考虑设计个Hive Power Voter 智能量化点赞系统

昨天忽然想到，每天手动点赞其实是一件挺耗时间的事情。既然完全可以通过程序来完成，那为什么还要一直重复人工操作呢？

不过，如果只是做一个傻瓜式的自动点赞，我觉得意义并不大，甚至还不如自己手动点。我的想法是，在多种策略的基础上，再引入 AI 智能决策，让整个点赞过程既能提高效率，又尽可能贴近真实的人工行为，这样才更有价值。

说干就干。

Image by Mohamed Hassan from Pixabay

这次我把自己的需求整理了一遍，先设计出整体方案框架，大致如下。

整个方案分为 11 个部分：

1. 范围与目标

仅供 @rivalhw 账号使用的个人自动化系统。

阶段	内容
Phase 1	自动点赞引擎（策略管道 + 评分引擎 + 签名广播 + 配置驱动）
Phase 2	自动领取奖励（每轮点赞后顺带执行）
Phase 3	收益统计报表（只读、独立脚本）

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2. 文件结构（模块独立，可自由开关）

hive/
├── config.yaml                  # 唯一配置入口，所有参数均在此配置
├── hive_common.py               # RPC调用 + 限速器 + 重试 + 缓存
├── hive_signer.py               # 签名广播封装，唯一接触私钥的模块
├── strategies/
│   ├── __init__.py              # 管道组装器
│   ├── bot_filter.py            # ① 机器人过滤
│   ├── content_filter.py        # ② 内容过滤
│   ├── score_engine.py          # ③ 策略评分引擎
│   ├── weight_calc.py           # ④ 力度计算（多模式）
│   ├── mana_guard.py            # ⑤ 能量保护
│   ├── budget.py                # ⑥ 预算调度
│   └── ai_advisor.py            # ⑦ AI微调（预留，默认关闭）
├── auto_vote.py                 # 主入口：--plan / --execute / --run
├── claim_rewards.py             # Phase 2
├── stats_report.py              # Phase 3
└── download_hive_posts.py       # 现有下载器（改用 hive_common）

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3. 决策管道

扫描成员最新帖子
    │
    ├─① 机器人过滤
    ├─② 内容过滤
    ├─③ 策略评分
    ├─④ 力度计算
    ├─⑤ 能量保护
    ├─⑥ 预算调度
    ├─⑦ AI 微调
    └─手动覆盖
          ↓
    lighthive 签名广播（间隔 ≥ 3 秒）
          ↓
    记录完整投票日志

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4. 策略评分（Score Engine）

整个系统并不是由某一个策略直接决定是否点赞，而是采用统一的评分机制。

每个策略负责输出自己的评分，最终汇总成一个总分，再决定是否进入下一步。

例如：

• 机器人过滤：-100（直接淘汰）
• 内容质量：+25
• 原创内容：+15
• 长期互惠作者：+20
  。。。

最终：

最终得分 = 各策略得分累加

这样以后新增任何策略，都无需修改整体流程，只需要增加一个新的评分模块即可，大幅提高整个系统的可扩展性。

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5. 力度计算（Vote Weight）

在确认需要点赞之后，再根据策略计算最终点赞力度。

支持多模式：

• mirror 模式
• value 模式
• 自动切换模式

（详细内容略）

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6. 手动介入

自动化归自动化，但仍然保留人工干预能力。必要时可以手动指定点赞、跳过某篇文章，或者直接覆盖 AI 和策略计算结果。

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7. AI 策略

AI 不直接决定是否点赞，而是在所有规则执行完成之后，对候选结果进行辅助分析和微调，为评分引擎提供参考分值或建议。

（详细内容略）

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8. config.yaml 配置

所有策略参数全部配置化，包括：

• 点赞力度
• Mana 下限
• 每日预算
• AI 开关
• 黑白名单
• RPC 节点
• 运行模式
• 各策略评分权重
• 点赞阈值

做到无需修改代码即可调整策略。

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9. 安全设计

• 仅使用 Posting Key。
• 私钥从环境变量 HIVE_POSTING_KEY 或 --key-file 读取。
• 禁止命令行直接传入私钥。
• .gitignore 自动忽略 *.key、pending_votes.json 等敏感文件。
• 明确禁止任何 Active Key 相关操作。
• 使用 .voted_permlinks 实现幂等控制，防止重复点赞。
• 每日统计及互惠数据单独缓存。
• 每一票均记录完整计算过程，同时保存所有被拒绝候选及拒绝原因，方便后续分析和调整策略。

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10. 每日运行与报告

采用无常驻进程设计。

每轮执行完成后自动退出，即使运行过程中出现异常，也不会影响下一轮执行。

每天自动生成一份详细执行报告，包括：

• 本日点赞数量
• 消耗 Vote Mana
• 获得互惠统计
• AI 建议次数
• 各策略命中情况
• 各策略评分统计
• 被过滤文章统计
• 异常日志

方便后续不断优化策略。

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11. 交付清单

（略）

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目前整个框架已经基本成型。

不过，我总觉得还有一些细节没有考虑周全，所以先停在这里，准备再仔细推敲一遍。

下一步，我准备先完成整个策略管道的设计，然后再逐步实现机器人过滤、内容过滤、AI 微调等模块，希望整个系统最终做到真正的 "智能点赞"，而不仅仅只是自动点赞。

大家帮我看看，还有哪些地方值得补充或优化？欢迎提出意见和建议！