orylite/lindyson-ai

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把一张商品图，变成能直接发布的短视频和商品图

面向电商与短视频团队的 AI 视频与图片生成工作台。
开箱自带积分计费、订阅套餐、管理后台和 MCP 接口，换个品牌就能上线自己的 AI 生成服务。

五分钟试玩 · 功能 · 准备密钥 · 部署上线 · 常见问题 · 二次开发 · 贡献 · 安全 · 联系我们

我们自身是做 TK 的跨境卖家，很多时候都在用 AI 生成视频跑业务。比起实拍，这样不仅省下了大笔成本，而且更容易做出爆款。后来在一些同行交流会上，不少同行就找过来，想让我们也帮他们提供这项服务。

久而久之我们发现，自己这边写脚本、做视频的人手，根本跟不上这么大的需求量了。这也让我们意识到，这个市场是有真实需求的。

所以我们才开发了这套系统工具，直接开放给大家用。重点是，我们自己沉淀了一套提示词系统：客户只要上传一张图片，就能自动生成 3 套提示词方案，直接提交就能跑出很不错的效果。

这套提示词方案也不是死的。你们完全可以按自己的内容风格、积累下来的 skill，或者自己的一套逻辑去加强和改写，让它生成的方案更贴近你们的品类和打法。

它能帮到谁：

• 自己做店的卖家：上传商品图，十分钟内拿到三条不同风格的成片，直接发 TikTok。
• 代运营和 MCN 团队：多账号、多商品批量生成，素材统一归档，按积分核算成本。
• 想做 AI 生成产品的开发者：拿到一套带计费、后台、MCP 接口的完整骨架，不用从零搭。

欢迎拿它去商业化。 代码以 Apache-2.0 开源，换上自己的品牌就可以上线运营，不需要通知我们，也不需要分成。几条我们觉得值得做的方向：

• 私有部署给自己的团队或客户用，接自己的火山引擎账号，成本完全可控。
• 接入其他多模态模型。供应商层是独立的，只改 apps/api/src/providers/ 一处，就能换成或并行接入 ChatGPT 的 Image 2.5、MiniMax 的 H3 这类模型，让用户在同一个工作台里按效果和价格自己选。
• 接自己的支付通道做 SaaS，套餐、积分、订单、发票都已经有了。
• 把提示词引擎单独拆出来，集成到你已有的选品或运营工具里。

唯一的要求是不要用 "Lindyson" 这个名字和标识，详见 TRADEMARK.md。做出了有意思的东西，欢迎回来开个 issue 告诉我们。

另外，如果你也是跨境卖家或者做 TK 的同行，不管用不用这个项目，都欢迎来聊聊：怎么选品、怎么用 AI 出爆款、哪些市场好做，这些我们天天在碰。联系方式在文末的 联系与交流。

我们希望有一天，一个小卖家不用请摄影师、不用养剪辑团队，只靠一张商品图，也能做出和大品牌一样好看的视频。

我们希望这套系统不只在我们手里转。每一个拿去部署的人，都能服务好自己身边那一圈卖家，让更多好商品被更多人看见。

我们也希望它一直长下去：有人接入新的模型，有人改出更懂自己品类的提示词，有人玩出我们没想到的用法，再把这些经验带回来，让下一个人起步更容易。

做生意不该只是大公司的游戏。工具开放一点，机会就多一点。

发布预览	套餐定价

仪表盘	AI Studio：视频生成
数字资产	TikTok 账号管理
发布至 TikTok	账户中心：积分与 MCP 连接

TK Prompt Engine 从一张商品图出发：先识别并由你确认商品事实，再设定目标市场、口播语言与画面方式，最后生成"最稳、最原生、最抓眼"三套可直接执行的分镜提示词，采用后写回 AI Studio。

