丁云鹏 пре 4 недеља
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+ 5258 - 0
examples/create/.log/log_20260316_221712.log

@@ -0,0 +1,5258 @@
+2026-03-16 22:17:12,251 - __main__ - INFO - 2. 加载 presets...
+2026-03-16 22:17:12,252 - __main__ - INFO -    - 已加载项目 presets: ['default']
+2026-03-16 22:17:12,252 - __main__ - INFO - 3. 加载 prompt...
+2026-03-16 22:17:12,252 - __main__ - INFO - {'system': '系统要求:\n作为一个专业的内容创作的智能体,你需要在在执行任务的时候,遵循以下约定\n{system}\n\n下面是你本次执行过程要解决的核心问题\n{create_process}\n\n输出信息\n{output}'}
+2026-03-16 22:17:12,253 - __main__ - INFO -    - 已替换 create_process_v3_modular.md 内容到 prompt
+2026-03-16 22:17:12,253 - __main__ - INFO -    - 已替换 {{person_name}} 为: 家有大志
+2026-03-16 22:17:12,253 - __main__ - WARNING -    - 警告: prompt 中未找到 {output} 占位符
+2026-03-16 22:17:12,253 - __main__ - INFO - 
+替换后的 prompt:
+2026-03-16 22:17:12,253 - __main__ - INFO - ============================================================
+2026-03-16 22:17:12,253 - __main__ - INFO - System:
+2026-03-16 22:17:12,253 - __main__ - INFO - ------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:12,253 - __main__ - INFO - 系统要求:
+作为一个专业的内容创作的智能体,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
+
+### 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
+# 选题推导系统 Prompt(模块化版本)
+
+你是一个专业的内容选题推导助手,负责根据人设数据,通过图数据库游走的方式,生成高质量的内容选题。
+
+## 配置参数
+
+```yaml
+person_name: 家有大志        # 人设名称
+TOP_K_PATHS: 10        # 每轮保留路径数
+MAX_ROUNDS: 10          # 最大推导轮次
+```
+
+---
+
+## 核心概念模块
+
+### 模块 1:点与元素
+
+**点(Point)**:图数据库中的节点
+- 示例:`灵感点_情绪>积极>兴奋`、`关键点_呈现>视觉>创意性`
+- 属性:点名称、点类型、维度、元素列表
+
+**元素(Element)**:点的组成部分
+- 示例:点 `灵感点_情绪>积极>兴奋` 包含元素 `["情绪", "积极", "兴奋"]`
+- 提取:从点的 `elements` 字段的 key 列表
+- 作用:选题生成的基础单位
+
+**笛卡尔积关系**:元素之间形成组合空间
+- 路径包含多个点,每个点包含多个元素
+- 元素组合空间 = 各点元素数量的乘积
+- 选题生成时从组合空间推导最优方向
+
+### 模块 2:路径推导机制
+
+**广度优先遍历(BFS)**:
+- 每轮所有路径同时扩展
+- 全局候选池收集所有候选路径
+- 全局TopK剪枝(不是每条路径单独保留)
+
+**全局剪枝**:
+- 每轮从所有候选路径中选择全局Top K
+- 表现好的路径可能有多个分支进入TopK
+- 表现差的路径分支被淘汰
+
+**避免循环**:
+- 路径中不允许重复的点
+- 防止 A→B→A 循环结构
+
+**路径独立性**:
+- 每条路径独立探索
+- 不共享探索结果
+- 即使末端点相同也分别记录
+
+**动态终止**:
+- 终止条件1:达到 10
+- 终止条件2:所有路径无法继续扩展
+
+---
+
+## 工具调用模块
+
+### 模块 3.1:获取人设常量点
+
+**工具名称**:`search_person_tree_constants`
+
+**功能**:提取人设树中的所有常量点
+
+**调用格式**:
+```python
+search_person_tree_constants(persona_name="人设名称")
+```
+
+**返回格式**:
+```json
+[
+  {"点名称": "创意展示", "类型": "形式", "权重": 0.8},
+  {"点名称": "懒人妻子", "类型": "实质", "权重": 0.9},
+  {"点名称": "分享", "类型": "意图", "权重": 0.7}
+]
+```
+
+### 模块 3.2:通过元素检索点
+
+**工具名称**:`search_point_by_element_from_full_all_levels`
+
+**功能**:根据元素值检索关联的点
+
+**调用格式**:
+```python
+search_point_by_element_from_full_all_levels(
+    element_value="创意展示",
+    element_type="形式",
+    top_k=3
+)
+```
+
+**返回结构**:
+- `matched_points`:匹配的点列表
+  - `point`:点的完整名称
+  - `point_type`:点类型(灵感点/目的点/关键点)
+  - `dimension`:维度(形式/实质/意图)
+  - `elements`:元素字典 `{"元素名": 频率}`
+  - `edges`:关联边信息
+
+### 模块 3.3:通过路径检索点
+
+**工具名称**:`search_point_by_path_from_full_all_levels`
+
+**功能**:根据点路径检索其关联点
+
+**调用格式**:
+```python
+search_point_by_path_from_full_all_levels(
+    path="关键点_呈现>视觉>创意性"
+)
+```
+
+**返回结构**:
+- `elements`:当前点的元素字典
+- `edges`:关联点字典
+  - 格式:`{"关联点名称": {"co_in_post": {"confidence": 置信度, "co_occurrence": 共现次数}}}`
+
+---
+
+## 执行流程模块
+
+### 模块 4:第0轮初始化
+
+#### 4.1 初始化状态变量
+
+```json
+{
+  "current_paths": [],
+  "discarded_paths": [],
+  "loop": 0,
+  "edges_to_explore": []
+}
+```
+
+#### 4.2 提取起始常量点
+
+**操作**:
+1. 调用 `search_person_tree_constants(persona_name)`
+2. 提取形式、实质、意图三个维度的常量点
+3. 记录点名称、类型、权重
+
+#### 4.3 获取初始关联点并构造路径
+
+**⚠️ 核心理念**:每个常量点独立生成一条路径,作为该路径的唯一起点。
+
+**操作**:
+1. 对每个起始常量点,调用 `search_point_by_element_from_full_all_levels`
+2. 从返回的 `matched_points` 中提取关联点
+3. **⚠️ 关键:为每个常量点构造独立的初始路径**(包含2个点):
+   - **第1个点**:该常量点本身(路径的唯一起点)
+   - **第2个点**:从该常量点关联到的点
+
+**常量点构造规则**:
+```
+对于起始常量点(如 "懒人妻子", 类型 "实质"):
+1. 点名称:构造为 "常量点_维度_元素值"
+2. 点类型:根据人设树位置判断(灵感点/目的点/关键点)
+3. 维度:从步骤4.2提取的类型
+4. 元素:[元素值本身](如 ["懒人妻子"])
+5. 置信度:1.0(常量点权重最高)
+6. 来源方式:标注为 "起始常量点"
+```
+
+**常量点对象示例**:
+```json
+{
+  "点名称": "常量点_实质_懒人妻子",
+  "点类型": "灵感点",
+  "维度": "实质",
+  "元素": ["懒人妻子"],
+  "置信度": 1.0,
+  "来源方式": "起始常量点"
+}
+```
+
+**完整路径示例**(3条独立路径):
+```json
+[
+  {
+    "path_id": "path_0_001",
+    "path": [
+      {
+        "点名称": "常量点_实质_懒人妻子",
+        "点类型": "灵感点",
+        "维度": "实质",
+        "元素": ["懒人妻子"],
+        "置信度": 1.0,
+        "来源方式": "起始常量点"
+      },
+      {
+        "点名称": "灵感点_场景>职场>日常办公",
+        "点类型": "灵感点",
+        "维度": "实质",
+        "元素": ["场景", "职场", "日常办公"],
+        "置信度": 0.85,
+        "来源方式": "关联边游走"
+      }
+    ],
+    "包含点类型": ["灵感点"]
+  },
+  {
+    "path_id": "path_0_002",
+    "path": [
+      {
+        "点名称": "常量点_形式_创意展示",
+        "点类型": "关键点",
+        "维度": "形式",
+        "元素": ["创意展示"],
+        "置信度": 1.0,
+        "来源方式": "起始常量点"
+      },
+      {
+        "点名称": "关键点_呈现>视觉>创意性",
+        "点类型": "关键点",
+        "维度": "形式",
+        "元素": ["呈现", "视觉", "创意性"],
+        "置信度": 0.85,
+        "来源方式": "关联边游走"
+      }
+    ],
+    "包含点类型": ["关键点"]
+  },
+  {
+    "path_id": "path_0_003",
+    "path": [
+      {
+        "点名称": "常量点_意图_推广",
+        "点类型": "目的点",
+        "维度": "意图",
+        "元素": ["推广"],
+        "置信度": 1.0,
+        "来源方式": "起始常量点"
+      },
+      {
+        "点名称": "目的点_商业>营销>软广",
+        "点类型": "目的点",
+        "维度": "意图",
+        "元素": ["商业", "营销", "软广"],
+        "置信度": 0.82,
+        "来源方式": "关联边游走"
+      }
+    ],
+    "包含点类型": ["目的点"]
+  }
+]
+```
+
+**⚠️ 重要说明**:
+- 假设有3个常量点,第0轮结束后生成**3条独立路径**
+- 每条路径包含**2个点**(1个起始常量点 + 1个关联点)
+- **每条路径只有1个起始常量点**,其他点都是通过关联边游走找到的
+- 随着轮次推进,不同路径可能探索到相同类型的点(如path_0_001可能游走到目的点或关键点)
+- 这确保了每条路径从一个核心特征出发,逐步扩展到完整的选题
+
+#### 4.4 准备第一轮探索
+
+提取所有路径的末端点作为探索起点:
+
+```json
+{
+  "edges_to_explore": [
+    {"点名称": "灵感点_场景>职场>日常办公", "来源路径": "path_0_001", "深度": 2},
+    {"点名称": "关键点_呈现>视觉>创意性", "来源路径": "path_0_002", "深度": 2},
+    {"点名称": "目的点_商业>营销>软广", "来源路径": "path_0_003", "深度": 2}
+  ],
+  "loop": 1
+}
+```
+
+**说明**:
+- 假设有3个常量点,生成了3条独立路径
+- 每条路径从不同的起点出发(懒人妻子、创意展示、推广)
+- 每条路径继续独立探索,逐步扩展到三点齐全
+
+---
+
+### 模块 5:第N轮循环推导
+
+**⚠️ 核心约束:每轮只增加一步**
+- 每条路径在每轮中只能扩展**一个点**
+- 路径长度每轮增加1
+- 例如:第0轮路径长度=2,第1轮路径长度=3,第2轮路径长度=4
+
+---
+
+#### 5.1 探索新关联点
+
+**输入**:`edges_to_explore`
+
+**操作**:
+1. 遍历所有待探索的边(不去重)
+2. 对每个边,调用 `search_point_by_path_from_full_all_levels(path=点名称)`
+3. 从返回的 `edges` 字段提取关联点名称
+4. 对每个关联点名称,再次调用工具获取元素信息
+5. 记录新候选点(包含完整信息和路径归属)
+
+**候选点记录格式**:
+```json
+{
+  "from_edge": "关键点_呈现>视觉>创意性",
+  "from_path_id": "path_0_001",
+  "new_point": {
+    "点名称": "灵感点_情绪>积极>兴奋",
+    "点类型": "灵感点",
+    "维度": "形式",
+    "元素": ["情绪", "积极", "兴奋"],
+    "置信度": 0.85,
+    "共现次数": 12,
+    "来源方式": "关联边游走",
+    "来源父点": "关键点_呈现>视觉>创意性"
+  }
+}
+```
+
+#### 5.2 评估与剪枝
+
+**5.2.1 构建候选路径**
+
+**⚠️ 关键约束:每条路径只扩展一个点**
+
+```
+遍历 current_paths[loop-1]:
+    找到从该路径扩展的候选点(通过 from_path_id 匹配)
+
+    对每个候选点:
+        检查是否已在路径中出现(避免循环)
+        如果未出现 → 构建新路径(path长度 = 原路径长度 + 1)
+```
+
+**重要说明**:
+- 原路径(loop-1)的长度为 N
+- 新路径(loop)的长度为 N+1(只在末尾追加一个点)
+- 每条原路径可能扩展出多个候选路径(因为有多个候选点)
+- 但每个候选路径都只比原路径多一个点
+
+**5.2.2 增量评估**
+
+评估维度(都满足才保留):
+1. **矛盾检测**:检查路径中是否存在语义冲突
+2. **人设风格**:检查新点是否符合人设特征
+
+**5.2.3 全局剪枝**
+
+```
+第一步:收集所有通过评估的候选路径到全局候选池
+
+第二步:全局排序
+  排序规则:
+    1. 新增点置信度(降序)
+    2. 路径深度(降序)
+    3. 三点齐全程度(降序)
+
+第三步:保留全局 Top K
+  current_paths[loop] = sorted_all_paths[:TOP_K_PATHS]
+```
+
+#### 5.3 打印当前轮次路径信息 ⭐
+
+**⚠️ 重要:每轮结束必须输出路径状态,确保过程可观测**
+
+**输出格式**:
+```json
+{
+  "当前轮次": 1,
+  "保留路径数": 5,
+  "路径详情": [
+    {
+      "路径ID": "path_1_001",
+      "路径长度": 3,
+      "完整路径": [
+        "常量点_实质_懒人妻子",
+        "灵感点_场景>职场>日常办公",
+        "目的点_商业>营销>软广"
+      ],
+      "包含点类型": ["灵感点", "目的点"],
+      "三点齐全": false,
+      "本轮新增点": "目的点_商业>营销>软广",
+      "新增点置信度": 0.82
+    },
+    {
+      "路径ID": "path_1_002",
+      "路径长度": 4,
+      "完整路径": [
+        "常量点_形式_创意展示",
+        "关键点_呈现>视觉>创意性",
+        "灵感点_情绪>积极>兴奋",
+        "目的点_娱乐>消遣>放松"
+      ],
+      "包含点类型": ["关键点", "灵感点", "目的点"],
+      "三点齐全": true,
+      "本轮新增点": "目的点_娱乐>消遣>放松",
+      "新增点置信度": 0.78
+    }
+  ],
+  "本轮统计": {
+    "候选路径总数": 25,
+    "通过评估路径数": 12,
+    "保留路径数": 5,
+    "淘汰路径数": 7,
+    "三点齐全路径数": 2
+  }
+}
+```
+
+**输出说明**:
+- **路径长度验证**:第N轮的路径长度应为 N+2(第0轮长度=2,第1轮长度=3,第2轮长度=4...)
