# OpenWebUI 未来插件开发路线图

> 探索 AI 插件的无限可能，从学习到投资，从生活到工作，打造全方位的智能助手生态

## 📋 目录

1. [概述](#概述)
2. [插件开发方向总览](#插件开发方向总览)
3. [学习辅助方向](#1-学习辅助方向)
4. [数据开发方向](#2-数据开发方向)
5. [生活服务方向](#3-生活服务方向)
6. [A股投资方向](#4-a股投资方向)
7. [工作效率方向](#5-工作效率方向)
8. [创意设计方向](#6-创意设计方向)
9. [健康管理方向](#7-健康管理方向)
10. [社交通讯方向](#8-社交通讯方向)
11. [自媒体创作方向](#9-自媒体创作方向)
12. [OpenWebUI 垂直领域自媒体标准流程](#10-openwebui-垂直领域自媒体标准流程-)
13. [技术实现指南](#技术实现指南)
14. [开发优先级建议](#开发优先级建议)

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## 概述

随着 AI 技术的快速发展，OpenWebUI 插件系统为开发者提供了一个强大的平台来扩展 AI 能力。本文档旨在提供一个全面的插件开发路线图，涵盖多个领域，帮助开发者理解未来的发展方向和实现路径。

### 为什么需要插件？

- **垂直领域专业化**：通用 AI 模型在特定领域需要专业化增强
- **工作流程自动化**：将重复性任务封装为一键操作
- **数据整合**：连接外部数据源，提供实时信息
- **个性化体验**：根据用户需求定制 AI 交互方式

### 插件类型快速回顾

| 类型 | 用途 | 适用场景 |
|------|------|---------|
| **Filter** | 预处理/后处理 | 上下文注入、格式转换 |
| **Action** | 用户触发操作 | 导出文件、生成可视化 |
| **Pipe** | 自定义模型 | API 集成、多模型组合 |

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## 插件开发方向总览

```
                         OpenWebUI 插件生态系统
                                  │
    ┌──────────┬──────────┬──────┴───────┬──────────┬──────────┐
    │          │          │              │          │          │
 学习辅助    数据开发    生活服务      投资理财    工作效率    自媒体创作
    │          │          │              │          │          │
 ├─单词卡片  ├─SQL助手  ├─食谱推荐    ├─股票分析  ├─会议纪要  ├─标题党
 ├─错题本    ├─数据可视化├─旅行规划    ├─基金评估  ├─邮件助手  ├─选题雷达
 ├─知识图谱  ├─报表生成  ├─天气提醒    ├─财报解读  ├─日程管理  ├─文案魔方
 └─学习计划  └─ETL流程  └─购物比价    └─交易信号  └─文档摘要  └─数据罗盘
```

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## 1. 学习辅助方向

### 1.1 智能单词卡片 📚

**插件名称**：闪词卡 (Flash Vocab)

**插件类型**：Action

**功能描述**：
- 从文本中自动提取生词和专业术语
- 生成精美的单词记忆卡片（正面词汇，背面释义和例句）
- 支持导出为 Anki 格式
- 根据艾宾浩斯遗忘曲线安排复习

**技术实现**：
```python
"""
title: 闪词卡 (Flash Vocab)
version: 1.0.0
description: 智能提取并生成精美单词记忆卡片
"""

from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Optional, Dict, Any, List
import json

class Action:
    class Valves(BaseModel):
        target_language: str = Field(
            default="en",
            description="目标语言代码 (en/ja/ko/fr等)"
        )
        difficulty_level: str = Field(
            default="intermediate",
            description="难度级别 (beginner/intermediate/advanced)"
        )
        max_words: int = Field(
            default=10,
            description="每次提取的最大单词数"
        )
        include_pronunciation: bool = Field(
            default=True,
            description="是否包含发音指南"
        )
    
    def __init__(self):
        self.valves = self.Valves()
    
    async def action(
        self,
        body: dict,
        __user__: Optional[Dict[str, Any]] = None,
        __event_emitter__: Optional[Any] = None,
        __request__: Optional[Any] = None,
    ) -> Optional[dict]:
        """
        核心逻辑：
        1. 提取用户消息中的文本
        2. 调用 LLM 识别生词和术语
        3. 生成结构化的单词数据
        4. 渲染为精美的 HTML 卡片
        5. 支持导出为 Anki 格式
        """
        pass
```

**输出示例**：
```html
<!-- 单词卡片 HTML 结构 -->
<div class="vocab-card">
    <div class="front">
        <h2>ephemeral</h2>
        <span class="phonetic">/ɪˈfem(ə)rəl/</span>
        <button class="flip-btn">翻转</button>
    </div>
    <div class="back">
        <p class="meaning">adj. 短暂的，瞬息的</p>
        <p class="example">"The ephemeral beauty of cherry blossoms."</p>
        <p class="synonym">同义词: fleeting, transient</p>
    </div>
</div>
```

**应用场景**：
- 英语学习者阅读外文资料时快速积累词汇
- 专业人士学习领域术语
- 考试备考（托福/雅思/GRE）

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### 1.2 智能错题本 📝

**插件名称**：错题收集器 (Mistake Collector)

**插件类型**：Action + Filter（组合使用）

**功能描述**：
- 自动识别对话中的问答环节
- 标记用户的错误理解或回答
- 分析错误原因并生成改进建议
- 定期生成错题复习报告
- 支持按学科/难度分类管理

**技术架构**：
```
用户回答 → Filter (inlet) → 判断对错 → 错误记录
                                    ↓
                            Action → 生成错题卡片
                                    ↓
                            Filter (outlet) → 推荐相似练习
```

**核心功能代码**：
```python
"""
title: 错题收集器
version: 1.0.0
"""

from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List

class Action:
    class Valves(BaseModel):
        subjects: List[str] = Field(
            default=["数学", "物理", "编程"],
            description="跟踪的学科列表"
        )
        auto_review_interval: int = Field(
            default=7,
            description="自动提醒复习的天数间隔"
        )
        
    async def action(self, body, __user__, __event_emitter__, __request__):
        # 1. 分析历史对话，识别错误
        # 2. 调用 LLM 分析错误原因
        # 3. 生成结构化错题记录
        # 4. 存储到用户个人数据库
        # 5. 渲染错题卡片
        pass
```

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### 1.3 知识图谱生成器 🕸️

**插件名称**：知识织网 (Knowledge Web)

**插件类型**：Action

**功能描述**：
- 从长文本中自动提取概念和关系
- 生成交互式知识图谱可视化
- 支持节点展开和详情查看
- 可导出为多种格式（JSON、GraphML、PNG）

**技术栈**：
- 前端：D3.js / ECharts 实现图谱渲染
- 后端：LLM 进行概念提取和关系识别
- 存储：JSON 格式保存图谱数据

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## 2. 数据开发方向

### 2.1 SQL 智能助手 🗄️

**插件名称**：SQL 精灵 (SQL Genie)

**插件类型**：Pipe + Action

**功能描述**：
- 自然语言转 SQL 查询
- 自动检测和优化慢查询
- 支持多种数据库方言（MySQL、PostgreSQL、SQLite）
- 生成 ER 图和数据字典
- 执行查询并可视化结果

**Valves 配置**：
```python
from pydantic import BaseModel, Field

class Valves(BaseModel):
    database_type: str = Field(
        default="mysql",
        description="数据库类型 (mysql/postgresql/sqlite)"
    )
    enable_query_execution: bool = Field(
        default=False,
        description="是否允许执行查询（需要数据库连接）"
    )
    connection_string: str = Field(
        default="",
        description="数据库连接字符串（⚠️ 敏感信息，建议通过环境变量配置）"
    )
    max_result_rows: int = Field(
        default=100,
        description="查询结果最大行数"
    )
    enable_optimization: bool = Field(
        default=True,
        description="是否自动优化 SQL"
    )
```

**使用示例**：
```
用户: 帮我查询最近30天销售额最高的10个产品

AI: 基于您的描述，我生成了以下 SQL 查询：

SELECT 
    p.product_name,
    SUM(o.quantity * o.unit_price) as total_sales
FROM orders o
JOIN products p ON o.product_id = p.id
WHERE o.order_date >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 30 DAY)
GROUP BY p.id, p.product_name
ORDER BY total_sales DESC
LIMIT 10;

📊 优化建议：
- 建议在 orders.order_date 列上创建索引
- 考虑使用物化视图加速频繁查询
```

