commit e336593d023f6ab00860dcd21734672618ebc776 Author: Ting-Jun Wang Date: Mon Oct 20 00:22:22 2025 +0800 feat: auto reply with llm by bot diff --git a/.gitignore b/.gitignore new file mode 100644 index 0000000..2fe6b37 --- /dev/null +++ b/.gitignore @@ -0,0 +1,2 @@ +__pycache__ +token.json diff --git a/comments.json b/comments.json new file mode 100644 index 0000000..dcb6bfb --- /dev/null +++ b/comments.json @@ -0,0 +1 @@ +{"comments": ["姐姐是愛之深責之切！ 妳真的很愛這支球隊😆", "娜比的威力我可以作證😆", "我貢獻了頭 你貢獻了膝蓋🤣", "還需要多學一點😅 設備之後再說", "感謝你不嫌棄😅", "該來台中了！！", "活力滿滿！！\n看她笑成那樣票錢都值了", "近一個月她超級超級忙 還能在球場活力滿滿！！真的很佩服她的體力", "廉世彬回休息室了吉娜她們才開始跳 是不是沒先揪🤣", "中秋節快樂！！ 假期要記得練發球 下一次球場見面我會接好球的😆", "物理性暈🤣", "這就不是說說笑笑那麼簡單了🤣\n肯定保險要拿好拿滿", "太專心拍廉世彬的後果就是沒注意到球過來了🤣\n不過頭被啦啦隊扣球應該也能算是第一人了🤣🤣", "還好球不硬 輕輕彈一下而已🤣", "娜比有送我鳳梨酥當賠禮 是賺的沒錯🤣", "笑死 原來其實球還反彈很遠🤣", "沒事沒事！！🤣 被砸了一下我開始認識娜比了！！不然我本來一直在看廉世彬！😆 娜比也很漂亮👍\n下次球場再見~🥰", "CAN'T WAIT!!!💕", "字放上去而已沒什麼難度🫠 老師處理那些影片才是辛苦了", "預定挑戰賽時間剛好澳門行程🫠 只能相信樂天了！！\nNC 今天晚上比賽很有機會進季後賽", "樂天應該這天請哥當官攝的🤣 拍的真好", "沒好好學拍照基礎 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好像會吃我的畫質🥲", "對 簽名球", "我後來也有收到世彬鑰匙圈 好可愛🥰", "大概上禮拜沾到哥的好運😂🥰", "羨慕了哥🥲", "分主管跟同事看一下，順便推個廉世彬坑🤣", "這告白… 入廉世彬的坑後不用出來了", "搞笑也很可愛", "搞笑魂上身🤣 難怪之前說想再去上脫口秀和綜藝節目", "她應該真的有搞笑的天賦🤣", "新髮色大家都說很仙😍", "謝謝🥰 希望可以趕快找到自己想做的事", "歡迎多多關注廉世彬 之後會有更多好歌的😆", "唱歌又好聽又有才華🥰", "好謝謝 昨天有看到有好心人有錄完全部\n今天的可能也有機會\n不過這段應該沒差哈哈 還是很可愛😂", "原本就很可愛 這特效還有加成😍", "還換了髮色好好看🥰", "存在本身就拯救世界了🤣", "這個月多了很多 NC 恐龍補賽的平日場，真的得一直來回飛…", "不用拿別人比，認真的人都值得受到喜愛！", "對當天的我來說是萬惡白欄杆🫠", "趁現在人生過渡階段比較能跑，接下來就難了🥲", "對 不奢求什麼，只希望她健健康康🥲", "好喜歡這張！！笑得好好看", "隨時都很可愛🤣", "恭喜恭喜~ 很好看😍", "這個表情好可愛🥰", "好幾次看到她超級痛的表情，我覺得可能沒那麼快🫠🥲", "好好笑 其他能抓就這個不能抓耶🤣", "昌原NC Park是我愛的人在的球場、也是我自己很喜歡的球場… 真的別來搞亂它耶🫠", "追世彬的路上姐姐你一直是很幸運的人！！超級羨慕😍\n之後也一直一起陪世彬走花路吧！🥰🥰", "之前有幾次留比較久的不知道粒姐有沒有每天都在🥲", "少了幾天就變得好不想飛哦🫠 在首爾不知道要幹嘛", "我現在還算是學生，這就是當學生的好處🤣", "比賽取消了 已經退款！感謝您提醒，沒有想過下雨天這個狀況🤣", "跟我印象中好像不一樣🤣 我記得是傾斜45度角的蜻蜓", "值了", "我也超愛今天的髮型 好可愛", "她的眼睛真的很好看！永遠都很有活力的感覺", "真的嗎？其實我對 KBO 賽制不太熟，也不太清楚之前補賽都怎麼安排🥲", "眼神超可愛👀😍", "我前天有穿，昨天沒有😆", "比梗圖那隻貓還可愛😍", "廉世彬哼歌的聲音超可愛😍", "看起來感情真的很好 情同姐妹", "開場前她順著音樂先給的福利☺️", "好好笑 看這影片真的暈了 剛剛發現捷運坐錯邊了😆", "那可不行 還是想多看看客場的世彬🤣", "怎麼所有好事情都被妳遇到了😆 恭喜！！", "看到宋家翔 我馬上轉頭😆 就等這一刻啊", "這新妹妹是真的挺皮的🤣", "謝謝鼓勵！不過還需要多學多練🫠", "Joy 想說下次不帶她來野生出沒了🤣", "我現在也快死了… 廉世彬有活動的時候都要好早起床… 逼迫我規律作息", "可是外野真的好暗🥲", "問就是去🤣 也可以順便看一下釜山的海", "我應該不太敢🤣😅", "안돼!!!