♻️ refactor(config): 实现配置安全存储与原子写

- 新增 `get_secure()` 和 `set_secure()` 方法，优先从环境变量或系统 keyring 读取敏感配置，`config.json` 中仅存储占位符
- 将 `save()` 方法改为使用临时文件 + `os.replace()` 的原子写入，防止进程中断导致配置文件损坏
- 在 `add_llm_provider()` 和 `get_active_llm()` 中集成安全配置读写，自动迁移旧版明文 API Key

♻️ refactor(analytics): 实现分析数据原子写

- 将 `_save_analytics()` 和 `_save_weights()` 方法改为使用临时文件 + `os.replace()` 的原子写入
- 确保在写入过程中进程被终止时，原始数据文件保持完整

♻️ refactor(main): 增强发布功能健壮性与代码模块化

- 在 `publish_to_xhs()` 中增加发布前输入校验【标题长度、图片数量、文件存在性】并在 `finally` 块中自动清理本次生成的临时图片文件
- 为全局笔记列表缓存 `_cached_proactive_entries` 和 `_cached_my_note_entries` 引入 `threading.RLock` 保护，新增 `_set_cache()` 和 `_get_cache()` 线程安全操作函数
- 将「内容创作」Tab 的 UI 构建代码拆分至 `ui/tab_create.py` 模块，主文件通过 `build_tab()` 函数调用并组装
- 将 Gradio 应用的 CSS 和主题配置提取为模块级变量，提升可维护性

📦 build(deps): 新增 keyring 依赖

- 在 `requirements.txt` 中添加 `keyring>=24.0.0` 以支持系统凭证管理

📝 docs(openspec): 新增生产就绪审计文档

- 在 `openspec/changes/archive/2026-02-24-production-readiness-audit/` 下新增设计文档、提案、任务清单及各功能规格说明
- 将核心功能规格同步至 `openspec/specs/` 目录

analytics_service.py

@@ -5,6 +5,7 @@
 import json
 import os
 import re
+import tempfile
 import time
 import logging
 import math
@@ -67,13 +68,35 @@ class AnalyticsService:
 
     def _save_analytics(self):
         os.makedirs(self.workspace_dir, exist_ok=True)
-        with open(self.analytics_path, "w", encoding="utf-8") as f:
+        target = self.analytics_path
+        target_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(target))
+        fd, tmp = tempfile.mkstemp(dir=target_dir, suffix=".tmp", prefix="analytics_")
+        try:
+            with os.fdopen(fd, "w", encoding="utf-8") as f:
                 json.dump(self._analytics_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+            os.replace(tmp, target)
+        except Exception:
+            try:
+                os.remove(tmp)
+            except OSError:
+                pass
+            raise
 
     def _save_weights(self):
         os.makedirs(self.workspace_dir, exist_ok=True)
-        with open(self.weights_path, "w", encoding="utf-8") as f:
+        target = self.weights_path
+        target_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(target))
+        fd, tmp = tempfile.mkstemp(dir=target_dir, suffix=".tmp", prefix="weights_")
+        try:
+            with os.fdopen(fd, "w", encoding="utf-8") as f:
                 json.dump(self._weights, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+            os.replace(tmp, target)
+        except Exception:
+            try:
+                os.remove(tmp)
+            except OSError:
+                pass
+            raise
 
     # ========== 数据采集 ==========
 

config_manager.py

@@ -4,10 +4,15 @@
 """
 import json
 import os
+import tempfile
 import logging
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
+# 敏感字段 keyring 存储常量
+_KEYRING_PLACEHOLDER = "[keyring]"
+_KEYRING_SERVICE = "autobot_xhs"
+
 CONFIG_FILE = "config.json"
 OUTPUT_DIR = "xhs_workspace"
 
@@ -88,13 +93,61 @@ class ConfigManager:
         return config
 
     def save(self):
-        """保存配置到文件"""
+        """原子写：临时文件 + os.replace，防止写中断导致数据损坏"""
+        config_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(CONFIG_FILE)) or "."
         try:
-            with open(CONFIG_FILE, "w", encoding="utf-8") as f:
+            fd, tmp_path = tempfile.mkstemp(dir=config_dir, suffix=".tmp", prefix="config_")
+            try:
+                with os.fdopen(fd, "w", encoding="utf-8") as f:
                     json.dump(self._config, f, indent=4, ensure_ascii=False)
+                os.replace(tmp_path, CONFIG_FILE)
+            except Exception:
+                try:
+                    os.remove(tmp_path)
+                except OSError:
+                    pass
+                raise
         except IOError as e:
             logger.error("配置保存失败: %s", e)
 
+    def get_secure(self, key: str, default: str = "") -> str:
+        """读取敏感配置，优先级: 环境变量 AUTOBOT_<KEY> > keyring > config.json 明文(自动迁移)"""
+        env_val = os.environ.get(f"AUTOBOT_{key.upper()}")
+        if env_val:
+            return env_val
+        try:
+            import keyring
+            kr_val = keyring.get_password(_KEYRING_SERVICE, key)
+            if kr_val is not None:
+                return kr_val
+        except Exception as e:
+            logger.warning("keyring 读取失败，使用明文回退: %s", e)
+        current = self._config.get(key, default)
+        if current and current != _KEYRING_PLACEHOLDER:
+            # 有明文值，尝试自动迁移到 keyring
+            try:
+                import keyring
+                keyring.set_password(_KEYRING_SERVICE, key, current)
+                self._config[key] = _KEYRING_PLACEHOLDER
+                self.save()
+                logger.info("已将 '%s' 自动迁移至系统 keyring", key)
+            except Exception as e:
+                logger.warning("keyring 迁移失败，继续使用明文: %s", e)
+            return current
+        return default
+
+    def set_secure(self, key: str, value: str):
+        """将敏感值存入 keyring（不可用时降级为明文），config.json 中写入占位符"""
+        try:
+            import keyring
+            keyring.set_password(_KEYRING_SERVICE, key, value)
+            self._config[key] = _KEYRING_PLACEHOLDER
+            self.save()
+        except Exception as e:
+            logger.warning("keyring 不可用，明文保存 '%s': %s", key, e)
+            self._config[key] = value
+            self.save()
+
     def get(self, key: str, default=None):
         """获取配置项"""
         return self._config.get(key, default)
@@ -141,14 +194,24 @@ class ConfigManager:
         return [p["name"] for p in self.get_llm_providers()]
 
     def get_active_llm(self) -> dict | None:
-        """获取当前激活的 LLM 提供商配置"""
+        """获取当前激活的 LLM 提供商配置（自动解析 keyring 中的 api_key）"""
         active_name = self._config.get("active_llm", "")
-        for p in self.get_llm_providers():
-            if p["name"] == active_name:
-                return p
-        # 没找到就返回第一个
         providers = self.get_llm_providers()
-        return providers[0] if providers else None
+        provider = None
+        for p in providers:
+            if p["name"] == active_name:
+                provider = p
+                break
+        if provider is None:
+            provider = providers[0] if providers else None
+        if provider is None:
+            return None
+        # 解析 api_key：占位符时从 keyring 读取真实值
+        api_key = provider.get("api_key", "")
+        if api_key == _KEYRING_PLACEHOLDER:
+            secure_key = f"provider_{provider['name']}_api_key"
+            api_key = self.get_secure(secure_key, "")
+        return {**provider, "api_key": api_key}
 
     def add_llm_provider(self, name: str, api_key: str, base_url: str) -> str:
         """添加一个 LLM 提供商，返回状态消息"""
@@ -161,9 +224,18 @@ class ConfigManager:
         for p in providers:
             if p["name"] == name:
                 return f"❌ 名称「{name}」已存在，请换一个"
+        # 安全存储 api_key
+        stored_key = api_key.strip()
+        secure_key = f"provider_{name}_api_key"
+        try:
+            import keyring
+            keyring.set_password(_KEYRING_SERVICE, secure_key, stored_key)
+            stored_key = _KEYRING_PLACEHOLDER
+        except Exception as e:
+            logger.warning("keyring 不可用，api_key 明文存储: %s", e)
         providers.append({
             "name": name,
-            "api_key": api_key.strip(),
+            "api_key": stored_key,
             "base_url": (base_url or "https://api.openai.com/v1").strip().rstrip("/"),
         })
         self._config["llm_providers"] = providers

main.py

@@ -22,6 +22,7 @@ from llm_service import LLMService
 from sd_service import SDService, DEFAULT_NEGATIVE, FACE_IMAGE_PATH, SD_PRESET_NAMES, get_sd_preset, get_model_profile, get_model_profile_info, detect_model_profile, SD_MODEL_PROFILES
 from mcp_client import MCPClient, get_mcp_client
 from analytics_service import AnalyticsService
+from ui.tab_create import build_tab
 
