Ai.300Live

本周入库

0

建联漏斗

0

初次建联

›

0

Opened

›

0

Replied

启动合作

0

Total Subscribers量

0

库内All达人

Country来源 Top 5

按入库达人数量

订阅段分布

达人数量 × 订阅量级

0

1万-10万

0

10万-50万

0

50万-100万

0

100万-500万

0

500万+

Engagement Rate × View Rate气泡图

气泡大小 = Subscribers；颜色区分内容Type

Videos

Shorts

达人分层归属

按内容Type分类，决定投放优先级

来源Type

长Videos为主

主池

Shorts占比 < 30%

0 位达人

占库内 0%

来源Type

Shorts 为主

Shorts 池

Shorts占比 > 70%

0 位达人

占库内 0%

来源Type

混合 / 低活跃

低健康

Last 30d发布 < 2条

0 位达人

占库内 0%

Selected 0

	Channel	Country	Import Source	Content Direction	Creator Type	Subscribers	Engagement Rate	View Rate	Import Date	Email	Emails Sent

Page 0，total 0

YouTube Influencer Filter

Videos / Shorts Dual Mode · Local Storage · Parameters Adjustable in Real Time

API Settings

YouTube Data API v3 Key

💡 Free daily quota 10,000 units, resets at PT 00:00. 12 Keywords x 4 pages approx 5,800 units.

API Flow & Quota Usage Details

Step	API Endpoint	Quota/Call	Channel A	Channel B	Description
1. Search & Collect	videos.list (chart=mostPopular)	1/page	4~8	—	Channel A: Get Regional Popular Game Videos
1. Search & Collect	search.list (type=video)	100/page	—	1200~4800	Channel B: Search Videos by Keyword
2. Coarse Filter Channels	channels.list	1/50Channels	≈3~4	≈6~12	Bulk fetch subscribers/Country, eliminate 50-70%
3. In-Depth Analysis	playlistItems.list	1/Channels	≈1/Channels	≈1/Channels	Only pass-coarse-filtered Channels
3. In-Depth Analysis	videos.list	1/Channels	≈1/Channels	≈1/Channels	Get views/likes/comments/brand deals
Channel A Total (Hot Scan)			≈300~500	—	4 hot pages approx 8 + Channels processing approx 300-400
Channel B Total (Keyword Search)			—	≈3,000~6,000	12 Keywords x 4 pages approx 4800 + Channels processing

💡 Coarse filter flow: Subscribers → Registered Country (pass if empty) → Game Type (topicDetails, pass if empty) → Only passed channels enter in-depth analysis

Filter Criteria

Min Subscribers

Max Subscribers

Min Avg Views

Engagement Rate%

View Rate%

Search Pages

Registered Country

Channel Language

· Channel language affects search result relevance ranking
· Registered Country is the country set at channel registration
· This field is set by the creator and may not match actual location

💡 Search Channel Description

🔥 Channel A (Hot Videos Scan): Directly get current popular game Channel Videos for target region. regionCode region filter effective, no Keywords needed, very low Quota Usage (approx 408 units), suitable for quick scan of popular influencers. Covers approx 150-200 Channels.
🔍 Channel B (Keyword Precision Search): Search Videos by Keyword, extract Channel info from Videos. High precision but larger Quota Usage (approx 5,224 units), suitable for deep vertical search. At the search stage regionCode has no effect for keyword search.
Tip：Run Channel A first to quickly cover popular influencers, then Channel B for precise deep search. Results auto-dedup and merge. Only one channel can run at a time.

