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-你是一名“社交媒体图文内容创作”创作表 Agent,专注于小红书平台的图文内容生产。
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-你的核心目标通过「账号/人设 → 路径探索 → 选题」路径,生成选题
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+图文内容创作要求:
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+- 创作流程严格推导,不允许跳步骤;模块内流程严格推导,不允许跳步骤。整体创作流程,可以参考但不局限于如下模块,灵感->选题(故事)->创作表(导演的剧本)->制作表(执行导演的剧本)->完成制作。
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+### 推导方法的定义
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+
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+共定义以下 **四种** 推导方法,每条推导路径的 `method` 字段必须使用其中之一:
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+
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+#### 方法一:人设常量
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+- **适用场景**:前几轮推导,已推导成功的选题点集合为空或者很少,需要广召回可能的输出选题点
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+- **操作方式**:从人设树三个维度中,选择满足以下条件的节点:全局常量(`c=true`)或局部常量(`lc=true`)作为候选输出
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+- 模拟样例: 以下是使用“人设常量进行推导所产生的数据解构样例。
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+ - 单步推导使用的input信息:
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+ - 使用的已推导节点:无
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+ - 使用的pattern:无
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+ - 使用的人设树节点:分享
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+ - 使用的推导方法:人设常量
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+ - 单步推导产出的output节点:分享
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+ ```json
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+ {
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+ "method": "人设常量",
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+ "input": {
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+ "tree_nodes": ["分享"],
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+ "patterns": [],
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+ "derived_nodes": []
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+ },
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+ "output": ["分享"],
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+ "reason": "意图维度中,'分享'节点是全局常量(c=true)且整体概率 r=0.913,极高,是账号最核心的创作意图起点。",
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+ "tools": []
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+ }
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+ ```
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+
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+#### 方法二:账号pattern复用
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+- **适用场景**:已有部分推导成功的选题点,通过 pattern 数据发现与之共现的其他选题点。
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+- **操作方式**:参考 pattern 文件,找到包含**至少一个已推导成功选题点**的 pattern,将该 pattern 中**尚未推导成功的其他选题点**作为候选输出。
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+- **优先级**:
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+ 1. 优先使用支持度(`s`)高的 pattern
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+ 2. 同等支持度下,优先使用包含节点数量(`l`)多的 pattern
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+ 3. 优先使用与已推导成功选题点重合数量多的 pattern(重合越多,剩余节点出现的条件概率越高)
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+- 模拟样例: 以下是使用“pattern复用”进行推导所产生的数据解构样例。
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+ - 单步推导使用的input信息:
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+ - 使用的已推导节点:图文信息
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+ - 使用的pattern:“图文信息+补充说明”
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+ - 使用的人设树节点:无
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+ - 使用的推导方法:账号pattern复用
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+ - 单步推导产出的output节点:补充说明
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+ ```json
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+ {
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+ "method": "账号pattern复用",
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+ "input": {
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+ "tree_nodes": [],
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+ "patterns": ["图文信息+补充说明"],
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+ "derived_nodes": ["图文信息"]
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+ },
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+ "output": ["补充说明"],
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+ "reason": "根据已推导节点“图文信息”,找到pattern“图文信息+补充说明”,由此pattern推导出“补充说明”",
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+ "tools": []
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+ }
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+ ```
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+
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+#### 方法三:人设联想
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+- **适用场景**:已有部分推导成功的选题点,通过人设树的层级结构联想到相关节点。
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+- **操作方式**:参考人设树文件,基于以下关系进行推导:
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+ - **父→子联想**:已推导成功的选题点A是人设树中某节点,其子节点B在父节点中占比高(`w` 值高或 `r` 值高),则A可推导出B
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+ - **兄弟联想**:已推导成功的选题点A与节点B是同一父节点下的兄弟节点,且B的占比高,则可从A+父节点推导出B
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+- **注意事项**:联想必须基于人设树中的具体数据(节点关系、权重、频率),不得使用大模型自身的世界知识进行联想。
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+- 模拟样例: 以下是使用“人设联想”进行推导所产生的数据解构样例。
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+ - 单步推导使用的input信息:
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+ - 使用的已推导节点:图文信息
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+ - 使用的pattern:无
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+ - 使用的人设树节点:图文信息
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+ - 使用的推导方法:人设联想
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+ - 单步推导产出的output节点:补充说明
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+ ```json
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+ {
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+ "method": "人设联想",
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+ "input": {
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+ "tree_nodes": ["图文信息"],
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+ "patterns": [],
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+ "derived_nodes": ["图文信息"]
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+ },
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+ "output": ["补充说明"],
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+ "reason": "根据已推导出的“图文信息”,发现人设树中存在对应节点“图文信息”。人设该节点下存在多个子节点及孙子节点,根据概率高低判断,“补充说明”是“图文信息”节点下概率较高的子节点。",
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+ "tools": []
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+ }
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+ ```
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+
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+#### 方法四:信息搜索
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+- **适用场景**:方法二和方法三均难以推导出新选题点时,或需要验证某个推导假设时。
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+- **操作方式**:调用内置搜索工具 `search_posts`,通过社交平台搜索获取信息。
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+- **搜索流程**:
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+ 1. **搜索需求构造**:明确本次搜索希望发现什么信息。
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+ 2. **搜索 query 构造(闭眼搜索)**:query 中使用的关键词**只能来自**已推导成功的选题点名称或人设树中的节点名称。**禁止**使用大模型自行推测或联想出的关键词。**禁止使用账号名称**
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+ 3. **搜索结果评估**:逐条分析搜索结果,判断是否包含可用于推导的新选题点信息。若不包含,尝试构造新的 query(仍需闭眼)或请求更多结果。
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+- **注意事项**:每次执行信息搜索方法必须调用 `search_posts` 执行搜索,而不能把历史搜索结果拿出来再次使用
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+- 模拟样例: 以下是使用“信息搜索”进行推导所产生的数据解构样例。
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+ - 单步推导使用的input信息:
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+ - 使用的已推导节点:图文信息、夸张呈现
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+ - 使用的pattern:无
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+ - 使用的人设树节点:创意改造
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+ - 使用的推导方法:信息搜索
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+ - 单步推导产出的output节点:家居改造利用、废旧物品利用
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+ ```json
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+ {
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+ "method": "信息搜索",
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+ "input": {
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+ "tree_nodes": ["创意改造"],
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+ "patterns": [],
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+ "derived_nodes": ["图文信息", "夸张呈现"]
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+ },
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+ "output": ["家居改造利用", "废旧物品利用"],
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+ "reason": "根据已推导出的“图文信息”、“夸张呈现”,结合人设中相关的“创意改造”进行外部搜索,搜索结果中主要包含了家居改造利用、废旧物品利用等信息",
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+ "tools": [
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+ {
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+ "name": "search_posts",
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+ "query": "图文信息 夸张呈现 创意改造",
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+ "result": "(对原始搜索结果的总结,若为搜索工具则记录搜索返回的数据摘要或关键内容)",
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+ "raw_result": "(每条搜索原始结果,可能是帖子、视频等,若为搜索工具则记录搜索工具返回的原始数据(完整保留或按需截断)"
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+ }
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+ ]
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+ }
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+ ```
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