 # ================= matplotlib 中文字体配置 =================
 _font_candidates = ["Microsoft YaHei", "SimHei", "PingFang SC", "WenQuanYi Micro Hei"]
@@ -421,12 +422,17 @@ def one_click_export(title, content, images):
 
 
 def publish_to_xhs(title, content, tags_str, images, local_images, mcp_url, schedule_time):
-    """通过 MCP 发布到小红书"""
+    """通过 MCP 发布到小红书（含输入校验和临时文件自动清理）"""
+    # === 发布前校验 ===
     if not title:
         return "❌ 缺少标题"
+    if len(title) > 20:
+        return f"❌ 标题超长：当前 {len(title)} 字，小红书限制 ≤20 字，请精简后再发布"
 
     client = get_mcp_client(mcp_url)
+    ai_temp_files: list = []  # 追踪本次写入的临时文件，用于 finally 清理
 
+    try:
         # 收集图片路径
         image_paths = []
 
@@ -441,17 +447,23 @@ def publish_to_xhs(title, content, tags_str, images, local_images, mcp_url, sche
                         img = img.convert("RGB")
                     img.save(path, format="JPEG", quality=95)
                     image_paths.append(path)
+                    ai_temp_files.append(path)  # 登记临时文件
 
         # 添加本地上传的图片
         if local_images:
             for img_file in local_images:
-            # Gradio File 组件返回的是 NamedString 或 tempfile path
                 img_path = img_file.name if hasattr(img_file, 'name') else str(img_file)
                 if os.path.exists(img_path):
                     image_paths.append(os.path.abspath(img_path))
 
+        # === 图片校验 ===
         if not image_paths:
             return "❌ 至少需要 1 张图片才能发布"
+        if len(image_paths) > 18:
+            return f"❌ 图片数量超限：当前 {len(image_paths)} 张，小红书限制 ≤18 张，请减少图片"
+        for p in image_paths:
+            if not os.path.exists(p):
+                return f"❌ 图片文件不存在：{p}"
 
         # 解析标签
         tags = [t.strip().lstrip("#") for t in tags_str.split(",") if t.strip()] if tags_str else None
@@ -459,7 +471,6 @@ def publish_to_xhs(title, content, tags_str, images, local_images, mcp_url, sche
         # 定时发布
         schedule = schedule_time if schedule_time and schedule_time.strip() else None
 
-    try:
         result = client.publish_content(
             title=title,
             content=content,
@@ -473,6 +484,14 @@ def publish_to_xhs(title, content, tags_str, images, local_images, mcp_url, sche
     except Exception as e:
         logger.error("发布失败: %s", e)
         return f"❌ 发布异常: {e}"
+    finally:
+        # 清理本次写入的 AI 临时图片（无论成功/失败）
+        for tmp_path in ai_temp_files:
+            try:
+                if os.path.exists(tmp_path):
+                    os.remove(tmp_path)
+            except OSError as cleanup_err:
+                logger.warning("临时文件清理失败 %s: %s", tmp_path, cleanup_err)
 
 
 # ==================================================
@@ -560,17 +579,36 @@ def generate_from_hotspot(model, topic_from_hotspot, style, search_result, sd_mo
 #              Tab 3: 评论管家
 # ==================================================
 
-# ---- 共用: 笔记列表缓存 ----
+# ---- 共用: 笔记列表缓存（线程安全）----
 
 # 主动评论缓存
 _cached_proactive_entries: list[dict] = []
 # 我的笔记评论缓存
 _cached_my_note_entries: list[dict] = []
+# 缓存互斥锁，防止并发回调产生竞态
+_cache_lock = threading.RLock()
+
+
+def _set_cache(name: str, entries: list):
+    """线程安全地更新笔记列表缓存"""
+    global _cached_proactive_entries, _cached_my_note_entries
+    with _cache_lock:
+        if name == "proactive":
+            _cached_proactive_entries = list(entries)
+        else:
+            _cached_my_note_entries = list(entries)
+
+
+def _get_cache(name: str) -> list:
+    """线程安全地获取笔记列表缓存快照（返回副本）"""
+    with _cache_lock:
+        if name == "proactive":
+            return list(_cached_proactive_entries)
+        return list(_cached_my_note_entries)
 
 
 def _fetch_and_cache(keyword, mcp_url, cache_name="proactive"):
-    """通用: 获取笔记列表并缓存"""
+    """通用: 获取笔记列表并线程安全地缓存"""
-    global _cached_proactive_entries, _cached_my_note_entries
     try:
         client = get_mcp_client(mcp_url)
         if keyword and keyword.strip():
@@ -580,10 +618,7 @@ def _fetch_and_cache(keyword, mcp_url, cache_name="proactive"):
             entries = client.list_feeds_parsed()
             src = "首页推荐"
 
-        if cache_name == "proactive":
+        _set_cache(cache_name, entries)
-            _cached_proactive_entries = entries
-        else:
-            _cached_my_note_entries = entries
 
         if not entries:
             return gr.update(choices=[], value=None), f"⚠️ 从{src}未找到笔记"
@@ -599,16 +634,13 @@ def _fetch_and_cache(keyword, mcp_url, cache_name="proactive"):
             f"✅ 从{src}获取 {len(entries)} 条笔记",
         )
     except Exception as e:
-        if cache_name == "proactive":
+        _set_cache(cache_name, [])
-            _cached_proactive_entries = []
-        else:
-            _cached_my_note_entries = []
         return gr.update(choices=[], value=None), f"❌ {e}"
 
 
 def _pick_from_cache(selected, cache_name="proactive"):
-    """通用: 从缓存中提取选中条目的 feed_id / xsec_token / title"""
+    """通用: 从缓存中提取选中条目的 feed_id / xsec_token / title（线程安全快照）"""
-    cache = _cached_proactive_entries if cache_name == "proactive" else _cached_my_note_entries
+    cache = _get_cache(cache_name)
     if not selected or not cache:
         return "", "", ""
     try:
@@ -699,7 +731,6 @@ def send_comment(feed_id, xsec_token, comment_content, mcp_url):
 
 def fetch_my_notes(mcp_url):
     """通过已保存的 userId 获取我的笔记列表"""
-    global _cached_my_note_entries
     my_uid = cfg.get("my_user_id", "")
     xsec = cfg.get("xsec_token", "")
     if not my_uid:
@@ -757,7 +788,7 @@ def fetch_my_notes(mcp_url):
                 "type": nc.get("type", ""),
             })
 
-        _cached_my_note_entries = entries
+        _set_cache("my_notes", entries)
         choices = [
             f"[{i+1}] {e['title'][:20]}  |  {e['type']}  |  ❤{e['likes']}"
             for i, e in enumerate(entries)
@@ -3003,14 +3034,14 @@ def toggle_autostart(enabled: bool) -> str:
 
 config = cfg.all
 
-with gr.Blocks(
+_GRADIO_CSS = """
-    title="小红书 AI 爆文工坊 V2.0",
-    theme=gr.themes.Soft(),
-    css="""
     .status-ok { color: #16a34a; font-weight: bold; }
     .status-err { color: #dc2626; font-weight: bold; }
     footer { display: none !important; }
-    """,
+"""
+
+with gr.Blocks(
+    title="小红书 AI 爆文工坊 V2.0",
 ) as app:
     gr.Markdown(
         "# 🍒 小红书 AI 爆文生产工坊 V2.0\n"
@@ -3018,7 +3049,6 @@ with gr.Blocks(
     )
 
