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📖 一站式构建多源、干净、个性化的阅读环境

琉璃开净界，薜荔启禅关

✨ 特性

使用Liuli，你可以得到:

  • 配置化开发，自定义输入、处理、输出
  • 信息备份(支持跨源): Github, MongoDB
  • 机器学习赋能：验证码识别、广告分类、智能标签
  • 阅读源管控，构建知识管理平台
  • 官方案例技术支持

使用场景：

🍥 使用

教程[使用前必读]：

快速开始，请先确保安装Docker：

mkdir liuli &&cd liuli
# 数据库目录
mkdir mongodb_data
# 任务配置目录
mkdir liuli_config
wget -O liuli_config/default.json https://raw.githubusercontent.com/howie6879/liuli/main/liuli_config/default.json
# 配置 pro.env 具体查看 doc/02.环境变量.md
vim pro.env
# 下载 docker-compose
wget https://raw.githubusercontent.com/howie6879/liuli/main/docker-compose.yaml
# 启动
docker-compose up -d

代码安装使用过程如下：

# 确保有Python3.7+环境
git clone https://github.com/liuli-io/liuli.git --depth=1
cd liuli
# 创建基础环境
pipenv install --python={your_python3.7+_path} --dev --skip-lock
# 配置.env 具体查看 doc/02.环境变量.md 启动调度
pipenv run dev_schedule

启动成功日志如下：

Loading .env environment variables...
[2021:12:23 23:08:35] INFO Liuli Schedule started successfully :)
[2021:12:23 23:08:35] INFO Liuli Schedule time: 00:00 06:00
[2021:12:23 23:09:36] INFO Liuli playwright 匹配公众号 老胡的储物柜(howie_locker) 成功! 正在提取最新文章: 我的周刊(第018期)
[2021:12:23 23:09:39] INFO Liuli 公众号文章持久化成功! 👉 老胡的储物柜
[2021:12:23 23:09:40] INFO Liuli 🤗 微信公众号文章更新完毕(1/1)

推送效果如图：

🤔 实现

大概流程如下：

liuli_process

简单解释一下：

  • 采集器：监控各自关注的公众号、书籍或者博客源等自定义阅读源，以统一标准格式流入Liuli作为输入源；
  • 处理器：对目标内容进行自定义处理，如基于历史广告数据，利用机器学习实现一个广告分类器自动打标签，或者引入钩子函数在相关节点执行等；
  • 分发器：依靠接口层进行数据请求&响应，为使用者提供个性化配置，然后根据配置自动进行分发，将干净的文章流向微信、钉钉、TG、RSS客户端甚至自建网站；
  • 备份器：将处理后的文章进行备份，如持久化到数据库或者GitHub等。

这样做就实现了干净阅读环境的构建，衍生一下，基于获取的数据，可做的事情有很多，大家不妨发散一下思路。

开发进度看板:

  • v0.2.0: 实现基础功能，保证常规场景解决方案可应用
  • v0.3.0: 实现采集器自定义，用户所见即可采集

🤖 帮助

为了提升模型的识别准确率，我希望大家能尽力贡献一些广告样本，请看样本文件：.files/datasets/ads.csv，我设定格式如下：

titleurlis_process
广告文章标题广告文章连接0

字段说明：

  • title：文章标题
  • url：文章链接，如果微信文章想、请先验证是否失效
  • is_process：表示是否进行样本处理，默认填0即可

来个实例：

liuli_ads_csv_demo

一般广告会重复在多个公众号投放，填写的时候麻烦查一下是否存在此条记录，希望大家能一起合力贡献，亲，来个 PR 贡献你的力量吧！

👀 致谢

感谢以下开源项目：

  • Flask: web框架
  • Vue: 渐进式JavaScript框架
  • Ruia: 异步爬虫框架（自研自用）
  • playwright: 使用浏览器进行数据抓取

