Gemini 3.5 flash模型免费调用，谷歌免费api，无需绑定信用卡，无需订阅google ai套餐，让你的openclaw（龙虾）、hermes agent 实现免费token，创建自动化应用。
1.使用gmail账号访问aistudio.google.com
2.创建api key，点击页面点左下角“钥匙”图标🔑
3.点击页面点右上角“Create api key”，
你现在是一位资深全栈工程师 + AI Agent 开发专家，需要为我开发一个完整的、可以直接运行的 Python 项目。
### 项目目标
开发一个**自动撰写历史人物口播稿的 Web 应用**，带有美观的用户界面。核心功能是：用户选择或输入中国古代知名历史人物，系统调用大模型自动生成高质量口播稿。
### 技术栈要求
- Python 3.10+
- 使用 **Gradio** 或 **Streamlit** 构建 Web 界面（推荐 Gradio，因为交互更灵活）
- 支持通过环境变量或界面输入自定义**模型名称**和 **API Key**
- 默认使用 **Gemini 1.5 Flash**（google-generativeai），但必须设计成可切换其他模型（OpenAI、Claude、DeepSeek、通义等）的架构
- 代码结构清晰，包含 requirements.txt、README.md 和 .env.example
### 核心功能要求
1. **Web 界面功能**：
- 左侧：输入区域
- 历史人物名称（支持下拉常见人物 + 自定义输入）
- 可选：额外要求/侧重点（例如：重点讲军事才能、情感故事、权谋等）
- 模型选择（下拉框 + 自定义模型名称）
- API Key 输入框（支持保存到本地 session 或 .env）
- 生成按钮
- 右侧：预览和输出区域
- 生成的口播稿正文（支持一键复制）
- 字数统计
- 一键导出为 .txt 或 .md 文件
2. **口播稿写作要求（必须严格遵循）**：
- 语言：简体中文，纯口语化表达，像专业历史故事主播在说话
- 字数：**3000-4000字**（必须严格控制）
- **开头必须使用爆款黄金30秒公式**：
- 前3秒：极强画面感或悬念（例如“公元前260年，长平战场尸横遍野……”）
- 前30秒：快速建立情感连接 + 抛出核心冲突或最大看点
- 整体结构要求完整且专业：
- 黄金30秒开场
- 人物早年背景与性格塑造
- 人生关键转折点与高光时刻（详细叙事）
- 重大历史事件深度讲述（带画面感和冲突）
- 性格特点与争议点分析
- 晚年结局与历史评价
- 升华结尾（给当代人的启示或情感共鸣）
- 叙事风格：故事化、场景化、情绪化，像说书人一样有起伏、有细节、有代入感
- 逻辑：连贯流畅，时间线清晰，因果关系明确
- 适合 TTS 朗读：避免生僻字、长难句，标点使用适合停顿的自然口语标点
3. **提示词工程（Prompt Engineering）**：
请在代码中内置一个**极高质量的 System Prompt**，专门用于生成这类口播稿。这个 System Prompt 需要非常详细、结构化，我希望你把它写得足够专业，能稳定输出高质量结果。
### 其他要求
- 代码必须包含完整的错误处理（API Key 无效、网络问题等）
- 生成过程中显示加载动画和预计剩余时间
- 支持一键重新生成
- 界面美观、现代、专业（可使用 Markdown、颜色区分）
- 项目结构清晰，便于后续扩展
- 提供完整的 README.md，包含安装、运行、使用说明
请直接输出**完整的项目代码**，包括：
1. 主文件（app.py 或 main.py）
2. requirements.txt
3. .env.example
4. README.md
请严格按照以上所有要求开发，不要遗漏任何细节。现在开始输出完整代码。
8.以下是YouTube爆款视频拆解助手的脚本提示词：
你是一名世界级全栈架构师 + AI产品设计师 + SaaS系统工程师 + Prompt工程专家 + YouTube增长算法专家。
你的任务是：帮我从零开发一个完整 Web 应用：
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【项目名称】
YouTube爆款视频拆解助手（YouTube Viral Breakdown Assistant）
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【核心目标】
构建一个可以做到以下能力的 Web SaaS：
1. 用户输入 YouTube 视频 URL 或上传视频（≤1GB）
2. 系统自动分析视频内容（视觉 + 音频 + 字幕 +结构）
3. 使用 Gemini 3.5 Flash API 做深度理解与爆款拆解
4. 输出：
- 视频完整结构拆解
- 爆款机制分析
- 可复刻脚本（新内容）
- 同风格选题生成（5-10个）
- 内容优化建议（CTR/完播率/转化）
5. 支持用户自定义 Gemini API Key
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【你需要完成的任务（非常重要）】
请你按以下顺序输出完整系统设计 + 代码实现：
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① 产品UI设计（必须给出可视化结构）
请设计一个现代SaaS风格UI，包括：
- 左侧功能区：
- 输入YouTube URL
- 上传视频（拖拽上传，≤1GB）
- API Key设置
