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一、安装并配置点点AI工具链核心组件
点点AI工具链依赖本地运行时环境与云端模型服务协同工作，需先完成基础组件部署以保障后续内容生成流程的稳定性。该步骤确保命令行接口（CLI）可调用、模型权重缓存路径可写入、API密钥已正确注入配置文件。
1、访问点点AI官方GitHub仓库，下载最新版dotai-cli-v2.4.0压缩包。
2、解压至用户主目录下的~/dotai/路径，执行chmod +x ~/dotai/dotai-cli赋予执行权限。
3、运行~/dotai/dotai-cli init，按提示输入个人授权令牌（token_7XqL9mN2）及默认模型端点https://api.dotai.dev/v3/model/genspark-4b。
4、确认~/.dotai/config.yaml中cache_dir字段指向磁盘剩余空间大于12GB的路径。
二、通过CLI指令批量生成结构化文案
点点AI CLI支持基于YAML模板定义内容维度与约束条件，无需编码即可驱动多轮生成、去重与格式校验。此方式适用于产品介绍页、电商SKU描述、SEO长尾词段落等标准化输出场景。
1、在项目根目录新建prompt_template.yaml，写入标题字段、关键词白名单、最大字数限制与禁止词汇列表。
2、执行命令：dotai-cli generate --template prompt_template.yaml --count 8 --output ./drafts/。
3、等待终端返回“✅ 8份文案已写入./drafts/，其中2份通过语义重复率提示。
4、检查./drafts/generated_003.txt头部是否包含自动注入的版本哈希：ddc7f3a与时间戳标记。
三、接入Webhook触发实时内容更新流
当外部系统（如CMS后台、CRM工单库）产生新事件时，可通过HTTP POST推送结构化载荷至点点AI网关，由其动态组装Prompt并返回JSON格式结果。该路径绕过人工干预，实现事件驱动型内容生产。
1、在点点AI控制台「集成」页获取专属Webhook URL，形如https://hook.dotai.dev/w/evt_kJ8R2pFz。
2、构造POST请求体，必须包含event_type（值为"product_launch"）、payload.title与payload.tags数组。
3、设置请求头Authorization: Bearer sk_live_6BvTnQyW，其中密钥需从账户API密钥页复制。
4、收到响应状态码201后，解析返回JSON中的content_html字段，提取首段不带换行符的纯文本摘要用于前端预览。
四、使用Python SDK嵌入定制化生成逻辑
对于需与业务代码深度耦合的场景（如订单确认邮件个性化生成、客服话术实时适配），点点AI提供轻量级Python SDK，支持同步调用与异步批处理双模式。
1、执行pip install dotai-sdk==1.8.3 --extra-index-url https://pypi.dotai.dev/simple/安装指定版本SDK。
2、在Python脚本中导入：from dotai import Generator; gen = Generator(api_key="sk_live_6BvTnQyW")。
3、调用gen.run(prompt="撰写面向{audience}的{topic}说明，长度≤120字", audience="老年用户", topic="血压仪操作")。
4、捕获返回对象的.text属性，验证其是否含至少一个无障碍符号（如❗、➡️、✅）且无英文标点混用。
五、启用本地模型代理实现离线内容生成
在无公网连接或数据合规要求禁用云上传的环境中，可将点点AI工具链切换至本地推理模式，利用量化后的TinyLlama-1.1B-GGUF模型完成基础文案生成，延迟控制在800ms内。
1、从点点AI模型仓库下载tinyllama-1.1b-q4_k_m.gguf至~/dotai/models/目录。
2、编辑~/.dotai/config.yaml，将backend字段由cloud改为local，并设置model_path: "~/dotai/models/tinyllama-1.1b-q4_k_m.gguf"。
3、运行dotai-cli serve --port 8081启动本地gRPC服务，确认日志输出"? Local backend ready on 127.0.0.1:8081"。
4、后续所有generate命令将自动路由至本地端口，生成结果中不包含任何远程请求痕迹或云服务水印。
