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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## Why
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当前系统存在两条独立的发布路径：`scheduler.py` 的 `auto_publish_once` 直接生成并发布，完全绕过队列；而 `PublishQueue` + `QueuePublisher` 提供了另一套排期发布机制。两套系统互不感知，导致：
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1. **排期时间全靠手动输入** — 用户必须自己判断最佳发布时间并以文本形式输入 `scheduled_time`，`analytics_service.py` 中已有的 `time_weights`（基于历史数据的3小时段权重）完全没有被利用。
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2. **调度器发布绕过队列** — 自动化调度器的发布操作不经过审核流程，没有草稿预览、排期管理的保障；而队列系统又缺少自动化生成能力，两者无法联动。
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3. **无内容分布控制** — 没有机制防止多篇内容扎堆发布，也没有将内容分散到高流量时段的能力。
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## What Changes
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- 新增**智能排期引擎**：基于 `AnalyticsService` 的 `time_weights` 自动计算最佳发布时间槽（peak hours），为入队内容自动分配 `scheduled_time`，避免同一时段拥堵
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- 新增**自动排期模式**：内容生成入队时可选择"自动排期"，系统自动跨天分散安排到高权重时段
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- 将调度器的 `auto_publish_once` 重构为**通过队列发布**，统一发布路径，所有发布都经过队列 → 审核 → 排期 → 发布的标准流程
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- 修改内容排期 UI，增加一键自动排期、排期建议、时段热力图展示
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## Capabilities
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### New Capabilities
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- `smart-schedule-engine`: 智能排期引擎 — 基于 `time_weights` 分析数据计算最优发布时段，自动为队列项分配排期时间，支持内容间距控制和时段负载均衡
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- `unified-publish-path`: 统一发布路径 — 将 `scheduler.py` 的自动发布改为生成内容到队列 + 自动审核 + QueuePublisher 发布，消除绕过队列的直接发布
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### Modified Capabilities
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- `services-queue`: 队列添加时支持 `auto_schedule=True` 参数调用智能排期引擎；`generate_to_queue` 新增自动排期选项
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- `services-scheduler`: `_scheduler_loop` 的 publish 分支改为调用 `generate_to_queue`（自动排期 + 自动审核），不再直接调用 `auto_publish_once` 的发布逻辑
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## Impact
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- **代码变更**: `services/publish_queue.py`（新增排期引擎方法）、`services/queue_ops.py`（`generate_to_queue` 增加自动排期参数）、`services/scheduler.py`（publish 路径重构）、`services/analytics_service.py`（暴露 `time_weights` 查询接口）、`ui/app.py`（排期 UI 增强）
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- **数据依赖**: 智能排期依赖 `content_weights.json` 中的 `time_weights` 字段；首次使用若无数据则 fallback 到默认高流量时段（08-10, 12-14, 18-22）
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- **行为变更**: 调度器的自动发布不再即时发布，改为入队后由 QueuePublisher 按排期时间发布，会有分钟级延迟
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- **向后兼容**: 手动输入 `scheduled_time` 仍然有效，智能排期仅在用户未手动指定时生效
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