TikTok 多账号养号自动化脚本。在云电脑上通过比特浏览器（指纹隔离）+ 住宅 IP 模拟真人行为， 对账号执行 FYP 浏览 / 点赞 / 关注等动作，支持定时调度与动作统计。
项目背景与整体方案见
tiktok_matrix_proposal_v1.md。 规模目标：2 → 10 → 1000+ 账号。
云电脑 (Windows)
├── 梯子 (Clash, TUN 模式) — 内网穿透到 IPRoyal 住宅 IP
├── BitBrowser 比特浏览器 — 指纹隔离，每号一个 profile + 一个住宅 IP
│ └── 本地 API :54345 — open/close/pids
└── account-matrix (本仓库)
├── patchright — 反检测版 Playwright，connect_over_cdp 接管浏览器
├── main.py — 单次批量执行所有启用账号
└── scheduler.py — FastAPI + APScheduler 定时调度
一个账号动作执行完即关闭浏览器，再执行下一个；文件锁保证同一时间只操作一个账号。
config/accounts.yaml 账号与行为配置（唯一配置源）
config/comments.txt FYP 默认评论池（每行一条，可自由增删）
config/comments_brand.txt 品牌向评论池（目标号互动用）
src/
main.py 入口：批量/单账号执行，PID 文件锁，SQLite 动作日志
scheduler.py 定时调度服务（FastAPI lifespan + AsyncIOScheduler）
bitbrowser.py BitBrowser 本地 API 客户端
actions.py 养号动作：fyp_browse / try_like / try_follow / try_comment
target_engage.py 目标号互动：抓新视频 + 点赞/评论自家品牌官方号
human_mouse.py 贝塞尔曲线模拟真人鼠标移动
notify.py 批次结束推送（ServerChan / Bark / Webhook）
stats.py 动作统计：按账号汇总浏览/点赞/关注/评论次数
test_like.py 点赞动作诊断脚本
test_comment.py 评论动作诊断脚本（dump 选择器 + 试发评论）
data/ 运行时生成（已 gitignore）
actions.db SQLite 动作日志
sessions.log 可读的会话日志
run.lock PID 锁文件
仅在云电脑上运行，本机不登录 TikTok / 不开 BitBrowser。
- 云电脑装好 Clash（TUN 模式）、BitBrowser，并在 BitBrowser 里为账号配好住宅 IP 代理后再生成指纹。
- Python 3.13，安装依赖：
pip install -r requirements.txt
- BitBrowser 应用保持开启（脚本依赖其本地 API
127.0.0.1:54345）。
编辑 config/accounts.yaml：
defaults:
daily_actions:
fyp_browse_minutes: [2, 5] # 单次 FYP 浏览时长范围（分钟）
like_probability: 0.35 # 每个视频点赞概率
follows_per_session: [0, 1] # 每 session 关注数上限
comment:
enabled: true
comments_per_session: [1, 2] # 每 session 评论数上限（最多 1~2 条）
min_video_comments: 1000 # 仅评论“评论数 > 此值”的视频
probability: 0.25 # 命中候选视频后，单视频尝试评论的概率
active_hours: [[9, 12], [19, 23]]
timezone: America/New_York
scheduler:
fires_per_day: 3 # 每天在 active_hours 内随机触发次数
accounts:
- id: tiktok_1
enabled: true
bitbrowser_profile_id: "比特浏览器的 profile ID"
notes: "测试号 #1"新增账号 = 在 accounts: 下加一项；临时停用某号设 enabled: false。
cd src
# 单次执行所有启用账号（账号间随机间隔 30-120s）
python main.py
# 只跑某一个账号
python main.py --account tiktok_1
# 创建绑定固定代理的比特浏览器窗口（默认 socks5）
python create_browser.py --name tiktok_2 \
--proxy "192.0.2.10:12324:用户名:密码"
# HTTP 代理；省略 --proxy 会隐藏输入，避免密码进入 shell 历史
python create_browser.py --name tiktok_2 --type http
# 批量读取代理文件；自动读取现有 tiktok_N 窗口的最大编号并从 N+1 创建
# 默认允许多个窗口复用已使用的代理；如需跳过则增加 --skip-used
# 文件每行格式：host:port:用户名:密码（空行和 # 注释会忽略）
python create_browser.py --file ../config/private/proxies/ip_0630
# 打开 BitBrowser、进入 Google 登录、填写邮箱并点击 Next（停留在密码页）
python gmail_setup.py --browser-name tiktok_25 --email account@gmail.com
# 填写并提交密码；推荐隐藏输入，避免密码进入命令历史
# 自动接受 Workspace 首次登录的 I understand 条款页
# 登录完成后自动点击 Google Account 的 Google password
# 遇到两步验证或其他安全挑战时会停留在对应页面
python gmail_setup.py --browser-name tiktok_25 --email account@gmail.com --ask-password
