zhoujie
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- 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
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## Requirements
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### Requirement: 内容生成函数迁移至独立模块
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系统 SHALL 将内容生成、图片生成、发布及导出相关函数从 `main.py` 提取至 `services/content.py`，包括：`generate_copy`、`generate_images`、`one_click_export`、`publish_to_xhs`、`batch_generate_copy`、`generate_copy_with_topic_engine`。
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#### Scenario: 模块导入成功
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- **WHEN** `main.py` 执行 `from services.content import generate_copy, generate_images, publish_to_xhs, one_click_export, batch_generate_copy, generate_copy_with_topic_engine`
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- **THEN** 所有函数可正常调用，行为与迁移前完全一致
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#### Scenario: 内容生成保留现有验证逻辑
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- **WHEN** 调用 `publish_to_xhs` 时标题超过 20 字或图片数量不合法
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- **THEN** 函数 SHALL 返回与迁移前相同的错误提示，不改变验证行为
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#### Scenario: 临时文件清理逻辑保留
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- **WHEN** `publish_to_xhs` 执行完毕（成功或失败）
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- **THEN** `finally` 块中的 AI 临时文件清理逻辑 SHALL 正常执行
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#### Scenario: 智能选题创作入口
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- **WHEN** 调用 `generate_copy_with_topic_engine(count=N)` 时
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- **THEN** 系统 SHALL 先通过 `TopicEngine().recommend(count=N)` 获取推荐选题，再对排名第一的选题自动调用 `generate_copy()`，返回文案结果和使用的选题信息
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#### Scenario: 批量创作入口
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- **WHEN** 调用 `batch_generate_copy(topics: list, style: str, persona=None)` 时
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- **THEN** 系统 SHALL 对列表中的每个 `topic` 依次调用 `generate_copy(topic, style, persona)`，并将所有结果以列表形式返回，单个 topic 失败时记录错误并继续处理后续项，不中断整体流程
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