🫠 我不行了…😵", "昌原有點遠…🫠 我們先壯大桃園彬店😍", "下次站一排喊😆", "我只看廉世彬，其他人的要找別人😅🤣", "廉世彬跳這首是可愛又帥氣🥰", "其他人我不知道，不過在我心中廉世彬最棒☺️", "除了跳舞唱歌小提琴，有時候還要彈吉他、當DJ😂", "天生就是音樂家，裝備什麼的不會影響演奏🤣", "雖然你是色猴我想反駁個什麼，可是你這句話無法反駁，世彬真的好可愛😍", "如果你說的是我們都認識那位的話，我們沒約好不過剛好是同一班班機過來🤣", "剛剛看海突然想到笑出來，我微退kpop卡坑了怎麼還有另外一個卡坑🤣", "kpop常用的硬卡套哦！", "肯定要買的🤣", "直接暈了！不過還是要澄清我不是渣男🥲", "下次再來看最好看的店員😍", "暈很久了🥹🤣", "一定不是這個原因🤣", "第一次看到那麼好看的店員😍", "這兩天因為妳而過得很幸福！🥰 Hasubeen 版本的世彬下次有機會再見吧~🥹", "謝謝😭 麻煩確認 IG 私訊我跟您詢問一下位置", "我晚點跟您聯絡！！超級感謝🥰", "好好看哦！！好羨慕🥹", "順帶一提，世彬小卡超級好看", "沒事 沒有妳我連看都看不到🤣🫠", "新手還在努力學習中！也還在努力存錢買好設備🥹", "好可惜 差一個小時🫠", "明天在高雄有普格爾的活動，世彬已經連續四週在台灣有工作了，下週大巨蛋明星賽也還有活動，可以多來看看她！", "真的很好看🥰", "在任何地方發現有世彬的時候，我也都很開心！！", "球場上球場下都超暖😭\n不愛不行🥹", "我真的是靠她活下來的🫠 有她我才能今年順利畢業，現在能一直追著她跑😆", "對 自己開心就好🥰", "努力拍！！不過留多久不好說，她快樂就好☺️", "還在摸索怎麼調，其實每次看起來都不太一樣🥲", "感謝您不嫌棄🥲 我也要感謝妳在 ATT 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/dev/null +++ b/src/llm.py @@ -0,0 +1,61 @@ +import random +import json +from openai import OpenAI + +RANDOM_POST_NUM = 15 +PROMPT = ''' +I run a fan page for 廉世彬, a Korean baseball(樂天桃猿 team) and volleyball(台中連莊 team) cheerleader currently active in Taiwan. + +I will provide my past comment history in JSON format (under the comments_history field), and you must imitate my commenting style. +I will also provide the main post content (post field) and a fan’s comment (comment field). +You should generate 3 reference replies that matches my style and tone, and return it in JSON format with your answer in the reply field. + +For example: + +Input: + { + "comments_history": ["我應該不太敢🤣😅", "下次站一排喊😆", ...], + "post": "我還想今年在大巨蛋、桃園主場看到廉世彬", + "comment": "一定可以的 我們打到大巨蛋" + } +Output: + { + "reply": ["樂天一定可以贏的😆", "加油！！", ...] + } + +Now it's your turn: + +Input: + ___INPUT___ + +Output: +''' + +def random_comments(): + with open('comments.json', 'r', encoding="utf-8") as fp: + comments = json.load(fp)['comments'] + + random.shuffle(comments) + return comments[:15] + +def get_reply(client: OpenAI, post: str, comment: str): + + input_data = { + "comments_history": random_comments(), + "post": post, + "comment": comment, + } + + input_prompt = PROMPT.replace('___INPUT___', json.dumps(input_data, ensure_ascii=False, indent=4)) + print(input_prompt) + + response = client.chat.completions.create( + model="gpt-4o", # 或 "gpt-4o" 等可用模型 + response_format={"type": "json_object"}, + messages=[ + {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant to help me to reply the comments."