---

### 2.2 数据可视化工厂 📊

**插件名称**：图表大师 (Chart Master)

**插件类型**：Action

**功能描述**：
- 自动分析数据结构推荐合适的图表类型
- 支持多种图表：折线图、柱状图、饼图、散点图、热力图等
- 一键导出为 PNG/SVG/PDF
- 支持自定义主题和配色方案
- 生成可嵌入的交互式 HTML

**核心实现**：
```python
"""
title: 图表大师
version: 1.0.0
"""

class Action:
    CHART_TYPES = {
        "trend": ["line", "area"],
        "comparison": ["bar", "column", "radar"],
        "distribution": ["pie", "donut", "histogram"],
        "relationship": ["scatter", "bubble", "heatmap"],
        "composition": ["stacked_bar", "treemap"]
    }
    
    async def action(self, body, __user__, __event_emitter__, __request__):
        # 1. 解析消息中的数据（支持表格、JSON、CSV）
        data = self.extract_data(body["messages"][-1]["content"])
        
        # 2. 分析数据特征
        data_type = self.analyze_data_type(data)
        
        # 3. 推荐图表类型
        recommended_charts = self.CHART_TYPES.get(data_type, ["bar"])
        
        # 4. 生成 ECharts 配置
        chart_config = self.generate_chart_config(data, recommended_charts[0])
        
        # 5. 渲染为交互式 HTML
        html = self.render_chart_html(chart_config)
        
        return html
```

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### 2.3 自动报表生成器 📋

**插件名称**：报表精灵 (Report Wizard)

**插件类型**：Action

**功能描述**：
- 根据数据自动生成专业报表
- 支持多种模板：日报、周报、月报、季度分析报告
- 自动计算同比/环比增长
- 生成关键发现和行动建议
- 导出为 Word/PDF/HTML 格式

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## 3. 生活服务方向

### 3.1 智能食谱推荐 🍳

**插件名称**：今天吃啥 (What's Cooking)

**插件类型**：Pipe + Action

**功能描述**：
- 根据冰箱现有食材推荐食谱
- 考虑营养均衡和饮食偏好
- 生成详细的烹饪步骤和时间估算
- 支持根据人数自动调整配料量
- 生成购物清单

**Valves 配置**：
```python
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List

class Valves(BaseModel):
    dietary_restrictions: List[str] = Field(
        default=[],
        description="饮食限制 (素食/无麸质/低脂/低糖等)"
    )
    cuisine_preferences: List[str] = Field(
        default=["中餐", "西餐"],
        description="偏好的菜系"
    )
    cooking_skill_level: str = Field(
        default="intermediate",
        description="烹饪技能水平 (beginner/intermediate/expert)"
    )
    max_cooking_time: int = Field(
        default=60,
        description="最长烹饪时间（分钟）"
    )
    servings: int = Field(
        default=2,
        description="默认用餐人数"
    )
```

**输出示例**：
```markdown
## 🍜 推荐食谱：番茄牛腩面

### 📊 基本信息
- ⏱️ 烹饪时间：45分钟
- 👥 份量：2人份
- 🔥 难度：中等
- 💪 热量：约650卡/份

### 🥘 所需食材
| 食材 | 用量 | 状态 |
|------|------|------|
| 牛腩 | 300g | ✅ 已有 |
| 番茄 | 2个 | ✅ 已有 |
| 面条 | 200g | ❌ 需购买 |
| 葱姜蒜 | 适量 | ✅ 已有 |

### 👨‍🍳 烹饪步骤
1. **准备工作 (10分钟)**
   - 牛腩切块，冷水下锅焯水去血沫
   - 番茄切块，葱切段，姜蒜切片

2. **炖煮 (30分钟)**
   - 热锅凉油，爆香葱姜蒜
   - 加入牛腩翻炒上色
   - 加入番茄和适量水，小火慢炖
```

---

### 3.2 智能旅行规划 ✈️

**插件名称**：旅程设计师 (Trip Designer)

**插件类型**：Pipe + Action

**功能描述**：
- 根据预算、时间、偏好生成行程
- 自动规划路线和交通方式
- 推荐当地特色美食和景点
- 生成每日详细日程表
- 估算整体花费
- 导出为可打印的行程单

**核心功能**：
```python
class TripDesigner:
    async def generate_itinerary(self, params):
        """
        params: {
            "destination": "日本东京",
            "duration": 7,  # 天数
            "budget": 15000,  # 人均预算（人民币）
            "travel_style": "文艺",  # 文艺/冒险/休闲/美食
            "must_visit": ["浅草寺", "涩谷"],
            "avoid": ["购物中心"],
            "accommodation_level": "中档"
        }
        """
        # 1. 查询目的地信息
        # 2. 规划每日行程
        # 3. 计算预算分配
        # 4. 生成交通建议
        # 5. 渲染行程卡片
        pass
```

---

### 3.3 智能购物比价 🛒

**插件名称**：比价精灵 (Price Hunter)

**插件类型**：Pipe

**功能描述**：
- 跨平台商品价格对比
- 历史价格走势分析
- 优惠券和促销信息聚合
- 最佳购买时机建议
- 性价比评分

---

## 4. A股投资方向

### 4.1 财报解读助手 📈

**插件名称**：财报解读师 (Financial Report Analyst)

**插件类型**：Action + Filter

**功能描述**：
- 上传年报/季报 PDF 自动解析
- 提取关键财务指标（营收、利润、ROE、负债率等）
- 同行业对比分析
- 识别财务风险信号
- 生成投资价值评估报告

**Valves 配置**：
```python
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List

class Valves(BaseModel):
    focus_metrics: List[str] = Field(
        default=["营业收入", "净利润", "ROE", "资产负债率", "现金流"],
        description="重点关注的财务指标"
    )
    compare_peers: bool = Field(
        default=True,
        description="是否与同行业公司对比"
    )
    risk_alert_threshold: float = Field(
        default=0.7,
        description="风险预警阈值 (0-1)"
    )
    historical_periods: int = Field(
        default=5,
        description="历史对比期数（年）"
    )
```

**输出示例**：
```markdown
## 📊 财报解读报告：贵州茅台 (600519)

### 📈 核心指标 (2024Q3)

| 指标 | 数值 | 同比 | 行业平均 | 评级 |
|------|------|------|---------|------|
| 营业收入 | 1,032亿 | +15.2% | +8.3% | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 净利润 | 524亿 | +12.8% | +5.1% | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| ROE | 32.5% | +1.2% | 15.3% | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 资产负债率 | 21.3% | -2.1% | 45.2% | ⭐⭐⭐⭐⭐ |

### 🎯 关键发现

1. **盈利能力突出**
   - ROE 连续5年保持30%以上，远超行业平均
   - 毛利率稳定在91%左右，护城河深厚

2. **增长趋势**
   - 营收增速连续3季度加速
   - 直销占比提升至35%，渠道优化效果显现

### ⚠️ 风险提示
- 应收账款增速高于营收增速，需关注
- 存货周转天数小幅上升

### 💡 投资建议
综合评分：**8.5/10**
建议：当前估值处于历史中位数偏下，可考虑分批建仓
```

---

### 4.2 股票技术分析 📉

**插件名称**：K线解读 (Chart Decoder)

**插件类型**：Pipe + Action

**功能描述**：
- 实时获取 A 股行情数据
- 识别经典 K 线形态（头肩顶、双底、三角整理等）
- 计算技术指标（MA、MACD、RSI、BOLL 等）
- 识别支撑位和压力位
- 生成技术分析报告

**核心代码框架**：
```python
"""
title: K线解读
version: 1.0.0
"""

import asyncio
from typing import Optional, Dict, Any, List
from pydantic import BaseModel, Field

class Pipe:
    class Valves(BaseModel):
        data_source: str = Field(
            default="tushare",
            description="数据源 (tushare/akshare/eastmoney)"
        )
        api_token: str = Field(
            default="",
            description="数据源 API Token（⚠️ 敏感信息，建议通过环境变量配置）"
        )
        default_period: str = Field(
            default="daily",
            description="默认K线周期 (daily/weekly/monthly)"
        )
        technical_indicators: List[str] = Field(
            default=["MA", "MACD", "RSI", "BOLL"],
            description="默认显示的技术指标"
        )
    
    def pipes(self):
        return [{"id": "chart_decoder", "name": "K线解读"}]
    
    async def pipe(self, body, __user__, __event_emitter__):
        # 1. 解析用户查询（股票代码、时间范围）
        query_params = self.parse_query(body["messages"][-1]["content"])
        
        # 2. 获取历史行情数据
        stock_data = await self.fetch_stock_data(query_params)
        
        # 3. 计算技术指标
        indicators = self.calculate_indicators(stock_data)
        
        # 4. 识别 K 线形态
        patterns = self.identify_patterns(stock_data)
        
        # 5. 生成分析报告
        report = self.generate_report(stock_data, indicators, patterns)
        
        return report
```

