init

agent/core/runner.py

@@ -310,6 +310,15 @@ class AgentRunner:
             raise ValueError("llm_call function not provided")
 
         config = config or RunConfig()
+        disable_side_branches = os.getenv("AGENT_DISABLE_SIDE_BRANCHES", "").lower() in {
+            "1",
+            "true",
+            "yes",
+            "on",
+        }
+        if disable_side_branches:
+            # 外部强制禁用侧分支：压缩/反思都不进入
+            config.force_side_branch = None
         trace = None
 
         try:
@@ -783,7 +792,12 @@ class AgentRunner:
             return history, head_seq, sequence, False
 
         # 知识提取：在任何压缩发生前，用完整 history 做反思（进入反思侧分支）
-        if config.knowledge.enable_extraction and not config.force_side_branch:
+        disable_side_branches = os.getenv("AGENT_DISABLE_SIDE_BRANCHES", "").lower() in {"1", "true", "yes", "on"}
+        if (
+            config.knowledge.enable_extraction
+            and not config.force_side_branch
+            and not disable_side_branches
+        ):
             # 设置侧分支队列：先反思，再压缩
             config.force_side_branch = ["reflection", "compression"]
             return history, head_seq, sequence, True
@@ -829,10 +843,10 @@ class AgentRunner:
                 msg_count_after, compression_config.max_messages, token_count_after, max_tokens,
             )
             # 如果还没有设置侧分支（说明没有启用知识提取），直接进入压缩
-            if not config.force_side_branch:
+            if not config.force_side_branch and not disable_side_branches:
                 config.force_side_branch = ["compression"]
             # 返回标志，让主循环进入侧分支
-            return history, head_seq, sequence, True
+            return history, head_seq, sequence, (True if not disable_side_branches else False)
 
         # 压缩完成后，输出最终发给模型的消息列表
         logger.info("Level 1 压缩完成，发送给模型的消息列表:")
@@ -1170,7 +1184,11 @@ class AgentRunner:
             cache_read_tokens = result.get("cache_read_tokens")
 
             # 周期性自动注入上下文（仅主路径）
+            # 严格工具白名单模式下：如果你没把 get_current_context 放进 tools 列表，就不要注入它。
             if not side_branch_ctx and iteration % CONTEXT_INJECTION_INTERVAL == 0:
+                strict_mode = os.getenv("AGENT_STRICT_TOOL_SELECTION", "").lower() in {"1", "true", "yes", "on"}
+                allowed_tools = set(config.tools or [])
+
                 # 检查是否已经调用了 get_current_context
                 if tool_calls:
                     has_context_call = any(
@@ -1182,21 +1200,27 @@ class AgentRunner:
                     tool_calls = []
 
                 if not has_context_call:
-                    # 手动添加 get_current_context 工具调用
-                    context_call_id = f"call_context_{uuid.uuid4().hex[:8]}"
-                    tool_calls.append({
-                        "id": context_call_id,
-                        "type": "function",
-                        "function": {"name": "get_current_context", "arguments": "{}"}
-                    })
-                    logger.info(f"[周期性注入] 自动添加 get_current_context 工具调用 (iteration={iteration})")
+                    if strict_mode and allowed_tools and "get_current_context" not in allowed_tools:
+                        logger.debug(
+                            f"[周期性注入] 跳过 get_current_context 注入（未在 tools 白名单中，iteration={iteration}）"
+                        )
+                    else:
+                        # 手动添加 get_current_context 工具调用
+                        context_call_id = f"call_context_{uuid.uuid4().hex[:8]}"
+                        tool_calls.append({
+                            "id": context_call_id,
+                            "type": "function",
+                            "function": {"name": "get_current_context", "arguments": "{}"}
+                        })
+                        logger.info(f"[周期性注入] 自动添加 get_current_context 工具调用 (iteration={iteration})")
 
 
             # 按需自动创建 root goal（仅主路径）
-            if not side_branch_ctx and goal_tree and not goal_tree.goals and tool_calls:
+            # 不再依赖 tool_calls 是否非空：避免严格白名单下模型/runner 没有工具调用时不创建计划。
+            if not side_branch_ctx and goal_tree and not goal_tree.goals:
                 has_goal_call = any(
                     tc.get("function", {}).get("name") == "goal"
-                    for tc in tool_calls
+                    for tc in (tool_calls or [])
                 )
                 logger.debug(f"[Auto Root Goal] Before tool execution: goal_tree.goals={len(goal_tree.goals)}, has_goal_call={has_goal_call}, tool_calls={[tc.get('function', {}).get('name') for tc in tool_calls]}")
                 if not has_goal_call:
@@ -1595,7 +1619,13 @@ class AgentRunner:
             # 无工具调用
             # 如果在侧分支中，已经在上面处理过了（不会走到这里）
             # 主路径无工具调用 → 任务完成，检查是否需要完成后反思
-            if not side_branch_ctx and config.knowledge.enable_completion_extraction and not break_after_side_branch:
+            disable_side_branches = os.getenv("AGENT_DISABLE_SIDE_BRANCHES", "").lower() in {"1", "true", "yes", "on"}
+            if (
+                not side_branch_ctx
+                and config.knowledge.enable_completion_extraction
+                and not break_after_side_branch
+                and not disable_side_branches
+            ):
                 config.force_side_branch = ["reflection"]
                 break_after_side_branch = True
                 logger.info("任务完成，进入完成后反思侧分支")
@@ -2094,17 +2124,22 @@ class AgentRunner:
         获取工具 Schema
 
         - tools=None: 使用 registry 中全部已注册工具（含内置 + 外部注册的）
-        - tools=["a", "b"]: 在 BUILTIN_TOOLS 基础上追加指定工具
+        - tools=["a", "b"]: 默认在 BUILTIN_TOOLS 基础上追加指定工具
+          （当 AGENT_STRICT_TOOL_SELECTION=1 时，仅使用 tools 列表）
         """
         if tools is None:
             # 全部已注册工具
             tool_names = self.tools.get_tool_names()
         else:
-            # BUILTIN_TOOLS + 显式指定的额外工具
-            tool_names = BUILTIN_TOOLS.copy()
-            for t in tools:
-                if t not in tool_names:
-                    tool_names.append(t)
+            strict_mode = os.getenv("AGENT_STRICT_TOOL_SELECTION", "").lower() in {"1", "true", "yes", "on"}
+            if strict_mode:
+                tool_names = tools.copy()
+            else:
+                # BUILTIN_TOOLS + 显式指定的额外工具
+                tool_names = BUILTIN_TOOLS.copy()
+                for t in tools:
+                    if t not in tool_names:
+                        tool_names.append(t)
         return self.tools.get_schemas(tool_names)
 
     # 默认 system prompt 前缀（当 config.system_prompt 和前端都未提供 system message 时使用）

agent/llm/openrouter.py

@@ -538,7 +538,7 @@ async def _openrouter_anthropic_call(
     max_retries = 3
     last_exception = None
     for attempt in range(max_retries):
-        async with httpx.AsyncClient(timeout=300.0) as client:
+        async with httpx.AsyncClient(timeout=300.0, proxy="http://127.0.0.1:7890") as client:
             try:
                 response = await client.post(endpoint, json=payload, headers=headers)
                 response.raise_for_status()
@@ -662,7 +662,7 @@ async def openrouter_llm_call(
     max_retries = 3
     last_exception = None
     for attempt in range(max_retries):
-        async with httpx.AsyncClient(timeout=300.0) as client:
+        async with httpx.AsyncClient(timeout=300.0, proxy="http://127.0.0.1:7890") as client:
             try:
                 response = await client.post(endpoint, json=payload, headers=headers)
                 response.raise_for_status()

agent/skill/skill_loader.py

@@ -35,6 +35,7 @@ parent: parent-id
 
 import os
 import re
+import os
 from pathlib import Path
 from typing import List, Dict, Optional
 import logging
@@ -382,14 +383,18 @@ def load_skills_from_dir(skills_dir: Optional[str] = None) -> List[Skill]:
         Skill 列表（内置 + 自定义）
     """
     all_skills = []
+    disable_builtin = os.getenv("AGENT_DISABLE_BUILTIN_SKILLS", "").lower() in {"1", "true", "yes", "on"}
 
     # 1. 加载内置 skills（agent/skill/skills/）
-    builtin_skills_dir = Path(__file__).parent / "skills"
-    if builtin_skills_dir.exists():
-        loader = SkillLoader(str(builtin_skills_dir))
-        builtin_skills = loader.load_all()
-        all_skills.extend(builtin_skills)
-        logger.info(f"加载了 {len(builtin_skills)} 个内置 skills")
+    if disable_builtin:
+        logger.info("已禁用内置 skills 加载 (AGENT_DISABLE_BUILTIN_SKILLS)")
+    else:
+        builtin_skills_dir = Path(__file__).parent / "skills"
+        if builtin_skills_dir.exists():
+            loader = SkillLoader(str(builtin_skills_dir))
+            builtin_skills = loader.load_all()
+            all_skills.extend(builtin_skills)
+            logger.info(f"加载了 {len(builtin_skills)} 个内置 skills")
 
     # 2. 加载用户自定义 skills（如果提供）
     if skills_dir:

agent/tools/__init__.py

@@ -2,13 +2,16 @@
 Tools 包 - 工具注册和 Schema 生成
 """
 
+import os
+
 from agent.tools.registry import ToolRegistry, tool, get_tool_registry
 from agent.tools.schema import SchemaGenerator
 from agent.tools.models import ToolResult, ToolContext, ToolContextImpl
 
-# 导入 builtin 工具以触发 @tool 装饰器注册
-# noqa: F401 表示这是故意的副作用导入
-import agent.tools.builtin  # noqa: F401
+# 导入 builtin 工具以触发 @tool 装饰器注册（可通过环境变量关闭）
+if os.getenv("AGENT_DISABLE_BUILTIN_TOOL_REGISTRATION", "").lower() not in {"1", "true", "yes", "on"}:
+    # noqa: F401 表示这是故意的副作用导入
+    import agent.tools.builtin  # noqa: F401
 
 __all__ = [
 	"ToolRegistry",

agent/tools/builtin/browser/baseClass.py

@@ -238,6 +238,11 @@ async def init_browser_session(
 ) -> tuple[BrowserSession, Tools]:
     global _browser_session, _browser_tools, _file_system, _last_browser_type, _last_headless, _live_url
 
+    import os
+    # 告诉底层工具：连本地浏览器时，离代理远点
+    os.environ["no_proxy"] = "localhost,127.0.0.1"
+    os.environ["NO_PROXY"] = "localhost,127.0.0.1"
+
     if _browser_session is not None:
         return _browser_session, _browser_tools
 

examples/content_needs_generation/PRD/business.md

@@ -1,26 +0,0 @@
-## 业务目标
-基于热榜趋势和时间搜索结果，结合内容解析技能进行打分过滤，生成高质量的内容需求推荐。
-
-## 核心执行流程
-
-### 第一步：获取待选需求
-1.  **热榜搜索**：调用 `hot_rank_search` 工具获取今日热榜（news 分类）的内容。
-2.  **节日总结**：获取当前日期及近期（未来 7 天内）的关键时间节点、节日或重大事件，用日期和节日组合作为需求，不要输出其他内容。
-
-### 第二步：打分与过滤
-1.  **处理热榜需求**：
-    *   使用 `content_filter` 过滤可保留需求。
-    *   提取关键词，使用 `weixin_index_search` 基于热度值进行打分过滤。
-2.  **处理时间搜索需求**：
-    *   使用 `content_filter` 过滤可保留需求。
-    *   提取关键词，使用 `weixin_index_search` 基于热度值进行打分过滤。
-
-### 第三步：分别输出结果
-1.  **输出热榜推荐结果**：将过滤后的热榜选题结果输出到独立的文件或区块中。
-2.  **输出时间节点推荐结果**：将过滤后的时间节点选题结果输出到另一个独立的文件或区块中。
-
-## 注意事项
-*   **严禁整合输出**：热榜需求和时间搜索需求必须分开处理，分别输出对应的推荐结果。
-*   在调用工具和技能前，必须说明调用原因和参数生成逻辑。
-*   必须在执行过程中展示清晰的思考和过滤逻辑。
-*   确保最终输出的数据完整且符合格式要求。

examples/content_needs_generation/PRD/output.md

@@ -1,14 +0,0 @@
-输出可选的热门内容和原因，输出结构如下，输出结果到文件中
-[
-    {
-        "title": "可选热门标题1",
-        "source": "选题的来源1",
-        "reason": "原因1（理由）"
-    },
-    {
-        "title": "可选热门标题2",
-        "source": "选题的来源2",
-        "reason": "原因2（理由）"
-    },
-    ...
-]

examples/content_needs_generation/PRD/system.md

@@ -1,114 +0,0 @@
-## 核心执行原则
-
-### 1. 执行步骤必须输出结果
-
-- **每个执行步骤都必须产生明确的输出结果**，不能只执行不输出
-- 输出结果可以是：
-  - 数据文件（JSON、Markdown等）
-  - 分析报告
-  - 中间结论
-  - 结构化信息
-- 使用 `goal` 工具管理执行计划时，每个目标的完成（`goal(done=...)`）必须包含具体的输出结果描述
-- 禁止"执行了但没输出"的情况
-
-### 2. 必须输出思考过程
-
-- **在执行任何任务时，必须明确展示你的思考过程**
-- 思考过程应包含：
-  - 当前任务的目标和上下文理解
-  - 可选的执行方案及其优缺点分析
-  - 选择某个方案的理由
-  - 执行过程中的关键判断点
-  - 遇到的困难和解决方案
-- 思考过程可以通过以下方式展示：
-  - 在文本回复中明确说明
-  - 使用结构化格式（如 Markdown 列表、分段说明）
-  - 在关键决策点进行说明
-- **禁止"直接执行不解释"的行为**
-
-### 3. 禁止自行联想
-
-- **严格基于提供的数据和事实进行工作**，不能添加数据中不存在的信息
-- 如果数据不完整，应该：
-  - 明确说明缺失的信息
-  - 使用 skills 查找定义（见第5条）
-  - 向用户说明需要补充的信息
-- 禁止基于"常识"或"推测"添加数据中没有的内容
-- 如果需要对数据进行推理，必须：
-  - 明确说明推理依据（来自哪个数据源）
-  - 说明推理逻辑
-  - 标注哪些是原始数据，哪些是推理结果
-
-### 4. 保证数据完整性
-
-- **不能自行压缩、简化或省略数据**
-- 处理数据时：
-  - 必须保留所有原始信息
-  - 可以选择需要使用的数据，但必须明确说明选择标准
-  - 如果数据量大，可以分步骤处理，但每步都要输出完整结果
-  - 最终输出必须包含所有必要信息
-- 数据完整性要求：
-  - JSON 文件：保留所有字段和结构
-  - 分类树：保留完整的层次结构
-  - 元素列表：保留所有元素及其说明
-  - 分类结果：保留分类树、未分类元素、覆盖率等完整信息
-- 如果必须处理大量数据，应该：
-  - 分阶段处理并输出每阶段结果
-  - 使用文件保存中间结果
-  - 在最终输出中整合所有阶段的结果
-
-### 5. 及时使用 skills 查找定义
-
-- **遇到定义问题或概念不清时，必须立即使用 skills 查找定义**
-- 可用的 skills：
-  - `define`: 关键名词定义
-- 使用 skills 的时机：
-  - 遇到不熟悉的概念或术语
-  - 需要了解某个流程的具体要求
-  - 需要确认某个操作的标准格式
-  - 需要查找相关工具的使用方法
-- 使用 skills 后，必须：
-  - 明确说明从 skill 中获取的信息
-  - 基于 skill 的定义执行后续操作
-  - 如果 skill 中的定义与当前任务有冲突，需要说明并寻求解决方案
-
-### 6. 拆分原子步骤后再生成核心定义
-
-- **当需要完成一个核心定义时，如果该定义可以被拆分，必须先完成所有拆分的原子步骤，最后再生成核心定义内容**
-- 拆分原则：
-  - 将复杂定义拆分为多个独立的、可执行的原子步骤
-  - 每个原子步骤应该：
-    - 有明确的输入和输出
-    - 可以独立验证
-    - 不依赖其他步骤的中间结果（除非明确需要）
-- 执行流程：
-  1. **分析定义的可拆分性**：判断核心定义是否可以拆分为多个原子步骤
-  2. **列出所有原子步骤**：明确每个步骤的目标、输入、输出
-  3. **按顺序执行原子步骤**：每个步骤都要输出结果（见原则1）
-  4. **整合原子步骤结果**：将所有原子步骤的输出整合
-  5. **生成核心定义**：基于所有原子步骤的结果，生成最终的核心定义内容
-- 示例：生成人设画像时
-  - 原子步骤1：提取实质维度信息 → 输出实质维度分析结果
-  - 原子步骤2：提取形式维度信息 → 输出形式维度分析结果
-  - 原子步骤3：提取意图维度信息 → 输出意图维度分析结果
-  - 整合步骤：整合三个维度的分析结果
-  - 核心定义：生成完整的人设画像
-
-### 7. 调用工具前必须先说明调用原因
-
-- **在调用任何工具前，必须先输出为什么要调用该工具**
-- 说明内容至少包括：
-  - 当前步骤的目标是什么
-  - 该工具能解决什么问题
-  - 为什么不选择其他工具或直接输出
-- 禁止“直接调用工具不解释原因”的行为
-
-### 8. 调用工具前必须说明参数生成逻辑
-
-- **在调用任何工具前，必须详细说明本次调用参数是如何生成的**
-- 参数说明至少包括：
-  - 每个参数的来源（来自用户输入、上下文数据、上一步输出或规则约束）
-  - 参数取值的选择依据
-  - 如存在可选值，需说明为何选择当前值而非其他值
-  - 参数与当前目标之间的对应关系
-- 禁止“只给参数不解释参数来源和推导过程”的行为

examples/content_needs_generation/config.py

@@ -1,50 +0,0 @@
-"""
-项目配置
-
-定义项目的运行配置。
-"""
-
-from agent.core.runner import KnowledgeConfig, RunConfig
-
-
-# ===== Agent 运行配置 =====
-
-RUN_CONFIG = RunConfig(
-    # 模型配置
-    model="claude-sonnet-4.5",
-    temperature=0.3,
-    max_iterations=1000,
-
-    # 任务名称
-    name="Content Needs Generation Agent",
-
-    # 知识管理配置
-    knowledge=KnowledgeConfig(
-        # 压缩时提取（消息量超阈值触发压缩时，用完整 history 反思）
-        enable_extraction=False,
-        reflect_prompt="",  # 自定义反思 prompt；空则使用默认，见 agent/core/prompts/knowledge.py:REFLECT_PROMPT
-
-        # agent运行完成后提取（不代表任务完成，agent 可能中途退出等待人工评估）
-        enable_completion_extraction=False,
-        completion_reflect_prompt="",  # 自定义复盘 prompt；空则使用默认，见 agent/core/prompts/knowledge.py:COMPLETION_REFLECT_PROMPT
-
-        # 知识注入（agent切换当前工作的goal时，自动注入相关知识）
-        enable_injection=True,
-
-        # 默认字段（保存/搜索时自动注入）
-        owner="",  # 所有者（空则尝试从 git config user.email 获取，再空则用 agent:{agent_id}）
-        default_tags={"project": "content_needs", "domain": "content_needs"},  # 默认 tags（会与工具调用参数合并）
-        default_scopes=["org:cybertogether"],  # 默认 scopes
-        default_search_types=["strategy", "tool"],  # 默认搜索类型过滤
-        default_search_owner=""  # 默认搜索 owner 过滤（空则不过滤）
-    )
-)
-
-
-# ===== 基础设施配置 =====
-
-SKILLS_DIR = "./skills"
-TRACE_STORE_PATH = ".trace"
-DEBUG = True
-LOG_LEVEL = "INFO"
-LOG_FILE = None  # 设置为文件路径可以同时输出到文件

examples/content_needs_generation/content_needs_generation.prompt

@@ -1,15 +0,0 @@
----
-model: anthropic/claude-sonnet-4.5
-temperature: 0.5
----
-
-$system$
-
-系统要求：
-作为一个专业的需求产生智能体，你需要在在执行任务的时候，遵循以下约定
-{system}
-
-下面是你本次执行过程要解决的核心问题
-{business}
-
-

examples/content_needs_generation/html.py

@@ -1,304 +0,0 @@
-"""
-将 messages 转为可视化 HTML 结构展示
-
-功能：
-- 每条 message 有清晰的类型标识（系统 / 用户 / 助手 / 工具）
-- 工具类型标注工具名称和工具输出
-- 内容过长时支持展开/收起
-"""
-
-import json
-from pathlib import Path
-from typing import Any, List, Union
-
-# 展开阈值：超过此字符数则默认折叠
-COLLAPSE_THRESHOLD = 300
-
-
-def _ensure_messages(messages: List[Any]) -> List[dict]:
-    """将 Message 对象或 dict 统一转为 dict 列表"""
-    result = []
-    for m in messages:
-        if hasattr(m, "to_dict"):
-            result.append(m.to_dict())
-        elif isinstance(m, dict):
-            result.append(m)
-        else:
-            result.append({"role": "unknown", "content": str(m)})
-    return result
-
-
-def _get_message_type_info(msg: dict) -> tuple[str, str, str]:
-    """
-    根据消息内容返回 (类型标签, 简短说明, 样式类)
-    """
-    role = msg.get("role", "unknown")
-    content = msg.get("content")
-    desc = msg.get("description", "")
-
-    if role == "system":
-        return "系统", "系统指令", "msg-system"
-    if role == "user":
-        return "用户", "用户输入", "msg-user"
-    if role == "assistant":
-        if isinstance(content, dict):
-            text = content.get("text", "")
-            tool_calls = content.get("tool_calls")
-            if tool_calls:
-                names = [
-                    tc.get("function", {}).get("name", "?")
-                    for tc in (tool_calls if isinstance(tool_calls, list) else [])
-                ]
-                label = f"工具调用: {', '.join(names)}" if names else "工具调用"
-                return "助手", label, "msg-assistant-tool"
-            if text:
-                return "助手", "文本回复", "msg-assistant"
-        return "助手", desc or "助手消息", "msg-assistant"
-    if role == "tool":
-        tool_name = "unknown"
-        if isinstance(content, dict):
-            tool_name = content.get("tool_name", content.get("name", "unknown"))
-        return "工具", tool_name, "msg-tool"
-
-    return "未知", str(role), "msg-unknown"
-
-
-def _extract_display_content(msg: dict) -> str:
-    """提取用于展示的文本内容"""
-    role = msg.get("role", "unknown")
-    content = msg.get("content")
-
-    if role == "system" or role == "user":
-        return str(content) if content else ""
-
-    if role == "assistant" and isinstance(content, dict):
-        return content.get("text", "") or ""
-
-    if role == "tool" and isinstance(content, dict):
-        result = content.get("result", content)
-        if isinstance(result, list):
-            return json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)
-        return str(result) if result else ""
-
-    return str(content) if content else ""
-
-
-def _extract_tool_info(msg: dict) -> tuple[str, str]:
-    """提取 tool 消息的工具名和输出"""
-    content = msg.get("content")
-    if not isinstance(content, dict):
-        return "unknown", str(content or "")
-    tool_name = content.get("tool_name", content.get("name", msg.get("description", "unknown")))
-    result = content.get("result", content.get("output", content))
-    if isinstance(result, dict) or isinstance(result, list):
-        output = json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)
-    else:
-        output = str(result) if result is not None else ""
-    return tool_name, output
-
-
-def _render_collapsible(content: str, block_id: str = "") -> str:
-    """生成可展开/收起的 HTML 片段"""
-    content = content.strip()
-    if not content:
-        return '<pre class="content-body"></pre>'
-
-    escaped = content.replace("&", "&amp;").replace("<", "&lt;").replace(">", "&gt;")
-    should_collapse = len(content) > COLLAPSE_THRESHOLD
-    safe_id = "".join(c if c.isalnum() or c in "-_" else "-" for c in block_id) or "x"
-
-    if should_collapse:
-        preview = escaped[:COLLAPSE_THRESHOLD] + "…"
-        full = escaped
-        return f'''<div class="collapsible-wrap">
-            <pre class="content-body content-preview" id="preview-{safe_id}">{preview}</pre>
-            <pre class="content-body content-full" id="full-{safe_id}" style="display:none">{full}</pre>
-            <button class="btn-toggle" onclick="toggleExpand('{safe_id}')">展开全部</button>
-        </div>'''
-    return f'<pre class="content-body">{escaped}</pre>'
-
-
-def _render_message(msg: dict, index: int) -> str:
-    """渲染单条消息为 HTML"""
-    type_label, short_desc, css_class = _get_message_type_info(msg)
-    seq = msg.get("sequence", index)
-    role = msg.get("role", "unknown")
-    bid = f"m{index}"
-
-    # 头部：类型 + 简短说明
-    header = f'<div class="msg-header"><span class="msg-type {css_class}">{type_label}</span> <span class="msg-desc">{short_desc}</span></div>'
-
-    body_parts = []
-
-    if role == "assistant":
-        content = msg.get("content")
-        if isinstance(content, dict):
-            tool_calls = content.get("tool_calls")
-            text = content.get("text", "")
-            if tool_calls:
-                for tc in tool_calls:
-                    fn = tc.get("function", {})
-                    name = fn.get("name", "?")
-                    args_str = fn.get("arguments", "{}")
-                    try:
-                        args_json = json.loads(args_str)
-                        args_preview = json.dumps(args_json, ensure_ascii=False)[:200]
-                        if len(json.dumps(args_json)) > 200:
-                            args_preview += "…"
-                    except Exception:
-                        args_preview = args_str[:200] + ("…" if len(args_str) > 200 else "")
-                    body_parts.append(
-                        f'<div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 {name}</span><pre class="tool-args">{args_preview}</pre></div>'
-                    )
-            if text:
-                body_parts.append(_render_collapsible(text, f"{bid}-text"))
-
-    elif role == "tool":
-        tool_name, output = _extract_tool_info(msg)
-        body_parts.append(f'<div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 {tool_name}</span></div>')
-        body_parts.append(_render_collapsible(output, f"{bid}-tool"))
-
-    else:
-        content = _extract_display_content(msg)
-        body_parts.append(_render_collapsible(content, bid))
-
-    body = "\n".join(body_parts)
-    return f'<div class="msg-item" data-role="{role}" data-seq="{seq}">{header}<div class="msg-body">{body}</div></div>'
-
-
-def _build_html(messages: List[dict], title: str = "Messages") -> str:
-    """构建完整 HTML 文档"""
-    items_html = "\n".join(_render_message(m, i) for i, m in enumerate(messages))
-    return f"""<!DOCTYPE html>
-<html lang="zh-CN">
-<head>
-<meta charset="UTF-8">
-<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
-<title>{title}</title>
-<style>
-* {{ box-sizing: border-box; }}
-body {{ font-family: ui-sans-serif, system-ui, -apple-system, sans-serif; margin: 0; padding: 20px; background: #f5f5f5; line-height: 1.5; }}
-h1 {{ font-size: 1.25rem; margin-bottom: 16px; color: #333; }}
-.msg-list {{ display: flex; flex-direction: column; gap: 12px; }}
-.msg-item {{ background: #fff; border-radius: 8px; padding: 12px 16px; box-shadow: 0 1px 3px rgba(0,0,0,.08); border-left: 4px solid #94a3b8; }}
-.msg-item[data-role="system"] {{ border-left-color: #64748b; }}
-.msg-item[data-role="user"] {{ border-left-color: #3b82f6; }}
-.msg-item[data-role="assistant"] {{ border-left-color: #22c55e; }}
-.msg-item[data-role="tool"] {{ border-left-color: #f59e0b; }}
-.msg-header {{ margin-bottom: 10px; display: flex; align-items: center; gap: 8px; flex-wrap: wrap; }}
-.msg-type {{ font-size: 0.75rem; font-weight: 600; padding: 2px 8px; border-radius: 4px; }}
-.msg-system {{ background: #e2e8f0; color: #475569; }}
-.msg-user {{ background: #dbeafe; color: #1d4ed8; }}
-.msg-assistant {{ background: #dcfce7; color: #15803d; }}
-.msg-assistant-tool {{ background: #fef3c7; color: #b45309; }}
-.msg-tool {{ background: #fed7aa; color: #c2410c; }}
-.msg-desc {{ font-size: 0.875rem; color: #64748b; }}
-.msg-body {{ font-size: 0.875rem; }}
-.content-body {{ margin: 0; white-space: pre-wrap; word-break: break-word; font-size: 0.8125rem; color: #334155; max-height: 400px; overflow-y: auto; }}
-.tool-call-item {{ margin-bottom: 8px; }}
-.tool-name {{ font-weight: 600; color: #0f172a; }}
-.tool-args {{ margin: 4px 0 0 0; padding: 8px; background: #f8fafc; border-radius: 4px; font-size: 0.75rem; overflow-x: auto; }}
-.tool-output-header {{ margin-bottom: 8px; }}
-.btn-toggle {{ margin-top: 8px; padding: 4px 12px; font-size: 0.75rem; cursor: pointer; background: #e2e8f0; border: 1px solid #cbd5e1; border-radius: 4px; color: #475569; }}
-.btn-toggle:hover {{ background: #cbd5e1; }}
-.collapsible-wrap {{ position: relative; }}
-</style>
-</head>
-<body>
-<h1>{title}</h1>
-<div class="msg-list">{items_html}</div>
-<script>
-function toggleExpand(idSuffix) {{
-  var preview = document.getElementById('preview-' + idSuffix);
-  var full = document.getElementById('full-' + idSuffix);
-  var btn = preview.parentElement.querySelector('.btn-toggle');
-  if (!preview || !full) return;
-  if (full.style.display === 'none') {{
-    preview.style.display = 'none';
-    full.style.display = 'block';
-    if (btn) btn.textContent = '收起';
-  }} else {{
-    preview.style.display = 'block';
-    full.style.display = 'none';
-    if (btn) btn.textContent = '展开全部';
-  }}
-}}
-</script>
-</body>
-</html>"""
-
-
-def messages_to_html(
-    messages: List[Any],
-    output_path: Union[str, Path],
-    title: str = "Messages 可视化",
-) -> Path:
-    """
-    将 messages 转为 HTML 并写入文件
-
-    Args:
-        messages: Message 对象或 dict 列表
-        output_path: 输出 HTML 文件路径
-        title: 页面标题
-
-    Returns:
-        输出文件的 Path
-    """
-    data = _ensure_messages(messages)
-    html = _build_html(data, title)
-    out = Path(output_path)
-    out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
-    out.write_text(html, encoding="utf-8")
-    return out
-
-
-async def trace_to_html(
-    trace_id: str,
-    output_path: Union[str, Path],
-    base_path: str = ".trace",
-    title: str | None = None,
-) -> Path:
-    """
-    从 Trace 加载 messages 并生成 HTML
-
-    Args:
-        trace_id: Trace ID
-        output_path: 输出 HTML 文件路径
-        base_path: Trace 存储根目录
-        title: 页面标题，默认使用 trace_id
-
-    Returns:
-        输出文件的 Path
-    """
-    from agent.trace import FileSystemTraceStore
-
-    store = FileSystemTraceStore(base_path=base_path)
-    messages = await store.get_trace_messages(trace_id)
-    if not messages:
-        raise FileNotFoundError(f"Trace {trace_id} 下没有找到 messages")
-    page_title = title or f"Trace {trace_id[:8]}... Messages"
-    return messages_to_html(messages, output_path, title=page_title)
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    import asyncio
-    import sys
-    from pathlib import Path
-
-    # 添加项目根目录，使 agent 模块可被导入
-    _project_root = Path(__file__).resolve().parent.parent.parent
-    if str(_project_root) not in sys.path:
-        sys.path.insert(0, str(_project_root))
-
-    async def _main():
-        import argparse
-        parser = argparse.ArgumentParser(description="将 trace messages 转为 HTML")
-        parser.add_argument("--trace", required=True, help="Trace ID")
-        parser.add_argument("-o", "--output", default="messages.html", help="输出文件路径")
-        parser.add_argument("--base-path", default=".trace", help="Trace 存储根目录")
-        args = parser.parse_args()
-
-        out = await trace_to_html(args.trace, args.output, base_path=args.base_path)
-        print(f"已生成: {out.absolute()}")
-
-    asyncio.run(_main())

examples/content_needs_generation/presets.json

@@ -1,13 +0,0 @@
-{
-  "default": {
-    "max_iterations": 300,
-    "temperature": 0.5,
-    "skills": [
-      "planning",
-      "hot_rank_search",
-      "content_filter",
-      "weixin_index_search"
-    ],
-    "description": "默认 Agent，拥有全部工具权限"
-  }
-}

examples/content_needs_generation/process_messages.py

@@ -1,214 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-# -*- coding: utf-8 -*-
-"""
-处理消息文件，生成结构化的JSON数据
-"""
-
-import json
-import os
-from pathlib import Path
-from typing import Dict, List, Any, Optional
-from collections import defaultdict
-
-
-def load_all_messages(messages_dir: str) -> List[Dict[str, Any]]:
-    """加载所有JSON消息文件"""
-    messages = []
-    messages_path = Path(messages_dir)
-
-    # 只处理JSON文件
-    for json_file in sorted(messages_path.glob("*.json")):
-        try:
-            with open(json_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                data = json.load(f)
-                messages.append(data)
-        except Exception as e:
-            print(f"警告: 无法读取文件 {json_file}: {e}")
-
-    # 按sequence排序
-    messages.sort(key=lambda x: x.get('sequence', 0))
-    return messages
-
-
-def extract_tool_calls(content: Any) -> List[Dict[str, Any]]:
-    """从content中提取tool_calls"""
-    if isinstance(content, dict):
-        return content.get('tool_calls', [])
-    return []
-
-
-def find_tool_result(tool_call_id: str, messages: List[Dict[str, Any]]) -> Optional[Dict[str, Any]]:
-    """根据tool_call_id查找对应的tool结果消息"""
-    for msg in messages:
-        if msg.get('role') == 'tool' and msg.get('tool_call_id') == tool_call_id:
-            return msg
-    return None
-
-
-def format_message(msg: Dict[str, Any], messages: List[Dict[str, Any]]) -> Dict[str, Any]:
-    """格式化单个消息为结构化数据"""
-    result = {
-        "sequence": msg.get('sequence'),
-        "role": msg.get('role'),
-        "parent_sequence": msg.get('parent_sequence'),
-        "status": msg.get('status'),
-    }
-
-    # 处理content
-    content = msg.get('content')
-    if isinstance(content, str):
-        result["content"] = content
-        result["text"] = content
-    elif isinstance(content, dict):
-        result["text"] = content.get('text', '')
-        result["content"] = content
-
-    # 生成title：取text的前60个字符加省略号
-    text = result.get('text', '')
-    if text:
-        if len(text) > 60:
-            result["title"] = text[:60] + "..."
-        else:
-            result["title"] = text
-    else:
-        result["title"] = ""
-
-    # 处理tokens信息
-    if msg.get('tokens') is not None:
-        result["tokens"] = msg.get('tokens')
-    if msg.get('prompt_tokens') is not None:
-        result["prompt_tokens"] = msg.get('prompt_tokens')
-    if msg.get('completion_tokens') is not None:
-        result["completion_tokens"] = msg.get('completion_tokens')
-    if msg.get('cost') is not None:
-        result["cost"] = msg.get('cost')
-
-    # 如果是assistant消息且有tool_calls，添加children
-    if msg.get('role') == 'assistant':
-        tool_calls = extract_tool_calls(content)
-        if tool_calls:
-            result["children"] = []
-            for tool_call in tool_calls:
-                tool_call_id = tool_call.get('id')
-                tool_name = tool_call.get('function', {}).get('name', 'unknown')
-                tool_args = tool_call.get('function', {}).get('arguments', '{}')
-
-                # 尝试解析arguments
-                try:
-                    tool_args_parsed = json.loads(tool_args)
-                except:
-                    tool_args_parsed = tool_args
-
-                tool_node = {
-                    "type": "tool_call",
-                    "tool_call_id": tool_call_id,
-                    "tool_name": tool_name,
-                    "arguments": tool_args_parsed,
-                    "raw_arguments": tool_args,
-                }
-
-                # 查找对应的tool结果
-                tool_result = find_tool_result(tool_call_id, messages)
-                if tool_result:
-                    tool_node["result"] = {
-                        "sequence": tool_result.get('sequence'),
-                        "tool_name": tool_result.get('content', {}).get('tool_name') if isinstance(
-                            tool_result.get('content'), dict) else None,
-                        "result": tool_result.get('content', {}).get('result') if isinstance(tool_result.get('content'),
-                                                                                             dict) else tool_result.get(
-                            'content'),
-                        "status": tool_result.get('status'),
-                    }
-
-                result["children"].append(tool_node)
-
-    # 如果title为空（text不存在），尝试从children列表的最后一个对象的result.result中获取
-    if not result.get("title") or result["title"].strip() == "":
-        children = result.get("children", [])
-        if children:
-            last_child = children[-1]
-            if last_child.get("result") and last_child["result"].get("result"):
-                result_text = str(last_child["result"]["result"])
-                if result_text:
-                    # 优先匹配 "Summary:" 后面的字符
-                    summary_match = None
-                    if "Summary:" in result_text:
-                        # 查找 "Summary:" 后面的内容
-                        summary_index = result_text.find("Summary:")
-                        if summary_index != -1:
-                            summary_text = result_text[summary_index + len("Summary:"):].strip()
-                            # 取到换行符或前60个字符
-                            if "\n" in summary_text:
-                                summary_text = summary_text.split("\n")[0].strip()
-                            if summary_text:
-                                if len(summary_text) > 60:
-                                    summary_match = summary_text[:60] + "..."
-                                else:
-                                    summary_match = summary_text
-                    
-                    if summary_match:
-                        result["title"] = summary_match
-                    else:
-                        # 如果不存在Summary，则从result.result中获取前60个字符
-                        if len(result_text) > 60:
-                            result["title"] = result_text[:60] + "..."
-                        else:
-                            result["title"] = result_text
-
-    # tool消息不单独创建记录，结果已经放在assistant消息的children中
-    # 如果是tool消息，返回None，后续会被过滤掉
-    if msg.get('role') == 'tool':
-        return None
-
-    return result
-
-
-def process_messages(messages_dir: str, output_path: str):
-    """处理所有消息并生成结构化数据"""
-    messages_dir_path = Path(messages_dir).resolve()
-    output_file_path = Path(output_path).resolve()
-
-    if not messages_dir_path.exists():
-        raise ValueError(f"输入目录不存在: {messages_dir_path}")
-
-    if not messages_dir_path.is_dir():
-        raise ValueError(f"输入路径不是目录: {messages_dir_path}")
-
-    print(f"正在读取消息文件从: {messages_dir_path}")
-    messages = load_all_messages(str(messages_dir_path))
-    print(f"共读取 {len(messages)} 条消息")
-
-    # 格式化所有消息，过滤掉tool消息（结果已放在assistant的children中）
-    structured_messages = []
-    for msg in messages:
-        formatted = format_message(msg, messages)
-        if formatted is not None:  # 过滤掉tool消息（返回None）
-            structured_messages.append(formatted)
-
-    # 确保输出目录存在
-    output_file_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
-
-    # 保存结果
-    with open(output_file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
-        json.dump(structured_messages, f, ensure_ascii=False, indent=2)
-
-    print(f"结构化数据已保存到: {output_file_path}")
-    print(f"共处理 {len(structured_messages)} 条消息")
-
-    # 统计信息
-    tool_calls_count = sum(1 for msg in structured_messages if msg.get('children'))
-    print(f"包含工具调用的消息数: {tool_calls_count}")
-
-    return structured_messages
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    # 使用定义的变量
-    try:
-        trace_id = '5b39d5aa-7532-4146-923e-820434a792c4'
-        input = f'/Users/shimeng/Desktop/py/Agent/examples/content_needs_generation/.trace/{trace_id}/messages'
-        output = f'/Users/shimeng/Desktop/py/Agent/examples/content_needs_generation/.trace/{trace_id}/output.json'
-        process_messages(input, output)
-    except Exception as e:
-        print(f"错误: {e}")
-        exit(1)

examples/content_needs_generation/result/热榜推荐结果.md

@@ -1,175 +0,0 @@
-# 热榜内容推荐结果
-
-## 数据来源
-- **数据源**：今日热榜（news分类）
-- **获取时间**：2026-03-11
-- **原始数据量**：51条
-- **过滤后数量**：5条
-- **过滤标准**：13项加分制，总分≥6分
-
----
-
-## 推荐内容列表（按微信指数热度排序）
-
-### 1. 国防部正告日方：穷兵黩武是自取灭亡
-**热榜排名**：#45  
-**热度值**：369.3万  
-**微信指数**：7,330,184（上升↑12.97%）  
-**内容评分**：6分
-
-**评分详情**：
-- **老年性维度**（3分）：
-  - ✓ 确定感：官方明确表态
-  - ✓ 权威感：国防部权威发声
-  - ✓ 民族自豪：展现大国立场
-  
-- **传播性维度**（3分）：
-  - ✓ 代际嘴替：替老年人表达对国家安全的关切
-  - ✓ 价值观共鸣：爱国主义情怀强烈
-  - ✓ 社交面子：转发体现政治觉悟
-
-**推荐理由**：
-- 微信指数最高（733万+），且呈上升趋势
-- 涉及国家安全和民族尊严，符合50+人群的爱国情怀
-- 官方权威表态，具有强烈的价值观共鸣
-- 适合在微信群转发，体现关心国家大事
-
----
-
-### 2. 代表：公摊面积要让老百姓明明白白
-**热榜排名**：#28  
-**热度值**：532.6万  
-**微信指数**：3,369,404（下降↓35.32%）  
-**内容评分**：6分
-
-**评分详情**：
-- **老年性维度**（3分）：
-  - ✓ 确定感：明确的政策诉求
-  - ✓ 权威感：人大代表提案
-  - ✓ 生活本色：关乎民生的房产问题
-  
-- **传播性维度**（3分）：
-  - ✓ 代际嘴替：替老百姓说出心声
-  - ✓ 价值观共鸣：维护消费者权益
-  - ✓ 利他提醒：提醒关注购房陷阱
-
-**推荐理由**：
-- 微信指数高达336万+，虽有下降但基数大
-- 直击民生痛点，公摊面积是普遍关注的问题
-- 代表老百姓发声，具有强烈的代际嘴替属性
-- 适合转发给子女或亲友，体现对家庭的关心
-
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-
-### 3. "成为中国人"为何刷屏两会
-**热榜排名**：#4  
-**热度值**：761.8万  
-**微信指数**：411,740（下降↓45.42%）  
-**内容评分**：6分
-
-**评分详情**：
-- **老年性维度**（3分）：
-  - ✓ 权威感：两会热点话题
-  - ✓ 民族自豪：强调中国人身份认同
-  - ✓ 传统伦理：弘扬爱国主义
-  
-- **传播性维度**（3分）：
-  - ✓ 代际嘴替：表达民族自豪感
-  - ✓ 价值观共鸣：身份认同引发共鸣
-  - ✓ 社交面子：转发体现爱国情怀
-
-**推荐理由**：
-- 热榜排名高（#4），关注度大
-- 涉及民族认同和爱国主义，符合50+人群价值观
-- 两会热点，具有权威性和时效性
-- 适合在朋友圈转发，体现正能量
-
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-
-### 4. 全国政协十四届四次会议闭幕
-**热榜排名**：#1  
-**热度值**：790.5万  
-**微信指数**：343,431（下降↓34.71%）  
-**内容评分**：6分
-
-**评分详情**：
-- **老年性维度**（4分）：
-  - ✓ 确定感：会议正式闭幕
-  - ✓ 权威感：国家级重要会议
-  - ✓ 民族自豪：展现国家治理能力
-  - ✓ 传统伦理：关心国家大事
-  
-- **传播性维度**（2分）：
-  - ✓ 价值观共鸣：关注国家政治
-  - ✓ 社交面子：转发体现政治觉悟
-
-**推荐理由**：
-- 热榜排名第一，最受关注
-- 国家级重要会议，权威性强
-- 符合50+人群关心国家大事的特点
-- 适合转发，体现政治关注度
-
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-
-### 5. "不要相信养生小视频 都是为赚钱"
-**热榜排名**：#17  
-**热度值**：638.1万  
-**微信指数**：202,377（下降↓14.44%）  
-**内容评分**：6分
-
-**评分详情**：
-- **老年性维度**（3分）：
-  - ✓ 确定感：明确的提醒警告
-  - ✓ 权威感：专家或官方提醒
-  - ✓ 安宁感：避免被骗，保护身心安宁
-  
-- **传播性维度**（3分）：
-  - ✓ 利他提醒：提醒他人不要上当
-  - ✓ 社交面子：转发体现见识和关心
-  - ✓ 情感代偿：转发给亲友表达关心
-
-**推荐理由**：
-- 直接针对50+人群常见的养生视频陷阱
-- 具有强烈的利他提醒属性，适合转发
-- 帮助老年人识别养生骗局，保护身心健康
-- 适合转发给同龄人或子女转发给父母
-
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-
-## 数据分析总结
-
-### 热度趋势分析
-- **上升趋势**：国防部相关内容（+12.97%）
-- **下降趋势**：其他4条内容均呈下降趋势
-- **热度基数**：公摊面积和国防部话题微信指数最高
-
-### 内容类型分布
-- **国家大事类**：3条（政协会议、成为中国人、国防部）
-- **民生提醒类**：2条（公摊面积、养生视频）
-
-### 推荐优先级建议
-1. **首推**：国防部正告日方（热度上升+微信指数最高）
-2. **次推**：公摊面积（民生痛点+微信指数高）
-3. **备选**：养生视频提醒（直接针对目标人群）
-
----
-
-## 过滤标准说明
-
-本次推荐采用**13项加分制**标准：
-
-**老年性维度（7项）**：
-- 确定感、权威感、安宁感、民族自豪、传统伦理、生活本色、同类认同
-
-**传播性维度（6项）**：
-- 代际嘴替、价值观共鸣、利他提醒、社交面子、情感代偿、节日/问候
-
-**保留准则**：
-- 总分≥6分的内容优先保留
-- "民族自豪"或"代际嘴替"项突出可适当放宽
-- 按总分从高到低排序
-
----
-
-**生成时间**：2026-03-11 16:14  
-**数据有效期**：当日热榜数据，建议当日使用

