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猫头鹰工厂 (Owl Factory)

一个专为AI智能视频分析平台，集成多平台视频解析、GPU集群管理、任务分发和智能分析功能。

🚀 项目概述

猫头鹰工厂是一个企业级的AI视频分析平台，提供以下核心功能：

  • 视频解析分析: 支持多平台视频内容的智能分析
  • GPU集群管理: 分布式GPU资源调度和监控
  • 用户管理: 完整的用户认证和权限管理系统
  • 数据生成: 自动生成详细的分析报告

📁 项目结构

owl-factory/
├── backend/                 # 后端服务 (原: 后端程序)
│   ├── api/                # API路由模块
│   │   ├── admin_routes.py # 管理员路由
│   │   ├── auth_routes.py  # 认证路由
│   │   ├── gpu_routes.py   # GPU管理路由
│   │   ├── log_routes.py   # 日志路由
│   │   ├── recharge_routes.py # 充值路由
│   │   ├── user_routes.py  # 用户路由
│   │   └── intelligent_analysis_api.py # 智能分析API
│   ├── config/             # 配置模块
│   │   └── supabase_config.py # Supabase配置
│   ├── database/           # 数据库模块
│   ├── middleware/         # 中间件
│   ├── models/             # 数据模型
│   ├── services/           # 业务服务
│   ├── scripts/            # 脚本工具
│   ├── main.py            # 应用入口
│   ├── requirements.txt   # Python依赖
│   └── Dockerfile         # Docker配置
├── frontend/               # 前端应用 (原: 前端页面)
│   ├── src/               # 源代码
│   │   ├── components/    # React组件
│   │   ├── contexts/      # React上下文
│   │   ├── lib/          # 工具库
│   │   ├── pages/        # 页面组件
│   │   ├── services/     # API服务
│   │   ├── store/        # 状态管理
│   │   ├── types/        # TypeScript类型
│   │   ├── App.tsx       # 主应用组件
│   │   ├── main.tsx      # 应用入口
│   │   └── index.css     # 全局样式
│   ├── index.html        # HTML模板
│   ├── package.json      # Node.js依赖
│   ├── vite.config.ts    # Vite配置
│   ├── tailwind.config.js # Tailwind配置
│   ├── tsconfig.json     # TypeScript配置
│   └── Dockerfile        # Docker配置
├── gpu-cluster/           # GPU集群管理
├── nginx/                 # Nginx配置
├── config/               # 全局配置
├── logs/                 # 日志文件
├── reports/              # 分析报告
├── uploads/              # 上传文件
├── docker-compose.yml    # Docker编排
├── .env.example          # 环境变量模板
└── PROJECT_STRUCTURE.md  # 项目结构说明

🛠️ 技术栈

后端技术

  • Python 3.11+: 主要开发语言
  • FastAPI: 高性能Web框架
  • Supabase: 数据库和认证服务
  • Redis: 缓存和任务队列
  • Whisper: 语音识别
  • PyTorch: AI模型推理

前端技术

  • React 18: 用户界面框架
  • TypeScript: 类型安全的JavaScript
  • Vite: 现代化构建工具
  • Tailwind CSS: 实用优先的CSS框架
  • Zustand: 轻量级状态管理

基础设施

  • Docker: 容器化部署
  • Nginx: 反向代理和负载均衡
  • Prometheus: 监控指标收集
  • Grafana: 监控面板
  • Logstash: 日志收集

🚀 快速开始

环境要求

  • Docker 20.10+
  • Docker Compose 2.0+
  • Node.js 18+ (开发环境)
  • Python 3.11+ (开发环境)

1. 克隆项目

git clone https://github.com/ft54482/owl-factory.git
cd owl-factory

2. 配置环境变量

# 复制环境变量模板
cp .env.example .env

# 编辑环境变量文件
nano .env

重要配置项：

  • SUPABASE_URL: Supabase项目URL
  • SUPABASE_ANON_KEY: Supabase匿名密钥
  • SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY: Supabase服务角色密钥
  • JWT_SECRET_KEY: JWT签名密钥
  • GPU_SERVERS: GPU服务器配置

