[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-1349":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":10,"language":11,"languages":10,"totalLinesOfCode":10,"stars":12,"forks":13,"watchers":14,"openIssues":15,"contributorsCount":16,"subscribersCount":16,"size":16,"stars1d":17,"stars7d":18,"stars30d":19,"stars90d":16,"forks30d":16,"starsTrendScore":20,"compositeScore":21,"rankGlobal":10,"rankLanguage":10,"license":22,"archived":23,"fork":23,"defaultBranch":24,"hasWiki":25,"hasPages":23,"topics":26,"createdAt":10,"pushedAt":10,"updatedAt":28,"readmeContent":29,"aiSummary":30,"trendingCount":16,"starSnapshotCount":16,"syncStatus":14,"lastSyncTime":31,"discoverSource":32},1349,"noterx","jiangmuran\u002Fnoterx","jiangmuran","自训练量化预测模型 + 评论画像引擎 + 5 AI Agent 多轮辩论，诊断分析小红书笔记数据。","https:\u002F\u002Fnoterx.muran.tech",null,"Python",285,78,2,1,0,5,7,45,15,5.69,"Apache License 2.0",false,"main",true,[27],"redhackathon","2026-06-12 02:00:26","\u003Cdiv align=\"center\">\n\n# 薯医 NoteRx\n\n### Multi-Agent Collaborative Diagnosis Engine for Xiaohongshu\n\n**Topic Star 榜单 #1** | 874 真实笔记训练 | 5 AI 专家三轮辩论 | 在线可用\n\n\u003Cbr>\n\n[**立即在线体验**](https:\u002F\u002Fnoterx.muran.tech)   |   [研究白皮书](https:\u002F\u002Fnoterx.muran.tech\u002F)   |   [技术架构](#技术架构)\n\n\u003Cbr>\n\n> 上传你的小红书笔记截图，5 位 AI 专家会像医生会诊一样，三轮辩论后给出量化诊断报告、可执行的优化方案、模拟评论区预测，以及一键生成的高分改写。\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n## 为什么是薯医\n\n| | 传统工具 | 薯医 NoteRx |\n|---|---|---|\n| **评分依据** | 主观经验 \u002F 单模型打分 | 874 条真实笔记回归分析 → 5 品类差异化权重 |\n| **诊断方式** | 单次 GPT 调用 | 5 Agent 并行诊断 → 交叉质疑辩论 → 裁判综合 |\n| **建议质量** | \"提升标题吸引力\" | \"标题「XX」→改为「5分钟搞定！这道菜我妈做了20年」→加数字+情感+悬念\" |\n| **评论预测** | 无 | AI 模拟真实评论区（含吵架\u002F质疑\u002F楼中楼） |\n| **优化闭环** | 给建议，用户自己改 | 自动生成 3 个高分改写方案 + 即时重新评分 |\n| **数据支撑** | 无 | Spearman 相关 · 线性回归 · K-Means 聚类 · LLM 深度分析 |\n\n## 在线体验\n\n**https:\u002F\u002Fnoterx.muran.tech**\n\n1. 打开链接 → 拖入小红书笔记截图（支持多张拼接）\n2. AI 自动识别标题、正文、分类（\u003C 30s）\n3. 点击\"开始诊断\" → 观看 5 位 AI 专家实时辩论\n4. 获取完整报告：评分 · 雷达图 · 优化方案 · 模拟评论区 · 分享卡片\n\n手机电脑均可使用，无需注册。\n\n## 核心技术\n\n### 三大自训练模型\n\n| 模型 | 训练数据 | 能力 |\n|---|---|---|\n| **Model A — 量化预测引擎** | 874 条真实笔记 · 回归分析 | 5 品类差异化权重 · 5 维度即时评分 · \u003C 50ms 无 LLM 调用 |\n| **Baseline Knowledge Graph — 基线知识图谱** | 874 笔记 + 2465 评论 · K-Means 聚类 | 品类爆款线 · 互动中位数 · 标签分布 · 发布时段热力图 |\n| **Comment Persona Engine — 评论画像引擎** | 2465 条真实评论 · LLM 分类 | 6 种用户画像（种草型\u002F经验型\u002F质疑型\u002F凑热闹型\u002F求助型\u002F吐槽型）· 情绪分布 · 点赞预估 |\n\n### 四阶段诊断引擎\n\n```\nStage 1                    Stage 2                