examples/content_needs_generation/result1/messages.html

@@ -1,2002 +0,0 @@
-<!DOCTYPE html>
-<html lang="zh-CN">
-<head>
-<meta charset="UTF-8">
-<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
-<title>Trace 5b39d5aa... Messages</title>
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-</style>
-</head>
-<body>
-<h1>Trace 5b39d5aa... Messages</h1>
-<div class="msg-list"><div class="msg-item" data-role="system" data-seq="1"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-system">系统</span> <span class="msg-desc">系统指令</span></div><div class="msg-body"><div class="collapsible-wrap">
-            <pre class="content-body content-preview" id="preview-m0">系统要求：
-作为一个专业的需求产生智能体，你需要在在执行任务的时候，遵循以下约定
-## 核心执行原则
-
-### 1. 执行步骤必须输出结果
-
-- **每个执行步骤都必须产生明确的输出结果**，不能只执行不输出
-- 输出结果可以是：
-  - 数据文件（JSON、Markdown等）
-  - 分析报告
-  - 中间结论
-  - 结构化信息
-- 使用 `goal` 工具管理执行计划时，每个目标的完成（`goal(done=...)`）必须包含具体的输出结果描述
-- 禁止"执行了但没输出"的情况
-
-### 2. 必须输出思考过程
-
-- **在执行任何任务时，必须明确展示你的思考过程**
-- 思考过程应…</pre>
-            <pre class="content-body content-full" id="full-m0" style="display:none">系统要求：
-作为一个专业的需求产生智能体，你需要在在执行任务的时候，遵循以下约定
-## 核心执行原则
-
-### 1. 执行步骤必须输出结果
-
-- **每个执行步骤都必须产生明确的输出结果**，不能只执行不输出
-- 输出结果可以是：
-  - 数据文件（JSON、Markdown等）
-  - 分析报告
-  - 中间结论
-  - 结构化信息
-- 使用 `goal` 工具管理执行计划时，每个目标的完成（`goal(done=...)`）必须包含具体的输出结果描述
-- 禁止"执行了但没输出"的情况
-
-### 2. 必须输出思考过程
-
-- **在执行任何任务时，必须明确展示你的思考过程**
-- 思考过程应包含：
-  - 当前任务的目标和上下文理解
-  - 可选的执行方案及其优缺点分析
-  - 选择某个方案的理由
-  - 执行过程中的关键判断点
-  - 遇到的困难和解决方案
-- 思考过程可以通过以下方式展示：
-  - 在文本回复中明确说明
-  - 使用结构化格式（如 Markdown 列表、分段说明）
-  - 在关键决策点进行说明
-- **禁止"直接执行不解释"的行为**
-
-### 3. 禁止自行联想
-
-- **严格基于提供的数据和事实进行工作**，不能添加数据中不存在的信息
-- 如果数据不完整，应该：
-  - 明确说明缺失的信息
-  - 使用 skills 查找定义（见第5条）
-  - 向用户说明需要补充的信息
-- 禁止基于"常识"或"推测"添加数据中没有的内容
-- 如果需要对数据进行推理，必须：
-  - 明确说明推理依据（来自哪个数据源）
-  - 说明推理逻辑
-  - 标注哪些是原始数据，哪些是推理结果
-
-### 4. 保证数据完整性
-
-- **不能自行压缩、简化或省略数据**
-- 处理数据时：
-  - 必须保留所有原始信息
-  - 可以选择需要使用的数据，但必须明确说明选择标准
-  - 如果数据量大，可以分步骤处理，但每步都要输出完整结果
-  - 最终输出必须包含所有必要信息
-- 数据完整性要求：
-  - JSON 文件：保留所有字段和结构
-  - 分类树：保留完整的层次结构
-  - 元素列表：保留所有元素及其说明
-  - 分类结果：保留分类树、未分类元素、覆盖率等完整信息
-- 如果必须处理大量数据，应该：
-  - 分阶段处理并输出每阶段结果
-  - 使用文件保存中间结果
-  - 在最终输出中整合所有阶段的结果
-
-### 5. 及时使用 skills 查找定义
-
-- **遇到定义问题或概念不清时，必须立即使用 skills 查找定义**
-- 可用的 skills：
-  - `define`: 关键名词定义
-- 使用 skills 的时机：
-  - 遇到不熟悉的概念或术语
-  - 需要了解某个流程的具体要求
-  - 需要确认某个操作的标准格式
-  - 需要查找相关工具的使用方法
-- 使用 skills 后，必须：
-  - 明确说明从 skill 中获取的信息
-  - 基于 skill 的定义执行后续操作
-  - 如果 skill 中的定义与当前任务有冲突，需要说明并寻求解决方案
-
-### 6. 拆分原子步骤后再生成核心定义
-
-- **当需要完成一个核心定义时，如果该定义可以被拆分，必须先完成所有拆分的原子步骤，最后再生成核心定义内容**
-- 拆分原则：
-  - 将复杂定义拆分为多个独立的、可执行的原子步骤
-  - 每个原子步骤应该：
-    - 有明确的输入和输出
-    - 可以独立验证
-    - 不依赖其他步骤的中间结果（除非明确需要）
-- 执行流程：
-  1. **分析定义的可拆分性**：判断核心定义是否可以拆分为多个原子步骤
-  2. **列出所有原子步骤**：明确每个步骤的目标、输入、输出
-  3. **按顺序执行原子步骤**：每个步骤都要输出结果（见原则1）
-  4. **整合原子步骤结果**：将所有原子步骤的输出整合
-  5. **生成核心定义**：基于所有原子步骤的结果，生成最终的核心定义内容
-- 示例：生成人设画像时
-  - 原子步骤1：提取实质维度信息 → 输出实质维度分析结果
-  - 原子步骤2：提取形式维度信息 → 输出形式维度分析结果
-  - 原子步骤3：提取意图维度信息 → 输出意图维度分析结果
-  - 整合步骤：整合三个维度的分析结果
-  - 核心定义：生成完整的人设画像
-
-### 7. 调用工具前必须先说明调用原因
-
-- **在调用任何工具前，必须先输出为什么要调用该工具**
-- 说明内容至少包括：
-  - 当前步骤的目标是什么
-  - 该工具能解决什么问题
-  - 为什么不选择其他工具或直接输出
-- 禁止“直接调用工具不解释原因”的行为
-
-### 8. 调用工具前必须说明参数生成逻辑
-
-- **在调用任何工具前，必须详细说明本次调用参数是如何生成的**
-- 参数说明至少包括：
-  - 每个参数的来源（来自用户输入、上下文数据、上一步输出或规则约束）
-  - 参数取值的选择依据
-  - 如存在可选值，需说明为何选择当前值而非其他值
-  - 参数与当前目标之间的对应关系
-- 禁止“只给参数不解释参数来源和推导过程”的行为
-
-下面是你本次执行过程要解决的核心问题
-## 业务目标
-基于热榜趋势和时间搜索结果，结合内容解析技能进行打分过滤，生成高质量的内容需求推荐。
-
-## 核心执行流程
-
-### 第一步：获取待选需求
-1.  **热榜搜索**：调用 `hot_rank_search` 工具获取今日热榜（news 分类）的内容。
-2.  **节日总结**：获取当前日期及近期（未来 7 天内）的关键时间节点、节日或重大事件，用日期和节日组合作为需求，不要输出其他内容。
-
-### 第二步：打分与过滤
-1.  **处理热榜需求**：
-    *   使用 `content_filter` 过滤可保留需求。
-    *   提取关键词，使用 `weixin_index_search` 基于热度值进行打分过滤。
-2.  **处理时间搜索需求**：
-    *   使用 `content_filter` 过滤可保留需求。
-    *   提取关键词，使用 `weixin_index_search` 基于热度值进行打分过滤。
-
-### 第三步：分别输出结果
-1.  **输出热榜推荐结果**：将过滤后的热榜选题结果输出到独立的文件或区块中。
-2.  **输出时间节点推荐结果**：将过滤后的时间节点选题结果输出到另一个独立的文件或区块中。
-
-## 注意事项
-*   **严禁整合输出**：热榜需求和时间搜索需求必须分开处理，分别输出对应的推荐结果。
-*   在调用工具和技能前，必须说明调用原因和参数生成逻辑。
-*   必须在执行过程中展示清晰的思考和过滤逻辑。
-*   确保最终输出的数据完整且符合格式要求。
-
-
-## Skills
-## 计划与执行
-
-使用 `goal` 工具管理执行计划。目标树是你的工作记忆——系统会定期将当前计划注入给你，帮助你追踪进度和关键结论。
-
-### 核心原则
-
-- **先明确目标再行动**：开始执行前，用 `goal` 明确当前要做什么
-- **灵活运用，不受约束**：
-  - 可以先做全局规划再行动：`goal(add="调研方案, 实现方案, 测试验证")`
-  - 可以走一步看一步，每次只规划下一个目标
-  - 行动中可以动态放弃并调整：`goal(abandon="方案不可行")`
-  - 规划本身可以作为一个目标（如 "调研并确定技术方案"）
-- **简单任务只需一个目标**：`goal(add="将CSV转换为JSON")` 即可，不需要强制拆分
-
-### 使用方式
-
-创建目标：
-
-```
-goal(add="调研并确定方案, 执行方案, 评估结果")
-```
-
-聚焦并开始执行（使用计划视图中的 ID，如 "1", "2.1"）：
-
-```
-goal(focus="1")
-```
-
-完成目标，记录**关键结论**（不是过程描述）：
-
-```
-goal(done="最佳方案是openpose，精度高且支持多人检测")
-```
-
-完成并切换到下一个：
-
-```
-goal(done="openpose方案确认可行", focus="2")
-```
-
-添加子目标或同级目标：
-
-```
-goal(add="设计接口, 实现代码", under="2")
-goal(add="编写文档", after="2")
-```
-
-放弃不可行的目标：
-
-```
-goal(abandon="方案A需要Redis，环境没有")
-```
-
-### 使用规范
-
-1. **聚焦到具体目标**：始终将焦点放在你正在执行的最具体的子目标上，而不是父目标。创建子目标后立即 `focus` 到第一个要执行的子目标。完成后用 `done` + `focus` 切换到下一个。
-2. **同时只有一个目标处于执行中**：完成当前目标后再切换
-3. **summary 记录结论**：记录关键发现，而非 "已完成调研" 这样无信息量的描述
-4. **计划可调整**：根据执行情况随时追加、跳过或放弃目标
-5. **使用 ID 定位**：focus、after、under 参数使用目标的 ID（如 "1", "2.1"）
-
-# 内容过滤技能：中国50+人群内容筛选准则 (加分制)
-
-该技能通过对内容特征的逐项匹配进行加分，每个匹配项记 1 分。最终总分为所有加分项的累加，分值越高，推荐优先级越高。
-
-## 1. 老年性维度 (Aging Appropriateness) - 每个符合项 +1 分
-评估内容是否切合中国 50+ 群体“安享期”的心理、文化与生活特征。
-
-*   **[+1分] 确定感**：结论明确，不卖关子，拒绝焦虑或悬疑，提供踏实的安全感。
-*   **[+1分] 权威感**：有官方背书、专家解读或符合公认常识，具备社会公信力。
-*   **[+1分] 安宁感**：追求身心安宁、安逸从容，排除投资、房产、职场等高压奋斗内容。
-*   **[+1分] 民族自豪**：涉及国家大事、与中国相关的国际形势或展现大国风采。
-*   **[+1分] 传统伦理**：弘扬孝道、家庭和睦、集体主义或弘扬社会正能量。
-*   **[+1分] 生活本色**：内容接地气，贴近民生生活、家庭琐事或传统文化。
-*   **[+1分] 同类认同**：有同龄人出镜或采用该群体熟悉的叙事风格与语言。
-
-## 2. 传播性维度 (Virality) - 每个符合项 +1 分
-评估内容是否能激发该群体在微信群、朋友圈等社交场景的转发欲望。
-
-*   **[+1分] 代际嘴替**：替老年人说出对生活、家庭或时代的感悟，代表其心声。
-*   **[+1分] 价值观共鸣**：引发群体认同，转发是为了获得老朋友们的“点赞”与认同。
-*   **[+1分] 利他提醒**：包含对他人有益的生活智慧、民生提醒或健康常识。
-*   **[+1分] 社交面子**：提供能体现分享者博学、远见或独特见识的高价值资讯。
-*   **[+1分] 情感代偿**：方便转发给子女或亲友，用于含蓄表达关心或对生活的期望。
-*   **[+1分] 节日/问候**：贴合时间节点、节日氛围或带有温馨的社交礼仪性质（如早晚安）。
-
-## 最终评估逻辑
-1.  **打分方式**：针对每一条待筛选内容，对照上述 13 个加分项进行核对。
-2.  **计算总分**：`总分 = 老年性加分项之和 + 传播性加分项之和`（最高 13 分）。
-3.  **保留准则**：
-    - **必选**：总分 ≥ 6 分的内容优先保留。
-    - **破格**：“民族自豪”或“代际嘴替”项若表现极其突出，可适当放宽入围分数。
-    - **排序**：输出时按照总分从高到低排列。
-
-## 获取今日热榜内容
-
-你可以通过热门选题检索工具 `hot_rank_search` 获取今日热榜内容
-
-## 根据关键词获取微信指数数据及趋势分析
-
-你可以通过微信指数搜索工具 `weixin_index_search` 根据关键词获取微信指数数据及趋势分析。
-
-### 使用场景
-
-- 需要了解某个关键词在微信平台的热度趋势
-- 需要分析关键词的搜索热度变化（上升/下降/持平）
-- 需要获取关键词的最新热度值
-- 需要评估内容选题的热度潜力
-
-### 参数说明
-
-- `keyword`: 搜索关键词，例如：`"养生"`、`"马年"`
-
-### 返回结果
-
-工具会返回一个包含以下字段的字典：
-
-- `date_range`: 时间区间对象
-  - `start_ymd`: 开始日期（格式：YYYYMMDD，20天前的日期）
-  - `end_ymd`: 结束日期（格式：YYYYMMDD，昨天的日期）
-- `trend`: 趋势方向，可能的值：
-  - `"上升"`: 最新一天的热度比前一天高
-  - `"下降"`: 最新一天的热度比前一天低
-  - `"持平"`: 最新一天的热度与前一天相同
-  - `"未知"`: 数据不足，无法计算趋势
-- `change_percent`: 变化百分比（保留两位小数）
-  - 正数表示上升的百分比
-  - 负数表示下降的百分比
-  - 0 表示持平
-- `total_score`: 最新热度值（最新一天的 total_score）
-
-### 数据说明
-
-- 工具自动获取最近21天的数据（从20天前到昨天）
-- 趋势计算基于最近两天的数据对比
-- 热度值反映关键词在微信平台的整体关注度</pre>
-            <button class="btn-toggle" onclick="toggleExpand('m0')">展开全部</button>
-        </div></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="assistant" data-seq="2"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-assistant-tool">助手</span> <span class="msg-desc">工具调用: goal, get_current_context</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 goal</span><pre class="tool-args">{"add": "获取待选需求, 打分与过滤热榜需求, 打分与过滤时间节点需求, 输出最终推荐结果"}…</pre></div>
-<div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 get_current_context</span><pre class="tool-args">{}</pre></div>
-<div class="collapsible-wrap">
-            <pre class="content-body content-preview" id="preview-m1-text">我将按照系统要求，严格遵循执行原则，完成基于热榜趋势和时间节点的内容需求推荐任务。
-
-## 思考过程
-
-### 任务理解
-1. **核心目标**：生成两类独立的内容需求推荐
-   - 热榜需求：基于今日热榜内容
-   - 时间节点需求：基于当前日期及未来7天的节日/事件
-2. **关键要求**：
-   - 两类需求必须分开处理和输出
-   - 使用 content_filter 技能进行打分过滤
-   - 使用微信指数进行热度验证
-   - 输出完整的过滤结果和打分依据
-
-### 执行方案选择
-我选择按照业务流程的三个步骤依次执行：
-1. 先获取两类待选需求（热榜 + 时间节点）
-2. 分别对…</pre>
-            <pre class="content-body content-full" id="full-m1-text" style="display:none">我将按照系统要求，严格遵循执行原则，完成基于热榜趋势和时间节点的内容需求推荐任务。
-
-## 思考过程
-
-### 任务理解
-1. **核心目标**：生成两类独立的内容需求推荐
-   - 热榜需求：基于今日热榜内容
-   - 时间节点需求：基于当前日期及未来7天的节日/事件
-2. **关键要求**：
-   - 两类需求必须分开处理和输出
-   - 使用 content_filter 技能进行打分过滤
-   - 使用微信指数进行热度验证
-   - 输出完整的过滤结果和打分依据
-
-### 执行方案选择
-我选择按照业务流程的三个步骤依次执行：
-1. 先获取两类待选需求（热榜 + 时间节点）
-2. 分别对两类需求进行打分过滤
-3. 分别输出两类推荐结果
-
-这个方案的优点是：
-- 流程清晰，符合业务逻辑
-- 确保两类需求完全独立处理
-- 便于追踪每个步骤的输出结果
-
-现在开始创建执行计划：</pre>
-            <button class="btn-toggle" onclick="toggleExpand('m1-text')">展开全部</button>
-        </div></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="3"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">goal</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 goal</span></div>
-<pre class="content-body">## 更新
-- 添加 4 个顶层目标
-
-## Current Plan
-**Mission**: 热点内容搜索
-
-**Progress**:
-[ ] 1. 获取待选需求
-[ ] 2. 打分与过滤热榜需求
-[ ] 3. 打分与过滤时间节点需求
-[ ] 4. 输出最终推荐结果</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="4"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">get_current_context</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 get_current_context</span></div>
-<pre class="content-body"># 📋 当前执行上下文
-
-## Current Time
-
-2026-03-11 16:56:18
-
-## Current Plan
-
-**Mission**: 热点内容搜索
-
-**Progress**:
-[ ] 1. 获取待选需求
-[ ] 2. 打分与过滤热榜需求
-[ ] 3. 打分与过滤时间节点需求
-[ ] 4. 输出最终推荐结果
-
-**提醒**：当前没有焦点目标。请用 `goal(focus="...")` 选择一个目标开始执行。
-
-
-Summary: 已刷新执行上下文</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="assistant" data-seq="5"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-assistant-tool">助手</span> <span class="msg-desc">工具调用: goal, goal</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 goal</span><pre class="tool-args">{"add": "获取热榜内容, 获取时间节点需求", "under": "1"}</pre></div>
-<div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 goal</span><pre class="tool-args">{"focus": "1.1"}</pre></div>
-<pre class="content-body">现在开始执行第一步：获取待选需求。我需要将这个目标拆分为两个子任务。</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="6"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">goal</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 goal</span></div>
-<pre class="content-body">## 更新
-- 在 1 下添加 2 个子目标
-
-## Current Plan
-**Mission**: 热点内容搜索
-
-**Progress**:
-[ ] 1. 获取待选需求
-    (2 subtasks: 2 pending)
-[ ] 2. 打分与过滤热榜需求
-[ ] 3. 打分与过滤时间节点需求
-[ ] 4. 输出最终推荐结果</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="7"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">goal</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 goal</span></div>
-<pre class="content-body">## 更新
-- 切换焦点: 1.1. 获取热榜内容
-
-## Current Plan
-**Mission**: 热点内容搜索
-**Current**: 1.1 获取热榜内容
-
-**Progress**:
-[ ] 1. 获取待选需求
-    [→] 1.1. 获取热榜内容 ← current
-    [ ] 1.2. 获取时间节点需求
-[ ] 2. 打分与过滤热榜需求
-[ ] 3. 打分与过滤时间节点需求
-[ ] 4. 输出最终推荐结果</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="assistant" data-seq="8"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-assistant-tool">助手</span> <span class="msg-desc">工具调用: hot_rank_search</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 hot_rank_search</span><pre class="tool-args">{}</pre></div>
-<pre class="content-body">### 执行 1.1：获取热榜内容
-
-**调用原因**：需要获取今日热榜（news分类）的内容作为第一类待选需求的数据源。
-
-**参数生成逻辑**：
-- `sort_type`: 使用默认值"最热"，因为我们需要获取最热门的内容
-- `cursor`: 使用默认值 0，从第一页开始获取</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="9"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">hot_rank_search</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 hot_rank_search</span></div>
-<div class="collapsible-wrap">
-            <pre class="content-body content-preview" id="preview-m8-tool"># 热榜搜索 - 最热 (news)
-
-[
-  {
-    "title": "全国政协十四届四次会议闭幕",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E5%85%A8%E5%9B%BD%E6%94%BF%E5%8D%8F%E5%8D%81%E5%9B%9B%E5%B1%8A%E5%9B%9B%E6%AC%A1%E4%BC%9A%E8%AE%AE%E9%97%AD%E5%B9%95",
-    "heat": "790.5万",
-    "rank": 1
-  },
-  {
-    "title": "国防部回应日本部署远程导弹",
-    "link…</pre>
-            <pre class="content-body content-full" id="full-m8-tool" style="display:none"># 热榜搜索 - 最热 (news)
-
-[
-  {
-    "title": "全国政协十四届四次会议闭幕",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E5%85%A8%E5%9B%BD%E6%94%BF%E5%8D%8F%E5%8D%81%E5%9B%9B%E5%B1%8A%E5%9B%9B%E6%AC%A1%E4%BC%9A%E8%AE%AE%E9%97%AD%E5%B9%95",
-    "heat": "790.5万",
-    "rank": 1
-  },
-  {
-    "title": "国防部回应日本部署远程导弹",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E5%9B%BD%E9%98%B2%E9%83%A8%E5%9B%9E%E5%BA%94%E6%97%A5%E6%9C%AC%E9%83%A8%E7%BD%B2%E8%BF%9C%E7%A8%8B%E5%AF%BC%E5%BC%B9",
-    "heat": "780.8万",
-    "rank": 2
-  },
-  {
-    "title": "人大代表随身带针 走到哪扎到哪",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E4%BA%BA%E5%A4%A7%E4%BB%A3%E8%A1%A8%E9%9A%8F%E8%BA%AB%E5%B8%A6%E9%92%88+%E8%B5%B0%E5%88%B0%E5%93%AA%E6%89%8E%E5%88%B0%E5%93%AA",
-    "heat": "771.5万",
-    "rank": 3
-  },
-  {
-    "title": "“成为中国人”为何刷屏两会",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E2%80%9C%E6%88%90%E4%B8%BA%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E4%BA%BA%E2%80%9D%E4%B8%BA%E4%BD%95%E5%88%B7%E5%B1%8F%E4%B8%A4%E4%BC%9A",
-    "heat": "761.6万",
-    "rank": 4
-  },
-  {
-    "title": "华莱士正式宣布退市",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E5%8D%8E%E8%8E%B1%E5%A3%AB%E6%AD%A3%E5%BC%8F%E5%AE%A3%E5%B8%83%E9%80%80%E5%B8%82",
-    "heat": "752.4万",
-    "rank": 5
-  },
-  {
-    "title": "猛降20℃！全国乱穿衣地图出炉",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E7%8C%9B%E9%99%8D20%E2%84%83%EF%BC%81%E5%85%A8%E5%9B%BD%E4%B9%B1%E7%A9%BF%E8%A1%A3%E5%9C%B0%E5%9B%BE%E5%87%BA%E7%82%89",
-    "heat": "742.7万",
-    "rank": 6
-  },
-  {
-    "title": "中方回应“美将在韩萨德调往中东”",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E4%B8%AD%E6%96%B9%E5%9B%9E%E5%BA%94%E2%80%9C%E7%BE%8E%E5%B0%86%E5%9C%A8%E9%9F%A9%E8%90%A8%E5%BE%B7%E8%B0%83%E5%BE%80%E4%B8%AD%E4%B8%9C%E2%80%9D",
-    "heat": "732.8万",
-    "rank": 7
-  },
-  {
-    "title": "山东立军令状：今年找金20-50吨",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E5%B1%B1%E4%B8%9C%E7%AB%8B%E5%86%9B%E4%BB%A4%E7%8A%B6%EF%BC%9A%E4%BB%8A%E5%B9%B4%E6%89%BE%E9%87%9120-50%E5%90%A8",
-    "heat": "723.7万",
-    "rank": 8
-  },
-  {
-    "title": "国安部披露间谍新手段",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E5%9B%BD%E5%AE%89%E9%83%A8%E6%8A%AB%E9%9C%B2%E9%97%B4%E8%B0%8D%E6%96%B0%E6%89%8B%E6%AE%B5",
-    "heat": "713.9万",
-    "rank": 9
-  },
-  {
-    "title": "一位特别的代表给我念了一首诗",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E4%B8%80%E4%BD%8D%E7%89%B9%E5%88%AB%E7%9A%84%E4%BB%A3%E8%A1%A8%E7%BB%99%E6%88%91%E5%BF%B5%E4%BA%86%E4%B8%80%E9%A6%96%E8%AF%97",
-    "heat": "704.0万",
-    "rank": 10
-  },
-  {
-    "title": "36岁男子一到春天就变身“大老板”",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=36%E5%B2%81%E7%94%B7%E5%AD%90%E4%B8%80%E5%88%B0%E6%98%A5%E5%A4%A9%E5%B0%B1%E5%8F%98%E8%BA%AB%E2%80%9C%E5%A4%A7%E8%80%81%E6%9D%BF%E2%80%9D",
-    "heat": "694.7万",
-    "rank": 11
-  },
-  {
-    "title": "绵阳“成百上千”崖沙燕死亡系谣言",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E7%BB%B5%E9%98%B3%E2%80%9C%E6%88%90%E7%99%BE%E4%B8%8A%E5%8D%83%E2%80%9D%E5%B4%96%E6%B2%99%E7%87%95%E6%AD%BB%E4%BA%A1%E7%B3%BB%E8%B0%A3%E8%A8%80",
-    "heat": "685.7万",
-    "rank": 12
-  },
-  {
-    "title": "伊朗总统之子称最高领袖“平安”",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E4%BC%8A%E6%9C%97%E6%80%BB%E7%BB%9F%E4%B9%8B%E5%AD%90%E7%A7%B0%E6%9C%80%E9%AB%98%E9%A2%86%E8%A2%96%E2%80%9C%E5%B9%B3%E5%AE%89%E2%80%9D",
-    "heat": "675.9万",
-    "rank": 13
-  },
-  {
-    "title": "你的体育老师这次真的有事",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E4%BD%A0%E7%9A%84%E4%BD%93%E8%82%B2%E8%80%81%E5%B8%88%E8%BF%99%E6%AC%A1%E7%9C%9F%E7%9A%84%E6%9C%89%E4%BA%8B",
-    "heat": "666.6万",
-    "rank": 14
-  },
-  {
-    "title": "义乌爆单！全球采购商蜂拥而至",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E4%B9%89%E4%B9%8C%E7%88%86%E5%8D%95%EF%BC%81%E5%85%A8%E7%90%83%E9%87%87%E8%B4%AD%E5%95%86%E8%9C%82%E6%8B%A5%E8%80%8C%E8%87%B3",
-    "heat": "656.0万",
-    "rank": 15
-  },
-  {
-    "title": "晕车的人别再在车上闭眼睡觉了",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E6%99%95%E8%BD%A6%E7%9A%84%E4%BA%BA%E5%88%AB%E5%86%8D%E5%9C%A8%E8%BD%A6%E4%B8%8A%E9%97%AD%E7%9C%BC%E7%9D%A1%E8%A7%89%E4%BA%86",
-    "heat": "647.0万",
-    "rank": 16
-  },
-  {
-    "title": "原来闯入镜头的才是主角",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E5%8E%9F%E6%9D%A5%E9%97%AF%E5%85%A5%E9%95%9C%E5%A4%B4%E7%9A%84%E6%89%8D%E6%98%AF%E4%B8%BB%E8%A7%92",
-    "heat": "638.3万",
-    "rank": 17
-  },
-  {
-    "title": "建议推行婴幼儿父母弹性上下班",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E5%BB%BA%E8%AE%AE%E6%8E%A8%E8%A1%8C%E5%A9%B4%E5%B9%BC%E5%84%BF%E7%88%B6%E6%AF%8D%E5%BC%B9%E6%80%A7%E4%B8%8A%E4%B8%8B%E7%8F%AD",
-    "heat": "628.7万",
-    "rank": 18
-  },
-  {
-    "title": "中药手串是真养生还是纯噱头",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E4%B8%AD%E8%8D%AF%E6%89%8B%E4%B8%B2%E6%98%AF%E7%9C%9F%E5%85%BB%E7%94%9F%E8%BF%98%E6%98%AF%E7%BA%AF%E5%99%B1%E5%A4%B4",
-    "heat": "617.6万",
-    "rank": 19
-  },
-  {
-    "title": "国际油价历史性暴跌",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E5%9B%BD%E9%99%85%E6%B2%B9%E4%BB%B7%E5%8E%86%E5%8F%B2%E6%80%A7%E6%9A%B4%E8%B7%8C",
-    "heat": "609.6万",
-    "rank": 20
-  },
-  {
-    "title": "老鼠竟在西湖游泳“打劫”观赏鱼",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E8%80%81%E9%BC%A0%E7%AB%9F%E5%9C%A8%E8%A5%BF%E6%B9%96%E6%B8%B8%E6%B3%B3%E2%80%9C%E6%89%93%E5%8A%AB%E2%80%9D%E8%A7%82%E8%B5%8F%E9%B1%BC",
-    "heat": "599.5万",
-    "rank": 21
-  },
-  {
-    "title": "代表：公摊面积要让老百姓明明白白",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E4%BB%A3%E8%A1%A8%EF%BC%9A%E5%85%AC%E6%91%8A%E9%9D%A2%E7%A7%AF%E8%A6%81%E8%AE%A9%E8%80%81%E7%99%BE%E5%A7%93%E6%98%8E%E6%98%8E%E7%99%BD%E7%99%BD",
-    "heat": "589.6万",
-    "rank": 22
-  },
-  {
-    "title": "女子将老公送金镯扔地上又响又跳",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E5%A5%B3%E5%AD%90%E5%B0%86%E8%80%81%E5%85%AC%E9%80%81%E9%87%91%E9%95%AF%E6%89%94%E5%9C%B0%E4%B8%8A%E5%8F%88%E5%93%8D%E5%8F%88%E8%B7%B3",
-    "heat": "580.5万",
-    "rank": 23
-  },
-  {
-    "title": "误转13万给欠债人 银行扣11万还债",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E8%AF%AF%E8%BD%AC13%E4%B8%87%E7%BB%99%E6%AC%A0%E5%80%BA%E4%BA%BA+%E9%93%B6%E8%A1%8C%E6%89%A311%E4%B8%87%E8%BF%98%E5%80%BA",
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-  {
-    "title": "12岁娃用筷子自制无人机 成本五六十",
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-  {
-    "title": "全国首个烧烤学院招生",
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-  {
-    "title": "科目四学员开车送科目一学员去考试",
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-  {
-    "title": "女子被忽悠34万买房现在只能卖10万",
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-  {
-    "title": "迫使美以退让 伊朗要打持久战吗",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E8%BF%AB%E4%BD%BF%E7%BE%8E%E4%BB%A5%E9%80%80%E8%AE%A9+%E4%BC%8A%E6%9C%97%E8%A6%81%E6%89%93%E6%8C%81%E4%B9%85%E6%88%98%E5%90%97",
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-  {
-    "title": "妈妈听儿子话囤3年黄金赚40万",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E5%A6%88%E5%A6%88%E5%90%AC%E5%84%BF%E5%AD%90%E8%AF%9D%E5%9B%A43%E5%B9%B4%E9%BB%84%E9%87%91%E8%B5%9A40%E4%B8%87",
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-  },
-  {
-    "title": "为情绪买单 你踩过多少“坑”",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E4%B8%BA%E6%83%85%E7%BB%AA%E4%B9%B0%E5%8D%95+%E4%BD%A0%E8%B8%A9%E8%BF%87%E5%A4%9A%E5%B0%91%E2%80%9C%E5%9D%91%E2%80%9D",
-    "heat": "502.8万",
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-  },
-  {
-    "title": "这些汽车新坑需警惕",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E8%BF%99%E4%BA%9B%E6%B1%BD%E8%BD%A6%E6%96%B0%E5%9D%91%E9%9C%80%E8%AD%A6%E6%83%95",
-    "heat": "495.5万",
-    "rank": 32
-  },
-  {
-    "title": "建议打工人上晚班先打坐几分钟",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E5%BB%BA%E8%AE%AE%E6%89%93%E5%B7%A5%E4%BA%BA%E4%B8%8A%E6%99%9A%E7%8F%AD%E5%85%88%E6%89%93%E5%9D%90%E5%87%A0%E5%88%86%E9%92%9F",
-    "heat": "485.6万",
-    "rank": 33
-  },
-  {
-    "title": "平均分才70多 这张成绩单凭什么动人",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E5%B9%B3%E5%9D%87%E5%88%86%E6%89%8D70%E5%A4%9A+%E8%BF%99%E5%BC%A0%E6%88%90%E7%BB%A9%E5%8D%95%E5%87%AD%E4%BB%80%E4%B9%88%E5%8A%A8%E4%BA%BA",
-    "heat": "476.0万",
-    "rank": 34
-  },
-  {
-    "title": "你喝的100%椰子水可能只是高级糖水",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E4%BD%A0%E5%96%9D%E7%9A%84100%25%E6%A4%B0%E5%AD%90%E6%B0%B4%E5%8F%AF%E8%83%BD%E5%8F%AA%E6%98%AF%E9%AB%98%E7%BA%A7%E7%B3%96%E6%B0%B4",
-    "heat": "464.7万",
-    "rank": 35
-  },
-  {
-    "title": "穿正装打领带救人 拟确认见义勇为",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E7%A9%BF%E6%AD%A3%E8%A3%85%E6%89%93%E9%A2%86%E5%B8%A6%E6%95%91%E4%BA%BA+%E6%8B%9F%E7%A1%AE%E8%AE%A4%E8%A7%81%E4%B9%89%E5%8B%87%E4%B8%BA",
-    "heat": "457.4万",
-    "rank": 36
-  },
-  {
-    "title": "坐意大利火车发现车玻璃中国造",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E5%9D%90%E6%84%8F%E5%A4%A7%E5%88%A9%E7%81%AB%E8%BD%A6%E5%8F%91%E7%8E%B0%E8%BD%A6%E7%8E%BB%E7%92%83%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E9%80%A0",
-    "heat": "447.8万",
-    "rank": 37
-  },
-  {
-    "title": "苹果最便宜手机来了",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E8%8B%B9%E6%9E%9C%E6%9C%80%E4%BE%BF%E5%AE%9C%E6%89%8B%E6%9C%BA%E6%9D%A5%E4%BA%86",
-    "heat": "437.0万",
-    "rank": 38
-  },
-  {
-    "title": "国防部正告日方：穷兵黩武是自取灭亡",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E5%9B%BD%E9%98%B2%E9%83%A8%E6%AD%A3%E5%91%8A%E6%97%A5%E6%96%B9%EF%BC%9A%E7%A9%B7%E5%85%B5%E9%BB%A9%E6%AD%A6%E6%98%AF%E8%87%AA%E5%8F%96%E7%81%AD%E4%BA%A1",
-    "heat": "428.8万",
-    "rank": 39
-  },
-  {
-    "title": "“不要相信养生小视频 都是为赚钱”",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E2%80%9C%E4%B8%8D%E8%A6%81%E7%9B%B8%E4%BF%A1%E5%85%BB%E7%94%9F%E5%B0%8F%E8%A7%86%E9%A2%91+%E9%83%BD%E6%98%AF%E4%B8%BA%E8%B5%9A%E9%92%B1%E2%80%9D",
-    "heat": "418.2万",
-    "rank": 40
-  },
-  {
-    "title": "这几天为啥“龙虾”和小龙虾都火了",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E8%BF%99%E5%87%A0%E5%A4%A9%E4%B8%BA%E5%95%A5%E2%80%9C%E9%BE%99%E8%99%BE%E2%80%9D%E5%92%8C%E5%B0%8F%E9%BE%99%E8%99%BE%E9%83%BD%E7%81%AB%E4%BA%86",
-    "heat": "408.0万",
-    "rank": 41
-  },
-  {
-    "title": "福布斯发布年度全球亿万富豪榜",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E7%A6%8F%E5%B8%83%E6%96%AF%E5%8F%91%E5%B8%83%E5%B9%B4%E5%BA%A6%E5%85%A8%E7%90%83%E4%BA%BF%E4%B8%87%E5%AF%8C%E8%B1%AA%E6%A6%9C",
-    "heat": "400.0万",
-    "rank": 42
-  },
-  {
-    "title": "机器人当街吓到人 被治安警员带走",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA%E5%BD%93%E8%A1%97%E5%90%93%E5%88%B0%E4%BA%BA+%E8%A2%AB%E6%B2%BB%E5%AE%89%E8%AD%A6%E5%91%98%E5%B8%A6%E8%B5%B0",
-    "heat": "389.2万",
-    "rank": 43
-  },
-  {
-    "title": "阿德巴约单场狂砍83分超越科比",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E9%98%BF%E5%BE%B7%E5%B7%B4%E7%BA%A6%E5%8D%95%E5%9C%BA%E7%8B%82%E7%A0%8D83%E5%88%86%E8%B6%85%E8%B6%8A%E7%A7%91%E6%AF%94",
-    "heat": "380.1万",
-    "rank": 44
-  },
-  {
-    "title": "国防部介绍“解放军预备役人员证”",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E5%9B%BD%E9%98%B2%E9%83%A8%E4%BB%8B%E7%BB%8D%E2%80%9C%E8%A7%A3%E6%94%BE%E5%86%9B%E9%A2%84%E5%A4%87%E5%BD%B9%E4%BA%BA%E5%91%98%E8%AF%81%E2%80%9D",
-    "heat": "370.7万",
-    "rank": 45
-  },
-  {
-    "title": "爸爸啃着鸡爪出口成诗感动网友",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E7%88%B8%E7%88%B8%E5%95%83%E7%9D%80%E9%B8%A1%E7%88%AA%E5%87%BA%E5%8F%A3%E6%88%90%E8%AF%97%E6%84%9F%E5%8A%A8%E7%BD%91%E5%8F%8B",
-    "heat": "358.5万",
-    "rank": 46
-  },
-  {
-    "title": "油价大幅波动 多家航司计划涨价",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E6%B2%B9%E4%BB%B7%E5%A4%A7%E5%B9%85%E6%B3%A2%E5%8A%A8+%E5%A4%9A%E5%AE%B6%E8%88%AA%E5%8F%B8%E8%AE%A1%E5%88%92%E6%B6%A8%E4%BB%B7",
-    "heat": "352.1万",
-    "rank": 47
-  },
-  {
-    "title": "往返火星大概需要三年",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E5%BE%80%E8%BF%94%E7%81%AB%E6%98%9F%E5%A4%A7%E6%A6%82%E9%9C%80%E8%A6%81%E4%B8%89%E5%B9%B4",
-    "heat": "339.1万",
-    "rank": 48
-  },
-  {
-    "title": "人大代表：“20元”是我的宝贝",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E4%BA%BA%E5%A4%A7%E4%BB%A3%E8%A1%A8%EF%BC%9A%E2%80%9C20%E5%85%83%E2%80%9D%E6%98%AF%E6%88%91%E7%9A%84%E5%AE%9D%E8%B4%9D",
-    "heat": "329.5万",
-    "rank": 49
-  },
-  {
-    "title": "云南小伙回应被称“最强媒婆”",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E4%BA%91%E5%8D%97%E5%B0%8F%E4%BC%99%E5%9B%9E%E5%BA%94%E8%A2%AB%E7%A7%B0%E2%80%9C%E6%9C%80%E5%BC%BA%E5%AA%92%E5%A9%86%E2%80%9D",
-    "heat": "320.1万",
-    "rank": 50
-  },
-  {
-    "title": "5万金锁遗落试衣间 老板全网寻失主",
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=5%E4%B8%87%E9%87%91%E9%94%81%E9%81%97%E8%90%BD%E8%AF%95%E8%A1%A3%E9%97%B4+%E8%80%81%E6%9D%BF%E5%85%A8%E7%BD%91%E5%AF%BB%E5%A4%B1%E4%B8%BB",
-    "heat": "314.3万",
-    "rank": 51
-  }
-]
-
-
-Summary: 检索到热榜内容，排序: 最热，分类: news，共 51 条</pre>
-            <button class="btn-toggle" onclick="toggleExpand('m8-tool')">展开全部</button>
-        </div></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="assistant" data-seq="10"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-assistant-tool">助手</span> <span class="msg-desc">工具调用: goal</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 goal</span><pre class="tool-args">{"done": "成功获取51条今日热榜内容，包含标题、链接、热度和排名信息", "focus": "1.2"}</pre></div>
-<pre class="content-body">很好！成功获取到51条热榜内容。现在完成这个目标并切换到下一个。</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="11"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">goal</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 goal</span></div>
-<pre class="content-body">## 更新
-- 已完成: 1.1. 获取热榜内容
-- 切换焦点: 1.2. 获取时间节点需求
-
-## Current Plan
-**Mission**: 热点内容搜索
-**Current**: 1.2 获取时间节点需求
-
-**Progress**:
-[ ] 1. 获取待选需求
-    [✓] 1.1. 获取热榜内容
-    [→] 1.2. 获取时间节点需求 ← current
-[ ] 2. 打分与过滤热榜需求
-[ ] 3. 打分与过滤时间节点需求
-[ ] 4. 输出最终推荐结果</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="assistant" data-seq="12"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-assistant-tool">助手</span> <span class="msg-desc">工具调用: write_file, goal</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 write_file</span><pre class="tool-args">{"file_path": "时间节点需求.json", "content": "[\n  {\n    \"date\": \"2026-03-12\",\n    \"event\": \"植树节\",\n    \"description\": \"中国植树节，倡导绿化环保的传统节日\"\n  },\n  {\n    \"date\": \"2026-03-14\",\n    \"eve…</pre></div>
-<div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 goal</span><pre class="tool-args">{"done": "成功整理未来7天内的4个时间节点：植树节(3/12)、白色情人节(3/14)、消费者权益日(3/15)、国际航海日(3/17)，已输出到文件", "focus": "2"}…</pre></div>
-<pre class="content-body">### 执行 1.2：获取时间节点需求
-
-**思考过程**：
-- 当前日期是 2026-03-11
-- 需要获取未来7天内（3月11日-3月18日）的关键时间节点、节日或重大事件
-- 根据中国传统节日和国际节日日历，我来分析这个时间段的重要节点
-
-**时间节点分析**：
-
-1. **3月12日** - 植树节（中国传统节日）
-2. **3月14日** - 白色情人节（国际节日，在中国也有一定影响）
-3. **3月15日** - 国际消费者权益日（重要民生节日）
-4. **3月17日** - 国际航海日
-
-这些是未来7天内的主要节日和时间节点。现在我将这些整理为需求列表。</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="13"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">write_file</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 write_file</span></div>
-<pre class="content-body"># 时间节点需求.json
-
-文件写入成功 (创建)
-
-(新建文件: 时间节点需求.json)
-
-
-Summary: 创建文件 时间节点需求.json</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="14"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">goal</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 goal</span></div>
-<pre class="content-body">## 更新
-- 已完成: 1.2. 获取时间节点需求
-- 自动完成: 1. 获取待选需求（所有子目标已完成）
-- 切换焦点: 2. 打分与过滤热榜需求
-
-## Current Plan
-**Mission**: 热点内容搜索
-**Current**: 2 打分与过滤热榜需求
-
-**Progress**:
-[✓] 1. 获取待选需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[→] 2. 打分与过滤热榜需求 ← current
-[ ] 3. 打分与过滤时间节点需求
-[ ] 4. 输出最终推荐结果</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="assistant" data-seq="15"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-assistant-tool">助手</span> <span class="msg-desc">工具调用: goal, goal</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 goal</span><pre class="tool-args">{"add": "使用content_filter对热榜内容打分, 使用微信指数验证热度并最终过滤", "under": "2"}</pre></div>
-<div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 goal</span><pre class="tool-args">{"focus": "2.1"}</pre></div>
-<pre class="content-body">很好！现在开始第二步：打分与过滤热榜需求。
-
-### 执行 2：打分与过滤热榜需求
-
-**思考过程**：
-根据业务流程，我需要：
-1. 使用 content_filter 技能对热榜内容进行打分过滤
-2. 提取关键词，使用微信指数进行热度验证
-
-我将创建两个子目标来完成这个任务。</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="16"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">goal</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 goal</span></div>
-<pre class="content-body">## 更新
-- 在 2 下添加 2 个子目标
-
-## Current Plan
-**Mission**: 热点内容搜索
-**Current**: 2 打分与过滤热榜需求
-
-**Progress**:
-[✓] 1. 获取待选需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[→] 2. 打分与过滤热榜需求 ← current
-    [ ] 2.1. 使用content_filter对热榜内容打分
-    [ ] 2.2. 使用微信指数验证热度并最终过滤
-[ ] 3. 打分与过滤时间节点需求
-[ ] 4. 输出最终推荐结果</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="17"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">goal</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 goal</span></div>
-<div class="collapsible-wrap">
-            <pre class="content-body content-preview" id="preview-m16-tool">## 更新
-- 切换焦点: 2.1. 使用content_filter对热榜内容打分
-
-## Current Plan
-**Mission**: 热点内容搜索
-**Current**: 2.1 使用content_filter对热榜内容打分
-
-**Progress**:
-[✓] 1. 获取待选需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[→] 2. 打分与过滤热榜需求
-    [→] 2.1. 使用content_filter对热榜内容打分 ← current
-    [ ] 2.2. 使用微信指数验证热度并最终过滤
-[ ] 3. 打分与过滤时间节点需求
-[ ] 4. 输…</pre>
-            <pre class="content-body content-full" id="full-m16-tool" style="display:none">## 更新
-- 切换焦点: 2.1. 使用content_filter对热榜内容打分
-
-## Current Plan
-**Mission**: 热点内容搜索
-**Current**: 2.1 使用content_filter对热榜内容打分
-
-**Progress**:
-[✓] 1. 获取待选需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[→] 2. 打分与过滤热榜需求
-    [→] 2.1. 使用content_filter对热榜内容打分 ← current
-    [ ] 2.2. 使用微信指数验证热度并最终过滤
-[ ] 3. 打分与过滤时间节点需求
-[ ] 4. 输出最终推荐结果</pre>
-            <button class="btn-toggle" onclick="toggleExpand('m16-tool')">展开全部</button>
-        </div></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="assistant" data-seq="18"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-assistant-tool">助手</span> <span class="msg-desc">工具调用: write_file, goal</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 write_file</span><pre class="tool-args">{"file_path": "热榜内容打分结果.json", "content": "[\n  {\n    \"rank\": 2,\n    \"title\": \"国防部回应日本部署远程导弹\",\n    \"heat\": \"780.8万\",\n    \"score\": 6,\n    \"老年性维度\": [\"确定感\", \"权威感\", \"民族自豪\"],\n    …</pre></div>
-<div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 goal</span><pre class="tool-args">{"done": "完成51条热榜内容的打分，筛选出7条≥6分的内容，最高分7分（\"成为中国人\"为何刷屏两会），结果已保存", "focus": "2.2"}…</pre></div>
-<div class="collapsible-wrap">
-            <pre class="content-body content-preview" id="preview-m17-text">### 执行 2.1：使用content_filter对热榜内容打分
-
-**思考过程**：
-我需要使用 content_filter 技能对51条热榜内容逐一打分。根据技能说明，这是一个加分制评分系统，包含：
-- 老年性维度（7个加分项）
-- 传播性维度（6个加分项）
-- 总分最高13分，≥6分的内容优先保留
-
-我将逐条分析每个热榜标题，对照13个加分项进行评分。
-
-**调用原因说明**：
-由于我需要对51条热榜内容进行详细的打分分析，这是一个需要逐条评估的过程。我将直接在这里进行分析并输出结果。
-
-让我开始对热榜内容进行打分：
-
-**热榜内容打分分析**：
-
-1. **"全国政协十四届四次会…</pre>
-            <pre class="content-body content-full" id="full-m17-text" style="display:none">### 执行 2.1：使用content_filter对热榜内容打分
-
-**思考过程**：
-我需要使用 content_filter 技能对51条热榜内容逐一打分。根据技能说明，这是一个加分制评分系统，包含：
-- 老年性维度（7个加分项）
-- 传播性维度（6个加分项）
-- 总分最高13分，≥6分的内容优先保留
-
-我将逐条分析每个热榜标题，对照13个加分项进行评分。
-
-**调用原因说明**：
-由于我需要对51条热榜内容进行详细的打分分析，这是一个需要逐条评估的过程。我将直接在这里进行分析并输出结果。
-
-让我开始对热榜内容进行打分：
-
-**热榜内容打分分析**：
-
-1. **"全国政协十四届四次会议闭幕"** 
-   - 老年性：确定感+1, 权威感+1, 民族自豪+1 = 3分
-   - 传播性：价值观共鸣+1, 社交面子+1 = 2分
-   - **总分：5分**
-
-2. **"国防部回应日本部署远程导弹"**
-   - 老年性：确定感+1, 权威感+1, 民族自豪+1 = 3分
-   - 传播性：代际嘴替+1, 价值观共鸣+1, 社交面子+1 = 3分
-   - **总分：6分** ✓
-
-3. **"人大代表随身带针 走到哪扎到哪"**
-   - 老年性：确定感+1, 权威感+1, 生活本色+1 = 3分
-   - 传播性：利他提醒+1, 社交面子+1 = 2分
-   - **总分：5分**
-
-4. **""成为中国人"为何刷屏两会"**
-   - 老年性：确定感+1, 权威感+1, 民族自豪+1, 传统伦理+1 = 4分
-   - 传播性：代际嘴替+1, 价值观共鸣+1, 社交面子+1 = 3分
-   - **总分：7分** ✓
-
-5. **"华莱士正式宣布退市"**
-   - 老年性：确定感+1 = 1分
-   - 传播性：社交面子+1 = 1分
-   - **总分：2分**
-
-6. **"猛降20℃！全国乱穿衣地图出炉"**
-   - 老年性：确定感+1, 权威感+1, 生活本色+1 = 3分
-   - 传播性：利他提醒+1, 社交面子+1 = 2分
-   - **总分：5分**
-
-7. **"中方回应"美将在韩萨德调往中东""**
-   - 老年性：确定感+1, 权威感+1, 民族自豪+1 = 3分
-   - 传播性：价值观共鸣+1, 社交面子+1 = 2分
-   - **总分：5分**
-
-8. **"山东立军令状：今年找金20-50吨"**
-   - 老年性：确定感+1, 权威感+1, 民族自豪+1, 生活本色+1 = 4分
-   - 传播性：社交面子+1 = 1分
-   - **总分：5分**
-
-9. **"国安部披露间谍新手段"**
-   - 老年性：确定感+1, 权威感+1, 民族自豪+1 = 3分
-   - 传播性：利他提醒+1, 社交面子+1 = 2分
-   - **总分：5分**
-
-10. **"一位特别的代表给我念了一首诗"**
-    - 老年性：确定感+1, 权威感+1, 传统伦理+1, 生活本色+1 = 4分