+- 每条路径展示完整的游走序列(从起始常量点到当前末端点)
+- **本轮新增点**:标注本轮新增加的点(路径的最后一个点)
+- 标注路径是否三点齐全(用于判断是否满足生成选题的必要条件)
+- 显示本轮的剪枝统计信息
+- 帮助观察路径探索的进展和质量
+
+#### 5.4 准备下一轮探索
+
+提取本轮保留路径的末端点作为下一轮起点(不去重)。
+
+#### 5.5 检查终止条件
+
+```
+终止条件1:loop >= MAX_ROUNDS
+终止条件2:edges_to_explore 为空
+
+如果满足任一条件 → 终止,进入选题生成
+否则 → 继续下一轮
+```
+
+**三点齐全策略**(不是终止条件):
+- 三点齐全的路径:优先探索"实质"维度的点
+- 三点不齐全的路径:优先探索缺失类型的点
+
+---
+
+### 模块 6:选题生成
+
+**⚠️ 核心原则**:
+1. **一条路径对应一个选题**(禁止融合多条路径)
+2. **每条路径只有一个起始常量点**(路径的唯一起点)
+3. **其他点通过关联边游走获得**(从起点逐步推导)
+4. **"选题"是完整的创作指导**(5-8句话),不是简单标题,需要:
+   - 明确内容主题和核心创意点
+   - 说明如何结合灵感元素展开内容
+   - 指导通过何种形式和手法呈现
+   - 阐述要达成什么目的和效果
+5. **每个元素必须标注来源点**(溯源到具体的点名称)
+6. **常量点元素必须体现**(起始常量点的元素必须在选题中使用)
+7. **完整路径包含所有点**(从起点到终点的完整游走序列)
+
+---
+
+#### 6.1 过滤有效路径
+
+**必要条件**:
+1. 包含至少一个灵感点
+2. 包含至少一个目的点
+3. 包含至少一个关键点
+4. 包含至少一个维度为"实质"的灵感点(确保有实质内容)
+
+#### 6.2 解析路径为选题(⚠️ 一对一映射)
+
+**操作流程**:
+
+```python
+# ⚠️ 重要:遍历每条有效路径,独立生成选题
+for path in valid_paths:
+
+    # 步骤1:按类型分组提取点
+    灵感点列表 = [p for p in path["path"] if p["点类型"] == "灵感点"]
+    目的点列表 = [p for p in path["path"] if p["点类型"] == "目的点"]
+    关键点列表 = [p for p in path["path"] if p["点类型"] == "关键点"]
+
+    # 步骤2:提取元素并标记来源点(⚠️ 保留完整溯源信息)
+    灵感元素详细 = []
+    for p in 灵感点列表:
+        for e in p["元素"]:
+            灵感元素详细.append({
+                "元素": e,
+                "来源点": p["点名称"],
+                "点类型": p["点类型"],
+                "维度": p["维度"],
+                "置信度": p["置信度"],
+                "来源方式": p["来源方式"]  # 标记是"起始常量点"还是"关联边游走"
+            })
+
+    目的元素详细 = []
+    for p in 目的点列表:
+        for e in p["元素"]:
+            目的元素详细.append({
+                "元素": e,
+                "来源点": p["点名称"],
+                "点类型": p["点类型"],
+                "维度": p["维度"],
+                "置信度": p["置信度"],
+                "来源方式": p["来源方式"]
+            })
+
+    关键元素详细 = []
+    for p in 关键点列表:
+        for e in p["元素"]:
+            关键元素详细.append({
+                "元素": e,
+                "来源点": p["点名称"],
+                "点类型": p["点类型"],
+                "维度": p["维度"],
+                "置信度": p["置信度"],
+                "来源方式": p["来源方式"]
+            })
+
+    # 步骤3:生成选题(基于当前路径的元素组合)
+    # ⚠️ 选题只使用当前路径的元素,不与其他路径混合
+    选题 = {
+        "选题编号": index + 1,
+        "路径ID": path["path_id"],
+        "选题": "基于核心元素组合,生成完整的创作指导(5-8句话):\n1. 内容主题和核心创意点\n2. 如何结合灵感元素展开内容\n3. 通过何种形式和手法呈现\n4. 达成什么目的和效果",
+        "元素组合": {
+            "灵感元素": 灵感元素详细,  # ⚠️ 包含完整溯源信息
+            "目的元素": 目的元素详细,
+            "关键元素": 关键元素详细
+        },
+        "点组合": {
+            "灵感点": [p["点名称"] for p in 灵感点列表],
+            "目的点": [p["点名称"] for p in 目的点列表],
+            "关键点": [p["点名称"] for p in 关键点列表]
+        },
+        "完整路径": [p["点名称"] for p in path["path"]],  # ⚠️ 包含点组合中的所有点(按游走顺序)
+        "预期效果": "目标受众和预期反馈(1-2句话)",
+        "推理过程": "完整路径形成过程(从常量点开始的推理链条)"
+    }
+```
+
+**关键要求**:
+- ✅ 每条路径独立生成一个选题,禁止路径融合
+- ✅ **每条路径只有一个起始常量点**,其他点都是关联边游走得到
+- ✅ **"选题"是完整的创作指导**,不是简单标题,需包含:
+  - 内容主题和核心创意点
+  - 如何结合灵感元素展开内容
+  - 通过何种形式和手法呈现
+  - 达成什么目的和效果
+- ✅ 元素从点的"元素"字段提取,不从点名称推断
+- ✅ 每个元素保留完整溯源信息(来源点、置信度、来源方式)
+- ✅ 常量点元素(来源方式="起始常量点")必须出现在元素组合中
+- ✅ 选题基于当前路径的元素组合生成,体现元素之间的有机结合
+- ✅ **完整路径 = 点组合中的所有点(按游走顺序排列)**
+
+#### 6.3 输出选题列表
+
+**输出格式**:
+```json
+{
+  "选题列表": [
+    {
+      "选题编号": 1,
+      "路径ID": "path_4_01",
+      "选题": "围绕'懒人妻子'人设,创作一期职场日常场景的软广内容。以职场办公环境为背景,展示懒人妻子在日常工作中的真实状态和小巧思。通过精致的视觉呈现和后期处理,将产品自然融入场景细节中(如办公桌摆放、工作间隙使用等)。采用轻松幽默的叙事节奏,营销推广目的不露痕迹,让观众在共鸣职场日常的同时,自然接受产品信息。整体风格贴合'懒人妻子'的人设调性,真实不做作,实用接地气。",
+      "元素组合": {
+        "灵感元素": [
+          {"元素": "懒人妻子", "来源点": "常量点_实质_懒人妻子", "置信度": 1.0, "来源方式": "起始常量点"},
+          {"元素": "场景", "来源点": "灵感点_场景>职场>日常办公", "置信度": 0.85, "来源方式": "关联边游走"},
+          {"元素": "职场", "来源点": "灵感点_场景>职场>日常办公", "置信度": 0.85, "来源方式": "关联边游走"},
+          {"元素": "日常办公", "来源点": "灵感点_场景>职场>日常办公", "置信度": 0.85, "来源方式": "关联边游走"}
+        ],
+        "目的元素": [
+          {"元素": "商业", "来源点": "目的点_商业>营销>软广", "置信度": 0.82, "来源方式": "关联边游走"},
+          {"元素": "营销", "来源点": "目的点_商业>营销>软广", "置信度": 0.82, "来源方式": "关联边游走"},
+          {"元素": "软广", "来源点": "目的点_商业>营销>软广", "置信度": 0.82, "来源方式": "关联边游走"}
+        ],
+        "关键元素": [
+          {"元素": "呈现", "来源点": "关键点_呈现>视觉>后期表现", "置信度": 0.87, "来源方式": "关联边游走"},
+          {"元素": "视觉", "来源点": "关键点_呈现>视觉>后期表现", "置信度": 0.87, "来源方式": "关联边游走"},
+          {"元素": "后期表现", "来源点": "关键点_呈现>视觉>后期表现", "置信度": 0.87, "来源方式": "关联边游走"}
+        ]
+      },
+      "点组合": {
+        "灵感点": ["常量点_实质_懒人妻子", "灵感点_场景>职场>日常办公"],
+        "目的点": ["目的点_商业>营销>软广"],
+        "关键点": ["关键点_呈现>视觉>后期表现"]
+      },
+      "完整路径": [
+        "常量点_实质_懒人妻子",
+        "灵感点_场景>职场>日常办公",
+        "目的点_商业>营销>软广",
+        "关键点_呈现>视觉>后期表现"
+      ],
+      "预期效果": "吸引都市职场人群共鸣,在轻松娱乐的氛围中完成产品种草,提升品牌好感度和转化意向。",
+      "推理过程": "从人设核心特征'懒人妻子'出发(起始常量点),通过关联边游走找到'职场日常办公场景'这一高共现内容场景,再延伸到'营销软广'的商业目的,最后连接到'视觉后期表现'的具体呈现形式,形成完整的创作链条。"
+    }
+  ],
+  "执行摘要": {
+    "总轮次": 4,
+    "工具调用统计": {
+      "search_person_tree_constants": 1,
+      "search_point_by_element": 11,
+      "search_point_by_path": 25
+    },
+    "路径统计": {
+      "初始路径": 9,
+      "每轮保留路径": 5,
+      "最终有效路径": 5,
+      "最终生成选题": 5
+    },
+    "剪枝统计": {
+      "语义冲突淘汰": 2,
+      "低置信度淘汰": 18
+    }
+  }
+}
+```
+
+**输出验证清单**:
+- ✅ 每个选题对应唯一的路径ID(一对一映射)
+- ✅ **每条路径只有一个起始常量点**(来源方式="起始常量点")
+- ✅ 其他所有点都是通过关联边游走找到的(来源方式="关联边游走")
+- ✅ **"选题"字段是完整的创作指导**(5-8句话),不是标题
+- ✅ 选题内容覆盖:主题、灵感展开、形式呈现、目的效果
+- ✅ 每个元素都有明确的来源点标注
+- ✅ 选题数量 = 有效路径数量
+- ✅ 禁止路径融合
+- ✅ **完整路径 = 点组合中的所有点**(按游走顺序:起点 -> 关联点1 -> 关联点2 -> ...)
+
+---
+
+## 执行入口
+
+现在开始执行:
+
+1. 输出:"开始执行选题推导任务,初始化状态..."
+2. 执行模块 4:第0轮初始化
+3. 循环执行模块 5:第N轮推导
+4. 满足终止条件后,执行模块 6:选题生成
+5. 输出执行摘要
+
+**开始执行!**
+
+
+输出信息
+{output}
+2026-03-16 22:17:12,263 - __main__ - INFO - ============================================================
+2026-03-16 22:17:12,263 - __main__ - INFO - 
+2026-03-16 22:17:12,263 - __main__ - INFO - 4. 构建任务消息...
+2026-03-16 22:17:12,263 - agent.llm.prompts.loader - WARNING - .prompt 消息未找到: key='user'
+2026-03-16 22:17:12,263 - __main__ - INFO - 5. 创建 Agent Runner...
+2026-03-16 22:17:12,263 - __main__ - INFO -    - 加载自定义工具: topic_search
+2026-03-16 22:17:12,265 - __main__ - INFO -    - Skills 目录: /Users/dingyunpeng/Desktop/code/ai/Agent/examples/create/skills
+2026-03-16 22:17:12,265 - __main__ - INFO -    - 模型: google/gemini-3-flash-preview
+2026-03-16 22:17:12,265 - __main__ - INFO - ============================================================
+2026-03-16 22:17:12,265 - __main__ - INFO - Create Agent
+2026-03-16 22:17:12,265 - __main__ - INFO - ============================================================
+2026-03-16 22:17:12,266 - __main__ - INFO - 💡 交互提示:
+2026-03-16 22:17:12,266 - __main__ - INFO -    - 执行过程中输入 'p' 或 'pause' 暂停并进入交互模式
+2026-03-16 22:17:12,266 - __main__ - INFO -    - 执行过程中输入 'q' 或 'quit' 停止执行
+2026-03-16 22:17:12,266 - __main__ - INFO - ============================================================
+2026-03-16 22:17:12,266 - __main__ - INFO - 
+2026-03-16 22:17:12,266 - __main__ - INFO - 启动新 Agent...
+2026-03-16 22:17:12,266 - __main__ - INFO - 
+2026-03-16 22:17:12,266 - __main__ - INFO - ▶️ 开始执行...
+2026-03-16 22:17:12,267 - __main__ - INFO - [Trace] 开始: e1a99f88...
