我是施仁。

2019年，我开发了第一个项目所需的软件，知乎自动答题，用来做引流。

缺点：

当时由于没有GPT这样的智能工具，

只能通过问题关键字来进行筛选答题，

根本无法判断这个问题是否真的符合我的答题要求。

并且答题内容我也只能预设一些固定的答题模板，

然后随机抽取几段内容和图片进行合成回答。

优点：

知乎的话题是可以按时间排序的，

所以只要设定了一个时间间隔，定时检索并回答最近的问题。

这样的方式能确保回答的问题具有高度针对性，

因为最新的问题通常代表了用户短期内的迫切需求。

现在AI这么火，最近我也是在高强度拥抱AI，

于是我开始考虑利用AI来进行筛选、答题。

这样原本的缺点也完全可以通过AI来解决。

于是我着手编写了软件的工作流程。

软件工作流程： 1.获取问题：软件通过知乎API获取指定话题下最新的50个问题。这样的做法能够迅速响应短期内需求较大的提问，从而提升引流的成功率。 2.筛选与回答：然后，将问题传送给GPT进行筛选，符合答题标准的题目会生成详细回答；不符合标准的则直接回复“不符合”。 3.二次合成：在获得GPT的回答后，软件会进行二次处理，插入相关图片，并调整格式以确保符合知乎API的答题要求，同时优化排版，确保内容美观。 4.提交与同步：最后，通过知乎API将答案发布，同时将答题记录同步到飞书文档，方便后期管理与追踪。

我把软件流程发GPT，

让他进行分析。

得到了以下优化建议：

如果需要回答大量问题，

应考虑每次答题时的IP地址，

避免被知乎检测到。

同时，还需要记录不符合标准和已经回答过的问题，

这样在初次筛选时就能进行剔除，从而减少不必要的工作量。

根据这些建议，我重新整理了软件流程，并新增了飞书同步功能。

一、调教→接入GPT进行判断→获取GPT答题内容

为了验证这个想法的可行性，

我首先使用软件获取了GPT对话页面的内容，

并对其进行了元素分析。

通过分析页面结构，我找到了适合的方式来判断GPT的三种状态。

在向GPT发送问题之前，我先获取了以下元素的数量： body > div > div > main > div > div > div > div > div > div > article。 考虑到GPT页面的元素在多次对话后可能不会全部加载，

为了更好的阅读体验，来飞书看吧：

https://udxxg5rx5m.feishu.cn/docx/YfsldO9UNoERoKx2Ln6cyPTjnCg