Codex做号全流程

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项目简介

这不是一个新软件，而是四个项目串起来的自媒体流程：找选题、配音、做视频、发视频。你跟 Codex 说一句，它去调用对应的项目把这一步做完，选题和稿子仍由你定。

选题用 TrendRadar，每天抓热榜，按关键词过滤后推到微信或飞书，并带 MCP，Codex 能直接读热点。配音用 CosyVoice，阿里达摩院 FunAudioLLM 的语音模型，普通话、英文和多种方言都能念，给一段自己的录音就能用你的声音。做视频用 Remotion，把字幕、动画、转场写成 React，再渲染成 MP4。发布用 social-auto-upload，抖音、快手、小红书、B站、视频号都能发，还自带给 AI 用的 skills。

截至 2026 年 10 月，四个仓库大约是：TrendRadar 6.3 万 Star（GPL-3.0），CosyVoice 2.4 万 Star（Apache-2.0），Remotion 6.8 万 Star，social-auto-upload 1.6 万 Star（MIT）。TrendRadar、CosyVoice、social-auto-upload 是常规开源协议。Remotion 源码公开，但不是 MIT 或 Apache：个人和不超过 3 人的公司可以按仓库许可使用，人数更多、一起改同一套工程时，需要取得官方授权。你现在看的这条视频，做视频和发视频两步就是这么交给 Codex 的。

📎 四个项目地址（点击展开）

核心亮点

📡 热榜按关键词来

抖音、微博、知乎等热榜定时抓取，只推和你关键词相关的。

🎙️ 用自己的声音念

一小段录音就能复刻音色，念错一句改完再生成。

🎬 视频写成代码

字幕、动画、转场都是 React，Codex 写完就能预览。

📤 说一句就发

五个平台的标题、简介、话题和定时，交给自带的 skills。

能力速览

环节	项目	输入与输出
选题	TrendRadar	关键词、热榜 → 过滤后的热点，推到微信或飞书
配音	CosyVoice	口播文本、自己的录音 → 语音文件
做视频	Remotion	React 画面代码 → MP4
发布	social-auto-upload	成片、标题、简介、话题、时间 → 平台提交

环境要求

环境	建议配置
操作系统	Windows、macOS 或 Linux。发布环节需要本机浏览器。
选题	Docker。只要推送，起 trendradar；要让 Codex 读热点，再起 trendradar-mcp。
配音	Python 3.10。模型用 Fun-CosyVoice3-0.5B。有 NVIDIA 显卡会快很多，没有显卡也能跑，等待明显变长。
做视频	Node.js 18 及以上。渲染 MP4 还需要本机的 FFmpeg，Remotion 会在首次渲染时处理。
发布	Python，用 uv 装依赖。每个平台第一次要在浏览器里登录，会话留在本机。

如何使用

💡 不必四个一起装。先把做视频和发布跑通一条，再补选题和配音。每一步单独能出结果，再交给 Codex 串。

步骤 1：

把热点推到手机上

在 GitHub 搜索 TrendRadar，作者是 sansan0。克隆后进仓库的 docker 目录。关键词写在 frequency_words.txt，一行一个，只留和你账号相关的词。

txt AI编程
开源
Codex

推送渠道和筛选方式在 config/config.yaml。自媒体更适合 current（当前榜单）。只要每天推送，起 trendradar 这一个服务就够。

bash cd TrendRadar/docker
docker compose up -d trendradar
docker compose logs -f trendradar

要让 Codex 直接问热点，再起 MCP 服务，并写进 Codex 的配置。模块名以你本地仓库为准，先让它调用 check_version 确认连上。

bash docker compose up -d trendradar-mcp

toml [mcp_servers.trendradar]
command = "uv"
args = ["--directory", "你的TrendRadar绝对路径", "run", "python", "-m", "trendradar_mcp"]

prompt 看看今天抖音和知乎上，哪些热点适合做 AI 工具类短视频，说明理由。

步骤 ?：

说明理由。

步骤 2：

用自己的声音念稿

在 GitHub 搜索 CosyVoice，作者是 FunAudioLLM。克隆时带上子模块，否则依赖下不齐。环境用 Python 3.10。

bash git clone --recursive 仓库地址
cd CosyVoice
conda create -n cosyvoice -y python=3.10
conda activate cosyvoice
pip install -r requirements.txt

权重用 Fun-CosyVoice 3.0 的 0.5B。下载完成后打开网页，把一段你自己的录音传进去，再贴口播。

python from modelscope import snapshot_download
snapshot_download('FunAudioLLM/Fun-CosyVoice3-0.5B-2512', local_dir='pretrained_models/Fun-CosyVoice3-0.5B')

bash python webui.py --port 50000 --model_dir pretrained_models/Fun-CosyVoice3-0.5B

⚠️ 参考音频只用你自己的声音，或对方明确同意你使用的声音。浏览器打开本机 50000 端口。

步骤 ?：

你自己的声音，或对方明确同意你使用的声音。浏览器打开本机 50000 端口。

典型应用场景

📰 每天找选题

热榜推到微信或飞书，Codex 再帮你挑哪几条值得做。

🎙️ 稿子直接念

定稿后生成语音，念错一个字就重出这一句。

💻 改画面只改代码

字幕和动画写在组件里，说一句让 Codex 改完再渲染。

📤 一条视频发多处

同一条成片，标题和话题按平台分别填好。

⏰ 定好几点发

登录一次之后，定时参数写在发布命令里。

🔁 系列视频复用

同一套 Remotion 工程换文案，就能出下一期。

选型与边界

项目	适合做什么	边界
TrendRadar	把热榜收成一份按关键词过滤的列表	热点不等于选题，适不适合这个号仍要你判断
CosyVoice 3.0 0.5B	中文测试集字错率 1.21%，说话人相似度 78.0%；英文词错率 2.24%，相似度 71.8%	数字来自官方 test-zh / test-en。流式输出延迟最低约 150 毫秒
Remotion	画面可复现，改一句代码就重新出片	它渲染你写的画面，不会凭空生成实拍镜头
social-auto-upload	同一套命令覆盖五个平台，并带 skills	第一次登录、验证码和登录失效要人来处理