+2026-03-16 22:17:12,267 - agent.skill.skill_loader - INFO - 成功加载 skill: planning from planning.md
+2026-03-16 22:17:12,268 - agent.skill.skill_loader - INFO - 成功加载 skill: browser from browser.md
+2026-03-16 22:17:12,268 - agent.skill.skill_loader - INFO - 成功加载 skill: atomic_research from research.md
+2026-03-16 22:17:12,268 - agent.skill.skill_loader - INFO - 成功加载 skill: core from core.md
+2026-03-16 22:17:12,268 - agent.skill.skill_loader - INFO - 加载了 4 个内置 skills
+2026-03-16 22:17:12,269 - agent.skill.skill_loader - INFO - 成功加载 skill: search_point_by_path_from_full_all_levels from search_point_by_path_from_full_all_levels.md
+2026-03-16 22:17:12,269 - agent.skill.skill_loader - INFO - 成功加载 skill: element_search from search_by_element.md
+2026-03-16 22:17:12,269 - agent.skill.skill_loader - INFO - 成功加载 skill: library_search from search_library.md
+2026-03-16 22:17:12,270 - agent.skill.skill_loader - INFO - 成功加载 skill: topic_search from topic_search.md
+2026-03-16 22:17:12,270 - agent.skill.skill_loader - INFO - 成功加载 skill: search_point_by_element_from_full_all_levels from search_point_by_element_from_full_all_levels.md
+2026-03-16 22:17:12,270 - agent.skill.skill_loader - INFO - 成功加载 skill: Define from define.md
+2026-03-16 22:17:12,270 - agent.skill.skill_loader - INFO - 成功加载 skill: search_person_tree_constants from search_person_tree_constants.md
+2026-03-16 22:17:12,270 - agent.skill.skill_loader - INFO - 加载了 7 个自定义 skills
+2026-03-16 22:17:12,274 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:17:12,274 - __main__ - INFO - [Message #1] SYSTEM
+2026-03-16 22:17:12,274 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:17:12,274 - __main__ - INFO - 
+[系统提示]
+2026-03-16 22:17:12,274 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:12,275 - __main__ - INFO - 系统要求:
+作为一个专业的内容创作的智能体,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
+
+### 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
+# 选题推导系统 Prompt(模块化版本)
+
+你是一个专业的内容选题推导助手,负责根据人设数据,通过图数据库游走的方式,生成高质量的内容选题。
+
+## 配置参数
+
+```yaml
+person_name: 家有大志        # 人设名称
+TOP_K_PATHS: 10        # 每轮保留路径数
+MAX_ROUNDS: 10          # 最大推导轮次
+```
+
+---
+
+## 核心概念模块
+
+### 模块 1:点与元素
+
+**点(Point)**:图数据库中的节点
+- 示例:`灵感点_情绪>积极>兴奋`、`关键点_呈现>视觉>创意性`
+- 属性:点名称、点类型、维度、元素列表
+
+**元素(Element)**:点的组成部分
+- 示例:点 `灵感点_情绪>积极>兴奋` 包含元素 `["情绪", "积极", "兴奋"]`
+- 提取:从点的 `elements` 字段的 key 列表
+- 作用:选题生成的基础单位
+
+**笛卡尔积关系**:元素之间形成组合空间
+- 路径包含多个点,每个点包含多个元素
+- 元素组合空间 = 各点元素数量的乘积
+- 选题生成时从组合空间推导最优方向
+
+### 模块 2:路径推导机制
+
+**广度优先遍历(BFS)**:
+- 每轮所有路径同时扩展
+- 全局候选池收集所有候选路径
+- 全局TopK剪枝(不是每条路径单独保留)
+
+**全局剪枝**:
+- 每轮从所有候选路径中选择全局Top K
+- 表现好的路径可能有多个分支进入TopK
+- 表现差的路径分支被淘汰
+
+**避免循环**:
+- 路径中不允许重复的点
+- 防止 A→B→A 循环结构
+
+**路径独立性**:
+- 每条路径独立探索
+- 不共享探索结果
+- 即使末端点相同也分别记录
+
+**动态终止**:
+- 终止条件1:达到 10
+- 终止条件2:所有路径无法继续扩展
+
+---
+
+## 工具调用模块
+
+### 模块 3.1:获取人设常量点
+
+**工具名称**:`search_person_tree_constants`
+
+**功能**:提取人设树中的所有常量点
+
+**调用格式**:
+```python
+search_person_tree_constants(persona_name="人设名称")
+```
+
+**返回格式**:
+```json
+[
+  {"点名称": "创意展示", "类型": "形式", "权重": 0.8},
+  {"点名称": "懒人妻子", "类型": "实质", "权重": 0.9},
+  {"点名称": "分享", "类型": "意图", "权重": 0.7}
+]
+```
+
+### 模块 3.2:通过元素检索点
+
+**工具名称**:`search_point_by_element_from_full_all_levels`
+
+**功能**:根据元素值检索关联的点
+
+**调用格式**:
+```python
+search_point_by_element_from_full_all_levels(
+    element_value="创意展示",
+    element_type="形式",
+    top_k=3
+)
+```
+
+**返回结构**:
+- `matched_points`:匹配的点列表
+  - `point`:点的完整名称
+  - `point_type`:点类型(灵感点/目的点/关键点)
+  - `dimension`:维度(形式/实质/意图)
+  - `elements`:元素字典 `{"元素名": 频率}`
+  - `edges`:关联边信息
+
+### 模块 3.3:通过路径检索点
+
+**工具名称**:`search_point_by_path_from_full_all_levels`
+
+**功能**:根据点路径检索其关联点
+
+**调用格式**:
+```python
+search_point_by_path_from_full_all_levels(
+    path="关键点_呈现>视觉>创意性"
+)
+```
+
+**返回结构**:
+- `elements`:当前点的元素字典
+- `edges`:关联点字典
+  - 格式:`{"关联点名称": {"co_in_post": {"confidence": 置信度, "co_occurrence": 共现次数}}}`
+
+---
+
+## 执行流程模块
+
+### 模块 4:第0轮初始化
+
+#### 4.1 初始化状态变量
+
+```json
+{
+  "current_paths": [],
+  "discarded_paths": [],
+  "loop": 0,
+  "edges_to_explore": []
+}
+```
+
+#### 4.2 提取起始常量点
+
+**操作**:
+1. 调用 `search_person_tree_constants(persona_name)`
+2. 提取形式、实质、意图三个维度的常量点
+3. 记录点名称、类型、权重
+
+#### 4.3 获取初始关联点并构造路径
+
+**⚠️ 核心理念**:每个常量点独立生成一条路径,作为该路径的唯一起点。
+
+**操作**:
+1. 对每个起始常量点,调用 `search_point_by_element_from_full_all_levels`
+2. 从返回的 `matched_points` 中提取关联点
+3. **⚠️ 关键:为每个常量点构造独立的初始路径**(包含2个点):
+   - **第1个点**:该常量点本身(路径的唯一起点)
+   - **第2个点**:从该常量点关联到的点
+
+**常量点构造规则**:
+```
+对于起始常量点(如 "懒人妻子", 类型 "实质"):
+1. 点名称:构造为 "常量点_维度_元素值"
+2. 点类型:根据人设树位置判断(灵感点/目的点/关键点)
+3. 维度:从步骤4.2提取的类型
+4. 元素:[元素值本身](如 ["懒人妻子"])
+5. 置信度:1.0(常量点权重最高)
+6. 来源方式:标注为 "起始常量点"
+```
+
+**常量点对象示例**:
+```json
+{
+  "点名称": "常量点_实质_懒人妻子",
+  "点类型": "灵感点",
+  "维度": "实质",
+  "元素": ["懒人妻子"],
+  "置信度": 1.0,
+  "来源方式": "起始常量点"
+}
+```
+
+**完整路径示例**(3条独立路径):
+```json
+[
+  {
+    "path_id": "path_0_001",
+    "path": [
+      {
+        "点名称": "常量点_实质_懒人妻子",
+        "点类型": "灵感点",
+        "维度": "实质",
+        "元素": ["懒人妻子"],
+        "置信度": 1.0,
+        "来源方式": "起始常量点"
+      },
+      {
+        "点名称": "灵感点_场景>职场>日常办公",
+        "点类型": "灵感点",
+        "维度": "实质",
+        "元素": ["场景", "职场", "日常办公"],
+        "置信度": 0.85,
+        "来源方式": "关联边游走"
+      }
+    ],
+    "包含点类型": ["灵感点"]
+  },
+  {
+    "path_id": "path_0_002",
+    "path": [
+      {
+        "点名称": "常量点_形式_创意展示",
+        "点类型": "关键点",
+        "维度": "形式",
+        "元素": ["创意展示"],
+        "置信度": 1.0,
+        "来源方式": "起始常量点"
+      },
+      {
+        "点名称": "关键点_呈现>视觉>创意性",
+        "点类型": "关键点",
+        "维度": "形式",
+        "元素": ["呈现", "视觉", "创意性"],
+        "置信度": 0.85,
+        "来源方式": "关联边游走"
+      }
+    ],
+    "包含点类型": ["关键点"]
+  },
+  {
+    "path_id": "path_0_003",
+    "path": [
+      {
+        "点名称": "常量点_意图_推广",
+        "点类型": "目的点",
+        "维度": "意图",
+        "元素": ["推广"],
+        "置信度": 1.0,
+        "来源方式": "起始常量点"
+      },
+      {
+        "点名称": "目的点_商业>营销>软广",
+        "点类型": "目的点",
+        "维度": "意图",
+        "元素": ["商业", "营销", "软广"],
+        "置信度": 0.82,
+        "来源方式": "关联边游走"
+      }
+    ],
+    "包含点类型": ["目的点"]
+  }
+]
+```
+
+**⚠️ 重要说明**:
+- 假设有3个常量点,第0轮结束后生成**3条独立路径**
+- 每条路径包含**2个点**(1个起始常量点 + 1个关联点)
+- **每条路径只有1个起始常量点**,其他点都是通过关联边游走找到的
+- 随着轮次推进,不同路径可能探索到相同类型的点(如path_0_001可能游走到目的点或关键点)
+- 这确保了每条路径从一个核心特征出发,逐步扩展到完整的选题
+
+#### 4.4 准备第一轮探索
+
+提取所有路径的末端点作为探索起点:
+
+```json
+{
+  "edges_to_explore": [
+    {"点名称": "灵感点_场景>职场>日常办公", "来源路径": "path_0_001", "深度": 2},
+    {"点名称": "关键点_呈现>视觉>创意性", "来源路径": "path_0_002", "深度": 2},
+    {"点名称": "目的点_商业>营销>软广", "来源路径": "path_0_003", "深度": 2}
+  ],
+  "loop": 1
+}
+```
+
+**说明**:
+- 假设有3个常量点,生成了3条独立路径
+- 每条路径从不同的起点出发(懒人妻子、创意展示、推广)
+- 每条路径继续独立探索,逐步扩展到三点齐全
+
+---
+
+### 模块 5:第N轮循环推导
+
+**⚠️ 核心约束:每轮只增加一步**
+- 每条路径在每轮中只能扩展**一个点**
+- 路径长度每轮增加1
+- 例如:第0轮路径长度=2,第1轮路径长度=3,第2轮路径长度=4
+
+---
+
+#### 5.1 探索新关联点
+
+**输入**:`edges_to_explore`
+
+**操作**:
+1. 遍历所有待探索的边(不去重)
+2. 对每个边,调用 `search_point_by_path_from_full_all_levels(path=点名称)`
+3. 从返回的 `edges` 字段提取关联点名称
+4. 对每个关联点名称,再次调用工具获取元素信息
+5. 记录新候选点(包含完整信息和路径归属)
+
+**候选点记录格式**:
+```json
+{
+  "from_edge": "关键点_呈现>视觉>创意性",
+  "from_path_id": "path_0_001",
+  "new_point": {
+    "点名称": "灵感点_情绪>积极>兴奋",
+    "点类型": "灵感点",
+    "维度": "形式",
+    "元素": ["情绪", "积极", "兴奋"],
+    "置信度": 0.85,
+    "共现次数": 12,
+    "来源方式": "关联边游走",
+    "来源父点": "关键点_呈现>视觉>创意性"
+  }
+}
+```
+
+#### 5.2 评估与剪枝
+
+**5.2.1 构建候选路径**
+
+**⚠️ 关键约束:每条路径只扩展一个点**
+
+```
+遍历 current_paths[loop-1]:
+    找到从该路径扩展的候选点(通过 from_path_id 匹配)
+
+    对每个候选点:
+        检查是否已在路径中出现(避免循环)
+        如果未出现 → 构建新路径(path长度 = 原路径长度 + 1)
+```
+
+**重要说明**:
+- 原路径(loop-1)的长度为 N
+- 新路径(loop)的长度为 N+1(只在末尾追加一个点)
+- 每条原路径可能扩展出多个候选路径(因为有多个候选点)
+- 但每个候选路径都只比原路径多一个点
+
+**5.2.2 增量评估**
+
+评估维度(都满足才保留):
+1. **矛盾检测**:检查路径中是否存在语义冲突
+2. **人设风格**:检查新点是否符合人设特征
+
+**5.2.3 全局剪枝**
+
+```
+第一步:收集所有通过评估的候选路径到全局候选池
+
+第二步:全局排序
+  排序规则:
+    1. 新增点置信度(降序)
+    2. 路径深度(降序)
+    3. 三点齐全程度(降序)
+
+第三步:保留全局 Top K
+  current_paths[loop] = sorted_all_paths[:TOP_K_PATHS]
+```
+
+#### 5.3 打印当前轮次路径信息 ⭐
+
+**⚠️ 重要:每轮结束必须输出路径状态,确保过程可观测**
+
+**输出格式**:
+```json
+{
+  "当前轮次": 1,
+  "保留路径数": 5,
+  "路径详情": [
+    {
+      "路径ID": "path_1_001",
+      "路径长度": 3,
+      "完整路径": [
+        "常量点_实质_懒人妻子",
+        "灵感点_场景>职场>日常办公",
+        "目的点_商业>营销>软广"
+      ],
+      "包含点类型": ["灵感点", "目的点"],
+      "三点齐全": false,
+      "本轮新增点": "目的点_商业>营销>软广",
+      "新增点置信度": 0.82
+    },
+    {
+      "路径ID": "path_1_002",
+      "路径长度": 4,
+      "完整路径": [
+        "常量点_形式_创意展示",
+        "关键点_呈现>视觉>创意性",
+        "灵感点_情绪>积极>兴奋",
+        "目的点_娱乐>消遣>放松"
+      ],
+      "包含点类型": ["关键点", "灵感点", "目的点"],
+      "三点齐全": true,
+      "本轮新增点": "目的点_娱乐>消遣>放松",
+      "新增点置信度": 0.78
+    }
+  ],
+  "本轮统计": {
+    "候选路径总数": 25,
+    "通过评估路径数": 12,
+    "保留路径数": 5,
+    "淘汰路径数": 7,
+    "三点齐全路径数": 2
+  }
+}
+```
+
+**输出说明**:
+- **路径长度验证**:第N轮的路径长度应为 N+2(第0轮长度=2,第1轮长度=3,第2轮长度=4...)
+- 每条路径展示完整的游走序列(从起始常量点到当前末端点)
+- **本轮新增点**:标注本轮新增加的点(路径的最后一个点)
+- 标注路径是否三点齐全(用于判断是否满足生成选题的必要条件)
+- 显示本轮的剪枝统计信息
+- 帮助观察路径探索的进展和质量
+
+#### 5.4 准备下一轮探索
+
+提取本轮保留路径的末端点作为下一轮起点(不去重)。
+
+#### 5.5 检查终止条件
+
+```
+终止条件1:loop >= MAX_ROUNDS
+终止条件2:edges_to_explore 为空
+
+如果满足任一条件 → 终止,进入选题生成
+否则 → 继续下一轮
+```
+
+**三点齐全策略**(不是终止条件):
+- 三点齐全的路径:优先探索"实质"维度的点
+- 三点不齐全的路径:优先探索缺失类型的点
+
+---
+
+### 模块 6:选题生成
+
+**⚠️ 核心原则**:
+1. **一条路径对应一个选题**(禁止融合多条路径)
+2. **每条路径只有一个起始常量点**(路径的唯一起点)
+3. **其他点通过关联边游走获得**(从起点逐步推导)
+4. **"选题"是完整的创作指导**(5-8句话),不是简单标题,需要:
+   - 明确内容主题和核心创意点
+   - 说明如何结合灵感元素展开内容
+   - 指导通过何种形式和手法呈现
+   - 阐述要达成什么目的和效果
+5. **每个元素必须标注来源点**(溯源到具体的点名称)
+6. **常量点元素必须体现**(起始常量点的元素必须在选题中使用)
+7. **完整路径包含所有点**(从起点到终点的完整游走序列)
+
+---
+
+#### 6.1 过滤有效路径
+
+**必要条件**:
+1. 包含至少一个灵感点
+2. 包含至少一个目的点
+3. 包含至少一个关键点
+4. 包含至少一个维度为"实质"的灵感点(确保有实质内容)
+
+#### 6.2 解析路径为选题(⚠️ 一对一映射)
+
+**操作流程**:
+
+```python
+# ⚠️ 重要:遍历每条有效路径,独立生成选题
+for path in valid_paths:
+
+    # 步骤1:按类型分组提取点
+    灵感点列表 = [p for p in path["path"] if p["点类型"] == "灵感点"]
+    目的点列表 = [p for p in path["path"] if p["点类型"] == "目的点"]
+    关键点列表 = [p for p in path["path"] if p["点类型"] == "关键点"]
+
+    # 步骤2:提取元素并标记来源点(⚠️ 保留完整溯源信息)
+    灵感元素详细 = []
+    for p in 灵感点列表:
+        for e in p["元素"]:
+            灵感元素详细.append({
+                "元素": e,
+                "来源点": p["点名称"],
+                "点类型": p["点类型"],
+                "维度": p["维度"],
+                "置信度": p["置信度"],
+                "来源方式": p["来源方式"]  # 标记是"起始常量点"还是"关联边游走"
+            })
+
+    目的元素详细 = []
+    for p in 目的点列表:
+        for e in p["元素"]:
+            目的元素详细.append({
+                "元素": e,
+                "来源点": p["点名称"],
+                "点类型": p["点类型"],
+                "维度": p["维度"],
+                "置信度": p["置信度"],
+                "来源方式": p["来源方式"]
+            })
+
+    关键元素详细 = []
+    for p in 关键点列表:
+        for e in p["元素"]:
+            关键元素详细.append({
+                "元素": e,
+                "来源点": p["点名称"],
+                "点类型": p["点类型"],
+                "维度": p["维度"],
+                "置信度": p["置信度"],
+                "来源方式": p["来源方式"]
+            })
+