📊 Data Analysis Base

All data analysis based on maxResults = 50 Videos, Shorts filtered out (<=60s)

Search Keywords (one per line, takes effect on next search)

Previous Search Records

No search records yet

Brand Deal Detection Keywords (matches ad markers in title/description, reference only)

0

Scanned

0

Passed

0

Does not match

0

Has Brand Deal

0

Quota Usage

Live Log

Passed (0) Does not match (0) All (0)

	#	Channel Name	Subscribers	Avg Views	View Rate	Engagement Rate	Latest Upload	Country	Email	Keyword	Brand	Status
No Data

	#	Channel Name	Subscribers	Avg Views	View Rate	Engagement Rate	Completion	Frequency	Latest Upload	Country	Email	Keyword	Brand	Status
No Data

Conversion Rate Settings (auto-recalculates on change)

Click Conversion Rate Default 1%

Click Users = Avg Views x Click Rate

Download Conversion Rate Default 10%

Downloads = Click Users x Download Rate

Est. Unit Price (USD) Default 5

Total Revenue = Downloads x Unit Price

Risk Factor Default 85%

Suggested Budget = Total Revenue x Risk Factor

Click Users = Avg Views x Click Rate → Downloads = Click Users x Download Rate → Total Revenue = Downloads x Unit Price → Suggested Budget = Total Revenue x Risk Factor

Creators with Email:0 · Checked:0

Also send to test email:kangxun@niuniustudio.com When checked, emails will also be sent to the test email

	#	Channel Name	Subscribers	Recent 10 Avg Views	Engagement Rate	Email	Source	Status	Suggested Budget (USD)
No creator data. Select influencers in Creator DB first, then click Initiate Outreach

📧 Email Sending Area

📮 Tencent Enterprise Email SMTP Not Connected

▾

Sender Email

SMTP Auth Code

🏢 Server: smtp.exmail.qq.com · Port: 465 (SSL)
Please enable SMTP in Tencent Enterprise Mail: Settings → Client Settings, use auth code to login

🔍 Custom Email Tracking (optional) Not Enabled

▾

Enable Custom Email Tracking

Emails still sent via Tencent SMTP.
When enabled, custom Tracking Service injects tracking identifiers into each email and records open/click events in real time.

📮 Tencent SMTP Send 🔍 Custom Tracking Layer

Closed

✏️ Email Template Editor

▾

Email Subject

Email Body · [Creator Name] placeholder will be auto-replaced when sending

Hi [Creator Name],

I've been watching your game videos, and I really love your content style and energy.

We're looking for creators like you to make a paid gameplay / review video for our mobile game—Starparks.

What we offer:

Full creative control (keep your own style)
Free game support
No strict script

If you're interested, I can send you the full collaboration details right away.

Best regards,
Kxun
CEO
300 LIVE

📤 Email Sending

▾

📮

SMTP Direct Send (Tencent Enterprise Mail)

Emails will be sent via Tencent SMTP directly without tracking features

0

Pending

0

Success

0

Failed

Ready. Check target influencers then send

📊 Custom Tracking Delivery Stats Analytics

▾

📊

Custom tracking not enabled

Enable "Custom Email Tracking" above and complete setup to see data here

📅 Send History (by Date)

▾

No Send History yet

账号

API 配置

数据刷新

邮件工具

通知

成员管理

API 配置

YouTube Data API Key

用于Channels数据抓取，每日Quota 10,000 units

每日刷新比例

库内存量达人每日刷新的比例

刷新时间（UTC）

每日自动刷新执行时间

Quota监控

Quota预警阈值

Cost超过此比例时发送通知

禁用 search.list

强制禁用高Cost端点（100u/次）

邮件工具sync

Webhook URL

邮件工具推送Outreach Status变更的地址

自动sync

打开/回复状态自动更新ToCreator DB

时区

所有时间戳以此时区为准

系统方案 · Storage

存储集中化方案 — 将所有存储From本地分散统一迁移至腾讯云 PostgreSQL

规划中

一、现有存储全景图

腾讯云Server（mailer300 / 43.130.49.17）

服务	Port	存储位置	Type	数据量
ai.300live.com 前端	443	/var/www/ai-tools/ + localStorage	静态HTML + 浏览器存储	1.4M
storage-api（Creator DB代理）	3082	/var/www/storage-api/outreach.db	SQLite	20K
email-server（Email Outreach）	3080	/var/www/youtube-tools/email-server/data.db	SQLite	4K
track-server（邮件追踪）	3081	/opt/track-server/track.db	SQLite	4K
youtube-storage	3082	/var/www/youtube-tools/data/*.json	JSON文件（30天清理）	4.8M
langdetect 模型	—	/home/ubuntu/langdetect/lid.176.bin	二进制模型	125M

