영어 원문: https://argusic.com/subject/social-account-doctor
social-account-doctor
小红书/抖音/快手/视频号/B站 自媒体账号体检+爆款拆解工具。同赛道에서对标를 찾고, 爆款가 왜 爆했는지 분석하고, 为什么没人看인지 진단하며, 바로 붙여넣을 수 있는 仿写 초안을 생성합니다. 带货电商 모드를 지원합니다. codex, claude code, workbuddy를 지원합니다.
mock으로 실행됨출처: GitHubPythonMITcommit 2438d5ae7c8e
Python, MIT 라이선스. 프로젝트 자체 레이블: ai agent, ai agents, claude code skills, content analytics, copywriting, douyin, e commerce 및 skills.
social-account-doctor: 의존하는 서비스를 대체물로 바꾸면 실행됩니다. Argusic agent가 GPU가 없는 깨끗한 머신에서 7분 만에 설치했고, 오류 1개가 발생했지만 도움 없이 모두 수정했으며, 전체 세션이 녹화되었습니다.
Repository builds in venv, all 129/131 tests pass (2 skipped for missing CJK fonts), tikhub CLI reports health OK against mock REST endpoint, all Python scripts load without import errors, and normalization/document analysis pipelines produce correct JSON output
깨끗한 머신에서 agent가 얻은 결과를 agent 자신의 말로 옮긴 것입니다. 측정 방법
Argusic이 매번 새 머신에서 측정합니다. 모든 수치는 해당 증거로 연결됩니다. Argusic 점수 100점 만점에 92점(이 프로젝트 실행 점수의 평균).
한눈에 보기
프로젝트 데이터 출처: GitHub(이 페이지 상단에 링크), 업데이트 . 테스트 데이터 제공: Argusic(CC BY 4.0). 모든 수치는 전체 log, 녹화, 그리고 그 sha256 해시가 있는 실행 페이지로 연결됩니다.
측정한 항목
이 판정을 결정한 실행에서 가져왔습니다. 모든 줄은 추정치가 아니라 기록된 값입니다.
agent 자신의 말로 본 문제점
agent가 직접 남긴 말이며, 심각한 것부터 나열하고 조언으로 고쳐 쓰지 않습니다.
- requests package missing from requirements.txt but required by analyze_image.py and ocr_screenshot.py1분
- 설치 시간
- 7분
- 깨끗한 머신에서 완료까지
- 6분
- 발생하고 수정된 오류
- 1개 발생, 1개를 사람의 도움 없이 수정
- 결과를 증명한 방법
- pytest tests/ exited 0: 129 passed, 2 skipped; tikhub CLI --health returned {'status': 'ok'} against mock server; normalize_metrics processed 8 videos with baseline comparison; analyze_document extracted 5049 chars from README.md
- 사용한 모델 token
- 526,218
- 테스트한 정확한 commit
- 2438d5ae7c8e
- 컨테이너 이미지
- sha256:cdd920bce783
측정하지 않은 항목
나머지 절반입니다. 이 증거가 어디까지 유효한지 정확히 볼 수 있도록 공백은 공백으로 표시하며 절대 채워 넣지 않습니다.
- 최대 GPU 메모리
- CPU 머신에서 실행되어 샘플링할 GPU가 없었습니다
- 장시간 실행 시 동작
- 각 시도는 문서화된 가장 작은 설정과 고정된 시간 예산을 사용하므로, 부하에서 얼마나 버티는지가 아니라 실행되는지를 측정합니다
- 실제 서비스에 대한 동작
- 이 실행은 대체 서비스로만 검증되었습니다
녹화의 마지막 부분
이 판정을 결정한 터미널 세션의 마지막 줄을 기록된 그대로 보여 줍니다.
**Installation**: Created a Python venv, installed all dependencies from `requirements.txt` plus `r…
**Test suite**: 129 passed, 2 skipped (fpdf2 CJK tests skip due to no CJK fonts in the container — …
**Errors found and fixed**:
- `requests` was imported by `analyze_image.py` and `ocr_screenshot.py` but missing from `requireme…
- `TIKHUB_API_KEY` env var was needed but not set in tests — fixed by passing `TIKHUB_API_KEY=test-…
**Verification**:
- Test suite: `pytest tests/` → 129 passed, 2 skipped
- tikhub CLI `--health` → `{"status": "ok"}` against mock server
- tikhub CLI `--platforms` → 16 platforms listed including douyin, xiaohongshu, etc.
- `analyze_document.py README.md --json` → 5049 chars, 130 lines, 11 paragraphs
- `normalize_metrics.py` → 8 videos processed with spike detection
- `tikhub_client` direct API calls against mock REST server → endpoint docs verified, caching works전체 세션 다시 보기, 깨끗한 머신에서 이 시점까지의 모든 명령.
