tangguo_server/scripts/vidcmt

vidcmt

给在线影视（video_info 里 newsType=SP 的长视频）铺机器人评论，并按后端自己的 口径重算 commentCount / fakeCommentCount。一次性运营工具，不进 cron。

scripts/dramacmt 是同一件事的短剧版，两边的坑大部分重合，差异见下。

为什么不是统一 20~50 条

影视和短剧差两个数量级，而且真实评论区本来就很稀。线上 tangguo 实测：

在线影视（newsType=SP, status=1）	105,671 个
其中有可见一级评论的	4,437 个
真实可见影视评论总量	79,028 条
有评论的对象里只有 1 条的	9,291 个

照短剧那样每个视频 20~50 条，就是 ~310 万条 comment 文档（集合原本一共 35 万条），而且长尾视频评论数比播放量还多，一眼假。

所以按播放量（fakePlayCount）分层，让评论数和热度正相关：

播放量	每个视频	tangguo 实际
≥ 200,000	20~50 条	~61 个视频
50,000 ~ 200,000	8~20 条	~890 个
10,000 ~ 50,000	3~8 条	~13,300 个
1,000 ~ 10,000	1~3 条	~58,000 个
< 1,000	1 条	~29,100 个

合计 ~23 万条，分层表在 main.go 的 tiers。

两个计数字段

影视的评论数和短剧不是一套机制：

• 评论列表第 1 页的「总条数」是实时查的（commentser.GetTotalComments）， 不读计数器——和短剧第 1 页直接读 media.countComment 不同
• 卡片、搜索结果、「最多评论」榜用的是 fakeCommentCount （app/service/searcher/video.go:203、vidmod.VIDListSortByFakeCommentCount）
• 真实发评论走 vidmod.IncCommentCount，两个字段一起 $inc （models/v/vidmod/vid.go:1996）

本工具铺评论时同样两个字段一起 $inc，跑完再做一趟重算，口径取自后端自己的 修复函数 web/service/commentser.rebuildSingleObjCommentCount 的 video 分支：

count = count({objType:"video", objID, status:1, isAdvertiser:false, isDelete:false})
fakeDelta = max(0, fakeCommentCount - commentCount)   // 保留运营手动加的假量
commentCount = count
fakeCommentCount = count + fakeDelta

用后端的口径而不是列表的口径，是为了后台万一触发那条重算不会把数字改回去； 影视上两者没有差别——线上 objType=video 的评论没有一条缺 isAdvertiser 字段。

重算同时修掉两类历史脏数据：

• fakeCommentCount 为负数：web/vidhelp/redis.go:87 删评论时 --， 减穿了。线上实测 3,966 个在线影视的卡片显示负数评论数
• 有计数没评论：36,549 个在线影视 commentCount>0，但只有 4,437 个真有 可见评论——剩下的是克隆库带过来的、或评论被硬删了

和 dramacmt 的字段差异

抽样线上真实影视评论对出来的，三处和短剧不一样：

字段	影视	短剧
publisherID	视频的 publisherID	0
title	留空	剧名
city	"-"	（dramacmt 写了真城市）

city 这条要特别注意：发评论路径里 GetLocationByIP 的调用是注释掉的 （app/service/commentser/cmtsend.go:114-116），所以线上 79,063 条可见影视评论 全部是 "-"，真实短剧评论也是。City 会原样出参给 App （cmtcoverter.go:46），给了真城市等于在评论区挂个「我是机器人」的标。

likeCount 分布也比短剧平得多——真实影视评论抽样 70 条，0 赞占八成：

72% -> 0    16% -> 1~3    8% -> 4~20    3.4% -> 21~80    0.6% -> 81~300

再按文案长短压上限（≤4 字最多 20 赞，≤8 字最多 80）。

其余坑和 dramacmt 完全一致，不重复写：status 必须直接写 1（App 发评论写的是 2，列表只认 1）、type 是 "VIDEO" 而 objType 才是 "video"、 tousername 落库键名是小写的、user 表 devID 上是非 sparse 唯一索引。

文案

content.go 里 224 条，互不重复，以 2~14 字的短句为主（对齐真实评论的语感）。

真实评论里占比不小的三类内容故意没有收进来：约炮求联系留地区的、涉及年龄的、 非自愿表述的。这三类是审核该删的东西，不该由我们批量生产。

机器人用户

沿用 dramacmt 的 uid 池并往上扩到 1001~6000（5,000 个）。23 万条评论摊到 5,000 个用户是每人 ~46 条；只用 dramacmt 那 400 个的话每人 580 条，同一个头像 昵称在评论区刷屏。已存在的 uid 不覆盖，可以重复跑。

用法

go build -o /tmp/vidcmt ./scripts/vidcmt/

# 干跑，看分层后会写多少
/tmp/vidcmt --dst "$DST_TANGGUO" --db tangguo --dry-run

# 正式跑（跑完自动重算计数）
/tmp/vidcmt --dst "$DST_TANGGUO" --db tangguo

# 只重算计数，不铺评论
/tmp/vidcmt --dst "$DST_TANGGUO" --db tangguo --recount

# 调试：只铺 5 个视频，固定种子便于复现，跳过重算
/tmp/vidcmt --dst "$DST_TANGGUO" --db tangguo --limit 5 --seed 7 --no-recount

默认只给没有任何可见评论的视频铺（--only-empty），所以中断了直接重跑， 已经铺过的会被跳过。--db 必须显式传：URI 里的 authSource 通常是 admin。

撤回

// 软删这批评论
db.comment.updateMany({isRobot: true, objType: "video", userID: {$gte: 1001, $lte: 6000}},
                      {$set: {isDelete: true}})

硬删把 $set 换成 deleteMany。两种都做完后跑一次 --recount， 计数会自己对齐，不用手工回减。