-    - 传播性：价值观共鸣+1, 社交面子+1 = 2分
-    - **总分：6分** ✓
-
-11. **"36岁男子一到春天就变身"大老板""**
-    - 老年性：生活本色+1 = 1分
-    - 传播性：无 = 0分
-    - **总分：1分**
-
-12. **"绵阳"成百上千"崖沙燕死亡系谣言"**
-    - 老年性：确定感+1, 权威感+1 = 2分
-    - 传播性：利他提醒+1 = 1分
-    - **总分：3分**
-
-13. **"伊朗总统之子称最高领袖"平安""**
-    - 老年性：确定感+1 = 1分
-    - 传播性：社交面子+1 = 1分
-    - **总分：2分**
-
-14. **"你的体育老师这次真的有事"**
-    - 老年性：生活本色+1 = 1分
-    - 传播性：无 = 0分
-    - **总分：1分**
-
-15. **"义乌爆单！全球采购商蜂拥而至"**
-    - 老年性：确定感+1, 权威感+1, 民族自豪+1 = 3分
-    - 传播性：价值观共鸣+1, 社交面子+1 = 2分
-    - **总分：5分**
-
-16. **"晕车的人别再在车上闭眼睡觉了"**
-    - 老年性：确定感+1, 生活本色+1 = 2分
-    - 传播性：利他提醒+1, 社交面子+1 = 2分
-    - **总分：4分**
-
-17. **"原来闯入镜头的才是主角"**
-    - 老年性：生活本色+1 = 1分
-    - 传播性：无 = 0分
-    - **总分：1分**
-
-18. **"建议推行婴幼儿父母弹性上下班"**
-    - 老年性：确定感+1, 权威感+1, 传统伦理+1 = 3分
-    - 传播性：情感代偿+1, 社交面子+1 = 2分
-    - **总分：5分**
-
-19. **"中药手串是真养生还是纯噱头"**
-    - 老年性：确定感+1, 安宁感+1, 生活本色+1 = 3分
-    - 传播性：利他提醒+1, 社交面子+1 = 2分
-    - **总分：5分**
-
-20. **"国际油价历史性暴跌"**
-    - 老年性：确定感+1, 权威感+1 = 2分
-    - 传播性：社交面子+1 = 1分
-    - **总分：3分**
-
-21. **"老鼠竟在西湖游泳"打劫"观赏鱼"**
-    - 老年性：生活本色+1 = 1分
-    - 传播性：无 = 0分
-    - **总分：1分**
-
-22. **"代表：公摊面积要让老百姓明明白白"**
-    - 老年性：确定感+1, 权威感+1, 生活本色+1 = 3分
-    - 传播性：代际嘴替+1, 价值观共鸣+1, 社交面子+1 = 3分
-    - **总分：6分** ✓
-
-23. **"女子将老公送金镯扔地上又响又跳"**
-    - 老年性：生活本色+1 = 1分
-    - 传播性：利他提醒+1 = 1分
-    - **总分：2分**
-
-24. **"误转13万给欠债人 银行扣11万还债"**
-    - 老年性：确定感+1, 权威感+1, 生活本色+1 = 3分
-    - 传播性：利他提醒+1, 社交面子+1 = 2分
-    - **总分：5分**
-
-25. **"12岁娃用筷子自制无人机 成本五六十"**
-    - 老年性：确定感+1, 传统伦理+1, 生活本色+1 = 3分
-    - 传播性：价值观共鸣+1, 社交面子+1 = 2分
-    - **总分：5分**
-
-26. **"全国首个烧烤学院招生"**
-    - 老年性：确定感+1, 生活本色+1 = 2分
-    - 传播性：社交面子+1 = 1分
-    - **总分：3分**
-
-27. **"科目四学员开车送科目一学员去考试"**
-    - 老年性：生活本色+1 = 1分
-    - 传播性：无 = 0分
-    - **总分：1分**
-
-28. **"女子被忽悠34万买房现在只能卖10万"**
-    - 老年性：确定感+1, 生活本色+1 = 2分
-    - 传播性：利他提醒+1 = 1分
-    - **总分：3分**
-
-29. **"迫使美以退让 伊朗要打持久战吗"**
-    - 老年性：权威感+1, 民族自豪+1 = 2分
-    - 传播性：社交面子+1 = 1分
-    - **总分：3分**
-
-30. **"妈妈听儿子话囤3年黄金赚40万"**
-    - 老年性：确定感+1, 生活本色+1 = 2分
-    - 传播性：情感代偿+1 = 1分
-    - **总分：3分**
-
-31. **"为情绪买单 你踩过多少"坑""**
-    - 老年性：确定感+1, 生活本色+1 = 2分
-    - 传播性：利他提醒+1, 社交面子+1 = 2分
-    - **总分：4分**
-
-32. **"这些汽车新坑需警惕"**
-    - 老年性：确定感+1, 生活本色+1 = 2分
-    - 传播性：利他提醒+1, 社交面子+1 = 2分
-    - **总分：4分**
-
-33. **"建议打工人上晚班先打坐几分钟"**
-    - 老年性：确定感+1, 安宁感+1, 生活本色+1 = 3分
-    - 传播性：利他提醒+1, 情感代偿+1 = 2分
-    - **总分：5分**
-
-34. **"平均分才70多 这张成绩单凭什么动人"**
-    - 老年性：确定感+1, 传统伦理+1 = 2分
-    - 传播性：价值观共鸣+1 = 1分
-    - **总分：3分**
-
-35. **"你喝的100%椰子水可能只是高级糖水"**
-    - 老年性：确定感+1, 生活本色+1 = 2分
-    - 传播性：利他提醒+1, 社交面子+1 = 2分
-    - **总分：4分**
-
-36. **"穿正装打领带救人 拟确认见义勇为"**
-    - 老年性：确定感+1, 权威感+1, 传统伦理+1 = 3分
-    - 传播性：价值观共鸣+1, 社交面子+1 = 2分
-    - **总分：5分**
-
-37. **"坐意大利火车发现车玻璃中国造"**
-    - 老年性：确定感+1, 民族自豪+1 = 2分
-    - 传播性：价值观共鸣+1, 社交面子+1 = 2分
-    - **总分：4分**
-
-38. **"苹果最便宜手机来了"**
-    - 老年性：确定感+1 = 1分
-    - 传播性：社交面子+1 = 1分
-    - **总分：2分**
-
-39. **"国防部正告日方：穷兵黩武是自取灭亡"**
-    - 老年性：确定感+1, 权威感+1, 民族自豪+1 = 3分
-    - 传播性：代际嘴替+1, 价值观共鸣+1, 社交面子+1 = 3分
-    - **总分：6分** ✓
-
-40. **""不要相信养生小视频 都是为赚钱""**
-    - 老年性：确定感+1, 权威感+1, 安宁感+1, 生活本色+1 = 4分
-    - 传播性：利他提醒+1, 社交面子+1 = 2分
-    - **总分：6分** ✓
-
-41. **"这几天为啥"龙虾"和小龙虾都火了"**
-    - 老年性：确定感+1, 生活本色+1 = 2分
-    - 传播性：社交面子+1 = 1分
-    - **总分：3分**
-
-42. **"福布斯发布年度全球亿万富豪榜"**
-    - 老年性：确定感+1, 权威感+1 = 2分
-    - 传播性：社交面子+1 = 1分
-    - **总分：3分**
-
-43. **"机器人当街吓到人 被治安警员带走"**
-    - 老年性：生活本色+1 = 1分
-    - 传播性：无 = 0分
-    - **总分：1分**
-
-44. **"阿德巴约单场狂砍83分超越科比"**
-    - 老年性：确定感+1 = 1分
-    - 传播性：社交面子+1 = 1分
-    - **总分：2分**
-
-45. **"国防部介绍"解放军预备役人员证""**
-    - 老年性：确定感+1, 权威感+1, 民族自豪+1 = 3分
-    - 传播性：价值观共鸣+1, 社交面子+1 = 2分
-    - **总分：5分**
-
-46. **"爸爸啃着鸡爪出口成诗感动网友"**
-    - 老年性：确定感+1, 传统伦理+1, 生活本色+1 = 3分
-    - 传播性：价值观共鸣+1, 情感代偿+1 = 2分
-    - **总分：5分**
-
-47. **"油价大幅波动 多家航司计划涨价"**
-    - 老年性：确定感+1, 权威感+1, 生活本色+1 = 3分
-    - 传播性：利他提醒+1, 社交面子+1 = 2分
-    - **总分：5分**
-
-48. **"往返火星大概需要三年"**
-    - 老年性：确定感+1, 权威感+1 = 2分
-    - 传播性：社交面子+1 = 1分
-    - **总分：3分**
-
-49. **"人大代表："20元"是我的宝贝"**
-    - 老年性：确定感+1, 权威感+1, 传统伦理+1, 生活本色+1 = 4分
-    - 传播性：价值观共鸣+1, 社交面子+1 = 2分
-    - **总分：6分** ✓
-
-50. **"云南小伙回应被称"最强媒婆""**
-    - 老年性：确定感+1, 传统伦理+1, 生活本色+1 = 3分
-    - 传播性：价值观共鸣+1 = 1分
-    - **总分：4分**
-
-51. **"5万金锁遗落试衣间 老板全网寻失主"**
-    - 老年性：确定感+1, 传统伦理+1, 生活本色+1 = 3分
-    - 传播性：价值观共鸣+1, 社交面子+1 = 2分
-    - **总分：5分**
-
-现在我将打分结果保存到文件：</pre>
-            <button class="btn-toggle" onclick="toggleExpand('m17-text')">展开全部</button>
-        </div></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="19"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">write_file</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 write_file</span></div>
-<pre class="content-body"># 热榜内容打分结果.json
-
-文件写入成功 (创建)
-
-(新建文件: 热榜内容打分结果.json)
-
-
-Summary: 创建文件 热榜内容打分结果.json</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="20"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">goal</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 goal</span></div>
-<div class="collapsible-wrap">
-            <pre class="content-body content-preview" id="preview-m19-tool">## 更新
-- 已完成: 2.1. 使用content_filter对热榜内容打分
-- 切换焦点: 2.2. 使用微信指数验证热度并最终过滤
-
-## Current Plan
-**Mission**: 热点内容搜索
-**Current**: 2.2 使用微信指数验证热度并最终过滤
-
-**Progress**:
-[✓] 1. 获取待选需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[→] 2. 打分与过滤热榜需求
-    [✓] 2.1. 使用content_filter对热榜内容打分
-    [→] 2.2. 使用微信指数验证热度并最终过滤 ← current
-[ ] 3. …</pre>
-            <pre class="content-body content-full" id="full-m19-tool" style="display:none">## 更新
-- 已完成: 2.1. 使用content_filter对热榜内容打分
-- 切换焦点: 2.2. 使用微信指数验证热度并最终过滤
-
-## Current Plan
-**Mission**: 热点内容搜索
-**Current**: 2.2 使用微信指数验证热度并最终过滤
-
-**Progress**:
-[✓] 1. 获取待选需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[→] 2. 打分与过滤热榜需求
-    [✓] 2.1. 使用content_filter对热榜内容打分
-    [→] 2.2. 使用微信指数验证热度并最终过滤 ← current
-[ ] 3. 打分与过滤时间节点需求
-[ ] 4. 输出最终推荐结果</pre>
-            <button class="btn-toggle" onclick="toggleExpand('m19-tool')">展开全部</button>
-        </div></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="assistant" data-seq="21"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-assistant-tool">助手</span> <span class="msg-desc">工具调用: weixin_index_search, weixin_index_search, weixin_index_search, weixin_index_search, weixin_index_search, weixin_index_search, weixin_index_search</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 weixin_index_search</span><pre class="tool-args">{"keyword": "日本导弹"}</pre></div>
-<div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 weixin_index_search</span><pre class="tool-args">{"keyword": "成为中国人"}</pre></div>
-<div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 weixin_index_search</span><pre class="tool-args">{"keyword": "两会代表"}</pre></div>
-<div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 weixin_index_search</span><pre class="tool-args">{"keyword": "公摊面积"}</pre></div>
-<div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 weixin_index_search</span><pre class="tool-args">{"keyword": "国防部"}</pre></div>
-<div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 weixin_index_search</span><pre class="tool-args">{"keyword": "养生视频"}</pre></div>
-<div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 weixin_index_search</span><pre class="tool-args">{"keyword": "人大代表"}</pre></div>
-<div class="collapsible-wrap">
-            <pre class="content-body content-preview" id="preview-m20-text">### 执行 2.2：使用微信指数验证热度并最终过滤
-
-**思考过程**：
-现在我需要对筛选出的7条≥6分的热榜内容，提取关键词并使用微信指数进行热度验证。
-
-**调用原因说明**：
-我需要使用 `weixin_index_search` 工具获取每条内容的关键词在微信平台的热度数据和趋势，以便进行最终的过滤和排序。
-
-**参数生成逻辑**：
-对于每条内容，我将提取其核心关键词作为搜索参数：
-1. "国防部回应日本部署远程导弹" → 关键词："日本导弹"
-2. ""成为中国人"为何刷屏两会" → 关键词："成为中国人"
-3. "一位特别的代表给我念了一首诗" → 关键词："两会代表"
-4. "…</pre>
-            <pre class="content-body content-full" id="full-m20-text" style="display:none">### 执行 2.2：使用微信指数验证热度并最终过滤
-
-**思考过程**：
-现在我需要对筛选出的7条≥6分的热榜内容，提取关键词并使用微信指数进行热度验证。
-
-**调用原因说明**：
-我需要使用 `weixin_index_search` 工具获取每条内容的关键词在微信平台的热度数据和趋势，以便进行最终的过滤和排序。
-
-**参数生成逻辑**：
-对于每条内容，我将提取其核心关键词作为搜索参数：
-1. "国防部回应日本部署远程导弹" → 关键词："日本导弹"
-2. ""成为中国人"为何刷屏两会" → 关键词："成为中国人"
-3. "一位特别的代表给我念了一首诗" → 关键词："两会代表"
-4. "代表：公摊面积要让老百姓明明白白" → 关键词："公摊面积"
-5. "国防部正告日方：穷兵黩武是自取灭亡" → 关键词："国防部"
-6. ""不要相信养生小视频 都是为赚钱"" → 关键词："养生视频"
-7. "人大代表："20元"是我的宝贝" → 关键词："人大代表"</pre>
-            <button class="btn-toggle" onclick="toggleExpand('m20-text')">展开全部</button>
-        </div></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="22"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">weixin_index_search</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 weixin_index_search</span></div>
-<pre class="content-body"># 微信指数搜索 - 日本导弹
-
-{
-  "date_range": {
-    "start_ymd": "20260218",
-    "end_ymd": "20260310"
-  },
-  "trend": "上升",
-  "change_percent": 18.14,
-  "total_score": 3977509
-}</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="23"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">weixin_index_search</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 weixin_index_search</span></div>
-<pre class="content-body"># 微信指数搜索 - 成为中国人
-
-{
-  "date_range": {
-    "start_ymd": "20260218",
-    "end_ymd": "20260310"
-  },
-  "trend": "下降",
-  "change_percent": -45.42,
-  "total_score": 411740
-}</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="24"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">weixin_index_search</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 weixin_index_search</span></div>
-<pre class="content-body"># 微信指数搜索 - 两会代表
-
-{
-  "date_range": {
-    "start_ymd": "20260218",
-    "end_ymd": "20260310"
-  },
-  "trend": "下降",
-  "change_percent": -31.56,
-  "total_score": 2442918
-}</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="25"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">weixin_index_search</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 weixin_index_search</span></div>
-<pre class="content-body"># 微信指数搜索 - 公摊面积
-
-{
-  "date_range": {
-    "start_ymd": "20260218",
-    "end_ymd": "20260310"
-  },
-  "trend": "下降",
-  "change_percent": -35.32,
-  "total_score": 3369404
-}</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="26"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">weixin_index_search</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 weixin_index_search</span></div>
-<pre class="content-body"># 微信指数搜索 - 国防部
-
-{
-  "date_range": {
-    "start_ymd": "20260218",
-    "end_ymd": "20260310"
-  },
-  "trend": "上升",
-  "change_percent": 12.97,
-  "total_score": 7330184
-}</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="27"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">weixin_index_search</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 weixin_index_search</span></div>
-<pre class="content-body"># 微信指数搜索 - 养生视频
-
-{
-  "date_range": {
-    "start_ymd": "20260218",
-    "end_ymd": "20260310"
-  },
-  "trend": "下降",
-  "change_percent": -14.44,
-  "total_score": 202377
-}</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="28"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">weixin_index_search</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 weixin_index_search</span></div>
-<pre class="content-body"># 微信指数搜索 - 人大代表
-
-{
-  "date_range": {
-    "start_ymd": "20260218",
-    "end_ymd": "20260310"
-  },
-  "trend": "上升",
-  "change_percent": 10.26,
-  "total_score": 90402542
-}</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="assistant" data-seq="29"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-assistant-tool">助手</span> <span class="msg-desc">工具调用: write_file, goal</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 write_file</span><pre class="tool-args">{"file_path": "热榜最终推荐结果.json", "content": "{\n  \"推荐说明\": \"基于content_filter打分(≥6分)和微信指数热度验证的热榜内容推荐\",\n  \"过滤标准\": {\n    \"content_filter评分\": \"≥6分\",\n    \"微信指数热度\": \"优先热度>300万且趋势上升，其次热度>300万\"\…</pre></div>
-<div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 goal</span><pre class="tool-args">{"done": "完成微信指数验证，最终推荐4条内容：人大代表20元(热度9000万+)、国防部正告日方(730万+)、日本导弹(397万+)、公摊面积(336万+)，结果已保存", "focus": "3"}…</pre></div>
-<div class="collapsible-wrap">
-            <pre class="content-body content-preview" id="preview-m28-text">非常好！现在我已经获取了所有7条内容的微信指数数据。让我进行综合分析和最终过滤：
-
-**微信指数数据分析**：
-
-1. **"国防部回应日本部署远程导弹"** - 日本导弹
-   - 热度值：3,977,509
-   - 趋势：上升 +18.14%
-   - 综合评价：热度较高且上升趋势
-
-2. **""成为中国人"为何刷屏两会"** - 成为中国人
-   - 热度值：411,740
-   - 趋势：下降 -45.42%
-   - 综合评价：热度一般，下降趋势明显
-
-3. **"一位特别的代表给我念了一首诗"** - 两会代表
-   - 热度值：2,442,918
-   - 趋势：下降 -31…</pre>
-            <pre class="content-body content-full" id="full-m28-text" style="display:none">非常好！现在我已经获取了所有7条内容的微信指数数据。让我进行综合分析和最终过滤：
-
-**微信指数数据分析**：
-
-1. **"国防部回应日本部署远程导弹"** - 日本导弹
-   - 热度值：3,977,509
-   - 趋势：上升 +18.14%
-   - 综合评价：热度较高且上升趋势
-
-2. **""成为中国人"为何刷屏两会"** - 成为中国人
-   - 热度值：411,740
-   - 趋势：下降 -45.42%
-   - 综合评价：热度一般，下降趋势明显
-
-3. **"一位特别的代表给我念了一首诗"** - 两会代表
-   - 热度值：2,442,918
-   - 趋势：下降 -31.56%
-   - 综合评价：热度中等，下降趋势
-
-4. **"代表：公摊面积要让老百姓明明白白"** - 公摊面积
-   - 热度值：3,369,404
-   - 趋势：下降 -35.32%
-   - 综合评价：热度较高，但下降趋势
-
-5. **"国防部正告日方：穷兵黩武是自取灭亡"** - 国防部
-   - 热度值：7,330,184
-   - 趋势：上升 +12.97%
-   - 综合评价：热度很高且上升趋势
-
-6. **""不要相信养生小视频 都是为赚钱"** - 养生视频
-   - 热度值：202,377
-   - 趋势：下降 -14.44%
-   - 综合评价：热度较低，下降趋势
-
-7. **"人大代表："20元"是我的宝贝"** - 人大代表
-   - 热度值：90,402,542
-   - 趋势：上升 +10.26%
-   - 综合评价：热度极高且上升趋势
-
-**过滤策略**：
-- 优先保留热度值 &gt; 300万 且趋势上升的内容
-- 其次保留热度值 &gt; 300万 的内容（即使趋势下降）
-- 热度值 &lt; 50万 的内容建议过滤
-
-现在保存最终过滤结果：</pre>
-            <button class="btn-toggle" onclick="toggleExpand('m28-text')">展开全部</button>
-        </div></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="30"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">write_file</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 write_file</span></div>
-<pre class="content-body"># 热榜最终推荐结果.json
-
-文件写入成功 (创建)
-
-(新建文件: 热榜最终推荐结果.json)
-
-
-Summary: 创建文件 热榜最终推荐结果.json</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="31"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">goal</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 goal</span></div>
-<div class="collapsible-wrap">
-            <pre class="content-body content-preview" id="preview-m30-tool">## 更新
-- 已完成: 2.2. 使用微信指数验证热度并最终过滤
-- 自动完成: 2. 打分与过滤热榜需求（所有子目标已完成）
-- 切换焦点: 3. 打分与过滤时间节点需求
-
-## Current Plan
-**Mission**: 热点内容搜索
-**Current**: 3 打分与过滤时间节点需求
-
-**Progress**:
-[✓] 1. 获取待选需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[✓] 2. 打分与过滤热榜需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[→] 3. 打分与过滤时间节点需求 ← current
-[ ] 4. 输出最终推荐…</pre>
-            <pre class="content-body content-full" id="full-m30-tool" style="display:none">## 更新
-- 已完成: 2.2. 使用微信指数验证热度并最终过滤
-- 自动完成: 2. 打分与过滤热榜需求（所有子目标已完成）
-- 切换焦点: 3. 打分与过滤时间节点需求
-
-## Current Plan
-**Mission**: 热点内容搜索
-**Current**: 3 打分与过滤时间节点需求
-
-**Progress**:
-[✓] 1. 获取待选需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[✓] 2. 打分与过滤热榜需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[→] 3. 打分与过滤时间节点需求 ← current
-[ ] 4. 输出最终推荐结果</pre>
-            <button class="btn-toggle" onclick="toggleExpand('m30-tool')">展开全部</button>
-        </div></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="assistant" data-seq="32"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-assistant-tool">助手</span> <span class="msg-desc">工具调用: goal, goal</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 goal</span><pre class="tool-args">{"add": "使用content_filter对时间节点打分, 使用微信指数验证热度并最终过滤", "under": "3"}</pre></div>
-<div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 goal</span><pre class="tool-args">{"focus": "3.1"}</pre></div>
-<pre class="content-body">很好！现在开始第三步：打分与过滤时间节点需求。
-
-### 执行 3：打分与过滤时间节点需求
-
-**思考过程**：
-与热榜需求处理类似，我需要：
-1. 对4个时间节点需求进行 content_filter 打分
-2. 提取关键词并使用微信指数验证热度
-3. 输出最终推荐结果
-
-我将创建两个子目标：</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="33"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">goal</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 goal</span></div>
-<div class="collapsible-wrap">
-            <pre class="content-body content-preview" id="preview-m32-tool">## 更新
-- 在 3 下添加 2 个子目标
-
-## Current Plan
-**Mission**: 热点内容搜索
-**Current**: 3 打分与过滤时间节点需求
-
-**Progress**:
-[✓] 1. 获取待选需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[✓] 2. 打分与过滤热榜需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[→] 3. 打分与过滤时间节点需求 ← current
-    [ ] 3.1. 使用content_filter对时间节点打分
-    [ ] 3.2. 使用微信指数验证热度并最终过滤
-[ ] 4. 输出最终推…</pre>
-            <pre class="content-body content-full" id="full-m32-tool" style="display:none">## 更新
-- 在 3 下添加 2 个子目标
-
-## Current Plan
-**Mission**: 热点内容搜索
-**Current**: 3 打分与过滤时间节点需求
-
-**Progress**:
-[✓] 1. 获取待选需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[✓] 2. 打分与过滤热榜需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[→] 3. 打分与过滤时间节点需求 ← current
-    [ ] 3.1. 使用content_filter对时间节点打分
-    [ ] 3.2. 使用微信指数验证热度并最终过滤
-[ ] 4. 输出最终推荐结果</pre>
-            <button class="btn-toggle" onclick="toggleExpand('m32-tool')">展开全部</button>
-        </div></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="34"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">goal</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 goal</span></div>
-<div class="collapsible-wrap">
-            <pre class="content-body content-preview" id="preview-m33-tool">## 更新
-- 切换焦点: 3.1. 使用content_filter对时间节点打分
-
-## Current Plan
-**Mission**: 热点内容搜索
-**Current**: 3.1 使用content_filter对时间节点打分
-
-**Progress**:
-[✓] 1. 获取待选需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[✓] 2. 打分与过滤热榜需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[→] 3. 打分与过滤时间节点需求
-    [→] 3.1. 使用content_filter对时间节点打分 ← current
-    [ ]…</pre>
-            <pre class="content-body content-full" id="full-m33-tool" style="display:none">## 更新
-- 切换焦点: 3.1. 使用content_filter对时间节点打分
-
-## Current Plan
-**Mission**: 热点内容搜索
-**Current**: 3.1 使用content_filter对时间节点打分
-
-**Progress**:
-[✓] 1. 获取待选需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[✓] 2. 打分与过滤热榜需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[→] 3. 打分与过滤时间节点需求
-    [→] 3.1. 使用content_filter对时间节点打分 ← current
-    [ ] 3.2. 使用微信指数验证热度并最终过滤
-[ ] 4. 输出最终推荐结果</pre>
-            <button class="btn-toggle" onclick="toggleExpand('m33-tool')">展开全部</button>
-        </div></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="assistant" data-seq="35"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-assistant-tool">助手</span> <span class="msg-desc">工具调用: write_file, goal, get_current_context</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 write_file</span><pre class="tool-args">{"file_path": "时间节点打分结果.json", "content": "[\n  {\n    \"date\": \"2026-03-12\",\n    \"event\": \"植树节\",\n    \"description\": \"中国植树节，倡导绿化环保的传统节日\",\n    \"score\": 8,\n    \"老年性维度\": [\"确定感\", \"权威…</pre></div>
-<div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 goal</span><pre class="tool-args">{"done": "完成4个时间节点的打分，筛选出2个≥6分的节日：植树节(8分)、消费者权益日(8分)，结果已保存", "focus": "3.2"}…</pre></div>
-<div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 get_current_context</span><pre class="tool-args">{}</pre></div>
-<div class="collapsible-wrap">
-            <pre class="content-body content-preview" id="preview-m34-text">### 执行 3.1：使用content_filter对时间节点打分
-
-**思考过程**：
-我需要对4个时间节点需求进行 content_filter 打分。让我逐一分析：
-
-**时间节点内容打分分析**：
-
-1. **"3月12日 植树节"**
-   - 老年性维度：
-     - 确定感 +1（明确的节日）
-     - 权威感 +1（官方节日）
-     - 安宁感 +1（绿化环保，追求安宁）
-     - 传统伦理 +1（弘扬环保正能量）
-     - 生活本色 +1（贴近生活的传统节日）
-   - 传播性维度：
-     - 价值观共鸣 +1（环保理念认同）
-     - 利他提醒 …</pre>
-            <pre class="content-body content-full" id="full-m34-text" style="display:none">### 执行 3.1：使用content_filter对时间节点打分
-
-**思考过程**：
-我需要对4个时间节点需求进行 content_filter 打分。让我逐一分析：
-
-**时间节点内容打分分析**：
-
-1. **"3月12日 植树节"**
-   - 老年性维度：
-     - 确定感 +1（明确的节日）
-     - 权威感 +1（官方节日）
-     - 安宁感 +1（绿化环保，追求安宁）
-     - 传统伦理 +1（弘扬环保正能量）
-     - 生活本色 +1（贴近生活的传统节日）
-   - 传播性维度：
-     - 价值观共鸣 +1（环保理念认同）
-     - 利他提醒 +1（提醒植树、环保）
-     - 节日/问候 +1（贴合时间节点）
-   - **总分：8分** ✓
-
-2. **"3月14日 白色情人节"**
-   - 老年性维度：
-     - 确定感 +1（明确的节日）
-   - 传播性维度：
-     - 情感代偿 +1（可转发给子女表达关心）
-     - 节日/问候 +1（贴合时间节点）
-   - **总分：3分**
-
-3. **"3月15日 国际消费者权益日"**
-   - 老年性维度：
-     - 确定感 +1（明确的节日）
-     - 权威感 +1（官方节日）
-     - 生活本色 +1（贴近民生）
-   - 传播性维度：
-     - 代际嘴替 +1（替老年人维权发声）
-     - 价值观共鸣 +1（维权意识认同）
-     - 利他提醒 +1（提醒消费维权）
-     - 社交面子 +1（展现维权意识）
-     - 节日/问候 +1（贴合时间节点）
-   - **总分：8分** ✓
-
-4. **"3月17日 国际航海日"**
-   - 老年性维度：
-     - 确定感 +1（明确的节日）
-     - 权威感 +1（国际节日）
-   - 传播性维度：
-     - 节日/问候 +1（贴合时间节点）
-   - **总分：3分**
-
-现在保存打分结果：</pre>
-            <button class="btn-toggle" onclick="toggleExpand('m34-text')">展开全部</button>
-        </div></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="36"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">write_file</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 write_file</span></div>
-<pre class="content-body"># 时间节点打分结果.json
-
-文件写入成功 (创建)
-
-(新建文件: 时间节点打分结果.json)
-
-
-Summary: 创建文件 时间节点打分结果.json</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="37"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">goal</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 goal</span></div>
-<div class="collapsible-wrap">
-            <pre class="content-body content-preview" id="preview-m36-tool">## 更新
-- 已完成: 3.1. 使用content_filter对时间节点打分
-- 切换焦点: 3.2. 使用微信指数验证热度并最终过滤
-
-## Current Plan
-**Mission**: 热点内容搜索
-**Current**: 3.2 使用微信指数验证热度并最终过滤
-
-**Progress**:
-[✓] 1. 获取待选需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[✓] 2. 打分与过滤热榜需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[→] 3. 打分与过滤时间节点需求
-    [✓] 3.1. 使用content_filter对时间节点…</pre>
-            <pre class="content-body content-full" id="full-m36-tool" style="display:none">## 更新
-- 已完成: 3.1. 使用content_filter对时间节点打分
-- 切换焦点: 3.2. 使用微信指数验证热度并最终过滤
-
-## Current Plan
-**Mission**: 热点内容搜索
-**Current**: 3.2 使用微信指数验证热度并最终过滤
-
-**Progress**:
-[✓] 1. 获取待选需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[✓] 2. 打分与过滤热榜需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[→] 3. 打分与过滤时间节点需求
-    [✓] 3.1. 使用content_filter对时间节点打分
-    [→] 3.2. 使用微信指数验证热度并最终过滤 ← current
-[ ] 4. 输出最终推荐结果</pre>
-            <button class="btn-toggle" onclick="toggleExpand('m36-tool')">展开全部</button>
-        </div></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="38"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">get_current_context</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 get_current_context</span></div>
-<div class="collapsible-wrap">
-            <pre class="content-body content-preview" id="preview-m37-tool"># 📋 当前执行上下文
-
-## Current Time
-
-2026-03-11 17:00:10
-
-## Current Plan
-
-**Mission**: 热点内容搜索
-**Current**: 3.2 使用微信指数验证热度并最终过滤
-
-**Progress**:
-[✓] 1. 获取待选需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[✓] 2. 打分与过滤热榜需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[→] 3. 打分与过滤时间节点需求
-    [✓] 3.1. 使用content_filter对时间节点打分
-    [→] 3.2. 使用微信…</pre>
-            <pre class="content-body content-full" id="full-m37-tool" style="display:none"># 📋 当前执行上下文
-
-## Current Time
-
-2026-03-11 17:00:10
-
-## Current Plan
-
-**Mission**: 热点内容搜索
-**Current**: 3.2 使用微信指数验证热度并最终过滤
-
-**Progress**:
-[✓] 1. 获取待选需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[✓] 2. 打分与过滤热榜需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[→] 3. 打分与过滤时间节点需求
-    [✓] 3.1. 使用content_filter对时间节点打分
-    [→] 3.2. 使用微信指数验证热度并最终过滤 ← current
-[ ] 4. 输出最终推荐结果
-
-
-Summary: 已刷新执行上下文</pre>
-            <button class="btn-toggle" onclick="toggleExpand('m37-tool')">展开全部</button>
-        </div></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="assistant" data-seq="39"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-assistant-tool">助手</span> <span class="msg-desc">工具调用: weixin_index_search, weixin_index_search</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 weixin_index_search</span><pre class="tool-args">{"keyword": "植树节"}</pre></div>
-<div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 weixin_index_search</span><pre class="tool-args">{"keyword": "315"}</pre></div>
-<pre class="content-body">### 执行 3.2：使用微信指数验证热度并最终过滤
-
-**思考过程**：
-现在我需要对筛选出的2个≥6分的时间节点需求，使用微信指数进行热度验证。
-
-**调用原因说明**：
-我需要使用 `weixin_index_search` 工具获取两个节日关键词在微信平台的热度数据和趋势。
-
-**参数生成逻辑**：
-1. "植树节" → 关键词："植树节"
-2. "国际消费者权益日" → 关键词："315" 或 "消费者权益日"（使用更常用的"315"）</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="40"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">weixin_index_search</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 weixin_index_search</span></div>
-<pre class="content-body"># 微信指数搜索 - 植树节
-
-{
-  "date_range": {
-    "start_ymd": "20260218",
-    "end_ymd": "20260310"
-  },
-  "trend": "上升",
-  "change_percent": 22.56,
-  "total_score": 10423512
-}</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="41"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">weixin_index_search</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 weixin_index_search</span></div>
-<pre class="content-body"># 微信指数搜索 - 315
-
-{
-  "date_range": {
-    "start_ymd": "20260218",
-    "end_ymd": "20260310"
-  },
-  "trend": "下降",
-  "change_percent": -8.82,
-  "total_score": 13762736
-}</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="assistant" data-seq="42"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-assistant-tool">助手</span> <span class="msg-desc">工具调用: write_file, goal</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 write_file</span><pre class="tool-args">{"file_path": "时间节点最终推荐结果.json", "content": "{\n  \"推荐说明\": \"基于content_filter打分(≥6分)和微信指数热度验证的时间节点内容推荐\",\n  \"过滤标准\": {\n    \"content_filter评分\": \"≥6分\",\n    \"微信指数热度\": \"优先热度>300万且趋势上升\"\n  },\…</pre></div>
-<div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 goal</span><pre class="tool-args">{"done": "完成微信指数验证，最终推荐2个节日：315消费者权益日(热度1376万+)、植树节(热度1042万+且上升22.56%)，结果已保存", "focus": "4"}…</pre></div>
-<pre class="content-body">非常好！两个节日的微信指数数据都很理想。现在进行综合分析并保存最终结果：
-
-**微信指数数据分析**：
-
-1. **"植树节"（3月12日）**
-   - 热度值：10,423,512（1042万+）
-   - 趋势：上升 +22.56%
-   - 综合评价：热度很高且上升趋势强劲
-
-2. **"315消费者权益日"（3月15日）**
-   - 热度值：13,762,736（1376万+）
-   - 趋势：下降 -8.82%
-   - 综合评价：热度极高，虽略有下降但基数大
-
-两个节日的微信指数热度都远超300万阈值，都值得推荐。现在保存最终结果：</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="43"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">write_file</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 write_file</span></div>
-<pre class="content-body"># 时间节点最终推荐结果.json
-
-文件写入成功 (创建)
-
-(新建文件: 时间节点最终推荐结果.json)
-
-
-Summary: 创建文件 时间节点最终推荐结果.json</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="44"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">goal</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 goal</span></div>
-<div class="collapsible-wrap">
-            <pre class="content-body content-preview" id="preview-m43-tool">## 更新
-- 已完成: 3.2. 使用微信指数验证热度并最终过滤
-- 自动完成: 3. 打分与过滤时间节点需求（所有子目标已完成）
-- 切换焦点: 4. 输出最终推荐结果
-
-## Current Plan
-**Mission**: 热点内容搜索
-**Current**: 4 输出最终推荐结果
-
-**Progress**:
-[✓] 1. 获取待选需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[✓] 2. 打分与过滤热榜需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[✓] 3. 打分与过滤时间节点需求
-    (2 subtasks: 2 complete…</pre>
-            <pre class="content-body content-full" id="full-m43-tool" style="display:none">## 更新
-- 已完成: 3.2. 使用微信指数验证热度并最终过滤
-- 自动完成: 3. 打分与过滤时间节点需求（所有子目标已完成）
-- 切换焦点: 4. 输出最终推荐结果
-
-## Current Plan
-**Mission**: 热点内容搜索
-**Current**: 4 输出最终推荐结果
-
-**Progress**:
-[✓] 1. 获取待选需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[✓] 2. 打分与过滤热榜需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[✓] 3. 打分与过滤时间节点需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[→] 4. 输出最终推荐结果 ← current</pre>
-            <button class="btn-toggle" onclick="toggleExpand('m43-tool')">展开全部</button>
-        </div></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="assistant" data-seq="45"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-assistant-tool">助手</span> <span class="msg-desc">工具调用: write_file, goal</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 write_file</span><pre class="tool-args">{"file_path": "内容需求推荐报告.md", "content": "# 内容需求推荐报告\n\n**生成时间**: 2026-03-11  \n**推荐对象**: 中国50+人群  \n**评估方法**: Content Filter打分 + 微信指数热度验证\n\n---\n\n## 一、热榜需求推荐\n\n### 推荐概况\n- **热榜总数**: 51条\n- **Conten…</pre></div>
-<div class="tool-call-item"><span class="tool-name">🛠 goal</span><pre class="tool-args">{"done": "完成最终推荐报告输出，热榜推荐4条（平均热度2651万），时间节点推荐2个（平均热度1209万），两类需求已分别独立展示"}…</pre></div>
-<pre class="content-body">### 执行 4：输出最终推荐结果
-
-**思考过程**：
-根据系统要求，我需要分别输出两类推荐结果，严禁整合输出。我将创建一个汇总文档，清晰地展示两类推荐的独立结果。</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="46"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">write_file</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 write_file</span></div>
-<pre class="content-body"># 内容需求推荐报告.md
-
-文件写入成功 (创建)
-
-(新建文件: 内容需求推荐报告.md)
-
-
-Summary: 创建文件 内容需求推荐报告.md</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="tool" data-seq="47"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-tool">工具</span> <span class="msg-desc">goal</span></div><div class="msg-body"><div class="tool-output-header"><span class="tool-name">🛠 goal</span></div>
-<pre class="content-body">## 更新
-- 已完成: 4. 输出最终推荐结果
-
-## Current Plan
-**Mission**: 热点内容搜索
-
-**Progress**:
-[✓] 1. 获取待选需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[✓] 2. 打分与过滤热榜需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[✓] 3. 打分与过滤时间节点需求
-    (2 subtasks: 2 completed)
-[✓] 4. 输出最终推荐结果</pre></div></div>
-<div class="msg-item" data-role="assistant" data-seq="48"><div class="msg-header"><span class="msg-type msg-assistant">助手</span> <span class="msg-desc">文本回复</span></div><div class="msg-body"><div class="collapsible-wrap">
-            <pre class="content-body content-preview" id="preview-m47-text">完美！所有任务已完成。现在让我为您总结整个执行过程和最终结果：
-
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-
-## 🎯 任务完成总结
-
-### ✅ 执行过程回顾
-
-我严格按照系统要求和业务流程，完成了基于热榜趋势和时间节点的内容需求推荐任务：
-
-**第一步：获取待选需求**
-- ✅ 获取了51条今日热榜内容（news分类）
-- ✅ 整理了未来7天内的4个时间节点（植树节、白色情人节、315、国际航海日）
-
-**第二步：打分与过滤热榜需求**
-- ✅ 使用content_filter对51条热榜内容逐一打分（13分制加分系统）
-- ✅ 筛选出7条≥6分的内容
-- ✅ 使用微信指数验证热度，最终推荐4条内容
-
-**第三步：打分与过…</pre>
-            <pre class="content-body content-full" id="full-m47-text" style="display:none">完美！所有任务已完成。现在让我为您总结整个执行过程和最终结果：
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-
-## 🎯 任务完成总结
-
-### ✅ 执行过程回顾
-
-我严格按照系统要求和业务流程，完成了基于热榜趋势和时间节点的内容需求推荐任务：
-
-**第一步：获取待选需求**
-- ✅ 获取了51条今日热榜内容（news分类）
-- ✅ 整理了未来7天内的4个时间节点（植树节、白色情人节、315、国际航海日）
-
-**第二步：打分与过滤热榜需求**
-- ✅ 使用content_filter对51条热榜内容逐一打分（13分制加分系统）
-- ✅ 筛选出7条≥6分的内容
-- ✅ 使用微信指数验证热度，最终推荐4条内容
-
-**第三步：打分与过滤时间节点需求**
-- ✅ 使用content_filter对4个时间节点打分
-- ✅ 筛选出2个≥6分的节日
-- ✅ 使用微信指数验证热度，最终推荐2个节日
-
-**第四步：输出最终推荐结果**
-- ✅ 分别输出热榜推荐和时间节点推荐（严格独立，未整合）
-- ✅ 生成完整的推荐报告
-
----
-
-### 📊 最终推荐结果
-
-#### **一、热榜需求推荐（4条）**
-
-1. **人大代表："20元"是我的宝贝**
-   - 微信指数：9040万+ ⬆️ +10.26%
-   - 评分：6分
-   - 特征：传统伦理、生活本色
-
-2. **国防部正告日方：穷兵黩武是自取灭亡**
-   - 微信指数：733万+ ⬆️ +12.97%
-   - 评分：6分
-   - 特征：民族自豪、代际嘴替
-
-3. **国防部回应日本部署远程导弹**
-   - 微信指数：397万+ ⬆️ +18.14%
-   - 评分：6分
-   - 特征：民族自豪、代际嘴替
-
-4. **代表：公摊面积要让老百姓明明白白**
-   - 微信指数：336万+ ⬇️ -35.32%
-   - 评分：6分
-   - 特征：代际嘴替、民生关切
-
-#### **二、时间节点需求推荐（2个）**
-
-1. **植树节（3月12日）**
-   - 微信指数：1042万+ ⬆️ +22.56%
-   - 评分：8分
-   - 特征：安宁感、传统伦理、环保正能量
-
-2. **国际消费者权益日（3月15日）**
-   - 微信指数：1376万+ ⬇️ -8.82%
-   - 评分：8分
-   - 特征：代际嘴替、民生关切、利他提醒
-
----
-
-### 📁 输出文件清单
-
-1. **时间节点需求.json** - 原始时间节点数据
-2. **热榜内容打分结果.json** - 热榜content_filter打分结果
-3. **热榜最终推荐结果.json** - 热榜最终推荐（含微信指数）
-4. **时间节点打分结果.json** - 时间节点content_filter打分结果
-5. **时间节点最终推荐结果.json** - 时间节点最终推荐（含微信指数）
-6. **内容需求推荐报告.md** - 完整推荐报告（主文档）
-
----
-
-### 🎓 执行原则遵守情况
-
-✅ **每个步骤都输出了结果**：所有中间步骤和最终结果均保存为文件  
-✅ **展示了完整思考过程**：每个决策点都说明了理由和逻辑  
-✅ **严格基于数据**：未添加数据中不存在的信息  
-✅ **保证数据完整性**：保留了所有51条热榜和4个时间节点的完整信息  
-✅ **使用skills查找定义**：使用了content_filter技能进行打分  
-✅ **拆分原子步骤**：将复杂任务拆分为获取、打分、验证、输出等原子步骤  
-✅ **说明工具调用原因**：每次调用工具前都说明了原因和参数逻辑  
-✅ **分别输出结果**：热榜和时间节点推荐严格独立，未整合
-
-任务圆满完成！🎉</pre>
-            <button class="btn-toggle" onclick="toggleExpand('m47-text')">展开全部</button>
-        </div></div></div></div>
-<script>
-function toggleExpand(idSuffix) {
-  var preview = document.getElementById('preview-' + idSuffix);
-  var full = document.getElementById('full-' + idSuffix);
-  var btn = preview.parentElement.querySelector('.btn-toggle');
-  if (!preview || !full) return;
-  if (full.style.display === 'none') {
-    preview.style.display = 'none';
-    full.style.display = 'block';
-    if (btn) btn.textContent = '收起';
-  } else {
-    preview.style.display = 'block';
-    full.style.display = 'none';
-    if (btn) btn.textContent = '展开全部';
-  }
-}
-</script>
-</body>
-</html>

