Y2A-Auto 是一个用于将YouTube视频自动搬运到AcFun和Bilibili的全流程自动化工具。它集成了下载、ASR语音识别、AI翻译、内容审核和上传等功能，并提供了Web管理界面。

以下是一份详细的部署教程，主要推荐使用 Docker 方式，这是最省心、最快捷的部署方案。

📋 部署前准备

  1. 核心依赖:
    • Docker 和 Docker Compose (推荐)。
    • 或 Python 3.11+、FFmpeg 和 yt-dlp (如选择本地运行)。
  2. 必要条件:
    • Cookie文件: 这是必须准备的，用于模拟登录目标平台。你需要获取以下Cookie文件并放到项目的 cookies/ 目录下：
      • yt_cookies.txt: YouTube的登录Cookie (Netscape格式)。
      • ac_cookies.json: AcFun的登录Cookie (JSON格式)。
      • bili_cookies.json: Bilibili的登录Cookie (JSON格式)。
      • 获取方法: 可以使用浏览器扩展(如EditThisCookie)导出。切勿将这些包含敏感信息的文件提交到代码仓库。
    • (可选) YouTube Data API v3 密钥: 如需使用频道/关键词监控功能，需要配置 YOUTUBE_API_KEY。

🐳 第一步：Docker 部署 (推荐)

这是官方推荐的方式，能自动处理大部分环境依赖。

  1. 克隆项目

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    git clone https://github.com/fqscfqj/Y2A-Auto.git
    cd Y2A-Auto

  2. 准备Cookie文件
    在项目根目录下创建 cookies 文件夹（如果不存在），并将你准备好的三个Cookie文件放入其中：

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    Y2A-Auto/
    └── cookies/
        ├── yt_cookies.txt
        ├── ac_cookies.json
        └── bili_cookies.json

  3. 配置环境 (可选)
    首次运行会自动生成 config/config.json。你也可以提前编辑或后续通过Web界面修改配置。

  4. 启动服务
    在项目根目录下，使用Docker Compose启动：

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    docker compose up -d

    该命令会从Docker Hub拉取镜像 (fqscfqj/y2a-auto:latest) 并在后台运行。

  5. 查看日志与状态

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    docker compose logs -f

  6. 访问Web界面
    在浏览器中打开 http://localhost:5000。

💻 第二步：本地运行 (备选)

如果你更倾向于在本地Python环境中运行，请遵循以下步骤。

  1. 环境准备

    • 安装 Python 3.11+。
    • 安装 FFmpeg 并确保其在系统PATH中，或后续在配置中指定路径。
    • 安装 yt-dlp。

  2. 安装Python依赖

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    # 在项目根目录下
    py -3.11 -m venv .venv  # 创建虚拟环境 (Windows)
    # source .venv/bin/activate  # 激活虚拟环境 (Linux/macOS)
    .\.venv\Scripts\Activate.ps1  # 激活虚拟环境 (Windows PowerShell)
    pip install -r requirements.txt

  3. 准备Cookie文件
    同Docker方式，在项目根目录下创建 cookies 文件夹，并放入 yt_cookies.txt、ac_cookies.json、bili_cookies.json。

  4. 启动应用

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    python app.py

    访问 http://127.0.0.1:5000 即可。

⚙️ 第三步：基本配置与使用

首次启动后，建议进行以下配置：

  1. 登录保护 (安全): 在Web界面的设置中，强烈建议启用 password_protection_enabled 并设置一个强密码，避免管理界面暴露在公网。
  2. 配置账号与网络:
    • 确认 cookies/ 目录下的Cookie文件路径正确。
    • 如需使用监控功能，填入 YOUTUBE_API_KEY。
    • 可根据网络情况配置代理 (YOUTUBE_PROXY_URL 等)。
  3. 配置AI功能 (可选):
    • 如需使用AI生成标题、简介、标签或字幕翻译，需要配置 OPENAI_API_KEY、OPENAI_BASE_URL 和 OPENAI_MODEL_NAME。
    • 如需语音识别(ASR)，可启用 SPEECH_RECOGNITION_ENABLED 并选择 whisper 或 voxtral 提供商。
  4. 配置投稿目标:
    • 在 UPLOAD_TARGET_DEFAULT 中选择默认投稿平台 (acfun, bilibili, both)。
  5. 添加任务:
    • 在Web首页或任务页面，提交一个YouTube视频链接，任务将自动进入处理流水线。
    • 在“人工审核”页面，你可以调整AI生成的元数据，并手动确认或强制上传。

🔧 第四步：高级功能与维护

  • YouTube监控: 配置好API Key后，可在设置中创建频道或关键词监控任务，系统将定时拉取新视频并自动加入队列。
  • CookieCloud集成: 如果部署了CookieCloud服务，可以配置 COOKIECLOUD_ENABLED 及相关参数，实现YouTube Cookie的自动同步更新，免去手动导出的麻烦。
  • 消息推送: 支持企业微信、Server酱、message-pusher，可在任务完成或失败时接收通知。
  • 硬件加速转码: 如果需要，可以在 docker-compose.yml 中取消注释GPU相关配置（如NVIDIA的 gpus: all），并在 VIDEO_ENCODER 中选择 nvidia、intel 或 amd。
  • 维护: 系统内置了日志和下载文件的自动清理策略，可在设置中调整保留时长。

❗ 常见问题与提示

  1. Cookie失效: 如果上传或下载失败，最常见的原因是Cookie过期。请重新导出并更新 cookies/ 目录下的对应文件，或在Web设置页使用 QR码扫码登录 功能重新获取B站/A站的Cookie。

  2. Docker权限问题: 如果启动日志出现 PermissionError，可能是挂载目录的权限问题。你需要创建这些目录并将所有者改为容器内的用户 (UID 1000)：

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    mkdir -p config db downloads logs cookies temp
    sudo chown -R 1000:1000 config db downloads logs cookies temp

  3. 云服务器访问: 出于安全考虑，不要将5000端口直接暴露在公网。推荐使用SSH端口转发进行本地访问：

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    ssh -N -L 5000:127.0.0.1:5000 user@<你的服务器IP>

    然后在本地浏览器访问 http://localhost:5000。

  4. FFmpeg缺失: Docker环境内置了FFmpeg。本地运行时，请确保已安装并正确配置 FFMPEG_LOCATION 路径。

  5. GPU支持: 如需在Docker中使用NVIDIA GPU加速，请确保宿主机已安装 nvidia-container-toolkit，并在 docker-compose.yml 中取消 gpus 相关配置的注释。

至此，您已经完成了Y2A-Auto的部署。建议从单个视频任务开始测试整个流程，确保Cookie和各项配置正常工作后，再启用监控等自动化功能。