Mac Mini（Tailscale: 100.68.146.94）

gamecreator-hub :3000 — PostgreSQL Creator DB核心数据，当前 13达人记录
⚠ Mac Mini YesCreator DB唯一数据源，腾讯云 storage-api Pass Tailscale 内网代理访问

MacBook 本地（浏览器 localStorage，29处读写）

gchub_creators

Creator DB本地缓存

gchub_outreach

Outreach Status追踪

email_send_history

邮件Send History

email_api_token

邮件服务认证

gchub_channel_videos

ChannelsVideos缓存

YouTube API Quota

Quota追踪

Server资源概览

mailer300 · 43.130.49.17 · Intel Xeon E5-26xx v4 · 2 vCPU

2026-04-23 快照

磁盘 50 GB

Used 9.8G · 可用 38G

19.6%

日志 732M langdetect 126M email-tracking 62M storage-api 29M youtube-tools 45M track-server 19M ai-tools 3M Other ~8.8G

内存 1.9 GiB

Used 504Mi · 可用 1.2Gi · 缓存 1.3Gi

26%

gamecreator-hub

86M

track-server

72M

email-server

72M

storage-api

72M

PM2 daemon (root)

73M

PM2 daemon (ubuntu)

69M

PostgreSQL live300db · 13 MB

16 张表

user_settings

3.2M

filter_results

240K

sent_emails

112K

creators

96K

open_events

80K

Other 11 张表

336K

二、集中化迁移方案（5 个阶段）

Week 1 阶段一：PostgreSQL 部署 + Mac Mini 迁移（最高优先级）

1.1 腾讯云安装 PostgreSQL，创建 300live_db 数据库和用户

1.2 Mac Mini 导出 gamecreator-hub PostgreSQL 数据 → pg_dump → scp 传输To腾讯云

1.3 腾讯云执行 pg_restore 导入Creator DB数据

1.4 gamecreator-hub 部署To腾讯云，修改 .env 指向本地 PostgreSQL

Week 2 前半阶段二：SQLite → PostgreSQL 迁移

在 300live_db 建立统一表结构：sent_emails / webhook_events / open_events / click_events / tracked_links / outreach_replies / youtube_filter_results

编写 Node.js 迁移脚本逐一迁移 4 个 SQLite DB + JSON 文件数据

迁移前备份所有 SQLite 文件（改名 .bak），迁移后校验行数

Week 2 后半阶段三：后端服务改造

storage-api：移除 Mac Mini 代理，直接连接本地 PostgreSQL

email-server：移除 better-sqlite3，改用 pg 驱动

track-server：移除 better-sqlite3，改用 pg 驱动

youtube-storage：JSON 文件读写改为 youtube_filter_results 表（保留30天清理逻辑）

Week 3 前半阶段四：前端 localStorage 上云

gchub_creators

高优 → 实时查询API

gchub_outreach

高优 → outreach API表

email_send_history

中优 → sent_emails表

email_api_token

中优 → 服务端session

gchub_tag_params

低优 → 保留本地

gchub_filter_history

低优 → 保留本地

Week 3 后半阶段五：Nginx 配置调整 + 清理

api.300live.com proxy_pass From Tailscale 100.68.146.94 改指向 127.0.0.1:3000

合并重复服务：track-server / email-tracking / youtube-storage-server / storage-api 各保留一个