---

### 4.3 投资组合分析 💼

**插件名称**：组合诊断师 (Portfolio Doctor)

**插件类型**：Action

**功能描述**：
- 导入持仓数据分析组合健康度
- 计算组合风险指标（夏普比率、最大回撤、Beta等）
- 行业和风格分布分析
- 相关性热力图
- 优化建议和再平衡方案

---

### 4.4 财经新闻解读 📰

**插件名称**：财经速递 (Financial Express)

**插件类型**：Filter + Pipe

**功能描述**：
- 实时监控财经新闻和公告
- 自动评估新闻对个股的影响
- 识别利好/利空信号
- 关联历史类似事件的市场反应
- 生成简明扼要的解读

---

## 5. 工作效率方向

### 5.1 智能会议纪要 🎙️

**插件名称**：会议精灵 (Meeting Genie)

**插件类型**：Action

**功能描述**：
- 支持音频/视频文件上传转录
- 自动识别发言人
- 提取关键讨论点和决策
- 生成结构化会议纪要
- 自动分配待办事项
- 导出为多种格式

**Valves 配置**：
```python
from pydantic import BaseModel, Field

class Valves(BaseModel):
    transcription_service: str = Field(
        default="whisper",
        description="转录服务 (whisper/azure/google)"
    )
    language: str = Field(
        default="zh-CN",
        description="会议语言"
    )
    identify_speakers: bool = Field(
        default=True,
        description="是否识别不同发言人"
    )
    extract_action_items: bool = Field(
        default=True,
        description="是否提取待办事项"
    )
    summary_style: str = Field(
        default="detailed",
        description="纪要风格 (brief/detailed/executive)"
    )
```

**输出示例**：
```markdown
## 📋 会议纪要

**会议主题**：Q4 产品规划会议
**日期**：2024-11-20
**参与者**：张总、李经理、王工、陈工
**时长**：65分钟

---

### 🎯 关键决策

1. **决定**：Q4 重点推进 AI 功能模块
   - 决策人：张总
   - 截止日期：2024-12-31

2. **决定**：增加 2 名前端开发人员
   - 决策人：李经理
   - 预算：30万

### 📝 讨论要点

1. **AI 功能模块** (讨论时长: 25分钟)
   - 王工提出技术方案 A，预计开发周期 6 周
   - 陈工建议采用现有开源方案加速开发
   - 最终决定：采用混合方案

### ✅ 待办事项

| 事项 | 负责人 | 截止日期 | 优先级 |
|------|--------|---------|--------|
| 完成技术方案文档 | 王工 | 11-25 | 高 |
| 招聘需求提交 | 李经理 | 11-22 | 高 |
| 竞品分析报告 | 陈工 | 11-28 | 中 |

### 📅 下次会议
- 时间：2024-11-27 14:00
- 议题：技术方案评审
```

---

### 5.2 智能邮件助手 ✉️

**插件名称**：邮件专家 (Email Pro)

**插件类型**：Action

**功能描述**：
- 根据上下文生成专业邮件
- 支持多种场景模板（商务、求职、催款、道歉等）
- 自动调整语气和正式程度
- 多语言邮件翻译
- 邮件摘要和要点提取

---

### 5.3 日程智能管理 📅

**插件名称**：时间管家 (Time Butler)

**插件类型**：Pipe + Action

**功能描述**：
- 自然语言创建日程
- 智能冲突检测和建议
- 优先级排序和时间块规划
- 提醒和跟进管理
- 与主流日历应用同步

---

## 6. 创意设计方向

### 6.1 文案创意生成器 ✍️

**插件名称**：文案魔法师 (Copywriting Wizard)

**插件类型**：Action

**功能描述**：
- 支持多种文案类型（广告、社交媒体、产品描述等）
- 基于品牌调性定制风格
- A/B 测试文案变体生成
- SEO 优化建议
- 情感分析和可读性评分

**Valves 配置**：
```python
from pydantic import BaseModel, Field

class Valves(BaseModel):
    brand_voice: str = Field(
        default="professional",
        description="品牌调性 (professional/friendly/playful/luxury)"
    )
    target_audience: str = Field(
        default="general",
        description="目标受众 (general/youth/business/senior)"
    )
    platform: str = Field(
        default="general",
        description="发布平台 (wechat/weibo/xiaohongshu/douyin/linkedin)"
    )
    include_emoji: bool = Field(
        default=True,
        description="是否包含表情符号"
    )
    max_length: int = Field(
        default=500,
        description="文案最大长度"
    )
```

---

### 6.2 UI/UX 设计助手 🎨

**插件名称**：设计灵感 (Design Muse)

**插件类型**：Action

**功能描述**：
- 根据需求生成 UI 设计建议
- 配色方案推荐
- 组件布局建议
- 可用性分析
- 生成设计规范文档

---

## 7. 健康管理方向

### 7.1 健康数据分析 💪

**插件名称**：健康管家 (Health Manager)

**插件类型**：Action

**功能描述**：
- 整合可穿戴设备数据
- 睡眠质量分析
- 运动建议生成
- 营养摄入跟踪
- 健康趋势报告

**注意事项**：
⚠️ 健康类插件需要添加免责声明，明确说明不能替代专业医疗建议。

---

### 7.2 心理健康助手 🧠

**插件名称**：心灵陪伴 (Mind Companion)

**插件类型**：Pipe

**功能描述**：
- 情绪识别和跟踪
- 正念冥想引导
- 压力管理建议
- 积极心理学练习
- 心理健康资源推荐

---

## 8. 社交通讯方向

### 8.1 社交内容创作 📱

**插件名称**：社交达人 (Social Star)

**插件类型**：Action

**功能描述**：
- 生成适合各平台的内容
- 热点话题追踪和结合
- 发布时间建议
- 互动话题设计
- 数据分析和优化建议

---

### 8.2 多语言翻译增强 🌍

**插件名称**：译境 (TransBridge)

**插件类型**：Filter

**功能描述**：
- 实时对话翻译
- 保留语气和文化特色
- 专业术语库支持
- 翻译质量评分
- 语言学习模式

---

## 9. 自媒体创作方向 🎬

> 专为自媒体博主设计的 AI 插件套件，覆盖内容创作、运营分析、粉丝互动等全流程

### 9.1 爆款标题生成器 🔥

**插件名称**：标题党 (Title Master)

**插件类型**：Action

**功能描述**：
- 根据内容自动生成多个吸睛标题
- 支持多平台风格（微信公众号、抖音、B站、小红书、知乎）
- 标题吸引力评分和优化建议
- A/B 测试标题变体生成
- 违禁词检测和规避

**Valves 配置**：
```python
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List

class Valves(BaseModel):
    platform: str = Field(
        default="wechat",
        description="目标平台 (wechat/douyin/bilibili/xiaohongshu/zhihu)"
    )
    style: str = Field(
        default="curiosity",
        description="标题风格 (curiosity/emotional/practical/controversial/storytelling)"
    )
    title_count: int = Field(
        default=5,
        description="生成标题数量"
    )
    max_length: int = Field(
        default=30,
        description="标题最大字数"
    )
    include_emoji: bool = Field(
        default=True,
        description="是否包含表情符号"
    )
```

**输出示例**：
```markdown
## 🔥 标题生成结果

### 原始主题：如何用 AI 提升工作效率

| 序号 | 标题 | 平台适配 | 吸引力评分 |
|------|------|---------|-----------|
| 1 | 🚀 用了这个 AI 工具，我每天多出 3 小时摸鱼时间 | 微信 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 2 | 90后程序员靠 AI 副业月入 5 万，方法竟然这么简单 | 抖音 | ⭐⭐⭐⭐ |
| 3 | 【干货】AI 效率神器大揭秘，看完直接起飞 | B站 | ⭐⭐⭐⭐ |
| 4 | 姐妹们！这个 AI 工具绝了，打工人必备 💪 | 小红书 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 5 | 如何科学地利用 AI 工具提升 10 倍工作效率？ | 知乎 | ⭐⭐⭐⭐ |

### 💡 优化建议
- 标题 1 使用数字+利益点，点击率预估较高
- 建议 A/B 测试标题 1 和标题 4
```