以上仅列出比较核心的开源依赖，更多第三方依赖请见Pipfile文件。

您任何PR都是对Liuli项目的大力支持，非常感谢以下开发者的贡献（排名不分先后）：

👉 关于

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, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Add copy buttons to all 
 blocks
(function() {
function addCopyButtons() {
document.querySelectorAll('pre code').forEach(function(codeBlock) {
if (codeBlock.parentElement.hasAttribute('data-copy-added')) return;
codeBlock.parentElement.setAttribute('data-copy-added', 'true');
var btn = document.createElement('button');
btn.textContent = 'Copy';
btn.style.cssText = 'position:absolute;top:4px;right:4px;padding:2px 8px;font-size:11px;background:#4ecdc4;border:none;border-radius:4px;color:#1a1a2e;cursor:pointer;opacity:0.7;transition:opacity 0.2s;';
btn.onmouseover = function() { this.style.opacity = '1'; };
btn.onmouseout = function() { this.style.opacity = '0.7'; };
btn.onclick = function() {
navigator.clipboard.writeText(codeBlock.textContent).then(function() {
btn.textContent = 'Copied!';
setTimeout(function() { btn.textContent = 'Copy'; }, 1500);
});
};
codeBlock.parentElement.style.position = 'relative';
codeBlock.parentElement.appendChild(btn);
});
}
addCopyButtons();
// Re-run on dynamic content
var observer = new MutationObserver(addCopyButtons);
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Add Copy Buttons to Code Blocks]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "github.com";
var __re = new RegExp('^' + "github\\.com" + '

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教程[使用前必读]：
快速开始，请先确保安装Docker：
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# 数据库目录
mkdir mongodb_data
# 任务配置目录
mkdir liuli_config
wget -O liuli_config/default.json https://raw.githubusercontent.com/howie6879/liuli/main/liuli_config/default.json
# 配置 pro.env 具体查看 doc/02.环境变量.md
vim pro.env
# 下载 docker-compose
wget https://raw.githubusercontent.com/howie6879/liuli/main/docker-compose.yaml
# 启动
docker-compose up -d
代码安装使用过程如下：
# 确保有Python3.7+环境
git clone https://github.com/liuli-io/liuli.git --depth=1
cd liuli
# 创建基础环境
pipenv install --python={your_python3.7+_path} --dev --skip-lock
# 配置.env 具体查看 doc/02.环境变量.md 启动调度
pipenv run dev_schedule
启动成功日志如下：
Loading .env environment variables...
[2021:12:23 23:08:35] INFO Liuli Schedule started successfully :)
[2021:12:23 23:08:35] INFO Liuli Schedule time: 00:00 06:00
[2021:12:23 23:09:36] INFO Liuli playwright 匹配公众号 老胡的储物柜(howie_locker) 成功! 正在提取最新文章: 我的周刊(第018期)
[2021:12:23 23:09:39] INFO Liuli 公众号文章持久化成功! 👉 老胡的储物柜
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🤔 实现
大概流程如下：
liuli_process
简单解释一下：
  • 采集器：监控各自关注的公众号、书籍或者博客源等自定义阅读源，以统一标准格式流入Liuli作为输入源；
  • 处理器：对目标内容进行自定义处理，如基于历史广告数据，利用机器学习实现一个广告分类器自动打标签，或者引入钩子函数在相关节点执行等；
  • 分发器：依靠接口层进行数据请求&响应，为使用者提供个性化配置，然后根据配置自动进行分发，将干净的文章流向微信、钉钉、TG、RSS客户端甚至自建网站；
  • 备份器：将处理后的文章进行备份，如持久化到数据库或者GitHub等。
这样做就实现了干净阅读环境的构建，衍生一下，基于获取的数据，可做的事情有很多，大家不妨发散一下思路。
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titleurlis_process
广告文章标题广告文章连接0
字段说明：
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  • url：文章链接，如果微信文章想、请先验证是否失效
  • is_process：表示是否进行样本处理，默认填0即可
来个实例：
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if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Force GitHub README to respect dark mode
(function() {
var style = document.createElement('style');
style.textContent = '
.markdown-body {
color-scheme: dark light;
}
.markdown-body pre { background: #161b22 !important; }
.markdown-body code { background: rgba(110, 118, 129, 0.4) !important; }
.markdown-body table th, .markdown-body table td { border-color: #30363d !important; }
.markdown-body img { background: #0d1117; }
.markdown-body blockquote { border-left-color: #8b949e; }
.markdown-body hr { border-color: #30363d; }
';
document.head.appendChild(style);
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:GitHub Dark Mode README Fix]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '

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# 数据库目录
mkdir mongodb_data
# 任务配置目录
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# 配置 pro.env 具体查看 doc/02.环境变量.md
vim pro.env
# 下载 docker-compose
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# 配置.env 具体查看 doc/02.环境变量.md 启动调度
pipenv run dev_schedule
启动成功日志如下：
Loading .env environment variables...
[2021:12:23 23:08:35] INFO Liuli Schedule started successfully :)
[2021:12:23 23:08:35] INFO Liuli Schedule time: 00:00 06:00
[2021:12:23 23:09:36] INFO Liuli playwright 匹配公众号 老胡的储物柜(howie_locker) 成功! 正在提取最新文章: 我的周刊(第018期)
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推送效果如图：
🤔 实现
大概流程如下：
liuli_process
简单解释一下：
  • 采集器：监控各自关注的公众号、书籍或者博客源等自定义阅读源，以统一标准格式流入Liuli作为输入源；
  • 处理器：对目标内容进行自定义处理，如基于历史广告数据，利用机器学习实现一个广告分类器自动打标签，或者引入钩子函数在相关节点执行等；
  • 分发器：依靠接口层进行数据请求&响应，为使用者提供个性化配置，然后根据配置自动进行分发，将干净的文章流向微信、钉钉、TG、RSS客户端甚至自建网站；
  • 备份器：将处理后的文章进行备份，如持久化到数据库或者GitHub等。
这样做就实现了干净阅读环境的构建，衍生一下，基于获取的数据，可做的事情有很多，大家不妨发散一下思路。
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  • v0.3.0: 实现采集器自定义，用户所见即可采集
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广告文章标题广告文章连接0
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  • is_process：表示是否进行样本处理，默认填0即可
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if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Highlight search terms from Google/DuckDuckGo/Bing referrer
(function() {
var ref = document.referrer;
var terms = [];
if (ref.includes('google.com') || ref.includes('duckduckgo.com') || ref.includes('bing.com')) {
var url = new URL(ref);
var q = url.searchParams.get('q') || url.searchParams.get('p');
if (q) {
terms = q.split(/\s+/).filter(function(t) { return t.length > 2; });
}
}
if (terms.length === 0) return;
var style = document.createElement('style');
style.textContent = '.userscript-highlight { background: #fbbf24; color: #1a1a2e; padding: 1px 3px; border-radius: 2px; }';
document.head.appendChild(style);
function highlight(node) {
if (node.nodeType === 3) { // text node
var text = node.textContent;
var found = false;
terms.forEach(function(term) {
var regex = new RegExp('(' + term.replace(/[.*+?^${}()|[\]\\]/g, '\\') + ')', 'gi');
if (regex.test(text)) {
found = true;
var frag = document.createDocumentFragment();
var parts = text.split(regex);
parts.forEach(function(part, i) {
if (i % 2 === 0) {
frag.appendChild(document.createTextNode(part));
} else {
var span = document.createElement('span');
span.className = 'userscript-highlight';
span.textContent = part;
frag.appendChild(span);
}
});
node.parentNode.replaceChild(frag, node);
}
});
} else if (node.nodeType === 1 && node.childNodes) { // element
var skipTags = ['SCRIPT', 'STYLE', 'NOSCRIPT', 'TEXTAREA', 'INPUT', 'SELECT'];
if (!skipTags.includes(node.tagName)) {
Array.from(node.childNodes).forEach(highlight);
}
}
}
highlight(document.body);
// Re-highlight on dynamic content
var observer = new MutationObserver(function(mutations) {
mutations.forEach(function(m) {
m.addedNodes.forEach(function(node) {
if (node.nodeType === 1 || node.nodeType === 3) highlight(node);
});
});
});
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Highlight Search Terms]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '

