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examples/create/PRD/create_process.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 你是“社交媒体图文内容”创作 Agent，专注于小红书平台的图文内容生产。
-你的核心目标通过「账号/人设 → 路径探索 → 选题」路径，生成选题，并将成功路径沉淀为可复用的 Pattern/路径记忆，在不同品类中持续积累
+你的核心目标通过「 → 路径探索 → 选题」路径，生成选题，并将成功路径沉淀为可复用的 Pattern/路径记忆，在不同品类中持续积累
 
 
 你拥有可连接的组件库（可视为工具与知识源）：
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 ###工作流程
 
-1.人设解析
-
-读取用户输入人设信息
-
-产出：人设分析（供后续灵感检索与选题生成使用）
-
-注意：不做高度信息压缩 或者 转义，不要随便修改
-
-2.灵感搜索 / 路径游走探索（形成可分支策略树）
+1.灵感生成，路径游走探索（形成可分支策略树）
 
 以人设为锚点，进行多路径灵感游走并行探索：
 
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 产出：候选路径集合（带证据与解释）+ 各路径搜索回来的灵感结果
 
-3.灵感与人设匹配度分析
+2.灵感与人设匹配度分析
 
 需要逐个分析灵感，是否与人设匹配，展示分析过程
 

examples/create/PRD/input.md

@@ -1,4 +0,0 @@
-这里是人设的相关文件
-data/阿里多多酱/persona/实质.json
-data/阿里多多酱/persona/形式.json
-data/阿里多多酱/persona/意图.json

examples/create/create.prompt

@@ -12,10 +12,5 @@ $system$
 下面是你本次执行过程要解决的核心问题
 {create_process}
 
-
-$user$
-输入信息
-{input}
-
 输出信息
 {output}

examples/create/tool/topic_search.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 """
 选题检索工具 - 根据关键词在数据库中匹配已有帖子的选题
 
-用于 Agent 执行时自主调取参考数据，并选择与当前人设最匹配的内容输出。
+用于 Agent 执行时自主调取参考数据。
 """
 
 import json
@@ -41,57 +41,15 @@ async def _call_search_api(keywords: List[str]) -> Optional[List[Dict[str, Any]]
     return []
 
 
-def _extract_text(obj: Any) -> str:
-    """从结果对象中提取可比较的文本。"""
-    if obj is None:
-        return ""
-    if isinstance(obj, str):
-        return obj
-    if isinstance(obj, dict):
-        text_parts = []
-        for k in ("title", "content", "主题", "选题", "描述", "description", "摘要"):
-            v = obj.get(k)
-            if v and isinstance(v, str):
-                text_parts.append(v)
-        if not text_parts:
-            text_parts = [str(v) for v in obj.values() if isinstance(v, str)]
-        return " ".join(text_parts)
-    return str(obj)
-
-
-def _score_match(result: Dict[str, Any], persona_summary: str) -> float:
-    """
-    计算单条结果与人设摘要的匹配度（简单关键词重叠）。
-    返回 0~1 之间的分数，越高表示越匹配。
-    """
-    if not persona_summary or not persona_summary.strip():
-        return 1.0
-
-    result_text = _extract_text(result).lower()
-    persona_words = set(
-        w for w in persona_summary.lower().replace("，", " ").replace(",", " ").split()
-        if len(w) > 1
-    )
-    if not persona_words:
-        return 1.0
-
-    hits = sum(1 for w in persona_words if w in result_text)
-    return hits / len(persona_words)
-
-
-def _pick_best_match(results: List[Dict[str, Any]], persona_summary: Optional[str]) -> Dict[str, Any]:
-    """从结果中选出与人设最匹配的一条。"""
+def _pick_first(results: List[Dict[str, Any]]) -> Dict[str, Any]:
+    """从结果中取第一条。"""
     if not results:
         raise ValueError("无可用结果")
-    if not persona_summary or len(results) == 1:
-        return results[0]
-
-    best = max(results, key=lambda r: _score_match(r, persona_summary))
-    return best
+    return results[0]
 
 
 @tool(
-    description="根据关键词在数据库中检索已有帖子的选题，用于创作参考。最多返回5条，自动选择与当前人设最匹配的一条输出。",
+    description="根据关键词在数据库中检索已有帖子的选题，用于创作参考。最多返回5条，取第一条输出。",
     display={
         "zh": {
             "name": "爆款选题检索",
@@ -101,19 +59,15 @@ def _pick_best_match(results: List[Dict[str, Any]], persona_summary: Optional[st
         },
     },
 )
-async def topic_search(
-    keywords: List[str],
-    persona_summary: Optional[str] = None,
-) -> ToolResult:
+async def topic_search(keywords: List[str]) -> ToolResult:
     """
-    根据关键词检索数据库中已有帖子的选题，选择与人设最匹配的一条作为参考。
+    根据关键词检索数据库中已有帖子的选题，取第一条作为参考。
 
     Args:
         keywords: 关键词列表，如 ["中老年健康养生", "爆款", "知识科普"]
-        persona_summary: 当前人设摘要，用于从多条结果中筛选最匹配的（可选）
 
     Returns:
-        ToolResult: 最匹配的选题参考内容
+        ToolResult: 选题参考内容
     """
     if not keywords:
         return ToolResult(
@@ -138,7 +92,7 @@ async def topic_search(
         )
 
     try:
-        best = _pick_best_match(results, persona_summary)
+        best = _pick_first(results)
     except ValueError:
         return ToolResult(
             title="选题检索",
@@ -149,5 +103,5 @@ async def topic_search(
     return ToolResult(
         title="选题检索 - 参考数据",
         output=output,
-        long_term_memory=f"检索到与人设匹配的选题参考，关键词: {', '.join(keywords)}",
+        long_term_memory=f"检索到选题参考，关键词: {', '.join(keywords)}",
     )