llm-content-creator

v0.2.0

Published

23 days ago

AI-powered multi-workflow content creation system with support for content generation, translation, and custom workflows

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tonychaos

ai content-creation langgraph llm workflow automation writing translation multi-workflow plugin-architecture registry extensible

写作 Agent (Content Creator)

基于 LangGraph 的智能写作 Agent，支持选题搜索、内容生成、质量检查和配图生成，采用 PostgreSQL 数据持久化，支持同步和异步两种执行模式。项目已扩展为支持多工作流架构，包括内容创作和翻译工作流。

🎯 项目概述

这是一个 AI 驱动的内容创作系统，能够自动完成从选题搜索、内容创作、质量检查到配图生成的完整流程。

核心特性：

✅ 智能写作：基于 DeepSeek API 的高质量内容生成
✅ 质量检查：硬规则 + LLM 双层质量保证
✅ 配图生成：自动生成匹配文章的插图
✅ 多种模式：同步（立即返回）和异步（后台处理）
✅ 高并发：支持 100 人同时在线，日处理 3000+ 任务
✅ 高可用：多 Worker 架构，自动故障恢复
✅ 多工作流：支持内容创作和翻译工作流，可扩展
✅ 插件化架构：通过 WorkflowRegistry 支持动态添加新工作流

📦 作为 npm 包使用

本项目已发布到 npm，可以直接作为库使用：

# 安装
npm install llm-content-creator

# 或使用 pnpm
pnpm add llm-content-creator

基本使用

import { createSyncExecutor } from 'llm-content-creator/executor';
import { createTaskRepository } from 'llm-content-creator/database';

// 创建执行器
const executor = createSyncExecutor(createTaskRepository());

// 执行内容创作工作流
const result = await executor.execute({
  mode: 'sync',
  topic: 'AI 技术的发展',
  requirements: '写一篇关于 AI 技术发展趋势的文章',
  targetAudience: '技术爱好者',
  tone: '专业',
});

使用多工作流系统

import {
  WorkflowRegistry,
  createWorkflowGraph,
  createWorkflowState,
} from 'llm-content-creator/workflow';

// 使用翻译工作流
const graph = createWorkflowGraph('translation');
const state = createWorkflowState('translation', {
  taskId: 'task-123',
  mode: 'sync',
  sourceText: 'Hello World',
  sourceLanguage: 'en',
  targetLanguage: 'zh',
});

const result = await graph.invoke(state);
console.log(result.translatedText); // 输出: 你好世界

CLI 命令

安装后可以使用全局 CLI 命令：

# 列出所有工作流
content-creator workflow list

# 创建内容创作任务
content-creator create --topic "AI 技术" --requirements "写一篇文章" --mode sync

# 创建翻译任务
content-creator create --type translation \
  --source-text "Hello World" \
  --source-language en \
  --target-language zh \
  --mode sync

更多使用示例，请查看：

📚 文档导航

完整文档请访问：📖 文档中心

核心文档

| 文档 | 说明 | |------|------| | 🚀 快速开始 | 5 分钟快速上手指南 | | 📖 用户操作手册 | 完整的用户使用指南 | | 🏗️ 系统架构设计 | 完整的系统架构（5500+ 行） | | ⚙️ 工作流架构 | LangGraph 工作流详解 | | 🔌 工作流扩展架构 | 多工作流插件化架构设计 | | 🌍 翻译工作流使用 | 翻译工作流详细使用说明 | | ✅ 质量检查架构 | 质量检查系统设计 | | 💾 存储机制说明 | PostgreSQL 数据存储 |

技术参考

| 文档 | 说明 | |------|------| | BullMQ 快速参考 | 任务队列快速入门 | | 监控优化指南 | 系统监控和优化 | | 性能优化指南 | 应用性能调优 |

历史文档

项目开发历史已归档到：📦 docs/archive/

🚀 快速开始

前置要求

Node.js 18+ LTS
PostgreSQL 14+
Redis 7+
DeepSeek API Key
Doubao API Key（图片生成）

1. 克隆项目

git clone <repository-url>
cd content-creator

2. 安装依赖

pnpm install

3. 配置环境变量

复制 .env.example（如果存在）或创建 .env 文件：

# PostgreSQL
POSTGRES_HOST=localhost
POSTGRES_PORT=5432
POSTGRES_DB=content_creator
POSTGRES_USER=postgres
POSTGRES_PASSWORD=your_password

# Redis
REDIS_URL=redis://:password@localhost:6379

# DeepSeek API
LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com
LLM_API_KEY=sk-your-api-key
LLM_MODEL_NAME=deepseek-chat

# Doubao API
ARK_API_KEY=your-api-key

4. 验证环境

pnpm run verify-env

预期输出：

✅ 所有检查通过 (4/4)
🎉 环境准备完成，可以开始开发！

5. 数据库迁移

pnpm run db:migrate

6. 启动开发服务器

pnpm run dev

📖 开发指南

项目结构

content-creator/
├── src/
│   ├── domain/              # 领域层（业务逻辑）
│   ├── application/         # 应用层（用例编排）
│   ├── infrastructure/      # 基础设施层
│   ├── services/            # 服务层（外部集成）
│   └── presentation/        # 表现层（CLI/API）
├── tests/                   # 测试
├── migrations/              # 数据库迁移
├── scripts/                 # 工具脚本
└── docs/                    # 文档

