Configuration du Script de Préchauffage de Compte
Cette page documente les paramètres de configuration du script account_warmup utilisé pour la création de tâches.
Aperçu
Le script account_warmup est utilisé pour préchauffer des comptes TikTok ou Instagram en simulant le comportement naturel des utilisateurs. Il regarde des vidéos et effectue de manière aléatoire des actions comme aimer, suivre, enregistrer et commenter en fonction des probabilités configurées. Cela aide les nouveaux comptes à établir un historique d'interaction et à éviter d'être détectés comme des robots.
Configuration du Script (script_config)
L'objet script_config contient les paramètres du script de préchauffage de compte. Voici les paramètres disponibles :
Paramètres
| Paramètre | Type | Obligatoire | Valeur par défaut | Description |
|---|---|---|---|---|
| task_duration | number | Non | 600 | Durée totale de la tâche de préchauffage (secondes) |
| browse_mode | string | Non | "for_you" | Où naviguer parmi les vidéos : for_you (Pour Toi sur TikTok / Reels sur Instagram), following (Fil d'abonnements — sur TikTok passe à l'onglet Following ; sur Instagram ouvre le menu déroulant du titre Reels et sélectionne "Following"), ou search (recherche par mot-clé de sujet) |
| topic | string | Non | "" | Mots-clés de sujet de recherche (un par ligne, sélection aléatoire). Utilisé uniquement lorsque browse_mode est "search" |
| min_duration | number | Non | 15 | Durée minimale de visionnage de la vidéo (secondes) |
| max_duration | number | Non | 30 | Durée maximale de visionnage de la vidéo (secondes) |
| like_probable | number | Non | 0 | Probabilité d'aimer la vidéo (0-100) |
| follow_probable | number | Non | 0 | Probabilité de suivre le créateur de la vidéo (0-100). Remarque : accepté également comme floow_probable — les deux orthographes sont prises en charge pour la rétrocompatibilité |
| collect_probable | number | Non | 0 | Probabilité d'enregistrer/de marquer la vidéo (0-100) |
| comment_probable | number | Non | 0 | Probabilité de commenter la vidéo (0-100) |
| repost_probable | number | No | 0 | Probabilité (0-100) de repartager une vidéo. Définissez 0 pour désactiver. TikTok uniquement |
| comment_mode | string | Non | "post_comment" | Où laisser des commentaires pendant le préchauffage : post_comment (sur la publication vidéo) ou reply_comment (répondre à un commentaire existant) |
| comment | string | Non | "" | Modèles de commentaires (un par ligne, sélection aléatoire) |
| insert_emoji | boolean | Non | false | Insérer ou non des émojis aléatoires dans les commentaires |
| comment_order | string | Non | "random" | Ordre de sélection des commentaires : random (aléatoire) ou sequential (séquentiel) |
| generate_by_chatgpt | boolean | Non | false | Utiliser ou non ChatGPT pour générer des commentaires |
| chatgpt_settings | object | Non | Paramètres de configuration ChatGPT (voir ci-dessous) |
Structure des Paramètres ChatGPT
Lorsque generate_by_chatgpt est défini sur true, vous pouvez utiliser l'objet chatgpt_settings pour configurer la génération de commentaires par ChatGPT :
| Paramètre | Type | Obligatoire | Description |
|---|---|---|---|
| api_key | string | Oui | Votre clé API OpenAI |
| model | string | Non | Modèle à utiliser (par défaut : "gpt-3.5-turbo"). Options : "gpt-3.5-turbo", "gpt-4", "gpt-4-turbo" |
| prompt | string | Non | Prompt personnalisé pour générer les commentaires. Par défaut, génère des commentaires amicaux et pertinents |
| max_tokens | number | Non | Nombre maximum de tokens pour la réponse (par défaut : 100) |
| temperature | number | Non | Niveau de créativité 0-2 (par défaut : 0.7). Valeur plus élevée = plus créatif |
| base_url | string | Non | URL de point de terminaison API personnalisée (pour Azure OpenAI ou API compatible) |
Exemple d'objet chatgpt_settings :
{
"api_key": "sk-your-openai-api-key",
"model": "gpt-3.5-turbo",
"prompt": "Générez un commentaire court et amical en français pour cette vidéo",
"max_tokens": 50,
"temperature": 0.8,
"base_url": "https://api.openai.com/v1"
}
Pour les nouveaux comptes, il est recommandé de commencer avec de faibles probabilités d'interaction (5-15 %) puis d'augmenter progressivement au fil du temps. Cela simule le comportement naturel des utilisateurs.