## Why

当前内容创作流程存在几个核心瓶颈：选题依赖人工直觉、文案 AI 痕迹仍有残留、创作只能逐篇操作效率低、数据分析与创作环节割裂、以及 SD 图片 prompt 与文案内容缺乏联动。这些问题导致创作效率低、内容互动率不稳定、人工干预成本高。通过系统性优化，可以让整个创作链路变得更智能、更高效、更数据驱动。

## What Changes

- 新增智能选题引擎：整合热点探测 + 历史表现权重 + 趋势预测，自动推荐高潜力选题并附带推荐理由
- 升级文案质量流水线：引入 Prompt 分层策略（基础层 + 风格层 + 人设层）、多轮自检机制、更深度的去 AI 化后处理
- 新增批量创作工作流：支持模板系统、批量主题生成、草稿队列管理，一次操作产出多篇内容
- 增强数据驱动闭环：将 analytics 权重学习结果自动注入创作 Prompt，实现"发布 → 数据回收 → 优化创作"的完整闭环
- 优化图文协同：让 SD prompt 与文案内容语义联动、增加封面图策略选择、引入图文匹配度评估

## Capabilities

### New Capabilities

- `smart-topic-engine`: 智能选题引擎——整合热点数据、历史笔记表现权重、内容趋势，自动推荐高潜力选题及创作角度
- `copy-quality-pipeline`: 文案质量流水线——Prompt 分层架构、LLM 多轮自检/改写、深度去 AI 化后处理管线
- `batch-creation`: 批量创作工作流——内容模板系统、批量主题生成、草稿队列管理、一键批量导出
- `image-text-synergy`: 图文协同优化——SD prompt 与文案语义联动生成、封面图策略选择、图文匹配度评估

### Modified Capabilities

- `services-content`: 创作入口函数需适配批量模式、模板注入、智能选题结果传递等新流程

## Impact

- **代码变动**: `services/llm_service.py`（Prompt 重构、新增自检方法）、`services/content.py`（批量创作入口、模板系统）、`services/analytics_service.py`（权重闭环输出接口）、`services/hotspot.py`（选题引擎集成）
- **UI 变动**: `ui/tab_create.py` 需新增批量创作面板、选题推荐展示区、图文策略选项
- **新增模块**: 可能需要 `services/topic_engine.py`（选题引擎）、`services/content_template.py`（模板管理）
- **数据文件**: `xhs_workspace/content_weights.json` 数据结构可能需扩展以支持更细粒度的权重维度
- **依赖**: 无新增外部依赖，主要是内部模块重组和 Prompt 工程优化