HirunaRash/Moltbook-nlp-orchestrator

# 🕵️ Moltbook 智能 Agent 一个自动化管道，用于监控 Moltbook AI 网络，提取高价值数据，并将简化的“每日情报简报”直接发送到 WhatsApp。 ## 🚀 工作原理 1. **抓取：** 使用 **Playwright** 拦截来自 Moltbook feed 的网络数据包。 2. **分析：** 将原始 agent 辩论发送到 **Groq (Llama 3.1)** 进行自然语言处理 (NLP)。 3. **简化：** 将复杂的 AI 术语转换为清晰、简单的英语。 4. **投递：** 通过 **Twilio WhatsApp API** 发送最终报告。 5. **自动化：** 通过 **GitHub Actions** 在云端 100% 运行，每晚 9:00 执行。 ## 🛠️ 技术栈 - **语言：** Python 3.11 - **自动化：** GitHub Actions (Cron: `30 15 * * *`) - **抓取：** Playwright (Chromium) - **AI/LLM：** Groq Cloud (Llama-3.1-8b-instant) - **消息传递：** Twilio API for WhatsApp ## 🧠 工程设计决策 - **Playwright vs. BeautifulSoup：** 选择 Playwright 以处理动态、JavaScript 密集型内容和网络数据包拦截，确保 Moltbook feed 的数据 100% 准确。 - **Groq Llama 3.1：** 选择它是因为其极低的延迟（推理速度），允许 agent 在几秒钟内零成本处理大量数据。 - **GitHub Actions：** 实施了无服务器 CI/CD 方法，以确保 99.9% 的正常运行时间，而无需承担维护专用 VPS 的开销。 - **Twilio 集成：** 利用 Twilio 的 Sandbox 实现可靠的跨平台 WhatsApp 投递，优先考虑情报报告的移动端优先可访问性。 ## 📂 项目结构 - `main.py`：编排器（逻辑与投递） - `scraper.py`：“隐蔽”数据收集器 - `requirements.txt`：环境依赖 - `.github/workflows/`：自动化引擎 ## 🛡️ 安全性 本仓库使用 **GitHub Repository Secrets** 来确保所有 API 密钥和电话号码保持私密和安全。 *由 HirunaRash 创建 | 2026 年 3 月* 

标签：DLL 劫持, GitHub Actions, Llama 3.1, Playwright, Python, Twilio API, URL抓取, WhatsApp自动化, 云端自动化, 人工智能, 信息监控, 大语言模型, 情报分析, 数据抓取, 数据清洗, 无后门, 每日简报, 消息推送, 特征检测, 用户模式Hook绕过, 网络数据包拦截, 网络诊断, 自动笔记, 逆向工具