来赞，一款面向独立开发者甚至运营人员的抖音智能自动化引流获客工具，让你专注本职工作，而非重复操作。
一、项目背景
我是一名独立开发者，每天都需要头疼的问题是，如何为自己的产品带来流量，偶然一次在评论区发布评论，想向大家推荐自己开发的产品的时候，无意中收获了许多流量，并且屡试不爽，收获了许多人的点赞和喜欢，但是这个引流方式也存在一些问题：过程重复性高，需要消耗大量时间和精力，不仅繁琐，还会分散自己对产品本身的专注度。
于是我开始思考，那为什么不结合一下自身的优势，把以上繁琐的工作做成一款自动化的工具呢？
所以 来赞 应运而生，这是一款 自动化引流的工具，它可以帮我自动化的完成评论引流的任务，让我从繁琐的引流工作中解放出来，专注于产品的打磨与迭代。
二、技术架构
「来赞」基于 Electron + Playwright 技术栈构建。它结合了桌面端可视化与浏览器自动化的优势，通过 Electron 提供跨平台界面与系统集成能力，Playwright 负责模拟真实用户在抖音网页端的行为，实现自动浏览、评论和引流。整体架构轻量、高效、可扩展，目前更适合个人和小团队使用。
三、核心功能与特点
✅ 自动浏览与互动
自动化浏览抖音首页视频，模拟真实用户操作，有效提升主页曝光量。
💬 智能评论系统
从自定义评论池中随机选取内容，自动发布，支持内容轮换与延时策略，降低重复率与封号风险。
⚙️ 灵活配置
支持自定义浏览间隔、评论频率、视频类别等多项参数，满足不同运营策略。
🛡️ 安全与防封策略
通过模拟人类行为轨迹与延时操作，配合防检测机制，最大程度避免账号异常。
📈 数据日志与任务追踪
详细记录每次操作，支持任务追踪与错误回溯，方便调试与优化。
四、未来规划
未来版本将重点引入 AI 能力，让自动化变得更“智能”：
- 👀 AI 过滤视频内容：智能识别视频类型与质量，仅在符合目标人群的视频下互动；
- 🧠 AI 生成评论内容：通过自然语言生成模型，让评论更加自然、多样、有针对性；
- 💡 小红书平台适配：扩展到小红书平台，实现多平台内容引流与互动自动化。
- 📊 可视化面板：提供图形化操作界面与数据统计，让运行状态与引流效果一目了然。
五、源码与下载
📦 GitHub 仓库地址：
👉 github.com/GHkmmm/laiz…
⬇️ 应用下载地址：
👉 github.com/GHkmmm/laiz…
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