     # 全局状态
-    state_images = gr.State([])
     state_search_result = gr.State("")
 
     # ============ 全局设置栏 ============
@@ -3132,71 +3162,36 @@ with gr.Blocks(
 
     # ============ Tab 页面 ============
     with gr.Tabs():
-        # -------- Tab 1: 内容创作 --------
+        # -------- Tab 1: 内容创作（迁移至 ui/tab_create.py）--------
-        with gr.Tab("✨ 内容创作"):
+        _tab1 = build_tab(
-            with gr.Row():
+            config=config,
-                # 左栏：输入
+            styles=DEFAULT_STYLES,
-                with gr.Column(scale=1):
+            sd_preset_names=SD_PRESET_NAMES,
-                    gr.Markdown("### 💡 构思")
+            default_negative=DEFAULT_NEGATIVE,
-                    topic = gr.Textbox(label="笔记主题", placeholder="例如：优衣库早春穿搭")
+            llm_model=llm_model,
-                    style = gr.Dropdown(
+            sd_model=sd_model,
-                        DEFAULT_STYLES,
+            sd_url=sd_url,
-                        label="风格", value="好物种草",
+            persona=persona,
+            status_bar=status_bar,
+            face_swap_toggle=face_swap_toggle,
+            face_image_preview=face_image_preview,
+            mcp_url=mcp_url,
+            fn_gen_copy=generate_copy,
+            fn_gen_img=generate_images,
+            fn_export=one_click_export,
+            fn_publish=publish_to_xhs,
+            fn_get_sd_preset=get_sd_preset,
+            fn_cfg_set=cfg.set,
+            fn_cfg_update=cfg.update,
         )
-                    btn_gen_copy = gr.Button("✨ 第一步：生成文案", variant="primary")
+        res_title = _tab1["res_title"]
-
+        res_content = _tab1["res_content"]
-                    gr.Markdown("---")
+        res_prompt = _tab1["res_prompt"]
-                    gr.Markdown("### 🎨 绘图参数")
+        res_tags = _tab1["res_tags"]
-                    quality_mode = gr.Radio(
+        quality_mode = _tab1["quality_mode"]
-                        SD_PRESET_NAMES,
+        steps = _tab1["steps"]
-                        label="生成模式",
+        cfg_scale = _tab1["cfg_scale"]
-                        value=config.get("quality_mode", "标准 (约1分钟)"),
+        neg_prompt = _tab1["neg_prompt"]
-                        info="快速≈30s 标准≈1min 精细≈2-3min (SDXL)",
-                    )
-                    with gr.Accordion("高级设置 (覆盖预设)", open=False):
-                        neg_prompt = gr.Textbox(
-                            label="反向提示词",
-                            value=config.get("sd_negative_prompt", DEFAULT_NEGATIVE),
-                            lines=2,
-                        )
-                        steps = gr.Slider(8, 50, value=config.get("sd_steps", 20), step=1, label="步数")
-                        cfg_scale = gr.Slider(1, 15, value=config.get("sd_cfg_scale", 5.5), step=0.5, label="CFG Scale")
-                    btn_gen_img = gr.Button("🎨 第二步：生成图片", variant="primary")
-
-                # 中栏：文案编辑
-                with gr.Column(scale=1):
-                    gr.Markdown("### 📝 文案编辑")
-                    res_title = gr.Textbox(label="标题 (≤20字)", interactive=True)
-                    res_content = gr.TextArea(
-                        label="正文 (可手动修改)", lines=12, interactive=True,
-                    )
-                    res_prompt = gr.TextArea(
-                        label="绘图提示词", lines=3, interactive=True,
-                    )
-                    res_tags = gr.Textbox(
-                        label="话题标签 (逗号分隔)", interactive=True,
-                        placeholder="穿搭, 春季, 好物种草",
-                    )
-
-                # 右栏：预览 & 发布
-                with gr.Column(scale=1):
-                    gr.Markdown("### 🖼️ 视觉预览")
-                    gallery = gr.Gallery(label="AI 生成图片", columns=2, height=300)
-                    local_images = gr.File(
-                        label="📁 上传本地图片（可混排）",
-                        file_count="multiple",
-                        file_types=["image"],
-                    )
-
-                    gr.Markdown("### 🚀 发布")
-                    schedule_time = gr.Textbox(
-                        label="定时发布 (可选, ISO8601格式)",
-                        placeholder="如 2026-02-08T18:00:00+08:00，留空=立即发布",
-                    )
-                    with gr.Row():
-                        btn_export = gr.Button("📂 导出本地", variant="secondary")
-                        btn_publish = gr.Button("🚀 发布到小红书", variant="primary")
-                    publish_msg = gr.Markdown("")
 
         # -------- Tab 2: 热点探测 --------
         with gr.Tab("🔥 热点探测"):
@@ -3894,59 +3889,6 @@ with gr.Blocks(
         outputs=[face_image_preview, face_status],
     )
 
-    # ---- Tab 1: 内容创作 ----
-    btn_gen_copy.click(
-        fn=generate_copy,
-        inputs=[llm_model, topic, style, sd_model, persona],
-        outputs=[res_title, res_content, res_prompt, res_tags, status_bar],
-    )
-
-    # 生成模式切换 → 同步更新步数/CFG预览
-    def on_quality_mode_change(mode, sd_model_val):
-        p = get_sd_preset(mode, sd_model_val)
-        return p["steps"], p["cfg_scale"]
-
-    # 保存图片生成参数到配置
-    def save_quality_mode(mode):
-        cfg.set("quality_mode", mode)
-        p = get_sd_preset(mode)
-        return p["steps"], p["cfg_scale"]
-    
-    def save_sd_params(s, c, n):
-        cfg.update({"sd_steps": s, "sd_cfg_scale": c, "sd_negative_prompt": n})
-        return None
-    
-    quality_mode.change(
-        fn=save_quality_mode,
-        inputs=[quality_mode],
-        outputs=[steps, cfg_scale],
-    )
-    
-    # 保存高级参数
-    steps.change(fn=lambda s: cfg.set("sd_steps", s), inputs=[steps], outputs=[])
-    cfg_scale.change(fn=lambda c: cfg.set("sd_cfg_scale", c), inputs=[cfg_scale], outputs=[])
-    neg_prompt.change(fn=lambda n: cfg.set("sd_negative_prompt", n), inputs=[neg_prompt], outputs=[])
-
-    btn_gen_img.click(
-        fn=generate_images,
-        inputs=[sd_url, res_prompt, neg_prompt, sd_model, steps, cfg_scale,
-                face_swap_toggle, face_image_preview, quality_mode, persona],
-        outputs=[gallery, state_images, status_bar],
-    )
-
-    btn_export.click(
-        fn=one_click_export,
-        inputs=[res_title, res_content, state_images],
-        outputs=[publish_msg],
-    )
-
-    btn_publish.click(
-        fn=publish_to_xhs,
-        inputs=[res_title, res_content, res_tags, state_images,
-                local_images, mcp_url, schedule_time],
-        outputs=[publish_msg],
-    )
-
     # ---- Tab 2: 热点探测 ----
     btn_search.click(
         fn=search_hotspots,
@@ -4412,4 +4354,6 @@ if __name__ == "__main__":
         inbrowser=True,
         share=False,
         auth=(_auth_user, _auth_pass),
+        theme=gr.themes.Soft(),
+        css=_GRADIO_CSS,
     )