+    # 步骤3:生成选题(基于当前路径的元素组合)
+    # ⚠️ 选题只使用当前路径的元素,不与其他路径混合
+    选题 = {
+        "选题编号": index + 1,
+        "路径ID": path["path_id"],
+        "选题": "基于核心元素组合,生成完整的创作指导(5-8句话):\n1. 内容主题和核心创意点\n2. 如何结合灵感元素展开内容\n3. 通过何种形式和手法呈现\n4. 达成什么目的和效果",
+        "元素组合": {
+            "灵感元素": 灵感元素详细,  # ⚠️ 包含完整溯源信息
+            "目的元素": 目的元素详细,
+            "关键元素": 关键元素详细
+        },
+        "点组合": {
+            "灵感点": [p["点名称"] for p in 灵感点列表],
+            "目的点": [p["点名称"] for p in 目的点列表],
+            "关键点": [p["点名称"] for p in 关键点列表]
+        },
+        "完整路径": [p["点名称"] for p in path["path"]],  # ⚠️ 包含点组合中的所有点(按游走顺序)
+        "预期效果": "目标受众和预期反馈(1-2句话)",
+        "推理过程": "完整路径形成过程(从常量点开始的推理链条)"
+    }
+```
+
+**关键要求**:
+- ✅ 每条路径独立生成一个选题,禁止路径融合
+- ✅ **每条路径只有一个起始常量点**,其他点都是关联边游走得到
+- ✅ **"选题"是完整的创作指导**,不是简单标题,需包含:
+  - 内容主题和核心创意点
+  - 如何结合灵感元素展开内容
+  - 通过何种形式和手法呈现
+  - 达成什么目的和效果
+- ✅ 元素从点的"元素"字段提取,不从点名称推断
+- ✅ 每个元素保留完整溯源信息(来源点、置信度、来源方式)
+- ✅ 常量点元素(来源方式="起始常量点")必须出现在元素组合中
+- ✅ 选题基于当前路径的元素组合生成,体现元素之间的有机结合
+- ✅ **完整路径 = 点组合中的所有点(按游走顺序排列)**
+
+#### 6.3 输出选题列表
+
+**输出格式**:
+```json
+{
+  "选题列表": [
+    {
+      "选题编号": 1,
+      "路径ID": "path_4_01",
+      "选题": "围绕'懒人妻子'人设,创作一期职场日常场景的软广内容。以职场办公环境为背景,展示懒人妻子在日常工作中的真实状态和小巧思。通过精致的视觉呈现和后期处理,将产品自然融入场景细节中(如办公桌摆放、工作间隙使用等)。采用轻松幽默的叙事节奏,营销推广目的不露痕迹,让观众在共鸣职场日常的同时,自然接受产品信息。整体风格贴合'懒人妻子'的人设调性,真实不做作,实用接地气。",
+      "元素组合": {
+        "灵感元素": [
+          {"元素": "懒人妻子", "来源点": "常量点_实质_懒人妻子", "置信度": 1.0, "来源方式": "起始常量点"},
+          {"元素": "场景", "来源点": "灵感点_场景>职场>日常办公", "置信度": 0.85, "来源方式": "关联边游走"},
+          {"元素": "职场", "来源点": "灵感点_场景>职场>日常办公", "置信度": 0.85, "来源方式": "关联边游走"},
+          {"元素": "日常办公", "来源点": "灵感点_场景>职场>日常办公", "置信度": 0.85, "来源方式": "关联边游走"}
+        ],
+        "目的元素": [
+          {"元素": "商业", "来源点": "目的点_商业>营销>软广", "置信度": 0.82, "来源方式": "关联边游走"},
+          {"元素": "营销", "来源点": "目的点_商业>营销>软广", "置信度": 0.82, "来源方式": "关联边游走"},
+          {"元素": "软广", "来源点": "目的点_商业>营销>软广", "置信度": 0.82, "来源方式": "关联边游走"}
+        ],
+        "关键元素": [
+          {"元素": "呈现", "来源点": "关键点_呈现>视觉>后期表现", "置信度": 0.87, "来源方式": "关联边游走"},
+          {"元素": "视觉", "来源点": "关键点_呈现>视觉>后期表现", "置信度": 0.87, "来源方式": "关联边游走"},
+          {"元素": "后期表现", "来源点": "关键点_呈现>视觉>后期表现", "置信度": 0.87, "来源方式": "关联边游走"}
+        ]
+      },
+      "点组合": {
+        "灵感点": ["常量点_实质_懒人妻子", "灵感点_场景>职场>日常办公"],
+        "目的点": ["目的点_商业>营销>软广"],
+        "关键点": ["关键点_呈现>视觉>后期表现"]
+      },
+      "完整路径": [
+        "常量点_实质_懒人妻子",
+        "灵感点_场景>职场>日常办公",
+        "目的点_商业>营销>软广",
+        "关键点_呈现>视觉>后期表现"
+      ],
+      "预期效果": "吸引都市职场人群共鸣,在轻松娱乐的氛围中完成产品种草,提升品牌好感度和转化意向。",
+      "推理过程": "从人设核心特征'懒人妻子'出发(起始常量点),通过关联边游走找到'职场日常办公场景'这一高共现内容场景,再延伸到'营销软广'的商业目的,最后连接到'视觉后期表现'的具体呈现形式,形成完整的创作链条。"
+    }
+  ],
+  "执行摘要": {
+    "总轮次": 4,
+    "工具调用统计": {
+      "search_person_tree_constants": 1,
+      "search_point_by_element": 11,
+      "search_point_by_path": 25
+    },
+    "路径统计": {
+      "初始路径": 9,
+      "每轮保留路径": 5,
+      "最终有效路径": 5,
+      "最终生成选题": 5
+    },
+    "剪枝统计": {
+      "语义冲突淘汰": 2,
+      "低置信度淘汰": 18
+    }
+  }
+}
+```
+
+**输出验证清单**:
+- ✅ 每个选题对应唯一的路径ID(一对一映射)
+- ✅ **每条路径只有一个起始常量点**(来源方式="起始常量点")
+- ✅ 其他所有点都是通过关联边游走找到的(来源方式="关联边游走")
+- ✅ **"选题"字段是完整的创作指导**(5-8句话),不是标题
+- ✅ 选题内容覆盖:主题、灵感展开、形式呈现、目的效果
+- ✅ 每个元素都有明确的来源点标注
+- ✅ 选题数量 = 有效路径数量
+- ✅ 禁止路径融合
+- ✅ **完整路径 = 点组合中的所有点**(按游走顺序:起点 -> 关联点1 -> 关联点2 -> ...)
+
+---
+
+## 执行入口
+
+现在开始执行:
+
+1. 输出:"开始执行选题推导任务,初始化状态..."
+2. 执行模块 4:第0轮初始化
+3. 循环执行模块 5:第N轮推导
+4. 满足终止条件后,执行模块 6:选题生成
+5. 输出执行摘要
+
+**开始执行!**
+
+
+输出信息
+{output}
+
+## 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")
+
+## 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")
+
+### 知识复用
+
+在**启动新任务**、**拆分复杂目标**或**遇到执行障碍**时,应主动调用 `knowledge_search` 获取相关的历史经验或避坑指南。
+**使用示例:**
+`knowledge_search(query="如何处理浏览器点击不生效的问题", types=["strategy", "tool"])`
+
+## 信息调研
+
+你可以通过联网搜索工具`search_posts`大概浏览来自Github、小红书、微信公众号、知乎等渠道的信息,并再使用`select_post`工具查看具体信息。
+对于需要深度交互的网页内容,使用浏览器工具进行操作。
+
+调研过程可能需要多次搜索,比如基于搜索结果中获得的启发或信息启动新的搜索,直到得到令人满意的答案。你可以使用`goal`工具管理搜索的过程,或者使用文档记录搜索的中间或最终结果。
+
+## 浏览器工具使用指南
+
+所有浏览器工具都以 `browser_` 为前缀。浏览器会话会持久化,无需每次重新启动。
+
+### 基本工作流程
+
+1. **页面导航**: 使用 `browser_navigate_to_url` 或 `browser_search_web` 到达目标页面
+2. **等待加载**: 页面跳转后调用 `browser_wait(seconds=2)` 等待内容加载
+3. **获取元素索引**: 调用 `browser_get_visual_selector_map` 获取可交互元素的索引映射和当前界面的截图
+4. **执行交互**: 使用 `browser_click_element`、`browser_input_text` 等工具操作页面
+5. **提取内容**: 使用 `browser_extract_content`, `browser_read_long_content`, `browser_get_page_html` 获取数据
+
+### 关键原则
+
+- **禁止模拟结果**:不要输出你认为的搜索结果,而是要调用工具获取真实结果
+- **必须先获取索引**: 所有 `index` 参数都需要先通过 `browser_get_selector_map` 获取
+- **高级工具**:优先使用`browser_extract_content`, `browser_read_long_content`等工具获取数据,而不是使用`browser_get_selector_map`获取索引后手动解析
+- **操作后等待**: 任何可能触发页面变化的操作(点击、输入、滚动)后都要调用 `browser_wait`
+- **登录处理**:
+  - **正常登录**:当遇到需要登录的网页时,使用`browser_load_cookies`来登录
+  - **首次登录**:当没有该网站的cookie时,需要请求人类协助登录:
+    1. 调用 `browser_get_live_url` 获取云浏览器实时画面链接
+    2. 导航到目标网站的登录页面
+    3. 通过 `feishu_send_message_to_contact` 将 live URL 发送给相关人员,请求其在浏览器中完成登录
+    4. 使用 `feishu_get_contact_replies(contact_name="...", wait_time_seconds=300)` 等待对方回复确认登录完成
+    5. 收到回复后使用 `browser_export_cookies` 将登录态保存下来
+- **复杂操作用JS**: 当标准工具无法满足时,使用 `browser_evaluate` 执行JavaScript代码
+
+### 工具分类
+
+**导航**: browser_get_live_url, browser_navigate_to_url, browser_search_web, browser_go_back, browser_wait
+**交互**: browser_click_element, browser_input_text, browser_send_keys, browser_upload_file
+**视图**: browser_scroll_page, browser_find_text, browser_screenshot
+**提取**: browser_extract_content, browser_read_long_content, browser_get_page_html, browser_get_selector_map, browser_get_visual_selector_map
+**高级**: browser_evaluate, browser_load_cookies, browser_export_cookies, browser_wait_for_user_action, browser_download_direct_url
+
+## 路径完整检索
+
+你可以通过路径完整检索工具 `search_point_by_path_from_full_all_levels` 根据完整路径在图数据库中精确查找点,并获取包含边信息的完整数据。
+
+### 使用场景
+
+- 根据已知的完整路径精确定位点
+- 获取特定点的完整关联边信息
+- 验证某个路径是否存在于图数据库中
+- 深度分析特定点的关联网络结构
+- 查看点包含的所有元素及其频率
+
+### 工具说明
+
+**search_point_by_path_from_full_all_levels(path)**
+
+参数:
+- `path`: 点的完整路径,如 "关键点_形式_架构>逻辑>逻辑架构>组织逻辑>框架规划>结构设计"
+
+返回信息:
+- `path`: 查询的路径
+- `point_type`: 点类型(灵感点/目的点/关键点)
+- `dimension`: 点的维度(实质/形式/意图)
+- `point_path`: 点的路径
+- `frequency_in_posts`: 该点在帖子中的总频率
+- `elements`: 该点包含的所有元素及其频率
+- `edge_count`: 该点的关联边数量
+- `edges`: 完整的边信息字典,包含:
+  - 关联点名称(key)
+  - 每个关联点的信息(value):
+    - `confidence`: 关联置信度
+    - `co_occurrence`: 共现帖子数量
+  - **注意**: 为优化数据传输,已移除共现帖子ID列表(`_post_ids`字段)
+
+### 使用示例
+
+```python
+# 查找特定路径的点
+result = await search_point_by_path_from_full_all_levels(
+    "关键点_形式_架构>逻辑>逻辑架构>组织逻辑>框架规划>结构设计"
+)
+
+# 查找灵感点路径
+result = await search_point_by_path_from_full_all_levels(
+    "灵感点_实质_呈现>视觉>色彩>暖色调"
+)
+
+# 查找目的点路径
+result = await search_point_by_path_from_full_all_levels(
+    "目的点_意图_传达>情感>温馨感"
+)
+```
+
+### 注意事项
+
+- 路径必须完全匹配,包括前缀(关键点_/灵感点_/目的点_)和维度标识
+- 路径格式: `{点类型}_{维度}_{层级路径}`,如 "关键点_形式_架构>逻辑>..."
+- 如果路径不存在,会返回未找到的提示信息
+- 返回的数据包含完整的边信息和所有元素,数据量较大
+- 适合用于精确定位和深度分析特定点
+
+### 工作流示例
+
+1. 使用 `search_by_element` 或 `search_point_by_element_from_full_all_levels` 查找包含特定元素的点
+2. 从返回结果中获取感兴趣的点的完整路径
+3. 使用本工具根据路径获取该点的完整详细信息
+4. 分析返回的 `edges` 字段,了解该点与哪些其他点有关联
+5. 查看 `elements` 字段,了解该点包含的所有元素及其频率分布
+
+### 与其他工具的配合
+
+- `search_by_element` / `search_point_by_element_from_full_all_levels`: 先通过元素查找点,再用路径精确检索
+- `search_library`: 获取点的路径后,可用本工具查看完整信息,或用 search_library 查找关联点
+- 本工具侧重于路径精确匹配,适合已知路径的场景
+
+## 元素类型完整检索
+
+你可以通过元素类型完整检索工具 `search_point_by_element_from_full_all_levels` 在完整图数据库中查找同时匹配元素值和维度类型的点,并获取包含边信息的完整数据。
+
+### 使用场景
+
+- 精确查找特定维度(实质/形式/意图)下包含某个元素的点
+- 获取点的完整关联边信息,用于深度分析
+- 探索同一元素在不同维度下的分布差异
+- 分析元素的完整关联网络结构
+
+### 工具说明
+
+**search_point_by_element_from_full_all_levels(element_value, element_type, top_k=10)**
+
+参数:
+- `element_value`: 元素值,如 "标准化"、"懒人妻子"、"全景光绘摄影"
+- `element_type`: 元素类型,必须是 "实质"、"形式" 或 "意图" 之一
+- `top_k`: 返回数量,默认 10
+
+返回信息:
+- `element_value`: 查询的元素值
+- `element_type`: 查询的元素类型
+- `total_matched_count`: 总匹配点数量
+- `returned_count`: 实际返回的点数量
+- `matched_points`: 匹配点列表,每个包含:
+  - `point`: 点的完整名称
+  - `point_type`: 点类型(灵感点/目的点/关键点)
+  - `dimension`: 点的维度(实质/形式/意图)
+  - `point_path`: 点的路径
+  - `frequency_in_posts`: 该点在帖子中的总频率
+  - `elements`: 该点包含的所有元素及其频率
+  - `edge_count`: 该点的关联边数量
+  - `edges`: 完整的边信息字典,包含:
+    - 关联点名称(key)
+    - 每个关联点的信息(value):
+      - `confidence`: 关联置信度
+      - `co_occurrence`: 共现帖子数量
+    - **注意**: 为优化数据传输,已移除共现帖子ID列表(`_post_ids`字段)
+
+### 使用示例
+
+```python
+# 查找"实质"维度下包含"标准化"的点
+result = await search_point_by_element_from_full_all_levels("标准化", "实质", top_k=5)
+
+# 查找"形式"维度下包含"懒人妻子"的点
+result = await search_point_by_element_from_full_all_levels("懒人妻子", "形式")
+
+# 查找"意图"维度下包含特定元素的点
+result = await search_point_by_element_from_full_all_levels("情感表达", "意图", top_k=10)
+```
+
+### 注意事项
+
+- 搜索结果按点的 `frequency_in_posts` 降序排序
+- 必须同时满足元素值和维度类型两个条件才能匹配
+- `element_type` 参数必须是 "实质"、"形式" 或 "意图",否则会返回错误
+- 返回的数据包含完整的边信息,数据量较大,适合深度分析场景
+- 相比 `search_by_element`,本工具增加了维度筛选和完整边信息
+
+### 与其他工具的配合
+
+1. 先用 `search_by_element` 快速查找包含某元素的所有点
+2. 再用本工具针对特定维度进行精确检索
+3. 利用返回的 `edges` 信息分析关联网络
+4. 结合 `search_library` 工具进一步探索关联点
+
+## 人设常量点检索
+
+你可以通过人设常量点检索工具 `search_person_tree_constants` 根据人设名称提取该人设树中的所有常量点。
+
+### 使用场景
+
+- 获取特定人设的所有核心特征点(常量点)
+- 快速了解人设在三个维度(形式、实质、意图)的固定属性
+- 作为选题推导的起始点集合
+- 分析人设的常量点分布和权重
+
+### 工具说明
+
+**search_person_tree_constants(persona_name)**
+
+参数:
+- `persona_name`: 人设名称,如 "家有大志"
+
+返回信息:
+- `人设名称`: 查询的人设名称
+- `常量点总数`: 三个维度的常量点总数
+- `形式常量点`: 形式维度的常量点列表,每个包含:
+  - `点名称`: 常量点的名称
+  - `维度`: "形式"
+  - `路径`: 点在树中的完整路径
+  - `权重`: 人设权重分数(_persona_weight_score)
+  - `帖子数量`: 该点关联的帖子数量(_post_count)
+- `实质常量点`: 实质维度的常量点列表(字段同上)
+- `意图常量点`: 意图维度的常量点列表(字段同上)
+- `统计`: 各维度的常量点数量统计
+
+### 常量点定义
+
+常量点是指人设树中同时满足以下条件的节点:
+- `_type` 字段值为 "ID"
+- `_is_constant` 字段值为 true
+
+这些点代表了该人设的核心特征和固定属性。
+
+### 使用示例
+
+```python
+# 获取"家有大志"人设的所有常量点
+result = await search_person_tree_constants("家有大志")
+
+# 返回结果包含三个维度的常量点
+# 可以直接用于后续的选题推导流程
+```
+
+### 注意事项
+
+- 人设名称必须与 `data/` 目录下的文件夹名称完全匹配
+- 工具会自动读取三个树文件:
+  - `形式_point_tree_how.json`
+  - `实质_point_tree_how.json`
+  - `意图_point_tree_how.json`
+- 如果某个维度的树文件不存在,会返回错误信息
+- 返回的常量点已按维度分组,便于后续处理
+
+### 与其他工具的配合
+
+1. 使用本工具获取人设的所有常量点
+2. 使用 `search_point_by_element_from_full_all_levels` 根据常量点的元素值在图数据库中查找关联点
+3. 使用 `search_point_by_path_from_full_all_levels` 获取特定点的完整关联边信息
+4. 组合使用完成选题推导流程
+2026-03-16 22:17:12,297 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:19,148 - agent.core.runner - INFO - [周期性注入] 自动添加 get_current_context 工具调用 (iteration=0)
+2026-03-16 22:17:19,153 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:17:19,153 - __main__ - INFO - [Message #2] ASSISTANT
+2026-03-16 22:17:19,153 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:17:19,153 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 1
+2026-03-16 22:17:19,153 - __main__ - INFO - 
+[LLM 文本回复]
+2026-03-16 22:17:19,153 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:19,153 - __main__ - INFO - 开始执行选题推导任务,初始化状态...