清理 Mac Mini Tailscale 依赖，确认无服务依赖后可下线

三、迁移后目标架构

腾讯云 mailer300（43.130.49.17）

├── Nginx :443

│ ├── ai.300live.com → /var/www/ai-tools/

│ ├── api.300live.com → 127.0.0.1:3000 （本地，不再走Tailscale）

│ ├── youtube.300live.com → :3080 / :3082

│ └── track.300live.com → :3081

├── gamecreator-hub :3000（本地部署）

└── PostgreSQL :5432 — 300live_db

├── creators（Creator DB）

├── sent_emails / webhook_events

├── open_events / click_events / tracked_links

├── outreach_replies

└── youtube_filter_results

Mac Mini → 可下线（不再被任何服务依赖）

四、风险评估 & 回滚方案

风险	影响	缓解措施
PostgreSQL 迁移数据丢失	高	迁移前备份所有 SQLite 文件，迁移后校验行数
Mac Mini 下线导致服务中断	高	先在腾讯云并行运行，验证后再切换 Nginx
localStorage 数据未sync	中	保留 localStorage 作为降级方案，渐进迁移
50G 磁盘空间不足	中	当前Used 9.3G，PostgreSQL + 数据预估 < 2G，风险低
并发写入冲突	低	SQLite 原为单写，PostgreSQL 并发支持更好

回滚方案：每个阶段保留原始文件和配置 — SQLite DB 文件改名 .bak，Nginx 配置备份后修改，Mac Mini 服务在完全验证前不停止。

系统方案 · 多重语言校对

Comment 语言校验 — 服务端检测方案（v2）

规划中

一、架构概览

浏览器前端腾讯云Server 外部

─────────── ──────────────── ─────

┌─ gamecreator-hub (:3000)

点击"Comment Lang Verify" ──→ │ POST /api/lang-check │

│ 1. 调 YouTube API 取评论 │──→ YouTube Data API v3

│ 2. 调 Python fasttext 检测语言 │

│ 3. 60%规则判定 → 写PG + 返回 │

└────────────┬───────────────────┘

│

PostgreSQL

comment_lang / lang_verified_at

核心变化：YouTube API 调用 + 语言检测All在服务端Done，前端只发一个请求。API Quota：12 units / 次

二、语言判定规则（核心）

条件	comment_lang 值	前端显示
某语言占比 > 60%	该语言代码（如 th、en）	Country代码右侧显示 `✅ th`
无语言超 60%	❓	Country代码右侧显示 `✅ ❓`
无评论 / 评论Close	null	Country代码右侧显示 `—`
未校验	null（lang_verified_at 也为空）	Country代码右侧无任何标识

TH Channels，评论70%泰语 → TH ✅ th

US Channels，45%英语+40%西语 → US ✅ ❓

JP Channels，未校验 → JP

KR Channels，评论被Close → KR —

三、数据库变更

-- creators 表新增两列

ALTER TABLE creators ADD COLUMN comment_lang text;

ALTER TABLE creators ADD COLUMN lang_verified_at timestamptz;

列	Type	Description
comment_lang	text	null=未校验或无评论；语言代码=超60%；❓=无语言超60%
lang_verified_at	timestamptz	最近一次校验时间，null=未校验

四、后端新增 API（gamecreator-hub :3000）

4.1 下载 fasttext 模型

cd /var/www/gamecreator-hub

wget -q https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/supervised-models/lid.176.bin \

-O /var/www/gamecreator-hub/lid.176.bin

4.2 Python 语言检测脚本（/var/www/gamecreator-hub/lang_detect.py）

#!/usr/bin/env python3

import sys, fasttext

model = fasttext.load_model('/var/www/gamecreator-hub/lid.176.bin')

for line in sys.stdin:

t = line.replace(' ',' ').strip()

if t:

pred = model.predict(t, k=1)

print(pred[0][0].replace('__label__',''))

else: print('und')

4.3 POST /api/lang-check — 处理流程

请求体：{ "channelId": "UCxxxxxx", "apiKey": "AIzaSy..." }

① channels.list → uploadsPlaylistId → ② playlistItems → 最近10个VideosID → ③ commentThreads → 各3条（共30条） → ④ fasttext检测 → ⑤ 60%规则判定 → 写PG