examples/content_needs_generation/result1/内容需求推荐报告.md

@@ -1,238 +0,0 @@
-# 内容需求推荐报告
-
-**生成时间**: 2026-03-11  
-**推荐对象**: 中国50+人群  
-**评估方法**: Content Filter打分 + 微信指数热度验证
-
----
-
-## 一、热榜需求推荐
-
-### 推荐概况
-- **热榜总数**: 51条
-- **Content Filter筛选通过**: 7条（≥6分）
-- **微信指数验证通过**: 4条
-- **最终推荐**: 4条
-- **推荐率**: 7.8%
-
-### 推荐内容（按微信指数热度排序）
-
-#### 1. 人大代表："20元"是我的宝贝
-
-**基础信息**
-- 百度热榜排名: 49
-- 百度热度: 329.5万
-- Content Filter评分: 6分
-
-**维度分析**
-- 老年性维度: 确定感、权威感、传统伦理、生活本色
-- 传播性维度: 价值观共鸣、社交面子
-
-**微信指数**
-- 关键词: 人大代表
-- 热度值: 90,402,542（9040万+）
-- 趋势: 上升 +10.26%
-
-**推荐理由**  
-微信指数热度极高(9000万+)且呈上升趋势，content_filter评分6分，具有强烈的传统伦理和生活本色特征，非常适合50+人群。
-
-**链接**: https://www.baidu.com/s?wd=%E4%BA%BA%E5%A4%A7%E4%BB%A3%E8%A1%A8%EF%BC%9A%E2%80%9C20%E5%85%83%E2%80%9D%E6%98%AF%E6%88%91%E7%9A%84%E5%AE%9D%E8%B4%9D
-
----
-
-#### 2. 国防部正告日方：穷兵黩武是自取灭亡
-
-**基础信息**
-- 百度热榜排名: 39
-- 百度热度: 428.8万
-- Content Filter评分: 6分
-
-**维度分析**
-- 老年性维度: 确定感、权威感、民族自豪
-- 传播性维度: 代际嘴替、价值观共鸣、社交面子
-
-**微信指数**
-- 关键词: 国防部
-- 热度值: 7,330,184（733万+）
-- 趋势: 上升 +12.97%
-
-**推荐理由**  
-微信指数热度高(730万+)且呈上升趋势，具有强烈的民族自豪和代际嘴替特征，适合转发表达立场。
-
-**链接**: https://www.baidu.com/s?wd=%E5%9B%BD%E9%98%B2%E9%83%A8%E6%AD%A3%E5%91%8A%E6%97%A5%E6%96%B9%EF%BC%9A%E7%A9%B7%E5%85%B5%E9%BB%A9%E6%AD%A6%E6%98%AF%E8%87%AA%E5%8F%96%E7%81%AD%E4%BA%A1
-
----
-
-#### 3. 国防部回应日本部署远程导弹
-
-**基础信息**
-- 百度热榜排名: 2
-- 百度热度: 780.8万
-- Content Filter评分: 6分
-
-**维度分析**
-- 老年性维度: 确定感、权威感、民族自豪
-- 传播性维度: 代际嘴替、价值观共鸣、社交面子
-
-**微信指数**
-- 关键词: 日本导弹
-- 热度值: 3,977,509（397万+）
-- 趋势: 上升 +18.14%
-
-**推荐理由**  
-微信指数热度较高(397万+)且上升趋势最强(+18.14%)，百度热榜排名第2，具有民族自豪和代际嘴替特征。
-
-**链接**: https://www.baidu.com/s?wd=%E5%9B%BD%E9%98%B2%E9%83%A8%E5%9B%9E%E5%BA%94%E6%97%A5%E6%9C%AC%E9%83%A8%E7%BD%B2%E8%BF%9C%E7%A8%8B%E5%AF%BC%E5%BC%B9
-
----
-
-#### 4. 代表：公摊面积要让老百姓明明白白
-
-**基础信息**
-- 百度热榜排名: 22
-- 百度热度: 589.6万
-- Content Filter评分: 6分
-
-**维度分析**
-- 老年性维度: 确定感、权威感、生活本色
-- 传播性维度: 代际嘴替、价值观共鸣、社交面子
-
-**微信指数**
-- 关键词: 公摊面积
-- 热度值: 3,369,404（336万+）
-- 趋势: 下降 -35.32%
-
-**推荐理由**  
-微信指数热度较高(336万+)，虽呈下降趋势但仍超过300万，具有强烈的代际嘴替和民生关切特征。
-
-**链接**: https://www.baidu.com/s?wd=%E4%BB%A3%E8%A1%A8%EF%BC%9A%E5%85%AC%E6%91%8A%E9%9D%A2%E7%A7%AF%E8%A6%81%E8%AE%A9%E8%80%81%E7%99%BE%E5%A7%93%E6%98%8E%E6%98%8E%E7%99%BD%E7%99%BD
-
----
-
-### 未推荐内容说明
-
-以下3条内容虽通过Content Filter筛选（≥6分），但因微信指数热度不足或下降趋势明显而未最终推荐：
-
-1. **"成为中国人"为何刷屏两会**（评分7分，热度41万，下降-45.42%）
-2. **一位特别的代表给我念了一首诗**（评分6分，热度244万，下降-31.56%）
-3. **"不要相信养生小视频 都是为赚钱"**（评分6分，热度20万，下降-14.44%）
-
----
-
-## 二、时间节点需求推荐
-
-### 推荐概况
-- **时间节点总数**: 4个（未来7天）
-- **Content Filter筛选通过**: 2个（≥6分）
-- **微信指数验证通过**: 2个
-- **最终推荐**: 2个
-- **推荐率**: 50%
-
-### 推荐内容（按日期排序）
-
-#### 1. 植树节（3月12日）
-
-**基础信息**
-- 日期: 2026-03-12
-- 节日性质: 中国传统节日，倡导绿化环保
-- Content Filter评分: 8分
-
-**维度分析**
-- 老年性维度: 确定感、权威感、安宁感、传统伦理、生活本色
-- 传播性维度: 价值观共鸣、利他提醒、节日/问候
-
-**微信指数**
-- 关键词: 植树节
-- 热度值: 10,423,512（1042万+）
-- 趋势: 上升 +22.56%
-
-**推荐理由**  
-微信指数热度很高(1042万+)且上升趋势强劲(+22.56%)，content_filter评分8分，具有安宁感、传统伦理和环保正能量特征。
-
-**内容建议**
-- 植树节的由来和意义
-- 适合老年人种植的绿植推荐
-- 家庭阳台绿化小妙招
-- 植树节：为子孙后代种下一片绿
-
----
-
-#### 2. 国际消费者权益日（3月15日）
-
-**基础信息**
-- 日期: 2026-03-15
-- 节日性质: 重要民生节日，关注消费维权
-- Content Filter评分: 8分
-
-**维度分析**
-- 老年性维度: 确定感、权威感、生活本色
-- 传播性维度: 代际嘴替、价值观共鸣、利他提醒、社交面子、节日/问候
-
-**微信指数**
-- 关键词: 315
-- 热度值: 13,762,736（1376万+）
-- 趋势: 下降 -8.82%
-
-**推荐理由**  
-微信指数热度极高(1376万+)，content_filter评分8分，具有强烈的代际嘴替、民生关切和利他提醒特征，非常适合50+人群关注和转发。
-
-**内容建议**
-- 315消费维权典型案例盘点
-- 老年人防骗指南：315特别提醒
-- 315曝光：这些产品要警惕
-- 消费者权益保护新规解读
-
----
-
-### 未推荐内容说明
-
-以下2个时间节点因Content Filter评分过低（<6分）而未推荐：
-
-1. **白色情人节**（3月14日，评分3分）- 不符合50+人群的老年性和传播性特征
-2. **国际航海日**（3月17日，评分3分）- 与50+人群生活关联度较低
-
----
-
-## 三、总体数据统计
-
-### 热榜需求
-- 原始数据: 51条
-- 最终推荐: 4条
-- 推荐率: 7.8%
-- 平均Content Filter评分: 6分
-- 平均微信指数热度: 2,651万
-
-### 时间节点需求
-- 原始数据: 4个
-- 最终推荐: 2个
-- 推荐率: 50%
-- 平均Content Filter评分: 8分
-- 平均微信指数热度: 1,209万
-
-### 评估标准
-- **Content Filter评分**: ≥6分（13分制，老年性7项+传播性6项）
-- **微信指数热度**: 优先热度>300万且趋势上升
-- **目标人群**: 中国50+人群
-
----
-
-## 四、推荐策略总结
-
-### 热榜需求特点
-1. **民族自豪主题突出**: 4条推荐中有3条涉及国防、两会等国家大事
-2. **代际嘴替特征明显**: 多数内容能替老年人表达对社会议题的关切
-3. **热度分布极化**: 最高9000万+，最低336万+，差异显著
-
-### 时间节点需求特点
-1. **传统节日优势**: 植树节和315均为传统/官方节日，认知度高
-2. **民生关联性强**: 两个节日都与日常生活紧密相关
-3. **内容延展性好**: 可衍生多种具体内容形式
-
-### 建议
-1. **热榜需求**: 优先选择民族自豪、民生关切类内容
-2. **时间节点需求**: 提前3-5天准备节日相关内容
-3. **内容形式**: 结合图文、短视频等多种形式，增强传播性
-
----
-
-**报告生成完毕**

examples/content_needs_generation/result1/时间节点打分结果.json

@@ -1,36 +0,0 @@
-[
-  {
-    "date": "2026-03-12",
-    "event": "植树节",
-    "description": "中国植树节，倡导绿化环保的传统节日",
-    "score": 8,
-    "老年性维度": ["确定感", "权威感", "安宁感", "传统伦理", "生活本色"],
-    "传播性维度": ["价值观共鸣", "利他提醒", "节日/问候"]
-  },
-  {
-    "date": "2026-03-15",
-    "event": "国际消费者权益日",
-    "description": "3·15消费者权益日，关注消费维权的重要民生节日",
-    "score": 8,
-    "老年性维度": ["确定感", "权威感", "生活本色"],
-    "传播性维度": ["代际嘴替", "价值观共鸣", "利他提醒", "社交面子", "节日/问候"]
-  },
-  {
-    "date": "2026-03-14",
-    "event": "白色情人节",
-    "description": "白色情人节，情侣互赠礼物的浪漫节日",
-    "score": 3,
-    "老年性维度": ["确定感"],
-    "传播性维度": ["情感代偿", "节日/问候"],
-    "未通过原因": "评分仅3分，未达到≥6分的标准"
-  },
-  {
-    "date": "2026-03-17",
-    "event": "国际航海日",
-    "description": "国际航海日，纪念航海事业发展",
-    "score": 3,
-    "老年性维度": ["确定感", "权威感"],
-    "传播性维度": ["节日/问候"],
-    "未通过原因": "评分仅3分，未达到≥6分的标准"
-  }
-]

examples/content_needs_generation/result1/时间节点最终推荐结果.json

@@ -1,72 +0,0 @@
-{
-  "推荐说明": "基于content_filter打分(≥6分)和微信指数热度验证的时间节点内容推荐",
-  "过滤标准": {
-    "content_filter评分": "≥6分",
-    "微信指数热度": "优先热度>300万且趋势上升"
-  },
-  "推荐内容": [
-    {
-      "排序": 1,
-      "日期": "2026-03-15",
-      "节日": "国际消费者权益日（3·15）",
-      "content_filter评分": 8,
-      "老年性维度": ["确定感", "权威感", "生活本色"],
-      "传播性维度": ["代际嘴替", "价值观共鸣", "利他提醒", "社交面子", "节日/问候"],
-      "关键词": "315",
-      "微信指数": {
-        "热度值": 13762736,
-        "趋势": "下降",
-        "变化率": "-8.82%"
-      },
-      "推荐理由": "微信指数热度极高(1376万+)，content_filter评分8分，具有强烈的代际嘴替、民生关切和利他提醒特征，非常适合50+人群关注和转发",
-      "内容建议": [
-        "315消费维权典型案例盘点",
-        "老年人防骗指南：315特别提醒",
-        "315曝光：这些产品要警惕",
-        "消费者权益保护新规解读"
-      ]
-    },
-    {
-      "排序": 2,
-      "日期": "2026-03-12",
-      "节日": "植树节",
-      "content_filter评分": 8,
-      "老年性维度": ["确定感", "权威感", "安宁感", "传统伦理", "生活本色"],
-      "传播性维度": ["价值观共鸣", "利他提醒", "节日/问候"],
-      "关键词": "植树节",
-      "微信指数": {
-        "热度值": 10423512,
-        "趋势": "上升",
-        "变化率": "+22.56%"
-      },
-      "推荐理由": "微信指数热度很高(1042万+)且上升趋势强劲(+22.56%)，content_filter评分8分，具有安宁感、传统伦理和环保正能量特征",
-      "内容建议": [
-        "植树节的由来和意义",
-        "适合老年人种植的绿植推荐",
-        "家庭阳台绿化小妙招",
-        "植树节：为子孙后代种下一片绿"
-      ]
-    }
-  ],
-  "未推荐内容": [
-    {
-      "日期": "2026-03-14",
-      "节日": "白色情人节",
-      "content_filter评分": 3,
-      "未推荐原因": "评分仅3分，未达到≥6分的标准，不符合50+人群的老年性和传播性特征"
-    },
-    {
-      "日期": "2026-03-17",
-      "节日": "国际航海日",
-      "content_filter评分": 3,
-      "未推荐原因": "评分仅3分，未达到≥6分的标准，与50+人群生活关联度较低"
-    }
-  ],
-  "统计数据": {
-    "时间节点总数": 4,
-    "content_filter筛选通过": 2,
-    "微信指数验证通过": 2,
-    "最终推荐数": 2,
-    "推荐率": "50%"
-  }
-}

examples/content_needs_generation/result1/时间节点需求.json

@@ -1,22 +0,0 @@
-[
-  {
-    "date": "2026-03-12",
-    "event": "植树节",
-    "description": "中国植树节，倡导绿化环保的传统节日"
-  },
-  {
-    "date": "2026-03-14",
-    "event": "白色情人节",
-    "description": "白色情人节，情侣互赠礼物的浪漫节日"
-  },
-  {
-    "date": "2026-03-15",
-    "event": "国际消费者权益日",
-    "description": "3·15消费者权益日，关注消费维权的重要民生节日"
-  },
-  {
-    "date": "2026-03-17",
-    "event": "国际航海日",
-    "description": "国际航海日，纪念航海事业发展"
-  }
-]

examples/content_needs_generation/result1/热榜内容打分结果.json

@@ -1,65 +0,0 @@
-[
-  {
-    "rank": 2,
-    "title": "国防部回应日本部署远程导弹",
-    "heat": "780.8万",
-    "score": 6,
-    "老年性维度": ["确定感", "权威感", "民族自豪"],
-    "传播性维度": ["代际嘴替", "价值观共鸣", "社交面子"],
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E5%9B%BD%E9%98%B2%E9%83%A8%E5%9B%9E%E5%BA%94%E6%97%A5%E6%9C%AC%E9%83%A8%E7%BD%B2%E8%BF%9C%E7%A8%8B%E5%AF%BC%E5%BC%B9"
-  },
-  {
-    "rank": 4,
-    "title": ""成为中国人"为何刷屏两会",
-    "heat": "761.6万",
-    "score": 7,
-    "老年性维度": ["确定感", "权威感", "民族自豪", "传统伦理"],
-    "传播性维度": ["代际嘴替", "价值观共鸣", "社交面子"],
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E2%80%9C%E6%88%90%E4%B8%BA%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E4%BA%BA%E2%80%9D%E4%B8%BA%E4%BD%95%E5%88%B7%E5%B1%8F%E4%B8%A4%E4%BC%9A"
-  },
-  {
-    "rank": 10,
-    "title": "一位特别的代表给我念了一首诗",
-    "heat": "704.0万",
-    "score": 6,
-    "老年性维度": ["确定感", "权威感", "传统伦理", "生活本色"],
-    "传播性维度": ["价值观共鸣", "社交面子"],
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E4%B8%80%E4%BD%8D%E7%89%B9%E5%88%AB%E7%9A%84%E4%BB%A3%E8%A1%A8%E7%BB%99%E6%88%91%E5%BF%B5%E4%BA%86%E4%B8%80%E9%A6%96%E8%AF%97"
-  },
-  {
-    "rank": 22,
-    "title": "代表：公摊面积要让老百姓明明白白",
-    "heat": "589.6万",
-    "score": 6,
-    "老年性维度": ["确定感", "权威感", "生活本色"],
-    "传播性维度": ["代际嘴替", "价值观共鸣", "社交面子"],
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E4%BB%A3%E8%A1%A8%EF%BC%9A%E5%85%AC%E6%91%8A%E9%9D%A2%E7%A7%AF%E8%A6%81%E8%AE%A9%E8%80%81%E7%99%BE%E5%A7%93%E6%98%8E%E6%98%8E%E7%99%BD%E7%99%BD"
-  },
-  {
-    "rank": 39,
-    "title": "国防部正告日方：穷兵黩武是自取灭亡",
-    "heat": "428.8万",
-    "score": 6,
-    "老年性维度": ["确定感", "权威感", "民族自豪"],
-    "传播性维度": ["代际嘴替", "价值观共鸣", "社交面子"],
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E5%9B%BD%E9%98%B2%E9%83%A8%E6%AD%A3%E5%91%8A%E6%97%A5%E6%96%B9%EF%BC%9A%E7%A9%B7%E5%85%B5%E9%BB%A9%E6%AD%A6%E6%98%AF%E8%87%AA%E5%8F%96%E7%81%AD%E4%BA%A1"
-  },
-  {
-    "rank": 40,
-    "title": ""不要相信养生小视频 都是为赚钱"",
-    "heat": "418.2万",
-    "score": 6,
-    "老年性维度": ["确定感", "权威感", "安宁感", "生活本色"],
-    "传播性维度": ["利他提醒", "社交面子"],
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E2%80%9C%E4%B8%8D%E8%A6%81%E7%9B%B8%E4%BF%A1%E5%85%BB%E7%94%9F%E5%B0%8F%E8%A7%86%E9%A2%91+%E9%83%BD%E6%98%AF%E4%B8%BA%E8%B5%9A%E9%92%B1%E2%80%9D"
-  },
-  {
-    "rank": 49,
-    "title": "人大代表："20元"是我的宝贝",
-    "heat": "329.5万",
-    "score": 6,
-    "老年性维度": ["确定感", "权威感", "传统伦理", "生活本色"],
-    "传播性维度": ["价值观共鸣", "社交面子"],
-    "link": "https://www.baidu.com/s?wd=%E4%BA%BA%E5%A4%A7%E4%BB%A3%E8%A1%A8%EF%BC%9A%E2%80%9C20%E5%85%83%E2%80%9D%E6%98%AF%E6%88%91%E7%9A%84%E5%AE%9D%E8%B4%9D"
-  }
-]

examples/content_needs_generation/result1/热榜最终推荐结果.json

@@ -1,107 +0,0 @@
-{
-  "推荐说明": "基于content_filter打分(≥6分)和微信指数热度验证的热榜内容推荐",
-  "过滤标准": {
-    "content_filter评分": "≥6分",
-    "微信指数热度": "优先热度>300万且趋势上升，其次热度>300万"
-  },
-  "推荐内容": [
-    {
-      "排序": 1,
-      "标题": "人大代表："20元"是我的宝贝",
-      "热榜排名": 49,
-      "百度热度": "329.5万",
-      "content_filter评分": 6,
-      "老年性维度": ["确定感", "权威感", "传统伦理", "生活本色"],
-      "传播性维度": ["价值观共鸣", "社交面子"],
-      "关键词": "人大代表",
-      "微信指数": {
-        "热度值": 90402542,
-        "趋势": "上升",
-        "变化率": "+10.26%"
-      },
-      "推荐理由": "微信指数热度极高(9000万+)且呈上升趋势，content_filter评分6分，具有强烈的传统伦理和生活本色特征，非常适合50+人群",
-      "链接": "https://www.baidu.com/s?wd=%E4%BA%BA%E5%A4%A7%E4%BB%A3%E8%A1%A8%EF%BC%9A%E2%80%9C20%E5%85%83%E2%80%9D%E6%98%AF%E6%88%91%E7%9A%84%E5%AE%9D%E8%B4%9D"
-    },
-    {
-      "排序": 2,
-      "标题": "国防部正告日方：穷兵黩武是自取灭亡",
-      "热榜排名": 39,
-      "百度热度": "428.8万",
-      "content_filter评分": 6,
-      "老年性维度": ["确定感", "权威感", "民族自豪"],
-      "传播性维度": ["代际嘴替", "价值观共鸣", "社交面子"],
-      "关键词": "国防部",
-      "微信指数": {
-        "热度值": 7330184,
-        "趋势": "上升",
-        "变化率": "+12.97%"
-      },
-      "推荐理由": "微信指数热度高(730万+)且呈上升趋势，具有强烈的民族自豪和代际嘴替特征，适合转发表达立场",
-      "链接": "https://www.baidu.com/s?wd=%E5%9B%BD%E9%98%B2%E9%83%A8%E6%AD%A3%E5%91%8A%E6%97%A5%E6%96%B9%EF%BC%9A%E7%A9%B7%E5%85%B5%E9%BB%A9%E6%AD%A6%E6%98%AF%E8%87%AA%E5%8F%96%E7%81%AD%E4%BA%A1"
-    },
-    {
-      "排序": 3,
-      "标题": "国防部回应日本部署远程导弹",
-      "热榜排名": 2,
-      "百度热度": "780.8万",
-      "content_filter评分": 6,
-      "老年性维度": ["确定感", "权威感", "民族自豪"],
-      "传播性维度": ["代际嘴替", "价值观共鸣", "社交面子"],
-      "关键词": "日本导弹",
-      "微信指数": {
-        "热度值": 3977509,
-        "趋势": "上升",
-        "变化率": "+18.14%"
-      },
-      "推荐理由": "微信指数热度较高(397万+)且上升趋势最强(+18.14%)，百度热榜排名第2，具有民族自豪和代际嘴替特征",
-      "链接": "https://www.baidu.com/s?wd=%E5%9B%BD%E9%98%B2%E9%83%A8%E5%9B%9E%E5%BA%94%E6%97%A5%E6%9C%AC%E9%83%A8%E7%BD%B2%E8%BF%9C%E7%A8%8B%E5%AF%BC%E5%BC%B9"
-    },
-    {
-      "排序": 4,
-      "标题": "代表：公摊面积要让老百姓明明白白",
-      "热榜排名": 22,
-      "百度热度": "589.6万",
-      "content_filter评分": 6,
-      "老年性维度": ["确定感", "权威感", "生活本色"],
-      "传播性维度": ["代际嘴替", "价值观共鸣", "社交面子"],
-      "关键词": "公摊面积",
-      "微信指数": {
-        "热度值": 3369404,
-        "趋势": "下降",
-        "变化率": "-35.32%"
-      },
-      "推荐理由": "微信指数热度较高(336万+)，虽呈下降趋势但仍超过300万，具有强烈的代际嘴替和民生关切特征",
-      "链接": "https://www.baidu.com/s?wd=%E4%BB%A3%E8%A1%A8%EF%BC%9A%E5%85%AC%E6%91%8A%E9%9D%A2%E7%A7%AF%E8%A6%81%E8%AE%A9%E8%80%81%E7%99%BE%E5%A7%93%E6%98%8E%E6%98%8E%E7%99%BD%E7%99%BD"
-    }
-  ],
-  "未推荐内容": [
-    {
-      "标题": ""成为中国人"为何刷屏两会",
-      "content_filter评分": 7,
-      "微信指数热度": 411740,
-      "趋势": "下降 -45.42%",
-      "未推荐原因": "虽然content_filter评分最高(7分)，但微信指数热度较低(41万)且下降趋势明显(-45.42%)"
-    },
-    {
-      "标题": "一位特别的代表给我念了一首诗",
-      "content_filter评分": 6,
-      "微信指数热度": 2442918,
-      "趋势": "下降 -31.56%",
-      "未推荐原因": "微信指数热度中等(244万)但未超过300万阈值，且呈下降趋势"
-    },
-    {
-      "标题": ""不要相信养生小视频 都是为赚钱"",
-      "content_filter评分": 6,
-      "微信指数热度": 202377,
-      "趋势": "下降 -14.44%",
-      "未推荐原因": "微信指数热度较低(20万)，远低于300万阈值"
-    }
-  ],
-  "统计数据": {
-    "热榜总数": 51,
-    "content_filter筛选通过": 7,
-    "微信指数验证通过": 4,
-    "最终推荐数": 4,
-    "推荐率": "7.8%"
-  }
-}

examples/content_needs_generation/run.py

@@ -1,463 +0,0 @@
-"""
-示例（流程对齐版）
-
-参考 examples/research/run.py：
-1. 使用框架 InteractiveController 统一交互流程
-2. 使用 config.py 管理运行参数
-3. 保留 create 场景特有的 prompt 注入与详细消息打印
-"""
-
-import argparse
-import asyncio
-import copy
-import json
-import os
-import sys
-from pathlib import Path
-from typing import Any
-
-# Clash Verge TUN 模式兼容：禁止 httpx/urllib 自动检测系统 HTTP 代理
-os.environ.setdefault("no_proxy", "*")
-
-# 添加项目根目录到 Python 路径
-sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent.parent.parent))
-
-from dotenv import load_dotenv
-
-load_dotenv()
-
-from agent.cli import InteractiveController
-from agent.core.presets import AgentPreset, register_preset
-from agent.core.runner import AgentRunner
-from agent.llm import create_openrouter_llm_call
-from agent.llm.prompts import SimplePrompt
-from agent.trace import FileSystemTraceStore, Message, Trace
-from agent.utils import setup_logging
-from examples.content_needs_generation.html import trace_to_html
-
-# 导入项目配置
-from config import DEBUG, LOG_FILE, LOG_LEVEL, RUN_CONFIG, SKILLS_DIR, TRACE_STORE_PATH
-
-# 导入自定义工具模块，触发 @tool 装饰器注册
-import examples.content_needs_generation.tool  # noqa: F401
-
-
-def _format_json(obj: Any, indent: int = 2) -> str:
-    """格式化 JSON 对象为字符串"""
-    try:
-        return json.dumps(obj, indent=indent, ensure_ascii=False)
-    except (TypeError, ValueError):
-        return str(obj)
-
-
-def _print_message_details(message: Message):
-    """完整打印消息的详细信息"""
-    print("\n" + "=" * 80)
-    print(f"[Message #{message.sequence}] {message.role.upper()}")
-    print("=" * 80)
-
-    if message.goal_id:
-        print(f"Goal ID: {message.goal_id}")
-    if message.parent_sequence is not None:
-        print(f"Parent Sequence: {message.parent_sequence}")
-    if message.tool_call_id:
-        print(f"Tool Call ID: {message.tool_call_id}")
-
-    if message.role == "user":
-        print("\n[输入内容]")
-        print("-" * 80)
-        if isinstance(message.content, str):
-            print(message.content)
-        else:
-            print(_format_json(message.content))
-    elif message.role == "assistant":
-        content = message.content
-        if isinstance(content, dict):
-            text = content.get("text", "")
-            tool_calls = content.get("tool_calls")
-
-            if text:
-                print("\n[LLM 文本回复]")
-                print("-" * 80)
-                print(text)
-
-            if tool_calls:
-                print(f"\n[工具调用] (共 {len(tool_calls)} 个)")
-                print("-" * 80)
-                for idx, tc in enumerate(tool_calls, 1):
-                    func = tc.get("function", {})
-                    tool_name = func.get("name", "unknown")
-                    tool_id = tc.get("id", "unknown")
-                    arguments = func.get("arguments", {})
-
-                    print(f"\n工具 #{idx}: {tool_name}")
-                    print(f"  Call ID: {tool_id}")
-                    print("  参数:")
-                    if isinstance(arguments, str):
-                        try:
-                            parsed_args = json.loads(arguments)
-                            print(_format_json(parsed_args, indent=4))
-                        except json.JSONDecodeError:
-                            print(f"    {arguments}")
-                    else:
-                        print(_format_json(arguments, indent=4))
-        elif isinstance(content, str):
-            print("\n[LLM 文本回复]")
-            print("-" * 80)
-            print(content)
-        else:
-            print("\n[内容]")
-            print("-" * 80)
-            print(_format_json(content))
-
-        if message.finish_reason:
-            print(f"\n完成原因: {message.finish_reason}")
-    elif message.role == "tool":
-        content = message.content
-        print("\n[工具执行结果]")
-        print("-" * 80)
-        if isinstance(content, dict):
-            tool_name = content.get("tool_name", "unknown")
-            result = content.get("result", content)
-            print(f"工具名称: {tool_name}")
-            print("\n返回结果:")
-            if isinstance(result, str):
-                print(result)
-            elif isinstance(result, list):
-                for idx, item in enumerate(result, 1):
-                    if isinstance(item, dict) and item.get("type") == "image_url":
-                        print(f"  [{idx}] 图片 (base64, 已省略显示)")
-                    else:
-                        print(f"  [{idx}] {item}")
-            else:
-                print(_format_json(result))
-        else:
-            print(str(content) if content is not None else "(无内容)")
-    elif message.role == "system":
-        print("\n[系统提示]")
-        print("-" * 80)
-        if isinstance(message.content, str):
-            print(message.content)
-        else:
-            print(_format_json(message.content))
-
-    if message.prompt_tokens is not None or message.completion_tokens is not None:
-        print("\n[Token 使用]")
-        print("-" * 80)
-        if message.prompt_tokens is not None:
-            print(f"  输入 Tokens: {message.prompt_tokens:,}")
-        if message.completion_tokens is not None:
-            print(f"  输出 Tokens: {message.completion_tokens:,}")
-        if message.reasoning_tokens is not None:
-            print(f"  推理 Tokens: {message.reasoning_tokens:,}")
-        if message.cache_creation_tokens is not None:
-            print(f"  缓存创建 Tokens: {message.cache_creation_tokens:,}")
-        if message.cache_read_tokens is not None:
-            print(f"  缓存读取 Tokens: {message.cache_read_tokens:,}")
-        if message.tokens:
-            print(f"  总计 Tokens: {message.tokens:,}")
-
-    if message.cost is not None:
-        print(f"\n[成本] ${message.cost:.6f}")
-
-    if message.duration_ms is not None:
-        print(f"[执行时间] {message.duration_ms}ms")
-
-    print("=" * 80 + "\n")
-
-
-def _apply_prompt_placeholders(base_dir: Path, prompt: SimplePrompt):
-    """把 PRD 文件内容注入 prompt 占位符。"""
-    system_md_path = base_dir / "PRD" / "system.md"
-    if system_md_path.exists():
-        system_content = system_md_path.read_text(encoding="utf-8")
-        if "system" in prompt._messages and "{system}" in prompt._messages["system"]:
-            prompt._messages["system"] = prompt._messages["system"].replace("{system}", system_content)
-
-    create_process_md_path = base_dir / "PRD" / "business.md"
-    if create_process_md_path.exists():
-        create_process_content = create_process_md_path.read_text(encoding="utf-8")
-        if "system" in prompt._messages and "{business}" in prompt._messages["system"]:
-            prompt._messages["system"] = prompt._messages["system"].replace("{business}", create_process_content)
-
-    output_md_path = base_dir / "PRD" / "output.md"
-    if output_md_path.exists():
-        output_content = output_md_path.read_text(encoding="utf-8")
-        if "user" in prompt._messages and "{output}" in prompt._messages["user"]:
-            prompt._messages["user"] = prompt._messages["user"].replace("{output}", output_content)
-
-
-async def main():
-    parser = argparse.ArgumentParser(description="任务 (Agent 模式 + 交互增强)")
-    parser.add_argument(
-        "--trace",
-        type=str,
-        default=None,
-        help="已有的 Trace ID，用于恢复继续执行（不指定则新建）",
-    )
-    args = parser.parse_args()
-
-    base_dir = Path(__file__).parent
-    prompt_path = base_dir / "content_needs_generation.prompt"
-    output_dir = base_dir / "output"
-    output_dir.mkdir(exist_ok=True)
-
-    setup_logging(level=LOG_LEVEL, file=LOG_FILE)
-
-    presets_path = base_dir / "presets.json"
-    if presets_path.exists():
-        with open(presets_path, "r", encoding="utf-8") as f:
-            project_presets = json.load(f)
-        for name, cfg in project_presets.items():
-            register_preset(name, AgentPreset(**cfg))
-
-    prompt = SimplePrompt(prompt_path)
-    _apply_prompt_placeholders(base_dir, prompt)
-
-    messages = prompt.build_messages()
-
-    model_from_prompt = prompt.config.get("model")
-    model_from_config = RUN_CONFIG.model
-    default_model = f"anthropic/{model_from_config}" if "/" not in model_from_config else model_from_config
-    model = model_from_prompt or default_model
-
-    skills_dir = str((base_dir / SKILLS_DIR).resolve()) if not Path(SKILLS_DIR).is_absolute() else SKILLS_DIR
-
-    # 验证 skills 目录是否存在
-    skills_path = Path(skills_dir)
-    if not skills_path.exists():
-        print(f"⚠️  警告: Skills 目录不存在: {skills_dir}")
-    else:
-        skill_files = list(skills_path.glob("*.md"))
-        print(f"✓ 找到 {len(skill_files)} 个 skill 文件: {[f.name for f in skill_files]}")
-
-    # 验证工具是否已注册
-    from agent.tools import get_tool_registry
-    tool_registry = get_tool_registry()
-    registered_tools = list(tool_registry._tools.keys())
-    custom_tools = [
-        t for t in registered_tools 
-        if "hot_rank" in t.lower() 
-        or "content_deconstruction" in t.lower() 
-        or "query_content" in t.lower()
-        or "weixin_index" in t.lower()
-    ]
-    if custom_tools:
-        print(f"✓ 已注册自定义工具: {custom_tools}")
-    else:
-        print(f"⚠️  警告: 未找到自定义工具")
-        print(f"   已注册的工具: {registered_tools[:10]}...")  # 只显示前10个
-
-    store = FileSystemTraceStore(base_path=TRACE_STORE_PATH)
-    runner = AgentRunner(
-        trace_store=store,
-        llm_call=create_openrouter_llm_call(model=model),
-        skills_dir=skills_dir,
-        debug=DEBUG,
-    )
-
-    interactive = InteractiveController(
-        runner=runner,
-        store=store,
-        enable_stdin_check=True,
-    )
-
-    task_name = RUN_CONFIG.name or base_dir.name
-    print("=" * 60)
-    print(task_name)
-    print("=" * 60)
-    print("💡 交互提示：")
-    print("   - 执行过程中输入 'p' 或 'pause' 暂停并进入交互模式")
-    print("   - 执行过程中输入 'q' 或 'quit' 停止执行")
-    print("=" * 60)
-    print()
-
-    resume_trace_id = args.trace
-    if resume_trace_id:
-        existing_trace = await store.get_trace(resume_trace_id)
-        if not existing_trace:
-            print(f"\n错误: Trace 不存在: {resume_trace_id}")
-            sys.exit(1)
-
-    final_response = ""
-    current_trace_id = resume_trace_id
-    current_sequence = 0
-    should_exit = False
-
-    try:
-        run_config = copy.deepcopy(RUN_CONFIG)
-        run_config.model = model
-        run_config.temperature = float(prompt.config.get("temperature", run_config.temperature))
-        run_config.max_iterations = int(prompt.config.get("max_iterations", run_config.max_iterations))
-
-        if resume_trace_id:
-            initial_messages = None
-            run_config.trace_id = resume_trace_id
-        else:
-            initial_messages = messages
-            run_config.name = "热点内容搜索"
-
-        while not should_exit:
-            if current_trace_id:
-                run_config.trace_id = current_trace_id
-
-            final_response = ""
-
-            if current_trace_id and initial_messages is None:
-                check_trace = await store.get_trace(current_trace_id)
-                if check_trace and check_trace.status in ("completed", "failed"):
-                    if check_trace.status == "completed":
-                        print("\n[Trace] ✅ 已完成")
-                        print(f"  - Total cost: ${check_trace.total_cost:.4f}")
-                    else:
-                        print(f"\n[Trace] ❌ 已失败: {check_trace.error_message}")
-                    current_sequence = check_trace.head_sequence
-
-                    menu_result = await interactive.show_menu(current_trace_id, current_sequence)
-                    if menu_result["action"] == "stop":
-                        break
-                    if menu_result["action"] == "continue":
-                        new_messages = menu_result.get("messages", [])
-                        if new_messages:
-                            initial_messages = new_messages
-                            run_config.after_sequence = menu_result.get("after_sequence")
-                        else:
-                            initial_messages = []
-                            run_config.after_sequence = None
-                        continue
-                    break
-
-                initial_messages = []
-
-
-            paused = False
-            try:
-                async for item in runner.run(messages=initial_messages, config=run_config):
-                    cmd = interactive.check_stdin()
-                    if cmd == "pause":
-                        print("\n⏸️ 正在暂停执行...")
-                        if current_trace_id:
-                            await runner.stop(current_trace_id)
-                        await asyncio.sleep(0.5)
-
-                        menu_result = await interactive.show_menu(current_trace_id, current_sequence)
-                        if menu_result["action"] == "stop":
-                            should_exit = True
-                            paused = True
-                            break
-                        if menu_result["action"] == "continue":
-                            new_messages = menu_result.get("messages", [])
-                            if new_messages:
-                                initial_messages = new_messages
-                                after_seq = menu_result.get("after_sequence")
-                                if after_seq is not None:
-                                    run_config.after_sequence = after_seq
-                            else:
-                                initial_messages = []
-                                run_config.after_sequence = None
-                            paused = True
-                            break
-
-                    elif cmd == "quit":
-                        print("\n🛑 用户请求停止...")
-                        if current_trace_id:
-                            await runner.stop(current_trace_id)
-                        should_exit = True
-                        break
-
-                    if isinstance(item, Trace):
-                        current_trace_id = item.trace_id
-                        if item.status == "completed":
-                            print("\n[Trace] ✅ 完成")
-                            print(f"  - Total messages: {item.total_messages}")
-                            print(f"  - Total cost: ${item.total_cost:.4f}")
-                        elif item.status == "failed":
-                            print(f"\n[Trace] ❌ 失败: {item.error_message}")
-                        elif item.status == "stopped":
-                            print("\n[Trace] ⏸️ 已停止")
-                    elif isinstance(item, Message):
-                        current_sequence = item.sequence
-                        _print_message_details(item)
-
-                        if item.role == "assistant":
-                            content = item.content
-                            if isinstance(content, dict):
-                                text = content.get("text", "")
-                                tool_calls = content.get("tool_calls")
-                                if text and not tool_calls:
-                                    final_response = text
-            except Exception as e:
-                print(f"\n执行出错: {e}")
-                import traceback
-
-                traceback.print_exc()
-
-            if paused:
-                if should_exit:
-                    break
-                continue
-
-            if should_exit:
-                break
-
-            if current_trace_id:
-                menu_result = await interactive.show_menu(current_trace_id, current_sequence)
-                if menu_result["action"] == "stop":
-                    break
-                if menu_result["action"] == "continue":
-                    new_messages = menu_result.get("messages", [])
-                    if new_messages:
-                        initial_messages = new_messages
-                        run_config.after_sequence = menu_result.get("after_sequence")
-                    else:
-                        initial_messages = []
-                        run_config.after_sequence = None
-                    continue
-            break
-
-    except KeyboardInterrupt:
-        print("\n\n用户中断 (Ctrl+C)")
-        if current_trace_id:
-            await runner.stop(current_trace_id)
-    finally:
-        if current_trace_id:
-            try:
-                html_path = store.base_path / current_trace_id / "messages.html"
-                await trace_to_html(current_trace_id, html_path, base_path=str(store.base_path))
-                print(f"\n✓ Messages 可视化已保存: {html_path}")
-            except Exception as e:
-                print(f"\n⚠ 生成 HTML 失败: {e}")
-
-    if final_response:
-        print()
-        print("=" * 60)
-        print("Agent 响应:")
-        print("=" * 60)
-        print(final_response)
-        print("=" * 60)
-        print()
-
-        output_file = output_dir / "result.txt"
-        with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:
-            f.write(final_response)
-
-        print(f"✓ 结果已保存到: {output_file}")
-        print()
-
-    if current_trace_id:
-        html_path = store.base_path / current_trace_id / "messages.html"
-        print("=" * 60)
-        print("可视化:")
-        print("=" * 60)
-        print(f"1. 本地 HTML: {html_path}")
-        print()
-        print("2. API Server:")
-        print("   python3 api_server.py")
-        print("   http://localhost:8000/api/traces")
-        print()
-        print(f"3. Trace ID: {current_trace_id}")
-        print("=" * 60)
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    asyncio.run(main())

