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Github · GitHub Repository Radar

Admin6016 xhs_matrix_system

小红书自动化运营系统,支持多账号管理、定时批量智能发文、素材二创等功能。

Stars

422

Forks

11

Watchers: 422

Language

Python

License: Apache License 2.0

Repository Radar Score

37 / 100

Growth

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Not enough metric snapshots yet to chart growth for this repository.

Score breakdown

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  • growth 0
  • activity 55
  • freshness 100
  • community 27

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小红书矩阵系统

一个功能强大的多平台自动化运营系统,支持多账号管理、智能发文、素材管理等功能 支持小红书、抖音等平台发布图文/视频,支持多平台爆款码

主要功能

1. 智能发文

账号管理 VIP管理

  • AI智能对话,一键生成文案
  • 支持定时发布
  • 自动提取话题标签
  • 图片智能处理
  • 多平台发布:支持发布到小红书、抖音等平台
  • 扫码发布:手机扫码快速发布内容
  • 手机跳转发布:支持手机端快速跳转发布
  • 托管自动发布:支持托管模式,每天自动定时发布笔记

2. 素材管理

团队管理 图片工厂

  • 一键采集优质笔记
  • 智能仿写功能
  • 素材分类管理
  • 快速发布
  • 任意链接内容读取:支持从任意链接读取内容,包括小红书、微信公众号等平台链接
  • 批量改写发布

3. 账号管理

智能发文 素材管理

  • 多账号管理
  • 代理IP设置(IP地区隔离)
  • 账号状态监控
  • 数据统计分析

4. 发布记录

  • 发布状态追踪
  • 笔记数据统计
  • 失败原因分析
  • 一键重新发布

5. 图片工厂

发布记录

  • AI智能生图
  • 图片智能处理
  • 模板管理
  • 批量处理

6. 团队管理

  • 团队协作
  • 成员管理
  • 权限分配
  • 数据共享

7. 全网热点采集

个人中心

  • 一键转写发布
  • 支持主流媒体平台

8. 支持二次开发和Coze工作流、智能体、MCP服务

  • 矩阵系统登陆的账号,支持笔记一键发布到小红书 Coze插件
  • 插件支持工作流、智能体、MCP服务 插件参数说明

支持OpenClaw接入,一键批量管理账号

  • 系统内提供了单独的API接口文档和主流编程语言的demo,方便进行二次开发。

9. 云端手机能力

  • 自动回复私信:智能识别和自动回复用户私信
  • 自动回复评论:自动回复笔记评论,提升互动率
  • 自动点赞:智能点赞相关内容,增加账号活跃度

10. 支持Sora2视频生成发布

Sora2

技术栈

后端

  • Python
  • FastAPI
  • SQLAlchemy
  • PostgreSQL
  • Redis

前端

  • Vue 3
  • Element Plus
  • Axios
  • SCSS

特点

  • 界面美观,交互友好
  • AI智能辅助创作
  • 完善的团队协作功能
  • 强大的自动化能力
  • 稳定可靠的性能
  • 灵活的扩展性

部署要求

  • Python 3.8+
  • Node.js 16+
  • PostgreSQL 12+
  • Redis 6+

系统试用

企业微信

商务合作微信: admin6016 备注来意和平台

Created: Jan 29, 2025

Last push: Aug 5, 2026

Default branch: main

Languages

Share of the codebase by language, based on repository metadata from the host.

  • Python 100.0%

Repository Radar analysis

Deterministic insights derived from public metadata and our observations — not personal testing or reviews.

Why this repository is interesting

  • Listed in our discovery index with public GitHub metadata for analysis.

Who should use it

  • Developers working primarily with Python
  • Teams exploring AI tooling, agents, or ML infrastructure

Potential use cases

  • Reference or evaluate Python open-source approaches in this domain
  • Prototype AI/agent workflows or study reference architectures

Strengths

  • README present in our index
  • Declared license: Apache License 2.0

Limitations / considerations

  • Insights are derived from public metadata and our observations — not a substitute for code review

What to watch

  • Radar Score is modest — dig into activity and docs before committing

Source: GitHub (public metadata) + Repository Radar analysis. We do not claim ownership of third-party repositories.

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