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✨ feat(analytics): 新增智能学习引擎与笔记表现分析模块
- 新增 `analytics_service.py` 模块，实现笔记数据采集、权重计算与智能分析功能
- 支持定时采集已发布笔记的互动数据（点赞、评论、收藏），并计算主题、风格、标签等多维度权重
- 提供加权随机选题功能，根据历史表现优先生成高互动潜力内容
- 集成 LLM 深度分析，生成内容策略建议与优化报告
- 新增「智能学习」UI 标签页，支持数据采集、权重计算、AI 分析与定时自动学习
♻️ refactor(llm): 重构 LLM 服务以支持多模型智能适配与加权文案生成
- 扩展 `llm_service.py`，新增 `get_sd_prompt_guide()` 方法，根据当前 SD 模型动态生成绘图提示词指南
- 新增 `PROMPT_PERFORMANCE_ANALYSIS` 与 `PROMPT_WEIGHTED_COPYWRITING` 提示词模板，支持笔记表现分析与加权文案生成
- 重构 `generate_copy()`、`generate_copy_with_reference()` 方法，支持 `sd_model_name` 与 `persona` 参数，实现多模型适配与人设融合
- 新增 `analyze_note_performance()` 与 `generate_weighted_copy()` 方法，实现 AI 深度分析与智能加权创作
♻️ refactor(sd): 重构 SD 服务以支持多模型配置系统与智能参数适配
- 重构 `sd_service.py`，引入 `SD_MODEL_PROFILES` 配置体系，支持 `majicmixRealistic`、`Realistic Vision`、`Juggernaut XL` 三款模型
- 新增 `detect_model_profile()`、`get_model_profile()`、`get_model_profile_info()` 方法，实现模型自动识别与档案信息展示
- 重构 `txt2img()` 与 `img2img()` 方法，自动根据当前模型应用最优参数、提示词前缀/后缀与反向提示词
- 更新 `get_sd_preset()` 方法，支持模型专属预设参数加载
🎨 style(config): 更新默认配置与人设池
- 更新 `config.json` 与 `config_manager.py`，将默认模型改为 `gemini-3-flash-preview`，默认人设改为「身材管理健身美女」
- 新增 `use_smart_weights` 配置项，控制是否启用智能加权发布
- 扩展 `PERSONA_POOL_MAP`，新增「身材管理健身美女」人设及其对应主题与关键词库
🔧 chore(main): 集成智能学习引擎并扩展自动发布链路
- 在 `main.py` 中实例化 `AnalyticsService`，并集成至各功能模块
- 扩展 `generate_copy()`、`generate_from_hotspot()`、`auto_publish_once()` 等方法，支持 `sd_model_name`、`persona`、`quality_mode_val` 参数传递
- 实现智能加权发布逻辑：当启用权重且数据可用时，自动选择高权重主题、风格与标签，并使用加权文案模板
- 新增「智能学习」标签页相关 UI 组件与事件处理函数，包括数据采集、权重计算、AI 分析、定时学习与加权主题预览
- 更新 SD 模型选择事件，实时显示模型档案信息卡
- 扩展自动调度器，支持智能权重、人设与画质模式的参数传递
📝 docs(changelog): 更新版本日志记录新功能与改进
- 在 `CHANGELOG.md` 中新增 `[2.1.0]` 与 `[2.2.0]` 版本记录
- 详细描述「智能学习引擎」与「多 SD 模型智能适配」两大核心功能
- 列出相关代码重构、配置更新与文件新增情况
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2026-02-10 21:29:57 +08:00 |
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