examples/content_needs_generation/skills/content_deconstruction_search.md

@@ -1,27 +0,0 @@
----
-name: query_content_deconstruction_by_keywords
-description: 根据关键词搜索搜索选题点的解析结果的解析结果，返回最高匹配度
----
-
-## 根据关键词搜索视频标题和解析结果
-
-你可以通过内容解析结果搜索工具 `query_content_deconstruction_by_keywords` 根据关键词搜索选题点的解析结果的解析结果，并获取最高匹配度。
-
-### 使用场景
-
-- 需要评估标题与现有视频内容的匹配程度
-- 需要判断标题关键词在内容库中的覆盖情况
-- 需要计算标题分词后的关键词匹配比例
-
-### 参数说明
-
-- `keywords`: 关键词列表，需要将标题进行完全分词后传入，例如：`["食用", "禁忌"]`
-  - 注意：应该先将标题进行分词处理，然后将分词结果作为关键词列表传入
-
-
-### 返回结果
-
-工具会返回一个字典，包含：
-- `max_content_id_ratio`: 最高匹配度（百分比），例如：`60.0` 表示 60%
-  - 计算方式：匹配最多关键词的 contentId 对应的关键词数量 / 总关键词数量 × 100
-  - 如果未找到匹配内容，返回 `0.0`

examples/content_needs_generation/skills/content_filter.md

@@ -1,37 +0,0 @@
----
-name: content_filter
-description: 通过特征加分制评估内容是否符合中国50岁以上老年人群体的心理特征（老年性）及社交传播动力（传播性）
----
-
-# 内容过滤技能：中国50+人群内容筛选准则 (加分制)
-
-该技能通过对内容特征的逐项匹配进行加分，每个匹配项记 1 分。最终总分为所有加分项的累加，分值越高，推荐优先级越高。
-
-## 1. 老年性维度 (Aging Appropriateness) - 每个符合项 +1 分
-评估内容是否切合中国 50+ 群体“安享期”的心理、文化与生活特征。
-
-*   **[+1分] 确定感**：结论明确，不卖关子，拒绝焦虑或悬疑，提供踏实的安全感。
-*   **[+1分] 权威感**：有官方背书、专家解读或符合公认常识，具备社会公信力。
-*   **[+1分] 安宁感**：追求身心安宁、安逸从容，排除投资、房产、职场等高压奋斗内容。
-*   **[+1分] 民族自豪**：涉及国家大事、与中国相关的国际形势或展现大国风采。
-*   **[+1分] 传统伦理**：弘扬孝道、家庭和睦、集体主义或弘扬社会正能量。
-*   **[+1分] 生活本色**：内容接地气，贴近民生生活、家庭琐事或传统文化。
-*   **[+1分] 同类认同**：有同龄人出镜或采用该群体熟悉的叙事风格与语言。
-
-## 2. 传播性维度 (Virality) - 每个符合项 +1 分
-评估内容是否能激发该群体在微信群、朋友圈等社交场景的转发欲望。
-
-*   **[+1分] 代际嘴替**：替老年人说出对生活、家庭或时代的感悟，代表其心声。
-*   **[+1分] 价值观共鸣**：引发群体认同，转发是为了获得老朋友们的“点赞”与认同。
-*   **[+1分] 利他提醒**：包含对他人有益的生活智慧、民生提醒或健康常识。
-*   **[+1分] 社交面子**：提供能体现分享者博学、远见或独特见识的高价值资讯。
-*   **[+1分] 情感代偿**：方便转发给子女或亲友，用于含蓄表达关心或对生活的期望。
-*   **[+1分] 节日/问候**：贴合时间节点、节日氛围或带有温馨的社交礼仪性质（如早晚安）。
-
-## 最终评估逻辑
-1.  **打分方式**：针对每一条待筛选内容，对照上述 13 个加分项进行核对。
-2.  **计算总分**：`总分 = 老年性加分项之和 + 传播性加分项之和`（最高 13 分）。
-3.  **保留准则**：
-    - **必选**：总分 ≥ 6 分的内容优先保留。
-    - **破格**：“民族自豪”或“代际嘴替”项若表现极其突出，可适当放宽入围分数。
-    - **排序**：输出时按照总分从高到低排列。

examples/content_needs_generation/skills/hot_rank_search.md

@@ -1,8 +0,0 @@
----
-name: hot_rank_search
-description: 获取今日热榜内容
----
-
-## 获取今日热榜内容
-
-你可以通过热门选题检索工具 `hot_rank_search` 获取今日热榜内容

examples/content_needs_generation/skills/weixin_index_search.md

@@ -1,43 +0,0 @@
----
-name: weixin_index_search
-description: 根据关键词获取微信指数数据及趋势分析
----
-
-## 根据关键词获取微信指数数据及趋势分析
-
-你可以通过微信指数搜索工具 `weixin_index_search` 根据关键词获取微信指数数据及趋势分析。
-
-### 使用场景
-
-- 需要了解某个关键词在微信平台的热度趋势
-- 需要分析关键词的搜索热度变化（上升/下降/持平）
-- 需要获取关键词的最新热度值
-- 需要评估内容选题的热度潜力
-
-### 参数说明
-
-- `keyword`: 搜索关键词，例如：`"养生"`、`"马年"`
-
-### 返回结果
-
-工具会返回一个包含以下字段的字典：
-
-- `date_range`: 时间区间对象
-  - `start_ymd`: 开始日期（格式：YYYYMMDD，20天前的日期）
-  - `end_ymd`: 结束日期（格式：YYYYMMDD，昨天的日期）
-- `trend`: 趋势方向，可能的值：
-  - `"上升"`: 最新一天的热度比前一天高
-  - `"下降"`: 最新一天的热度比前一天低
-  - `"持平"`: 最新一天的热度与前一天相同
-  - `"未知"`: 数据不足，无法计算趋势
-- `change_percent`: 变化百分比（保留两位小数）
-  - 正数表示上升的百分比
-  - 负数表示下降的百分比
-  - 0 表示持平
-- `total_score`: 最新热度值（最新一天的 total_score）
-
-### 数据说明
-
-- 工具自动获取最近21天的数据（从20天前到昨天）
-- 趋势计算基于最近两天的数据对比
-- 热度值反映关键词在微信平台的整体关注度

examples/content_needs_generation/tool/__init__.py

@@ -1,17 +0,0 @@
-"""
-content_needs_generation 示例的自定义工具
-"""
-
-from examples.content_needs_generation.tool.hot_rank_search import hot_rank_search
-from examples.content_needs_generation.tool.content_deconstruction_search import (
-    query_content_deconstruction_by_keywords,
-)
-from examples.content_needs_generation.tool.weixin_index_search import (
-    weixin_index_search,
-)
-
-__all__ = [
-    "hot_rank_search",
-    "query_content_deconstruction_by_keywords",
-    "weixin_index_search",
-]

examples/content_needs_generation/tool/content_deconstruction_search.py

@@ -1,202 +0,0 @@
-"""
-内容解析结果搜索工具 - 根据关键词搜索视频标题和标题的解析结果
-
-用于 Agent 执行时根据关键词搜索视频内容及其解析结果。
-"""
-import asyncio
-import json
-import os
-from typing import Any, Dict, List, Optional
-
-import httpx
-
-from agent.tools import tool, ToolResult
-
-# API 配置
-CONTENT_DECONSTRUCTION_BASE_URL = os.getenv(
-    "CONTENT_DECONSTRUCTION_BASE_URL", "http://api.piaoquantv.com"
-)
-DEFAULT_TIMEOUT = 30.0
-
-
-async def _call_content_deconstruction_api(
-    keywords: List[str],
-) -> Optional[Dict[str, List[Dict[str, Any]]]]:
-    """调用内容解析结果搜索 API，返回结果字典。"""
-    url = f"{CONTENT_DECONSTRUCTION_BASE_URL.rstrip('/')}/supply-demand-engine-service/content/queryContentDeconstructionResultByKeywords"
-    payload = {"keywords": keywords}
-
-    try:
-        async with httpx.AsyncClient(timeout=DEFAULT_TIMEOUT) as client:
-            resp = await client.post(
-                url,
-                json=payload,
-                headers={"Content-Type": "application/json"},
-            )
-            resp.raise_for_status()
-            data = resp.json()
-    except httpx.HTTPStatusError as e:
-        raise RuntimeError(
-            f"API 请求失败: {e.response.status_code} - {e.response.text[:200]}"
-        )
-    except Exception as e:
-        raise RuntimeError(f"请求异常: {str(e)}")
-
-    # 解析响应格式: {'code': 0, 'msg': 'success', 'data': {...}, 'success': True}
-    if isinstance(data, dict):
-        # 检查 code 字段
-        code = data.get("code", 0)
-        if code != 0:
-            msg = data.get("msg", "未知错误")
-            raise RuntimeError(f"API 返回错误码: {code}, 消息: {msg}")
-
-        # 获取 data 字段
-        result_data = data.get("data", {})
-        if isinstance(result_data, dict):
-            return result_data
-
-        return {}
-
-    return {}
-
-
-@tool(
-    description="根据关键词搜索视频标题和标题的解析结果。支持传入多个关键词，自动过滤掉 type 为'选题'的 description，统计每个 contentId 对应的关键词数量，并返回最高匹配比例（匹配最多关键词的 contentId 占所有关键词的比例）。",
-    display={
-        "zh": {
-            "name": "内容解析结果搜索",
-            "params": {
-                "keywords": "关键词列表，例如：['食用', '禁忌']",
-            },
-        },
-    },
-)
-async def query_content_deconstruction_by_keywords(
-    keywords: List[str],
-) -> ToolResult:
-    """
-    根据关键词搜索视频标题和标题的解析结果。
-    
-    处理流程：
-    1. 过滤掉 description 中 type 为 "选题" 的项
-    2. 统计每个 contentId 对应的关键词数量
-    3. 计算并返回最高匹配比例（匹配最多关键词的 contentId 占所有关键词的比例）
-
-    Args:
-        keywords: 关键词列表，例如：['食用', '禁忌']
-
-    Returns:
-        ToolResult: 包含过滤后的结果、contentId 统计信息、最高匹配比例等
-    """
-    # 验证关键词列表
-    if not keywords:
-        return ToolResult(
-            title="内容解析结果搜索失败",
-            output="",
-            error="关键词列表不能为空",
-        )
-
-    if not isinstance(keywords, list):
-        return ToolResult(
-            title="内容解析结果搜索失败",
-            output="",
-            error=f"关键词必须是列表类型，当前类型为: {type(keywords).__name__}",
-        )
-
-    # 过滤空字符串
-    keywords = [kw.strip() for kw in keywords if kw and kw.strip()]
-    if not keywords:
-        return ToolResult(
-            title="内容解析结果搜索失败",
-            output="",
-            error="关键词列表中没有有效的关键词",
-        )
-
-    try:
-        results = await _call_content_deconstruction_api(keywords=keywords)
-    except RuntimeError as e:
-        return ToolResult(
-            title="内容解析结果搜索失败",
-            output="",
-            error=str(e),
-        )
-
-    if not results:
-        return ToolResult(
-            title="内容解析结果搜索",
-            output=json.dumps(
-                {
-                    "max_content_id_ratio": 0.0,
-                },
-                ensure_ascii=False,
-                indent=2,
-            ),
-        )
-
-    # 1. 过滤 description，去掉 type 为 "选题" 的项
-    filtered_results = {}
-    for keyword, videos in results.items():
-        if not isinstance(videos, list):
-            continue
-        
-        filtered_videos = []
-        for video in videos:
-            if not isinstance(video, dict):
-                continue
-            
-            # 复制视频信息
-            filtered_video = video.copy()
-            
-            # 过滤 description，去掉 type 为 "选题" 的项
-            if "description" in filtered_video and isinstance(filtered_video["description"], list):
-                filtered_video["description"] = [
-                    desc for desc in filtered_video["description"]
-                    if isinstance(desc, dict) and desc.get("type") != "选题"
-                ]
-            
-            # 如果过滤后还有 description，说明该词匹配到了该 contentId
-            if filtered_video.get("description") and len(filtered_video["description"]) > 0:
-                filtered_videos.append(filtered_video)
-        
-        if filtered_videos:
-            filtered_results[keyword] = filtered_videos
-
-    # 2. 统计每个 contentId 对应的关键词数量
-    content_id_to_keywords: Dict[str, set] = {}
-    for keyword, videos in filtered_results.items():
-        for video in videos:
-            content_id = video.get("contentId")
-            if content_id:
-                if content_id not in content_id_to_keywords:
-                    content_id_to_keywords[content_id] = set()
-                content_id_to_keywords[content_id].add(keyword)
-
-    # 3. 计算每个 contentId 对应最多词的比例
-    max_keyword_count = 0
-    max_content_id = None
-    if content_id_to_keywords:
-        for content_id, matched_keywords in content_id_to_keywords.items():
-            keyword_count = len(matched_keywords)
-            if keyword_count > max_keyword_count:
-                max_keyword_count = keyword_count
-                max_content_id = content_id
-    
-    # 计算比例（匹配到的关键词数 / 总关键词数）
-    max_ratio = max_keyword_count / len(keywords) if keywords else 0.0
-
-    # 构建输出结果，只返回最高匹配度
-    output_data = {
-        "max_content_id_ratio": round(max_ratio * 100, 2),  # 转换为百分比，保留2位小数
-    }
-
-    output = json.dumps(output_data, ensure_ascii=False, indent=2)
-    return ToolResult(
-        title=f"内容解析结果搜索 - {len(keywords)} 个关键词",
-        output=output,
-        long_term_memory=f"检索到内容解析结果，关键词: {', '.join(keywords)}，最高匹配比例: {max_ratio * 100:.2f}%",
-    )
-
-
-if __name__ == '__main__':
-    res = asyncio.run(query_content_deconstruction_by_keywords(['食用', '禁忌']))
-    print(res)

examples/content_needs_generation/tool/hot_rank_search.py

@@ -1,153 +0,0 @@
-"""
-热榜搜索工具 - 根据排序类型获取今日热榜内容（news分类）
-
-用于 Agent 执行时自主调取热榜数据。
-"""
-import asyncio
-import json
-import os
-from typing import Any, Dict, List, Optional
-
-import httpx
-
-from agent.tools import tool, ToolResult
-
-# 热榜搜索 API 配置
-HOT_RANK_BASE_URL = os.getenv("HOT_RANK_BASE_URL", "http://crawapi.piaoquantv.com")
-DEFAULT_TIMEOUT = 30.0
-
-
-async def _call_hot_rank_api(
-    sort_type: str = "最热",
-    cursor: int = 0,
-) -> Optional[List[Dict[str, Any]]]:
-    """调用热榜搜索 API，返回结果列表。"""
-    url = f"{HOT_RANK_BASE_URL.rstrip('/')}/crawler/jin_ri_re_bang/content_rank"
-    payload = {
-        "sort_type": sort_type,
-        "category": "news",  # 固定分类
-        "cursor": cursor,
-    }
-
-    try:
-        async with httpx.AsyncClient(timeout=DEFAULT_TIMEOUT) as client:
-            resp = await client.post(url, json=payload)
-            resp.raise_for_status()
-            data = resp.json()
-    except httpx.HTTPStatusError as e:
-        raise RuntimeError(f"API 请求失败: {e.response.status_code} - {e.response.text[:200]}")
-    except Exception as e:
-        raise RuntimeError(f"请求异常: {str(e)}")
-
-    # 解析响应格式: {'code': 0, 'data': {'data': [{'jump_url': ..., 'rankList': [...]}]}}
-    if isinstance(data, dict):
-        # 检查 code 字段
-        code = data.get("code", 0)
-        if code != 0:
-            raise RuntimeError(f"API 返回错误码: {code}")
-        
-        # 获取 data.data 数组
-        outer_data = data.get("data", {})
-        if isinstance(outer_data, dict):
-            inner_data = outer_data.get("data", [])
-        else:
-            inner_data = outer_data if isinstance(outer_data, list) else []
-        
-        # 提取所有 rankList 中的条目
-        all_items = []
-        if isinstance(inner_data, list):
-            for item in inner_data:
-                if item['source'] != '百度':
-                    continue
-                if isinstance(item, dict):
-                    rank_list = item.get("rankList", [])
-                    if isinstance(rank_list, list):
-                        all_items.extend(rank_list)
-        
-        return all_items if all_items else []
-    
-    # 兼容直接返回列表的情况
-    if isinstance(data, list):
-        return data
-    
-    return []
-
-if __name__ == '__main__':
-    try:
-        res = asyncio.run(_call_hot_rank_api())
-        print(res)
-    except Exception as e:
-        print(f"执行出错: {e}")
-
-@tool(
-    description="根据排序类型获取今日热榜内容（news分类），用于创作参考。支持按最热或最新排序，可指定分页游标。",
-    display={
-        "zh": {
-            "name": "热榜搜索",
-            "params": {
-                "sort_type": "排序类型：最热 或 最新",
-                "cursor": "分页游标，从0开始",
-            },
-        },
-    },
-)
-async def hot_rank_search(
-    sort_type: str = "最热",
-    cursor: int = 0,
-) -> ToolResult:
-    """
-    根据排序类型获取今日热榜内容（固定news分类）。
-
-    Args:
-        sort_type: 排序类型，"最热" 或 "最新"，默认为 "最热"
-        cursor: 分页游标，从0开始，默认为 0
-
-    Returns:
-        ToolResult: 热榜内容列表
-    """
-    # 验证排序类型
-    if sort_type not in ["最热", "最新"]:
-        return ToolResult(
-            title="热榜搜索失败",
-            output="",
-            error=f"排序类型必须是 '最热' 或 '最新'，当前为: {sort_type}",
-        )
-
-    # 验证游标
-    if cursor < 0:
-        return ToolResult(
-            title="热榜搜索失败",
-            output="",
-            error=f"分页游标必须大于等于0，当前为: {cursor}",
-        )
-
-    try:
-        results = await _call_hot_rank_api(sort_type=sort_type, cursor=cursor)
-    except RuntimeError as e:
-        return ToolResult(
-            title="热榜搜索失败",
-            output="",
-            error=str(e),
-        )
-
-    if not results:
-        return ToolResult(
-            title="热榜搜索",
-            output=json.dumps(
-                {
-                    "message": "未找到热榜内容",
-                    "sort_type": sort_type,
-                    "category": "news",
-                    "cursor": cursor,
-                },
-                ensure_ascii=False,
-                indent=2,
-            ),
-        )
-
-    output = json.dumps(results, ensure_ascii=False, indent=2)
-    return ToolResult(
-        title=f"热榜搜索 - {sort_type} (news)",
-        output=output,
-        long_term_memory=f"检索到热榜内容，排序: {sort_type}，分类: news，共 {len(results)} 条",
-    )

examples/content_needs_generation/tool/weixin_index_search.py

@@ -1,251 +0,0 @@
-"""
-微信指数搜索工具 - 根据关键词获取微信指数数据及趋势
-
-用于 Agent 执行时获取关键词的微信指数和趋势分析。
-"""
-import asyncio
-import json
-import os
-from datetime import datetime, timedelta
-from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple
-
-import httpx
-
-from agent.tools import tool, ToolResult
-
-# 微信指数 API 配置
-WEIXIN_INDEX_BASE_URL = os.getenv("WEIXIN_INDEX_BASE_URL", "http://crawapi.piaoquantv.com")
-DEFAULT_TIMEOUT = 30.0
-
-
-def _get_date_range() -> Tuple[str, str]:
-    """
-    获取日期范围：昨天和往前20天的日期。
-    
-    Returns:
-        tuple: (start_ymd, end_ymd) 格式为 "YYYYMMDD"
-    """
-    yesterday = datetime.now() - timedelta(days=1)
-    start_date = yesterday - timedelta(days=20)
-    
-    end_ymd = yesterday.strftime("%Y%m%d")
-    start_ymd = start_date.strftime("%Y%m%d")
-    
-    return start_ymd, end_ymd
-
-
-def _calculate_trend(data: List[Dict[str, Any]]) -> Dict[str, Any]:
-    """
-    根据 total_score 计算趋势。
-    
-    Args:
-        data: API 返回的数据列表，包含每天的 channel_score
-        
-    Returns:
-        Dict: 包含趋势信息和最新热度
-    """
-    if not data or len(data) < 2:
-        return {
-            "trend": "未知",
-            "total_score": 0,
-            "message": "数据不足，无法计算趋势"
-        }
-    
-    # 按日期排序（确保顺序正确）
-    sorted_data = sorted(data, key=lambda x: x.get("ymd", ""))
-    
-    # 获取最近两天的数据
-    recent_scores = []
-    for item in sorted_data[-2:]:
-        channel_score = item.get("channel_score", {})
-        total_score = channel_score.get("total_score", 0)
-        recent_scores.append(total_score)
-    
-    if len(recent_scores) < 2:
-        # 如果只有一天的数据，使用最后一天的数据
-        latest_item = sorted_data[-1]
-        channel_score = latest_item.get("channel_score", {})
-        total_score = channel_score.get("total_score", 0)
-        return {
-            "trend": "未知",
-            "total_score": total_score,
-            "message": "只有一天数据，无法计算趋势"
-        }
-    
-    # 计算趋势
-    yesterday_score = recent_scores[-1]  # 最新一天（昨天）
-    day_before_score = recent_scores[-2]  # 前一天
-    
-    if yesterday_score > day_before_score:
-        trend = "上升"
-    elif yesterday_score < day_before_score:
-        trend = "下降"
-    else:
-        trend = "持平"
-    
-    # 计算变化百分比
-    if day_before_score > 0:
-        change_percent = ((yesterday_score - day_before_score) / day_before_score) * 100
-    else:
-        change_percent = 0.0
-    
-    return {
-        "trend": trend,
-        "total_score": yesterday_score,
-        "previous_score": day_before_score,
-        "change_percent": round(change_percent, 2),
-        "latest_date": sorted_data[-1].get("ymd", "")
-    }
-
-
-async def _call_weixin_index_api(
-    keyword: str,
-    start_ymd: str,
-    end_ymd: str,
-) -> Optional[List[Dict[str, Any]]]:
-    """调用微信指数 API，返回结果列表。"""
-    url = f"{WEIXIN_INDEX_BASE_URL.rstrip('/')}/crawler/wei_xin/wxindex"
-    payload = {
-        "keyword": keyword,
-        "start_ymd": start_ymd,
-        "end_ymd": end_ymd,
-    }
-
-    try:
-        async with httpx.AsyncClient(timeout=DEFAULT_TIMEOUT) as client:
-            resp = await client.post(
-                url,
-                json=payload,
-                headers={"Content-Type": "application/json"},
-            )
-            resp.raise_for_status()
-            data = resp.json()
-    except httpx.HTTPStatusError as e:
-        raise RuntimeError(
-            f"API 请求失败: {e.response.status_code} - {e.response.text[:200]}"
-        )
-    except Exception as e:
-        raise RuntimeError(f"请求异常: {str(e)}")
-
-    # 解析响应格式: {'code': 0, 'msg': null, 'data': {'data': [...]}}
-    if isinstance(data, dict):
-        # 检查 code 字段
-        code = data.get("code", 0)
-        if code != 0:
-            msg = data.get("msg", "未知错误")
-            raise RuntimeError(f"API 返回错误码: {code}, 消息: {msg}")
-
-        # 获取 data.data 数组
-        outer_data = data.get("data", {})
-        if isinstance(outer_data, dict):
-            inner_data = outer_data.get("data", [])
-        else:
-            inner_data = outer_data if isinstance(outer_data, list) else []
-
-        if isinstance(inner_data, list):
-            return inner_data
-
-        return []
-
-    return []
-
-
-@tool(
-    description="根据关键词获取微信指数数据及趋势分析。自动获取最近21天的数据（从20天前到昨天），并计算趋势（上升/下降/持平）和最新热度。",
-    display={
-        "zh": {
-            "name": "微信指数搜索",
-            "params": {
-                "keyword": "搜索关键词，例如：'养生'",
-            },
-        },
-    },
-)
-async def weixin_index_search(
-    keyword: str,
-) -> ToolResult:
-    """
-    根据关键词获取微信指数数据及趋势分析。
-
-    Args:
-        keyword: 搜索关键词，例如："养生"
-
-    Returns:
-        ToolResult: 包含趋势信息和热度数据
-    """
-    # 验证关键词
-    if not keyword or not keyword.strip():
-        return ToolResult(
-            title="微信指数搜索失败",
-            output="",
-            error="关键词不能为空",
-        )
-
-    keyword = keyword.strip()
-
-    # 获取日期范围
-    try:
-        start_ymd, end_ymd = _get_date_range()
-    except Exception as e:
-        return ToolResult(
-            title="微信指数搜索失败",
-            output="",
-            error=f"日期计算失败: {str(e)}",
-        )
-
-    # 调用 API
-    try:
-        results = await _call_weixin_index_api(
-            keyword=keyword,
-            start_ymd=start_ymd,
-            end_ymd=end_ymd,
-        )
-    except RuntimeError as e:
-        return ToolResult(
-            title="微信指数搜索失败",
-            output="",
-            error=str(e),
-        )
-
-    if not results:
-        return ToolResult(
-            title="微信指数搜索",
-            output=json.dumps(
-                {
-                    "message": "未找到微信指数数据",
-                    "keyword": keyword,
-                    "date_range": {
-                        "start_ymd": start_ymd,
-                        "end_ymd": end_ymd,
-                    },
-                },
-                ensure_ascii=False,
-                indent=2,
-            ),
-        )
-
-    # 计算趋势
-    trend_info = _calculate_trend(results)
-
-    # 构建返回结果
-    result_data = {
-        "date_range": {
-            "start_ymd": start_ymd,
-            "end_ymd": end_ymd,
-        },
-        "trend": trend_info.get("trend"),
-        "change_percent": trend_info.get("change_percent"),
-        "total_score": trend_info.get("total_score"),
-    }
-
-    output = json.dumps(result_data, ensure_ascii=False, indent=2)
-    
-    return ToolResult(
-        title=f"微信指数搜索 - {keyword}",
-        output=output,
-    )
-
-
-if __name__ == '__main__':
-    res = asyncio.run(weixin_index_search("马年"))
-    print(res)

examples/content_needs_generation/visualize_trace.py

@@ -1,791 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-# -*- coding: utf-8 -*-
-"""
-生成JSON跟踪文件的可视化HTML页面
-"""
-
-import json
-import os
-from pathlib import Path
-
-
-def load_json_data(json_path):
-    """加载JSON数据"""
-    with open(json_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
-        return json.load(f)
-
-
-def calculate_grid_layout(nodes, node_width=200, node_height=120, horizontal_spacing=250, vertical_spacing=150, margin=50, screen_width=1600):
-    """
-    计算网格布局的节点位置
-    从左到右，到右边后向下再向左，呈蛇形排列，所有节点对齐到网格
-    """
-    # 按sequence排序
-    sorted_nodes = sorted(nodes, key=lambda x: x.get('sequence', 0))
-    
-    positions = {}
-    grid_positions = {}  # 存储每个节点在网格中的行列位置
-    col = 0
-    row = 0
-    direction = 1  # 1表示向右，-1表示向左
-    
-    # 计算每行可以放置的节点数
-    available_width = screen_width - 2 * margin
-    nodes_per_row = max(1, int(available_width / (node_width + horizontal_spacing)))
-    
-    for node in sorted_nodes:
-        seq = node.get('sequence', 0)
-        
-        # 检查是否需要换行
-        if direction == 1 and col >= nodes_per_row:
-            # 向右超出，向下移动，开始向左
-            row += 1
-            col = nodes_per_row - 1
-            direction = -1
-        elif direction == -1 and col < 0:
-            # 向左超出，向下移动，开始向右
-            row += 1
-            col = 0
-            direction = 1
-        
-        # 记录网格位置
-        grid_positions[seq] = {'row': row, 'col': col}
-        
-        # 计算实际像素位置（对齐到网格）
-        x = margin + col * (node_width + horizontal_spacing)
-        y = margin + row * (node_height + vertical_spacing)
-        
-        positions[seq] = {
-            'x': x,
-            'y': y,
-            'width': node_width,
-            'height': node_height,
-            'row': row,
-            'col': col
-        }
-        
-        # 移动到下一个网格位置
-        col += direction
-    
-    # 计算最大尺寸
-    max_col = max([pos['col'] for pos in grid_positions.values()]) if grid_positions else 0
-    max_row = max([pos['row'] for pos in grid_positions.values()]) if grid_positions else 0
-    max_x = margin + (max_col + 1) * (node_width + horizontal_spacing)
-    max_y = margin + (max_row + 1) * (node_height + vertical_spacing)
-    
-    return positions, grid_positions, max_x, max_y
-
-
-def generate_html(json_data, output_path):
-    """生成HTML可视化页面"""
-    
-    # 提取所有节点
-    nodes = []
-    node_map = {}
-    
-    for item in json_data:
-        seq = item.get('sequence')
-        if seq is not None:
-            nodes.append(item)
-            node_map[seq] = item
-    
-    # 计算网格布局
-    positions, grid_positions, max_width, max_height = calculate_grid_layout(nodes)
-    
-    # 计算连线信息
-    def calculate_connection(from_seq, to_seq, from_pos, to_pos):
-        """计算两个节点之间的连线方向和起止点"""
-        from_row, from_col = from_pos.get('row', 0), from_pos.get('col', 0)
-        to_row, to_col = to_pos.get('row', 0), to_pos.get('col', 0)
-        
-        # 判断方向
-        if to_col > from_col:
-            direction = 'right'  # 下一个节点在右侧
-        elif to_row > from_row:
-            direction = 'down'  # 下一个节点在下侧
-        elif to_col < from_col:
-            direction = 'left'  # 下一个节点在左侧
-        else:
-            direction = 'down'  # 默认向下
-        
-        # 计算起止点（节点的最近边）
-        from_x = from_pos['x']
-        from_y = from_pos['y']
-        from_w = from_pos['width']
-        from_h = from_pos['height']
-        
-        to_x = to_pos['x']
-        to_y = to_pos['y']
-        to_w = to_pos['width']
-        to_h = to_pos['height']
-        
-        if direction == 'right':
-            # 从右侧边中点连接到左侧边中点
-            start_x = from_x + from_w
-            start_y = from_y + from_h / 2
-            end_x = to_x
-            end_y = to_y + to_h / 2
-        elif direction == 'down':
-            # 从下侧边中点连接到上侧边中点
-            start_x = from_x + from_w / 2
-            start_y = from_y + from_h
-            end_x = to_x + to_w / 2
-            end_y = to_y
-        elif direction == 'left':
-            # 从左侧边中点连接到右侧边中点
-            start_x = from_x
-            start_y = from_y + from_h / 2
-            end_x = to_x + to_w
-            end_y = to_y + to_h / 2
-        
-        return {
-            'direction': direction,
-            'start_x': start_x,
-            'start_y': start_y,
-            'end_x': end_x,
-            'end_y': end_y
-        }
-    
-    # 生成连线数据（按照sequence顺序连接相邻节点）
-    connections = []
-    sorted_sequences = sorted([node.get('sequence') for node in nodes if node.get('sequence') is not None])
-    
-    for i in range(len(sorted_sequences) - 1):
-        from_seq = sorted_sequences[i]
-        to_seq = sorted_sequences[i + 1]
-        if from_seq in positions and to_seq in positions:
-            conn = calculate_connection(from_seq, to_seq, positions[from_seq], positions[to_seq])
-            conn['from'] = from_seq
-            conn['to'] = to_seq
-            connections.append(conn)
-    
-    # 准备传递给JavaScript的数据（简化节点数据，避免循环引用）
-    nodes_js = []
-    for node in nodes:
-        node_js = {
-            'sequence': node.get('sequence'),
-            'role': node.get('role', 'unknown'),
-            'parent_sequence': node.get('parent_sequence'),
-            'status': node.get('status', 'unknown'),
-            'title': node.get('title', '无标题'),
-            'text': node.get('text', ''),
-            'tokens': node.get('tokens', 0)
-        }
-        # 处理content字段
-        content = node.get('content')
-        if content:
-            if isinstance(content, str):
-                node_js['content'] = content
-            else:
-                node_js['content'] = json.dumps(content, ensure_ascii=False, indent=2)
-        
-        # 处理children字段
-        children = node.get('children')
-        if children:
-            node_js['children'] = json.dumps(children, ensure_ascii=False, indent=2)
-        
-        nodes_js.append(node_js)
-    
-    # 生成HTML
-    html_content = f"""<!DOCTYPE html>
-<html lang="zh-CN">
-<head>
-    <meta charset="UTF-8">
-    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
-    <title>执行跟踪可视化</title>
-    <style>
-        * {{
-            margin: 0;
-            padding: 0;
-            box-sizing: border-box;
-        }}
-        
-        body {{
-            font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', 'PingFang SC', 'Hiragino Sans GB', 'Microsoft YaHei', sans-serif;
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-        }}
-        
-        .container {{
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-        
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-        }}
-        
-        .node-sequence {{
-            position: absolute;
-            top: 5px;
-            left: 8px;
-            color: rgba(255, 255, 255, 0.8);
-            font-size: 11px;
-            font-weight: bold;
-        }}
-        
-        .arrow {{
-            position: absolute;
-            stroke: #667eea;
-            stroke-width: 2;
-            fill: none;
-            marker-end: url(#arrowhead);
-            opacity: 0.6;
-            transition: opacity 0.3s ease;
-        }}
-        
-        .arrow:hover {{
-            opacity: 1;
-            stroke-width: 3;
-        }}
-        
-        .tooltip {{
-            position: fixed;
-            background: rgba(0, 0, 0, 0.9);
-            color: white;
-            padding: 12px 16px;
-            border-radius: 6px;
-            font-size: 13px;
-            max-width: 400px;
-            z-index: 1000;
-            pointer-events: none;
-            box-shadow: 0 4px 15px rgba(0, 0, 0, 0.3);
-            display: none;
-            line-height: 1.6;
-            word-break: break-word;
-        }}
-        
-        .modal {{
-            display: none;
-            position: fixed;
-            top: 0;
-            left: 0;
-            width: 100%;
-            height: 100%;
-            background: rgba(0, 0, 0, 0.7);
-            z-index: 2000;
-            justify-content: center;
-            align-items: center;
-        }}
-        
-        .modal-content {{
-            background: white;
-            border-radius: 12px;
-            padding: 30px;
-            width: 75vw;
-            max-width: 75vw;
-            max-height: 80vh;
-            overflow-y: auto;
-            box-shadow: 0 20px 60px rgba(0, 0, 0, 0.5);
-            position: relative;
-        }}
-        
-        .modal-close {{
-            position: absolute;
-            top: 15px;
-            right: 20px;
-            font-size: 28px;
-            cursor: pointer;
-            color: #999;
-            transition: color 0.3s ease;
-        }}
-        
-        .modal-close:hover {{
-            color: #333;
-        }}
-        
-        .modal-header {{
-            margin-bottom: 20px;
-            padding-bottom: 15px;
-            border-bottom: 2px solid #eee;
-        }}
-        
-        .modal-title {{
-            font-size: 20px;
-            font-weight: bold;
-            color: #333;
-            margin-bottom: 10px;
-        }}
-        
-        .modal-info {{
-            font-size: 13px;
-            color: #666;
-        }}
-        
-        .modal-body {{
-            font-size: 14px;
-            line-height: 2.2;
-            color: #444;
-        }}
-        
-        .modal-section {{
-            margin-bottom: 28px;
-        }}
-        
-        .modal-section-title {{
-            font-weight: bold;
-            color: #667eea;
-            margin-bottom: 14px;
-            font-size: 16px;
-        }}
-        
-        .modal-section-content {{
-            background: #f8f9fa;
-            padding: 18px;
-            border-radius: 6px;
-            white-space: pre-wrap;
-            word-break: break-word;
-            line-height: 1.9;
-        }}
-        
-        .stats {{
-            position: fixed;
-            top: 20px;
-            right: 20px;
-            background: rgba(255, 255, 255, 0.95);
-            padding: 15px 20px;
-            border-radius: 8px;
-            box-shadow: 0 4px 15px rgba(0, 0, 0, 0.2);
-            font-size: 14px;
-            z-index: 100;
-        }}
-        
-        .stats-item {{
-            margin: 5px 0;
-            color: #333;
-        }}
-    </style>
-</head>
-<body>
-    <div class="stats">
-        <div class="stats-item"><strong>总节点数:</strong> {len(nodes)}</div>
-        <div class="stats-item"><strong>系统节点:</strong> <span id="system-count">0</span></div>
-        <div class="stats-item"><strong>用户节点:</strong> <span id="user-count">0</span></div>
-        <div class="stats-item"><strong>助手节点:</strong> <span id="assistant-count">0</span></div>
-    </div>
-    
-    <div class="container" id="container">
-        <svg style="position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%; pointer-events: none;">
-            <defs>
-                <marker id="arrowhead" markerWidth="10" markerHeight="10" refX="9" refY="3" orient="auto">
-                    <polygon points="0 0, 10 3, 0 6" fill="#667eea" />
-                </marker>
-            </defs>
-        </svg>
-    </div>
-    
-    <div class="tooltip" id="tooltip"></div>
-    
-    <div class="modal" id="modal">
-        <div class="modal-content">
-            <span class="modal-close" onclick="closeModal()">&times;</span>
-            <div id="modal-body"></div>
-        </div>
-    </div>
-    
-    <script type="application/json" id="nodes-data">{json.dumps(nodes_js, ensure_ascii=False)}</script>
-    <script type="application/json" id="positions-data">{json.dumps(positions, ensure_ascii=False)}</script>
-    <script type="application/json" id="connections-data">{json.dumps(connections, ensure_ascii=False)}</script>
-    <script>
-        const nodes = JSON.parse(document.getElementById('nodes-data').textContent);
-        const positions = JSON.parse(document.getElementById('positions-data').textContent);
-        const connections = JSON.parse(document.getElementById('connections-data').textContent);
-        
-        // 统计节点类型
-        let systemCount = 0, userCount = 0, assistantCount = 0;
-        
-        // 创建节点
-        const container = document.getElementById('container');
-        const svg = container.querySelector('svg');
-        
-        nodes.forEach(node => {{
-            const seq = node.sequence;
-            const pos = positions[seq];
-            if (!pos) return;
-            
-            const role = node.role || 'unknown';
-            if (role === 'system') systemCount++;
-            else if (role === 'user') userCount++;
-            else if (role === 'assistant') assistantCount++;
-            
-            // 创建节点元素
-            const nodeEl = document.createElement('div');
-            nodeEl.className = `node ${{role}}`;
-            nodeEl.style.left = pos.x + 'px';
-            nodeEl.style.top = pos.y + 'px';
-            nodeEl.setAttribute('data-sequence', seq);
-            
-            const sequenceEl = document.createElement('div');
-            sequenceEl.className = 'node-sequence';
-            sequenceEl.textContent = `#${{seq}}`;
-            
-            const titleEl = document.createElement('div');
-            titleEl.className = 'node-title';
-            titleEl.textContent = node.title || '无标题';
-            
-            nodeEl.appendChild(sequenceEl);
-            nodeEl.appendChild(titleEl);
-            container.appendChild(nodeEl);
-            
-            // 添加事件监听
-            nodeEl.addEventListener('mouseenter', (e) => {{
-                showTooltip(e, node.text || node.title || '无内容');
-            }});
-            
-            nodeEl.addEventListener('mouseleave', () => {{
-                hideTooltip();
-            }});
-            
-            nodeEl.addEventListener('click', () => {{
-                showModal(node);
-            }});
-            
-        }});
-        
-        // 创建连线（在节点创建完成后）
-        connections.forEach(conn => {{
-            const arrow = document.createElementNS('http://www.w3.org/2000/svg', 'line');
-            arrow.setAttribute('x1', conn.start_x);
-            arrow.setAttribute('y1', conn.start_y);
-            arrow.setAttribute('x2', conn.end_x);
-            arrow.setAttribute('y2', conn.end_y);
-            arrow.setAttribute('class', 'arrow');
-            arrow.setAttribute('data-direction', conn.direction);
-            svg.appendChild(arrow);
-        }});
-        
-        // 更新统计
-        document.getElementById('system-count').textContent = systemCount;
-        document.getElementById('user-count').textContent = userCount;
-        document.getElementById('assistant-count').textContent = assistantCount;
-        
-        // 工具提示
-        const tooltip = document.getElementById('tooltip');
-        
-        function showTooltip(event, text) {{
-            if (!text || text.trim() === '') return;
-            tooltip.textContent = text;
-            tooltip.style.display = 'block';
-            updateTooltipPosition(event);
-        }}
-        
-        function hideTooltip() {{
-            tooltip.style.display = 'none';
-        }}
-        
-        function updateTooltipPosition(event) {{
-            const x = event.clientX + 10;
-            const y = event.clientY + 10;
-            tooltip.style.left = x + 'px';
-            tooltip.style.top = y + 'px';
-        }}
-        
-        document.addEventListener('mousemove', (e) => {{
-            if (tooltip.style.display === 'block') {{
-                updateTooltipPosition(e);
-            }}
-        }});
-        
-        // 模态框
-        const modal = document.getElementById('modal');
-        const modalBody = document.getElementById('modal-body');
-        
-        function formatText(text) {{
-            if (!text) return '';
-            // 将转义字符转换为实际字符，并处理换行
-            return String(text)
-                .replace(/\\\\n/g, '\\n')
-                .replace(/\\\\t/g, '\\t')
-                .replace(/\\\\"/g, '"')
-                .replace(/\\\\'/g, "'")
-                .replace(/\\\\\\\\/g, '\\\\');
-        }}
-        
-        function showModal(node) {{
-            let html = `
-                <div class="modal-header">
-                    <div class="modal-title">节点 #${{node.sequence}}</div>
-                </div>
-            `;
-            
-            if (node.content) {{
-                let contentStr = '';
-                try {{
-                    // 尝试解析JSON字符串
-                    const contentObj = JSON.parse(node.content);
-                    
-                    // 优先显示text内容
-                    if (contentObj.text) {{
-                        contentStr = contentObj.text;
-                    }}
-                    
-                    // 然后显示其他内容
-                    if (contentObj.tool_calls && Array.isArray(contentObj.tool_calls)) {{
-                        if (contentStr) contentStr += '\\n\\n---\\n\\n';
-                        contentObj.tool_calls.forEach((call, idx) => {{
-                            if (idx > 0) contentStr += '\\n\\n';
-                            contentStr += '工具 ' + (idx + 1) + ': ' + (call.function?.name || '未知工具');
-                            if (call.function?.arguments) {{
-                                try {{
-                                    const args = JSON.parse(call.function.arguments);
-                                    contentStr += '\\n参数:\\n' + JSON.stringify(args, null, 2);
-                                }} catch (e) {{
-                                    contentStr += '\\n参数: ' + call.function.arguments;
-                                }}
-                            }}
-                        }});
-                    }} else {{
-                        // 如果不是tool_calls格式，显示其他字段（text已优先显示）
-                        const otherFields = {{}};
-                        Object.keys(contentObj).forEach(key => {{
-                            if (key !== 'text') {{
-                                otherFields[key] = contentObj[key];
-                            }}
-                        }});
-                        if (Object.keys(otherFields).length > 0) {{
-                            if (contentStr) contentStr += '\\n\\n---\\n\\n';
-                            contentStr += JSON.stringify(otherFields, null, 2);
-                        }}
-                    }}
-                }} catch (e) {{
-                    // 如果不是JSON，直接显示字符串
-                    contentStr = node.content;
-                }}
-                if (contentStr) {{
-                    html += `
-                        <div class="modal-section">
-                            <div class="modal-section-title">完整内容</div>
-                            <div class="modal-section-content">${{escapeHtml(formatText(contentStr))}}</div>
-                        </div>
-                    `;
-                }}
-            }}
-            
-            if (node.children) {{
-                let childrenStr = '';
-                try {{
-                    const children = JSON.parse(node.children);
-                    
-                    // 处理数组格式
-                    if (Array.isArray(children) && children.length > 0) {{
-                        children.forEach((child, idx) => {{
-                            childrenStr += '\\n[' + (idx + 1) + '] ';
-                            
-                            // 动态显示所有字段
-                            const fields = [];
-                            
-                            // 常见字段按顺序显示（移除 type 和 id）
-                            if (child.tool_name !== undefined) {{
-                                fields.push('工具名称: ' + child.tool_name);
-                            }}
-                            if (child.name !== undefined) {{
-                                fields.push('名称: ' + child.name);
-                            }}
-                            
-                            // 参数相关字段
-                            if (child.arguments !== undefined) {{
-                                if (typeof child.arguments === 'object' && child.arguments !== null) {{
-                                    fields.push('参数: ' + JSON.stringify(child.arguments, null, 2));
-                                }} else {{
-                                    fields.push('参数: ' + child.arguments);
-                                }}
-                            }}
-                            if (child.raw_arguments !== undefined) {{
-                                fields.push('原始参数: ' + child.raw_arguments);
-                            }}
-                            
-                            // 结果相关字段
-                            if (child.result !== undefined) {{
-                                if (typeof child.result === 'object' && child.result !== null) {{
-                                    fields.push('结果: ' + JSON.stringify(child.result, null, 2));
-                                }} else {{
-                                    fields.push('结果: ' + child.result);
-                                }}
-                            }}
-                            if (child.response !== undefined) {{
-                                if (typeof child.response === 'object' && child.response !== null) {{
-                                    fields.push('响应: ' + JSON.stringify(child.response, null, 2));
-                                }} else {{
-                                    fields.push('响应: ' + child.response);
-                                }}
-                            }}
-                            
-                            // 状态相关字段
-                            if (child.status !== undefined) {{
-                                fields.push('状态: ' + child.status);
-                            }}
-                            if (child.sequence !== undefined) {{
-                                fields.push('序列号: ' + child.sequence);
-                            }}
-                            
-                            // 显示所有字段
-                            childrenStr += fields.join('\\n');
-                            
-                            // 如果有其他未处理的字段，也显示出来（排除不需要的字段）
-                            const knownFields = ['type', 'tool_name', 'tool_call_id', 'name', 'id', 
-                                                'arguments', 'raw_arguments', 'result', 'response', 
-                                                'status', 'sequence', 'tokens', 'prompt_tokens', 
-                                                'completion_tokens', 'cost'];
-                            const otherFields = Object.keys(child).filter(key => !knownFields.includes(key));
-                            if (otherFields.length > 0) {{
-                                childrenStr += '\\n其他字段:';
-                                otherFields.forEach(key => {{
-                                    const value = child[key];
-                                    if (typeof value === 'object' && value !== null) {{
-                                        childrenStr += '\\n  ' + key + ': ' + JSON.stringify(value, null, 2);
-                                    }} else {{
-                                        childrenStr += '\\n  ' + key + ': ' + value;
-                                    }}
-                                }});
-                            }}
-                            
-                            childrenStr += '\\n\\n---\\n';
-                        }});
-                    }} 
-                    // 处理对象格式（单个child）
-                    else if (typeof children === 'object' && children !== null && !Array.isArray(children)) {{
-                        // 过滤掉不需要的字段
-                        const filtered = {{}};
-                        Object.keys(children).forEach(key => {{
-                            if (!['type', 'id', 'tool_call_id', 'tokens', 'prompt_tokens', 'completion_tokens', 'cost'].includes(key)) {{
-                                filtered[key] = children[key];
-                            }}
-                        }});
-                        childrenStr = JSON.stringify(filtered, null, 2);
-                    }}
-                    // 处理其他格式
-                    else {{
-                        childrenStr = JSON.stringify(children, null, 2);
-                    }}
-                }} catch (e) {{
-                    // 如果解析失败，直接显示原始字符串
-                    childrenStr = node.children;
-                }}
-                
-                html += `
-                    <div class="modal-section">
-                        <div class="modal-section-title">子节点 (Children)</div>
-                        <div class="modal-section-content">${{escapeHtml(formatText(childrenStr))}}</div>
-                    </div>
-                `;
-            }}
-            
-            modalBody.innerHTML = html;
-            modal.style.display = 'flex';
-        }}
-        
-        function closeModal() {{
-            modal.style.display = 'none';
-        }}
-        
-        function escapeHtml(text) {{
-            const div = document.createElement('div');
-            div.textContent = text;
-            return div.innerHTML;
-        }}
-        
-        // 点击模态框外部关闭
-        modal.addEventListener('click', (e) => {{
-            if (e.target === modal) {{
-                closeModal();
-            }}
-        }});
-        
-        // ESC键关闭模态框
-        document.addEventListener('keydown', (e) => {{
-            if (e.key === 'Escape') {{
-                closeModal();
-            }}
-        }});
-    </script>
-</body>
-</html>"""
-    
-    # 写入文件
-    with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
-        f.write(html_content)
-    
-    print(f"✅ 可视化页面已生成: {output_path}")
-
-
-def main():
-    """主函数"""
-    # 获取脚本所在目录
-    script_dir = Path(__file__).parent
-    trace_id = '5b39d5aa-7532-4146-923e-820434a792c4'
-    # JSON文件路径
-    json_path = script_dir / '.trace' / trace_id / 'output.json'
-    
-    # 输出HTML文件路径
-    output_path = script_dir / 'trace_visualization.html'
-    
-    if not json_path.exists():
-        print(f"❌ 错误: 找不到JSON文件: {json_path}")
-        return
-    
-    print(f"📖 正在读取JSON文件: {json_path}")
-    json_data = load_json_data(json_path)
-    
-    print(f"📊 找到 {len(json_data)} 个节点")
-    print(f"🎨 正在生成可视化页面...")
-    
-    generate_html(json_data, output_path)
-    
-    print(f"\n✨ 完成! 请在浏览器中打开: {output_path}")
-
-
-if __name__ == '__main__':
-    main()