}, + {"role": "user", "content": input_prompt} + ], + ) + + return response diff --git a/src/threads.py b/src/threads.py new file mode 100644 index 0000000..73df0e7 --- /dev/null +++ b/src/threads.py @@ -0,0 +1,68 @@ +import requests +import time +import json + +class ThreadsAPI: + + def __init__(self): + self.ACCESS_TOKEN = self.get_thread_token() + self.user_id = "32143803045264731" + + def 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"TEXT_POST", # 如果只是文字回覆就用 TEXT + "text": reply, + "reply_to_id": comment_id, + "access_token": self.ACCESS_TOKEN, + } + + response = requests.post(url, data=payload) + print(response) + print(response.json()) + + CONTAINER_ID = response.json()['id'] + url = f"https://graph.threads.net/v1.0/{self.user_id}/threads_publish" + + payload = { + "creation_id": CONTAINER_ID, + "access_token": self.ACCESS_TOKEN, + } + + time.sleep(5) + response = requests.post(url, data=payload) + print(response) + print(response.json()) + diff --git a/tools/split_comments.py b/tools/split_comments.py new file mode 100644 index 0000000..d42f870 --- /dev/null +++ b/tools/split_comments.py @@ -0,0 +1,17 @@ +import json + +with open('comments.txt') as fp: + data = fp.read() + +comments = data.split('\n\n') + +print(len(comments)) + +data = { + 'comments': comments +} + +with open('comments.json', 'w', encoding="utf-8") as fp: + json.dump(data, fp, ensure_ascii=False) + + diff --git a/tools/token_refresh.py b/tools/token_refresh.py new file mode 100644 index 0000000..cfa3e75 --- /dev/null +++ b/tools/token_refresh.py @@ -0,0 +1,27 @@ +import os +import requests +import json + +with open('token.json') as fp: + token = json.load(fp)['token'] + +print(token) +token = "THAALHhpO4mmtBUVR6MjRBNUs5NUNDRnhILXhsTEZAhSVBVRmtRc1l5WEZAGZAUl6OENvOEZA0R3NzdUo1akNyMlc4OU93TEpiVnpMRGRTYzVhOG5hcDhQNG9CcnBVd19mb3VfZAkFVQVM5bGRMSGNPVzZAiSHVCODVxUVdNSkJ1MkJYTUFsVW9ucnpwSFdEYlhoN2FId09JVHE1RWttNmZAvV1BYUy1yZA3QtUQZDZD" +print(token) + +CLIENT_ID = os.environ['THREAD_APP_CLIENT_ID'] +CLIENT_SECRET = os.environ['THREAD_APP_CLIENT_SECRET'] + +URL = "https://graph.threads.net/v1.0/access_token" +params = { + "grant_type": "th_exchange_token", + "client_id": CLIENT_ID, + "client_secret": CLIENT_SECRET, + "access_token": token + } +response = requests.get(URL, params=params) +new_token = response.json()['access_token'] +print("New Token: ", new_token) + +with open('token.json', 'w') as fp: + json.dump({'token': 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