自动评论器

一个基于 Claude 技能和 Playwright MCP 的营销自动化框架，用于实现真实的社区互动。具备个性化评论生成、目标社区选择、每日跟踪、批量执行以及潜在客户识别等功能。

目前支持 Reddit — 可通过添加个性化文件轻松扩展至 Twitter、LinkedIn、Discord 等其他平台。

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这是什么？

自动评论器是一款 Claude AI 技能，它能够：

• 学习你的写作风格，基于你的真实评论；
• 深度分析帖子，理解上下文与意图（而非关键词匹配）；
• 撰写真实自然的评论，通过 16 项质量检查标准；
• 跨子版块跟踪活动，并设置每日配额；
• 根据你的产品定位，自动识别潜在客户；
• 以批量模式运行，完成多个社区的每日配额任务。

与那些容易被识破的自动化机器人不同，该系统能够复刻你独特的表达方式，并真正为社区提供价值。

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快速开始

1. 安装

git clone https://github.com/rokpiy/auto-commenter.git
cd auto-commenter
npm install

2. 配置你的风格

创建个性化文件：

1. 收集 8–10 条你曾发表过的评论（涵盖不同主题、长度及语气）；
2. 向你的大语言模型提问：“请分析这些评论并制定一份个性化指南”；
3. 将结果粘贴到 .claude/skills/reddit-commenter/resources/personalization_reddit.md 文件中。

3. 自定义目标社区

配置子版块：

1. 让你的大语言模型分析你的目标子版块；
2. 将社区规则、语气及优质话题等内容粘贴到 .claude/skills/reddit-commenter/resources/subreddits.md 文件中。

可选——添加产品信息：

• 如果你在推广某款产品，可以将详细信息添加到 .claude/skills/reddit-commenter/resources/product.md 文件中。

4. 运行

单条评论：

“在 r/YourSubreddit 上写一条评论”

批量模式（填满每日配额）：

“完成今天的配额”

详细设置： 请参阅 SETUP.md。

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项目结构

auto-commenter/
├── .claude/skills/reddit-commenter/
│   ├── SKILL.md                      # 单条评论工作流
│   ├── BATCH.md                      # 批量模式执行
│   └── resources/
│       ├── personalization_reddit.md # 你的写作风格（需自定义）
│       ├── subreddits.md             # 目标社区分析
│       └── product.md                # 你的产品信息（可选）
├── tracking/reddit/                  # 每日活动日志
├── leads/reddit.md                   # 发现的潜在客户
├── SETUP.md                          # 详细设置指南
└── CONTRIBUTING.md                   # 贡献指南

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核心功能

• 风格个性化：16 项检查确保评论自然流畅，宛如真人所写。
• 批量执行：自动完成每日配额（例如，在 8 个子版块中各发 3 条评论，间隔 5–15 分钟）。
• 潜在客户识别：追踪对你产品感兴趣的潜在客户。
• 活动跟踪：每日记录评论链接及各项指标。
• 多平台兼容：只需添加个性化文件即可扩展到 Twitter、LinkedIn、Discord 等平台。
• 尊重社区规范：严格遵守限流规则、子版块规定，并切实提供价值。

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使用方法

单条评论

“在 r/ClaudeAI 上写一条评论”

→ 分析帖子，按你的风格撰写，经过质量审核后发布，并进行跟踪。

批量模式

“完成今天的配额”

→ 填满所有子版块的配额（默认每个子版块 3 条，间隔 5–15 分钟）。

查看活动

“查看今日 Reddit 活动”

→ 打开跟踪文件：tracking/reddit/2026-01-30.md。

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多平台支持

目前支持 Reddit。若要添加其他平台：

1. 复制 .claude/skills/reddit-commenter/ 到 .claude/skills/[platform]-commenter/；
2. 根据特定平台的风格定制 personalization_[platform].md 文件；
3. 更新 SKILL.md 和 BATCH.md 以适配相应平台的 API 或浏览器自动化；
4. 创建 tracking/[platform]/ 和 leads/[platform].md 文件。