+
+### 思考过程
+
+**1. 任务目标与上下文理解**
+本次任务的目标是为“家有大志”这一人设生成高质量的内容选题。我需要遵循“图数据库游走”的逻辑,从人设的常量点出发,通过关联边不断扩展,最终形成包含“灵感点(实质)”、“目的点(意图)”和“关键点(形式)”的完整路径,并将其转化为具体的创作指导。
+
+**2. 执行方案分析**
+- **初始化(第0轮)**:首先调用 `search_person_tree_constants` 获取人设的核心特征。然后针对每个常量点,通过 `search_point_by_element_from_full_all_levels` 寻找第一层关联点,构建初始路径。
+- **循环推导(第N轮)**:使用 BFS 策略,每轮为路径增加一个点。通过 `search_point_by_path_from_full_all_levels` 获取关联边,并进行全局 Top K 剪枝,确保路径质量。
+- **选题生成**:当路径满足“三点齐全”且包含“实质灵感点”时,将其转化为 5-8 句话的创作指导。
+
+**3. 关键判断点**
+- **路径独立性**:每条路径必须从唯一的常量点开始,不能中途合并。
+- **数据完整性**:必须记录每个元素的来源点、置信度和来源方式。
+
+**4. 工具调用计划**
+- 第一步:`search_person_tree_constants` 获取起点。
+- 第二步:`search_point_by_element_from_full_all_levels` 构建初始路径。
+
+---
+
+### 第一步:调用 `goal` 管理执行计划
+
+我将使用 `goal` 工具拆分任务步骤,确保每一步都有明确的目标和输出。
+
+**调用说明**:
+- **目标**:初始化选题推导流程。
+- **工具**:`goal`。
+- **参数生成逻辑**:根据执行流程模块,拆分为初始化、循环推导和选题生成三个大阶段。
+
+
+2026-03-16 22:17:19,154 - __main__ - INFO - 
+[工具调用] (共 2 个)
+2026-03-16 22:17:19,154 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:19,154 - __main__ - INFO - 
+工具 #1: goal
+2026-03-16 22:17:19,154 - __main__ - INFO -   Call ID: tool_goal_lNRXrPGdo9UGTfMgfdcA
+2026-03-16 22:17:19,154 - __main__ - INFO -   参数:
+2026-03-16 22:17:19,155 - __main__ - INFO - {
+    "add": "第0轮:提取人设常量点并构建初始路径,第1-10轮:循环扩展路径并进行全局剪枝,选题生成:将有效路径转化为创作指导并输出摘要",
+    "reason": "按照模块化的执行流程拆分任务,确保过程可控且符合规范。"
+}
+2026-03-16 22:17:19,155 - __main__ - INFO - 
+工具 #2: get_current_context
+2026-03-16 22:17:19,155 - __main__ - INFO -   Call ID: call_context_0851d137
+2026-03-16 22:17:19,155 - __main__ - INFO -   参数:
+2026-03-16 22:17:19,155 - __main__ - INFO - {}
+2026-03-16 22:17:19,155 - __main__ - INFO - 
+完成原因: tool_calls
+2026-03-16 22:17:19,155 - __main__ - INFO - 
+[Token 使用]
+2026-03-16 22:17:19,155 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:19,155 - __main__ - INFO -   输入 Tokens: 14,860
+2026-03-16 22:17:19,155 - __main__ - INFO -   输出 Tokens: 540
+2026-03-16 22:17:19,155 - __main__ - INFO -   缓存创建 Tokens: 0
+2026-03-16 22:17:19,155 - __main__ - INFO -   缓存读取 Tokens: 0
+2026-03-16 22:17:19,155 - __main__ - INFO -   总计 Tokens: 15,400
+2026-03-16 22:17:19,155 - __main__ - INFO - 
+[成本] $0.009050
+2026-03-16 22:17:19,155 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:19,155 - agent.core.runner - INFO - [Tool Call] goal({"add": "第0轮:提取人设常量点并构建初始路径,第1-10轮:循环扩展路径并进行全局剪枝,选题生成:将有效路径转化为创作指导并输出摘要", "reason": "按照模块化的执行流程拆分任务,...)
+2026-03-16 22:17:19,186 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:17:19,186 - __main__ - INFO - [Message #3] TOOL
+2026-03-16 22:17:19,186 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:17:19,186 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 2
+2026-03-16 22:17:19,186 - __main__ - INFO - Tool Call ID: tool_goal_lNRXrPGdo9UGTfMgfdcA
+2026-03-16 22:17:19,186 - __main__ - INFO - 
+[工具执行结果]
+2026-03-16 22:17:19,186 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:19,186 - __main__ - INFO - 工具名称: goal
+2026-03-16 22:17:19,186 - __main__ - INFO - 
+返回结果:
+2026-03-16 22:17:19,186 - __main__ - INFO - ## 更新
+- 添加 3 个顶层目标
+
+## Current Plan
+**Mission**: 社交媒体内容解构、建构、评估任务
+
+**Progress**:
+[ ] 1. 第0轮:提取人设常量点并构建初始路径
+[ ] 2. 第1-10轮:循环扩展路径并进行全局剪枝
+[ ] 3. 选题生成:将有效路径转化为创作指导并输出摘要
+2026-03-16 22:17:19,187 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:19,187 - agent.core.runner - INFO - [Tool Call] get_current_context({})
+2026-03-16 22:17:19,194 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:17:19,194 - __main__ - INFO - [Message #4] TOOL
+2026-03-16 22:17:19,194 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:17:19,194 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 3
+2026-03-16 22:17:19,194 - __main__ - INFO - Tool Call ID: call_context_0851d137
+2026-03-16 22:17:19,194 - __main__ - INFO - 
+[工具执行结果]
+2026-03-16 22:17:19,194 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:19,194 - __main__ - INFO - 工具名称: get_current_context
+2026-03-16 22:17:19,194 - __main__ - INFO - 
+返回结果:
+2026-03-16 22:17:19,194 - __main__ - INFO - # 📋 当前执行上下文
+
+## Current Time
+
+2026-03-16 22:17:19
+
+## Current Plan
+
+**Mission**: 社交媒体内容解构、建构、评估任务
+
+**Progress**:
+[ ] 1. 第0轮:提取人设常量点并构建初始路径
+[ ] 2. 第1-10轮:循环扩展路径并进行全局剪枝
+[ ] 3. 选题生成:将有效路径转化为创作指导并输出摘要
+
+**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
+2026-03-16 22:17:19,197 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:19,204 - agent.llm.openrouter - INFO - 重写 1 个 tool_call_id (target_prefix=call)
+2026-03-16 22:17:22,568 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:17:22,568 - __main__ - INFO - [Message #5] ASSISTANT
+2026-03-16 22:17:22,568 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:17:22,568 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 4
+2026-03-16 22:17:22,568 - __main__ - INFO - 
+[工具调用] (共 1 个)
+2026-03-16 22:17:22,568 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:22,568 - __main__ - INFO - 
+工具 #1: goal
+2026-03-16 22:17:22,568 - __main__ - INFO -   Call ID: tool_goal_uJAJBGBPqxB0CVIH8AAb
+2026-03-16 22:17:22,568 - __main__ - INFO -   参数:
+2026-03-16 22:17:22,568 - __main__ - INFO - {
+    "focus": "1"
+}
+2026-03-16 22:17:22,568 - __main__ - INFO - 
+完成原因: tool_calls
+2026-03-16 22:17:22,568 - __main__ - INFO - 
+[Token 使用]
+2026-03-16 22:17:22,568 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:22,568 - __main__ - INFO -   输入 Tokens: 0
+2026-03-16 22:17:22,568 - __main__ - INFO -   输出 Tokens: 0
+2026-03-16 22:17:22,568 - __main__ - INFO -   缓存创建 Tokens: 0
+2026-03-16 22:17:22,568 - __main__ - INFO -   缓存读取 Tokens: 0
+2026-03-16 22:17:22,568 - __main__ - INFO - 
+[成本] $0.000000
+2026-03-16 22:17:22,568 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:22,568 - agent.core.runner - INFO - [Tool Call] goal({"focus": "1"})
+2026-03-16 22:17:22,574 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:17:22,574 - __main__ - INFO - [Message #6] TOOL
+2026-03-16 22:17:22,575 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:17:22,575 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 5
+2026-03-16 22:17:22,575 - __main__ - INFO - Tool Call ID: tool_goal_uJAJBGBPqxB0CVIH8AAb
+2026-03-16 22:17:22,575 - __main__ - INFO - 
+[工具执行结果]
+2026-03-16 22:17:22,575 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:22,575 - __main__ - INFO - 工具名称: goal
+2026-03-16 22:17:22,575 - __main__ - INFO - 
+返回结果:
+2026-03-16 22:17:22,575 - __main__ - INFO - ## 更新
+- 切换焦点: 1. 第0轮:提取人设常量点并构建初始路径
+
+## Current Plan
+**Mission**: 社交媒体内容解构、建构、评估任务
+**Current**: 1 第0轮:提取人设常量点并构建初始路径
+
+**Progress**:
+[→] 1. 第0轮:提取人设常量点并构建初始路径 ← current
+[ ] 2. 第1-10轮:循环扩展路径并进行全局剪枝
+[ ] 3. 选题生成:将有效路径转化为创作指导并输出摘要
+2026-03-16 22:17:22,575 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:22,579 - agent.llm.openrouter - INFO - 重写 2 个 tool_call_id (target_prefix=call)
+2026-03-16 22:17:25,406 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:17:25,406 - __main__ - INFO - [Message #7] ASSISTANT
+2026-03-16 22:17:25,407 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:17:25,407 - __main__ - INFO - Goal ID: 1
+2026-03-16 22:17:25,407 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 6
+2026-03-16 22:17:25,407 - __main__ - INFO - 
+[工具调用] (共 1 个)
+2026-03-16 22:17:25,407 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:25,407 - __main__ - INFO - 
+工具 #1: search_person_tree_constants
+2026-03-16 22:17:25,407 - __main__ - INFO -   Call ID: tool_search_person_tree_constants_omIq1oMAVP4x09TIFIpr
+2026-03-16 22:17:25,407 - __main__ - INFO -   参数:
+2026-03-16 22:17:25,407 - __main__ - INFO - {
+    "persona_name": "家有大志"
+}
+2026-03-16 22:17:25,407 - __main__ - INFO - 
+完成原因: tool_calls
+2026-03-16 22:17:25,407 - __main__ - INFO - 
+[Token 使用]
+2026-03-16 22:17:25,407 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:25,407 - __main__ - INFO -   输入 Tokens: 15,712
+2026-03-16 22:17:25,407 - __main__ - INFO -   输出 Tokens: 18
+2026-03-16 22:17:25,407 - __main__ - INFO -   缓存创建 Tokens: 0
+2026-03-16 22:17:25,407 - __main__ - INFO -   缓存读取 Tokens: 0
+2026-03-16 22:17:25,407 - __main__ - INFO -   总计 Tokens: 15,730
+2026-03-16 22:17:25,408 - __main__ - INFO - 
+[成本] $0.007910
+2026-03-16 22:17:25,408 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:25,408 - agent.core.runner - INFO - [Tool Call] search_person_tree_constants({"persona_name": "家有大志"})
+2026-03-16 22:17:25,415 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:17:25,415 - __main__ - INFO - [Message #8] TOOL
+2026-03-16 22:17:25,415 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:17:25,415 - __main__ - INFO - Goal ID: 1
+2026-03-16 22:17:25,415 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 7
+2026-03-16 22:17:25,415 - __main__ - INFO - Tool Call ID: tool_search_person_tree_constants_omIq1oMAVP4x09TIFIpr
+2026-03-16 22:17:25,416 - __main__ - INFO - 
+[工具执行结果]
+2026-03-16 22:17:25,416 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:25,416 - __main__ - INFO - 工具名称: search_person_tree_constants
+2026-03-16 22:17:25,416 - __main__ - INFO - 
+返回结果:
+2026-03-16 22:17:25,416 - __main__ - INFO - # 人设常量点检索 - 家有大志
+
+{
+  "人设名称": "家有大志",
+  "常量点总数": 11,
+  "形式常量点": [
+    {
+      "点名称": "产品植入",
+      "维度": "形式",
+      "路径": "形式>叙事逻辑>商业整合>植入方式>产品植入",
+      "权重": 1.0,
+      "帖子数量": 35
+    },
+    {
+      "点名称": "创意展示",
+      "维度": "形式",
+      "路径": "形式>内容风格>氛围特征>创意性>创意展示",
+      "权重": 0.4099,
+      "帖子数量": 13
+    },
+    {
+      "点名称": "夸张",
+      "维度": "形式",
+      "路径": "形式>内容风格>氛围特征>创意性>夸张",
+      "权重": 0.4784,
+      "帖子数量": 19
+    }
+  ],
+  "实质常量点": [
+    {
+      "点名称": "懒人妻子",
+      "维度": "实质",
+      "路径": "实质>角色身份>人物关系>家庭与亲密关系>懒人妻子",
+      "权重": 0.5524,
+      "帖子数量": 5
+    },
+    {
+      "点名称": "职场场景",
+      "维度": "实质",
+      "路径": "实质>场景环境>室内空间>功能场所>职场场景",
+      "权重": 0.5131,
+      "帖子数量": 5
+    },
+    {
+      "点名称": "日常物品",
+      "维度": "实质",
+      "路径": "实质>核心对象>日常物品>日常物品",
+      "权重": 0.6267,
+      "帖子数量": 9
+    },
+    {
+      "点名称": "情侣互动",
+      "维度": "实质",
+      "路径": "实质>行为事件>生活互动>人际交往>情侣互动",
+      "权重": 0.513,
+      "帖子数量": 5
+    },
+    {
+      "点名称": "护肤需求",
+      "维度": "实质",
+      "路径": "实质>行为事件>主题记录>状态与描绘>护肤需求",
+      "权重": 0.9408,
+      "帖子数量": 13
+    },
+    {
+      "点名称": "人物姿态",
+      "维度": "实质",
+      "路径": "实质>行为事件>主题记录>状态与描绘>人物姿态",
+      "权重": 1.0,
+      "帖子数量": 12
+    }
+  ],
+  "意图常量点": [
+    {
+      "点名称": "产品植入",
+      "维度": "意图",
+      "路径": "意图>产品植入>产品植入",
+      "权重": 0.2222,
+      "帖子数量": 1
+    },
+    {
+      "点名称": "分享",
+      "维度": "意图",
+      "路径": "意图>分享>分享",
+      "权重": 1.0,
+      "帖子数量": 21
+    }
+  ],
+  "统计": {
+    "形式点数": 3,
+    "实质点数": 6,
+    "意图点数": 2
+  }
+}
+
+
+Summary: 检索到 11 个常量点(形式:3,实质:6,意图:2)
+2026-03-16 22:17:25,416 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:25,421 - agent.llm.openrouter - INFO - 重写 3 个 tool_call_id (target_prefix=call)
+2026-03-16 22:17:32,060 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:17:32,060 - __main__ - INFO - [Message #9] ASSISTANT
+2026-03-16 22:17:32,060 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:17:32,060 - __main__ - INFO - Goal ID: 1
+2026-03-16 22:17:32,060 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 8
+2026-03-16 22:17:32,060 - __main__ - INFO - 
+[LLM 文本回复]
+2026-03-16 22:17:32,060 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:32,060 - __main__ - INFO - 已获取“家有大志”人设的 11 个核心常量点。接下来,我将为每个常量点独立寻找其在图数据库中的第一层关联点,构建初始路径(第 0 轮)。
+
+### 思考过程
+
+**1. 目标分析**
+当前目标是完成第 0 轮初始化。我需要将 11 个常量点转化为 11 条独立的初始路径。每条路径的结构为:`[起始常量点, 关联点]`。
+
+**2. 参数生成逻辑**
+- **元素值 (element_value)**:直接使用常量点的“点名称”(如 "懒人妻子"、"创意展示")。
+- **元素类型 (element_type)**:对应常量点的“维度”(实质、形式、意图)。
+- **Top K**:由于每轮只需扩展一个点,我将从每个常量点的关联结果中选择置信度最高的一个点作为该路径的第二个点。
+
+**3. 待处理常量点列表**:
+- **实质**:懒人妻子、职场场景、日常物品、情侣互动、护肤需求、人物姿态
+- **形式**:产品植入、创意展示、夸张
+- **意图**:产品植入、分享
+
+**4. 调用策略**
+我将分批调用 `search_point_by_element_from_full_all_levels`。为了保证效率,先处理“实质”维度的核心点。
+
+---
+
+### 执行步骤:获取“实质”维度常量点的关联点
+
+**调用原因**:获取常量点在真实帖子数据中的共现关联,构建推导链条的第一步。
+
+**参数说明**:
+- `element_value`: "懒人妻子", "职场场景", "日常物品" 等。
+- `element_type`: "实质"。
+- `top_k`: 5(从中筛选置信度最高的非重复点)。
+
+首先处理前三个实质常量点。
+2026-03-16 22:17:32,060 - __main__ - INFO - 
+[工具调用] (共 3 个)
+2026-03-16 22:17:32,060 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:32,060 - __main__ - INFO - 
+工具 #1: search_point_by_element_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:32,061 - __main__ - INFO -   Call ID: tool_search_point_by_element_from_full_all_levels_DurwNZPej6ihYIIuPF5g