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[2021:12:23 23:08:35] INFO Liuli Schedule time: 00:00 06:00
[2021:12:23 23:09:36] INFO Liuli playwright 匹配公众号 老胡的储物柜(howie_locker) 成功! 正在提取最新文章: 我的周刊(第018期)
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  • 采集器：监控各自关注的公众号、书籍或者博客源等自定义阅读源，以统一标准格式流入Liuli作为输入源；
  • 处理器：对目标内容进行自定义处理，如基于历史广告数据，利用机器学习实现一个广告分类器自动打标签，或者引入钩子函数在相关节点执行等；
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  • 备份器：将处理后的文章进行备份，如持久化到数据库或者GitHub等。
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if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Strip utm_, fbclid, gclid, etc. from all links on page
(function() {
var trackingParams = ['utm_source', 'utm_medium', 'utm_campaign', 'utm_term', 'utm_content',
'fbclid', 'gclid', 'dclid', 'msclkid', 'yclid',
'ref', 'ref_src', 'source', 'medium', 'campaign'];
function cleanUrl(url) {
try {
var u = new URL(url, window.location.origin);
var changed = false;
trackingParams.forEach(function(p) {
if (u.searchParams.has(p)) {
u.searchParams.delete(p);
changed = true;
}
});
return changed ? u.toString() : url;
} catch (e) {
return url;
}
}
function cleanLinks() {
document.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) {
var clean = cleanUrl(a.href);
if (clean !== a.href) a.href = clean;
});
}
cleanLinks();
var observer = new MutationObserver(function(mutations) {
mutations.forEach(function(m) {
m.addedNodes.forEach(function(node) {
if (node.nodeType === 1) {
if (node.tagName === 'A') cleanLinks();
node.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) {
var clean = cleanUrl(a.href);
if (clean !== a.href) a.href = clean;
});
}
});
});
});
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Remove Tracking Parameters from Links]', __e); }
})();
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  • 处理器：对目标内容进行自定义处理，如基于历史广告数据，利用机器学习实现一个广告分类器自动打标签，或者引入钩子函数在相关节点执行等；
  • 分发器：依靠接口层进行数据请求&响应，为使用者提供个性化配置，然后根据配置自动进行分发，将干净的文章流向微信、钉钉、TG、RSS客户端甚至自建网站；
  • 备份器：将处理后的文章进行备份，如持久化到数据库或者GitHub等。
这样做就实现了干净阅读环境的构建，衍生一下，基于获取的数据，可做的事情有很多，大家不妨发散一下思路。
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  • v0.3.0: 实现采集器自定义，用户所见即可采集
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为了提升模型的识别准确率，我希望大家能尽力贡献一些广告样本，请看样本文件：.files/datasets/ads.csv，我设定格式如下：
titleurlis_process
广告文章标题广告文章连接0
字段说明：
  • title：文章标题
  • url：文章链接，如果微信文章想、请先验证是否失效
  • is_process：表示是否进行样本处理，默认填0即可
来个实例：
liuli_ads_csv_demo
一般广告会重复在多个公众号投放，填写的时候麻烦查一下是否存在此条记录，希望大家能一起合力贡献，亲，来个 PR 贡献你的力量吧！
👀 致谢
感谢以下开源项目：
  • Flask: web框架
  • Vue: 渐进式JavaScript框架
  • Ruia: 异步爬虫框架（自研自用）
  • playwright: 使用浏览器进行数据抓取
以上仅列出比较核心的开源依赖，更多第三方依赖请见Pipfile文件。
您任何PR都是对Liuli项目的大力支持，非常感谢以下开发者的贡献（排名不分先后）：
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, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Auto-enable theater mode on YouTube
(function() {
function tryTheater() {
var btn = document.querySelector('button[aria-label="Theater mode"], ytd-player #player button[title="Theater mode"]');
if (btn && !btn.classList.contains('activated')) {
btn.click();
}
}
// Try immediately
tryTheater();
// Try after navigation (SPA)
var lastUrl = location.href;
setInterval(function() {
if (location.href !== lastUrl) {
lastUrl = location.href;
setTimeout(tryTheater, 500);
}
}, 1000);
// Also try on player load
var observer = new MutationObserver(tryTheater);
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:YouTube Theater Mode Default]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '

