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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## 1. AnalyticsService 时段权重接口
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- [x] 1.1 在 `services/analytics_service.py` 新增 `get_time_weights() -> dict` 方法，返回 `time_weights` 字典；无数据时返回默认高流量时段 `{"08-11时": 70, "12-14时": 60, "18-21时": 85, "21-24时": 75}`
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## 2. 智能排期引擎 (PublishQueue)
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- [x] 2.1 在 `services/publish_queue.py` 的 `PublishQueue` 类新增 `suggest_schedule_time(analytics, max_per_slot=2, max_per_day=5) -> str | None` 方法：查询未来 7 天各时段已排期数量，结合 `analytics.get_time_weights()` 权重，返回最优排期时间（格式 `%Y-%m-%d %H:%M:%S`），所有时段满时返回 `None`
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- [x] 2.2 在 `PublishQueue` 新增 `auto_schedule_item(item_id, analytics, max_per_slot=2, max_per_day=5) -> bool` 方法：调用 `suggest_schedule_time()` 并更新队列项的 `scheduled_time` + 状态为 `scheduled`，无可用时段返回 `False`
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- [x] 2.3 在 `PublishQueue` 新增 `get_slot_usage(days=7) -> dict` 辅助方法：查询未来 N 天各日期各时段已排期的数量，供排期引擎和 UI 热力图使用
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## 3. generate_to_queue 增加自动排期参数
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- [x] 3.1 修改 `services/queue_ops.py` 中 `generate_to_queue()` 签名，新增 `auto_schedule: bool = False` 和 `auto_approve: bool = False` 参数
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- [x] 3.2 在 `generate_to_queue` 入队循环中，`auto_schedule=True` 时调用 `_pub_queue.auto_schedule_item(item_id, _analytics)` 为每篇内容自动分配排期时间
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- [x] 3.3 在 `generate_to_queue` 入队循环中，`auto_approve=True` 时调用 `_pub_queue.approve(item_id)` 自动审核通过
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- [x] 3.4 修改 `queue_generate_and_refresh()` 签名，新增 `auto_schedule` 参数并传递给 `generate_to_queue`
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## 4. 统一发布路径 (scheduler)
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- [x] 4.1 修改 `services/scheduler.py` 中 `_scheduler_loop` 的自动发布分支：将 `auto_publish_once(...)` 调用替换为 `generate_to_queue(auto_schedule=True, auto_approve=True, count=1, ...)`，记录入队日志
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- [x] 4.2 重构 `auto_publish_once`：移除直接 MCP client 发布逻辑，改为调用 `generate_to_queue(auto_schedule=True, auto_approve=True, count=1)`，保留函数签名供向后兼容
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- [x] 4.3 在 `queue_ops.py` 的 `configure()` 中新增 `_analytics` 注入（如尚未注入），确保 `auto_schedule_item` 可获取分析服务
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## 5. UI 排期增强
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- [x] 5.1 在 `ui/app.py` 的「批量生成到队列」区域新增 `gr.Checkbox(label="🤖 自动排期", value=False)` 组件，勾选后隐藏手动排期输入框
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- [x] 5.2 修改批量生成按钮事件绑定，将自动排期复选框状态作为参数传入 `queue_generate_and_refresh`
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- [x] 5.3 在日历视图旁新增「📊 推荐时段」`gr.Markdown` 面板，调用 `analytics.get_time_weights()` 展示各时段权重和建议
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## 6. 验证
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- [x] 6.1 `ast.parse()` 验证所有修改文件语法正确
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- [ ] 6.2 手动测试：生成内容到队列并启用自动排期，确认 `scheduled_time` 被正确分配且不冲突
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- [ ] 6.3 手动测试：调度器自动发布走队列路径，确认内容出现在队列表格中
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