---

### 9.2 内容选题助手 💡

**插件名称**：选题雷达 (Topic Radar)

**插件类型**：Pipe + Action

**功能描述**：
- 实时追踪全网热点话题
- 分析竞品账号的爆款内容
- 结合账号定位推荐选题
- 预测话题热度趋势
- 生成内容日历规划

**核心功能**：
```python
"""
title: 选题雷达
version: 1.0.0
"""

from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List

class Pipe:
    class Valves(BaseModel):
        niche: str = Field(
            default="科技",
            description="账号垂直领域 (科技/生活/美食/旅行/教育等)"
        )
        platforms: List[str] = Field(
            default=["weibo", "douyin", "bilibili"],
            description="监控的平台列表"
        )
        competitor_accounts: List[str] = Field(
            default=[],
            description="竞品账号列表"
        )
        update_frequency: str = Field(
            default="daily",
            description="更新频率 (hourly/daily/weekly)"
        )
    
    async def pipe(self, body, __user__, __event_emitter__):
        # 1. 爬取热搜榜单
        # 2. 分析竞品最新内容
        # 3. 结合账号定位筛选
        # 4. 评估选题潜力
        # 5. 生成选题建议
        pass
```

**输出示例**：
```markdown
## 📊 今日选题推荐 (2024-11-29)

### 🔥 热点追踪
| 热度 | 话题 | 平台 | 相关度 | 建议切入角度 |
|------|------|------|--------|-------------|
| 🔥🔥🔥 | #GPT-5发布 | 全平台 | 高 | 深度评测 + 使用教程 |
| 🔥🔥 | #双十二攻略 | 小红书 | 中 | AI 购物助手推荐 |
| 🔥 | #年终总结 | 微信 | 高 | AI 辅助做年终总结 |

### 📈 竞品爆款分析
- @科技大V 发布《AI 写作工具横评》获赞 5.2w
- @效率达人 发布《用 ChatGPT 做 PPT》获赞 3.8w

### 💡 本周选题建议
1. **【高优先级】** GPT-5 首发体验评测
2. **【中优先级】** AI 工具年度盘点
3. **【储备选题】** 2025 年 AI 趋势预测
```

---

### 9.3 脚本文案生成器 📝

**插件名称**：文案魔方 (Script Cube)

**插件类型**：Action

**功能描述**：
- 生成短视频/直播脚本
- 支持多种内容类型（教程、种草、故事、观点输出）
- 自动匹配平台算法偏好
- 生成分镜脚本和口播稿
- 包含钩子、高潮、结尾的完整结构

**Valves 配置**：
```python
from pydantic import BaseModel, Field

class Valves(BaseModel):
    content_type: str = Field(
        default="tutorial",
        description="内容类型 (tutorial/review/story/opinion/vlog)"
    )
    duration: int = Field(
        default=60,
        description="目标时长（秒）"
    )
    platform: str = Field(
        default="douyin",
        description="发布平台"
    )
    tone: str = Field(
        default="casual",
        description="语气风格 (casual/professional/humorous/emotional)"
    )
    include_hooks: bool = Field(
        default=True,
        description="是否生成开头钩子"
    )
```

**输出示例**：
```markdown
## 📹 短视频脚本

**主题**：3 个 AI 工具让你效率翻倍
**时长**：60秒
**平台**：抖音

---

### 🎬 分镜脚本

| 时间 | 画面 | 口播/字幕 | 备注 |
|------|------|----------|------|
| 0-3s | 主播惊讶表情 | "我靠！这也太强了吧" | 钩子，吸引停留 |
| 3-8s | 问题场景 | "是不是经常加班到深夜？" | 引起共鸣 |
| 8-20s | 工具 1 演示 | "第一个工具..." | 干货输出 |
| 20-35s | 工具 2 演示 | "第二个更绝..." | 递进 |
| 35-50s | 工具 3 演示 | "最后这个直接封神" | 高潮 |
| 50-55s | 效果对比 | "用完之后效率直接翻倍" | 价值总结 |
| 55-60s | 引导互动 | "还想看什么工具？评论区告诉我" | CTA |

### 📢 完整口播稿

> 我靠！这也太强了吧！
> 
> 是不是经常加班到深夜，工作怎么都做不完？
> 
> 今天分享 3 个 AI 神器，用完效率直接翻倍！
> 
> 第一个是 XXX，它可以...
> （详细内容略）
```

---

### 9.4 评论互动助手 💬

**插件名称**：评论达人 (Comment Pro)

**插件类型**：Action

**功能描述**：
- 批量生成高质量回复
- 识别粉丝情感和意图
- 生成互动话题引导评论
- 识别潜在负面评论并建议处理
- 生成粉丝画像分析

**核心功能**：
```python
"""
title: 评论达人
version: 1.0.0
"""

class Action:
    async def action(self, body, __user__, __event_emitter__, __request__):
        # 1. 解析评论列表
        comments = self.parse_comments(body["messages"][-1]["content"])
        
        # 2. 情感分析和分类
        classified = self.classify_comments(comments)
        
        # 3. 生成回复建议
        replies = []
        for comment in classified:
            reply = await self.generate_reply(
                comment,
                tone=self.valves.reply_tone,
                style=self.valves.reply_style
            )
            replies.append(reply)
        
        # 4. 渲染结果
        return self.render_replies(replies)
```

**输出示例**：
```markdown
## 💬 评论回复建议

### 原评论分析
| 评论 | 情感 | 类型 | 优先级 |
|------|------|------|--------|
| "太棒了，学到了！" | 😊 正面 | 认可 | 低 |
| "能出个详细教程吗？" | 🤔 中性 | 需求 | 高 |
| "这个工具收费吗？" | 🤔 中性 | 咨询 | 高 |
| "感觉一般般" | 😐 负面 | 质疑 | 中 |

### 建议回复
1. **"太棒了，学到了！"**
   > 谢谢支持！后续还有更多干货，记得关注不迷路哦～ 💪

2. **"能出个详细教程吗？"**
   > 好问题！详细教程已经在做了，预计下周发布，先关注等更新吧！

3. **"这个工具收费吗？"**
   > 基础功能免费，高级功能付费～我视频里用的都是免费的，放心用！

4. **"感觉一般般"**
   > 感谢反馈！可以说说哪里不满意吗？我后续改进～
```

---

### 9.5 数据分析仪表盘 📊

**插件名称**：数据罗盘 (Data Compass)

**插件类型**：Action

**功能描述**：
- 多平台数据整合分析
- 粉丝增长趋势可视化
- 内容表现分析（播放量、点赞、评论、转发）
- 最佳发布时间分析
- 竞品对比分析
- 生成周报/月报

**Valves 配置**：
```python
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List

class Valves(BaseModel):
    platforms: List[str] = Field(
        default=["douyin", "bilibili", "xiaohongshu"],
        description="分析的平台列表"
    )
    analysis_period: str = Field(
        default="7d",
        description="分析周期 (7d/30d/90d)"
    )
    compare_previous: bool = Field(
        default=True,
        description="是否与上一周期对比"
    )
    generate_insights: bool = Field(
        default=True,
        description="是否生成智能洞察"
    )
```

**输出示例**：
```markdown
## 📊 自媒体数据周报 (11.22 - 11.28)

### 📈 核心指标概览

| 指标 | 本周 | 上周 | 环比 | 趋势 |
|------|------|------|------|------|
| 总粉丝 | 12.5w | 11.8w | +5.9% | 📈 |
| 新增粉丝 | 7,234 | 5,102 | +41.8% | 📈 |
| 总播放量 | 89.2w | 72.1w | +23.7% | 📈 |
| 平均点赞 | 2,341 | 1,892 | +23.7% | 📈 |
| 互动率 | 8.7% | 7.2% | +20.8% | 📈 |

### 🏆 本周爆款内容 TOP3

| 排名 | 标题 | 播放量 | 点赞 | 转发 |
|------|------|--------|------|------|
| 1 | 3个AI工具让你效率翻倍 | 23.5w | 1.2w | 892 |
| 2 | ChatGPT 最新玩法 | 18.2w | 8.9k | 567 |
| 3 | AI 绘画入门教程 | 12.1w | 6.2k | 423 |

### ⏰ 最佳发布时间分析

| 平台 | 最佳时间 | 次佳时间 |
|------|---------|---------|
| 抖音 | 12:00-13:00 | 19:00-21:00 |
| B站 | 18:00-20:00 | 21:00-23:00 |
| 小红书 | 20:00-22:00 | 12:00-13:00 |

### 💡 智能洞察

1. **增长亮点**：AI 工具类内容表现突出，建议继续深耕
2. **优化建议**：视频时长 45-60s 表现最佳，建议控制时长
3. **内容方向**：教程类内容转发率高，可增加此类内容占比
4. **发布策略**：周三、周五发布效果最好，建议调整发布计划
```