examples/piaoquan_needs/agent_tools.py

@@ -0,0 +1,27 @@
+from agent.tools import ToolResult, tool
+from examples.piaoquan_needs.topic_build_pattern_tools import _log_tool_output
+
+
+@tool(
+    "系统化思考与规划工具。不会获取新信息或更改数据库，只用于记录思考过程。"
+)
+def think_and_plan(thought: str, thought_number: int, action: str, plan: str) -> str:
+    """这是用于系统化思考与规划的工具，支持在面对复杂选题构建任务时分阶段梳理思考、规划和行动步骤。该工具不会获取新信息或更改数据库，只会将想法附加到记忆中。
+
+    Args:
+        thought: 当前的思考内容，可以是对问题的分析、假设、洞见、反思或对前一步骤的总结。
+        thought_number: 当前思考步骤的编号，用于追踪和回溯整个思考与规划过程。
+        action: 基于当前思考和计划，建议下一步采取的行动步骤。
+        plan: 针对当前任务拟定的计划或方案。
+
+    Returns:
+        A string describing the thought, plan, and action steps.
+    """
+    result = (
+        f"[思考 #{thought_number}]\n"
+        f"思考: {thought}\n"
+        f"计划: {plan}\n"
+        f"下一步: {action}\n"
+        f"(此工具仅用于记录思考过程，不会修改任何数据)"
+    )
+    return _log_tool_output("think_and_plan", result)

examples/piaoquan_needs/config.py

@@ -0,0 +1,32 @@
+"""
+项目配置
+
+定义项目的运行配置。
+"""
+
+from agent.core.runner import RunConfig
+
+# ===== Agent 运行配置 =====
+
+RUN_CONFIG = RunConfig(
+    # 模型配置
+    model="claude-sonnet-4.5",
+    temperature=0.3,
+    max_iterations=1000,
+
+    # 任务名称
+    name="Needs Agent"
+)
+
+# ===== 基础设施配置 =====
+
+TRACE_STORE_PATH = ".trace"
+DEBUG = True
+LOG_LEVEL = "INFO"
+LOG_FILE = None  # 设置为文件路径可以同时输出到文件
+
+# 仅启用这些自定义工具（名字必须与 @tool 函数名一致）
+ENABLED_TOOLS = ["think_and_plan", "get_category_tree", "get_frequent_itemsets", "get_itemset_detail",
+                 "get_post_elements", "search_elements", "get_element_category_chain", "get_category_detail",
+                 "search_categories", "get_category_elements", "get_category_co_occurrences",
+                 "get_element_co_occurrences"]

examples/piaoquan_needs/db_manager.py

@@ -0,0 +1,20 @@
+from sqlalchemy import create_engine, and_, or_, desc
+from sqlalchemy.orm import sessionmaker, Session
+
+
+class DatabaseManager:
+    """数据库管理类"""
+
+    # mysql+pymysql://<用户名>:<密码>@<主机地址>:<端口>/<数据库名>?charset=utf8mb4
+    def __init__(self):
+        connection_string = (
+            f"mysql+pymysql://wx2016_longvideo:wx2016_longvideoP%40assword1234@rm-bp1k5853td1r25g3n690.mysql.rds.aliyuncs.com:3306/open_aigc_pattern?charset=utf8mb4"
+            # f"mysql+pymysql://root:aigc_admin@127.0.0.1:3306/open_aigc_pattern?charset=utf8mb4"
+        )
+        self.engine = create_engine(connection_string, pool_pre_ping=True, pool_recycle=3600)
+        self.SessionLocal = sessionmaker(bind=self.engine, autoflush=False, autocommit=False)
+
+    def get_session(self) -> Session:
+        """获取数据库会话"""
+        return self.SessionLocal()
+

examples/piaoquan_needs/log_capture.py

@@ -0,0 +1,158 @@
+"""
+Tee 日志捕获工具
+
+支持多 Agent 并发执行：
+  - 每个 Agent 通过 build_log(build_id) 注册自己的日志 buffer
+  - log() 函数根据 contextvars 自动路由到当前 Agent 的 buffer
+  - 同时输出到真实 stdout，不劫持 sys.stdout
+"""
+import io
+import sys
+import contextvars
+import threading
+from contextlib import contextmanager
+from datetime import datetime
+
+# 当前 Agent 执行绑定的 build_id（通过 contextvars 跨 asyncio.to_thread 传播）
+_current_build_id: contextvars.ContextVar[int | None] = contextvars.ContextVar(
+    'log_build_id', default=None
+)
+
+# build_id → StringIO buffer 的全局注册表（线程安全）
+_buffers: dict[int, io.StringIO] = {}
+_buffers_lock = threading.Lock()
+
+# 保存真实 stdout（进程启动时的值，不会被覆盖）
+_real_stdout = sys.stdout
+
+
+def log(*args, **kwargs):
+    """并发安全的日志函数，替代 print()。
+
+    同时输出到 stdout 和当前 Agent 的日志 buffer。
+    如果不在 Agent 上下文中，等同于普通 print()。
+    """
+    # 1. 始终输出到真实 stdout
+    print(*args, file=_real_stdout, **kwargs)
+
+    # 2. 如果在 Agent 上下文中，额外写入 buffer
+    build_id = _current_build_id.get()
+    if build_id is not None:
+        buf = _buffers.get(build_id)
+        if buf is not None:
+            print(*args, file=buf, **kwargs)
+
+
+@contextmanager
+def build_log(build_id: int):
+    """Agent 执行的日志上下文管理器。
+
+    使用方式:
+        with build_log(build_id):
+            log("这条会写入 buffer")
+            ...
+        # with 结束后自动保存到 DB 并清理
+    """
+    buf = io.StringIO()
+    token = _current_build_id.set(build_id)
+
+    with _buffers_lock:
+        _buffers[build_id] = buf
+
+    try:
+        yield buf
+    finally:
+        # 保存到 DB
+        _save_to_db(build_id, buf.getvalue())
+
+        # 清理
+        with _buffers_lock:
+            _buffers.pop(build_id, None)
+        _current_build_id.reset(token)
+        buf.close()
+
+
+@contextmanager
+def log_fold(label: str):
+    """可折叠日志块的上下文管理器"""
+    log(f"[FOLD:{label}]")
+    try:
+        yield
+    finally:
+        log("[/FOLD]")
+
+
+def get_log_content(build_id: int) -> str | None:
+    """获取指定 build 当前已收集的日志内容（用于实时查看）"""
+    buf = _buffers.get(build_id)
+    return buf.getvalue() if buf else None
+
+
+def _save_to_db(build_id: int, content: str) -> bool:
+    """将日志保存到 topic_build_log 表"""
+    if not content:
+        return False
+    try:
+        from db_manager import DatabaseManager
+        from models import TopicBuildLog
+        db = DatabaseManager()
+        session = db.get_session()
+        try:
+            log_entry = TopicBuildLog(
+                build_id=build_id,
+                log_content=content,
+                created_at=datetime.now(),
+            )
+            session.add(log_entry)
+            session.commit()
+            return True
+        finally:
+            session.close()
+    except Exception as e:
+        print(f"[log_capture] 保存日志失败 (build_id={build_id}): {e}", file=_real_stdout)
+        return False
+
+
+# ============================================================================
+# 兼容旧接口 — TeeStream（仅供单线程场景使用，如 run_build_topic_agent.py）
+# ============================================================================
+
+class TeeStream(io.TextIOBase):
+    """Tee 模式的输出流：同时写入原始 stdout 和内部缓冲区
+
+    ⚠️ 仅供单进程单 Agent 使用（如命令行运行），并发场景请使用 build_log()。
+    """
+
+    def __init__(self, original_stdout):
+        super().__init__()
+        self.original_stdout = original_stdout
+        self._buffer = io.StringIO()
+
+    def write(self, s):
+        if s:
+            self.original_stdout.write(s)
+            self._buffer.write(s)
+        return len(s) if s else 0
+
+    def flush(self):
+        self.original_stdout.flush()
+        self._buffer.flush()
+
+    def get_log(self) -> str:
+        return self._buffer.getvalue()
+
+    def save_to_db(self, build_id: int) -> bool:
+        return _save_to_db(build_id, self._buffer.getvalue())
+
+    @property
+    def encoding(self):
+        return self.original_stdout.encoding
+
+    def isatty(self):
+        return False
+
+    def readable(self):
+        return False
+
+    def writable(self):
+        return True

examples/piaoquan_needs/models.py

@@ -0,0 +1,307 @@
+"""Pattern Mining 数据模型"""
+from sqlalchemy import Column, BigInteger, Integer, String, Float, Boolean, Text, DateTime, JSON, Index
+from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
+
+Base = declarative_base()
+
+
+class TopicPatternExecution(Base):
+    __tablename__ = 'topic_pattern_execution'
+
+    id = Column(BigInteger, primary_key=True, autoincrement=True)
+    # 筛选条件快照
+    merge_leve2 = Column(String(100), nullable=True)
+    platform = Column(String(50), nullable=True)
+    account_name = Column(String(200), nullable=True)
+    post_limit = Column(Integer, nullable=False, default=500)
+    # 挖掘参数
+    min_absolute_support = Column(Integer, nullable=False, default=2)
+    classify_execution_id = Column(BigInteger, nullable=True)
+    mining_configs = Column(JSON, nullable=True)  # [{dimension_mode, target_depths: [...]}, ...]
+    # 结果摘要
+    post_count = Column(Integer, nullable=True)
+    itemset_count = Column(Integer, nullable=True)  # 所有 config 的项集总数
+    # 状态
+    status = Column(String(50), nullable=False, default='running')
+    error_message = Column(Text, nullable=True)
+    start_time = Column(DateTime, nullable=True)
+    end_time = Column(DateTime, nullable=True)
+
+
+class TopicPatternMiningConfig(Base):
+    """一次执行中的一个 (dimension_mode, target_depth) 挖掘配置"""
+    __tablename__ = 'topic_pattern_mining_config'
+
+    id = Column(BigInteger, primary_key=True, autoincrement=True)
+    execution_id = Column(BigInteger, nullable=False, index=True)
+    dimension_mode = Column(String(50), nullable=False)
+    target_depth = Column(String(50), nullable=False)
+    # 结果摘要
+    transaction_count = Column(Integer, nullable=True)
+    itemset_count = Column(Integer, nullable=True)
+
+
+class TopicPatternCategory(Base):
+    """分类树节点快照 - 记录执行时的分类结构"""
+    __tablename__ = 'topic_pattern_category'
+
+    id = Column(BigInteger, primary_key=True, autoincrement=True)
+    execution_id = Column(BigInteger, nullable=False, index=True)
+    source_stable_id = Column(BigInteger, nullable=True)  # 原 GlobalCategory.stable_id
+    source_type = Column(String(50), nullable=False)      # 实质/形式/意图
+    name = Column(String(500), nullable=False)
+    description = Column(Text, nullable=True)
+    category_nature = Column(String(50), nullable=True)    # 内容/维度/领域
+    path = Column(String(1000), nullable=True)             # 完整路径 如 /食品/水果
+    level = Column(Integer, nullable=True)
+    parent_id = Column(BigInteger, nullable=True)          # FK → 本表 id（快照内的父节点）
+    parent_source_stable_id = Column(BigInteger, nullable=True)  # 原 parent_stable_id（方便建树）
+    element_count = Column(Integer, default=0)             # 该分类下直属元素数
+
+
+class TopicPatternElement(Base):
+    """帖子级元素记录 - 每行 = 一个帖子的一个点下的一个元素，代替 data_cache JSON"""
+    __tablename__ = 'topic_pattern_element'
+
+    id = Column(BigInteger, primary_key=True, autoincrement=True)
+    execution_id = Column(BigInteger, nullable=False, index=True)
+    # 帖子 & 选题点上下文
+    post_id = Column(String(100), nullable=False, index=True)
+    point_type = Column(String(50), nullable=False)         # 灵感点/目的点/关键点
+    point_text = Column(String(500), nullable=True)         # 选题点内容（"点" 字段）
+    # 元素信息
+    element_type = Column(String(50), nullable=False)       # 实质/形式/意图
+    name = Column(String(500), nullable=False)
+    description = Column(Text, nullable=True)
+    # 分类关联
+    category_id = Column(BigInteger, nullable=True, index=True)  # FK → TopicPatternCategory.id
+    category_path = Column(String(1000), nullable=True)     # 冗余存储分类路径 如 "食品>水果"
+
+
+class Post(Base):
+    """帖子元数据 - 全局通用，跨 execution，通过 post_id 关联筛选"""
+    __tablename__ = 'post'
+
+    id = Column(BigInteger, primary_key=True, autoincrement=True)
+    post_id = Column(String(100), nullable=False, unique=True, index=True)
+    account_name = Column(String(200), nullable=True, index=True)
+    merge_leve2 = Column(String(100), nullable=True, index=True)
+    platform = Column(String(50), nullable=True, index=True)
+
+
+class TopicPatternItemset(Base):
+    """频繁项集"""
+    __tablename__ = 'topic_pattern_itemset'
+
+    id = Column(BigInteger, primary_key=True, autoincrement=True)
+    execution_id = Column(BigInteger, nullable=False, index=True)
+    mining_config_id = Column(BigInteger, nullable=False, index=True)  # FK → TopicPatternMiningConfig.id
+    combination_type = Column(String(200), nullable=False, index=True)
+    item_count = Column(Integer, nullable=False, index=True)
+    support = Column(Float, nullable=False)
+    absolute_support = Column(Integer, nullable=False, index=True)
+    dimensions = Column(JSON, nullable=True)        # ["实质","形式"]
+    is_cross_point = Column(Boolean, nullable=False, default=False)
+    matched_post_ids = Column(JSON, nullable=True)  # ["post_id_1", "post_id_2", ...] 直接存 post_id
+
+
+class TopicPatternItemsetItem(Base):
+    """项集中的单个 item - 关联到分类节点"""
+    __tablename__ = 'topic_pattern_itemset_item'
+
+    id = Column(BigInteger, primary_key=True, autoincrement=True)
+    itemset_id = Column(BigInteger, nullable=False, index=True)  # FK → TopicPatternItemset.id
+    point_type = Column(String(50), nullable=True)      # 灵感点/目的点/关键点（substance_form_only 模式下为空）
+    dimension = Column(String(50), nullable=True)       # 实质/形式/意图（point_type_only 模式下为空）
+    category_id = Column(BigInteger, nullable=True)     # FK → TopicPatternCategory.id
+    category_path = Column(String(1000), nullable=True) # 分类路径部分 如 "食品>水果"
+    element_name = Column(String(500), nullable=True)   # 若为 name 层 item（含||），提取的元素名称
+
+
+# ============================================================================
+# 选题构建 - 以 CompositionItem 为中心的 CRUD 模型
+#
+# 数据关系:
+#   TopicBuildRecord  (1次构建会话)
+#     └── TopicBuildTopic  (N个选题)
+#           └── TopicBuildCompositionItem  (选题组成元素，有独立生命周期)
+#                 └── TopicBuildItemSource  (每个元素的推导来源，多态统一表)
+#
+# 核心设计:
+#   Agent 过程 = CRUD CompositionItem
+#   每个 item 有独立的 reason、point_type、状态生命周期 (created → validated → refined → deactivated)
+#   每个 item 的推导来源通过 TopicBuildItemSource 完整记录
+#   来源可以是：其他 CompositionItem、itemset、element、category、post、user_input
+# ============================================================================
+
+
+class TopicBuildRecord(Base):
+    """选题构建执行记录 - 一次完整的构建会话"""
+    __tablename__ = 'topic_build_record'
+
+    id = Column(BigInteger, primary_key=True, autoincrement=True)
+    execution_id = Column(BigInteger, nullable=False, index=True)  # FK → TopicPatternExecution.id
+    # ── 需求描述 ──
+    demand = Column(Text, nullable=True)              # 用户的构建需求/目标描述
+    demand_constraints = Column(JSON, nullable=True)   # 约束条件 {"target_audience", "content_style", "focus_dimensions", ...}
+    # ── Agent & 模型配置 ──
+    agent_type = Column(String(50), nullable=True, default='ClaudeCodeAgent')  # ClaudeCodeAgent / LangchainAgent
+    agent_config = Column(JSON, nullable=True)  # Agent 类型相关配置，结构因 agent_type 而异
+    # ClaudeCodeAgent: {"model_name": "claude-sonnet-4-6", "effort": "high"}
+    # LangchainAgent: {"model_name": "openrouter:google/gemini-3-flash-preview", ...}
+    status = Column(String(50), nullable=False, default='running')  # running/success/failed
+    is_deleted = Column(Boolean, nullable=False, default=False)    # 软删除
+    summary = Column(Text, nullable=True)              # Agent 生成的执行总结
+    topic_count = Column(Integer, nullable=True)       # 最终产出选题数
+    # ── Token & 成本 ──
+    input_tokens = Column(Integer, nullable=True)
+    output_tokens = Column(Integer, nullable=True)
+    cost_usd = Column(Float, nullable=True)
+    error_message = Column(Text, nullable=True)
+    start_time = Column(DateTime, nullable=True)
+    end_time = Column(DateTime, nullable=True)
+    # ── 策略配置 ──
+    strategies_config = Column(JSON, nullable=True)  # {"always_on": ["策略A"], "on_demand": ["策略B"]}
+
+
+class TopicBuildTopic(Base):
+    """选题
+
+    topic_understanding: 对用户需求的理解（聚焦需求本身，不做自由联想）
+    result: 最终选题结果（从 CompositionItems 实例化生成，定稿时写入）
+    status: seed → developing → mature / infeasible
+    failure_reason: 当 status=infeasible 时，记录无法产生选题的原因
+    """
+    __tablename__ = 'topic_build_topic'
+
+    id = Column(BigInteger, primary_key=True, autoincrement=True)
+    build_id = Column(BigInteger, nullable=False, index=True)        # FK → TopicBuildRecord.id
+    execution_id = Column(BigInteger, nullable=False, index=True)    # FK → TopicPatternExecution.id
+    sort_order = Column(Integer, nullable=False, default=0)
+    # ── 需求理解 ──
+    topic_understanding = Column(Text, nullable=True)    # 对用户需求的理解（聚焦需求本身）
+    # ── 选题结果 ──
+    result = Column(Text, nullable=True)                 # 最终选题结果（从 CompositionItems 实例化生成）
+    # ── 状态 ──
+    status = Column(String(50), nullable=False, default='seed')  # seed/developing/mature/infeasible
+    # ── 不可行原因 ──
+    failure_reason = Column(Text, nullable=True)         # 当 status=infeasible 时，记录无法产生选题的具体原因
+
+
+class TopicBuildCompositionItem(Base):
+    """选题组成元素 — Agent 过程的核心实体
+
+    每个 CompositionItem 代表选题中的一个组成部分。
+    通过 item_level 区分层级:
+      - category: 分类方向（如 "政治领袖/实质"），定义选题的宏观方向
+      - element:  具体元素（如 "毛泽东/实质"），定义选题的具体内容落点
+
+    推导链通过 TopicBuildItemRelation 记录 item 间因果关系，
+    外部数据证据通过 TopicBuildItemSource 记录。
+    """
+    __tablename__ = 'topic_build_composition_item'
+
+    id = Column(BigInteger, primary_key=True, autoincrement=True)
+    topic_id = Column(BigInteger, nullable=False, index=True)        # FK → TopicBuildTopic.id
+    build_id = Column(BigInteger, nullable=False, index=True)        # FK → TopicBuildRecord.id
+    # ── 元素信息 ──
+    item_level = Column(String(20), nullable=False, default='category')  # category / element
+    dimension = Column(String(50), nullable=True)        # 实质/形式/意图
+    point_type = Column(String(50), nullable=True)       # 灵感点/目的点/关键点
+    element_name = Column(String(500), nullable=False)
+    category_path = Column(String(1000), nullable=True)
+    category_id = Column(BigInteger, nullable=True)      # FK → TopicPatternCategory.id
+    # ── 推导 ──
+    derivation_type = Column(String(50), nullable=True)  # user_demand/itemset_pattern/hierarchy/co_occurrence/post_extract/agent_reasoning
+    step = Column(Integer, nullable=False, default=0)    # 创建批次号
+    reason = Column(Text, nullable=True)                 # 为什么加入这个元素
+    # ── 管理 ──
+    sort_order = Column(Integer, nullable=False, default=0)
+    is_active = Column(Boolean, nullable=False, default=True)
+    note = Column(Text, nullable=True)
+    created_at = Column(DateTime, nullable=True)
+    updated_at = Column(DateTime, nullable=True)
+
+
+class TopicBuildItemRelation(Base):
+    """Item 间推导关系 — 记录 CompositionItem 之间的因果链（多对多）
+
+    "因为 source_item 已在选题中，Agent 才去探索并发现/产生了 target_item"。
+    一个 item 可以有多个上游 parent（多个已有 item 共同触发了它的发现）。
+    可视化 DAG 的边直接来自这张表。
+    """
+    __tablename__ = 'topic_build_item_relation'
+
+    id = Column(BigInteger, primary_key=True, autoincrement=True)
+    topic_id = Column(BigInteger, nullable=False, index=True)            # FK → TopicBuildTopic.id
+    source_item_id = Column(BigInteger, nullable=False, index=True)      # 上游 item（触发方）
+    target_item_id = Column(BigInteger, nullable=False, index=True)      # 下游 item（被发现/产生的）
+    reason = Column(Text, nullable=True)                                 # 为什么这个关系成立
+    created_at = Column(DateTime, nullable=True)
+
+
+class TopicBuildItemSource(Base):
+    """外部数据证据 — 记录 CompositionItem 引用的外部数据（一对多）
+
+    只记录外部数据来源（项集、分类、帖子、用户输入等），
+    不记录 item-to-item 关系（那个由 TopicBuildItemRelation 负责）。
+
+    source_type: itemset / element / category / post / user_input
+    derivation_type: user_demand / itemset_pattern / hierarchy / co_occurrence / post_extract / agent_reasoning
+    """
+    __tablename__ = 'topic_build_item_source'
+
+    id = Column(BigInteger, primary_key=True, autoincrement=True)
+    topic_id = Column(BigInteger, nullable=False, index=True)        # FK → TopicBuildTopic.id
+    target_item_id = Column(BigInteger, nullable=False, index=True)  # FK → TopicBuildCompositionItem.id
+    # ── 外部数据来源 ──
+    source_type = Column(String(50), nullable=False)     # itemset / element / category / post / user_input
+    source_reference_id = Column(BigInteger, nullable=True)          # 外部数据 ID（itemset_id / category_id 等）
+    source_detail = Column(JSON, nullable=True)          # 来源数据快照 JSON
+    # ── 描述 ──
+    reason = Column(Text, nullable=True)                 # 这条证据说明了什么
+    # ── 管理 ──
+    is_active = Column(Boolean, nullable=False, default=True)
+    created_at = Column(DateTime, nullable=True)
+
+
+class TopicBuildStrategy(Base):
+    """构建策略 — 可注入 Agent 的行为规则集（主表）
+
+    存储策略元数据，内容版本通过 TopicBuildStrategyVersion 管理。
+    """
+    __tablename__ = 'topic_build_strategy'
+
+    id = Column(BigInteger, primary_key=True, autoincrement=True)
+    name = Column(String(200), nullable=False, unique=True)     # 策略名称（唯一）
+    description = Column(String(500), nullable=False)           # 一行描述，用于 Agent 判断是否需要加载
+    tags = Column(JSON, nullable=True)                          # 标签 ["对比", "竞品"]
+    is_active = Column(Boolean, nullable=False, default=True)   # 软删除/禁用
+    current_version = Column(Integer, nullable=False, default=1)  # 当前版本号
+    created_at = Column(DateTime, nullable=True)
+    updated_at = Column(DateTime, nullable=True)
+
+
+class TopicBuildStrategyVersion(Base):
+    """构建策略版本 — 保存策略内容的历史版本
+
+    每次更新 content 时创建新版本行，旧版本保留可追溯。
+    """
+    __tablename__ = 'topic_build_strategy_version'
+
+    id = Column(BigInteger, primary_key=True, autoincrement=True)
+    strategy_id = Column(BigInteger, nullable=False, index=True)  # FK → TopicBuildStrategy.id
+    version = Column(Integer, nullable=False)                     # 版本号
+    content = Column(Text, nullable=False)                        # 完整的策略规则文本（Markdown）
+    change_note = Column(String(500), nullable=True)              # 变更说明
+    created_at = Column(DateTime, nullable=True)
+
+
+class TopicBuildLog(Base):
+    """选题构建执行日志 - 完整的 Agent 运行输出"""
+    __tablename__ = 'topic_build_log'
+
+    id = Column(BigInteger, primary_key=True, autoincrement=True)
+    build_id = Column(BigInteger, nullable=False, index=True)  # FK → TopicBuildRecord.id (unique)
+    log_content = Column(Text(length=4294967295), nullable=True)  # LONGTEXT
+    created_at = Column(DateTime, nullable=True)

examples/piaoquan_needs/needs.md

@@ -0,0 +1,11 @@
+---
+model: anthropic/claude-sonnet-4.5
+temperature: 0.5
+---
+
+$system$
+你是一个优秀的agent，能完整的完成任何任务
+
+
+$user$
+使用你可以使用的工具，帮我找到历史名人最佳的需求

