zhoujie
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- 新增热点自动采集后台线程，支持定时搜索关键词并执行 AI 分析，结果缓存至结构化状态 - 新增热点分析状态管理接口，提供线程安全的 `get_last_analysis` 和 `set_last_analysis` 方法 - 新增热点数据桥接函数 `feed_hotspot_to_engine`，将分析结果注入 TopicEngine 实现热点加权推荐 - 新增热点选题下拉组件，分析完成后自动填充推荐选题，选中后自动写入选题输入框 - 优化 `generate_from_hotspot` 函数，自动获取结构化分析摘要并增强生成上下文 - 新增热点自动采集配置节点，支持通过 `config.json` 管理关键词和采集间隔 ♻️ refactor(queue): 实现智能排期引擎并统一发布路径 - 新增智能排期引擎，基于 `AnalyticsService` 的 `time_weights` 自动计算最优发布时段 - 新增 `PublishQueue.suggest_schedule_time` 和 `auto_schedule_item` 方法，支持时段冲突检测和内容分布控制 - 修改 `generate_to_queue` 函数，新增 `auto_schedule` 和 `auto_approve` 参数，支持自动排期和自动审核 - 重构 `_scheduler_loop` 的自动发布分支，改为调用 `generate_to_queue` 通过队列发布，统一发布路径 - 重构 `auto_publish_once` 函数，移除直接发布逻辑，改为生成内容入队并返回队列信息 - 新增队列时段使用情况查询方法 `get_slot_usage`，支持 UI 热力图展示 📝 docs(openspec): 新增内容排期优化和热点探测优化规范文档 - 新增 `smart-schedule-engine` 规范，定义智能排期引擎的功能需求和场景 - 新增 `unified-publish-path` 规范，定义统一发布路径的改造方案 - 新增 `hotspot-analysis-state` 规范，定义热点分析状态存储的线程安全接口 - 新增 `hotspot-auto-collector` 规范，定义定时热点自动采集的任务流程 - 新增 `hotspot-engine-bridge` 规范，定义热点数据注入 TopicEngine 的桥接机制 - 新增 `hotspot-topic-selector` 规范，定义热点选题下拉组件的交互行为 - 更新 `services-queue`、`services-scheduler` 和 `services-hotspot` 规范，反映功能修改和新增参数 🔧 chore(config): 新增热点自动采集默认配置 - 在 `DEFAULT_CONFIG` 中新增 `hotspot_auto_collect` 配置节点，包含 `enabled`、`keywords` 和 `interval_hours` 字段 - 提供默认关键词列表 `["穿搭", "美妆", "好物"]` 和默认采集间隔 4 小时 🐛 fix(llm): 增强 JSON 解析容错能力 - 新增 `_try_fix_truncated_json` 方法，尝试修复被 token 限制截断的 JSON 输出 - 支持多种截断场景的自动补全，包括字符串值、数组和嵌套对象的截断修复 - 提高 LLM 分析热点等返回 JSON 的函数的稳定性 💄 style(ui): 优化队列管理和热点探测界面 - 在队列生成区域新增自动排期复选框，勾选后隐藏手动排期输入框 - 在日历视图旁新增推荐时段 Markdown 面板，展示各时段权重和建议热力图 - 在热点探测 Tab 新增推荐选题下拉组件，分析完成后动态填充选项 - 在热点探测 Tab 新增热点自动采集控制区域，支持启动、停止和配置采集参数
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## MODIFIED Requirements
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### Requirement: 热点探测函数迁移至独立模块
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系统 SHALL 将热点搜索与分析相关函数从 `main.py` 提取至 `services/hotspot.py`，包括：`search_hotspots`、`analyze_and_suggest`、`generate_from_hotspot`、`_set_cache`、`_get_cache`、`_fetch_and_cache`、`_pick_from_cache`、`fetch_proactive_notes`、`on_proactive_note_selected`。
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新增对外接口：`get_last_analysis`、`set_last_analysis`、`feed_hotspot_to_engine`。
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#### Scenario: 模块导入成功
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- **WHEN** `main.py` 执行 `from services.hotspot import search_hotspots, analyze_and_suggest` 等导入
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- **THEN** 所有函数可正常调用
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#### Scenario: 线程安全缓存随模块迁移
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- **WHEN** `_cache_lock`（`threading.RLock`）随函数一起迁移至 `services/hotspot.py`
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- **THEN** `_set_cache` / `_get_cache` / `get_last_analysis` / `set_last_analysis` 的线程安全行为保持不变
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#### Scenario: analyze_and_suggest 写入分析状态
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- **WHEN** `analyze_and_suggest` 成功获得 LLM 分析结果
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- **THEN** SHALL 在渲染 Markdown 之前调用 `set_last_analysis(analysis)` 缓存结构化数据
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- **AND** 返回值格式不变（status, summary, keyword）
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#### Scenario: generate_from_hotspot 支持增强上下文
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- **WHEN** 调用 `generate_from_hotspot` 生成文案
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- **THEN** 函数 SHALL 自动从 `get_last_analysis()` 获取结构化摘要，与 `search_result` 拼接后传入 `svc.generate_copy_with_reference()`，总参考文本限制在 3000 字符以内
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