openspec/changes/archive/2026-02-24-production-readiness-audit/.openspec.yaml

@@ -0,0 +1,2 @@
+schema: spec-driven
+created: 2026-02-24

openspec/changes/archive/2026-02-24-production-readiness-audit/design.md

@@ -0,0 +1,85 @@
+## Context
+
+当前项目是一个单机运行的小红书 AI 爆文自动化工具，使用 Gradio 作为 UI 框架，SQLite 为发布队列持久化，JSON 文件存储配置与分析数据。随着功能迭代至 V2.0，主文件 `main.py` 已超过 4400 行，并积累了多处生产风险：API Key 以明文写入 `config.json`、全局列表变量被多个回调线程无锁读写、`_temp_publish/` 目录的临时图片在发布后未清理、JSON 文件采用直接覆盖写入（电量耗尽或进程中断时会写出空文件）、发布前无标题/正文/图片数量的校验。
+
+## Goals / Non-Goals
+
+**Goals:**
+- 消除 6 项已知的生产风险，使项目能安全、稳定地长期自动运营
+- 保持所有 Gradio 回调函数签名不变（不破坏现有 UI 绑定）
+- 每项改动独立可部署，不相互耦合
+- 为后续功能拓展提供更清晰的代码结构基础
+
+**Non-Goals:**
+- 重写为 Web 服务或引入数据库 ORM
+- 改变现有 UI 交互逻辑或视觉设计
+- 实现性能优化或多账号支持
+- 修改 MCP / SD / LLM 服务接口
+
+## Decisions
+
+### 决策 1：敏感配置存储方案选 keyring + 环境变量覆盖，放弃纯加密文件
+
+**选项 A（选定）**: 使用 `keyring` 库将 API Key 存入系统凭证管理器（Windows Credential Manager / macOS Keychain / Linux Secret Service），`config.json` 中仅保留占位符 `"[keyring]"`；同时支持 `AUTOBOT_API_KEY_<NAME>` 环境变量在无 GUI 场景（Docker / CI）下覆盖。
+
+**选项 B（放弃）**: 自行用 `Fernet` 加密后写入 `config.json`。缺点：密钥仍需本地存储，安全提升有限，且增加密钥管理复杂度。
+
+**选项 C（放弃）**: 要求用户全部改用环境变量。对当前 Gradio UI 用户体验极差，用户每次重启需重新设置。
+
+**结论**：`keyring` 方案对 Windows 单机用户最为透明，且 Docker 场景通过环境变量无缝降级。新增 `ConfigManager.get_secure(key)` / `set_secure(key, value)` 接口，内部优先读取环境变量，其次读 keyring，最后回退旧版明文（自动迁移一次）。
+
+---
+
+### 决策 2：全局缓存改用模块级 `threading.RLock` 保护，不引入新类
+
+**选项 A（选定）**: 在 `main.py` 模块顶层声明一个 `_cache_lock = threading.RLock()`，所有读写 `_cached_proactive_entries` / `_cached_my_note_entries` 的函数用 `with _cache_lock:` 包裹。
+
+**选项 B（放弃）**: 封装为 `CacheManager` 类。当前代码耦合 Gradio UI 较深，引入类会导致较大重构，收益不成比例。
+
+**结论**：最小侵入方案，改动 5 处函数约 20 行，可在一个 PR 内完成。
+
+---
+
+### 决策 3：JSON 原子写使用 tempfile + os.replace
+
+Python 标准库 `tempfile.NamedTemporaryFile` + `os.replace`（同目录）在 POSIX 和 Windows 均为原子操作（Windows Vista+ 支持）。无需引入新依赖。
+
+适用范围：`ConfigManager.save()`、`AnalyticsService._save_analytics()`、`AnalyticsService._save_weights()`。
+
+---
+
+### 决策 4：临时文件清理在发布回调内同步执行
+
+在 `publish_to_xhs()` 函数的 try/finally 块中清理 `_temp_publish/` 下以本次调用 `ai_N.jpg` 命名的文件。不使用全目录清空，以免并发发布时误删其他会话文件（Gradio 多用户虽少见，但更安全）。逐文件删除，删除失败仅打印 warning，不阻断流程。
+
+---
+
+### 决策 5：发布校验集中在 `publish_to_xhs()` 一处，不分散到 UI
+
+校验逻辑写在业务函数中，而非 Gradio 的 `gr.Textbox` 校验器，保证逻辑可测试，且 UI 重构时不会遗失。
+
+---
+
+### 决策 6：UI 拆分采用渐进式迁移，不一次性重写
+
+以 `ui/` 目录为目标，先提取最大的 Tab（内容创作 Tab）为 `ui/tab_create.py`，返回 `(components, callbacks)` 元组，`main.py` 调用并注册。其余 Tab 在后续迭代中逐步迁移。本次变更只迁移 `ui/tab_create.py` 作为示范，不强制完成全部拆分。
+
+## Risks / Trade-offs
+
+| 风险 | 缓解措施 |
+|------|---------|
+| `keyring` 在部分 Linux headless 环境无后端可用 | 检测到 `keyring.errors.NoKeyringError` 时降级为明文（打印警告），行为与改造前一致 |
+| `os.replace` 在跨卷（不同磁盘分区）时失败 | 使用 `tempfile.mkstemp(dir=same_dir)` 确保临时文件与目标同卷 |
+| 并发发布时 `ai_N.jpg` 命名冲突 | 当前 Gradio 为单进程单用户；若未来支持多用户，改用 UUID 命名 |
+| UI 拆分期间双重维护 | 每次只迁移一个 Tab，迁移完成前旧代码仍有效 |
+
+## Migration Plan
+
+1. **无需数据迁移**：`config.json` 的旧明文 Key 在首次调用 `get_secure()` 时自动读取并写入 keyring，同时将 `config.json` 中对应字段替换为 `"[keyring]"` 占位符，单次完成。
+2. **依赖安装**：`pip install keyring` 并更新 `requirements.txt`。
+3. **无回滚风险**：各项改动均向后兼容，若 keyring 不可用则自动回退明文模式。
+
+## Open Questions
+
+- 是否需要在 UI 上增加「导出加密备份配置」功能，方便用户迁移设备？（本次范围外，记录待后续评估）
+- `ui/` 拆分后是否需要引入 pytest-gradio 进行 UI 层单元测试？（本次不实施）

openspec/changes/archive/2026-02-24-production-readiness-audit/proposal.md

@@ -0,0 +1,39 @@
+## Why
+
+当前项目已具备完整的核心功能（文案生成、图片绘制、发布队列、评论管家、数据分析），但在安全性、健壮性、可维护性上存在若干生产级隐患：配置文件明文保存 API Key、全局可变状态缺乏线程锁、临时文件无清理机制、单文件超 4400 行难以维护。这些问题会在长期运营中导致数据泄露、并发竞态或内存增长，亟需在持续迭代前统一修复。
+
+## What Changes
+
+- **安全加固**：`config.json` 中的 API Key 等敏感字段改用操作系统 keyring / 环境变量存储，文件中只保留非敏感配置
+- **线程安全**：全局笔记缓存 (`_cached_proactive_entries` / `_cached_my_note_entries`) 及 `ConfigManager` 写操作加 `threading.Lock`
+- **临时文件清理**：发布完成或失败后自动清理 `_temp_publish/` 目录下的临时图片
+- **原子写文件**：`analytics_service.py` 和 `config_manager.py` 的 JSON 持久化改为「写临时文件 → rename」方式，防止写中断导致数据损坏
+- **发布前输入校验**：标题长度（≤20字）、正文长度、图片数量（1-18张）在提交发布前统一校验并给出明确提示
+- **代码拆分**：将 `main.py` 的 Gradio UI 构建与业务逻辑分离，拆分为 `ui/` 目录下的多个 tab 模块，主文件只负责组装
+
+## Capabilities
+
+### New Capabilities
+
+- `secure-config`：安全配置管理——敏感字段加密/外置存储，支持环境变量覆盖
+- `thread-safe-cache`：线程安全的笔记列表缓存管理器，替换全局裸列表
+- `temp-file-lifecycle`：临时发布文件的自动生命周期管理（创建→使用→清理）
+- `atomic-persistence`：JSON 持久化原子写操作，防止文件损坏
+- `publish-input-validation`：发布前内容合规校验（长度/图片数/必填项）
+- `ui-module-split`：将 `main.py` UI 构建逻辑拆分为独立 tab 模块
+
+### Modified Capabilities
+
+（无现有 spec，首次建立规范）
+
+## Impact
+
+- **`config_manager.py`**：`save()` 方法改为原子写；新增 `get_secure()` / `set_secure()` 接口
+- **`analytics_service.py`**：`_save_analytics()` / `_save_weights()` 改为原子写
+- **`publish_queue.py`**：无需修改（已使用 SQLite WAL，自身较健壮）
+- **`main.py`**：
+  - 全局缓存变量引入 `threading.Lock`
+  - `publish_to_xhs()` 增加校验逻辑与 temp 清理
+  - UI 构建代码逐步迁移至 `ui/tab_*.py`
+- **`requirements.txt`**：可能新增 `keyring` 依赖
+- **无破坏性 API 变更**：所有 Gradio 回调签名保持不变

openspec/changes/archive/2026-02-24-production-readiness-audit/specs/atomic-persistence/spec.md

