- 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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