examples/piaoquan_needs/pattern_service.py

@@ -0,0 +1,1798 @@
+"""Pattern Mining 核心服务 - 挖掘+存储+查询"""
+import json
+import time
+import traceback
+from datetime import datetime
+
+from sqlalchemy import insert, select, bindparam
+
+from db_manager import DatabaseManager
+from models import (
+    Base, Post, TopicPatternExecution, TopicPatternMiningConfig,
+    TopicPatternItemset, TopicPatternItemsetItem,
+    TopicPatternCategory, TopicPatternElement,
+)
+
+db = DatabaseManager()
+
+
+def _rebuild_source_data_from_db(session, execution_id: int) -> dict:
+    """从 topic_pattern_element 表重建 source_data 格式
+
+    Returns:
+        {post_id: {点类型: [{点: str, 实质: [{名称, 分类路径}], 形式: [...], 意图: [...]}]}}
+    """
+    rows = session.query(TopicPatternElement).filter(
+        TopicPatternElement.execution_id == execution_id
+    ).all()
+
+    # 先按 (post_id, point_type, point_text) 分组
+    from collections import defaultdict
+    post_point_map = defaultdict(lambda: defaultdict(lambda: defaultdict(
+        lambda: {'实质': [], '形式': [], '意图': []}
+    )))
+
+    for r in rows:
+        point_key = r.point_text or ''
+        dim_name = r.element_type  # 实质/形式/意图
+        if dim_name not in ('实质', '形式', '意图'):
+            continue
+        path_list = r.category_path.split('>') if r.category_path else []
+        post_point_map[r.post_id][r.point_type][point_key][dim_name].append({
+            '名称': r.name,
+            '详细描述': r.description or '',
+            '分类路径': path_list,
+        })
+
+    # 转换为 source_data 格式
+    source_data = {}
+    for post_id, point_types in post_point_map.items():
+        post_data = {}
+        for point_type, points in point_types.items():
+            post_data[point_type] = [
+                {'点': point_text, **dims}
+                for point_text, dims in points.items()
+            ]
+        source_data[post_id] = post_data
+
+    return source_data
+
+
+def _upsert_post_metadata(session, post_metadata: dict):
+    """将 API 返回的 post_metadata upsert 到 Post 表
+
+    Args:
+        post_metadata: {post_id: {"account_name": ..., "merge_leve2": ..., "platform": ...}}
+    """
+    if not post_metadata:
+        return
+
+    # 查出已存在的 post_id
+    existing_post_ids = set()
+    all_pids = list(post_metadata.keys())
+    BATCH = 500
+    for i in range(0, len(all_pids), BATCH):
+        batch = all_pids[i:i + BATCH]
+        rows = session.query(Post.post_id).filter(Post.post_id.in_(batch)).all()
+        existing_post_ids.update(r[0] for r in rows)
+
+    # 新增的直接 insert
+    new_dicts = []
+    update_dicts = []
+    for pid, meta in post_metadata.items():
+        if pid in existing_post_ids:
+            update_dicts.append((pid, meta))
+        else:
+            new_dicts.append({
+                'post_id': pid,
+                'account_name': meta.get('account_name'),
+                'merge_leve2': meta.get('merge_leve2'),
+                'platform': meta.get('platform'),
+            })
+
+    if new_dicts:
+        batch_size = 1000
+        for i in range(0, len(new_dicts), batch_size):
+            session.execute(insert(Post), new_dicts[i:i + batch_size])
+
+    # 已存在的更新
+    for pid, meta in update_dicts:
+        session.query(Post).filter(Post.post_id == pid).update({
+            'account_name': meta.get('account_name'),
+            'merge_leve2': meta.get('merge_leve2'),
+            'platform': meta.get('platform'),
+        })
+
+    session.flush()
+    print(f"[Post metadata] upsert 完成: 新增 {len(new_dicts)}, 更新 {len(update_dicts)}")
+
+
+def ensure_tables():
+    """确保表存在"""
+    Base.metadata.create_all(db.engine)
+
+
+def _parse_target_depth(target_depth):
+    """解析 target_depth（纯数字转为 int）"""
+    try:
+        return int(target_depth)
+    except (ValueError, TypeError):
+        return target_depth
+
+
+def _parse_item_string(item_str: str, dimension_mode: str) -> dict:
+    """解析 item 字符串，提取点类型、维度、分类路径、元素名称
+
+    item 格式（根据 dimension_mode）：
+      full:                 点类型_维度_路径  或  点类型_维度_路径||名称
+      point_type_only:      点类型_路径      或  点类型_路径||名称
+      substance_form_only:  维度_路径        或  维度_路径||名称
+
+    Returns:
+        {'point_type', 'dimension', 'category_path', 'element_name'}
+    """
+    point_type = None
+    dimension = None
+    element_name = None
+
+    if dimension_mode == 'full':
+        parts = item_str.split('_', 2)
+        if len(parts) >= 3:
+            point_type, dimension, path_part = parts
+        else:
+            path_part = item_str
+    elif dimension_mode == 'point_type_only':
+        parts = item_str.split('_', 1)
+        if len(parts) >= 2:
+            point_type, path_part = parts
+        else:
+            path_part = item_str
+    elif dimension_mode == 'substance_form_only':
+        parts = item_str.split('_', 1)
+        if len(parts) >= 2:
+            dimension, path_part = parts
+        else:
+            path_part = item_str
+    else:
+        path_part = item_str
+
+    # 分离路径和元素名称
+    if '||' in path_part:
+        category_path, element_name = path_part.split('||', 1)
+    else:
+        category_path = path_part
+
+    return {
+        'point_type': point_type,
+        'dimension': dimension,
+        'category_path': category_path or None,
+        'element_name': element_name,
+    }
+
+
+def _store_category_tree_snapshot(session, execution_id: int, categories: list, source_data: dict):
+    """存储分类树快照 + 帖子级元素记录（代替 data_cache JSON）
+
+    Args:
+        session: DB session
+        execution_id: 执行 ID
+        categories: API 返回的分类列表 [{stable_id, name, description, ...}, ...]
+        source_data: 帖子元素数据 {post_id: {灵感点: [{点:..., 实质:[{名称, 详细描述, 分类路径}], ...}], ...}}
+    """
+    t_snapshot_start = time.time()
+
+    # ── 1. 插入分类树节点 ──
+    t0 = time.time()
+    cat_dicts = []
+    if categories:
+        for c in categories:
+            cat_dicts.append({
+                'execution_id': execution_id,
+                'source_stable_id': c['stable_id'],
+                'source_type': c['source_type'],
+                'name': c['name'],
+                'description': c.get('description') or None,
+                'category_nature': c.get('category_nature'),
+                'path': c.get('path'),
+                'level': c.get('level'),
+                'parent_id': None,
+                'parent_source_stable_id': c.get('parent_stable_id'),
+                'element_count': 0,
+            })
+
+        # 批量 INSERT（利用 insertmanyvalues 合并为多行 VALUES）
+        batch_size = 1000
+        for i in range(0, len(cat_dicts), batch_size):
+            session.execute(insert(TopicPatternCategory), cat_dicts[i:i + batch_size])
+        session.flush()
+
+        # 查回所有刚插入的行，建立 stable_id → (id, row_data) 映射
+        inserted_rows = session.execute(
+            select(TopicPatternCategory)
+            .where(TopicPatternCategory.execution_id == execution_id)
+        ).scalars().all()
+
+        stable_id_to_row = {row.source_stable_id: row for row in inserted_rows}
+
+        # 批量回填 parent_id
+        updates = []
+        for row in inserted_rows:
+            if row.parent_source_stable_id and row.parent_source_stable_id in stable_id_to_row:
+                parent = stable_id_to_row[row.parent_source_stable_id]
+                updates.append({'_id': row.id, '_parent_id': parent.id})
+                row.parent_id = parent.id  # 同步更新内存对象
+
+        if updates:
+            session.connection().execute(
+                TopicPatternCategory.__table__.update()
+                .where(TopicPatternCategory.__table__.c.id == bindparam('_id'))
+                .values(parent_id=bindparam('_parent_id')),
+                updates
+            )
+
+    print(f"[Execution {execution_id}] 写入分类树节点: {len(cat_dicts)} 条, 耗时 {time.time() - t0:.2f}s")
+
+    # 构建 path → TopicPatternCategory 映射（path 格式: "/食品/水果" → 用于匹配分类路径）
+    path_to_cat = {}
+    if categories:
+        for row in inserted_rows:
+            if row.path:
+                path_to_cat[row.path] = row
+
+    # ── 2. 从 source_data 逐帖子逐元素写入 TopicPatternElement ──
+    t0 = time.time()
+    elem_dicts = []
+    cat_elem_counts = {}  # category_id → count
+
+    for post_id, post_data in source_data.items():
+        for point_type in ['灵感点', '目的点', '关键点']:
+            for point in post_data.get(point_type, []):
+                point_text = point.get('点', '')
+                for elem_type in ['实质', '形式', '意图']:
+                    for elem in point.get(elem_type, []):
+                        path_list = elem.get('分类路径', [])
+                        path_str = '/' + '/'.join(path_list) if path_list else None
+                        cat_row = path_to_cat.get(path_str) if path_str else None
+                        path_label = '>'.join(path_list) if path_list else None
+
+                        elem_dicts.append({
+                            'execution_id': execution_id,
+                            'post_id': post_id,
+                            'point_type': point_type,
+                            'point_text': point_text,
+                            'element_type': elem_type,
+                            'name': elem.get('名称', ''),
+                            'description': elem.get('详细描述') or None,
+                            'category_id': cat_row.id if cat_row else None,
+                            'category_path': path_label,
+                        })
+
+                        if cat_row:
+                            cat_elem_counts[cat_row.id] = cat_elem_counts.get(cat_row.id, 0) + 1
+
+    t_build = time.time() - t0
+    print(f"[Execution {execution_id}] 构建元素字典: {len(elem_dicts)} 条, 耗时 {t_build:.2f}s")
+
+    # 批量写入元素（Core insert 利用 insertmanyvalues 合并多行）
+    t0 = time.time()
+    if elem_dicts:
+        batch_size = 5000
+        for i in range(0, len(elem_dicts), batch_size):
+            session.execute(insert(TopicPatternElement), elem_dicts[i:i + batch_size])
+
+    # 回填分类节点的 element_count（批量 UPDATE）
+    if cat_elem_counts:
+        elem_count_updates = [{'_id': cat_id, '_count': count} for cat_id, count in cat_elem_counts.items()]
+        session.connection().execute(
+            TopicPatternCategory.__table__.update()
+            .where(TopicPatternCategory.__table__.c.id == bindparam('_id'))
+            .values(element_count=bindparam('_count')),
+            elem_count_updates
+        )
+
+    session.commit()
+    t_write = time.time() - t0
+    print(f"[Execution {execution_id}] 写入元素到DB: {len(elem_dicts)} 条, "
+          f"batch_size=5000, 批次={len(elem_dicts) // 5000 + (1 if len(elem_dicts) % 5000 else 0)}, "
+          f"耗时 {t_write:.2f}s")
+    print(f"[Execution {execution_id}] 分类树快照总计: {len(cat_dicts)} 个分类, {len(elem_dicts)} 个元素, "
+          f"总耗时 {time.time() - t_snapshot_start:.2f}s")
+
+    # 返回 path → category row 映射，供后续 itemset item 关联使用
+    return path_to_cat
+
+
+
+# ==================== 删除/重建 ====================
+
+def delete_execution_results(execution_id: int):
+    """删除频繁项集结果（保留 execution 配置记录）"""
+    session = db.get_session()
+    try:
+        # 删除 itemset items（通过 itemset_id 关联）
+        itemset_ids = [r.id for r in session.query(TopicPatternItemset.id).filter(
+            TopicPatternItemset.execution_id == execution_id
+        ).all()]
+        if itemset_ids:
+            session.query(TopicPatternItemsetItem).filter(
+                TopicPatternItemsetItem.itemset_id.in_(itemset_ids)
+            ).delete(synchronize_session=False)
+
+        # 删除 itemsets
+        session.query(TopicPatternItemset).filter(
+            TopicPatternItemset.execution_id == execution_id
+        ).delete(synchronize_session=False)
+
+        # 删除 mining configs
+        session.query(TopicPatternMiningConfig).filter(
+            TopicPatternMiningConfig.execution_id == execution_id
+        ).delete(synchronize_session=False)
+
+        # 删除 elements
+        session.query(TopicPatternElement).filter(
+            TopicPatternElement.execution_id == execution_id
+        ).delete(synchronize_session=False)
+
+        # 删除 categories
+        session.query(TopicPatternCategory).filter(
+            TopicPatternCategory.execution_id == execution_id
+        ).delete(synchronize_session=False)
+
+        # 更新 execution 状态
+        exe = session.query(TopicPatternExecution).filter(
+            TopicPatternExecution.id == execution_id
+        ).first()
+        if exe:
+            exe.status = 'deleted'
+            exe.itemset_count = 0
+            exe.post_count = None
+            exe.end_time = None
+
+        session.commit()
+
+        invalidate_graph_cache(execution_id)
+
+        return True
+    except Exception:
+        session.rollback()
+        raise
+    finally:
+        session.close()
+
+
+
+
+# ==================== 查询接口 ====================
+
+def get_executions(page: int = 1, page_size: int = 20):
+    """获取执行列表"""
+    session = db.get_session()
+    try:
+        total = session.query(TopicPatternExecution).count()
+        rows = session.query(TopicPatternExecution).order_by(
+            TopicPatternExecution.id.desc()
+        ).offset((page - 1) * page_size).limit(page_size).all()
+
+        return {
+            'total': total,
+            'page': page,
+            'page_size': page_size,
+            'executions': [_execution_to_dict(e) for e in rows],
+        }
+    finally:
+        session.close()
+
+
+def get_execution_detail(execution_id: int):
+    """获取执行详情"""
+    session = db.get_session()
+    try:
+        exe = session.query(TopicPatternExecution).filter(
+            TopicPatternExecution.id == execution_id
+        ).first()
+        if not exe:
+            return None
+        return _execution_to_dict(exe)
+    finally:
+        session.close()
+
+
+def get_itemsets(execution_id: int, combination_type: str = None,
+                 min_support: int = None, page: int = 1, page_size: int = 50,
+                 sort_by: str = 'absolute_support', mining_config_id: int = None,
+                 itemset_id: int = None, dimension_mode: str = None):
+    """查询项集"""
+    session = db.get_session()
+    try:
+        query = session.query(TopicPatternItemset).filter(
+            TopicPatternItemset.execution_id == execution_id
+        )
+        if itemset_id:
+            query = query.filter(TopicPatternItemset.id == itemset_id)
+        if mining_config_id:
+            query = query.filter(TopicPatternItemset.mining_config_id == mining_config_id)
+        elif dimension_mode:
+            # 按维度模式筛选：找到该模式下所有 config_id
+            config_ids = [c[0] for c in session.query(TopicPatternMiningConfig.id).filter(
+                TopicPatternMiningConfig.execution_id == execution_id,
+                TopicPatternMiningConfig.dimension_mode == dimension_mode,
+            ).all()]
+            if config_ids:
+                query = query.filter(TopicPatternItemset.mining_config_id.in_(config_ids))
+            else:
+                return {'total': 0, 'page': page, 'page_size': page_size, 'itemsets': []}
+        if combination_type:
+            query = query.filter(TopicPatternItemset.combination_type == combination_type)
+        if min_support is not None:
+            query = query.filter(TopicPatternItemset.absolute_support >= min_support)
+
+        total = query.count()
+
+        if sort_by == 'support':
+            query = query.order_by(TopicPatternItemset.support.desc())
+        elif sort_by == 'item_count':
+            query = query.order_by(TopicPatternItemset.item_count.desc(), TopicPatternItemset.absolute_support.desc())
+        else:
+            query = query.order_by(TopicPatternItemset.absolute_support.desc())
+
+        rows = query.offset((page - 1) * page_size).limit(page_size).all()
+
+        # 批量加载 items
+        itemset_ids = [r.id for r in rows]
+        all_items = session.query(TopicPatternItemsetItem).filter(
+            TopicPatternItemsetItem.itemset_id.in_(itemset_ids)
+        ).all() if itemset_ids else []
+
+        items_by_itemset = {}
+        for it in all_items:
+            items_by_itemset.setdefault(it.itemset_id, []).append(_itemset_item_to_dict(it))
+
+        return {
+            'total': total,
+            'page': page,
+            'page_size': page_size,
+            'itemsets': [_itemset_to_dict(r, items=items_by_itemset.get(r.id, [])) for r in rows],
+        }
+    finally:
+        session.close()
+
+
+def get_itemset_posts(itemset_ids):
+    """获取一个或多个项集的匹配帖子和结构化 items
+
+    Args:
+        itemset_ids: 单个 int 或 int 列表
+
+    Returns:
+        列表，每项含 id, dimension_mode, target_depth, items, post_ids, absolute_support
+    """
+    if isinstance(itemset_ids, int):
+        itemset_ids = [itemset_ids]
+
+    session = db.get_session()
+    try:
+        itemsets = session.query(TopicPatternItemset).filter(
+            TopicPatternItemset.id.in_(itemset_ids)
+        ).all()
+        if not itemsets:
+            return []
+
+        # 批量加载 mining_config 信息
+        config_ids = set(r.mining_config_id for r in itemsets)
+        configs = session.query(TopicPatternMiningConfig).filter(
+            TopicPatternMiningConfig.id.in_(config_ids)
+        ).all() if config_ids else []
+        config_map = {c.id: c for c in configs}
+
+        # 批量加载所有 items
+        all_items = session.query(TopicPatternItemsetItem).filter(
+            TopicPatternItemsetItem.itemset_id.in_(itemset_ids)
+        ).all()
+        items_by_itemset = {}
+        for it in all_items:
+            items_by_itemset.setdefault(it.itemset_id, []).append(it)
+
+        # 按传入顺序组装结果
+        id_to_itemset = {r.id: r for r in itemsets}
+        results = []
+        for iid in itemset_ids:
+            r = id_to_itemset.get(iid)
+            if not r:
+                continue
+            cfg = config_map.get(r.mining_config_id)
+            results.append({
+                'id': r.id,
+                'dimension_mode': cfg.dimension_mode if cfg else None,
+                'target_depth': cfg.target_depth if cfg else None,
+                'item_count': r.item_count,
+                'absolute_support': r.absolute_support,
+                'support': r.support,
+                'items': [_itemset_item_to_dict(it) for it in items_by_itemset.get(iid, [])],
+                'post_ids': r.matched_post_ids or [],
+            })
+        return results
+    finally:
+        session.close()
+
+
+def get_combination_types(execution_id: int, mining_config_id: int = None):
+    """获取某执行下的 combination_type 列表及计数"""
+    session = db.get_session()
+    try:
+        from sqlalchemy import func
+        query = session.query(
+            TopicPatternItemset.combination_type,
+            func.count(TopicPatternItemset.id).label('count'),
+        ).filter(
+            TopicPatternItemset.execution_id == execution_id
+        )
+        if mining_config_id:
+            query = query.filter(TopicPatternItemset.mining_config_id == mining_config_id)
+        rows = query.group_by(
+            TopicPatternItemset.combination_type
+        ).order_by(
+            func.count(TopicPatternItemset.id).desc()
+        ).all()
+
+        return [{'combination_type': r[0], 'count': r[1]} for r in rows]
+    finally:
+        session.close()
+
+
+def get_category_tree(execution_id: int, source_type: str = None):
+    """获取某次执行的分类树快照
+
+    Returns:
+        {
+            "categories": [...],  # 平铺的分类节点列表
+            "tree": [...],        # 树状结构（嵌套 children）
+            "element_count": N,   # 元素总数
+        }
+    """
+    session = db.get_session()
+    try:
+        # 查询分类节点
+        cat_query = session.query(TopicPatternCategory).filter(
+            TopicPatternCategory.execution_id == execution_id
+        )
+        if source_type:
+            cat_query = cat_query.filter(TopicPatternCategory.source_type == source_type)
+        categories = cat_query.all()
+
+        # 按 category_id + name 统计元素（含 post_ids）
+        from collections import defaultdict
+        from sqlalchemy import func
+        elem_query = session.query(
+            TopicPatternElement.category_id,
+            TopicPatternElement.name,
+            TopicPatternElement.post_id,
+        ).filter(
+            TopicPatternElement.execution_id == execution_id,
+        )
+        if source_type:
+            elem_query = elem_query.filter(TopicPatternElement.element_type == source_type)
+        elem_rows = elem_query.all()
+
+        # 聚合: (category_id, name) → {count, post_ids}
+        elem_agg = defaultdict(lambda: defaultdict(lambda: {'count': 0, 'post_ids': set()}))
+        for cat_id, name, post_id in elem_rows:
+            elem_agg[cat_id][name]['count'] += 1
+            elem_agg[cat_id][name]['post_ids'].add(post_id)
+
+        cat_elements = defaultdict(list)
+        for cat_id, names in elem_agg.items():
+            for name, data in names.items():
+                cat_elements[cat_id].append({
+                    'name': name,
+                    'count': data['count'],
+                    'post_ids': sorted(data['post_ids']),
+                })
+
+        # 构建平铺列表 + 树
+        cat_list = []
+        by_id = {}
+        for c in categories:
+            node = {
+                'id': c.id,
+                'source_stable_id': c.source_stable_id,
+                'source_type': c.source_type,
+                'name': c.name,
+                'description': c.description,
+                'category_nature': c.category_nature,
+                'path': c.path,
+                'level': c.level,
+                'parent_id': c.parent_id,
+                'element_count': c.element_count,
+                'elements': cat_elements.get(c.id, []),
+                'children': [],
+            }
+            cat_list.append(node)
+            by_id[c.id] = node
+
+        # 建树
+        roots = []
+        for node in cat_list:
+            if node['parent_id'] and node['parent_id'] in by_id:
+                by_id[node['parent_id']]['children'].append(node)
+            else:
+                roots.append(node)
+
+        # 递归计算子树元素总数
+        def sum_elements(node):
+            total = node['element_count']
+            for child in node['children']:
+                total += sum_elements(child)
+            node['total_element_count'] = total
+            return total
+
+        for root in roots:
+            sum_elements(root)
+
+        total_elements = sum(len(v) for v in cat_elements.values())
+        return {
+            'categories': [{k: v for k, v in n.items() if k != 'children'} for n in cat_list],
+            'tree': roots,
+            'category_count': len(cat_list),
+            'element_count': total_elements,
+        }
+    finally:
+        session.close()
+
+
+def get_category_tree_compact(execution_id: int, source_type: str = None) -> str:
+    """构建紧凑文本格式的分类树（节省token）
+
+    格式示例:
+      [12] 食品 [实质] (5个元素) — 各类食品相关内容
+        [13] 水果 [实质] (3个元素) — 水果类
+        [14] 蔬菜 [实质] (2个元素) — 蔬菜类
+    """
+    tree_data = get_category_tree(execution_id, source_type=source_type)
+    roots = tree_data.get('tree', [])
+
+    lines = []
+    lines.append(f"分类数: {tree_data['category_count']}  元素数: {tree_data['element_count']}")
+    lines.append("")
+
+    def _render(nodes, indent=0):
+        for node in nodes:
+            prefix = "  " * indent
+            desc_preview = ""
+            if node.get("description"):
+                desc = node["description"]
+                desc_preview = f" — {desc[:30]}..." if len(desc) > 30 else f" — {desc}"
+            nature_tag = f"[{node['category_nature']}]" if node.get("category_nature") else ""
+            elem_count = node.get('element_count', 0)
+            total_count = node.get('total_element_count', elem_count)
+            count_info = f"({elem_count}个元素)" if elem_count == total_count else f"({elem_count}个元素, 含子树共{total_count})"
+            # 只列出元素名称，不含 post_ids
+            elem_names = [e['name'] for e in node.get('elements', [])]
+            elem_str = ""
+            if elem_names:
+                if len(elem_names) <= 5:
+                    elem_str = f" 元素: {', '.join(elem_names)}"
+                else:
+                    elem_str = f" 元素: {', '.join(elem_names[:5])}...等{len(elem_names)}个"
+            lines.append(f"{prefix}[{node['id']}] {node['name']} {nature_tag} {count_info}{desc_preview}{elem_str}")
+            if node.get('children'):
+                _render(node['children'], indent + 1)
+
+    _render(roots)
+    return "\n".join(lines) if lines else "(空树)"
+
+
+def get_category_elements(category_id: int, execution_id: int = None,
+                          account_name: str = None, merge_leve2: str = None):
+    """获取某个分类节点下的元素列表（按名称去重聚合，附带来源帖子）"""
+    session = db.get_session()
+    try:
+        from sqlalchemy import func
+
+        # 按名称聚合，统计出现次数 + 去重帖子数
+        from sqlalchemy import func
+        query = session.query(
+            TopicPatternElement.name,
+            TopicPatternElement.element_type,
+            TopicPatternElement.category_path,
+            func.count(TopicPatternElement.id).label('occurrence_count'),
+            func.count(func.distinct(TopicPatternElement.post_id)).label('post_count'),
+            func.group_concat(func.distinct(TopicPatternElement.point_type)).label('point_types'),
+        ).filter(
+            TopicPatternElement.category_id == category_id
+        )
+        # JOIN Post 表做 DB 侧过滤
+        query = _apply_post_filter(query, session, account_name, merge_leve2)
+
+        rows = query.group_by(
+            TopicPatternElement.name,
+            TopicPatternElement.element_type,
+            TopicPatternElement.category_path,
+        ).order_by(
+            func.count(TopicPatternElement.id).desc()
+        ).all()
+
+        return [{
+            'name': r.name,
+            'element_type': r.element_type,
+            'point_types': sorted(r.point_types.split(',')) if r.point_types else [],
+            'category_path': r.category_path,
+            'occurrence_count': r.occurrence_count,
+            'post_count': r.post_count,
+        } for r in rows]
+    finally:
+        session.close()
+
+
+def get_execution_post_ids(execution_id: int, search: str = None):
+    """获取某执行下的所有去重帖子ID列表，支持按ID搜索"""
+    session = db.get_session()
+    try:
+        query = session.query(TopicPatternElement.post_id).filter(
+            TopicPatternElement.execution_id == execution_id,
+        ).distinct()
+
+        if search:
+            query = query.filter(TopicPatternElement.post_id.like(f'%{search}%'))
+
+        post_ids = sorted([r[0] for r in query.all()])
+        return {'post_ids': post_ids, 'total': len(post_ids)}
+    finally:
+        session.close()
+
+
+def get_post_elements(execution_id: int, post_ids: list):
+    """获取指定帖子的元素数据，按帖子ID分组，每个帖子按点类型→元素类型组织
+
+    Returns:
+        {post_id: {point_type: [{point_text, elements: {实质: [...], 形式: [...], 意图: [...]}}]}}
+    """
+    session = db.get_session()
+    try:
+        from collections import defaultdict
+
+        rows = session.query(TopicPatternElement).filter(
+            TopicPatternElement.execution_id == execution_id,
+            TopicPatternElement.post_id.in_(post_ids),
+        ).all()
+
+        # 组织: post_id → point_type → point_text → element_type → [elements]
+        raw = defaultdict(lambda: defaultdict(lambda: defaultdict(lambda: defaultdict(list))))
+        for r in rows:
+            raw[r.post_id][r.point_type][r.point_text or ''][r.element_type].append({
+                'name': r.name,
+                'category_path': r.category_path,
+                'description': r.description,
+            })
+
+        # 转换为列表结构
+        result = {}
+        for post_id, point_types in raw.items():
+            post_points = {}
+            for pt, points in point_types.items():
+                pt_list = []
+                for point_text, elem_types in points.items():
+                    pt_list.append({
+                        'point_text': point_text,
+                        'elements': {
+                            '实质': elem_types.get('实质', []),
+                            '形式': elem_types.get('形式', []),
+                            '意图': elem_types.get('意图', []),
+                        }
+                    })
+                post_points[pt] = pt_list
+            result[post_id] = post_points
+
+        return result
+    finally:
+        session.close()
+
+
+# ==================== Item Graph 缓存 + 渐进式查询 ====================
+
+_graph_cache = {}  # key: (execution_id, mining_config_id) → graph dict
+
+
+
+
+def invalidate_graph_cache(execution_id: int = None):
+    """清除 graph 缓存"""
+    if execution_id is None:
+        _graph_cache.clear()
+    else:
+        keys_to_remove = [k for k in _graph_cache if k[0] == execution_id]
+        for k in keys_to_remove:
+            del _graph_cache[k]
+
+
+def compute_item_graph_nodes(execution_id: int, mining_config_id: int = None):
+    """返回所有节点（meta + edge_summary），不含边详情"""
+    graph, config, error = _get_or_compute_graph(execution_id, mining_config_id)
+    if error:
+        return {'error': error}
+    if graph is None:
+        return None
+
+    nodes = {}
+    for item_key, item_data in graph.items():
+        edge_summary = {'co_in_post': 0, 'hierarchy': 0}
+        for target, edge_types in item_data.get('edges', {}).items():
+            if 'co_in_post' in edge_types:
+                edge_summary['co_in_post'] += 1
+            if 'hierarchy' in edge_types:
+                edge_summary['hierarchy'] += 1
+        nodes[item_key] = {
+            'meta': item_data['meta'],
+            'edge_summary': edge_summary,
+        }
+
+    return {'nodes': nodes}
+
+
+def compute_item_graph_edges(execution_id: int, item_key: str, mining_config_id: int = None):
+    """返回指定节点的所有边"""
+    graph, config, error = _get_or_compute_graph(execution_id, mining_config_id)
+    if error:
+        return {'error': error}
+    if graph is None:
+        return None
+
+    item_data = graph.get(item_key)
+    if not item_data:
+        return {'error': f'未找到节点: {item_key}'}
+
+    return {'item': item_key, 'edges': item_data.get('edges', {})}
+
+
+# ==================== 序列化 ====================
+
+def get_mining_configs(execution_id: int):
+    """获取某执行下的 mining config 列表"""
+    session = db.get_session()
+    try:
+        rows = session.query(TopicPatternMiningConfig).filter(
+            TopicPatternMiningConfig.execution_id == execution_id
+        ).all()
+        return [_mining_config_to_dict(r) for r in rows]
+    finally:
+        session.close()
+
+
+def _execution_to_dict(e):
+    return {
+        'id': e.id,
+        'merge_leve2': e.merge_leve2,
+        'platform': e.platform,
+        'account_name': e.account_name,
+        'post_limit': e.post_limit,
+        'min_absolute_support': e.min_absolute_support,
+        'classify_execution_id': e.classify_execution_id,
+        'mining_configs': e.mining_configs,
+        'post_count': e.post_count,
+        'itemset_count': e.itemset_count,
+        'status': e.status,
+        'error_message': e.error_message,
+        'start_time': e.start_time.isoformat() if e.start_time else None,
+        'end_time': e.end_time.isoformat() if e.end_time else None,
+    }
+
+
+def _mining_config_to_dict(c):
+    return {
+        'id': c.id,
+        'execution_id': c.execution_id,
+        'dimension_mode': c.dimension_mode,
+        'target_depth': c.target_depth,
+        'transaction_count': c.transaction_count,
+        'itemset_count': c.itemset_count,
+    }
+
+
+def _itemset_to_dict(r, items=None):
+    d = {
+        'id': r.id,
+        'execution_id': r.execution_id,
+        'combination_type': r.combination_type,
+        'item_count': r.item_count,
+        'support': r.support,
+        'absolute_support': r.absolute_support,
+        'dimensions': r.dimensions,
+        'is_cross_point': r.is_cross_point,
+        'matched_post_ids': r.matched_post_ids,
+    }
+    if items is not None:
+        d['items'] = items
+    return d
+
+
+def _itemset_item_to_dict(it):
+    return {
+        'id': it.id,
+        'point_type': it.point_type,
+        'dimension': it.dimension,
+        'category_id': it.category_id,
+        'category_path': it.category_path,
+        'element_name': it.element_name,
+    }
+
+
+def _to_list(value):
+    """将 str 或 list 统一转为 list，None 保持 None"""
+    if value is None:
+        return None
+    if isinstance(value, str):
+        return [value]
+    return list(value)
+
+
+def _apply_post_filter(query, session, account_name=None, merge_leve2=None):
+    """对 TopicPatternElement 查询追加 Post 表 JOIN 过滤（DB 侧完成，不加载到内存）。
+
+    account_name / merge_leve2 支持 str（单个）或 list（多个，OR 逻辑）。
+    如果无需筛选，原样返回 query。
+    """
+    names = _to_list(account_name)
+    leve2s = _to_list(merge_leve2)
+    if not names and not leve2s:
+        return query
+
+    query = query.join(Post, TopicPatternElement.post_id == Post.post_id)
+    if names:
+        query = query.filter(Post.account_name.in_(names))
+    if leve2s:
+        query = query.filter(Post.merge_leve2.in_(leve2s))
+
+    return query
+
+
+def _get_filtered_post_ids_set(session, account_name=None, merge_leve2=None):
+    """从 Post 表筛选帖子ID，返回 Python set。
+
+    account_name / merge_leve2 支持 str（单个）或 list（多个，OR 逻辑）。
+    仅用于需要在内存中做集合运算的场景（如 JSON matched_post_ids 交集、co-occurrence 交集）。
+    """
+    names = _to_list(account_name)
+    leve2s = _to_list(merge_leve2)
+    if not names and not leve2s:
+        return None
+
+    query = session.query(Post.post_id)
+    if names:
+        query = query.filter(Post.account_name.in_(names))
+    if leve2s:
+        query = query.filter(Post.merge_leve2.in_(leve2s))
+
+    return set(r[0] for r in query.all())
+
+
+# ==================== TopicBuild Agent 专用查询 ====================
+
+def get_top_itemsets(
+    execution_id: int,
+    top_n: int = 20,
+    mining_config_id: int = None,
+    combination_type: str = None,
+    min_support: int = None,
+    is_cross_point: bool = None,
+    min_item_count: int = None,
+    max_item_count: int = None,
+    sort_by: str = 'absolute_support',
+):
+    """获取 Top N 项集（直接返回前 N 条，不分页）
+
+    比 get_itemsets 更适合 Agent 场景：直接拿到最有价值的 Top N，不需要翻页。
+    """
+    session = db.get_session()
+    try:
+        query = session.query(TopicPatternItemset).filter(
+            TopicPatternItemset.execution_id == execution_id
+        )
+        if mining_config_id:
+            query = query.filter(TopicPatternItemset.mining_config_id == mining_config_id)
+        if combination_type:
+            query = query.filter(TopicPatternItemset.combination_type == combination_type)
+        if min_support is not None:
+            query = query.filter(TopicPatternItemset.absolute_support >= min_support)
+        if is_cross_point is not None:
+            query = query.filter(TopicPatternItemset.is_cross_point == is_cross_point)
+        if min_item_count is not None:
+            query = query.filter(TopicPatternItemset.item_count >= min_item_count)
+        if max_item_count is not None:
+            query = query.filter(TopicPatternItemset.item_count <= max_item_count)
+
+        # 排序
+        if sort_by == 'support':
+            query = query.order_by(TopicPatternItemset.support.desc())
+        elif sort_by == 'item_count':
+            query = query.order_by(TopicPatternItemset.item_count.desc(),
+                                   TopicPatternItemset.absolute_support.desc())
+        else:
+            query = query.order_by(TopicPatternItemset.absolute_support.desc())
+
+        total = query.count()
+        rows = query.limit(top_n).all()
+
+        # 批量加载 items
+        itemset_ids = [r.id for r in rows]
+        all_items = session.query(TopicPatternItemsetItem).filter(
+            TopicPatternItemsetItem.itemset_id.in_(itemset_ids)
+        ).all() if itemset_ids else []
+
+        items_by_itemset = {}
+        for it in all_items:
+            items_by_itemset.setdefault(it.itemset_id, []).append(_itemset_item_to_dict(it))
+
+        return {
+            'total': total,
+            'showing': len(rows),
+            'itemsets': [_itemset_to_dict(r, items=items_by_itemset.get(r.id, [])) for r in rows],
+        }
+    finally:
+        session.close()
+
+
+def search_top_itemsets(
+    execution_id: int,
+    category_ids: list = None,
+    dimension_mode: str = None,
+    top_n: int = 20,
+    min_support: int = None,
+    min_item_count: int = None,
+    max_item_count: int = None,
+    sort_by: str = 'absolute_support',
+    account_name: str = None,
+    merge_leve2: str = None,
+):
+    """搜索频繁项集（Agent 专用，精简返回）
+
+    - category_ids 为空：返回所有 depth 下的 Top N
+    - category_ids 非空：返回同时包含所有指定分类的项集（跨 depth 汇总）
+    - dimension_mode：按挖掘维度模式筛选（full/substance_form_only/point_type_only）
+    返回精简字段，不含 matched_post_ids。
+    支持按 account_name / merge_leve2 筛选帖子范围，过滤后重算 support。
+    """
+    from sqlalchemy import distinct, func
+
+    session = db.get_session()
+    try:
+        # 帖子筛选集合（需要 set 做 JSON matched_post_ids 交集）
+        filtered_post_ids = _get_filtered_post_ids_set(session, account_name, merge_leve2)
+
+        # 获取适用的 mining_config 列表
+        config_query = session.query(TopicPatternMiningConfig).filter(
+            TopicPatternMiningConfig.execution_id == execution_id,
+        )
+        if dimension_mode:
+            config_query = config_query.filter(TopicPatternMiningConfig.dimension_mode == dimension_mode)
+        all_configs = config_query.all()
+        if not all_configs:
+            return {'total': 0, 'showing': 0, 'groups': {}}
+
+        config_map = {c.id: c for c in all_configs}
+
+        # 按 mining_config_id 分别查询，每组各取 top_n
+        groups = {}
+        total = 0
+        filtered_supports = {}  # itemset_id -> filtered_absolute_support（跨组共享）
+
+        for cfg in all_configs:
+            dm = cfg.dimension_mode
+            td = cfg.target_depth
+            group_key = f"{dm}/{td}"
+
+            # 构建该 config 的基础查询
+            if category_ids:
+                subq = session.query(TopicPatternItemsetItem.itemset_id).join(
+                    TopicPatternItemset,
+                    TopicPatternItemsetItem.itemset_id == TopicPatternItemset.id,
+                ).filter(
+                    TopicPatternItemset.mining_config_id == cfg.id,
+                    TopicPatternItemsetItem.category_id.in_(category_ids),
+                ).group_by(
+                    TopicPatternItemsetItem.itemset_id
+                ).having(
+                    func.count(distinct(TopicPatternItemsetItem.category_id)) >= len(category_ids)
+                ).subquery()
+
+                query = session.query(TopicPatternItemset).filter(
+                    TopicPatternItemset.id.in_(session.query(subq.c.itemset_id))
+                )
+            else:
+                query = session.query(TopicPatternItemset).filter(
+                    TopicPatternItemset.mining_config_id == cfg.id,
+                )
+
+            if min_support is not None:
+                query = query.filter(TopicPatternItemset.absolute_support >= min_support)
+            if min_item_count is not None:
+                query = query.filter(TopicPatternItemset.item_count >= min_item_count)
+            if max_item_count is not None:
+                query = query.filter(TopicPatternItemset.item_count <= max_item_count)
+
+            # 排序
+            if sort_by == 'support':
+                order_clauses = [TopicPatternItemset.support.desc()]
+            elif sort_by == 'item_count':
+                order_clauses = [TopicPatternItemset.item_count.desc(),
+                                 TopicPatternItemset.absolute_support.desc()]
+            else:
+                order_clauses = [TopicPatternItemset.absolute_support.desc()]
+            query = query.order_by(*order_clauses)
+
+            if filtered_post_ids is not None:
+                # 流式扫描：只加载 id + matched_post_ids
+                scan_query = session.query(
+                    TopicPatternItemset.id,
+                    TopicPatternItemset.matched_post_ids,
+                ).filter(
+                    TopicPatternItemset.id.in_(query.with_entities(TopicPatternItemset.id).subquery())
+                ).order_by(*order_clauses)
+
+                SCAN_BATCH = 200
+                matched_ids = []
+                scan_offset = 0
+                while True:
+                    batch = scan_query.offset(scan_offset).limit(SCAN_BATCH).all()
+                    if not batch:
+                        break
+                    for item_id, mpids in batch:
+                        matched = set(mpids or []) & filtered_post_ids
+                        if matched:
+                            filtered_supports[item_id] = len(matched)
+                            matched_ids.append(item_id)
+                    scan_offset += SCAN_BATCH
+                    if len(matched_ids) >= top_n * 3:
+                        break
+
+                # 按筛选后的 support 重新排序
+                if sort_by == 'support':
+                    matched_ids.sort(key=lambda i: filtered_supports[i] / max(len(filtered_post_ids), 1), reverse=True)
+                elif sort_by != 'item_count':
+                    matched_ids.sort(key=lambda i: filtered_supports[i], reverse=True)
+
+                group_total = len(matched_ids)
+                selected_ids = matched_ids[:top_n]
+                group_rows = session.query(TopicPatternItemset).filter(
+                    TopicPatternItemset.id.in_(selected_ids)
+                ).all() if selected_ids else []
+                row_map = {r.id: r for r in group_rows}
+                group_rows = [row_map[i] for i in selected_ids if i in row_map]
+            else:
+                group_total = query.count()
+                group_rows = query.limit(top_n).all()
+
+            total += group_total
+
+            if not group_rows:
+                continue
+
+            # 批量加载该组的 items
+            group_itemset_ids = [r.id for r in group_rows]
+            group_items = session.query(
+                TopicPatternItemsetItem.itemset_id,
+                TopicPatternItemsetItem.point_type,
+                TopicPatternItemsetItem.dimension,
+                TopicPatternItemsetItem.category_id,
+                TopicPatternItemsetItem.category_path,
+                TopicPatternItemsetItem.element_name,
+            ).filter(
+                TopicPatternItemsetItem.itemset_id.in_(group_itemset_ids)
+            ).all()
+
+            items_by_itemset = {}
+            for it in group_items:
+                slim = {
+                    'point_type': it.point_type,
+                    'dimension': it.dimension,
+                    'category_id': it.category_id,
+                    'category_path': it.category_path,
+                }
+                if it.element_name:
+                    slim['element_name'] = it.element_name
+                items_by_itemset.setdefault(it.itemset_id, []).append(slim)
+
+            itemsets_out = []
+            for r in group_rows:
+                itemset_out = {
+                    'id': r.id,
+                    'item_count': r.item_count,
+                    'absolute_support': filtered_supports[r.id] if filtered_post_ids is not None and r.id in filtered_supports else r.absolute_support,
+                    'support': r.support,
+                    'items': items_by_itemset.get(r.id, []),
+                }
+                if filtered_post_ids is not None and r.id in filtered_supports:
+                    itemset_out['original_absolute_support'] = r.absolute_support
+                itemsets_out.append(itemset_out)
+
+            groups[group_key] = {
+                'dimension_mode': dm,
+                'target_depth': td,
+                'total': group_total,
+                'itemsets': itemsets_out,
+            }
+
+        showing = sum(len(g['itemsets']) for g in groups.values())
+        return {'total': total, 'showing': showing, 'groups': groups}
+    finally:
+        session.close()
+
+
+def get_category_co_occurrences(
+    execution_id: int,
+    category_ids: list,
+    top_n: int = 30,
+    account_name: str = None,
+    merge_leve2: str = None,
+):
+    """查询多个分类的共现关系
+
+    找到同时包含所有指定分类下元素的帖子，统计这些帖子中其他分类的出现频率。
+    支持叠加多分类，结果为同时满足所有分类共现的交集。
+
+    Returns:
+        {"matched_post_count", "input_categories": [...], "co_categories": [...]}
+    """
+    from sqlalchemy import distinct
+
+    session = db.get_session()
+    try:
+        # 帖子筛选（需要 set 做交集运算）
+        filtered_post_ids = _get_filtered_post_ids_set(session, account_name, merge_leve2)
+
+        # 1. 对每个分类ID找到包含该分类元素的帖子集合，取交集
+        post_sets = []
+        input_cat_infos = []
+        for cat_id in category_ids:
+            # 获取分类信息
+            cat = session.query(TopicPatternCategory).filter(
+                TopicPatternCategory.id == cat_id,
+            ).first()
+            if cat:
+                input_cat_infos.append({
+                    'category_id': cat.id, 'name': cat.name, 'path': cat.path,
+                })
+
+            rows = session.query(distinct(TopicPatternElement.post_id)).filter(
+                TopicPatternElement.execution_id == execution_id,
+                TopicPatternElement.category_id == cat_id,
+            ).all()
+            post_sets.append(set(r[0] for r in rows))
+
+        if not post_sets:
+            return {'matched_post_count': 0, 'input_categories': input_cat_infos, 'co_categories': []}
+
+        common_post_ids = post_sets[0]
+        for s in post_sets[1:]:
+            common_post_ids &= s
+
+        # 应用帖子筛选
+        if filtered_post_ids is not None:
+            common_post_ids &= filtered_post_ids
+
+        if not common_post_ids:
+            return {'matched_post_count': 0, 'input_categories': input_cat_infos, 'co_categories': []}
+
+        # 2. 在 DB 侧按分类聚合统计（排除输入分类自身）
+        from sqlalchemy import func
+
+        common_post_list = list(common_post_ids)
+
+        # 分批 UNION 查询避免 IN 列表过长，DB 侧 GROUP BY 聚合
+        BATCH = 500
+        cat_stats = {}  # category_id -> {category_id, category_path, element_type, count, post_count}
+        for i in range(0, len(common_post_list), BATCH):
+            batch = common_post_list[i:i + BATCH]
+            rows = session.query(
+                TopicPatternElement.category_id,
+                TopicPatternElement.category_path,
+                TopicPatternElement.element_type,
+                func.count(TopicPatternElement.id).label('cnt'),
+                func.count(func.distinct(TopicPatternElement.post_id)).label('post_count'),
+            ).filter(
+                TopicPatternElement.execution_id == execution_id,
+                TopicPatternElement.post_id.in_(batch),
+                TopicPatternElement.category_id.isnot(None),
+                ~TopicPatternElement.category_id.in_(category_ids),
+            ).group_by(
+                TopicPatternElement.category_id,
+                TopicPatternElement.category_path,
+                TopicPatternElement.element_type,
+            ).all()
+
+            for r in rows:
+                key = r.category_id
+                if key not in cat_stats:
+                    cat_stats[key] = {
+                        'category_id': r.category_id,
+                        'category_path': r.category_path,
+                        'element_type': r.element_type,
+                        'count': 0,
+                        'post_count': 0,
+                    }
+                cat_stats[key]['count'] += r.cnt
+                cat_stats[key]['post_count'] += r.post_count  # 跨批次近似值，足够排序用
+
+        # 3. 补充分类名称（只查需要的列）
+        cat_ids_to_lookup = list(cat_stats.keys())
+        if cat_ids_to_lookup:
+            cats = session.query(
+                TopicPatternCategory.id, TopicPatternCategory.name,
+            ).filter(
+                TopicPatternCategory.id.in_(cat_ids_to_lookup),
+            ).all()
+            cat_name_map = {c.id: c.name for c in cats}
+            for cs in cat_stats.values():
+                cs['name'] = cat_name_map.get(cs['category_id'], '')
+
+        # 4. 按出现帖子数排序
+        co_categories = sorted(cat_stats.values(), key=lambda x: x['post_count'], reverse=True)[:top_n]
+
+        return {
+            'matched_post_count': len(common_post_ids),
+            'input_categories': input_cat_infos,
+            'co_categories': co_categories,
+        }
+    finally:
+        session.close()
+
+
+def get_element_co_occurrences(
+    execution_id: int,
+    element_names: list,
+    top_n: int = 30,
+    account_name: str = None,
+    merge_leve2: str = None,
+):
+    """查询多个元素的共现关系
+
+    找到同时包含所有指定元素的帖子，统计这些帖子中其他元素的出现频率。
+    支持叠加多元素，结果为同时满足所有元素共现的交集。
+
+    Returns:
+        {"matched_post_count", "co_elements": [{"name", "element_type", "category_path", "count", "post_ids"}, ...]}
+    """
+    from sqlalchemy import distinct, func
+
+    session = db.get_session()
+    try:
+        # 帖子筛选（需要 set 做交集运算）
+        filtered_post_ids = _get_filtered_post_ids_set(session, account_name, merge_leve2)
+
+        # 1. 对每个元素名找到包含它的帖子集合，取交集
+        post_sets = []
+        for name in element_names:
+            rows = session.query(distinct(TopicPatternElement.post_id)).filter(
+                TopicPatternElement.execution_id == execution_id,
+                TopicPatternElement.name == name,
+            ).all()
+            post_sets.append(set(r[0] for r in rows))
+
+        if not post_sets:
+            return {'matched_post_count': 0, 'co_elements': []}
+
+        common_post_ids = post_sets[0]
+        for s in post_sets[1:]:
+            common_post_ids &= s
+
+        # 应用帖子筛选
+        if filtered_post_ids is not None:
+            common_post_ids &= filtered_post_ids
+
+        if not common_post_ids:
+            return {'matched_post_count': 0, 'co_elements': []}
+
+        # 2. 在 DB 侧按元素聚合统计（排除输入元素自身）
+        from sqlalchemy import func
+
+        common_post_list = list(common_post_ids)
+
+        # 分批查询 + DB 侧 GROUP BY 聚合，避免加载全量行到内存
+        BATCH = 500
+        element_stats = {}  # (name, element_type) -> {...}
+        for i in range(0, len(common_post_list), BATCH):
+            batch = common_post_list[i:i + BATCH]
+            rows = session.query(
+                TopicPatternElement.name,
+                TopicPatternElement.element_type,
+                TopicPatternElement.category_path,
+                TopicPatternElement.category_id,
+                func.count(TopicPatternElement.id).label('cnt'),
+                func.count(func.distinct(TopicPatternElement.post_id)).label('post_count'),
+                func.group_concat(func.distinct(TopicPatternElement.point_type)).label('point_types'),
+            ).filter(
+                TopicPatternElement.execution_id == execution_id,
+                TopicPatternElement.post_id.in_(batch),
+                ~TopicPatternElement.name.in_(element_names),
+            ).group_by(
+                TopicPatternElement.name,
+                TopicPatternElement.element_type,
+                TopicPatternElement.category_path,
+                TopicPatternElement.category_id,
+            ).all()
+
+            for r in rows:
+                key = (r.name, r.element_type)
+                if key not in element_stats:
+                    element_stats[key] = {
+                        'name': r.name,
+                        'element_type': r.element_type,
+                        'category_path': r.category_path,
+                        'category_id': r.category_id,
+                        'count': 0,
+                        'post_count': 0,
+                        '_point_types': set(),
+                    }
+                element_stats[key]['count'] += r.cnt
+                element_stats[key]['post_count'] += r.post_count
+                if r.point_types:
+                    element_stats[key]['_point_types'].update(r.point_types.split(','))
+
+        # 3. 转换 point_types set 为 sorted list，按出现帖子数排序
+        for es in element_stats.values():
+            es['point_types'] = sorted(es.pop('_point_types'))
+        co_elements = sorted(element_stats.values(), key=lambda x: x['post_count'], reverse=True)[:top_n]
+
+        return {
+            'matched_post_count': len(common_post_ids),
+            'input_elements': element_names,
+            'co_elements': co_elements,
+        }
+    finally:
+        session.close()
+
+
+def search_itemsets_by_category(
+    execution_id: int,
+    category_id: int = None,
+    category_path: str = None,
+    include_subtree: bool = False,
+    dimension: str = None,
+    point_type: str = None,
+    top_n: int = 20,
+    sort_by: str = 'absolute_support',
+):
+    """查找包含某个特定分类的项集
+
+    通过 JOIN TopicPatternItemsetItem 筛选包含指定分类的项集。
+    支持按 category_id 精确匹配，也支持按 category_path 前缀匹配（include_subtree=True 时匹配子树）。
+
+    Returns:
+        {"total", "showing", "itemsets": [...]}
+    """
+    session = db.get_session()
+    try:
+        from sqlalchemy import distinct
+
+        # 先找出符合条件的 itemset_id
+        item_query = session.query(distinct(TopicPatternItemsetItem.itemset_id)).join(
+            TopicPatternItemset,
+            TopicPatternItemsetItem.itemset_id == TopicPatternItemset.id,
+        ).filter(
+            TopicPatternItemset.execution_id == execution_id
+        )
+
+        if category_id is not None:
+            item_query = item_query.filter(TopicPatternItemsetItem.category_id == category_id)
+        elif category_path is not None:
+            if include_subtree:
+                # 前缀匹配: "食品" 匹配 "食品>水果", "食品>水果>苹果" 等
+                item_query = item_query.filter(
+                    TopicPatternItemsetItem.category_path.like(f"{category_path}%")
+                )
+            else:
+                item_query = item_query.filter(
+                    TopicPatternItemsetItem.category_path == category_path
+                )
+
+        if dimension:
+            item_query = item_query.filter(TopicPatternItemsetItem.dimension == dimension)
+        if point_type:
+            item_query = item_query.filter(TopicPatternItemsetItem.point_type == point_type)
+
+        matched_ids = [r[0] for r in item_query.all()]
+
+        if not matched_ids:
+            return {'total': 0, 'showing': 0, 'itemsets': []}
+
+        # 查询这些 itemset 的完整信息
+        query = session.query(TopicPatternItemset).filter(
+            TopicPatternItemset.id.in_(matched_ids)
+        )
+        if sort_by == 'support':
+            query = query.order_by(TopicPatternItemset.support.desc())
+        elif sort_by == 'item_count':
+            query = query.order_by(TopicPatternItemset.item_count.desc(),
+                                   TopicPatternItemset.absolute_support.desc())
+        else:
+            query = query.order_by(TopicPatternItemset.absolute_support.desc())
+
+        total = len(matched_ids)
+        rows = query.limit(top_n).all()
+
+        # 批量加载 items
+        itemset_ids = [r.id for r in rows]
+        all_items = session.query(TopicPatternItemsetItem).filter(
+            TopicPatternItemsetItem.itemset_id.in_(itemset_ids)
+        ).all() if itemset_ids else []
+
+        items_by_itemset = {}
+        for it in all_items:
+            items_by_itemset.setdefault(it.itemset_id, []).append(_itemset_item_to_dict(it))
+
+        return {
+            'total': total,
+            'showing': len(rows),
+            'itemsets': [_itemset_to_dict(r, items=items_by_itemset.get(r.id, [])) for r in rows],
+        }
+    finally:
+        session.close()
+
+
+def search_elements(execution_id: int, keyword: str, element_type: str = None, limit: int = 50,
+                    account_name: str = None, merge_leve2: str = None):
+    """按名称关键词搜索元素，返回去重聚合结果（附带分类信息）"""
+    session = db.get_session()
+    try:
+        from sqlalchemy import func
+
+        query = session.query(
+            TopicPatternElement.name,
+            TopicPatternElement.element_type,
+            TopicPatternElement.category_id,
+            TopicPatternElement.category_path,
+            func.count(TopicPatternElement.id).label('occurrence_count'),
+            func.count(func.distinct(TopicPatternElement.post_id)).label('post_count'),
+            func.group_concat(func.distinct(TopicPatternElement.point_type)).label('point_types'),
+        ).filter(
+            TopicPatternElement.execution_id == execution_id,
+            TopicPatternElement.name.like(f"%{keyword}%"),
+        )
+        if element_type:
+            query = query.filter(TopicPatternElement.element_type == element_type)
+        # JOIN Post 表做 DB 侧过滤
+        query = _apply_post_filter(query, session, account_name, merge_leve2)
+
+        rows = query.group_by(
+            TopicPatternElement.name,
+            TopicPatternElement.element_type,
+            TopicPatternElement.category_id,
+            TopicPatternElement.category_path,
+        ).order_by(
+            func.count(TopicPatternElement.id).desc()
+        ).limit(limit).all()
+
+        return [{
+            'name': r.name,
+            'element_type': r.element_type,
+            'point_types': sorted(r.point_types.split(',')) if r.point_types else [],
+            'category_id': r.category_id,
+            'category_path': r.category_path,
+            'occurrence_count': r.occurrence_count,
+            'post_count': r.post_count,
+        } for r in rows]
+    finally:
+        session.close()
+
+
+def get_category_by_id(category_id: int):
+    """获取单个分类节点详情"""
+    session = db.get_session()
+    try:
+        cat = session.query(TopicPatternCategory).filter(
+            TopicPatternCategory.id == category_id
+        ).first()
+        if not cat:
+            return None
+        return {
+            'id': cat.id,
+            'source_stable_id': cat.source_stable_id,
+            'source_type': cat.source_type,
+            'name': cat.name,
+            'description': cat.description,
+            'category_nature': cat.category_nature,
+            'path': cat.path,
+            'level': cat.level,
+            'parent_id': cat.parent_id,
+            'element_count': cat.element_count,
+        }
+    finally:
+        session.close()
+
+
+def get_category_detail_with_context(execution_id: int, category_id: int):
+    """获取分类节点的完整上下文: 自身信息 + 祖先链 + 子节点 + 元素列表"""
+    session = db.get_session()
+    try:
+        from sqlalchemy import func
+
+        cat = session.query(TopicPatternCategory).filter(
+            TopicPatternCategory.id == category_id
+        ).first()
+        if not cat:
+            return None
+
+        # 祖先链（向上回溯到根）
+        ancestors = []
+        current = cat
+        while current.parent_id:
+            parent = session.query(TopicPatternCategory).filter(
+                TopicPatternCategory.id == current.parent_id
+            ).first()
+            if not parent:
+                break
+            ancestors.insert(0, {
+                'id': parent.id, 'name': parent.name,
+                'path': parent.path, 'level': parent.level,
+            })
+            current = parent
+
+        # 直接子节点
+        children = session.query(TopicPatternCategory).filter(
+            TopicPatternCategory.parent_id == category_id,
+            TopicPatternCategory.execution_id == execution_id,
+        ).all()
+        children_list = [{
+            'id': c.id, 'name': c.name, 'path': c.path,
+            'level': c.level, 'element_count': c.element_count,
+        } for c in children]
+
+        # 元素列表（去重聚合）
+        elem_rows = session.query(
+            TopicPatternElement.name,
+            TopicPatternElement.element_type,
+            func.count(TopicPatternElement.id).label('occurrence_count'),
+            func.count(func.distinct(TopicPatternElement.post_id)).label('post_count'),
+            func.group_concat(func.distinct(TopicPatternElement.point_type)).label('point_types'),
+        ).filter(
+            TopicPatternElement.category_id == category_id,
+        ).group_by(
+            TopicPatternElement.name,
+            TopicPatternElement.element_type,
+        ).order_by(
+            func.count(TopicPatternElement.id).desc()
+        ).limit(100).all()
+
+        elements = [{
+            'name': r.name, 'element_type': r.element_type,
+            'point_types': sorted(r.point_types.split(',')) if r.point_types else [],
+            'occurrence_count': r.occurrence_count, 'post_count': r.post_count,
+        } for r in elem_rows]
+
+        # 同级兄弟节点（同 parent_id）
+        siblings = []
+        if cat.parent_id:
+            sibling_rows = session.query(TopicPatternCategory).filter(
+                TopicPatternCategory.parent_id == cat.parent_id,
+                TopicPatternCategory.execution_id == execution_id,
+                TopicPatternCategory.id != category_id,
+            ).all()
+            siblings = [{
+                'id': s.id, 'name': s.name, 'path': s.path,
+                'element_count': s.element_count,
+            } for s in sibling_rows]
+
+        return {
+            'category': {
+                'id': cat.id, 'name': cat.name, 'description': cat.description,
+                'source_type': cat.source_type, 'category_nature': cat.category_nature,
+                'path': cat.path, 'level': cat.level, 'element_count': cat.element_count,
+            },
+            'ancestors': ancestors,
+            'children': children_list,
+            'siblings': siblings,
+            'elements': elements,
+        }
+    finally:
+        session.close()
+
+
+def search_categories(execution_id: int, keyword: str, source_type: str = None, limit: int = 30):
+    """按名称关键词搜索分类节点，附带该分类涉及的 point_type 列表"""
+    session = db.get_session()
+    try:
+        query = session.query(TopicPatternCategory).filter(
+            TopicPatternCategory.execution_id == execution_id,
+            TopicPatternCategory.name.like(f"%{keyword}%"),
+        )
+        if source_type:
+            query = query.filter(TopicPatternCategory.source_type == source_type)
+
+        rows = query.limit(limit).all()
+        if not rows:
+            return []
+
+        # 批量查询每个分类涉及的 point_type
+        cat_ids = [c.id for c in rows]
+        pt_rows = session.query(
+            TopicPatternElement.category_id,
+            TopicPatternElement.point_type,
+        ).filter(
+            TopicPatternElement.category_id.in_(cat_ids),
+        ).group_by(
+            TopicPatternElement.category_id,
+            TopicPatternElement.point_type,
+        ).all()
+        pt_by_cat = {}
+        for cat_id, pt in pt_rows:
+            pt_by_cat.setdefault(cat_id, set()).add(pt)
+
+        return [{
+            'id': c.id, 'name': c.name, 'description': c.description,
+            'source_type': c.source_type, 'category_nature': c.category_nature,
+            'path': c.path, 'level': c.level, 'element_count': c.element_count,
+            'parent_id': c.parent_id,
+            'point_types': sorted(pt_by_cat.get(c.id, [])),
+        } for c in rows]
+    finally:
+        session.close()
+
+
+def get_element_category_chain(execution_id: int, element_name: str, element_type: str = None):
+    """从元素名称反查其所属分类链
+
+    返回该元素出现在哪些分类下，以及每个分类的完整祖先路径。
+    """
+    session = db.get_session()
+    try:
+        from sqlalchemy import func
+
+        query = session.query(
+            TopicPatternElement.category_id,
+            TopicPatternElement.category_path,
+            TopicPatternElement.element_type,
+            func.count(TopicPatternElement.id).label('occurrence_count'),
+            func.count(func.distinct(TopicPatternElement.post_id)).label('post_count'),
+        ).filter(
+            TopicPatternElement.execution_id == execution_id,
+            TopicPatternElement.name == element_name,
+        )
+        if element_type:
+            query = query.filter(TopicPatternElement.element_type == element_type)
+
+        rows = query.group_by(
+            TopicPatternElement.category_id,
+            TopicPatternElement.category_path,
+            TopicPatternElement.element_type,
+        ).all()
+
+        results = []
+        for r in rows:
+            # 获取分类节点详情
+            cat_info = None
+            ancestors = []
+            if r.category_id:
+                cat = session.query(TopicPatternCategory).filter(
+                    TopicPatternCategory.id == r.category_id
+                ).first()
+                if cat:
+                    cat_info = {
+                        'id': cat.id, 'name': cat.name,
+                        'path': cat.path, 'level': cat.level,
+                        'source_type': cat.source_type,
+                    }
+                    # 回溯祖先
+                    current = cat
+                    while current.parent_id:
+                        parent = session.query(TopicPatternCategory).filter(
+                            TopicPatternCategory.id == current.parent_id
+                        ).first()
+                        if not parent:
+                            break
+                        ancestors.insert(0, {
+                            'id': parent.id, 'name': parent.name,
+                            'path': parent.path, 'level': parent.level,
+                        })
+                        current = parent
+
+            results.append({
+                'category_id': r.category_id,
+                'category_path': r.category_path,
+                'element_type': r.element_type,
+                'occurrence_count': r.occurrence_count,
+                'post_count': r.post_count,
+                'category': cat_info,
+                'ancestors': ancestors,
+            })
+
+        return results
+    finally:
+        session.close()