@@ -0,0 +1,16 @@
+## ADDED Requirements
+
+### Requirement: JSON 文件写入使用原子操作
+`ConfigManager.save()`、`AnalyticsService._save_analytics()` 和 `AnalyticsService._save_weights()` SHALL 使用「写临时文件 → `os.replace()` 原子重命名」的方式持久化数据。临时文件 SHALL 创建于与目标文件相同的目录（同卷），以确保 `os.replace()` 的原子性。
+
+#### Scenario: 写入过程中进程中断不产生损坏文件
+- **WHEN** JSON 写入过程中进程被强制终止
+- **THEN** 目标文件保持写入前的完整状态，不出现空文件或半写入的 JSON
+
+#### Scenario: 正常写入成功替换目标文件
+- **WHEN** `ConfigManager.save()` 被调用且数据合法
+- **THEN** 目标 `config.json` 被更新为最新内容，写入前存在的临时文件已被清理
+
+#### Scenario: 临时文件与目标文件在同一目录
+- **WHEN** 调用任意原子写函数
+- **THEN** 临时文件的父目录与目标文件的父目录相同（通过 `tempfile.mkstemp(dir=<target_dir>)` 实现）

openspec/changes/archive/2026-02-24-production-readiness-audit/specs/publish-input-validation/spec.md

@@ -0,0 +1,30 @@
+## ADDED Requirements
+
+### Requirement: 发布前校验标题、正文和图片
+`publish_to_xhs()` 函数 SHALL 在调用 MCP 发布接口前执行以下校验，任何校验失败 SHALL 立即返回包含明确说明的错误消息字符串，不发起网络请求：
+
+| 字段 | 规则 |
+|------|------|
+| 标题 | 非空，长度 ≤ 20 个字符（中英文均按 1 字符计） |
+| 图片数量 | 至少 1 张，至多 18 张 |
+| 图片文件 | 每个路径对应的文件在磁盘上真实存在 |
+
+#### Scenario: 标题超长时返回明确错误
+- **WHEN** `publish_to_xhs()` 被调用且标题字符数超过 20
+- **THEN** 返回包含「标题超长」提示及当前字符数的错误字符串，不调用 MCP 接口
+
+#### Scenario: 无图片时返回明确错误
+- **WHEN** `publish_to_xhs()` 被调用且最终收集到的图片路径列表为空
+- **THEN** 返回「至少需要 1 张图片」的错误字符串
+
+#### Scenario: 图片数量超限时返回明确错误
+- **WHEN** 最终图片路径列表超过 18 张
+- **THEN** 返回包含当前图片数和限制数的错误字符串，不发起发布请求
+
+#### Scenario: 图片文件不存在时返回明确错误
+- **WHEN** 图片路径列表中有路径对应的文件不存在于磁盘
+- **THEN** 返回包含该文件路径的「文件不存在」错误字符串
+
+#### Scenario: 校验通过后正常发布
+- **WHEN** 所有字段均通过校验
+- **THEN** 正常调用 MCP 接口发布，行为与改造前一致

openspec/changes/archive/2026-02-24-production-readiness-audit/specs/secure-config/spec.md

@@ -0,0 +1,20 @@
+## ADDED Requirements
+
+### Requirement: 敏感字段通过系统 keyring 或环境变量存储
+ConfigManager SHALL 提供 `get_secure(key: str) -> str` 和 `set_secure(key: str, value: str)` 接口，用于读写需要保护的配置项（API Key 等）。读取优先级：环境变量 `AUTOBOT_<KEY>` > 系统 keyring > `config.json` 明文（兼容旧版，读取后自动迁移）。`config.json` 中已迁移的字段值替换为占位符字符串 `"[keyring]"`。
+
+#### Scenario: 首次读取明文 API Key 时自动迁移
+- **WHEN** 调用 `get_secure("api_key")` 且 `config.json` 中该字段为普通字符串（非占位符）
+- **THEN** 系统将该值写入 keyring，将 `config.json` 中该字段更新为 `"[keyring]"`，并返回原始值
+
+#### Scenario: keyring 不可用时降级为明文
+- **WHEN** 系统 keyring 后端不可用（抛出 `NoKeyringError`）且无对应环境变量
+- **THEN** `get_secure()` 直接读取 `config.json` 中的明文值，并打印 WARNING 日志，不抛出异常
+
+#### Scenario: 环境变量优先于 keyring
+- **WHEN** 环境变量 `AUTOBOT_API_KEY` 已设置且 keyring 中也有相同 key 的值
+- **THEN** `get_secure("api_key")` 返回环境变量的值
+
+#### Scenario: 通过 UI 设置新的 API Key
+- **WHEN** 用户在 Gradio UI 中输入新的 API Key 并保存
+- **THEN** 调用 `set_secure("api_key", value)` 将值存入 keyring（或在降级模式下写入 `config.json`），UI 不显示原始值

openspec/changes/archive/2026-02-24-production-readiness-audit/specs/temp-file-lifecycle/spec.md

@@ -0,0 +1,23 @@
+## ADDED Requirements
+
+### Requirement: 发布完成后清理本次生成的临时图片文件
+`publish_to_xhs()` 函数 SHALL 在发布流程（无论成功或失败）结束后，删除本次调用写入 `_temp_publish/` 目录的 AI 生成临时图片文件。删除失败 SHALL 仅记录 WARNING 日志，不影响返回结果。
+
+#### Scenario: 发布成功后临时文件被清理
+- **WHEN** `publish_to_xhs()` 发布成功并返回成功消息
+- **THEN** 本次写入的所有 `ai_N.jpg` 临时文件已从磁盘删除
+
+#### Scenario: 发布失败后临时文件同样被清理
+- **WHEN** `publish_to_xhs()` 因网络错误等原因抛出异常或返回失败消息
+- **THEN** 本次写入的所有 `ai_N.jpg` 临时文件已从磁盘删除
+
+#### Scenario: 清理失败不阻断主流程
+- **WHEN** 临时文件删除时抛出 `OSError`（如文件已被其他进程占用）
+- **THEN** 系统记录 WARNING 日志并继续，`publish_to_xhs()` 的返回值不受影响
+
+### Requirement: 不清理其他会话的临时文件
+发布清理逻辑 SHALL 只删除本次调用写入的文件（通过追踪写入路径列表），不执行 `_temp_publish/` 目录的全量清空。
+
+#### Scenario: 并发发布场景下不误删其他文件
+- **WHEN** 两次发布准备流程同时写入 `_temp_publish/` 目录
+- **THEN** 每次清理只删除自己写入的文件，不影响另一次的文件

openspec/changes/archive/2026-02-24-production-readiness-audit/specs/thread-safe-cache/spec.md

@@ -0,0 +1,19 @@
+## ADDED Requirements
+
+### Requirement: 笔记列表缓存读写受互斥锁保护
+模块级全局变量 `_cached_proactive_entries` 和 `_cached_my_note_entries` 的所有读写操作 SHALL 在 `threading.RLock` 的保护下执行，以防止 Gradio 回调并发调用时产生数据竞态。
+
+#### Scenario: 并发刷新时缓存更新不出现竞态
+- **WHEN** 两个 Gradio 回调线程同时调用 `_fetch_and_cache()`
+- **THEN** 最终缓存状态为其中一次完整写入的结果，不出现部分更新或列表长度异常
+
+#### Scenario: 读取缓存时不被并发写入中断
+- **WHEN** `_pick_from_cache()` 正在迭代缓存列表时，另一线程触发缓存更新
+- **THEN** 迭代过程不抛出 `RuntimeError: list changed size during iteration`
+
+### Requirement: 缓存操作封装为受保护的工具函数
+模块 SHALL 提供 `_set_cache(name, entries)` 和 `_get_cache(name)` 两个内部函数，统一管理缓存读写，不在业务函数中直接赋值全局列表。
+
+#### Scenario: 缓存写入通过统一接口
+- **WHEN** 任意函数需要更新笔记缓存
+- **THEN** 必须调用 `_set_cache(name, entries)` 而非直接赋值 `_cached_*` 变量

openspec/changes/archive/2026-02-24-production-readiness-audit/specs/ui-module-split/spec.md