可用命令

# 开发
pnpm run dev          # 启动开发服务器（热重载）
pnpm run build        # 构建生产版本
pnpm run start        # 运行生产版本

# 测试
pnpm run test         # 运行所有测试
pnpm run test:unit    # 运行单元测试
pnpm run test:integration # 运行集成测试
pnpm run test:performance # 运行性能测试
pnpm run test:ui      # 测试 UI
pnpm run test:coverage # 测试覆盖率
pnpm run test:watch   # 测试监听模式

# 代码质量
pnpm run lint         # ESLint 检查
pnpm run format       # Prettier 格式化

# 数据库
pnpm run db:migrate   # 运行迁移
pnpm run db:rollback  # 回滚迁移
pnpm run db:status    # 检查迁移状态
pnpm run db:seed      # 填充测试数据

# Worker 和监控
pnpm run worker       # 启动 Worker
pnpm run monitor      # 启动监控面板
pnpm run scheduler    # 启动调度器

# CLI 使用
pnpm run cli          # 显示 CLI 帮助
pnpm run cli:create   # 创建任务
pnpm run cli:list     # 列出任务
pnpm run cli:retry    # 重试任务
pnpm run cli:status   # 任务状态
pnpm run cli:result   # 任务结果
pnpm run cli:cancel   # 取消任务
pnpm run cli:workflow # 工作流管理命令

# 示例运行
pnpm run example:ts   # 运行 TypeScript 示例
pnpm run example:js   # 运行 JavaScript 示例
pnpm run example:py   # 运行 Python 示例

# 工具
pnpm run verify-env   # 验证环境配置

🏗️ 实施路线图

项目分为 4 个阶段渐进式开发，所有阶段已归档到 docs/archive/phases/

阶段 0：环境准备与项目初始化 ✅

安装依赖和工具
配置 TypeScript
验证所有服务连接

阶段 1：核心数据层与基础架构 ✅

领域模型定义
数据库迁移
Repository 实现
数据访问测试

阶段 2：LangGraph 工作流与服务集成 ✅

LLM Service 实现
LangGraph 工作流
同步执行器
CLI 接口

阶段 3：异步任务与 Worker 系统 ✅

BullMQ 任务队列
TaskWorker 实现
TaskScheduler 实现
Bull Board 监控面板

阶段 4：质量检查与监控优化 ✅

质量检查服务
监控与日志
性能优化
安全加固

阶段 5：工作流扩展架构 ✅

多工作流架构设计
WorkflowRegistry 实现
翻译工作流支持
插件化架构
向后兼容性保障

详细开发历史：查看 docs/archive/phases/

📊 技术栈

| 类别 | 技术 | |------|------| | 运行时 | Node.js 18+ | | 语言 | TypeScript 5.0+ | | 工作流引擎 | LangGraph | | 数据库 | PostgreSQL 14+ | | 缓存/队列 | Redis 7+ + Bull | | LLM | DeepSeek API | | 图片生成 | Doubao API | | 测试 | Vitest | | 日志 | Winston | | 监控 | Sentry + Prometheus |

🎯 设计目标

功能目标

支持内容类型：技术文章、博客文章、营销文案（可扩展）
核心能力：选题搜索、内容生成、质量检查、配图生成
执行模式：同步（立即返回结果）、异步（后台处理）

性能目标

单任务端到端延迟：< 5 分钟
支持并发用户数：100 人同时在线
支持并发任务数：20 个任务同时执行（峰值）
日任务处理能力：500-3000 个任务/天

可用性目标

系统可用性：99.9%（每月停机时间 < 43 分钟）
Worker 故障自动恢复
数据库主从复制，故障自动切换

🔒 安全设计

✅ API Key 加密存储（AWS KMS）
✅ 环境变量隔离
✅ 内容审核集成（阿里云/腾讯云）
✅ Token 监控与预算告警
✅ 速率限制（防止滥用）

📈 监控与可观测性

日志：Winston 结构化日志
错误追踪：Sentry 集成
指标监控：Prometheus + Grafana
队列监控：Bull Board UI
Token 监控：实时用量统计

💰 成本预估

基于设计目标的容量（3000 任务/天）：

| 项目 | 月度成本 | |------|----------| | DeepSeek API（LLM） | ¥300-500 | | Doubao API（图片生成） | ¥50-100 | | 内容审核 | ¥7 | | PostgreSQL（云数据库） | ¥100-200 | | Redis（云缓存） | ¥50-100 | | 对象存储（S3/OSS） | ¥10-20 | | 监控服务（Sentry） | 免费额度 | | 总计 | ¥500-900/月 |

🤝 贡献指南

欢迎贡献！请遵循以下步骤：

Fork 本仓库
创建特性分支：git checkout -b feature/your-feature
提交更改：git commit -m 'Add some feature'
推送到分支：git push origin feature/your-feature
提交 Pull Request

📝 许可证

MIT License

📞 联系方式

如有问题或建议，请提交 Issue 或 Pull Request。

最后更新：2026-01-28 当前版本：v0.2.0 项目状态：✅ 核心功能已完成，支持多工作流扩展