即将推出： Twitter、LinkedIn、Discord 的模板。

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文档

• SETUP.md - 完整设置指南
• QUICK_REFERENCE.md - 命令与技巧
• CONTRIBUTING.md - 贡献指南
• CHANGES.md - 开源转换总结

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负责任的使用

⚠️ 本工具旨在提升真实的互动参与度，而非完全取代人工交流。

应该：

• 为社区提供实际价值
• 使用你真实的写作风格
• 遵守各平台的规则与限流要求
• 混合手动评论

不应该：

• 向社区发送垃圾信息或欺骗性内容
• 虚构个人经历
• 忽视负面反馈
• 将所有活动完全自动化

详情请参阅 负责任使用指南。

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许可证

MIT 许可证 — 详见 LICENSE。

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由 Claude AI 和 Playwright MCP 构建

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支持

• 报告 Bug
• 请求功能
• 贡献代码
• 设置帮助

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星标历史

Auto-Commenter 快速上手指南

Auto-Commenter 是一个基于 Claude Skills 和 Playwright MCP 的营销自动化框架，旨在通过模拟真实的写作风格，在目标社区（目前支持 Reddit）进行真诚的互动、潜在客户挖掘及日常活动追踪。

环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：

• 操作系统：Windows, macOS 或 Linux
• Node.js：建议安装 LTS 版本 (v18+)
• 包管理器：npm 或 yarn
• AI 环境：需要配置好 Claude AI 访问权限及 Playwright MCP 环境
• 浏览器依赖：项目运行时需要 Playwright 支持的浏览器内核（首次运行通常会自动下载）

注意：本项目主要面向全球社区（如 Reddit），国内开发者使用时请确保网络环境能够正常访问目标平台及 npm 源。如有需要，可配置国内 npm 镜像加速安装依赖：

npm config set registry https://registry.npmmirror.com

安装步骤

1. 克隆项目仓库

   git clone https://github.com/rokpiy/auto-commenter.git
   cd auto-commenter
   

2. 安装依赖

   npm install
   

3. 配置个人写作风格 (关键步骤) 为了让评论看起来真实自然，你需要让 AI 学习你的写作风格：

   • 收集 8-10 条你过去写过的真实评论（涵盖不同主题、长度和语气）。
   • 向你的 LLM 发送提示词："Analyze these comments and create a personalization guide"（分析这些评论并创建个性化指南）。
   • 将生成的指南内容粘贴到 .claude/skills/reddit-commenter/resources/personalization_reddit.md 文件中。

4. 配置目标社区

   • 向 LLM 询问你目标 Subreddit 的规则、语调和热门话题。
   • 将分析结果粘贴到 .claude/skills/reddit-commenter/resources/subreddits.md 文件中。
   • (可选) 如果是为了推广产品，可将产品信息填入 resources/product.md。

基本使用

配置完成后，你可以直接在支持 Claude Skills 的环境中通过自然语言指令运行工具。

模式一：单条评论生成

针对特定板块生成并发布一条符合你风格的评论。

"Write one comment on r/YourSubreddit"

执行逻辑：分析帖子上下文 -> 模仿你的风格撰写 -> 通过 16 项质量检查 -> 发布 -> 记录日志。

模式二：批量执行（填充每日配额）

自动遍历配置的社区，完成设定的每日互动目标（例如：每个子版块 3 条，共 8 个子版块）。

"Fill today's quota"

执行逻辑：自动计算剩余配额 -> 分批次执行（默认间隔 5-15 分钟）-> 更新追踪日志。

查看活动记录

查看当天的互动记录和生成的潜在客户列表。

"Show today's Reddit activity"

系统将引导你查看 tracking/reddit/[日期].md 文件，其中包含评论链接和相关指标。

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温馨提示：本工具旨在增强真实的社区互动，而非替代人工。请务必遵守各平台的社区准则和频率限制，避免垃圾信息行为。详细设置请参考项目根目录下的 SETUP.md。