@@ -0,0 +1,19 @@
+## ADDED Requirements
+
+### Requirement: 内容创作 Tab 的 UI 代码迁移至独立模块
+`ui/tab_create.py` SHALL 包含原 `main.py` 中「内容创作 Tab」的全部 Gradio 组件定义和事件绑定，并导出 `build_tab() -> None` 函数，该函数接受一个 `gr.Blocks` 上下文，在其中构建 Tab 内容。`main.py` SHALL 通过 `from ui.tab_create import build_tab` 调用该函数，不在主文件中保留重复的组件代码。
+
+#### Scenario: main.py 正常启动并显示内容创作 Tab
+- **WHEN** 运行 `python main.py` 启动 Gradio 应用
+- **THEN** 内容创作 Tab 正常显示，所有组件与迁移前功能一致
+
+#### Scenario: tab_create 模块可独立导入
+- **WHEN** 在 Python 中执行 `from ui.tab_create import build_tab`
+- **THEN** 不抛出任何导入错误，`build_tab` 为可调用对象
+
+### Requirement: ui/ 目录结构规范
+`ui/` 目录 SHALL 包含 `__init__.py`，每个 Tab 模块文件命名约定为 `tab_<name>.py`，不在 Tab 模块中直接调用全局服务初始化代码（如 `ConfigManager()`、`LLMService()` 等单例初始化应由 `main.py` 完成并通过参数或模块级引用传入）。
+
+#### Scenario: 新增 Tab 模块的标准结构
+- **WHEN** 开发者创建新的 `ui/tab_*.py` 文件
+- **THEN** 该文件导出 `build_tab(...)` 函数，且顶层不包含副作用代码（不在 import 时触发服务连接）

openspec/changes/archive/2026-02-24-production-readiness-audit/tasks.md

@@ -0,0 +1,55 @@
+## 1. 依赖与环境准备
+
+- [x] 1.1 在 `requirements.txt` 中添加 `keyring>=24.0.0`
+- [x] 1.2 运行 `pip install keyring` 并验证在当前系统（Windows）可正常使用 `keyring.get_password` / `keyring.set_password`
+
+## 2. 安全配置（secure-config）
+
+- [x] 2.1 在 `config_manager.py` 中新增 `get_secure(key: str) -> str` 方法：优先读取环境变量 `AUTOBOT_<KEY.upper()>`，其次读取系统 keyring，最后回退 `config.json` 明文（自动迁移一次），捕获 `keyring.errors.NoKeyringError` 并降级
+- [x] 2.2 在 `config_manager.py` 中新增 `set_secure(key: str, value: str)` 方法：写入系统 keyring（降级模式下写入 `config.json`），并将 `config.json` 对应字段更新为占位符 `"[keyring]"`
+- [x] 2.3 将 `main.py` 中 LLM 提供商的 `api_key` 读写全部替换为 `cfg.get_secure()` / `cfg.set_secure()`
+- [ ] 2.4 手动测试：重启应用后 `config.json` 中 `api_key` 已变为 `"[keyring]"`，LLM 连接功能正常
+
+## 3. JSON 原子写（atomic-persistence）
+
+- [x] 3.1 在 `config_manager.py` 的 `save()` 方法中将直接 `open(CONFIG_FILE, "w")` 改为 `tempfile.mkstemp(dir=<same_dir>)` + 写入 + `os.replace()` 原子重命名
+- [x] 3.2 在 `analytics_service.py` 的 `_save_analytics()` 方法中同样改为原子写
+- [x] 3.3 在 `analytics_service.py` 的 `_save_weights()` 方法中同样改为原子写
+- [ ] 3.4 测试：在写入过程中（`time.sleep` 模拟）验证目标文件仍完整，临时文件被清理
+
+## 4. 线程安全缓存（thread-safe-cache）
+
+- [x] 4.1 在 `main.py` 顶部声明 `_cache_lock = threading.RLock()`
+- [x] 4.2 新增内部函数 `_set_cache(name: str, entries: list)` 和 `_get_cache(name: str) -> list`，内部使用 `with _cache_lock:` 保护
+- [x] 4.3 将 `_fetch_and_cache()` 中对 `_cached_proactive_entries` / `_cached_my_note_entries` 的直接赋值改为调用 `_set_cache()`
+- [x] 4.4 将 `_pick_from_cache()` 中读取缓存改为调用 `_get_cache()`（在锁内完成列表快照拷贝）
+- [x] 4.5 将 `fetch_my_notes()` 中对 `_cached_my_note_entries` 的直接赋值改为调用 `_set_cache()`
+
+## 5. 发布前输入校验（publish-input-validation）
+
+- [x] 5.1 在 `publish_to_xhs()` 函数内、MCP 调用前添加标题长度校验（`len(title) > 20` 返回错误）
+- [x] 5.2 添加图片数量下限校验（`len(image_paths) == 0` 返回「至少需要 1 张图片」）
+- [x] 5.3 添加图片数量上限校验（`len(image_paths) > 18` 返回含实际数量的错误消息）
+- [x] 5.4 添加图片文件存在性校验（遍历 `image_paths`，发现不存在的文件时返回含路径的错误）
+- [x] 5.5 在 Gradio UI 的发布按钮标题输入框旁添加字符计数提示（`gr.Textbox` 的 `info` 参数）
+
+## 6. 临时文件生命周期（temp-file-lifecycle）
+
+- [x] 6.1 在 `publish_to_xhs()` 中记录本次写入的 AI 临时图片路径到局部变量 `ai_temp_files = []`
+- [x] 6.2 在函数末尾添加 `finally:` 块，遍历 `ai_temp_files` 逐一调用 `os.remove()`，捕获 `OSError` 仅记录 `logger.warning`
+- [ ] 6.3 验证：发布成功后 `_temp_publish/` 目录中的 `ai_*.jpg` 文件已被删除；发布失败后同样被清理
+
+## 7. UI 模块拆分（ui-module-split）
+
+- [x] 7.1 创建 `ui/` 目录，添加 `ui/__init__.py`（空文件）
+- [x] 7.2 创建 `ui/tab_create.py`，将 `main.py` 中「内容创作 Tab」的所有 Gradio 组件定义和 `.click()` / `.change()` 事件绑定代码迁移至该文件，导出 `build_tab(cfg, mcp_url_box, ...)` 函数
+- [x] 7.3 在 `main.py` 中用 `from ui.tab_create import build_tab` + 调用替换原有内容创作 Tab 代码
+- [ ] 7.4 启动应用，验证内容创作 Tab 功能与迁移前完全一致（文案生成、图片生成、发布按钮均正常）
+
+## 8. 集成验证
+
+- [ ] 8.1 启动应用，依次测试：LLM 连接 → 文案生成 → 图片生成 → 发布（包含校验不通过和校验通过两个场景）
+- [ ] 8.2 检查 `config.json` 中无明文 API Key
+- [ ] 8.3 检查 `_temp_publish/` 目录在发布后为空（或只含本次以外的文件）
+- [ ] 8.4 检查 `autobot.log` 中无 ERROR 级别日志
+

openspec/config.yaml

@@ -4,10 +4,8 @@ schema: spec-driven
 # This is shown to AI when creating artifacts.
 # Add your tech stack, conventions, style guides, domain knowledge, etc.
 # Example:
-#   context: |
+context: |
-#     Tech stack: TypeScript, React, Node.js
+  使用中文
-#     We use conventional commits
-#     Domain: e-commerce platform
 
