zhoujie 1ec520b47e feat(content): 新增智能选题引擎、批量创作和图文协同优化
- 新增智能选题引擎 `TopicEngine`,整合热点数据与历史权重,提供多维度评分和创作角度建议
- 新增内容模板系统 `ContentTemplate`,支持从 JSON 文件加载模板并应用于文案生成
- 新增批量创作功能 `batch_generate_copy`,支持串行生成多篇文案并自动入草稿队列
- 升级文案质量流水线:实现 Prompt 分层架构(基础层 + 风格层 + 人设层)、LLM 自检与改写机制、深度去 AI 化后处理
- 优化图文协同:新增封面图策略选择、SD prompt 与文案语义联动、图文匹配度评估
- 集成数据闭环:在文案生成中自动注入 `AnalyticsService` 权重数据,实现发布 → 数据回收 → 优化创作的完整循环
- 更新 UI 组件:新增选题推荐展示区、批量创作折叠面板、封面图策略选择器和图文匹配度评分展示

♻️ refactor(llm): 重构 Prompt 架构并增强去 AI 化处理

- 将 `PROMPT_COPYWRITING` 拆分为分层架构(基础层 + 风格层 + 人设层),提高维护性和灵活性
- 增强 `_humanize_content` 方法:新增语气词注入、标点不规范化、段落节奏打散和 emoji 密度控制
- 新增 `_self_check` 和 `_self_check_rewrite` 方法,实现文案 AI 痕迹自检与自动改写
- 新增 `evaluate_image_text_match` 方法,支持文案与 SD prompt 的语义匹配度评估(可选,失败不阻塞)
- 新增封面图策略配置 `COVER_STRATEGIES` 和情感基调映射 `EMOTION_SD_MAP`

📝 docs(openspec): 归档内容创作优化提案和详细规格

- 新增 `openspec/changes/archive/2026-02-28-optimize-content-creation/` 目录,包含设计文档、提案、规格说明和任务清单
- 新增 `openspec/specs/` 下的批量创作、文案质量流水线、图文协同、服务内容和智能选题引擎规格文档
- 更新 `openspec/specs/services-content/spec.md`,反映新增的批量创作和智能选题入口函数

🔧 chore(config): 更新服务配置和 UI 集成

- 在 `services/content.py` 中集成权重数据自动注入逻辑,实现数据驱动创作
- 在 `ui/app.py` 中新增选题推荐、批量生成和图文匹配度评估的回调函数
- 在 `ui/tab_create.py` 中新增智能选题推荐区、批量创作面板和图文匹配度评估组件
- 修复 `services/sd_service.py` 中的头像文件路径问题,确保目录存在
2026-02-28 21:04:09 +08:00

33 lines
2.5 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

## 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