4.4 返回格式

{ "channelId": "UCxxxxxx",

"comment_lang": "th",

"lang_verified_at": "2026-04-23T12:00:00Z",

"detail": { "totalComments":30, "langDistribution":{"th":22,"en":5,"ko":3},

"topLang":"th", "topLangRatio":0.73, "rule":"th 73% > 60% → th" } }

4.5 异常情况

• 评论Close / 0评论 → comment_lang = null，lang_verified_at = now()

• YouTube API 报错 → HTTP 500 + 错误信息

• PUT /api/creators allowed 扩展：增加 comment_lang, lang_verified_at

五、前端变更

5.1 新增Button

在「Remove」Button后新增 「Comment Lang Verify」 Button：

• 默认 dimmed（灰色半透明），选中达人后激活

• 每次仅允许选中 1 creators进行校验

• 校验中显示 loading 旋转图标

5.2「Country」列显示变更（在Country代码右侧追加标识）

未校验：TH

已校验有主语言：TH ✅ th

已校验无主语言：TH ✅ ❓

已校验无评论：TH —

5.3 新增 JS 函数 langCheckCreator()

① 检查选中达人数量（必须且仅1个）

② 获取选中达人的 channelId

③ 选择Quota最低的 API Key

④ POST /api/lang-check { channelId, apiKey }

⑤ Success后更新本地数据 + 重新渲染List

⑥ Button恢复状态

六、执行Step（12 步）

#	Action	文件 / 置
1	下载 fasttext lid.176.bin 模型	Server
2	创建 lang_detect.py 脚本	/var/www/gamecreator-hub/
3	测试 Python 脚本	Server命令行
4	PG 增加列 comment_lang + lang_verified_at	Server psql
5	server.js 增加 child_process + detectLanguages()	Server
6	server.js 新增 POST /api/lang-check 路由	Server
7	server.js PUT allowed 扩展	Server
8	pm2 restart gamecreator-hub	Server
9	前端 UI + JS 变更	ai-tools/index.html
10	sync变更	youtube-tools/index.html
11	node --check 语法验证	Server
12	端To端测试	浏览器

七、风险与备选

风险	应对
lid.176.bin 下载Failed	scp 传输
YouTube Videos无评论	comment_lang=null，显示 TH —
评论被Close	同"无评论"处理
API Key Quota耗尽	前端选Quota最低 Key，耗尽时提示用户

系统方案 · Api方案

4张核心表 × 前端Feature × API端点关联脑图 — 点击读取Fields查看所有引用Feature

数据库 4 张核心表核实

channels（达人基础数据） 15 Fields

channel_id PK · channel_name · country · subscribers · avg_views_30 · play_rate · engagement_rate · last_published_at · has_sponsorship · email · game_type enum · creator_type enum · content_type · activity_30d · imported_at

outreach（建联记录） 7 Fields

id PK · channel_id →channels · sent_at · opened_at · replied_at · deal_started_at · campaign_id

users（账号体系） 5 Fields

id PK · email · password_hash · role admin/viewer · created_at

sync_logs（sync日志） 5 Fields

id PK · source email_tool/google_api · synced_at · records_count · status

数据库、前端Feature与 YouTube API 端点关联脑图

点击读取FieldsLabel → 查看所有引用该Fields的前端Feature | 点击Feature行 → 查看数据链路Description

channels

outreach

users

sync_logs

本地计算（0 units）

系统方案 · 达人Label参数

Content Direction与Creator Type的匹配Keyword/判定规则 — 入库时自动分类，支持手动修正

Content Direction 游戏Type — 匹配Keyword示例

入库时扫描AllVideos（约50条），统计每个分类的Keyword命中Videos数，取命中最多的分类打标。

Creator Type 匹配Keyword示例

入库时扫描AllVideos（约50条），统计每个Creator Type的Keyword命中Videos数，取命中最多的Type打标。

打标逻辑Description · 计分制
入库时对每位达人的约 50Videos逐条扫描，统计每个分类/Type的Keyword命中Videos数，取命中Videos数最多的作为打标结果（而非第一次命中即打标）。同分时取List靠前项。无命中时回退为"Other"。打标Done后支持在Creator DB手动修正。