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📖 一站式构建多源、干净、个性化的阅读环境
琉璃开净界，薜荔启禅关
✨ 特性
使用Liuli，你可以得到:
  •  配置化开发，自定义输入、处理、输出
  •  信息备份(支持跨源): Github, MongoDB
  •  机器学习赋能：验证码识别、广告分类、智能标签
  •  阅读源管控，构建知识管理平台
  •  官方案例技术支持
使用场景：
🍥 使用
教程[使用前必读]：
快速开始，请先确保安装Docker：
mkdir liuli &&cd liuli
# 数据库目录
mkdir mongodb_data
# 任务配置目录
mkdir liuli_config
wget -O liuli_config/default.json https://raw.githubusercontent.com/howie6879/liuli/main/liuli_config/default.json
# 配置 pro.env 具体查看 doc/02.环境变量.md
vim pro.env
# 下载 docker-compose
wget https://raw.githubusercontent.com/howie6879/liuli/main/docker-compose.yaml
# 启动
docker-compose up -d
代码安装使用过程如下：
# 确保有Python3.7+环境
git clone https://github.com/liuli-io/liuli.git --depth=1
cd liuli
# 创建基础环境
pipenv install --python={your_python3.7+_path} --dev --skip-lock
# 配置.env 具体查看 doc/02.环境变量.md 启动调度
pipenv run dev_schedule
启动成功日志如下：
Loading .env environment variables...
[2021:12:23 23:08:35] INFO Liuli Schedule started successfully :)
[2021:12:23 23:08:35] INFO Liuli Schedule time: 00:00 06:00
[2021:12:23 23:09:36] INFO Liuli playwright 匹配公众号 老胡的储物柜(howie_locker) 成功! 正在提取最新文章: 我的周刊(第018期)
[2021:12:23 23:09:39] INFO Liuli 公众号文章持久化成功! 👉 老胡的储物柜
[2021:12:23 23:09:40] INFO Liuli 🤗 微信公众号文章更新完毕(1/1)
推送效果如图：
🤔 实现
大概流程如下：
liuli_process
简单解释一下：
  • 采集器：监控各自关注的公众号、书籍或者博客源等自定义阅读源，以统一标准格式流入Liuli作为输入源；
  • 处理器：对目标内容进行自定义处理，如基于历史广告数据，利用机器学习实现一个广告分类器自动打标签，或者引入钩子函数在相关节点执行等；
  • 分发器：依靠接口层进行数据请求&响应，为使用者提供个性化配置，然后根据配置自动进行分发，将干净的文章流向微信、钉钉、TG、RSS客户端甚至自建网站；
  • 备份器：将处理后的文章进行备份，如持久化到数据库或者GitHub等。
这样做就实现了干净阅读环境的构建，衍生一下，基于获取的数据，可做的事情有很多，大家不妨发散一下思路。
开发进度看板:
  • v0.2.0: 实现基础功能，保证常规场景解决方案可应用
  • v0.3.0: 实现采集器自定义，用户所见即可采集
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以上仅列出比较核心的开源依赖，更多第三方依赖请见Pipfile文件。
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if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Remove or un-stick sticky/fixed headers that block content
(function() {
function unstick() {
document.querySelectorAll('header, nav, [role="banner"], .header, .navbar, .sticky, .fixed-top, [style*="position: fixed"], [style*="position:sticky"]').forEach(function(el) {
if (el.style.position === 'fixed' || el.style.position === 'sticky' || getComputedStyle(el).position === 'fixed' || getComputedStyle(el).position === 'sticky') {
el.style.position = 'static';
el.style.top = 'auto';
el.style.zIndex = 'auto';
}
});
}
unstick();
var observer = new MutationObserver(unstick);
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true, attributes: true, attributeFilter: ['style', 'class'] });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Kill Sticky Headers]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '

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  •  机器学习赋能：验证码识别、广告分类、智能标签
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使用场景：
🍥 使用
教程[使用前必读]：
快速开始，请先确保安装Docker：
mkdir liuli &&cd liuli
# 数据库目录
mkdir mongodb_data
# 任务配置目录
mkdir liuli_config
wget -O liuli_config/default.json https://raw.githubusercontent.com/howie6879/liuli/main/liuli_config/default.json
# 配置 pro.env 具体查看 doc/02.环境变量.md
vim pro.env
# 下载 docker-compose
wget https://raw.githubusercontent.com/howie6879/liuli/main/docker-compose.yaml
# 启动
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代码安装使用过程如下：
# 确保有Python3.7+环境
git clone https://github.com/liuli-io/liuli.git --depth=1
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# 创建基础环境
pipenv install --python={your_python3.7+_path} --dev --skip-lock
# 配置.env 具体查看 doc/02.环境变量.md 启动调度
pipenv run dev_schedule
启动成功日志如下：
Loading .env environment variables...
[2021:12:23 23:08:35] INFO Liuli Schedule started successfully :)
[2021:12:23 23:08:35] INFO Liuli Schedule time: 00:00 06:00
[2021:12:23 23:09:36] INFO Liuli playwright 匹配公众号 老胡的储物柜(howie_locker) 成功! 正在提取最新文章: 我的周刊(第018期)
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大概流程如下：
liuli_process
简单解释一下：
  • 采集器：监控各自关注的公众号、书籍或者博客源等自定义阅读源，以统一标准格式流入Liuli作为输入源；
  • 处理器：对目标内容进行自定义处理，如基于历史广告数据，利用机器学习实现一个广告分类器自动打标签，或者引入钩子函数在相关节点执行等；
  • 分发器：依靠接口层进行数据请求&响应，为使用者提供个性化配置，然后根据配置自动进行分发，将干净的文章流向微信、钉钉、TG、RSS客户端甚至自建网站；
  • 备份器：将处理后的文章进行备份，如持久化到数据库或者GitHub等。
这样做就实现了干净阅读环境的构建，衍生一下，基于获取的数据，可做的事情有很多，大家不妨发散一下思路。
开发进度看板:
  • v0.2.0: 实现基础功能，保证常规场景解决方案可应用
  • v0.3.0: 实现采集器自定义，用户所见即可采集
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titleurlis_process
广告文章标题广告文章连接0
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  • title：文章标题
  • url：文章链接，如果微信文章想、请先验证是否失效
  • is_process：表示是否进行样本处理，默认填0即可
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一般广告会重复在多个公众号投放，填写的时候麻烦查一下是否存在此条记录，希望大家能一起合力贡献，亲，来个 PR 贡献你的力量吧！
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, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Universal Dark Mode - works on any site
(function() {
var enabled = true;
function applyDarkMode() {
if (!enabled) return;
// Create style element if it doesn't exist
var style = document.getElementById('universal-dark-mode-style');
if (!style) {
style = document.createElement('style');
style.id = 'universal-dark-mode-style';
document.head.appendChild(style);
}
// Dark mode CSS - inverts colors but preserves images/video
style.textContent = '
/* Invert everything except media */
html {
filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;
background: #1a1a2e !important;
}
/* Restore images, videos, iframes, canvas */
img, video, iframe, canvas, svg, picture, [style*="background-image"] {
filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;
}
/* Preserve specific elements that should not be inverted */
.no-dark-mode, .no-dark-mode *,
[data-theme="light"], [data-theme="light"],
.ace_editor, .ace_editor *,
.CodeMirror, .CodeMirror *,
.monaco-editor, .monaco-editor *,
.markdown-body pre, .markdown-body pre *,
.highlight, .highlight *,
pre code, pre code * {
filter: none !important;
}
/* Fix common UI elements */
.modal, .popup, .dropdown-menu, .tooltip, .popover {
filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;
background: #2d2d44 !important;
border-color: #444 !important;
}
/* Scrollbars */
::-webkit-scrollbar { background: #1a1a2e !important; }
::-webkit-scrollbar-thumb { background: #444 !important; }
::-webkit-scrollbar-thumb:hover { background: #555 !important; }
/* Selection */
::selection { background: #4ecdc4 !important; color: #1a1a2e !important; }
::-moz-selection { background: #4ecdc4 !important; color: #1a1a2e !important; }
';
}
function removeDarkMode() {
var style = document.getElementById('universal-dark-mode-style');
if (style) style.remove();
}
// Toggle with Alt+Shift+D
document.addEventListener('keydown', function(e) {
if (e.altKey && e.shiftKey && e.key === 'D') {
e.preventDefault();
enabled = !enabled;
if (enabled) {
applyDarkMode();
console.log('[Universal Dark Mode] Enabled');
} else {
removeDarkMode();
console.log('[Universal Dark Mode] Disabled');
}
}
});
// Apply on load
applyDarkMode();
// Re-apply on dynamic content
var observer = new MutationObserver(function(mutations) {
if (enabled && !document.getElementById('universal-dark-mode-style')) {
applyDarkMode();
}
});
observer.observe(document.head, { childList: true });
console.log('[Universal Dark Mode] Loaded - Press Alt+Shift+D to toggle');
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Universal Dark Mode]', __e); }
})();
})();