+2026-03-16 22:17:32,061 - __main__ - INFO -   参数:
+2026-03-16 22:17:32,061 - __main__ - INFO - {
+    "element_type": "实质",
+    "element_value": "懒人妻子",
+    "top_k": 5
+}
+2026-03-16 22:17:32,061 - __main__ - INFO - 
+工具 #2: search_point_by_element_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:32,061 - __main__ - INFO -   Call ID: tool_search_point_by_element_from_full_all_levels_PYFs2sI6IHjIALCczmI3
+2026-03-16 22:17:32,061 - __main__ - INFO -   参数:
+2026-03-16 22:17:32,061 - __main__ - INFO - {
+    "element_value": "职场场景",
+    "top_k": 5,
+    "element_type": "实质"
+}
+2026-03-16 22:17:32,061 - __main__ - INFO - 
+工具 #3: search_point_by_element_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:32,061 - __main__ - INFO -   Call ID: tool_search_point_by_element_from_full_all_levels_R1vJQdbwHFW1i8hBnk00
+2026-03-16 22:17:32,061 - __main__ - INFO -   参数:
+2026-03-16 22:17:32,061 - __main__ - INFO - {
+    "element_type": "实质",
+    "element_value": "日常物品",
+    "top_k": 5
+}
+2026-03-16 22:17:32,061 - __main__ - INFO - 
+完成原因: tool_calls
+2026-03-16 22:17:32,061 - __main__ - INFO - 
+[Token 使用]
+2026-03-16 22:17:32,061 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:32,061 - __main__ - INFO -   输入 Tokens: 16,055
+2026-03-16 22:17:32,061 - __main__ - INFO -   输出 Tokens: 532
+2026-03-16 22:17:32,061 - __main__ - INFO -   缓存创建 Tokens: 0
+2026-03-16 22:17:32,061 - __main__ - INFO -   缓存读取 Tokens: 0
+2026-03-16 22:17:32,061 - __main__ - INFO -   总计 Tokens: 16,587
+2026-03-16 22:17:32,061 - __main__ - INFO - 
+[成本] $0.009624
+2026-03-16 22:17:32,061 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:32,061 - agent.core.runner - INFO - [Tool Call] search_point_by_element_from_full_all_levels({"element_type": "实质", "element_value": "懒人妻子", "top_k": 5})
+2026-03-16 22:17:32,137 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:17:32,137 - __main__ - INFO - [Message #10] TOOL
+2026-03-16 22:17:32,137 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:17:32,137 - __main__ - INFO - Goal ID: 1
+2026-03-16 22:17:32,137 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 9
+2026-03-16 22:17:32,137 - __main__ - INFO - Tool Call ID: tool_search_point_by_element_from_full_all_levels_DurwNZPej6ihYIIuPF5g
+2026-03-16 22:17:32,137 - __main__ - INFO - 
+[工具执行结果]
+2026-03-16 22:17:32,137 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:32,137 - __main__ - INFO - 工具名称: search_point_by_element_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:32,138 - __main__ - INFO - 
+返回结果:
+2026-03-16 22:17:32,138 - __main__ - INFO - # 元素类型检索 - 懒人妻子 (实质)
+
+{
+  "element_value": "懒人妻子",
+  "element_type": "实质",
+  "total_matched_count": 1,
+  "returned_count": 1,
+  "matched_points": [
+    {
+      "point": "关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色",
+      "point_type": "关键点",
+      "dimension": "实质",
+      "point_path": "表象>实体>人物>人物角色",
+      "frequency_in_posts": 52,
+      "elements": {
+        "人物姿态": 12,
+        "丈夫": 8,
+        "男友": 8,
+        "懒人妻子": 5,
+        "情侣互动": 5,
+        "创始人": 2,
+        "顶尖科学家": 2,
+        "爱因斯坦女友": 2,
+        "表情": 2,
+        "闺蜜": 2,
+        "儿童模特": 1,
+        "临床医生": 1,
+        "专业酿酒师": 1,
+        "高管": 1,
+        "教父级人物": 1,
+        "情侣": 1,
+        "人物": 1,
+        "肢体互动": 1,
+        "肇事者": 1,
+        "拖延症女友": 1,
+        "元素": 1,
+        "职业": 1
+      },
+      "edge_count": 5,
+      "edges": {
+        "关键点_形式_呈现>视觉>视觉调性>风格基调": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 32,
+            "confidence": 0.6154
+          }
+        },
+        "关键点_形式_架构>逻辑>逻辑架构": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 29,
+            "confidence": 0.5577
+          }
+        },
+        "关键点_形式_呈现>文字>图文排版": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 27,
+            "confidence": 0.5192
+          }
+        },
+        "关键点_形式_架构>叙事>叙事视角": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 27,
+            "confidence": 0.5192
+          }
+        },
+        "目的点_形式_架构>策略>策略融入": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 27,
+            "confidence": 0.5192
+          }
+        }
+      }
+    }
+  ]
+}
+
+
+Summary: 检索到 1 个匹配点,元素值: 懒人妻子, 类型: 实质
+2026-03-16 22:17:32,138 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:32,138 - agent.core.runner - INFO - [Tool Call] search_point_by_element_from_full_all_levels({"element_value": "职场场景", "top_k": 5, "element_type": "实质"})
+2026-03-16 22:17:32,141 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:17:32,141 - __main__ - INFO - [Message #11] TOOL
+2026-03-16 22:17:32,141 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:17:32,141 - __main__ - INFO - Goal ID: 1
+2026-03-16 22:17:32,141 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 10
+2026-03-16 22:17:32,141 - __main__ - INFO - Tool Call ID: tool_search_point_by_element_from_full_all_levels_PYFs2sI6IHjIALCczmI3
+2026-03-16 22:17:32,141 - __main__ - INFO - 
+[工具执行结果]
+2026-03-16 22:17:32,141 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:32,141 - __main__ - INFO - 工具名称: search_point_by_element_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:32,141 - __main__ - INFO - 
+返回结果:
+2026-03-16 22:17:32,141 - __main__ - INFO - # 元素类型检索 - 职场场景 (实质)
+
+{
+  "element_value": "职场场景",
+  "element_type": "实质",
+  "total_matched_count": 1,
+  "returned_count": 1,
+  "matched_points": [
+    {
+      "point": "关键点_实质_表象>场景>空间>建筑场所>场景环境",
+      "point_type": "关键点",
+      "dimension": "实质",
+      "point_path": "表象>场景>空间>建筑场所>场景环境",
+      "frequency_in_posts": 46,
+      "elements": {
+        "日常物品": 11,
+        "场景": 10,
+        "职场场景": 5,
+        "背景": 4,
+        "户外草坪": 3,
+        "野餐场景": 3,
+        "生活场景": 2,
+        "旅途场景": 2,
+        "街头实景": 2,
+        "自然背景": 2,
+        "金属栅栏": 1,
+        "雪山场景": 1,
+        "海边": 1,
+        "室内外": 1,
+        "沙滩环境": 1,
+        "办公室场景": 1,
+        "居家生活场景": 1,
+        "公共场景": 1,
+        "麻将桌场景": 1,
+        "环境": 1,
+        "港式街头": 1,
+        "机场环境": 1,
+        "便利店": 1
+      },
+      "edge_count": 5,
+      "edges": {
+        "关键点_形式_呈现>视觉>视觉调性>风格基调": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 26,
+            "confidence": 0.5652
+          }
+        },
+        "目的点_形式_架构>策略>策略融入": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 26,
+            "confidence": 0.5652
+          }
+        },
+        "关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 26,
+            "confidence": 0.5652
+          }
+        },
+        "关键点_形式_架构>叙事>叙事视角": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 25,
+            "confidence": 0.5435
+          }
+        },
+        "关键点_形式_呈现>文字>图文排版": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 23,
+            "confidence": 0.5
+          }
+        }
+      }
+    }
+  ]
+}
+
+
+Summary: 检索到 1 个匹配点,元素值: 职场场景, 类型: 实质
+2026-03-16 22:17:32,141 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:32,141 - agent.core.runner - INFO - [Tool Call] search_point_by_element_from_full_all_levels({"element_type": "实质", "element_value": "日常物品", "top_k": 5})
+2026-03-16 22:17:32,144 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:17:32,144 - __main__ - INFO - [Message #12] TOOL
+2026-03-16 22:17:32,144 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:17:32,144 - __main__ - INFO - Goal ID: 1
+2026-03-16 22:17:32,144 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 11
+2026-03-16 22:17:32,144 - __main__ - INFO - Tool Call ID: tool_search_point_by_element_from_full_all_levels_R1vJQdbwHFW1i8hBnk00
+2026-03-16 22:17:32,144 - __main__ - INFO - 
+[工具执行结果]
+2026-03-16 22:17:32,144 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:32,145 - __main__ - INFO - 工具名称: search_point_by_element_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:32,145 - __main__ - INFO - 
+返回结果:
+2026-03-16 22:17:32,145 - __main__ - INFO - # 元素类型检索 - 日常物品 (实质)
+
+{
+  "element_value": "日常物品",
+  "element_type": "实质",
+  "total_matched_count": 2,
+  "returned_count": 2,
+  "matched_points": [
+    {
+      "point": "关键点_实质_表象>场景>空间>建筑场所>场景环境",
+      "point_type": "关键点",
+      "dimension": "实质",
+      "point_path": "表象>场景>空间>建筑场所>场景环境",
+      "frequency_in_posts": 46,
+      "elements": {
+        "日常物品": 11,
+        "场景": 10,
+        "职场场景": 5,
+        "背景": 4,
+        "户外草坪": 3,
+        "野餐场景": 3,
+        "生活场景": 2,
+        "旅途场景": 2,
+        "街头实景": 2,
+        "自然背景": 2,
+        "金属栅栏": 1,
+        "雪山场景": 1,
+        "海边": 1,
+        "室内外": 1,
+        "沙滩环境": 1,
+        "办公室场景": 1,
+        "居家生活场景": 1,
+        "公共场景": 1,
+        "麻将桌场景": 1,
+        "环境": 1,
+        "港式街头": 1,
+        "机场环境": 1,
+        "便利店": 1
+      },
+      "edge_count": 5,
+      "edges": {
+        "关键点_形式_呈现>视觉>视觉调性>风格基调": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 26,
+            "confidence": 0.5652
+          }
+        },
+        "目的点_形式_架构>策略>策略融入": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 26,
+            "confidence": 0.5652
+          }
+        },
+        "关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 26,
+            "confidence": 0.5652
+          }
+        },
+        "关键点_形式_架构>叙事>叙事视角": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 25,
+            "confidence": 0.5435
+          }
+        },
+        "关键点_形式_呈现>文字>图文排版": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 23,
+            "confidence": 0.5
+          }
+        }
+      }
+    },
+    {
+      "point": "灵感点_实质_表象>场景>空间>建筑场所>场景环境",
+      "point_type": "灵感点",
+      "dimension": "实质",
+      "point_path": "表象>场景>空间>建筑场所>场景环境",
+      "frequency_in_posts": 12,
+      "elements": {
+        "办公室场景": 2,
+        "万物": 2,
+        "午睡枕": 1,
+        "日常物品": 1,
+        "客厅布景": 1,
+        "顶部": 1,
+        "床上": 1,
+        "生活场景": 1,
+        "港式街头": 1,
+        "便利店": 1,
+        "多场景": 1
+      },
+      "edge_count": 5,
+      "edges": {
+        "关键点_实质_表象>场景>空间>建筑场所>场景环境": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 11,
+            "confidence": 0.9167
+          }
+        },
+        "关键点_形式_架构>叙事>叙事视角": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 8,
+            "confidence": 0.6667
+          }
+        },
+        "关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 7,
+            "confidence": 0.5833
+          }
+        },
+        "目的点_形式_架构>策略>策略融入": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 7,
+            "confidence": 0.5833
+          }
+        },
+        "关键点_形式_呈现>视觉>视觉调性>风格基调": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 6,
+            "confidence": 0.5
+          }
+        }
+      }
+    }
+  ]
+}
+
+
+Summary: 检索到 2 个匹配点,元素值: 日常物品, 类型: 实质
+2026-03-16 22:17:32,145 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:32,151 - agent.llm.openrouter - INFO - 重写 6 个 tool_call_id (target_prefix=call)
+2026-03-16 22:17:38,757 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:17:38,759 - __main__ - INFO - [Message #13] ASSISTANT
+2026-03-16 22:17:38,759 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:17:38,759 - __main__ - INFO - Goal ID: 1
+2026-03-16 22:17:38,759 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 12
+2026-03-16 22:17:38,759 - __main__ - INFO - 
+[LLM 文本回复]
+2026-03-16 22:17:38,759 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:38,759 - __main__ - INFO - 已完成前三个“实质”常量点的第一层关联检索。接下来,我将继续处理剩余的 8 个常量点(实质、形式、意图)。
+
+### 思考过程
+
+**1. 待处理常量点列表**:
+- **实质**:情侣互动、护肤需求、人物姿态
+- **形式**:产品植入、创意展示、夸张
+- **意图**:产品植入、分享
+
+**2. 参数生成逻辑**:
+- 针对每个常量点,调用 `search_point_by_element_from_full_all_levels`。
+- 提取关联点,并为每个常量点构造独立的初始路径。
+
+**3. 调用计划**:
+- 批量处理剩余的 8 个点。
+
+---
+
+### 执行步骤:获取剩余常量点的关联点
+
+**调用原因**:完成所有初始路径的构建。
+
+**参数说明**:
+- `element_value`: "情侣互动", "护肤需求", "人物姿态", "产品植入" 等。
+- `element_type`: 对应其所属维度。
+- `top_k`: 5。
+2026-03-16 22:17:38,759 - __main__ - INFO - 
+[工具调用] (共 8 个)
+2026-03-16 22:17:38,759 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:38,759 - __main__ - INFO - 
+工具 #1: search_point_by_element_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:38,759 - __main__ - INFO -   Call ID: tool_search_point_by_element_from_full_all_levels_HfZvg9UW935PAaDP5t37
+2026-03-16 22:17:38,759 - __main__ - INFO -   参数:
+2026-03-16 22:17:38,759 - __main__ - INFO - {
+    "element_value": "情侣互动",
+    "element_type": "实质",
+    "top_k": 5
+}