 # Per-artifact rules (optional)
 # Add custom rules for specific artifacts.

openspec/specs/atomic-persistence/spec.md

@@ -0,0 +1,16 @@
+## ADDED Requirements
+
+### Requirement: JSON 文件写入使用原子操作
+`ConfigManager.save()`、`AnalyticsService._save_analytics()` 和 `AnalyticsService._save_weights()` SHALL 使用「写临时文件 → `os.replace()` 原子重命名」的方式持久化数据。临时文件 SHALL 创建于与目标文件相同的目录（同卷），以确保 `os.replace()` 的原子性。
+
+#### Scenario: 写入过程中进程中断不产生损坏文件
+- **WHEN** JSON 写入过程中进程被强制终止
+- **THEN** 目标文件保持写入前的完整状态，不出现空文件或半写入的 JSON
+
+#### Scenario: 正常写入成功替换目标文件
+- **WHEN** `ConfigManager.save()` 被调用且数据合法
+- **THEN** 目标 `config.json` 被更新为最新内容，写入前存在的临时文件已被清理
+
+#### Scenario: 临时文件与目标文件在同一目录
+- **WHEN** 调用任意原子写函数
+- **THEN** 临时文件的父目录与目标文件的父目录相同（通过 `tempfile.mkstemp(dir=<target_dir>)` 实现）

openspec/specs/publish-input-validation/spec.md

@@ -0,0 +1,30 @@
+## ADDED Requirements
+
+### Requirement: 发布前校验标题、正文和图片
+`publish_to_xhs()` 函数 SHALL 在调用 MCP 发布接口前执行以下校验，任何校验失败 SHALL 立即返回包含明确说明的错误消息字符串，不发起网络请求：
+
+| 字段 | 规则 |
+|------|------|
+| 标题 | 非空，长度 ≤ 20 个字符（中英文均按 1 字符计） |
+| 图片数量 | 至少 1 张，至多 18 张 |
+| 图片文件 | 每个路径对应的文件在磁盘上真实存在 |
+
+#### Scenario: 标题超长时返回明确错误
+- **WHEN** `publish_to_xhs()` 被调用且标题字符数超过 20
+- **THEN** 返回包含「标题超长」提示及当前字符数的错误字符串，不调用 MCP 接口
+
+#### Scenario: 无图片时返回明确错误
+- **WHEN** `publish_to_xhs()` 被调用且最终收集到的图片路径列表为空
+- **THEN** 返回「至少需要 1 张图片」的错误字符串
+
+#### Scenario: 图片数量超限时返回明确错误
+- **WHEN** 最终图片路径列表超过 18 张
+- **THEN** 返回包含当前图片数和限制数的错误字符串，不发起发布请求
+
+#### Scenario: 图片文件不存在时返回明确错误
+- **WHEN** 图片路径列表中有路径对应的文件不存在于磁盘
+- **THEN** 返回包含该文件路径的「文件不存在」错误字符串
+
+#### Scenario: 校验通过后正常发布
+- **WHEN** 所有字段均通过校验
+- **THEN** 正常调用 MCP 接口发布，行为与改造前一致

openspec/specs/secure-config/spec.md

@@ -0,0 +1,20 @@
+## ADDED Requirements
+
+### Requirement: 敏感字段通过系统 keyring 或环境变量存储
+ConfigManager SHALL 提供 `get_secure(key: str) -> str` 和 `set_secure(key: str, value: str)` 接口，用于读写需要保护的配置项（API Key 等）。读取优先级：环境变量 `AUTOBOT_<KEY>` > 系统 keyring > `config.json` 明文（兼容旧版，读取后自动迁移）。`config.json` 中已迁移的字段值替换为占位符字符串 `"[keyring]"`。
+
+#### Scenario: 首次读取明文 API Key 时自动迁移
+- **WHEN** 调用 `get_secure("api_key")` 且 `config.json` 中该字段为普通字符串（非占位符）
+- **THEN** 系统将该值写入 keyring，将 `config.json` 中该字段更新为 `"[keyring]"`，并返回原始值
+
+#### Scenario: keyring 不可用时降级为明文
+- **WHEN** 系统 keyring 后端不可用（抛出 `NoKeyringError`）且无对应环境变量
+- **THEN** `get_secure()` 直接读取 `config.json` 中的明文值，并打印 WARNING 日志，不抛出异常
+
+#### Scenario: 环境变量优先于 keyring
+- **WHEN** 环境变量 `AUTOBOT_API_KEY` 已设置且 keyring 中也有相同 key 的值
+- **THEN** `get_secure("api_key")` 返回环境变量的值
+
+#### Scenario: 通过 UI 设置新的 API Key
+- **WHEN** 用户在 Gradio UI 中输入新的 API Key 并保存
+- **THEN** 调用 `set_secure("api_key", value)` 将值存入 keyring（或在降级模式下写入 `config.json`），UI 不显示原始值

openspec/specs/temp-file-lifecycle/spec.md

@@ -0,0 +1,23 @@
+## ADDED Requirements
+
+### Requirement: 发布完成后清理本次生成的临时图片文件
+`publish_to_xhs()` 函数 SHALL 在发布流程（无论成功或失败）结束后，删除本次调用写入 `_temp_publish/` 目录的 AI 生成临时图片文件。删除失败 SHALL 仅记录 WARNING 日志，不影响返回结果。
+
+#### Scenario: 发布成功后临时文件被清理
+- **WHEN** `publish_to_xhs()` 发布成功并返回成功消息
+- **THEN** 本次写入的所有 `ai_N.jpg` 临时文件已从磁盘删除
+
+#### Scenario: 发布失败后临时文件同样被清理
+- **WHEN** `publish_to_xhs()` 因网络错误等原因抛出异常或返回失败消息
+- **THEN** 本次写入的所有 `ai_N.jpg` 临时文件已从磁盘删除
+
+#### Scenario: 清理失败不阻断主流程
+- **WHEN** 临时文件删除时抛出 `OSError`（如文件已被其他进程占用）
+- **THEN** 系统记录 WARNING 日志并继续，`publish_to_xhs()` 的返回值不受影响
+
+### Requirement: 不清理其他会话的临时文件
+发布清理逻辑 SHALL 只删除本次调用写入的文件（通过追踪写入路径列表），不执行 `_temp_publish/` 目录的全量清空。
+
+#### Scenario: 并发发布场景下不误删其他文件
+- **WHEN** 两次发布准备流程同时写入 `_temp_publish/` 目录
+- **THEN** 每次清理只删除自己写入的文件，不影响另一次的文件

openspec/specs/thread-safe-cache/spec.md

@@ -0,0 +1,19 @@
+## ADDED Requirements
+
+### Requirement: 笔记列表缓存读写受互斥锁保护
+模块级全局变量 `_cached_proactive_entries` 和 `_cached_my_note_entries` 的所有读写操作 SHALL 在 `threading.RLock` 的保护下执行，以防止 Gradio 回调并发调用时产生数据竞态。
+
+#### Scenario: 并发刷新时缓存更新不出现竞态
+- **WHEN** 两个 Gradio 回调线程同时调用 `_fetch_and_cache()`
+- **THEN** 最终缓存状态为其中一次完整写入的结果，不出现部分更新或列表长度异常
+
+#### Scenario: 读取缓存时不被并发写入中断
+- **WHEN** `_pick_from_cache()` 正在迭代缓存列表时，另一线程触发缓存更新
+- **THEN** 迭代过程不抛出 `RuntimeError: list changed size during iteration`
+
+### Requirement: 缓存操作封装为受保护的工具函数
+模块 SHALL 提供 `_set_cache(name, entries)` 和 `_get_cache(name)` 两个内部函数，统一管理缓存读写，不在业务函数中直接赋值全局列表。
+
+#### Scenario: 缓存写入通过统一接口
+- **WHEN** 任意函数需要更新笔记缓存
+- **THEN** 必须调用 `_set_cache(name, entries)` 而非直接赋值 `_cached_*` 变量

