConfig.optimizationType,
              value: analysis.winner.config
            });
          }
          
          // 结束测试
          await this.aiWritingApi.endTest(testGroup.id, {
            reason: 'Test duration completed',
            winner: analysis.winner ? analysis.winner.variantId : null
          });
          
          return {
            testCompleted: true,
            winner: analysis.winner,
            applied: !!analysis.winner
          };
        }
      }, 60  60  1000);  // 每小时检查一次
      
      return {
        testStarted: true,
        testGroupId: testGroup.id
      };
    } catch (error) {
      console.error(`Error running A/B test for account ${accountId}:`, error);
      throw error;
    }
  }
  
  // 分析A/B测试结果
  analyzeABTestResults(testResults) {
    // 简化的A/B测试分析逻辑
    // 实际应用中可能需要更复杂的统计方法
    
    const variants = testResults.variants;
    let bestVariant = null;
    let bestScore = -1;
    
    for (const variant of variants) {
      // 计算变体得分
      const score = this.calculateVariantScore(variant.metrics);
      
      if (score > bestScore) {
        bestScore = score;
        bestVariant = {
          variantId: variant.id,
          config: variant.config,
          score: score,
          metrics: variant.metrics
        };
      }
    }
    
    // 检查结果是否显著（简化处理）
    const significant = variants.length > 1 && 
      Math.abs(variants[0].metrics.engagement_rate - variants[1].metrics.engagement_rate) > 0.05;
    
    return {
      significant,
      winner: bestVariant
    };
  }
  
  // 计算变体得分
  calculateVariantScore(metrics) {
    // 简化的得分计算，实际应用中可能需要更复杂的公式
    return metrics.engagement_rate  0.5 + 
           metrics.completion_rate  0.3 + 
           metrics.conversion_rate  0.2;
  }
}

// 使用示例
async function contentAnalyticsExample() {
  // 初始化API客户端（模拟）
  const aiWritingApi = {
    getContentDetails: async (contentId) => {
      // 模拟API调用
      return {
        contentId,
        content: "这是关于美食的抖音短视频脚本，介绍了夏日冰饮的制作方法。美食 夏日饮品 抖音美食",
        model: "deepseek",
        promptTemplate: "请为我的美食账号创作一个关于夏日冰饮的抖音短视频脚本",
        createdAt: "2025-08-29T10:00:00Z"
      };
    },
    getAccountConfig: async (accountId) => {
      // 模拟API调用
      return {
        accountId,
        promptTemplate: "请为我的{niche}账号创作一个关于{topic}的抖音短视频脚本",
        modelParameters: {
          temperature: 0.7,
          max_tokens: 500
        },
        contentPreferences: {
          targetLength: "medium",
          includeHashtags: true
        }
      };
    },
    updateAccountConfig: async (accountId, config) => {
      // 模拟API调用
      console.log(`Updated config for account ${accountId}:`, config);
      return { success: true };
    },
    createTestGroup: async (accountId, config) => {
      // 模拟API调用
      const testGroupId = `test_${Date.now()}`;
      console.log(`Created test group ${testGroupId} for account ${accountId}`);
      return {
        id: testGroupId,
        accountId,
        startTime: Date.now(),
        ...config
      };
    },
    getTestResults: async (testGroupId) => {
      // 模拟API调用
      return {
        testGroupId,
        variants: [
          {
            id: "variant_a",
            config: { temperature: 0.7 },
            metrics: {
              engagement_rate: 0.05,
              completion_rate: 0.4,
              conversion_rate: 0.02
            }
          },
          {
            id: "variant_b",
            config: { temperature: 0.9 },
            metrics: {
              engagement_rate: 0.08,
              completion_rate: 0.35,
              conversion_rate: 0.03
            }
          }
        ]
      };
    },
    endTest: async (testGroupId, result) => {
      // 模拟API调用
      console.log(`Ended test ${testGroupId} with result:`, result);
      return { success: true };
    }
  };
  
  const analyticsApi = {
    getContentMetrics: async (contentId, options) => {
      // 模拟API调用
      return {
        views: 10000,
        likes: 500,
        comments: 50,
        shares: 25,
        completion_rate: 40
      };
    }
  };
  
  // 创建集成实例
  const integration = new ContentAnalyticsIntegration(aiWritingApi, analyticsApi);
  
  // 分析内容表现
  const contentId = "content_12345";
  const analysis = await integration.analyzeContentPerformance(contentId);
  console.log("Content analysis:", analysis);
  
  // 应用优化策略
  const accountId = "account_67890";
  const strategy = {
    type: "model_parameters",
    value: {
      temperature: 0.8,
      max_tokens: 600
    }
  };
  
  const optimizationResult = await integration.applyOptimizationStrategy(accountId, strategy);
  console.log("Optimization result:", optimizationResult);
  
  // 运行A/B测试
  const abTestConfig = {
    name: "Temperature Parameter Test",
    description: "Test different temperature values for content generation",
    variants: [
      {
        name: "Low Temperature",
        config: { temperature: 0.5 }
      },
      {
        name: "High Temperature",
        config: { temperature: 0.9 }
      }
    ],
    trafficAllocation: [50, 50],
    duration: 7,  // 7天
    optimizationType: "model_parameters"
  };
  
  const abTestResult = await integration.runABTest(accountId, abTestConfig);
  console.log("A/B test result:", abTestResult);
}

// 运行示例
contentAnalyticsExample().catch(console.error);