第 1 步：确认商品事实	第 2 步：设置市场与创作条件	第 3 步：三个提示词方案

你需要：一台装了 Docker Desktop（或 Docker Engine + Compose v2.24 以上）的电脑，4 GB 以上空闲内存。

第 1 步：拉代码

git clone https://github.com/orylite/lindyson-ai.git && cd lindyson-ai

第 2 步：一条命令启动

docker compose --env-file .env.demo -f docker-compose.yml -f docker-compose.demo.yml up -d --build

第一次会构建镜像，大约 3 到 5 分钟。结束后 docker compose ps 里应该看到 postgres、redis、api、worker、web 五个容器在运行，migrate 显示已退出（exit 0）。

第 3 步：打开浏览器

访问 http://localhost:8080，点"登录"，用演示管理员登录：

进入 AI Studio，随便上传一张图片，点"生成"。大约两秒后任务完成，你会在数字资产里看到一个占位结果。再去管理后台看看用户、订单、工单和供应商用量页面。

停止与清理

docker compose --env-file .env.demo -f docker-compose.yml -f docker-compose.demo.yml down

想连数据一起清掉，在末尾加 --volumes。

• 🎬 AI Studio：文生视频、图生视频、参考素材复用、商品图生成与交互式编辑。提示词向导把商品信息转成分镜脚本。
• 🧠 提示词引擎：从商品图识别事实，按目标市场和口播语言生成三套可执行的分镜提示词。
• 🗂️ 数字资产：上传、文件夹、缩略图、批量操作，图片与视频统一管理。
• 💳 积分与订阅：套餐、加购包、积分流水、订单与发票。支付通道在后台配置。
• 🛠️ 管理后台：用户、订单、工单、公告、支付通道、供应商用量与成本报表。推广链接带 ?utm_source=xiaohongshu（或短写 ?from=xhs）即可按平台统计访客、注册与收入。
• 🔌 MCP 接入：标准 MCP 服务端加 OAuth 2.1 动态注册与 PKCE，ChatGPT 与 Codex 可直接导入素材并发起生成，见 MCP_CHATGPT.md。
• 📱 TikTok 发布：账号管理与发布预览，成片直接推到 TikTok。
• 🧑 真人演员库：真人肖像授权、活体校验与撤回流程，敏感信息加密存储。

试玩不需要任何密钥。要生成真实视频并对外提供服务，按下面三类准备。所有变量都写在 .env 里，完整说明见 .env.example。

这几个值不从任何地方申请，自己生成即可，每个都不同，不要复用：

支付通道的密钥不写在 .env 里。登录管理后台，进入"支付通道"，填写服务商给你的商户号（mchNo）、应用 ID（appId）和 API 密钥（apiKey），保存时会用上面的 PAYMENT_CONFIG_ENCRYPTION_KEY 加密入库。

支付宝和微信支付都可以直接接。项目内置的是 Jeepay 通道：在 Jeepay 里配好你自己的支付宝、微信支付商户号，再把它的商户号、应用 ID 和 API 密钥填进后台，用户付款时就直接走支付宝或微信。商户号怎么申请、用哪个主体，由你根据自己的情况决定。想换别的支付服务商，支付层在 apps/api/src/payments/ 下是独立的，照着 Jeepay 的实现加一个通道即可。

前置条件：Node.js 22 或更新、Docker。没有火山引擎账号也能跑通全流程，.env.example 默认 ENABLE_FAKE_PROVIDER=true，worker 会用假供应商生成占位结果。

npm i

cp .env.example .env

按 .env.example 的注释填写 .env。本地最小配置：JWT_SECRET 随便设一个长随机串，STORAGE_DRIVER=local，ENABLE_FAKE_PROVIDER=true，其余留空。

启动 PostgreSQL 和 Redis（也可以用自己的实例，改 DATABASE_URL 和 REDIS_URL）：

docker compose up -d postgres redis

初始化数据库、写入套餐种子并创建管理员（管理员邮箱和密码取自 BOOTSTRAP_ADMIN_EMAIL、BOOTSTRAP_ADMIN_PASSWORD）：

npm run db:migrate && npm run db:seed && npm run db:bootstrap-admin

分别在三个终端启动 API、worker 和前端：

npm run dev:api

npm run dev:worker

npm run dev

前端在 http://localhost:5173，API 在 http://localhost:4300，开发服务器会把 /api/ 代理到 API。打开前端应看到落地页，登录后进入仪表盘。

