MoneyPrinter V2

1. MoneyPrinter V2 là gì?

MoneyPrinter V2 (viết tắt MPV2) là một chương trình chạy bằng dòng lệnh, tự động hóa vài việc "kiếm tiền online". Nó có bốn chức năng: tự làm và đăng video YouTube Shorts, tự đăng bài lên Twitter (X), tiếp thị liên kết sản phẩm Amazon qua Twitter, và tìm doanh nghiệp địa phương để gửi email chào hàng.

Với YouTube Shorts, chương trình dùng AI để nghĩ chủ đề, viết kịch bản, tạo hình minh họa, đọc lời thoại, ghép thành video dọc rồi tải lên kênh của bạn. Phần viết kịch bản dùng mô hình AI chạy ngay trên máy bạn qua Ollama, nên không tốn tiền. Phần tạo hình dùng dịch vụ của Google và cần khóa API.

Nói thẳng ba điều:

• Đây là công cụ dành cho người biết dùng dòng lệnh. Không có file cài đặt, không có cửa sổ với nút bấm. Bạn làm việc bằng cách gõ số để chọn trong một bảng chọn chữ.
• Tên gọi là "máy in tiền" nhưng nó không bảo đảm kiếm được tiền. Tác giả ghi rõ dự án chỉ phục vụ mục đích học tập và bạn tự chịu rủi ro khi dùng.
• Mã nguồn mở, miễn phí, giấy phép AGPL-3.0.

Hợp với bạn nếu:

• Bạn muốn thử nghiệm làm video ngắn tự động và chịu khó mày mò.
• Máy tính của bạn đủ khỏe để chạy mô hình AI tại chỗ.
• Bạn đọc được thông báo tiếng Anh.

Chưa hợp nếu:

• Bạn chưa từng dùng dòng lệnh và muốn "bấm là chạy".
• Bạn chỉ có điện thoại.
• Bạn cần video tiếng Việt chất lượng cao: giọng đọc có sẵn là các giọng của KittenTTS (Bella, Jasper, Luna, Bruno, Rosie, Hugo, Kiki, Leo), tài liệu không nói có hỗ trợ tiếng Việt.

2. Cần chuẩn bị gì?

Máy tính: Windows, macOS hoặc Linux. Dự án không công bố cấu hình tối thiểu. Thực tế máy phải chạy được một mô hình ngôn ngữ qua Ollama và dựng video, nên máy yếu sẽ rất chậm.

Phần mềm phải cài trước:

Phần mềm	Là gì	Tải ở đâu
Python 3.12	Ngôn ngữ chương trình này được viết. README ghi rõ cần đúng bản 3.12	https://www.python.org/downloads/
Git	Công cụ tải mã nguồn	https://git-scm.com/downloads
Ollama	Chạy mô hình AI viết chữ ngay trên máy, miễn phí	https://ollama.com/download
Firefox	Chương trình điều khiển Firefox để đăng bài thay bạn	https://www.mozilla.org/firefox/
ImageMagick	Công cụ xử lý ảnh, dùng để vẽ phụ đề lên video	https://imagemagick.org/script/download.php
Go	Chỉ cần nếu bạn dùng chức năng gửi email chào hàng	https://go.dev/dl/

Tài khoản và khóa:

• Khóa Gemini API của Google để tạo hình (trong cấu hình gọi là "Nano Banana 2"). Không có khóa này thì bước kiểm tra sẽ báo lỗi chặn. Có mất tiền hay không tùy chính sách của Google tại thời điểm bạn dùng; xem trang chính thức của Google.
• Tài khoản YouTube hoặc Twitter (X) đã đăng nhập sẵn trong Firefox.
• Tùy chọn: khóa AssemblyAI nếu muốn tạo phụ đề bằng dịch vụ ngoài thay vì Whisper chạy trên máy; tài khoản Post Bridge nếu muốn đăng chéo sang TikTok và Instagram.

3. Cài đặt từng bước

Dự án không có bản cài đặt dạng file chạy. Chỉ có cách dùng dòng lệnh dưới đây.

Bước 1: Cài các phần mềm nền

Cài lần lượt Python 3.12, Git, Ollama, Firefox và ImageMagick từ các link ở mục 2. Khi cài Python trên Windows, nhớ tích ô "Add python.exe to PATH".

Kiểm tra:

python --version
git --version
ollama --version

Thấy gì là đúng: mỗi lệnh in ra một số phiên bản; Python phải là 3.12.

Bước 2: Tải một mô hình cho Ollama

ollama pull llama3.2:3b

Đây là mô hình mà chính chương trình gợi ý trong thông báo kiểm tra. Thấy gì là đúng: thanh tiến trình chạy tới 100% và lệnh kết thúc không báo lỗi.