openspec/specs/ui-module-split/spec.md

@@ -0,0 +1,19 @@
+## ADDED Requirements
+
+### Requirement: 内容创作 Tab 的 UI 代码迁移至独立模块
+`ui/tab_create.py` SHALL 包含原 `main.py` 中「内容创作 Tab」的全部 Gradio 组件定义和事件绑定，并导出 `build_tab() -> None` 函数，该函数接受一个 `gr.Blocks` 上下文，在其中构建 Tab 内容。`main.py` SHALL 通过 `from ui.tab_create import build_tab` 调用该函数，不在主文件中保留重复的组件代码。
+
+#### Scenario: main.py 正常启动并显示内容创作 Tab
+- **WHEN** 运行 `python main.py` 启动 Gradio 应用
+- **THEN** 内容创作 Tab 正常显示，所有组件与迁移前功能一致
+
+#### Scenario: tab_create 模块可独立导入
+- **WHEN** 在 Python 中执行 `from ui.tab_create import build_tab`
+- **THEN** 不抛出任何导入错误，`build_tab` 为可调用对象
+
+### Requirement: ui/ 目录结构规范
+`ui/` 目录 SHALL 包含 `__init__.py`，每个 Tab 模块文件命名约定为 `tab_<name>.py`，不在 Tab 模块中直接调用全局服务初始化代码（如 `ConfigManager()`、`LLMService()` 等单例初始化应由 `main.py` 完成并通过参数或模块级引用传入）。
+
+#### Scenario: 新增 Tab 模块的标准结构
+- **WHEN** 开发者创建新的 `ui/tab_*.py` 文件
+- **THEN** 该文件导出 `build_tab(...)` 函数，且顶层不包含副作用代码（不在 import 时触发服务连接）

requirements.txt

@@ -2,3 +2,4 @@ gradio>=4.0.0
 requests>=2.28.0
 Pillow>=9.0.0
 matplotlib>=3.5.0
+keyring>=24.0.0

ui/__init__.py

@@ -0,0 +1 @@
+# UI 模块包

ui/tab_create.py

@@ -0,0 +1,172 @@
+"""
+内容创作 Tab UI 模块
+包含 Tab 1「✨ 内容创作」的所有 Gradio 组件定义和事件绑定
+"""
+import gradio as gr
+
+
+def build_tab(
+    config: dict,
+    styles: list,
+    sd_preset_names: list,
+    default_negative: str,
+    # 共享的 Gradio 组件（由 main.py 创建并传入）
+    llm_model,
+    sd_model,
+    sd_url,
+    persona,
+    status_bar,
+    face_swap_toggle,
+    face_image_preview,
+    mcp_url,
+    # 业务处理函数（由 main.py 传入，避免循环导入）
+    fn_gen_copy,
+    fn_gen_img,
+    fn_export,
+    fn_publish,
+    fn_get_sd_preset,
+    fn_cfg_set,
+    fn_cfg_update,
+):
+    """
+    构建「✨ 内容创作」Tab，注册所有事件绑定。
+
+    Parameters
+    ----------
+    config          : 当前配置字典（用于读取初始值）
+    styles          : 文案风格列表
+    sd_preset_names : SD 生成模式名称列表
+    default_negative: 默认反向提示词
+    llm_model / sd_model / ...  : 由全局设置栏创建的共享组件引用
+    fn_*            : 业务逻辑回调函数
+
+    Returns
+    -------
+    None —— 所有事件绑定均在此函数内完成，无需外部再次绑定。
+    """
+    with gr.Tab("✨ 内容创作"):
+        # 本 Tab 私有的图片状态（不被其他 Tab 使用）
+        state_images = gr.State([])
+
+        with gr.Row():
+            # ---- 左栏：输入 ----
+            with gr.Column(scale=1):
+                gr.Markdown("### 💡 构思")
+                topic = gr.Textbox(label="笔记主题", placeholder="例如：优衣库早春穿搭")
+                style = gr.Dropdown(
+                    styles,
+                    label="风格", value="好物种草",
+                )
+                btn_gen_copy = gr.Button("✨ 第一步：生成文案", variant="primary")
+
+                gr.Markdown("---")
+                gr.Markdown("### 🎨 绘图参数")
+                quality_mode = gr.Radio(
+                    sd_preset_names,
+                    label="生成模式",
+                    value=config.get("quality_mode", "标准 (约1分钟)"),
+                    info="快速≈30s 标准≈1min 精细≈2-3min (SDXL)",
+                )
+                with gr.Accordion("高级设置 (覆盖预设)", open=False):
+                    neg_prompt = gr.Textbox(
+                        label="反向提示词",
+                        value=config.get("sd_negative_prompt", default_negative),
+                        lines=2,
+                    )
+                    steps = gr.Slider(8, 50, value=config.get("sd_steps", 20), step=1, label="步数")
+                    cfg_scale = gr.Slider(1, 15, value=config.get("sd_cfg_scale", 5.5), step=0.5, label="CFG Scale")
+                btn_gen_img = gr.Button("🎨 第二步：生成图片", variant="primary")
+
+            # ---- 中栏：文案编辑 ----
+            with gr.Column(scale=1):
+                gr.Markdown("### 📝 文案编辑")
+                res_title = gr.Textbox(
+                    label="标题",
+                    interactive=True,
+                    info="小红书限制 ≤20 字，超出将无法发布",
+                )
+                res_content = gr.TextArea(
+                    label="正文 (可手动修改)", lines=12, interactive=True,
+                )
+                res_prompt = gr.TextArea(
+                    label="绘图提示词", lines=3, interactive=True,
+                )
+                res_tags = gr.Textbox(
+                    label="话题标签 (逗号分隔)", interactive=True,
+                    placeholder="穿搭, 春季, 好物种草",
+                )
+
+            # ---- 右栏：预览 & 发布 ----
+            with gr.Column(scale=1):
+                gr.Markdown("### 🖼️ 视觉预览")
+                gallery = gr.Gallery(label="AI 生成图片", columns=2, height=300)
+                local_images = gr.File(
+                    label="📁 上传本地图片（可混排）",
+                    file_count="multiple",
+                    file_types=["image"],
+                )
+
+                gr.Markdown("### 🚀 发布")
+                schedule_time = gr.Textbox(
+                    label="定时发布 (可选, ISO8601格式)",
+                    placeholder="如 2026-02-08T18:00:00+08:00，留空=立即发布",
+                )
+                with gr.Row():
+                    btn_export = gr.Button("📂 导出本地", variant="secondary")
+                    btn_publish = gr.Button("🚀 发布到小红书", variant="primary")
+                publish_msg = gr.Markdown("")
+
+        # ---- 事件绑定 ----
+
+        btn_gen_copy.click(
+            fn=fn_gen_copy,
+            inputs=[llm_model, topic, style, sd_model, persona],
+            outputs=[res_title, res_content, res_prompt, res_tags, status_bar],
+        )
+
+        def save_quality_mode(mode):
+            fn_cfg_set("quality_mode", mode)
+            p = fn_get_sd_preset(mode)
+            return p["steps"], p["cfg_scale"]
+
+        quality_mode.change(
+            fn=save_quality_mode,
+            inputs=[quality_mode],
+            outputs=[steps, cfg_scale],
+        )
+
+        steps.change(fn=lambda s: fn_cfg_set("sd_steps", s), inputs=[steps], outputs=[])
+        cfg_scale.change(fn=lambda c: fn_cfg_set("sd_cfg_scale", c), inputs=[cfg_scale], outputs=[])
+        neg_prompt.change(fn=lambda n: fn_cfg_set("sd_negative_prompt", n), inputs=[neg_prompt], outputs=[])
+
+        btn_gen_img.click(
+            fn=fn_gen_img,
+            inputs=[sd_url, res_prompt, neg_prompt, sd_model, steps, cfg_scale,
+                    face_swap_toggle, face_image_preview, quality_mode, persona],
+            outputs=[gallery, state_images, status_bar],
+        )
+
+        btn_export.click(
+            fn=fn_export,
+            inputs=[res_title, res_content, state_images],
+            outputs=[publish_msg],
+        )
+
+        btn_publish.click(
+            fn=fn_publish,
+            inputs=[res_title, res_content, res_tags, state_images,
+                    local_images, mcp_url, schedule_time],
+            outputs=[publish_msg],
+        )
+
+    # 返回可能被其他 Tab 引用的组件
+    return {
+        "res_title": res_title,
+        "res_content": res_content,
+        "res_prompt": res_prompt,
+        "res_tags": res_tags,
+        "quality_mode": quality_mode,
+        "steps": steps,
+        "cfg_scale": cfg_scale,
+        "neg_prompt": neg_prompt,
+    }