examples/piaoquan_needs/run.py

@@ -0,0 +1,153 @@
+"""piaoquan_needs 示例的最小可运行入口。"""
+
+import asyncio
+import copy
+import importlib
+import os
+import sys
+from pathlib import Path
+
+from dotenv import load_dotenv
+
+from examples.piaoquan_needs.config import LOG_LEVEL, ENABLED_TOOLS
+from examples.piaoquan_needs.topic_build_agent_context import TopicBuildAgentContext
+
+# Clash Verge TUN 模式兼容：禁止 httpx/urllib 自动检测系统 HTTP 代理
+os.environ.setdefault("no_proxy", "*")
+# 该示例仅使用项目侧能力，禁用框架内置 skills
+os.environ.setdefault("AGENT_DISABLE_BUILTIN_SKILLS", "1")
+# 禁用内置工具自动注册，并开启严格工具白名单
+os.environ.setdefault("AGENT_DISABLE_BUILTIN_TOOL_REGISTRATION", "1")
+os.environ.setdefault("AGENT_STRICT_TOOL_SELECTION", "1")
+# 禁用所有侧分支（压缩/反思）
+os.environ.setdefault("AGENT_DISABLE_SIDE_BRANCHES", "1")
+
+# 添加项目根目录到 Python 路径
+sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent.parent.parent))
+
+load_dotenv()
+
+from agent.core.runner import AgentRunner
+from agent.llm import create_openrouter_llm_call
+from agent.llm.prompts import SimplePrompt
+from agent.trace import FileSystemTraceStore, Message, Trace
+from agent.utils import setup_logging
+
+# 导入项目配置
+from examples.piaoquan_needs.config import DEBUG, LOG_FILE, LOG_LEVEL, RUN_CONFIG, TRACE_STORE_PATH
+
+
+CUSTOM_TOOL_MODULES = {
+    # piaoquan_needs 示例：严格按工具名白名单加载对应模块
+    "think_and_plan": "examples.piaoquan_needs.agent_tools",
+    "get_category_tree": "examples.piaoquan_needs.topic_build_pattern_tools",
+    "get_frequent_itemsets": "examples.piaoquan_needs.topic_build_pattern_tools",
+    "get_itemset_detail": "examples.piaoquan_needs.topic_build_pattern_tools",
+    "get_post_elements": "examples.piaoquan_needs.topic_build_pattern_tools",
+    "search_elements": "examples.piaoquan_needs.topic_build_pattern_tools",
+    "get_element_category_chain": "examples.piaoquan_needs.topic_build_pattern_tools",
+    "get_category_detail": "examples.piaoquan_needs.topic_build_pattern_tools",
+    "search_categories": "examples.piaoquan_needs.topic_build_pattern_tools",
+    "get_category_elements": "examples.piaoquan_needs.topic_build_pattern_tools",
+    "get_category_co_occurrences": "examples.piaoquan_needs.topic_build_pattern_tools",
+    "get_element_co_occurrences": "examples.piaoquan_needs.topic_build_pattern_tools",
+
+    # 兼容旧示例/占位：当前示例未启用
+    "echo_text": "examples.piaoquan_needs.tool.basic_tools",
+}
+
+
+def resolve_model(prompt: SimplePrompt) -> str:
+    model_from_prompt = prompt.config.get("model")
+    if model_from_prompt:
+        return model_from_prompt
+    return f"anthropic/{RUN_CONFIG.model}" if "/" not in RUN_CONFIG.model else RUN_CONFIG.model
+
+
+def extract_assistant_text(message: Message) -> str:
+    if message.role != "assistant":
+        return ""
+    content = message.content
+    if isinstance(content, str):
+        return content
+    if isinstance(content, dict):
+        text = content.get("text", "")
+        if text and not content.get("tool_calls"):
+            return text
+    return ""
+
+
+def register_selected_tools(tool_names: list[str]) -> None:
+    for tool_name in tool_names:
+        module_path = CUSTOM_TOOL_MODULES.get(tool_name)
+        if not module_path:
+            raise ValueError(f"未配置工具模块映射: {tool_name}")
+        importlib.import_module(module_path)
+
+
+async def run_once() -> str:
+    execution_id = 17
+    TopicBuildAgentContext.set_execution_id(execution_id)
+
+    base_dir = Path(__file__).parent
+    output_dir = base_dir / "output"
+    output_dir.mkdir(exist_ok=True)
+
+    setup_logging(level=LOG_LEVEL, file=LOG_FILE)
+    register_selected_tools(ENABLED_TOOLS)
+
+    prompt = SimplePrompt(base_dir / "needs.md")
+    model = resolve_model(prompt)
+
+    run_config = copy.deepcopy(RUN_CONFIG)
+    run_config.model = model
+    run_config.temperature = float(prompt.config.get("temperature", run_config.temperature))
+    run_config.max_iterations = int(prompt.config.get("max_iterations", run_config.max_iterations))
+    run_config.tools = ENABLED_TOOLS.copy()
+    # 禁用反思/总结经验相关流程（避免进入 reflection 侧分支）
+    run_config.enable_research_flow = False
+    run_config.goal_compression = "none"
+    run_config.force_side_branch = None
+    run_config.knowledge.enable_extraction = False
+    run_config.knowledge.enable_completion_extraction = False
+    run_config.knowledge.enable_injection = False
+    run_config.trace_id = None
+
+    initial_messages = prompt.build_messages()
+
+    store = FileSystemTraceStore(base_path=TRACE_STORE_PATH)
+    runner = AgentRunner(
+        trace_store=store,
+        llm_call=create_openrouter_llm_call(model=model),
+        skills_dir=None,
+        debug=DEBUG,
+    )
+
+    final_text = ""
+    async for item in runner.run(messages=initial_messages, config=run_config):
+        if isinstance(item, Trace):
+            if item.status == "failed":
+                print(f"任务失败: {item.error_message}")
+        elif isinstance(item, Message):
+            text = extract_assistant_text(item)
+            if text:
+                final_text = text
+
+    if final_text:
+        output_file = output_dir / "result.txt"
+        with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:
+            f.write(final_text)
+        print(f"结果已保存: {output_file}")
+
+    return final_text
+
+
+async def main() -> None:
+    final_text = await run_once()
+    if final_text:
+        print("\n=== Agent 响应 ===\n")
+        print(final_text)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    asyncio.run(main())

examples/piaoquan_needs/topic_build_agent_context.py

@@ -0,0 +1,122 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+TopicBuild Agent 执行上下文管理器
+
+用于在 TopicBuildAgent 执行过程中共享 execution 上下文信息。
+使用 contextvars.ContextVar 实现并发隔离，支持多 Agent 并发执行。
+
+为什么用 contextvars 而非 threading.local:
+  - Agent 在线程 A 设置 context，Tool 通过 asyncio.to_thread() 在线程池线程 B 执行
+  - threading.local 按线程隔离，线程 B 看不到线程 A 的数据
+  - contextvars 按 asyncio Task 隔离，且 asyncio.to_thread() 会自动将当前
+    context 拷贝到目标线程，Tool 可以正确读取 Agent 设置的值
+"""
+import contextvars
+from typing import Optional, Dict, Any
+
+_execution_id_var: contextvars.ContextVar[Optional[int]] = contextvars.ContextVar('execution_id', default=None)
+_topic_build_id_var: contextvars.ContextVar[Optional[int]] = contextvars.ContextVar('topic_build_id', default=None)
+_demand_var: contextvars.ContextVar[Optional[str]] = contextvars.ContextVar('demand', default=None)
+_demand_constraints_var: contextvars.ContextVar[Optional[Dict]] = contextvars.ContextVar('demand_constraints', default=None)
+_metadata_var: contextvars.ContextVar[Dict[str, Any]] = contextvars.ContextVar('metadata', default=None)
+_on_demand_strategies_var: contextvars.ContextVar[list] = contextvars.ContextVar('on_demand_strategies', default=[])
+
+
+class TopicBuildAgentContext:
+    """
+    选题构建 Agent 执行上下文
+
+    使用 contextvars.ContextVar 存储当前 asyncio Task 的 Agent 执行上下文信息，
+    每个 Agent 执行拥有独立的上下文，跨线程（asyncio.to_thread）自动传播。
+    """
+
+    @classmethod
+    def set_execution_id(cls, execution_id: int):
+        _execution_id_var.set(execution_id)
+        from log_capture import log
+        log(f"[TopicBuildAgentContext] 设置 execution_id = {execution_id}")
+
+    @classmethod
+    def get_execution_id(cls) -> Optional[int]:
+        return _execution_id_var.get()
+
+    @classmethod
+    def set_topic_build_id(cls, topic_build_id: int):
+        _topic_build_id_var.set(topic_build_id)
+        from log_capture import log
+        log(f"[TopicBuildAgentContext] 设置 topic_build_id = {topic_build_id}")
+
+    @classmethod
+    def get_topic_build_id(cls) -> Optional[int]:
+        return _topic_build_id_var.get()
+
+    @classmethod
+    def set_demand(cls, demand: str, constraints: Dict = None):
+        _demand_var.set(demand)
+        _demand_constraints_var.set(constraints)
+
+    @classmethod
+    def get_demand(cls) -> Optional[str]:
+        return _demand_var.get()
+
+    @classmethod
+    def get_demand_constraints(cls) -> Optional[Dict]:
+        return _demand_constraints_var.get()
+
+    @classmethod
+    def set_metadata(cls, key: str, value: Any):
+        metadata = _metadata_var.get()
+        if metadata is None:
+            metadata = {}
+            _metadata_var.set(metadata)
+        metadata[key] = value
+
+    @classmethod
+    def get_metadata(cls, key: str, default: Any = None) -> Any:
+        metadata = _metadata_var.get()
+        if metadata is None:
+            return default
+        return metadata.get(key, default)
+
+    @classmethod
+    def set_on_demand_strategies(cls, names: list[str]):
+        _on_demand_strategies_var.set(names or [])
+
+    @classmethod
+    def get_on_demand_strategies(cls) -> list[str]:
+        return _on_demand_strategies_var.get()
+
+    @classmethod
+    def clear(cls):
+        from log_capture import log
+        log(f"[TopicBuildAgentContext] 清除上下文")
+        _execution_id_var.set(None)
+        _topic_build_id_var.set(None)
+        _demand_var.set(None)
+        _demand_constraints_var.set(None)
+        _metadata_var.set(None)
+        _on_demand_strategies_var.set([])
+
+
+class TopicBuildAgentContextManager:
+    """上下文管理器：使用 with 语句管理 TopicBuildAgent 上下文"""
+
+    def __init__(self, execution_id: int, topic_build_id: int = None,
+                 demand: str = None, demand_constraints: dict = None):
+        self.execution_id = execution_id
+        self.topic_build_id = topic_build_id
+        self.demand = demand
+        self.demand_constraints = demand_constraints
+
+    def __enter__(self):
+        TopicBuildAgentContext.set_execution_id(self.execution_id)
+        if self.topic_build_id:
+            TopicBuildAgentContext.set_topic_build_id(self.topic_build_id)
+        if self.demand:
+            TopicBuildAgentContext.set_demand(self.demand, self.demand_constraints)
+        return self
+
+    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
+        TopicBuildAgentContext.clear()
+        return False

examples/piaoquan_needs/topic_build_pattern_tools.py

@@ -0,0 +1,461 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Pattern 数据查询工具
+
+提供给 TopicBuildClaudeCodeAgent 使用的 pattern 挖掘结果查询函数。
+所有工具均为只读操作，不修改数据库。
+
+工具列表:
+  - get_category_tree: 分类树快照（紧凑文本格式）
+  - get_frequent_itemsets: 搜索频繁项集（按分类ID、维度模式筛选，分组返回）
+  - get_itemset_detail: 单个项集详情
+  - get_post_elements: 帖子结构化元素
+  - search_elements: 按关键词搜索元素
+  - get_element_category_chain: 元素反查分类链
+  - get_category_detail: 分类节点详情
+  - search_categories: 按关键词搜索分类
+  - get_category_elements: 分类下的元素列表
+
+【重要】所有作为 Agent tool 注册的函数，必须包含完整的 docstring 签名。
+"""
+import json
+from typing import Any
+
+from agent import tool
+from examples.piaoquan_needs.topic_build_agent_context import TopicBuildAgentContext
+from log_capture import log
+import pattern_service
+
+
+def _log_tool_input(tool_name: str, params: dict):
+    """工具调用前立即打印参数"""
+    log(f"\n[FOLD:🔧 {tool_name}]")
+    log(f"[FOLD:📥 调用参数]")
+    log(json.dumps(params, ensure_ascii=False, indent=2))
+    log(f"[/FOLD]")
+
+
+def _log_tool_output(tool_name: str, result: str) -> str:
+    """工具执行完成后打印返回内容"""
+    log(f"[FOLD:📤 返回内容]")
+    log(result)
+    log(f"[/FOLD]")
+    log(f"[/FOLD]\n")
+    return result
+
+
+# ============================================================================
+# 执行 & 配置 & 分类树
+# ============================================================================
+
+@tool(
+    "获取分类树结构快照。分类树是所有数据的骨架——帖子中的元素按'实质/形式/意图'三个维度归类到树形分类节点中。"
+    "\n\n返回紧凑文本格式，包含每个分类节点的名称、层级和元素数量。这是理解数据整体结构的起点。"
+    "\n\n使用场景："
+    "\n- 启动时调用，了解数据涵盖哪些主题领域和维度"
+    "\n- 按 source_type 筛选单个维度，聚焦分析"
+    "\n- 从树中发现感兴趣的分类节点，获取其 ID 后用于 get_frequent_itemsets、get_category_detail 等"
+)
+def get_category_tree(source_type: str = None) -> str:
+    """获取当前执行的分类树快照，返回紧凑文本格式（节省token）。
+
+    Args:
+        source_type: 按元素类型筛选：实质/形式/意图。不传则返回所有类型。
+
+    Returns:
+        分类树的紧凑文本字符串。
+    """
+    execution_id = TopicBuildAgentContext.get_execution_id()
+    params = {"execution_id": execution_id, "source_type": source_type}
+    _log_tool_input("get_category_tree", params)
+
+    result = pattern_service.get_category_tree_compact(execution_id, source_type=source_type)
+
+    return _log_tool_output("get_category_tree", result)
+
+
+# ============================================================================
+# 项集查询
+# ============================================================================
+@tool("获取频繁项集——即经常在同一帖子中共同出现的分类组合。结果按 dimension_mode/depth 分组返回，每组各返回 top_n 条。"
+      "\n\n核心概念：每个频繁项集 = 一组高概率共现的分类节点。absolute_support = 同时出现在多少个帖子中。"
+      "\n\n返回结构：groups 字典，key 为 'dimension_mode/target_depth'，每组含 dimension_mode、target_depth、total（该组总数）、itemsets 列表。"
+      "\n\n使用场景："
+      "\n- 全局探索：不传 category_ids，浏览支持度最高的共现模式"
+      "\n- 定向查询：传入 category_ids=[A]，获取所有包含分类A的项集，即A和哪些分类共现"
+      "\n- 交叉共现：传入 category_ids=[A,B]，获取同时包含A和B的项集，发现A+B还经常和什么一起出现"
+      "\n- 渐进探索：先查 category_ids=[A] 发现B共现多，再查 category_ids=[A,B] 缩小范围"
+      "\n- 维度聚焦：用 dimension_mode 筛选特定挖掘模式的结果"
+      "\n- 帖子范围筛选：用 account_name/merge_leve2 限定帖子来源，筛选后重算 support"
+      "\n\n提示：category_ids 需要分类节点ID，可先用 search_categories 按名称查ID。项集详情（匹配帖子等）通过 get_itemset_detail 获取。")
+def get_frequent_itemsets(
+        top_n: int = 20,
+        category_ids: list = None,
+        dimension_mode: str = None,
+        min_support: int = None,
+        min_item_count: int = None,
+        max_item_count: int = None,
+        sort_by: str = "absolute_support",
+        account_name=None,
+        merge_leve2=None,
+) -> str:
+    """获取频繁项集——即经常在同一帖子中共同出现的分类组合，按 dimension_mode/depth 分组返回。
+
+    使用场景:
+    - 全局探索: 不传 category_ids，浏览支持度最高的共现模式
+    - 定向查询: category_ids=[A]，获取包含分类A的所有项集，即A和哪些分类共现
+    - 交叉共现: category_ids=[A,B]，获取同时包含A和B的项集，发现A+B还经常和什么一起出现
+    - 渐进探索: 先查 [A] 发现B共现多，再查 [A,B] 缩小范围，逐步聚焦
+    - 维度聚焦: dimension_mode 筛选特定挖掘模式
+
+    category_ids 需要分类节点ID，可先用 search_categories 按名称查找。
+    返回精简信息，详情（匹配帖子等）通过 get_itemset_detail 获取。
+
+    Args:
+        top_n: 返回前N个项集，默认20。
+        category_ids: 分类节点ID列表（AND逻辑）。传入后返回同时包含所有这些分类的项集；不传则返回全局Top。
+        dimension_mode: 挖掘维度模式筛选。full=点类型×元素类型（混合），substance_form_only=仅元素类型，point_type_only=仅点类型。
+        min_support: 最低绝对支持度（共现帖子数）阈值。
+        min_item_count: 项集最少包含的分类数量。
+        max_item_count: 项集最多包含的分类数量。
+        sort_by: 排序方式：absolute_support=共现帖子数（默认），support=相对支持度，item_count=分类数量。
+        account_name: 按账号名筛选，支持单个字符串或列表（多个取OR）。
+        merge_leve2: 按二级品类筛选，支持单个字符串或列表（多个取OR）。
+
+    Returns:
+        按 dimension_mode/depth 分组的项集JSON，每组含 itemsets 列表。
+    """
+    execution_id = TopicBuildAgentContext.get_execution_id()
+    params = {
+        "execution_id": execution_id, "top_n": top_n,
+        "category_ids": category_ids, "dimension_mode": dimension_mode,
+        "min_support": min_support,
+        "min_item_count": min_item_count, "max_item_count": max_item_count,
+        "sort_by": sort_by,
+        "account_name": account_name, "merge_leve2": merge_leve2,
+    }
+    _log_tool_input("get_frequent_itemsets", params)
+
+    data = pattern_service.search_top_itemsets(
+        execution_id=execution_id, top_n=top_n,
+        category_ids=category_ids, dimension_mode=dimension_mode,
+        min_support=min_support,
+        min_item_count=min_item_count, max_item_count=max_item_count,
+        sort_by=sort_by,
+        account_name=account_name, merge_leve2=merge_leve2,
+    )
+    result = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)
+    return _log_tool_output("get_frequent_itemsets", result)
+
+@tool("获取一个或多个频繁项集的完整详情。相比 get_frequent_itemsets 的精简列表，这里返回每个项集的所有信息。"
+    "\n\n返回内容：每个项集的 dimension_mode（维度模式）、target_depth（挖掘深度）、items 完整结构（含分类路径、元素名称、维度、点类型）、post_ids（匹配的帖子ID列表）、支持度等。"
+    "\n\n使用场景："
+    "\n- 从 get_frequent_itemsets 中发现有价值的项集后，批量查看其匹配了哪些帖子"
+    "\n- 获取 post_ids 后可传给 get_post_elements 查看帖子的具体内容"
+    "\n- 支持传入多个 itemset_id，一次获取多个项集的详情，减少调用次数")
+def get_itemset_detail(itemset_ids) -> str:
+    """获取一个或多个频繁项集的详情，包括每个项集的维度模式、depth、items 结构（含分类路径、元素名称、维度、点类型）和匹配的帖子ID列表。
+
+    Args:
+        itemset_ids: 项集ID，单个整数或整数列表。
+
+    Returns:
+        项集详情列表的JSON字符串，每项含 id, dimension_mode, target_depth, items, post_ids, absolute_support。
+    """
+    if isinstance(itemset_ids, int):
+        itemset_ids = [itemset_ids]
+    params = {"itemset_ids": itemset_ids}
+    _log_tool_input("get_itemset_detail", params)
+
+    data = pattern_service.get_itemset_posts(itemset_ids)
+    if not data:
+        return _log_tool_output("get_itemset_detail", f"未找到 itemset_ids={itemset_ids} 的项集")
+
+    result = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)
+    return _log_tool_output("get_itemset_detail", result)
+
+
+# ============================================================================
+# 帖子 & 元素
+# ============================================================================
+@tool("获取指定帖子的结构化元素数据。每个帖子的内容被拆解为多个'选题点'，每个点下有实质/形式/意图三个维度的元素。"
+    "\n\n返回结构：按帖子分组 → 按点类型分组 → 每个点含 point_text（点的原文）和 elements（三维度元素列表）。"
+    "\n\n使用场景："
+    "\n- 从 get_itemset_detail 获取 post_ids 后，深入查看这些帖子的具体内容结构"
+    "\n- 验证某个共现模式在帖子中的实际表现"
+    "\n- 发现帖子中未被分类捕捉到的内容细节")
+def get_post_elements(post_ids: list) -> str:
+    """获取指定帖子的结构化元素数据。按帖子分组，每个帖子按 点类型→元素类型 组织。用于深入了解某个项集匹配的帖子具体内容。
+
+    Args:
+        post_ids: 帖子ID列表（建议每次不超过10个）。
+
+    Returns:
+        帖子元素数据的JSON字符串，结构: {post_id: {point_type: [{point_text, elements: {实质, 形式, 意图}}]}}。
+    """
+    execution_id = TopicBuildAgentContext.get_execution_id()
+    params = {"execution_id": execution_id, "post_ids": post_ids}
+    _log_tool_input("get_post_elements", params)
+
+    if len(post_ids) > 20:
+        return _log_tool_output("get_post_elements",
+                                f"错误: post_ids 数量过多({len(post_ids)})，请每次不超过20个")
+
+    data = pattern_service.get_post_elements(execution_id, post_ids)
+    result = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)
+    return _log_tool_output("get_post_elements", result)
+
+@tool("按名称关键词搜索元素。元素是帖子中的具体内容实体（如'水煮鱼'、'短视频'），归属于分类树的叶子节点下。"
+    "\n\n返回去重聚合结果：每个元素附带 point_types（该元素出现在哪些点类型中，如['灵感点','关键点']）、"
+    "所属分类（category_id、category_path）、出现次数和帖子数。"
+    "\n\n使用场景："
+    "\n- 从某个关键词出发，找到相关元素及其分类归属"
+    "\n- 通过 point_types 了解元素在灵感点/目的点/关键点中的分布"
+    "\n- 获取元素名称后，传给 get_element_co_occurrences 查共现关系"
+    "\n- 通过元素的 category_id 桥接到 get_frequent_itemsets 做分类级分析")
+def search_elements(keyword: str, element_type: str = None, limit: int = 50,
+                    account_name=None, merge_leve2=None) -> str:
+    """按名称关键词搜索元素。返回去重聚合后的元素列表，每个元素附带其所属分类信息（category_id、category_path）、出现次数和帖子数。
+
+    使用场景:
+    - 从某个关键词出发，找到相关元素及其分类归属
+    - 了解某个元素在数据中出现的频率
+
+    Args:
+        keyword: 搜索关键词（模糊匹配元素名称）。
+        element_type: 按维度筛选：实质/形式/意图。不传则搜索所有维度。
+        limit: 最多返回数量，默认50。
+        account_name: 按账号名筛选，支持单个字符串或列表（多个取OR）。
+        merge_leve2: 按二级品类筛选，支持单个字符串或列表（多个取OR）。
+
+    Returns:
+        元素列表的JSON字符串，每个元素含 name、element_type、category_id、category_path、occurrence_count、post_count。
+    """
+    execution_id = TopicBuildAgentContext.get_execution_id()
+    params = {"execution_id": execution_id, "keyword": keyword,
+              "element_type": element_type, "limit": limit,
+              "account_name": account_name, "merge_leve2": merge_leve2}
+    _log_tool_input("search_elements", params)
+
+    data = pattern_service.search_elements(execution_id, keyword, element_type=element_type, limit=limit,
+                                           account_name=account_name, merge_leve2=merge_leve2)
+    result = json.dumps({
+        "keyword": keyword,
+        "count": len(data),
+        "elements": data,
+    }, ensure_ascii=False, indent=2)
+    return _log_tool_output("search_elements", result)
+
+@tool("从元素名称反查其所属的完整分类链。一个元素可能归属于多个分类节点，此工具返回每个归属分类从根到叶的完整祖先路径。"
+    "\n\n使用场景："
+    "\n- 知道一个元素名称，想了解它在分类树中的位置"
+    "\n- 从元素出发向上回溯分类层级，获取 category_id 用于 get_frequent_itemsets"
+    "\n- 理解同一元素在不同维度下的分类归属差异")
+def get_element_category_chain(element_name: str, element_type: str = None) -> str:
+    """从元素名称反查其所属分类链。返回该元素出现在哪些分类下，以及每个分类的完整祖先路径（从根到叶）。
+
+    使用场景:
+    - 知道一个元素名称，想了解它在分类树中的位置
+    - 从元素出发，向上回溯分类层级，为泛化推理提供路径
+
+    Args:
+        element_name: 元素名称（精确匹配）。
+        element_type: 按维度筛选：实质/形式/意图。不传则查所有维度。
+
+    Returns:
+        分类链列表的JSON字符串，每条含 category_id、category_path、ancestors 链（从根到叶）。
+    """
+    execution_id = TopicBuildAgentContext.get_execution_id()
+    params = {"execution_id": execution_id, "element_name": element_name,
+              "element_type": element_type}
+    _log_tool_input("get_element_category_chain", params)
+
+    data = pattern_service.get_element_category_chain(execution_id, element_name, element_type=element_type)
+    result = json.dumps({
+        "element_name": element_name,
+        "category_chains": data,
+    }, ensure_ascii=False, indent=2)
+    return _log_tool_output("get_element_category_chain", result)
+
+
+# ============================================================================
+# 分类导航
+# ============================================================================
+@tool("获取分类节点的完整上下文信息，用于在分类树中导航和理解某个分类的位置。"
+    "\n\n返回内容：自身信息（名称、层级、元素数）、祖先链（从根到当前的路径）、直接子节点、同级兄弟节点、"
+    "该分类下的元素列表（Top100，每个元素含 point_types 列表表示出现在哪些点类型中）。"
+    "\n\n使用场景："
+    "\n- 从 get_frequent_itemsets 中发现某个分类后，了解它的层级上下文"
+    "\n- 向上泛化：查看祖先节点，理解更宏观的领域"
+    "\n- 向下细化：查看子节点，找到更具体的方向"
+    "\n- 平行探索：查看兄弟节点，发现同级别的其他内容领域"
+    "\n- 获取子节点的 category_id 后可传给 get_frequent_itemsets 做进一步分析")
+def get_category_detail(category_id: int) -> str:
+    """获取分类节点的完整上下文。包括: 自身信息、祖先链（从根到当前节点的路径）、直接子节点列表、同级兄弟节点列表、该分类下的元素列表（去重聚合Top100）。
+
+    使用场景:
+    - 查看某个分类节点的全貌
+    - 从分类出发向上回溯（祖先）或向下展开（子节点）
+    - 查看同级兄弟节点，发现平行的内容领域
+
+    Args:
+        category_id: 分类节点ID（TopicPatternCategory.id）。
+
+    Returns:
+        分类详情的JSON字符串，含 category、ancestors、children、siblings、elements。
+    """
+    execution_id = TopicBuildAgentContext.get_execution_id()
+    params = {"execution_id": execution_id, "category_id": category_id}
+    _log_tool_input("get_category_detail", params)
+
+    data = pattern_service.get_category_detail_with_context(execution_id, category_id)
+    if not data:
+        return _log_tool_output("get_category_detail", f"未找到 category_id={category_id}")
+
+    result = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)
+    return _log_tool_output("get_category_detail", result)
+
+@tool("按名称关键词搜索分类节点。分类节点是分类树上的一个层级（如'中餐'），区别于具体元素（如'水煮鱼'）。"
+    "\n\n返回匹配的分类列表，含 id、name、path、level、element_count、point_types（该分类下元素涉及的点类型列表，如['灵感点','关键点']）。"
+    "\n\n使用场景："
+    "\n- 获取分类的 category_id，用于 get_frequent_itemsets(category_ids=[...]) 查共现"
+    "\n- 通过 point_types 了解分类在灵感点/目的点/关键点中的分布"
+    "\n- 获取 category_id 后传给 get_category_detail 查看层级上下文"
+    "\n- 作为 get_frequent_itemsets 的前置步骤：先按名称找到 ID，再查频繁项集")
+def search_categories(keyword: str, source_type: str = None) -> str:
+    """按名称关键词搜索分类节点。返回匹配的分类列表，含 id、name、path、level、element_count 等。
+
+    使用场景:
+    - 用关键词定位分类节点，然后用 get_category_detail 或 get_frequent_itemsets_by_category 进一步探索
+
+    Args:
+        keyword: 搜索关键词（模糊匹配分类名称）。
+        source_type: 按维度筛选：实质/形式/意图。不传则搜索所有维度。
+
+    Returns:
+        分类列表的JSON字符串。
+    """
+    execution_id = TopicBuildAgentContext.get_execution_id()
+    params = {"execution_id": execution_id, "keyword": keyword, "source_type": source_type}
+    _log_tool_input("search_categories", params)
+
+    data = pattern_service.search_categories(execution_id, keyword, source_type=source_type)
+    result = json.dumps({
+        "keyword": keyword,
+        "count": len(data),
+        "categories": data,
+    }, ensure_ascii=False, indent=2)
+    return _log_tool_output("search_categories", result)
+
+@tool("获取某个分类节点下的具体元素列表。分类是抽象方向（如'中餐'），元素是具体实例（如'水煮鱼'、'麻婆豆腐'）。"
+    "\n\n返回按名称去重聚合的元素列表，按出现次数降序，含 name、element_type、point_types（该元素出现在哪些点类型中）、occurrence_count、post_count。"
+    "\n\n使用场景："
+    "\n- 从分类节点下钻到具体元素，了解该分类包含哪些内容"
+    "\n- 通过 point_types 了解元素在灵感点/目的点/关键点中的分布"
+    "\n- 获取元素名称后，传给 get_element_co_occurrences 查元素级共现"
+    "\n- 从频繁项集的分类出发，落地到可用于选题的具体元素")
+def get_category_elements(category_id: int, account_name=None, merge_leve2=None) -> str:
+    """获取某个分类节点下的元素列表（按名称去重聚合），按出现次数降序。
+
+    Args:
+        category_id: 分类节点ID。
+        account_name: 按账号名筛选，支持单个字符串或列表（多个取OR）。
+        merge_leve2: 按二级品类筛选，支持单个字符串或列表（多个取OR）。
+
+    Returns:
+        元素列表的JSON字符串，每个元素含 name、element_type、occurrence_count、post_count。
+    """
+    execution_id = TopicBuildAgentContext.get_execution_id()
+    params = {"category_id": category_id, "account_name": account_name, "merge_leve2": merge_leve2}
+    _log_tool_input("get_category_elements", params)
+
+    data = pattern_service.get_category_elements(category_id, execution_id=execution_id,
+                                                 account_name=account_name, merge_leve2=merge_leve2)
+    result = json.dumps({
+        "category_id": category_id,
+        "element_count": len(data),
+        "elements": data,
+    }, ensure_ascii=False, indent=2)
+    return _log_tool_output("get_category_elements", result)
+
+
+# ============================================================================
+# 共现查询
+# ============================================================================
+@tool("查询分类级共现关系——找到同时包含指定分类下元素的帖子，统计这些帖子中其他分类的出现频率。"
+    "\n\n核心概念：与 get_frequent_itemsets 不同，此工具是实时从帖子数据中计算共现，"
+    "不依赖预计算的频繁项集，因此可以灵活组合任意分类进行探索。"
+    "\n\n使用场景："
+    "\n- 单分类探索：category_ids=[123]，发现经常和该分类一起出现的其他分类"
+    "\n- 多分类交叉：category_ids=[123,456]，发现同时涉及这两个分类的帖子中还包含什么分类"
+    "\n- 渐进聚焦：先查单个分类，发现高频共现后叠加查询缩小范围"
+    "\n- 验证频繁项集：将 get_frequent_itemsets 中发现的模式用此工具做更细粒度的验证"
+    "\n\n提示：需要分类节点ID，可先用 search_categories 按名称查找。")
+def get_category_co_occurrences(category_ids: list, top_n: int = 30,
+                                account_name=None, merge_leve2=None) -> str:
+    """查询多个分类的共现关系。找到同时包含所有指定分类下元素的帖子，返回这些帖子中其他分类的出现频率。
+
+    支持叠加多分类，传入越多分类，结果越精确（交集缩小）。
+
+    Args:
+        category_ids: 分类节点ID列表（AND逻辑）。传入多个时取帖子交集。
+        top_n: 返回共现频率最高的前N个分类，默认30。
+        account_name: 按账号名筛选帖子范围，支持单个字符串或列表（多个取OR）。
+        merge_leve2: 按二级品类筛选帖子范围，支持单个字符串或列表（多个取OR）。
+
+    Returns:
+        共现分类列表的JSON字符串，含 matched_post_count（交集帖子数）和 co_categories（共现分类排名）。
+    """
+    execution_id = TopicBuildAgentContext.get_execution_id()
+    params = {"execution_id": execution_id, "category_ids": category_ids, "top_n": top_n,
+              "account_name": account_name, "merge_leve2": merge_leve2}
+    _log_tool_input("get_category_co_occurrences", params)
+
+    if not category_ids:
+        return _log_tool_output("get_category_co_occurrences", "错误: category_ids 不能为空")
+
+    data = pattern_service.get_category_co_occurrences(
+        execution_id=execution_id, category_ids=category_ids, top_n=top_n,
+        account_name=account_name, merge_leve2=merge_leve2,
+    )
+    result = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)
+    return _log_tool_output("get_category_co_occurrences", result)
+
+@tool("查询元素级共现关系——找到同时包含指定元素的帖子，统计这些帖子中其他元素的出现频率。"
+    "\n\n与 get_category_co_occurrences（分类级共现）互补：此工具在具体元素粒度上分析共现，更适合落地到选题细节。"
+    "\n\n返回的每个共现元素含 point_types（该元素出现在哪些点类型中，如['灵感点','关键点']）。"
+    "\n\n使用场景："
+    "\n- 单元素探索：element_names=['猫咪']，发现经常和猫咪一起出现的其他元素"
+    "\n- 多元素交叉：element_names=['猫咪','拟人化']，发现同时涉及这两个元素的帖子还包含什么"
+    "\n- 渐进聚焦：先查单个元素，发现高频共现后叠加查询缩小范围"
+    "\n\n提示：element_names 需要精确匹配，可先用 search_elements 按关键词查找确切名称。")
+def get_element_co_occurrences(element_names: list, top_n: int = 30,
+                               account_name=None, merge_leve2=None) -> str:
+    """查询多个元素的共现关系。找到同时包含所有指定元素的帖子，返回这些帖子中其他元素的出现频率。
+
+    支持叠加多元素，传入越多元素，结果越精确（交集缩小）。
+
+    Args:
+        element_names: 元素名称列表（精确匹配）。传入多个时取帖子交集。
+        top_n: 返回共现频率最高的前N个元素，默认30。
+        account_name: 按账号名筛选帖子范围，支持单个字符串或列表（多个取OR）。
+        merge_leve2: 按二级品类筛选帖子范围，支持单个字符串或列表（多个取OR）。
+
+    Returns:
+        共现元素列表的JSON字符串，含 matched_post_count（交集帖子数）和 co_elements（共现元素排名）。
+    """
+    execution_id = TopicBuildAgentContext.get_execution_id()
+    params = {"execution_id": execution_id, "element_names": element_names, "top_n": top_n,
+              "account_name": account_name, "merge_leve2": merge_leve2}
+    _log_tool_input("get_element_co_occurrences", params)
+
+    if not element_names:
+        return _log_tool_output("get_element_co_occurrences", "错误: element_names 不能为空")
+
+    data = pattern_service.get_element_co_occurrences(
+        execution_id=execution_id, element_names=element_names, top_n=top_n,
+        account_name=account_name, merge_leve2=merge_leve2,
+    )
+    result = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)
+    return _log_tool_output("get_element_co_occurrences", result)