---

### 9.6 AI 封面生成器 🖼️

**插件名称**：封面工坊 (Cover Studio)

**插件类型**：Action

**功能描述**：
- 根据标题和内容生成封面提示词
- 支持多种封面风格（简约、炫酷、可爱、专业）
- 自动适配各平台封面尺寸
- 生成封面文案排版建议
- 与 DALL-E / Midjourney 集成

**输出示例**：
```markdown
## 🖼️ 封面生成建议

### 视频主题：5 个提升效率的 AI 工具

### 🎨 封面风格 A：科技感
**Midjourney 提示词**：
> futuristic tech interface, glowing blue AI icons, dark background with neon lights, 
> professional tech youtube thumbnail style, 16:9 aspect ratio, high contrast, 
> cinematic lighting --ar 16:9 --v 5

**文案排版**：
- 主标题："5个AI神器" (大号加粗，渐变色)
- 副标题："效率翻倍" (右下角，白色描边)
- 表情符号：🚀💡 (左上角点缀)

### 🎨 封面风格 B：人物出镜
**建议构图**：
- 博主惊讶/兴奋表情在左侧
- 右侧放 AI 工具 logo 或截图
- 大字标题叠加在画面上方

### 📐 尺寸适配
| 平台 | 尺寸 | 备注 |
|------|------|------|
| 抖音 | 1080x1440 | 3:4 竖版 |
| B站 | 1280x720 | 16:9 横版 |
| 小红书 | 1080x1440 | 3:4 竖版 |
| YouTube | 1280x720 | 16:9 横版 |
```

---

## 10. OpenWebUI 垂直领域自媒体标准流程 🎯

> 专为 OpenWebUI 领域自媒体博主设计的标准化内容生产流程，打造专业的 AI 工具类自媒体矩阵

### 10.1 OpenWebUI 内容生产标准流程

作为 OpenWebUI 垂直领域的自媒体博主，建议遵循以下标准化流程：

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    OpenWebUI 自媒体内容生产流程                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                     │
│  1️⃣ 功能发现    2️⃣ 深度体验    3️⃣ 内容策划    4️⃣ 素材制作    5️⃣ 发布运营  │
│      ↓              ↓              ↓              ↓              ↓      │
│  ┌──────┐      ┌──────┐      ┌──────┐      ┌──────┐      ┌──────┐   │
│  │版本更新│      │插件测试│      │脚本撰写│      │录屏截图│      │多平台│   │
│  │官方动态│      │场景复现│      │大纲设计│      │视频剪辑│      │数据分析│   │
│  │社区讨论│      │问题记录│      │亮点提炼│      │封面设计│      │互动回复│   │
│  └──────┘      └──────┘      └──────┘      └──────┘      └──────┘   │
│                                                                     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

### 10.2 OpenWebUI 内容助手插件套件 🛠️

#### 插件 1：版本追踪器 (Version Tracker)

**插件类型**：Pipe

**功能描述**：
- 自动追踪 OpenWebUI GitHub 仓库更新
- 解析 Release Notes 和 Changelog
- 识别重大功能更新和 Breaking Changes
- 生成中文版本更新摘要
- 推送更新通知

**Valves 配置**：
```python
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List

class Valves(BaseModel):
    github_repo: str = Field(
        default="open-webui/open-webui",
        description="GitHub 仓库地址"
    )
    check_interval: str = Field(
        default="daily",
        description="检查频率 (hourly/daily/weekly)"
    )
    notify_types: List[str] = Field(
        default=["release", "pre-release", "commit"],
        description="通知类型"
    )
    auto_translate: bool = Field(
        default=True,
        description="自动翻译为中文"
    )
    highlight_keywords: List[str] = Field(
        default=["plugin", "function", "filter", "pipe", "action", "breaking"],
        description="重点关注的关键词"
    )
```

**输出示例**：
```markdown
## 🆕 OpenWebUI 版本更新速报

### v0.4.5 (2024-11-28)

#### 🔥 重大更新
- **新增 Function Calling 支持** - 插件现在可以调用外部函数
- **Filter 插件增强** - 支持 stream 方法实时处理流式响应

#### 🛠️ 改进
- 优化了插件加载性能
- 修复了多模态消息处理问题

#### ⚠️ Breaking Changes
- `inlet` 方法签名变更，需要更新现有插件

#### 📝 内容建议
基于本次更新，推荐制作以下内容：
1. 【教程】Function Calling 完整使用指南
2. 【实战】用 Filter 插件实现实时翻译
3. 【迁移指南】插件升级到 v0.4.5
```

---

#### 插件 2：插件文档生成器 (Plugin Doc Generator)

**插件类型**：Action

**功能描述**：
- 自动解析插件代码结构
- 生成标准化的插件文档
- 提取 Valves 配置说明
- 生成使用示例和最佳实践
- 支持中英双语输出

**核心功能**：
```python
"""
title: 插件文档生成器
version: 1.0.0
"""

from pydantic import BaseModel, Field

class Action:
    class Valves(BaseModel):
        output_format: str = Field(
            default="markdown",
            description="输出格式 (markdown/html/pdf)"
        )
        include_code: bool = Field(
            default=True,
            description="是否包含代码示例"
        )
        language: str = Field(
            default="zh-CN",
            description="文档语言"
        )
        template_style: str = Field(
            default="detailed",
            description="模板风格 (minimal/standard/detailed)"
        )
    
    async def action(self, body, __user__, __event_emitter__, __request__):
        # 1. 解析插件代码
        plugin_code = body["messages"][-1]["content"]
        
        # 2. 提取元数据
        metadata = self.extract_metadata(plugin_code)
        
        # 3. 解析 Valves 配置
        valves = self.parse_valves(plugin_code)
        
        # 4. 生成文档
        doc = self.generate_documentation(metadata, valves)
        
        return doc
```

**输出示例**：
```markdown
# 📖 插件文档：智能摘要生成器

## 基本信息
| 属性 | 值 |
|------|-----|
| 名称 | Smart Summary |
| 版本 | 1.0.0 |
| 类型 | Action |
| 作者 | @your_name |

## 功能说明
该插件可以自动分析对话内容，生成结构化摘要...

## 配置参数

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|------|------|--------|------|
| max_length | int | 500 | 摘要最大长度 |
| style | str | "bullet" | 摘要风格 |

## 使用示例
1. 在聊天界面选择该插件
2. 发送需要总结的长文本
3. 点击插件按钮生成摘要

## 常见问题
Q: 支持多语言吗？
A: 是的，自动检测输入语言...
```

---

#### 插件 3：教程脚本生成器 (Tutorial Script Generator)

**插件类型**：Action

**功能描述**：
- 根据功能点自动生成教程脚本
- 包含分步骤操作指南
- 生成配套的录屏提示
- 支持多种教程类型（入门/进阶/实战）
- 自动生成时间轴和章节标记

**Valves 配置**：
```python
from pydantic import BaseModel, Field

class Valves(BaseModel):
    tutorial_type: str = Field(
        default="beginner",
        description="教程类型 (beginner/intermediate/advanced/practical)"
    )
    target_duration: int = Field(
        default=10,
        description="目标时长（分钟）"
    )
    platform: str = Field(
        default="bilibili",
        description="发布平台 (bilibili/youtube/douyin)"
    )
    include_timestamps: bool = Field(
        default=True,
        description="是否生成时间轴"
    )
    voice_style: str = Field(
        default="casual",
        description="配音风格 (casual/professional/energetic)"
    )
```