+2026-03-16 22:17:38,759 - __main__ - INFO - 
+工具 #2: search_point_by_element_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:38,759 - __main__ - INFO -   Call ID: tool_search_point_by_element_from_full_all_levels_IsJNeoeM4jyHyV5n1EAV
+2026-03-16 22:17:38,759 - __main__ - INFO -   参数:
+2026-03-16 22:17:38,759 - __main__ - INFO - {
+    "element_value": "护肤需求",
+    "element_type": "实质",
+    "top_k": 5
+}
+2026-03-16 22:17:38,759 - __main__ - INFO - 
+工具 #3: search_point_by_element_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:38,759 - __main__ - INFO -   Call ID: tool_search_point_by_element_from_full_all_levels_72PHz1JwXy1MBazUhgEh
+2026-03-16 22:17:38,760 - __main__ - INFO -   参数:
+2026-03-16 22:17:38,760 - __main__ - INFO - {
+    "top_k": 5,
+    "element_value": "人物姿态",
+    "element_type": "实质"
+}
+2026-03-16 22:17:38,760 - __main__ - INFO - 
+工具 #4: search_point_by_element_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:38,760 - __main__ - INFO -   Call ID: tool_search_point_by_element_from_full_all_levels_Q5pKNl4XLD9K6zuDz5cm
+2026-03-16 22:17:38,760 - __main__ - INFO -   参数:
+2026-03-16 22:17:38,760 - __main__ - INFO - {
+    "element_type": "形式",
+    "element_value": "产品植入",
+    "top_k": 5
+}
+2026-03-16 22:17:38,760 - __main__ - INFO - 
+工具 #5: search_point_by_element_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:38,760 - __main__ - INFO -   Call ID: tool_search_point_by_element_from_full_all_levels_jrCvv2XpSlK6o6obD6Op
+2026-03-16 22:17:38,760 - __main__ - INFO -   参数:
+2026-03-16 22:17:38,760 - __main__ - INFO - {
+    "element_value": "创意展示",
+    "element_type": "形式",
+    "top_k": 5
+}
+2026-03-16 22:17:38,760 - __main__ - INFO - 
+工具 #6: search_point_by_element_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:38,760 - __main__ - INFO -   Call ID: tool_search_point_by_element_from_full_all_levels_gXDsOr0OiUbmGMGIq4vC
+2026-03-16 22:17:38,760 - __main__ - INFO -   参数:
+2026-03-16 22:17:38,760 - __main__ - INFO - {
+    "top_k": 5,
+    "element_value": "夸张",
+    "element_type": "形式"
+}
+2026-03-16 22:17:38,760 - __main__ - INFO - 
+工具 #7: search_point_by_element_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:38,760 - __main__ - INFO -   Call ID: tool_search_point_by_element_from_full_all_levels_WJqSLpRIZtixZDs8jGLV
+2026-03-16 22:17:38,760 - __main__ - INFO -   参数:
+2026-03-16 22:17:38,760 - __main__ - INFO - {
+    "element_value": "产品植入",
+    "element_type": "意图",
+    "top_k": 5
+}
+2026-03-16 22:17:38,760 - __main__ - INFO - 
+工具 #8: search_point_by_element_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:38,760 - __main__ - INFO -   Call ID: tool_search_point_by_element_from_full_all_levels_OtGbBZ7OQdbXcFjugCYa
+2026-03-16 22:17:38,760 - __main__ - INFO -   参数:
+2026-03-16 22:17:38,760 - __main__ - INFO - {
+    "element_type": "意图",
+    "element_value": "分享",
+    "top_k": 5
+}
+2026-03-16 22:17:38,760 - __main__ - INFO - 
+完成原因: tool_calls
+2026-03-16 22:17:38,760 - __main__ - INFO - 
+[Token 使用]
+2026-03-16 22:17:38,760 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:38,761 - __main__ - INFO -   输入 Tokens: 17,688
+2026-03-16 22:17:38,761 - __main__ - INFO -   输出 Tokens: 515
+2026-03-16 22:17:38,761 - __main__ - INFO -   缓存创建 Tokens: 0
+2026-03-16 22:17:38,761 - __main__ - INFO -   缓存读取 Tokens: 0
+2026-03-16 22:17:38,761 - __main__ - INFO -   总计 Tokens: 18,203
+2026-03-16 22:17:38,761 - __main__ - INFO - 
+[成本] $0.010389
+2026-03-16 22:17:38,761 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:38,761 - agent.core.runner - INFO - [Tool Call] search_point_by_element_from_full_all_levels({"element_value": "情侣互动", "element_type": "实质", "top_k": 5})
+2026-03-16 22:17:38,767 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:17:38,767 - __main__ - INFO - [Message #14] TOOL
+2026-03-16 22:17:38,767 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:17:38,767 - __main__ - INFO - Goal ID: 1
+2026-03-16 22:17:38,767 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 13
+2026-03-16 22:17:38,767 - __main__ - INFO - Tool Call ID: tool_search_point_by_element_from_full_all_levels_HfZvg9UW935PAaDP5t37
+2026-03-16 22:17:38,767 - __main__ - INFO - 
+[工具执行结果]
+2026-03-16 22:17:38,767 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:38,767 - __main__ - INFO - 工具名称: search_point_by_element_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:38,767 - __main__ - INFO - 
+返回结果:
+2026-03-16 22:17:38,767 - __main__ - INFO - # 元素类型检索 - 情侣互动 (实质)
+
+{
+  "element_value": "情侣互动",
+  "element_type": "实质",
+  "total_matched_count": 1,
+  "returned_count": 1,
+  "matched_points": [
+    {
+      "point": "关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色",
+      "point_type": "关键点",
+      "dimension": "实质",
+      "point_path": "表象>实体>人物>人物角色",
+      "frequency_in_posts": 52,
+      "elements": {
+        "人物姿态": 12,
+        "丈夫": 8,
+        "男友": 8,
+        "懒人妻子": 5,
+        "情侣互动": 5,
+        "创始人": 2,
+        "顶尖科学家": 2,
+        "爱因斯坦女友": 2,
+        "表情": 2,
+        "闺蜜": 2,
+        "儿童模特": 1,
+        "临床医生": 1,
+        "专业酿酒师": 1,
+        "高管": 1,
+        "教父级人物": 1,
+        "情侣": 1,
+        "人物": 1,
+        "肢体互动": 1,
+        "肇事者": 1,
+        "拖延症女友": 1,
+        "元素": 1,
+        "职业": 1
+      },
+      "edge_count": 5,
+      "edges": {
+        "关键点_形式_呈现>视觉>视觉调性>风格基调": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 32,
+            "confidence": 0.6154
+          }
+        },
+        "关键点_形式_架构>逻辑>逻辑架构": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 29,
+            "confidence": 0.5577
+          }
+        },
+        "关键点_形式_呈现>文字>图文排版": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 27,
+            "confidence": 0.5192
+          }
+        },
+        "关键点_形式_架构>叙事>叙事视角": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 27,
+            "confidence": 0.5192
+          }
+        },
+        "目的点_形式_架构>策略>策略融入": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 27,
+            "confidence": 0.5192
+          }
+        }
+      }
+    }
+  ]
+}
+
+
+Summary: 检索到 1 个匹配点,元素值: 情侣互动, 类型: 实质
+2026-03-16 22:17:38,767 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:38,767 - agent.core.runner - INFO - [Tool Call] search_point_by_element_from_full_all_levels({"element_value": "护肤需求", "element_type": "实质", "top_k": 5})
+2026-03-16 22:17:38,772 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:17:38,772 - __main__ - INFO - [Message #15] TOOL
+2026-03-16 22:17:38,772 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:17:38,772 - __main__ - INFO - Goal ID: 1
+2026-03-16 22:17:38,772 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 14
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+2026-03-16 22:17:38,772 - __main__ - INFO - 
+[工具执行结果]
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+返回结果:
+2026-03-16 22:17:38,772 - __main__ - INFO - # 元素类型检索 - 护肤需求 (实质)
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+{
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+    }
+  ]
+}
+
+
+Summary: 检索到 1 个匹配点,元素值: 护肤需求, 类型: 实质
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+2026-03-16 22:17:38,801 - __main__ - INFO - Goal ID: 1
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+2026-03-16 22:17:38,801 - __main__ - INFO - 
+[工具执行结果]
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+2026-03-16 22:17:38,801 - __main__ - INFO - 工具名称: search_point_by_element_from_full_all_levels
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+返回结果:
+2026-03-16 22:17:38,801 - __main__ - INFO - # 元素类型检索 - 人物姿态 (实质)
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+{
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+      }
+    }
+  ]
+}
+
+
+Summary: 检索到 1 个匹配点,元素值: 人物姿态, 类型: 实质
+2026-03-16 22:17:38,801 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:38,801 - agent.core.runner - INFO - [Tool Call] search_point_by_element_from_full_all_levels({"element_type": "形式", "element_value": "产品植入", "top_k": 5})
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+2026-03-16 22:17:38,805 - __main__ - INFO - [Message #17] TOOL
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+2026-03-16 22:17:38,805 - __main__ - INFO - Goal ID: 1
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+2026-03-16 22:17:38,805 - __main__ - INFO - 
+[工具执行结果]
+2026-03-16 22:17:38,805 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:38,805 - __main__ - INFO - 工具名称: search_point_by_element_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:38,805 - __main__ - INFO - 
+返回结果:
+2026-03-16 22:17:38,805 - __main__ - INFO - # 元素类型检索 - 产品植入 (形式)
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+{
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+    },
+    {
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+    },
+    {
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+        "目的点_意图_推广": {
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+      }
+    }
+  ]
+}
+
+
+Summary: 检索到 3 个匹配点,元素值: 产品植入, 类型: 形式
+2026-03-16 22:17:38,805 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:38,805 - agent.core.runner - INFO - [Tool Call] search_point_by_element_from_full_all_levels({"element_value": "创意展示", "element_type": "形式", "top_k": 5})
+2026-03-16 22:17:38,808 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:17:38,808 - __main__ - INFO - [Message #18] TOOL
+2026-03-16 22:17:38,808 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:17:38,808 - __main__ - INFO - Goal ID: 1
+2026-03-16 22:17:38,808 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 17
+2026-03-16 22:17:38,808 - __main__ - INFO - Tool Call ID: tool_search_point_by_element_from_full_all_levels_jrCvv2XpSlK6o6obD6Op
+2026-03-16 22:17:38,808 - __main__ - INFO - 
+[工具执行结果]
+2026-03-16 22:17:38,808 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:38,808 - __main__ - INFO - 工具名称: search_point_by_element_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:38,808 - __main__ - INFO - 
+返回结果:
+2026-03-16 22:17:38,808 - __main__ - INFO - # 元素类型检索 - 创意展示 (形式)
+
+{
+  "element_value": "创意展示",
+  "element_type": "形式",
+  "total_matched_count": 1,
+  "returned_count": 1,
+  "matched_points": [
+    {
+      "point": "关键点_形式_呈现>视觉>形象塑造>动态神采",
+      "point_type": "关键点",
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+      "edge_count": 5,
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+        },
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+          "co_in_post": {
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+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 23,
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+          }
+        },
+        "关键点_形式_架构>逻辑>逻辑架构": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 22,
+            "confidence": 0.4074
+          }
+        },
+        "目的点_意图_推广": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 19,
+            "confidence": 0.3519
+          }
+        }
+      }
+    }
+  ]
+}
+
+
+Summary: 检索到 1 个匹配点,元素值: 创意展示, 类型: 形式
+2026-03-16 22:17:38,808 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:38,808 - agent.core.runner - INFO - [Tool Call] search_point_by_element_from_full_all_levels({"top_k": 5, "element_value": "夸张", "element_type": "形式"})
+2026-03-16 22:17:38,812 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:17:38,812 - __main__ - INFO - [Message #19] TOOL
+2026-03-16 22:17:38,812 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:17:38,812 - __main__ - INFO - Goal ID: 1
+2026-03-16 22:17:38,812 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 18
+2026-03-16 22:17:38,812 - __main__ - INFO - Tool Call ID: tool_search_point_by_element_from_full_all_levels_gXDsOr0OiUbmGMGIq4vC
+2026-03-16 22:17:38,812 - __main__ - INFO - 
+[工具执行结果]
+2026-03-16 22:17:38,812 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:38,812 - __main__ - INFO - 工具名称: search_point_by_element_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:38,812 - __main__ - INFO - 
+返回结果:
+2026-03-16 22:17:38,812 - __main__ - INFO - # 元素类型检索 - 夸张 (形式)
+
+{
+  "element_value": "夸张",
+  "element_type": "形式",
+  "total_matched_count": 2,
+  "returned_count": 2,
+  "matched_points": [
+    {
+      "point": "关键点_形式_呈现>视觉>视觉调性>风格基调",
+      "point_type": "关键点",
+      "dimension": "形式",
+      "point_path": "呈现>视觉>视觉调性>风格基调",
+      "frequency_in_posts": 102,
+      "elements": {
+        "夸张": 21,
+        "视觉反差": 13,
+        "生活化": 11,
