抖音视频自动发布技能 这个技能用于自动化发布视频到抖音创作者中心。 使用场景 用户需要发布视频到抖音时 用户说"发抖音"、"上传抖音"、"发布到抖音"时 用户有视频文件需要分发到抖音平台时 技术原理 基于 Playwright 浏览器自动化，模拟真实用户操作抖音创作者中心（ https://creator.douyin.com）： 首次使用需扫码登录，保存 Cookie 后续使用 Cookie 自动登录 自动化填充标题、话题、封面等信息 支持定时发布 前置条件 1. 安装依赖 pip install playwright playwright install chromium 2. 首次登录获取 Cookie python .opencode/skills/auto-douyin/scripts/get_cookie.py 执行后会打开浏览器，使用抖音 APP 扫码登录，登录成功后 Cookie 会自动保存。 工作流程 第一步：确认登录状态 检查 Cookie 是否存在且有效： python .opencode/skills/auto-douyin/scripts/check_cookie.py 如果 Cookie 失效，需要重新获取： python .opencode/skills/auto-douyin/scripts/get_cookie.py 第二步：准备视频文件 视频文件要求： 格式： .mp4 （推荐） 分辨率：建议 1080x1920（竖版 9:16） 文件大小：建议不超过 4GB 可选：准备同名的封面图片（ .png 或 .jpg ） 第三步：发布视频 python .opencode/skills/auto-douyin/scripts/publish.py \ --video "视频文件路径" \ --title "视频标题" \ --tags "话题1,话题2,话题3" \ [ --cover "封面图片路径" ] \ [ --schedule "2025-01-31 18:00" ] 参数说明 参数 简写 说明 必填 --video -v 视频文件路径 ✅ --title -t 视频标题（最多30字） ✅ --tags -g 话题标签，逗号分隔 ❌ --cover -c 封面图片路径 ❌ --schedule -s 定时发布时间（格式：YYYY-MM-DD HH:MM） ❌ --headless 无头模式运行（不显示浏览器） ❌ 使用示例
立即发布，自动生成封面
python .opencode/skills/auto-douyin/scripts/publish.py \ -v ~/Videos/demo.mp4 \ -t "今天学到一个超实用的技巧" \ -g "干货分享,效率提升,学习"
定时发布，指定封面
python .opencode/skills/auto-douyin/scripts/publish.py \ -v ~/Videos/demo.mp4 \ -t "周末vlog｜一个人的惬意时光" \ -g "vlog,周末日常,生活记录" \ -c ~/Videos/demo_cover.png \ -s "2025-02-01 18:00"
无头模式（后台运行）
python .opencode/skills/auto-douyin/scripts/publish.py \ -v ~/Videos/demo.mp4 \ -t "测试视频" \ --headless 目录结构 .opencode/skills/auto-douyin/ ├── skill.md # 技能说明文档 ├── scripts/ │ ├── get_cookie.py # 获取登录 Cookie │ ├── check_cookie.py # 检查 Cookie 有效性 │ └── publish.py # 发布视频主脚本 └── cookies/ └── douyin.json # Cookie 存储文件（自动生成） 注意事项 Cookie 有效期 ：Cookie 通常有效期较长，但如果长时间未使用或平台更新，可能需要重新登录 发布频率 ：建议控制发布频率，避免被平台识别为异常行为 标题限制 ：抖音标题最多30字，超出会自动截断 话题数量 ：建议添加3-5个相关话题，提高曝光 封面选择 ：如不指定封面，系统会自动从视频中选取推荐封面 定时发布 ：定时发布时间需在当前时间之后，且在平台允许的时间范围内 常见问题 Q: Cookie 失效怎么办？ A: 重新运行 get_cookie.py 扫码登录即可。 Q: 上传失败怎么办？ A: 检查网络连接，确认视频文件格式正确，查看脚本输出的错误信息。 Q: 如何批量发布？ A: 可以编写循环脚本，依次调用 publish.py ，建议每次发布间隔几分钟。 参考项目 本技能参考了 social-auto-upload 项目的实现。