**输出示例**：
```markdown
## 📹 教程脚本：OpenWebUI 插件开发入门

### 视频信息
- **标题**：5分钟学会开发你的第一个 OpenWebUI 插件
- **时长**：约 8 分钟
- **难度**：入门级
- **适合人群**：OpenWebUI 用户、Python 初学者

---

### 📋 时间轴

| 时间 | 章节 | 内容 |
|------|------|------|
| 0:00-0:30 | 开场 | 介绍本期内容 |
| 0:30-2:00 | 概念介绍 | 什么是 OpenWebUI 插件 |
| 2:00-5:00 | 实战演示 | 创建第一个 Action 插件 |
| 5:00-7:00 | 部署测试 | 上传并测试插件 |
| 7:00-8:00 | 总结 | 回顾要点 + 下期预告 |

---

### 🎬 分镜脚本

#### 场景 1：开场 (0:00-0:30)
**画面**：博主出镜 + OpenWebUI logo
**口播**：
> 大家好，今天教大家开发你的第一个 OpenWebUI 插件！
> 不需要任何编程基础，跟着我做，5分钟就能学会！

**录屏提示**：无

---

#### 场景 2：概念介绍 (0:30-2:00)
**画面**：PPT/动画演示
**口播**：
> OpenWebUI 的插件系统非常强大，分为三种类型：
> - Filter：处理输入输出
> - Action：添加自定义按钮
> - Pipe：创建自定义模型
> 
> 今天我们先从最简单的 Action 插件开始...

**录屏提示**：展示插件类型对比图

---

#### 场景 3：实战演示 (2:00-5:00)
**画面**：屏幕录制
**口播**：
> 现在打开你的代码编辑器，新建一个文件...
> 首先我们需要定义插件的元数据...

**录屏提示**：
1. 打开 VS Code
2. 新建 `my_first_plugin.py`
3. 输入代码模板
4. 逐行讲解

---

### 📝 B站简介模板

```
【保姆级教程】5分钟开发你的第一个 OpenWebUI 插件！

⏰ 时间轴：
00:00 开场介绍
00:30 插件类型讲解
02:00 实战开发
05:00 部署测试
07:00 总结回顾

📦 资源下载：
- 代码模板：github.com/xxx
- 插件合集：xxx

🔗 相关视频：
- OpenWebUI 安装教程
- 插件进阶开发

#OpenWebUI #AI工具 #插件开发
```
```

---

#### 插件 4：功能演示录制助手 (Demo Recorder Helper)

**插件类型**：Action

**功能描述**：
- 生成功能演示的标准化流程
- 提供录屏检查清单
- 自动生成演示数据和测试用例
- 生成字幕文本
- 支持多场景演示脚本

**输出示例**：
```markdown
## 🎬 功能演示录制清单

### 演示功能：Filter 插件 - 上下文压缩

#### ✅ 录制前检查
- [ ] OpenWebUI 版本：v0.4.5+
- [ ] 插件已安装并启用
- [ ] 测试数据已准备
- [ ] 录屏软件已打开 (建议 OBS)
- [ ] 分辨率设置：1920x1080
- [ ] 字体大小：已放大便于观看

#### 📝 演示步骤

**Step 1：展示问题场景** (30s)
- 打开一个长对话（10轮以上）
- 展示 token 消耗提示
- 说明："对话太长会消耗大量 token"

**Step 2：启用插件** (20s)
- 打开聊天设置
- 找到 Filter 插件
- 启用"上下文压缩"
- 说明："现在我们启用压缩插件"

**Step 3：演示效果** (40s)
- 继续对话
- 展示压缩后的 token 数
- 对比压缩前后
- 说明："token 消耗减少了 60%"

#### 🎤 配套字幕

```srt
1
00:00:00,000 --> 00:00:03,000
大家好，今天演示上下文压缩插件

2
00:00:03,000 --> 00:00:08,000
可以看到这个对话已经很长了

3
00:00:08,000 --> 00:00:12,000
每次请求都会消耗大量 token
```
```

---

#### 插件 5：素材库管理器 (Asset Manager)

**插件类型**：Action

**功能描述**：
- 管理 OpenWebUI 相关的截图、录屏素材
- 自动分类和标签
- 生成素材使用记录
- 支持快速检索
- 生成素材引用代码

**Valves 配置**：
```python
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List

class Valves(BaseModel):
    storage_path: str = Field(
        default="./assets",
        description="素材存储路径"
    )
    auto_categorize: bool = Field(
        default=True,
        description="自动分类素材"
    )
    categories: List[str] = Field(
        default=["screenshots", "recordings", "icons", "diagrams"],
        description="素材分类"
    )
    generate_thumbnails: bool = Field(
        default=True,
        description="自动生成缩略图"
    )
```

---

### 10.3 OpenWebUI 内容选题矩阵 📊

针对 OpenWebUI 垂直领域，推荐以下内容选题分类：

#### 内容类型矩阵

| 内容类型 | 频率 | 难度 | 目标受众 | 示例选题 |
|---------|------|------|---------|---------|
| **入门教程** | 周更 | ⭐ | 新手用户 | 安装部署、基础配置、界面介绍 |
| **插件教程** | 周更 | ⭐⭐ | 进阶用户 | Filter/Action/Pipe 开发 |
| **实战案例** | 双周更 | ⭐⭐⭐ | 开发者 | 具体插件开发全流程 |
| **版本解读** | 跟随更新 | ⭐⭐ | 全部用户 | 新功能介绍、升级指南 |
| **问题解决** | 按需 | ⭐⭐ | 遇到问题的用户 | 常见错误排查、优化技巧 |
| **对比评测** | 月更 | ⭐⭐⭐ | 决策者 | 与其他工具对比 |

#### 选题日历模板

```markdown
## 📅 12月内容计划

### 第1周
- 周一：【入门】OpenWebUI v0.4.5 新功能速览
- 周三：【教程】Filter 插件开发入门
- 周五：【实战】开发一个 Markdown 增强插件

### 第2周
- 周一：【问答】OpenWebUI 常见问题 Top 10
- 周三：【进阶】Pipe 插件与外部 API 集成
- 周五：【案例】用插件实现自动摘要功能

### 第3周
...
```

---

### 10.4 OpenWebUI 博主工具箱 🧰

作为 OpenWebUI 垂直领域博主，建议配备以下工具链：

| 工具类型 | 推荐工具 | 用途 |
|---------|---------|------|
| **代码编辑** | VS Code + Python 插件 | 插件开发、代码演示 |
| **录屏软件** | OBS Studio | 教程录制 |
| **截图工具** | Snipaste / CleanShot | 界面截图 |
| **图表绘制** | Excalidraw / Draw.io | 流程图、架构图 |
| **视频剪辑** | 剪映 / DaVinci Resolve | 视频后期 |
| **封面设计** | Canva / Figma | 缩略图制作 |
| **文档协作** | Notion / 语雀 | 脚本撰写、素材管理 |

---

### 10.5 内容变现路径 💰

OpenWebUI 垂直领域的变现建议：

```
                     OpenWebUI 自媒体变现路径
                              │
        ┌─────────────────────┼─────────────────────┐
        │                     │                     │
    📚 知识付费            🛠️ 技术服务            🤝 商业合作
        │                     │                     │
   ├─付费专栏              ├─插件定制开发          ├─品牌合作
   ├─视频课程              ├─部署咨询服务          ├─产品推广
   ├─1v1 答疑             ├─技术顾问              ├─社区运营
   └─会员社群              └─企业培训              └─开源贡献
```

**建议变现节奏**：
1. **0-1000 粉丝**：专注内容质量，建立专业形象
2. **1000-5000 粉丝**：开通付费专栏，建立社群
3. **5000+ 粉丝**：承接定制开发，开设系统课程

---

### 10.6 OpenWebUI 内容创作系统提示词库 📝

> 专为 OpenWebUI 垂直领域自媒体设计的系统提示词，可直接在 OpenWebUI 中使用

#### 提示词 1：版本更新解读专家

```markdown
# 角色定位
你是一位专注于 OpenWebUI 项目的技术内容创作者，擅长将技术更新转化为易懂的内容。

# 核心能力
- 深入理解 OpenWebUI 架构和功能
- 精通插件开发（Filter/Action/Pipe）
- 熟悉 AI 应用和 LLM 集成
- 擅长技术内容创作和科普

# 工作流程
当收到 OpenWebUI 版本更新信息时，请按以下步骤处理：

1. **更新解析**
   - 识别重大功能更新
   - 标记 Breaking Changes
   - 提取关键技术点

2. **内容策划**
   - 评估内容类型（入门/进阶/实战）
   - 确定目标受众
   - 设计内容大纲

3. **生成输出**
   提供以下内容：
   - 📰 更新速报（200字内）
   - 🎯 核心亮点（3-5条）
   - 📹 视频选题建议（含标题）
   - 📝 文章大纲
   - 💡 实战案例建议

# 输出格式
```markdown
## 📰 OpenWebUI v[版本号] 更新速报

[简短描述，突出最重要的更新]

