Easel 是浙江大学 REAL 实验室开源的一个内容工作台，装在用户自己的电脑上，替做社交媒体的人跑完一整条流水线：找选题、写脚本、做图做视频、发到各个平台、再把数据收回来。
它的形态是本地跑的一个 AI 助手加一个网页操作台——浏览器打开就能用，背后接的是用户自己配的模型。做账号的人都清楚，这类 AI生产力 工具最怕失忆：换个对话，账号风格和受众就得从头再讲一遍。Easel 把定位、风格、受众这些存成一份画像文件，跨会话一直带着，用得越久越贴合。日常工具推荐 里的效率工具 大多只管链条上的一段，Easel 想接起来的是整条。
跑它需要 Python 3.10+、FFmpeg 和 Playwright Chromium；模型默认用 Claude，也能换成 GPT-4o 或任何 Anthropic 兼容的服务。网页工作台默认开在 localhost:7860，习惯终端的可以用 easel chat。做完的东西统一写进项目的 outputs/ 目录，不会散落在聊天记录里找不着。授权是 Apache 2.0，代码公开，浙大 REAL 实验室维护。
界面预览
官网首页一句话摆明了它的野心：一个 Agent、五层内容闭环、112 个内容能力、6 个已接入的发布平台。
场景痛点
一个人做账号，累的往往不是写，是琐碎：刷热榜找选题、想标题、剪视频、做封面、查敏感词、挑发布时间、跨平台改格式、回头看数据。每一步换一个工具，每一步都可能断在交接上。
更麻烦的是记不住。上一条视频数据不错，下周开新题的时候，AI 既不记得观众喜欢什么，也不记得哪类标题转化好，只能从头再来一遍。眼下的 AI应用 缺的从来不是生成能力，缺的是一个能把 社交媒体 运营的上下文攒下来的地方。Easel 要解决的正是这个：让发现、策划、创作、发布、复盘连成一条线，中间不丢记忆。
核心功能
01 发现热点：先挑真能做的
Easel 把微博热搜、抖音热榜、知乎热门、B 站排行这些热点抓到一起，再按账号画像过滤一遍。热点不是全推，只留这个账号真能做的，每条还带着趋势方向和受众匹配度评分。
热榜雷达、竞品动态、画像匹配三块并排：和账号定位重合的会标「趋势上升 + 匹配受众」，八竿子打不着的直接沉底。
02 策划题材：把灵感排成日程
选题定下来之后，Easel 给出选题评分、标题钩子建议和内容矩阵，把节点、排期、平台活动写进同一份内容日历。一个主题能同时出小红书图文、抖音口播、知乎长文、微博短帖四种形态，各平台的字数和格式差异自动适配。
一题四写是这页的卖点：论文卡片、口播视频、深度长文、短帖摘要各对应一个平台，标题和封面在日历里直接展开。
03 创作内容：直接拿到能发的素材
文案、卡片、海报、信息图、配音、字幕、视频、短剧、论文 PPT，都在同一个项目里完成。从核心观点到分镜脚本、到配音字幕、到 16:9 预览，过程集中在右侧画布上。按 内容创作 这行的说法，它是把生成能力拼成了流水线，而不是摆一排零散按钮。
分镜 12 段、成片 16:9 预览、同步配音 02:36，节点之间可以来回调，成品直接归到项目里。
04 一键发布：每个平台用对格式
发出去之前先做一轮预检：敏感信息扫描、画幅与字数检查、账号风格一致性。已接入小红书、抖音、快手、知乎、B 站、微信视频号六个平台，登录后可以直接发，排期同步写回日历。
作者明确提示：小红书可能检测自动化操作，存在验证、限流或账号风控风险，建议使用预览与发布前检查，人工确认后再手动发布。
05 归因回流：让下一次更懂账号
发完之后，Easel 会去拉播放、互动、评论和内容表现，把高互动的内容结构、发布时间偏好、有效的标题钩子沉淀回画像。下次再开题，这份画像已经吸收了上一轮的反馈。
12.8 万播放、8.4% 互动率这些数字不是终点，而是下一轮创作的输入。
账号画像：五步共用的底子
发现、策划、创作、发布、归因这五层共用同一份创作者画像，每层的产出都会写回画像。
画像就是 profiles/<名字>/ 下的一个目录，分定位、风格、受众、平台、偏好与红线、长期记忆六个维度。用 自媒体 运营者的视角看，它相当于一个不用每次重新交代背景的老搭档，多个平台和会话共用同一份。
安装与使用
前置条件：Python 3.10+、venv、git、FFmpeg、Playwright Chromium、Node.js 22.19+（网页工作台用）；模型至少配一个（Anthropic / OpenAI / 兼容服务）。
Linux / macOS：
Windows（PowerShell，不用 WSL）：
常用命令（先 source .venv/bin/activate，Windows 用 .venv\Scripts\activate）：
| 命令 | 用途 |
easel doctor | 检查 Python、Node、OpenClaw 与关键配置 |
easel ping | 实测 gateway 与 Agent 连通性 |
easel web | 启动网页工作台（默认 localhost:7860） |
easel chat | 启动终端对话 |
easel skill <name> -i '<指令>' | 不开网页，直接跑指定 Skill |
Gateway 默认端口 18789，用 easel gateway start|stop|restart|status|logs 管理。.env 里最少配一项可用模型即可，Anthropic 兼容服务填 EASEL_LLM_API_KEY、EASEL_LLM_BASE_URL、CLAUDE_MODEL 三件套就能接上。
对开发者工具 链上的使用者来说，GitHub 仓库里既有 easel skill 命令行，也有 Python API，可以直接二次开发。作为 AI工具 里少见的本地部署方案，它的配置门槛主要在模型和媒体接口这两处。
我的使用感受
最认可的是「画像 + 复盘」这一对：五步之间不丢上下文，这才是把 AI 用成长期协作对象，而不只是个一次性脚本。安装脚本也贴心，Windows 那条命令用 winget 自动拉 Python、Node、Git、FFmpeg，省去手动装依赖的麻烦。
边界要说清：视频、音乐、语音这类媒体模型得自己填 API；发布预检是检查项，不是兜底；小红书那条风控提醒是真话，别直接自动发。放在 实用软件 里衡量，Apache 2.0 加本地部署加多平台适配，属于把社媒运营整条链搬回本地的那类 AI相关 工具。
官方网站
https://github.com/ZJU-REAL/Easel
下载地址
https://pan.quark.cn/s/df91d8912acd