Bước 3: Tải mã nguồn và tạo file cấu hình

git clone https://github.com/FujiwaraChoki/MoneyPrinterV2.git
cd MoneyPrinterV2
cp config.example.json config.json

Trên Windows, lệnh cp chạy được trong PowerShell. Thấy gì là đúng: trong thư mục MoneyPrinterV2 có thêm file config.json.

Bước 4: Tạo môi trường ảo và cài thư viện

Môi trường ảo là một thư mục riêng chứa thư viện của dự án, để không lẫn với thứ khác trên máy.

python -m venv venv

Kích hoạt trên Windows:

.\venv\Scripts\activate

Kích hoạt trên macOS và Linux:

source venv/bin/activate

Thấy gì là đúng: đầu dòng lệnh có thêm chữ (venv). Rồi cài thư viện:

pip install -r requirements.txt

Bước này tải khá nhiều và có thể mất vài phút.

Lưu ý: Trên macOS và Linux, repo có sẵn kịch bản làm gộp Bước 3 và Bước 4, tự dò đường dẫn ImageMagick, hồ sơ Firefox (trên macOS) và mô hình Ollama, rồi chạy kiểm tra: bash scripts/setup_local.sh.

Bước 5: Điền file config.json

Mở config.json bằng trình soạn thảo văn bản và điền các mục sau:

Mục	Điền gì
firefox_profile	Đường dẫn tới thư mục hồ sơ Firefox đã đăng nhập YouTube hoặc Twitter. Gõ about:profiles vào thanh địa chỉ Firefox để xem đường dẫn
imagemagick_path	Trên Windows: đường dẫn tới file magick.exe. Trên macOS và Linux: đường dẫn tới convert, thường là /usr/bin/convert
nanobanana2_api_key	Khóa Gemini API của bạn
ollama_model	Tên mô hình đã tải, ví dụ llama3.2:3b. Để trống thì chương trình hỏi bạn chọn lúc khởi động
headless	false để nhìn thấy cửa sổ Firefox khi nó làm việc; true để chạy ẩn

Các mục còn lại có thể để nguyên. Giải thích đầy đủ nằm trong file docs/Configuration.md của repo.

Lưu ý: Trong file JSON trên Windows, dấu gạch chéo ngược trong đường dẫn phải viết gấp đôi, ví dụ C:\\Program Files\\.... Viết một dấu sẽ làm file bị lỗi.

Bước 6: Chạy kiểm tra

python scripts/preflight_local.py

Thấy gì là đúng: các dòng bắt đầu bằng [OK] và câu cuối "Preflight passed. Local setup looks ready." Dòng [FAIL] là lỗi phải sửa; dòng [WARN] là cảnh báo. Xem mục 5.

4. Dùng lần đầu

Đảm bảo Ollama đang chạy và bạn đang đứng ở thư mục gốc MoneyPrinterV2 với môi trường ảo đã kích hoạt. Chạy:

python src/main.py

Chương trình in ra một bảng chọn:

1. YouTube Shorts Automation
2. Twitter Bot
3. Affiliate Marketing
4. Outreach
5. Quit

Làm thử một video Shorts:

1. Gõ 1 rồi Enter.
2. Lần đầu chưa có tài khoản nào, chương trình hỏi có tạo không. Trả lời Yes, rồi nhập: tên gợi nhớ cho tài khoản, đường dẫn hồ sơ Firefox, chủ đề của kênh (niche) và ngôn ngữ.
3. Chọn tài khoản vừa tạo. Một bảng chọn mới hiện ra: "Upload Short", "Upload Short with custom topic", "Show all Shorts", "Setup CRON Job", "Quit".
4. Chọn "Upload Short with custom topic" và gõ ý tưởng video. Nếu chọn "Upload Short", AI tự nghĩ chủ đề theo niche của kênh.
5. Chờ. Chương trình viết kịch bản, tạo hình, đọc lời, ghép video. Xong nó hỏi "Do you want to upload this video to YouTube? (Yes/No)".

Kết quả trông thế nào: một video dọc gồm các hình do AI tạo, có giọng đọc và nhạc nền. Trả lời Yes thì Firefox tự mở và tải video lên kênh đã đăng nhập.

Mục "Setup CRON Job" cho phép đặt lịch tự đăng một, hai hoặc ba lần mỗi ngày.

Lưu ý: Hãy xem lại video trước khi đăng. Đăng nội dung tự động hàng loạt có thể vi phạm quy định của nền tảng và khiến tài khoản bị hạn chế. Nên thử bằng một tài khoản phụ.