## 🔥 核心亮点
1. [亮点1] - [为什么重要]
2. [亮点2] - [为什么重要]
3. [亮点3] - [为什么重要]

## 📹 推荐选题
### 视频1：[标题]
- 类型：教程/评测/实战
- 难度：⭐⭐⭐
- 预计时长：X分钟
- 核心内容：[简述]

## 📝 文章大纲
[提供详细的文章结构]

## 💡 实战案例
[基于新功能的实际应用场景]
```

# 注意事项
- 保持中文输出，术语使用中英对照
- 避免过度技术化，照顾初学者
- 强调实用价值和应用场景
- 提供可操作的学习路径
```

---

#### 提示词 2：插件教程创作助手

```markdown
# 角色定位
你是 OpenWebUI 插件开发教程的专业创作者，能够将复杂的插件开发过程转化为易学的教程内容。

# 专业领域
- OpenWebUI 插件系统（Filter/Action/Pipe）
- Python 异步编程
- Pydantic 配置管理
- LLM API 调用
- 前端交互设计

# 任务说明
当收到插件开发需求时，生成完整的教程内容，包括：

## 输出结构

### 1. 教程基本信息
```yaml
标题: [吸引人的标题]
副标题: [说明具体功能]
难度: 入门/进阶/高级
预计时间: X分钟
前置知识: [列出需要的基础]
```

### 2. 开场白（吸引注意）
- 用一个实际问题或场景开场
- 说明这个插件能解决什么问题
- 展示最终效果

### 3. 核心内容

#### 3.1 概念讲解
- 插件类型选择理由
- 工作原理图解
- 关键概念说明

#### 3.2 代码实现（分步骤）
```python
# Step 1: 基础结构
[代码 + 详细注释]

# Step 2: 配置参数
[代码 + 详细注释]

# Step 3: 核心逻辑
[代码 + 详细注释]
```

#### 3.3 部署测试
- 上传步骤
- 配置方法
- 测试用例
- 常见问题

### 4. 进阶扩展
- 功能增强建议
- 性能优化技巧
- 最佳实践

### 5. 完整代码
- 提供完整的可运行代码
- 添加详细注释
- 标注关键部分

## 教学原则
1. **渐进式**：从简单到复杂
2. **可视化**：多用图表和示例
3. **实战导向**：每个概念都有实际应用
4. **互动性**：鼓励读者尝试和修改

## 输出要求
- 使用 Markdown 格式
- 代码块要有语法高亮
- 重点内容用表格或列表
- 添加适当的 emoji 增强可读性
```

---

#### 提示词 3：视频脚本生成器

```markdown
# 角色定位
你是专业的技术类短视频脚本创作者，专注于 OpenWebUI 相关内容。

# 创作标准
- 平台：抖音/B站/YouTube
- 时长：1-15分钟
- 风格：通俗易懂、节奏紧凑
- 目标：知识传播 + 粉丝增长

# 脚本模板

## 基本信息
```yaml
视频标题: [标题]
副标题: [副标题]
目标时长: X分钟
适合平台: [平台]
内容类型: 教程/评测/实战/新闻
```

## 脚本结构

### 【开场】(0-10秒) - 黄金钩子
**画面**: [描述]
**口播**: 
> [用问题/数据/痛点开场，3秒抓住注意力]

**字幕**: [强调关键词]

---

### 【问题引入】(10-30秒)
**画面**: [描述]
**口播**: 
> [说明为什么要学这个，观众能获得什么]

---

### 【核心内容】(30秒-X分钟)

#### 要点1 (时间)
**画面**: [录屏/PPT/动画]
**口播**: 
> [讲解内容，通俗易懂]

**演示**: [具体操作步骤]

#### 要点2 (时间)
**画面**: [描述]
**口播**: 
> [内容]

---

### 【总结】(最后30秒)
**画面**: [总结页面]
**口播**: 
> [回顾重点，强调价值]

**CTA**: 
> [引导关注/评论/转发]

## 配套元素

### 封面文案
- 主标题: [大号字]
- 副标题: [小号字]
- 元素: [emoji/图标]

### 视频简介
```
[3行描述 + 时间轴 + 相关链接]
```

### 评论区引导
[预设 3-5 个互动问题]

## 创作要点
1. **节奏控制**：信息密度适中，避免拖沓
2. **视觉辅助**：关键信息用字幕/标注强化
3. **情感连接**：用第二人称"你"拉近距离
4. **价值先行**：前30秒必须展示价值
```

---

#### 提示词 4：技术文章撰写助手

```markdown
# 角色定位
你是 OpenWebUI 技术内容撰写专家，擅长将技术知识转化为高质量文章。

# 文章类型
1. **入门教程** - 面向新手，详细步骤
2. **实战案例** - 解决实际问题
3. **技术解析** - 深入原理
4. **最佳实践** - 总结经验
5. **踩坑指南** - 问题排查

# 写作框架

## 标题设计
- 主标题：[吸引人 + 包含关键词]
- 副标题：[说明价值 + 降低门槛]

## 文章结构

### 1. 引言 (10%)
```markdown
## 为什么需要这个功能？

[场景描述]
[痛点分析]
[解决方案预览]

**本文你将学到：**
- [要点1]
- [要点2]
- [要点3]
```

### 2. 背景知识 (15%)
```markdown
## 基础概念

[必要的概念解释]
[示意图]
[与读者已知知识的关联]
```

### 3. 实现步骤 (50%)
```markdown
## 实现步骤

### Step 1: [步骤名称]
[详细说明]
```代码
[代码示例]
```
💡 **提示**: [注意事项]

### Step 2: [步骤名称]
...
```

### 4. 测试验证 (10%)
```markdown
## 测试与验证

[测试用例]
[预期结果]
[实际演示]
```

### 5. 进阶内容 (10%)
```markdown
## 进阶优化

### 性能优化
[优化建议]

### 功能扩展
[扩展方向]

### 常见问题
Q: [问题]
A: [解答]
```

### 6. 总结 (5%)
```markdown
## 总结

本文介绍了 [核心内容]，主要知识点：
1. [要点1]
2. [要点2]
3. [要点3]

**相关资源：**
- [代码仓库]
- [参考文档]
- [讨论社区]
```

## 写作技巧
1. **金字塔原理**：结论先行
2. **代码注释**：每段代码都要解释
3. **可视化**：多用图表、表格、代码块
4. **互动性**：设置思考题、练习题
5. **SEO 优化**：标题、关键词、内链

## 质量检查
- [ ] 标题吸引人且准确
- [ ] 代码可运行
- [ ] 图片清晰
- [ ] 排版规范
- [ ] 链接有效
- [ ] 无错别字
```

---

#### 提示词 5：社区互动管理助手

```markdown
# 角色定位
你是 OpenWebUI 社区的互动管理专家，擅长与粉丝沟通和内容运营。

# 核心职责
1. 回复评论和私信
2. 收集用户反馈
3. 发现内容选题
4. 维护社区氛围

# 互动策略

## 评论回复原则
1. **及时**：24小时内回复
2. **专业**：准确回答技术问题
3. **友好**：保持亲和力
4. **引导**：转化为内容素材

## 回复模板

### 类型1：技术咨询
```
感谢提问！[针对性解答]

💡 这个问题很有代表性，我会考虑出一期详细教程。

如果解决了你的问题，麻烦点个赞让更多人看到～
```

### 类型2：功能建议
```
很赞的想法！[具体分析]

这个功能确实有需求，我会在后续内容中涉及。

关注我的账号，第一时间收到更新通知！
```

### 类型3：问题反馈
```
感谢反馈！[问题确认]

我会尝试复现并找出解决方案，预计X天内发布解决教程。

可以加入我的学习群（简介有链接），第一时间获取答案～
```

### 类型4：表扬认可
```
感谢支持！[真诚回应]

你的认可是我创作的动力，后续会继续输出优质内容。

有想看的主题欢迎留言点播！
```

## 选题收集
从评论中识别高频问题和需求，转化为内容选题：

**选题记录模板**：
```markdown
## 待开发选题

### [日期] 来自评论
- 用户痛点：[描述]
- 需求频次：⭐⭐⭐
- 内容类型：教程/问答
- 优先级：高/中/低
- 预计篇幅：[时长/字数]
```

## 数据分析
定期分析互动数据：
- 评论质量和类型分布
- 高频问题TOP10
- 粉丝画像变化
- 内容效果对比

## 注意事项
- 避免争论，保持专业
- 不回复广告和恶意评论
- 保护用户隐私
- 及时更新FAQ文档
```