Stage 3                    Stage 4\n数据驱动基线训练      →     Model A 智能初评    →   多智能体深度辩论        →    AI 优化闭环\n                                                                              \n874 笔记 + 2465 评论       5 维度即时打分          4 Agent 并行诊断            自动生成 3 个优化方案\nSpearman \u002F 回归 \u002F 聚类     \u003C 50ms 无 LLM          交叉质疑 · 补充论据         即时重新评分\n5 品类差异化权重            品类差异化基线          裁判 Agent 综合裁定         最高分方案推荐\n```\n\n### Multi-Agent 辩论架构\n\n```\nRound 1: 并行诊断                    Round 2: 交叉辩论                Round 3: 综合裁判\n                                                                    \n[内容分析师] ─┐                      内容 ←→ 视觉                     ┌─→ 最终评分\n[视觉诊断师] ─┤→ 独立诊断 + 评分     视觉 ←→ 增长      质疑\u002F反驳      ├─→ 优化标题 + 正文\n[增长策略师] ─┤                      增长 ←→ 用户      赞同\u002F补充      ├─→ 封面方向建议\n[用户模拟器] ─┘                      用户 ←→ 内容                     └─→ 模拟评论区\n```\n\n### 技术栈\n\n| 层 | 技术 |\n|---|---|\n| **前端** | React 19 · TypeScript · MUI v9 · Framer Motion · ECharts · Vite |\n| **后端** | FastAPI · asyncio · SSE 流式推送 · SQLite |\n| **AI** | MiMo-v2-Pro（诊断）· MiMo-v2-Omni（多模态视觉）· MiMo-v2-Flash（快速任务） |\n| **分析** | jieba 分词 · OpenCV 图像分析 · OCR 文字提取 · 视频首帧\u002F听写 |\n| **研究** | Spearman 相关 · 线性回归 · K-Means 聚类 · PCA 可视化 |\n\n## 产品功能\n\n- **多模态输入**：截图拖入 \u002F Ctrl+V 粘贴 \u002F 视频上传，AI 自动识别标题、正文、分类\n- **实时诊断动画**：11 步时间线 + 辩论实况气泡 + Agent 状态跟踪\n- **五维雷达评分**：内容质量 · 视觉表现 · 增长策略 · 互动潜力 · 综合评分\n- **AI 模拟评论区**：真实 XHS 风格（含吵架\u002F质疑\u002F楼中楼），预估点赞数\n- **迭代优化引擎**：一键生成 3 个高分改写方案，自动评分 + 最高分推荐\n- **基线对比**：与同品类数千条笔记对比（标题字数 \u002F 标签数 \u002F 爆款率）\n- **分享卡片**：一键生成带品牌水印的诊断卡片，支持系统分享到微信\u002F小红书\n- **诊断历史**：本地 IndexedDB 存储，隐私安全\n\n## 快速开始\n\n```bash\n# 克隆\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjiangmuran\u002Fnoterx.git && cd noterx\n\n# 配置\ncp .env.example backend\u002F.env  # 编辑填入 API Key\n\n# 一键安装 + 启动\nmake install && make data && .\u002Fstart.sh\n```\n\n访问 `http:\u002F\u002Flocalhost:5173`\n\n## 团队\n\n**PageOne** — 全场唯一中学生队伍。四个 13 岁的初中生，从零完成数据采集、模型训练、全栈开发到生产部署，48 小时交付完整产品。\n\n姜睦然 · 杨曦哲 · 陈宇夏 · 吕思彤\n\n## License\n\nApache License 2.0\n\n---\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n**[立即体验 →](https:\u002F\u002Fnoterx.muran.tech)**\n\n*小红书黑客松巅峰赛 · Topic Star #1*\n\n\u003C\u002Fdiv>\n","薯医 NoteRx 是一个由13岁中学生团队开发的多智能体协同诊断引擎，专门用于分析小红书笔记的表现。它通过自训练的量化预测模型和评论画像引擎，结合5个AI Agent进行多轮辩论，最终为用户提供详细的笔记诊断报告、优化建议及模拟评论区预测。该项目采用Python语言编写，基于FastAPI构建后端服务，并使用React等现代前端技术栈打造了友好的用户界面。特别适合需要提升小红书内容影响力的内容创作者或运营人员使用。","2026-06-11 02:43:11","CREATED_QUERY"]