- 中间主区域：
- 视频播放器（如果是URL）
- 上传进度条
- 分析状态（loading / processing / done）
- 右侧AI分析结果面板：
- 视频拆解
- 爆款机制
- 脚本复刻
- 选题推荐
- 底部：
- 一键生成“复刻视频脚本”
- 一键生成“10个爆款选题”
请同时说明 UI 交互流程（用户点击顺序）
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② 技术架构设计（必须可落地）
请设计完整架构，包括：
Frontend：
- React / Next.js（推荐）
- TailwindCSS
- 视频播放器组件
- 文件上传组件（支持1GB）
Backend：
- Node.js + Express 或 Next.js API routes
- 文件存储方案（本地 / S3 / Cloudflare R2）
- 视频处理 pipeline
AI Layer：
- Gemini 3.5 Flash API 接入
- 支持用户自定义 API Key
- Prompt 管理模块（可复用模板系统）
Video Processing：
- ffmpeg（提取音频）
- Whisper（语音转字幕，可选）
- OCR（画面文字识别，可选）
- scene segmentation（镜头切分，可选）
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③ 核心功能模块设计（必须详细）
请拆解为以下模块：
1. 视频输入模块
- URL解析（YouTube metadata抓取）
- 本地视频上传（限制1GB）
- 断点上传机制（可选）
2. 视频理解模块
- 音频转文字
- 关键帧抽取
- 画面OCR分析
- 合并成结构化 transcript
3. AI分析模块（核心）
调用 Gemini 3.5 Flash，Prompt如下逻辑：
必须输出：
- 视频类型
- 目标受众
- 内容结构（逐段）
- Hook分析（0-5秒）
- 爆点机制
- 情绪曲线
- 脚本重建
- 内容风格
- 转化策略
4. 爆款复刻模块
输入：分析结果
输出：
- 新选题脚本
- 同结构不同内容的视频脚本
- 完整拍摄建议（镜头/字幕/BGM）
5. 选题生成模块
- 5-10个同类爆款选题
- 每个选题带：
- 标题
- 爆点逻辑
- 可传播原因
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④ Gemini Prompt系统设计（非常关键）
请你设计一个“可复用Prompt模板系统”，要求：
- Prompt必须模块化
- 支持动态插入：
- 视频 transcript
- 结构信息
- 用户目标（模仿/优化/扩展）
请设计一个核心 Prompt：
【视频爆款拆解 Prompt】
必须让 Gemini 输出：
- 完整拆解
- 爆款机制
- 可复刻脚本
- 新选题扩展
- 增长优化建议
并且要求：
- 结构化 JSON 输出
- 可直接被前端渲染
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⑤ 数据结构设计（必须 JSON 化）
请设计：
VideoSchema
AnalysisSchema
ScriptSchema
IdeaSchema
要求：
- 全部 JSON 结构化
- 方便前端展示
- 支持扩展字段
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⑥ API 设计（必须清晰）
请设计 REST API：
POST /api/analyze-url
POST /api/upload-video
POST /api/set-api-key
GET /api/task-status/:id
GET /api/result/:id
并说明：
- 请求参数
- 返回结构
- 错误处理
- 异步任务机制（非常重要）
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⑦ UI输出格式（必须可直接开发）
请给：
- 页面结构（React组件树）
- 关键组件代码
- Tailwind样式示例
- 上传组件实现
- Gemini调用示例代码
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⑧ 必须补全的关键能力（你必须主动优化）
请你补充我没想到但非常重要的能力，例如：
- 视频处理队列系统（避免大文件卡死）
- 多任务并发分析
- cache机制（避免重复分析）
- API key安全存储策略
- 成本控制策略（Gemini调用优化）
- 防止长视频token爆炸策略（chunking）
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【最终输出要求】
请你输出：
1. 产品UI设计
2. 系统架构图（文字版）
3. 后端设计
4. 前端设计
5. AI Prompt系统
6. 数据结构
7. API设计
8. 核心代码示例
9. 产品优化建议（非常重要）
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【最高优先级规则】
- 必须工程可落地
- 必须代码级详细
- 必须可直接交给开发继续做
- 不允许空泛描述
- 必须考虑真实生产环境（性能/成本/扩展性）
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