테스트 방법
하나의 agent, 하나의 컨테이너, 사람의 도움 없음. agent는 프로젝트 문서가 안내하는 방식대로 프로젝트를 설치하고 실행하며, 문제가 생기면 수정합니다. 아래의 모든 내용은 실제로 일어난 그대로 기록되었습니다: 터미널 세션, log, 정확한 commit. 전체 방법론.
장점과 한계
의견이 아니라 측정된 사실입니다. 콘텐츠 작성 방식.
잘된 점
- 사람의 개입 없이 오류 1개에서 모두 복구했습니다. 실패가 해결할 수 있을 만큼 잘 문서화되어 있다는 뜻입니다.
- 호스트가 보고한 라이선스는 MIT입니다.
잘되지 않은 점 또는 알 수 없는 점
- 대체 서비스로만 실행 상태에 도달했으므로, 실제 서비스에서 작동한다는 것은 여기서 증명되지 않습니다.
- 설치에 7분이 걸려, Argusic이 측정한 비슷한 프로젝트 69개의 중앙값보다 느렸습니다.
- 지금까지 한 번 측정되었습니다. 한 번의 시도는 실행될 수 있음을 보여 줄 뿐, 안정적으로 실행된다는 것을 보여 주지는 않습니다.
Argusic이 설치하고 시간을 잰 ai-agent 프로젝트 70개 중 social-account-doctor 프로젝트는 실행 상태에 37번째로 빨리 도달했으며, 70개 중 43개만 실행 상태에 도달했습니다.
같은 분야에서 함께 테스트한 프로젝트
여기 있는 모든 프로젝트는 Argusic이 깨끗한 머신에 설치하고 실행했습니다. 테스트하지 않은 프로젝트는 여기에 나오지 않습니다.
실행 기록
| 테스트 주체 | 시도 | 결과 | 점수 | 비용 USD | 시점 |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | mock으로 실행됨 | 92.00 | 0.04 |
토픽 (출처: GitHub)
ai-agentai-agentsclaude-code-skillscontent-analyticscopywritingdouyine-commerceskillssocial-media-toolsxiaohongshu
배지 삽입
프로젝트 README용 Markdown입니다. 이 페이지로 다시 연결되며, 이용 조건은 다음에 있습니다: 이용 약관 페이지.
[](https://argusic.com/subject/social-account-doctor)질문
- social-account-doctor 프로젝트는 실행되나요?
- social-account-doctor 프로젝트는 외부 서비스를 mock으로 대체하면 실행됩니다. Argusic은 깨끗한 머신에서 7분 만에 설치하고 실행했으며, 그 과정에서 오류 1개가 발생했고, 세션을 녹화했습니다.
- Argusic은 social-account-doctor 프로젝트를 어떻게 테스트했나요?
- 새로운 일회용 머신에서 모든 명령을 기록하며 테스트했습니다. 리포지토리는 commit 2438d5ae7c8e에 고정되었습니다. 기록된 시도는 한 번이며, 전체 방법은 방법론 페이지에 있습니다.
- social-account-doctor 테스트 비용은 얼마였나요?
- 이 판정을 낸 실행의 비용은 0.04 USD입니다: 백만 token당 정가가 아니라 실제 컴퓨팅 및 모델 비용입니다. 해당 실행 페이지에 기록되어 있습니다.
- social-account-doctor 설치에는 얼마나 걸리나요?
- 이 판정을 결정한 실행에서 깨끗한 머신부터 실행 상태까지 7분이 걸렸습니다. 평균이 아니라 측정된 한 번의 시도입니다.
- social-account-doctor 실행에 GPU가 필요한가요?
- 시작하는 데는 필요하지 않습니다. Argusic은 GPU가 없는 머신에서 실행 상태에 도달했습니다.
- social-account-doctor 설치 시 어떤 문제가 생기나요?
- 기록된 실행에서 1개의 문제가 발생했습니다. 그중 1개는 사람의 도움 없이 수정되었습니다. 각 문제와 그로 인해 든 시간이 이 페이지에 나와 있습니다.
- social-account-doctor 프로젝트는 대안과 비교해 어떤가요?
- Argusic이 설치하고 시간을 잰 ai-agent 프로젝트 70개 중 social-account-doctor 프로젝트는 실행 상태에 37번째로 빨리 도달했으며, 70개 중 43개만 실행 상태에 도달했습니다.
- social-account-doctor 프로젝트의 증거는 어디에 있나요?
- 기록된 실행이 이 페이지에 있으며, 각각 전체 log와 터미널 녹화로 연결됩니다. 이들은 몰래 변경할 수 없도록 sha256 지문과 함께 저장됩니다.