3. 启动服务

# 使用Docker Compose启动所有服务
docker-compose up -d

# 查看服务状态
docker-compose ps

# 查看日志
docker-compose logs -f

4. 访问应用

🔧 开发环境设置

后端开发

cd backend

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# 或
venv\Scripts\activate     # Windows

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动开发服务器
uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

前端开发

cd frontend

# 安装依赖
npm install

# 启动开发服务器
npm run dev

📊 核心功能

1. 智能视频分析

  • 单视频分析: 上传视频文件进行AI分析
  • 账号完整分析: 分析整个社交媒体账号的内容
  • 多平台支持: 抖音、小红书、B站、TikTok等
  • 实时处理: GPU集群加速的实时分析

2. GPU集群管理

  • 资源监控: 实时监控GPU使用率和状态
  • 任务调度: 智能分配计算任务到可用GPU
  • 负载均衡: 自动平衡集群负载
  • 故障恢复: 自动检测和恢复故障节点

3. 用户管理系统

  • 用户注册/登录: 完整的认证流程
  • 权限管理: 基于角色的访问控制
  • 充值系统: 用户余额和消费管理
  • 使用统计: 详细的使用记录和统计

4. 数据分析报告

  • 自动生成: AI自动生成分析报告
  • 多格式导出: PDF、Excel、JSON等格式
  • 可视化图表: 丰富的数据可视化
  • 历史记录: 完整的分析历史追踪

🔐 安全特性

  • JWT认证: 安全的用户认证机制
  • CORS保护: 跨域请求安全控制
  • 速率限制: API请求频率限制
  • 数据加密: 敏感数据加密存储
  • SSL/TLS: HTTPS安全传输

📈 监控和日志

  • 应用监控: Prometheus + Grafana监控面板
  • 日志收集: 集中化日志收集和分析
  • 性能指标: 详细的性能监控指标
  • 告警系统: 自动故障检测和告警

🚀 部署指南

生产环境部署

  1. 服务器要求:

    • CPU: 8核心以上
    • 内存: 16GB以上
    • 存储: 500GB以上SSD
    • GPU: NVIDIA GPU (可选，用于AI加速)

  2. 域名配置:

    # 配置域名解析
api.yourdomain.com -> 服务器IP
app.yourdomain.com -> 服务器IP

  3. SSL证书:

    # 使用Let's Encrypt获取免费SSL证书
certbot --nginx -d api.yourdomain.com -d app.yourdomain.com

  4. 环境变量配置:

    # 生产环境配置
ENVIRONMENT=production
DEBUG=false
DOMAIN=yourdomain.com
SSL_ENABLED=true

Docker部署

# 构建并启动所有服务
docker-compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.prod.yml up -d

# 扩展工作进程
docker-compose up -d --scale task-worker=4

# 更新服务
docker-compose pull
docker-compose up -d

🤝 贡献指南

  1. Fork 项目
  2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
  4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
  5. 打开 Pull Request

📝 API文档

详细的API文档可以在运行服务后访问：

主要API端点

  • POST /api/auth/login - 用户登录
  • POST /api/auth/register - 用户注册
  • POST /api/analysis/video - 单视频分析
  • POST /api/analysis/account - 账号完整分析
  • GET /api/gpu/status - GPU集群状态
  • GET /api/reports/{report_id} - 获取分析报告

🐛 故障排除

常见问题

  1. Docker服务启动失败

    # 检查日志
docker-compose logs service_name

# 重启服务
docker-compose restart service_name

  2. 数据库连接失败

    • 检查Supabase配置
    • 验证网络连接
    • 确认环境变量设置

  3. GPU不可用

    • 检查NVIDIA驱动
    • 验证CUDA安装
    • 确认Docker GPU支持

  4. 前端构建失败

    # 清理缓存
npm cache clean --force
rm -rf node_modules
npm install

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

📞 联系我们

🙏 致谢

感谢所有为这个项目做出贡献的开发者和用户！

注意: 这是一个从中文文件夹结构迁移到英文标准结构的项目。原始的中文文件夹（猫头鹰工场/后端程序 和 猫头鹰工场/前端页面）已经重新组织为标准的英文结构（backend/ 和 frontend/），以确保更好的跨平台兼容性和国际化支持。

About

猫头鹰工厂 - AI视频内容分析平台，支持多平台视频分析、GPU集群管理和智能报告生成

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