# I understand 默认等待 60 秒；超时后直接继续 Google password 流程
python gmail_setup.py --browser-name tiktok_25 --email account@gmail.com \
--ask-password --terms-timeout 60
# 未指定新密码时使用脚本内置的统一新密码并提交修改
python gmail_setup.py --browser-name tiktok_25 --email account@gmail.com \
--ask-password
# 批量读取邮箱文件；从指定窗口名开始逐个登录/改密，操作完自动关闭再打开下一个
# 文件每行格式：账号----密码----可忽略备注（空行和 # 注释会忽略）
# 例：第 1 行跑 tiktok_25，第 2 行跑 tiktok_26
python gmail_setup.py --file ../config/private/mails/mail_0702 \
--browser-name tiktok_25
# 查看统计
python stats.py # 全部（FYP 浏览/点赞/关注/评论）
python stats.py --today # 今天
python stats.py --days 7 # 近 7 天
python stats.py --target # 目标号互动汇总（按号 + 按目标）
python stats.py --target --today # 今天的目标号互动（可配合 --today/--days）
# 点赞动作诊断（浏览器已打开时也可用）
python test_like.py
# 评论动作诊断：找高评论视频、dump 选择器 HTML、试发评论
python test_comment.py # 找 >1000 评论的视频并试发
python test_comment.py --min 100 --no-post # 调低门槛、只定位不发评论评论池在
config/comments.txt，每行一条。养号阶段仅评论“评论数 >min_video_comments” 的高流量视频，每 session 最多 1~2 条，降低被判垃圾评论的风险。
让 participants 里的号每次 session 先刷 FYP，再去检查目标官方号有没有新视频，
按概率点赞/评论。配置在 accounts.yaml 的 target_accounts 段：
target_accounts:
enabled: true
handles: [brand_account_1, brand_account_2, brand_account_3] # 目标官方号
participants: [tiktok_example_6, ..., tiktok_example_15] # 执行号（10 个）
first_run_latest_n: 1 # 无记录时只处理最新 1 条
max_videos_per_run: 3 # 单次单目标最多处理几条新视频
like_probability: 0.9
comment_probability: 0.5 # 不强制全员评论，打散抱团
comments_file: comments_brand.txt
follow: true # 关注目标号（每号对每个目标只关一次）
follow_probability: 0.5 # 遇到未关注的目标按此概率关注（分散到不同天）关注目标号：参与号还会关注这几个品牌官方号——每号对每个目标只关一次
（target_follows 表记录，关过/已关就不再关），且按概率分散到不同天完成，不是
10 个号同一天一起关。关注状态经校验（按钮文案变 Following / 关注键消失才算成功），
失败不记录、下次可重试。
判新机制：抓目标号主页每条视频 URL 里的 video_id（雪花号，越大越新），
与 SQLite target_engagements 表里的水位线（该号对该目标已处理过的最大 id）比对，
id > 水位线 才算新。置顶旧视频因 id 较小不会被误判为新。某号对某目标无记录时
只处理最新 1 条作为起点，之后每天自然跟进新发布的，同一天多次触发不会重复处理。
⚠️ 10 个号集中给同一品牌点赞/评论本质是「互动抱团」，是平台重点打击对象。 已内置缓解：点赞/评论各自独立按概率（非全员）、班次错峰、每次先刷 FYP 混淆。 建议先用 23 个号灰度 23 天，确认点赞/评论留存（没被限流回滚）再扩到 10 个。
cd src
python scheduler.py启动后每天 00:05 为每个账号在它自己的 active_hours 内随机生成 fires_per_day
个触发时间，每次只跑那一个账号。服务监听 127.0.0.1:9601：
GET /health— 查看已排期的触发时间、锁状态- 触发前自动探测 BitBrowser API，不可达则跳过本次
- 进程内串行：同一时刻只驱动一个 profile（
session_lock） - 调度与手动
python main.py通过data/run.lock互斥，不会同时跑
共享 IP 错峰（班次模型）：20 号 / 10 IP 时，每个 IP 挂 2 个号——一个排上午班
[[9,12]]、一个排晚上班 [[19,23]]。两班次时间不重叠，所以同一 IP 的两个号绝不会
同时在线（隔离靠 active_hours 错班，配合进程内 session_lock 串行执行）。
ip_group：同一个 IP 的两个号填相同字母（A~J），仅用于启动校验——若同 IP 的 两个号被排进重叠的active_hours，scheduler 启动时会告警。active_hours：决定账号属于哪个班次。
默认
accounts.yaml已是 20 号 / 2 班次模板，仅tiktok_1启用；填好各号的bitbrowser_profile_id并把enabled改true即可逐个上线。
config/accounts.yaml 的 notify 段默认关闭。开启后每批结束推送 OK/ERR 摘要，
支持 ServerChan / Bark / 通用 Webhook。
- profile 同一时间只能在一台机器打开，切勿本机与云电脑同时登录同一 BitBrowser 账号。