AI Social Media Manager

这个能力解决什么问题

它解决的是社媒团队从品牌资料到内容草稿、质量审核、审批流和排期预览之间的断层。输入包括品牌 profile、平台上下文、主题、竞品/趋势/分析数据；输出是结构化 content package、视觉 brief、hashtag、calendar 草稿、community reply 草稿、report insight，以及审批队列里的 草稿 记录。

核心逻辑

技术结构

• 关键模块：llm、prompts、schemas、memory、agents、workflows、evaluation、approval、persistence。
• 调用链路：API 请求 -> orchestrator -> specialist agent -> LLMClient/OpenAI 或 mock -> Pydantic validation -> Postgres 草稿/review/audit -> approval queue DTO。
• 输入输出：输入是品牌、平台、主题和已提供的数据；输出是待审内容包、质量分、审批状态、审计记录。
• 核心依赖：FastAPI、Pydantic、OpenAI chat completions、Postgres/asyncpg、pgvector 栈、React frontend、审批队列 API。

为什么值得参考

它把高风险的社媒 AI 能力做成“草稿和审批系统”，而不是“生成即发布”。尤其值得借鉴的是 schema-first、mock mode、approval state transition、queue DTO 和审计 metadata，这些都是把 AI 内容生成接进真实业务系统时必须补的层。

为什么不建议直接套用

如何改造成自己的版本

适用场景

• 企业内容团队需要 AI 草稿、质检和审批留痕。
• 多平台内容生成但必须人工确认。
• 研究社媒 AI 系统的安全架构。

不适用场景

• 小团队只需要轻量内容生成，不想维护数据库和审批系统。

公开版边界

• 涉及外部平台内容流转时，需人工确认后执行。

参考信息

• 原项目：AI-Social-Media-Manager
• 作者：qurbaneliii
• 相关概念：[[审批流]]、[[品牌记忆]]
• 相关卡片：保守留空