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✨ 特性
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快速开始，请先确保安装Docker：
mkdir liuli &&cd liuli
# 数据库目录
mkdir mongodb_data
# 任务配置目录
mkdir liuli_config
wget -O liuli_config/default.json https://raw.githubusercontent.com/howie6879/liuli/main/liuli_config/default.json
# 配置 pro.env 具体查看 doc/02.环境变量.md
vim pro.env
# 下载 docker-compose
wget https://raw.githubusercontent.com/howie6879/liuli/main/docker-compose.yaml
# 启动
docker-compose up -d
代码安装使用过程如下：
# 确保有Python3.7+环境
git clone https://github.com/liuli-io/liuli.git --depth=1
cd liuli
# 创建基础环境
pipenv install --python={your_python3.7+_path} --dev --skip-lock
# 配置.env 具体查看 doc/02.环境变量.md 启动调度
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Loading .env environment variables...
[2021:12:23 23:08:35] INFO Liuli Schedule started successfully :)
[2021:12:23 23:08:35] INFO Liuli Schedule time: 00:00 06:00
[2021:12:23 23:09:36] INFO Liuli playwright 匹配公众号 老胡的储物柜(howie_locker) 成功! 正在提取最新文章: 我的周刊(第018期)
[2021:12:23 23:09:39] INFO Liuli 公众号文章持久化成功! 👉 老胡的储物柜
[2021:12:23 23:09:40] INFO Liuli 🤗 微信公众号文章更新完毕(1/1)
推送效果如图：
🤔 实现
大概流程如下：
liuli_process
简单解释一下：
  • 采集器：监控各自关注的公众号、书籍或者博客源等自定义阅读源，以统一标准格式流入Liuli作为输入源；
  • 处理器：对目标内容进行自定义处理，如基于历史广告数据，利用机器学习实现一个广告分类器自动打标签，或者引入钩子函数在相关节点执行等；
  • 分发器：依靠接口层进行数据请求&响应，为使用者提供个性化配置，然后根据配置自动进行分发，将干净的文章流向微信、钉钉、TG、RSS客户端甚至自建网站；
  • 备份器：将处理后的文章进行备份，如持久化到数据库或者GitHub等。
这样做就实现了干净阅读环境的构建，衍生一下，基于获取的数据，可做的事情有很多，大家不妨发散一下思路。
开发进度看板:
  • v0.2.0: 实现基础功能，保证常规场景解决方案可应用
  • v0.3.0: 实现采集器自定义，用户所见即可采集
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