一台 2 核 4G 的机器就够跑：PostgreSQL、Redis、API、worker、前端 nginx 全在一个 docker compose 里。

第 1 步：准备服务器和域名

一台能跑 Docker 的 Linux 服务器，一个解析到它的域名（下文以 ai.example.com 为例）。

第 2 步：拉代码并创建配置

git clone https://github.com/orylite/lindyson-ai.git && cd lindyson-ai

cp .env.example .env

第 3 步：编辑 .env，至少填这些：

第 4 步：填写运营主体信息

页脚和法律文案读取 src/app/data/publicCompliance.json，仓库里的是占位模板。把它复制为同目录的 publicCompliance.local.json（已被 git 忽略）并填入真实的公司名、备案号和隐私联系方式，构建时自动替换。npm run check:public-compliance 可以校验是否填完整。

第 5 步：启动

docker compose up -d --build

docker compose up 会自动跑数据库迁移。第一次启动后再写入套餐种子并创建管理员：

docker compose run --rm --no-deps migrate npm --workspace apps/api run db:seed:prod

docker compose run --rm --no-deps migrate npm --workspace apps/api run db:bootstrap-admin:prod

此时浏览器打开 http://你的服务器IP 应能看到落地页。

第 6 步：加 HTTPS

最省事的是在前面放一个 Caddy，它会自动申请证书。先把 .env 里的 WEB_HTTP_PORT 改成一个内网端口（例如 8080），TRUST_PROXY 改成 2（Caddy 和 web 两跳），然后 docker compose up -d 重启；再写 Caddyfile：

ai.example.com {
    reverse_proxy 127.0.0.1:8080
}

启动 Caddy 后访问 https://ai.example.com，登录管理员，到后台配置支付通道、套餐和公告，就可以开门营业了。

备份：数据在两个 Docker 卷里，postgres-data（数据库）和 local-storage（本地存储模式下的文件）。数据库一行备份：

docker compose exec postgres pg_dump -U lindyson lindyson > lindyson-$(date +%F).sql

对象存储模式下文件在 TOS 桶里，按云厂商的方式备份。

升级：

git pull && docker compose up -d --build

up 会自动执行新的数据库迁移。升级前先做一次备份。

flowchart LR
    B[浏览器] -->|静态文件| W[web<br/>nginx + Vite/React 构建产物]
    B -->|/api/ · /mcp · /oauth| W
    W -->|反代| A[api<br/>Fastify]
    A --> P[(PostgreSQL 16)]
    A --> R[(Redis 7 · BullMQ)]
    R --> K[worker]
    K -->|Seedance / Seedream| V[火山引擎方舟]
    K -->|文件| S[(对象存储<br/>TOS 或本地磁盘)]
    A --> S
    C[ChatGPT / Codex] -->|MCP + OAuth 2.1| W

贡献流程见 CONTRIBUTING.md，安全问题请按 SECURITY.md 私下报告，版本变更见 CHANGELOG.md。

用的时候遇到问题，开 Issue 就好。想聊商业化、私有部署、接别的模型，或者只是想交流做 TK 短视频的经验，扫码加飞书，或者进我们的 Telegram 开发群：

_{飞书扫一扫}

_{海外的朋友可以直接进 Telegram 开发群，或私信作者}

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随仓库分发的第三方资源清单见 NOTICE，细节见 ATTRIBUTIONS.md 和 public/fonts/说明.md。首页商品图与视频均为 AI 生成，来源记录在 src/imports/landing-masters/PROVENANCE.md，README 顶部横幅是首页截图。母版文件不在仓库里。

本项目以 Apache-2.0 许可证开源。"Lindyson" 名称与标识不随代码授权，基于本项目发布的服务请使用自己的品牌，详见 TRADEMARK.md。