5. Lỗi thường gặp và cách sửa

Dấu hiệu	Nguyên nhân	Cách sửa
[FAIL] Ollama is not reachable at http://127.0.0.1:11434	Ollama chưa chạy	Mở ứng dụng Ollama rồi chạy lại. Kiểm tra mục ollama_base_url trong config.json
[WARN] No models found on Ollama. Pull a model first	Chưa tải mô hình nào	Chạy lại lệnh ở Bước 2
[FAIL] nanobanana2_api_key is empty (and GEMINI_API_KEY is not set)	Chưa điền khóa Gemini	Điền khóa vào nanobanana2_api_key, hoặc đặt biến môi trường GEMINI_API_KEY
[WARN] imagemagick_path is not set to a valid executable path	Đường dẫn ImageMagick sai, phụ đề có thể không vẽ được	Sửa imagemagick_path trỏ đúng tới magick.exe (Windows) hoặc convert (macOS, Linux)
[WARN] firefox_profile is empty hoặc firefox_profile does not exist	Chưa điền hoặc điền sai thư mục hồ sơ Firefox	Lấy đường dẫn đúng từ trang about:profiles của Firefox
[FAIL] Missing config file	Chưa tạo config.json	Làm lại lệnh cp ở Bước 3
pip install báo lỗi khi cài thư viện	Thường do Python không phải bản 3.12	Cài đúng Python 3.12, xóa thư mục venv rồi làm lại Bước 4
Windows báo không cho chạy script khi kích hoạt venv	PowerShell chặn chạy file kịch bản	Mở Command Prompt (cmd) thay cho PowerShell và chạy venv\Scripts\activate.bat
"python: command not found" hoặc "git is not recognized"	Chưa cài, hoặc chưa thêm vào PATH	Cài lại, tích ô thêm vào PATH, mở lại cửa sổ dòng lệnh. Trên macOS và Linux thử python3
Chạy python src/main.py báo không tìm thấy file	Đang đứng sai thư mục	Dùng cd về thư mục gốc MoneyPrinterV2 rồi chạy lại

Nếu lỗi của bạn không có ở đây, tìm trong mục Issues của repo: https://github.com/FujiwaraChoki/MoneyPrinterV2/issues.

6. Gỡ cài đặt / cập nhật

Cập nhật: dự án không phát hành theo số phiên bản (trang Releases trống); mã mới được đẩy thẳng lên nhánh main. Lần thay đổi gần nhất tại thời điểm viết là ngày 15/9/2026. Để lấy bản mới, đứng trong thư mục MoneyPrinterV2 với môi trường ảo đã kích hoạt:

git pull
pip install -r requirements.txt

Sau khi cập nhật, so config.json của bạn với config.example.json xem có mục mới nào cần thêm không.

Gỡ:

1. Nếu đã đặt lịch tự đăng, tắt chương trình đang chạy trước.
2. Xóa cả thư mục MoneyPrinterV2. Thư mục này chứa cả môi trường ảo venv, file config.json có khóa của bạn, và thư mục ẩn .mp nơi chương trình lưu dữ liệu làm việc.
3. Nếu không dùng nữa, xóa mô hình Ollama đã tải bằng lệnh chuẩn của Ollama:

ollama rm llama3.2:3b

4. Python, Git, Ollama, Firefox, ImageMagick gỡ theo cách gỡ ứng dụng thông thường.
5. Thu hồi khóa Gemini API trong tài khoản Google nếu không cần.

7. Câu hỏi hay gặp

Có mất tiền không? Chương trình miễn phí. Phần viết kịch bản (Ollama), giọng đọc (KittenTTS) và phụ đề (Whisper chạy trên máy) đều chạy tại chỗ, không tính phí. Phần tạo hình gọi Gemini API của Google bằng khóa của bạn; chi phí theo bảng giá của Google. AssemblyAI và Post Bridge là dịch vụ bên ngoài, không bắt buộc.

Có cần mạng không? Có. Cần mạng để tạo hình qua Google, tải nhạc nền và đăng bài lên YouTube hoặc Twitter.

Dữ liệu có bị gửi đi đâu không? Kịch bản được tạo trên máy bạn. Lời mô tả hình được gửi tới Google để tạo ảnh. Chương trình dùng hồ sơ Firefox của bạn, tức là dùng chính phiên đăng nhập YouTube hoặc Twitter của bạn, nên đừng trỏ nó vào hồ sơ có những tài khoản quan trọng.

Có kiếm được tiền thật không? Không có gì bảo đảm. Tác giả ghi rõ dự án chỉ nhằm mục đích học tập và không chịu trách nhiệm về việc bạn dùng nó. Hãy coi đây là công cụ thử nghiệm.

Máy yếu có chạy được không? Dự án không nêu yêu cầu cụ thể. Bạn có thể chọn mô hình Ollama nhỏ và để whisper_model ở mức base như mặc định để nhẹ hơn. Máy càng yếu thì mỗi video càng lâu.