---

#### 提示词 6：内容规划战略家

```markdown
# 角色定位
你是 OpenWebUI 内容矩阵的战略规划者，负责长期内容规划和账号成长策略。

# 工作内容

## 1. 月度内容规划

### 规划维度
| 维度 | 说明 |
|------|------|
| 主题方向 | OpenWebUI 核心功能/插件开发/实战案例 |
| 内容比例 | 40%教程 + 30%实战 + 20%资讯 + 10%互动 |
| 发布频率 | 周更3次，固定时间 |
| 平台策略 | B站长视频 + 抖音短视频 + 公众号图文 |

### 月度模板
```markdown
## X月内容计划

### 主题：[月度主题]

#### 第1周
- 周一：[内容] - 平台：[平台] - 类型：[类型]
- 周三：[内容] - 平台：[平台] - 类型：[类型]
- 周五：[内容] - 平台：[平台] - 类型：[类型]

#### 第2周
...

### 关键目标
- 粉丝增长：+[数字]
- 互动率提升：+[百分比]
- 专栏产品化：[阶段]

### 备选选题池
1. [备选1] - 触发条件：[说明]
2. [备选2] - 触发条件：[说明]
```

## 2. 内容矩阵设计

### 平台定位
```
B站（长视频）           抖音（短视频）         公众号（图文）
    ↓                      ↓                     ↓
系统教程                 快速技巧               深度文章
15-30分钟              1-3分钟                2000字+
完整流程                单一功能                原理解析
   ↓                      ↓                     ↓
        互相导流，形成内容生态
```

### 内容复用策略
一个核心内容，多平台改编：
1. **B站**：完整教程（20分钟）
2. **抖音**：精华片段3条（各1分钟）
3. **公众号**：图文教程 + 代码
4. **小红书**：图文卡片版
5. **知乎**：深度技术解析

## 3. 增长策略

### 冷启动期（0-1000粉）
- 聚焦细分领域
- 保证发布频率
- 主动参与社区
- 寻找种子用户

### 成长期（1000-5000粉）
- 建立个人品牌
- 开设付费内容
- 建立用户社群
- 承接商业合作

### 成熟期（5000+粉）
- 系统化课程
- 技术咨询服务
- 孵化产品项目
- 培养团队

## 4. 数据驱动优化

### 关键指标
- 播放完成率
- 点赞/收藏比
- 评论互动率
- 粉丝增长率
- 转化率（付费）

### 优化循环
```
数据采集 → 分析洞察 → 策略调整 → 内容优化 → 数据采集
```

## 输出格式
每月提供：
1. 📅 月度内容日历
2. 📊 上月数据分析报告
3. 💡 优化建议
4. 🎯 下月增长目标
```

---

## 技术实现指南

### 通用开发模式

#### 1. 数据获取层
```python
import httpx

class DataFetcher:
    """外部数据获取的统一接口"""
    
    async def fetch_stock_data(self, symbol: str, period: str):
        """获取股票数据"""
        async with httpx.AsyncClient() as client:
            response = await client.get(f"{API_URL}/stock/{symbol}")
            return response.json()
    
    async def fetch_weather(self, location: str):
        """获取天气数据"""
        pass
    
    async def fetch_news(self, keywords: list):
        """获取新闻数据"""
        pass
```

#### 2. LLM 调用封装
```python
from open_webui.utils.chat import generate_chat_completion
from open_webui.models.users import Users

async def call_llm(request, user_id: str, system_prompt: str, user_prompt: str, model_id: str = None):
    """统一的 LLM 调用封装"""
    user_obj = Users.get_user_by_id(user_id)
    
    response = await generate_chat_completion(
        request,
        {
            "model": model_id or "gpt-4",
            "messages": [
                {"role": "system", "content": system_prompt},
                {"role": "user", "content": user_prompt}
            ],
            "stream": False
        },
        user_obj
    )
    
    return response["choices"][0]["message"]["content"]
```

#### 3. 可视化输出模板
```python
import json

def generate_chart_html(chart_type: str, data: dict, options: dict = None) -> str:
    """生成 ECharts 图表 HTML"""
    
    html = f"""<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts@5.4.3/dist/echarts.min.js"></script>
    <style>
        body {{ margin: 0; padding: 20px; background: #1a1a2e; }}
        #chart {{ width: 100%; height: 400px; }}
    </style>
</head>
<body>
    <div id="chart"></div>
    <script>
        const chart = echarts.init(document.getElementById('chart'));
        const option = {json.dumps(data)};
        chart.setOption(option);
        window.addEventListener('resize', () => chart.resize());
    </script>
</body>
</html>"""
    
    return f"```html\n{html}\n```"
```

### API 集成最佳实践

#### 1. 认证管理
```python
class APIManager:
    def __init__(self, valves):
        self.valves = valves
        self._token_cache = {}
    
    async def get_auth_header(self, service: str) -> dict:
        """获取认证头，支持缓存和刷新"""
        if service not in self._token_cache or self._is_token_expired(service):
            await self._refresh_token(service)
        
        return {"Authorization": f"Bearer {self._token_cache[service]}"}
```

#### 2. 请求重试和错误处理
```python
import asyncio
import httpx
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=1, max=10))
async def fetch_with_retry(url: str, headers: dict = None):
    """带重试的请求"""
    async with httpx.AsyncClient(timeout=30.0) as client:
        response = await client.get(url, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        return response.json()
```

### 性能优化技巧

#### 1. 并发处理
```python
import asyncio
from typing import List

async def process_multiple_stocks(symbols: List[str]):
    """并发获取多只股票数据"""
    tasks = [fetch_stock_data(symbol) for symbol in symbols]
    results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
    return results
```

#### 2. 缓存策略
```python
from datetime import datetime, timedelta

class CacheManager:
    def __init__(self, ttl_seconds: int = 300):
        self._cache = {}
        self._ttl = ttl_seconds
    
    def get(self, key: str):
        if key in self._cache:
            value, timestamp = self._cache[key]
            if datetime.now() - timestamp < timedelta(seconds=self._ttl):
                return value
        return None
    
    def set(self, key: str, value):
        self._cache[key] = (value, datetime.now())
```

---

## 开发优先级建议

基于实用性、技术可行性和市场需求，推荐以下开发优先级：

### 🔴 高优先级（短期，1-2个月）

| 插件 | 方向 | 原因 |
|------|------|------|
| 财报解读师 | A股投资 | 市场需求大，技术成熟 |
| 会议精灵 | 工作效率 | 刚需场景，用户基数大 |
| 图表大师 | 数据开发 | 通用性强，复用价值高 |
| **标题党** | **自媒体创作** | **自媒体刚需，技术门槛低** |
| **文案魔方** | **自媒体创作** | **内容创作核心工具** |

### 🟡 中优先级（中期，2-4个月）

| 插件 | 方向 | 原因 |
|------|------|------|
| 闪词卡 | 学习辅助 | 教育市场广阔 |
| K线解读 | A股投资 | 与财报解读师形成组合 |
| 今天吃啥 | 生活服务 | 高频使用场景 |
| 邮件专家 | 工作效率 | 通用办公场景 |
| **选题雷达** | **自媒体创作** | **提升内容策划效率** |
| **数据罗盘** | **自媒体创作** | **运营必备分析工具** |

### 🟢 低优先级（长期，4-6个月）

| 插件 | 方向 | 原因 |
|------|------|------|
| 旅程设计师 | 生活服务 | 需要大量外部数据整合 |
| 健康管家 | 健康管理 | 需要设备数据接入 |
| 知识织网 | 学习辅助 | 技术复杂度较高 |
| 评论达人 | 自媒体创作 | 需要平台 API 支持 |
| 封面工坊 | 自媒体创作 | 需要图像生成能力 |

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## 总结

本文档提供了 10 个主要方向、27+ 个具体插件建议的详细开发路线图。每个插件都包含了：

- ✅ 清晰的功能定义
- ✅ 技术实现框架
- ✅ Valves 配置示例
- ✅ 输出格式参考
- ✅ 应用场景说明

### 🎯 OpenWebUI 自媒体博主专属

针对 OpenWebUI 垂直领域自媒体博主，本文档特别提供了：

- ✅ 标准化内容生产流程（5步法）
- ✅ 专属插件套件（版本追踪、文档生成、教程脚本、录制助手、素材管理）
- ✅ 内容选题矩阵和日历模板
- ✅ 博主工具箱推荐
- ✅ 内容变现路径规划

### 下一步行动

1. **选择方向**：根据团队能力和市场需求选择 1-2 个方向
2. **MVP 开发**：先完成核心功能，快速验证
3. **用户反馈**：收集使用反馈，持续迭代
4. **生态建设**：鼓励社区贡献，丰富插件库

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*最后更新：2024-12-02*
*本文档持续更新中，欢迎贡献更多创意和建议*