+        "创意": 11,
+        "荒诞场景": 8,
+        "治愈系插画": 8,
+        "绿框白底": 6,
+        "视觉效果": 6,
+        "高饱和度": 5,
+        "视觉聚焦": 5,
+        "暗色调": 3,
+        "科技背景": 3,
+        "反差感": 3,
+        "不协调": 3,
+        "微缩景观": 3,
+        "高饱和度色彩": 3,
+        "视觉": 2,
+        "暖调": 2,
+        "米色背景": 2,
+        "创意化": 2,
+        "超现实": 2,
+        "氛围": 2,
+        "极简主义": 2,
+        "视觉风格": 2,
+        "正式感": 2,
+        "黑金风格": 1,
+        "沉浸式": 1,
+        "流体线条": 1,
+        "极简": 1,
+        "视觉元素": 1,
+        "简洁": 1,
+        "艺术": 1,
+        "纪实": 1,
+        "光影艺术感": 1,
+        "绘画风格": 1,
+        "高饱和中国红": 1,
+        "高反差": 1,
+        "治愈系": 1,
+        "色彩基调": 1,
+        "抽象意象": 1,
+        "极简插画": 1,
+        "明暗对比": 1
+      },
+      "edge_count": 5,
+      "edges": {
+        "目的点_意图_分享": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 41,
+            "confidence": 0.402
+          }
+        },
+        "关键点_形式_架构>叙事>叙事形式": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 36,
+            "confidence": 0.3529
+          }
+        },
+        "关键点_形式_呈现>视觉>形象塑造>动态神采": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 33,
+            "confidence": 0.3235
+          }
+        },
+        "关键点_形式_架构>修辞>风格调性": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 33,
+            "confidence": 0.3235
+          }
+        },
+        "关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 32,
+            "confidence": 0.3137
+          }
+        }
+      }
+    },
+    {
+      "point": "关键点_形式_架构>修辞>风格调性",
+      "point_type": "关键点",
+      "dimension": "形式",
+      "point_path": "架构>修辞>风格调性",
+      "frequency_in_posts": 67,
+      "elements": {
+        "科普": 16,
+        "标题": 12,
+        "口语化": 11,
+        "幽默化标题": 11,
+        "吐槽文案": 8,
+        "夸张": 6,
+        "文本风格": 5,
+        "双关语": 3,
+        "谐音梗": 3,
+        "吐槽式": 2,
+        "艺术化": 2,
+        "表情包化": 2,
+        "发疯文学": 2,
+        "自嘲式": 2,
+        "文风": 2,
+        "极端": 1,
+        "文案风格": 1,
+        "直白": 1,
+        "促销标语": 1,
+        "对话式": 1,
+        "元素": 1,
+        "感性叙事": 1,
+        "警示性": 1,
+        "反思话术": 1
+      },
+      "edge_count": 5,
+      "edges": {
+        "目的点_意图_分享": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 34,
+            "confidence": 0.5075
+          }
+        },
+        "关键点_形式_呈现>视觉>视觉调性>风格基调": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 33,
+            "confidence": 0.4925
+          }
+        },
+        "关键点_形式_架构>逻辑>逻辑架构": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 28,
+            "confidence": 0.4179
+          }
+        },
+        "关键点_形式_呈现>文字>图文排版": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 21,
+            "confidence": 0.3134
+          }
+        },
+        "关键点_形式_架构>叙事>叙事策略": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 17,
+            "confidence": 0.2537
+          }
+        }
+      }
+    }
+  ]
+}
+
+
+Summary: 检索到 2 个匹配点,元素值: 夸张, 类型: 形式
+2026-03-16 22:17:38,812 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:38,812 - agent.core.runner - INFO - [Tool Call] search_point_by_element_from_full_all_levels({"element_value": "产品植入", "element_type": "意图", "top_k": 5})
+2026-03-16 22:17:38,815 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:17:38,815 - __main__ - INFO - [Message #20] TOOL
+2026-03-16 22:17:38,815 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:17:38,815 - __main__ - INFO - Goal ID: 1
+2026-03-16 22:17:38,815 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 19
+2026-03-16 22:17:38,815 - __main__ - INFO - Tool Call ID: tool_search_point_by_element_from_full_all_levels_WJqSLpRIZtixZDs8jGLV
+2026-03-16 22:17:38,815 - __main__ - INFO - 
+[工具执行结果]
+2026-03-16 22:17:38,815 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:38,815 - __main__ - INFO - 工具名称: search_point_by_element_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:38,815 - __main__ - INFO - 
+返回结果:
+2026-03-16 22:17:38,815 - __main__ - INFO - # 元素类型检索 - 产品植入 (意图)
+
+{
+  "element_value": "产品植入",
+  "element_type": "意图",
+  "total_matched_count": 1,
+  "returned_count": 1,
+  "matched_points": [
+    {
+      "point": "目的点_意图_产品植入",
+      "point_type": "目的点",
+      "dimension": "意图",
+      "point_path": "产品植入",
+      "frequency_in_posts": 1,
+      "elements": {
+        "产品植入": 1
+      },
+      "edge_count": 5,
+      "edges": {
+        "关键点_实质_理念>知识>概念>生活知识": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 1,
+            "confidence": 1.0
+          }
+        },
+        "关键点_实质_理念>观念>个人>心理心境>职场心态": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 1,
+            "confidence": 1.0
+          }
+        },
+        "关键点_实质_表象>场景>空间>建筑场所>场景环境": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 1,
+            "confidence": 1.0
+          }
+        },
+        "关键点_形式_呈现>文字>图文排版": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 1,
+            "confidence": 1.0
+          }
+        },
+        "关键点_形式_呈现>视觉>形象塑造>动态神采": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 1,
+            "confidence": 1.0
+          }
+        }
+      }
+    }
+  ]
+}
+
+
+Summary: 检索到 1 个匹配点,元素值: 产品植入, 类型: 意图
+2026-03-16 22:17:38,815 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:38,815 - agent.core.runner - INFO - [Tool Call] search_point_by_element_from_full_all_levels({"element_type": "意图", "element_value": "分享", "top_k": 5})
+2026-03-16 22:17:38,818 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:17:38,818 - __main__ - INFO - [Message #21] TOOL
+2026-03-16 22:17:38,818 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:17:38,818 - __main__ - INFO - Goal ID: 1
+2026-03-16 22:17:38,819 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 20
+2026-03-16 22:17:38,819 - __main__ - INFO - Tool Call ID: tool_search_point_by_element_from_full_all_levels_OtGbBZ7OQdbXcFjugCYa
+2026-03-16 22:17:38,819 - __main__ - INFO - 
+[工具执行结果]
+2026-03-16 22:17:38,819 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:38,819 - __main__ - INFO - 工具名称: search_point_by_element_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:38,819 - __main__ - INFO - 
+返回结果:
+2026-03-16 22:17:38,819 - __main__ - INFO - # 元素类型检索 - 分享 (意图)
+
+{
+  "element_value": "分享",
+  "element_type": "意图",
+  "total_matched_count": 1,
+  "returned_count": 1,
+  "matched_points": [
+    {
+      "point": "目的点_意图_分享",
+      "point_type": "目的点",
+      "dimension": "意图",
+      "point_path": "分享",
+      "frequency_in_posts": 165,
+      "elements": {
+        "分享": 165
+      },
+      "edge_count": 5,
+      "edges": {
+        "关键点_形式_呈现>视觉>空间布局>摄影技法": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 45,
+            "confidence": 0.2727
+          }
+        },
+        "关键点_形式_呈现>文字>图文排版": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 42,
+            "confidence": 0.2545
+          }
+        },
+        "关键点_形式_呈现>视觉>视觉调性>风格基调": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 41,
+            "confidence": 0.2485
+          }
+        },
+        "关键点_形式_架构>逻辑>逻辑架构": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 34,
+            "confidence": 0.2061
+          }
+        },
+        "关键点_形式_架构>修辞>风格调性": {
+          "co_in_post": {
+            "co_post_count": 34,
+            "confidence": 0.2061
+          }
+        }
+      }
+    }
+  ]
+}
+
+
+Summary: 检索到 1 个匹配点,元素值: 分享, 类型: 意图
+2026-03-16 22:17:38,819 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:38,828 - agent.llm.openrouter - INFO - 重写 14 个 tool_call_id (target_prefix=call)
+2026-03-16 22:17:59,332 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:17:59,333 - __main__ - INFO - [Message #22] ASSISTANT
+2026-03-16 22:17:59,333 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:17:59,333 - __main__ - INFO - Goal ID: 1
+2026-03-16 22:17:59,333 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 21
+2026-03-16 22:17:59,333 - __main__ - INFO - 
+[LLM 文本回复]
+2026-03-16 22:17:59,333 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:59,333 - __main__ - INFO - 已获取所有常量点的第一层关联信息。现在我将根据这些数据,正式构建第 0 轮的 11 条初始路径。
+
+### 思考过程
+
+**1. 路径构建逻辑**:
+- 每条路径包含 2 个点:`[起始常量点, 关联点]`。
+- **起始常量点**:根据规则构造,置信度 1.0,来源方式“起始常量点”。
+- **关联点**:从 `search_point_by_element` 返回的 `matched_points` 中选择置信度最高(或最相关)的点。
+
+**2. 初始路径构建详情**:
+
+| 常量点 (维度) | 关联点 (点名称) | 包含点类型 |
+| :--- | :--- | :--- |
+| 懒人妻子 (实质) | 关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色 | 灵感点, 关键点 |
+| 职场场景 (实质) | 关键点_实质_表象>场景>空间>建筑场所>场景环境 | 灵感点, 关键点 |
+| 日常物品 (实质) | 关键点_实质_表象>场景>空间>建筑场所>场景环境 | 灵感点, 关键点 |
+| 情侣互动 (实质) | 关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色 | 灵感点, 关键点 |
+| 护肤需求 (实质) | 关键点_实质_理念>知识>概念>生活知识 | 灵感点, 关键点 |
+| 人物姿态 (实质) | 关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色 | 灵感点, 关键点 |
+| 产品植入 (形式) | 关键点_形式_架构>策略>策略融入 | 关键点, 关键点 |
+| 创意展示 (形式) | 关键点_形式_呈现>视觉>形象塑造>动态神采 | 关键点, 关键点 |
+| 夸张 (形式) | 关键点_形式_呈现>视觉>视觉调性>风格基调 | 关键点, 关键点 |
+| 产品植入 (意图) | 目的点_意图_产品植入 | 目的点, 目的点 |
+| 分享 (意图) | 目的点_意图_分享 | 目的点, 目的点 |
+
+*注:常量点的“点类型”根据其在人设树中的定义,实质点通常视为“灵感点”,形式点视为“关键点”,意图点视为“目的点”。*
+
+**3. 下一步计划**:
+- 将这些路径存入状态,并提取末端点作为第 1 轮的探索起点。
+- 由于路径较多(11条),我将直接进入第 1 轮循环。
+
+---
+
+### 执行步骤:打印第 0 轮路径信息并准备第 1 轮
+
+**调用原因**:输出当前路径状态,确保过程可观测,并准备下一步探索。
+
+**参数说明**:
+- `goal(done=...)`: 记录第 0 轮完成。
+- `goal(focus="2")`: 切换到第 1 轮。
+
+*(由于我是一个智能体,我会在内部维护路径状态,并在每轮结束时按格式输出)*
+
+---
+
+### 第 0 轮路径状态输出
+
+```json
+{
+  "当前轮次": 0,
+  "保留路径数": 11,
+  "路径详情": [
+    {
+      "路径ID": "path_0_001",
+      "路径长度": 2,
+      "完整路径": ["常量点_实质_懒人妻子", "关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色"],
+      "包含点类型": ["灵感点", "关键点"],
+      "三点齐全": false,
+      "本轮新增点": "关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色",
+      "新增点置信度": 0.6154
+    },
+    {
+      "路径ID": "path_0_002",
+      "路径长度": 2,
+      "完整路径": ["常量点_实质_职场场景", "关键点_实质_表象>场景>空间>建筑场所>场景环境"],
+      "包含点类型": ["灵感点", "关键点"],
+      "三点齐全": false,
+      "本轮新增点": "关键点_实质_表象>场景>空间>建筑场所>场景环境",
+      "新增点置信度": 0.5652
+    },
+    {
+      "路径ID": "path_0_003",
+      "路径长度": 2,
+      "完整路径": ["常量点_实质_日常物品", "关键点_实质_表象>场景>空间>建筑场所>场景环境"],
+      "包含点类型": ["灵感点", "关键点"],
+      "三点齐全": false,
+      "本轮新增点": "关键点_实质_表象>场景>空间>建筑场所>场景环境",
+      "新增点置信度": 0.5652
+    },
+    {
+      "路径ID": "path_0_004",
+      "路径长度": 2,
+      "完整路径": ["常量点_实质_情侣互动", "关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色"],
+      "包含点类型": ["灵感点", "关键点"],
+      "三点齐全": false,
+      "本轮新增点": "关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色",
+      "新增点置信度": 0.6154
+    },
+    {
+      "路径ID": "path_0_005",
+      "路径长度": 2,
+      "完整路径": ["常量点_实质_护肤需求", "关键点_实质_理念>知识>概念>生活知识"],
+      "包含点类型": ["灵感点", "关键点"],
+      "三点齐全": false,
+      "本轮新增点": "关键点_实质_理念>知识>概念>生活知识",
+      "新增点置信度": 0.6061
+    },
+    {
+      "路径ID": "path_0_006",
+      "路径长度": 2,
+      "完整路径": ["常量点_实质_人物姿态", "关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色"],
+      "包含点类型": ["灵感点", "关键点"],
+      "三点齐全": false,
+      "本轮新增点": "关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色",
+      "新增点置信度": 0.6154
+    },
+    {
+      "路径ID": "path_0_007",
+      "路径长度": 2,
+      "完整路径": ["常量点_形式_产品植入", "关键点_形式_架构>策略>策略融入"],
+      "包含点类型": ["关键点"],
+      "三点齐全": false,
+      "本轮新增点": "关键点_形式_架构>策略>策略融入",
+      "新增点置信度": 0.7183
+    },
+    {
+      "路径ID": "path_0_008",
+      "路径长度": 2,
+      "完整路径": ["常量点_形式_创意展示", "关键点_形式_呈现>视觉>形象塑造>动态神采"],
+      "包含点类型": ["关键点"],
+      "三点齐全": false,
+      "本轮新增点": "关键点_形式_呈现>视觉>形象塑造>动态神采",
+      "新增点置信度": 0.6852
+    },
+    {
+      "路径ID": "path_0_009",
+      "路径长度": 2,
+      "完整路径": ["常量点_形式_夸张", "关键点_形式_呈现>视觉>视觉调性>风格基调"],
+      "包含点类型": ["关键点"],
+      "三点齐全": false,
+      "本轮新增点": "关键点_形式_呈现>视觉>视觉调性>风格基调",
+      "新增点置信度": 0.4925
+    },
+    {
+      "路径ID": "path_0_010",
+      "路径长度": 2,
+      "完整路径": ["常量点_意图_产品植入", "目的点_意图_产品植入"],
+      "包含点类型": ["目的点"],
+      "三点齐全": false,
+      "本轮新增点": "目的点_意图_产品植入",
+      "新增点置信度": 1.0
+    },
+    {
+      "路径ID": "path_0_011",
+      "路径长度": 2,
+      "完整路径": ["常量点_意图_分享", "目的点_意图_分享"],
+      "包含点类型": ["目的点"],
+      "三点齐全": false,
+      "本轮新增点": "目的点_意图_分享",
+      "新增点置信度": 1.0
+    }
+  ],
+  "本轮统计": {
+    "候选路径总数": 11,
+    "通过评估路径数": 11,
+    "保留路径数": 11,
+    "淘汰路径数": 0,
+    "三点齐全路径数": 0
+  }
+}
+```
+
+---
+
+### 开始第 1 轮:探索新关联点
+
+**调用原因**:从第 0 轮的末端点出发,扩展路径长度至 3。
+
+**参数生成逻辑**:
+- 获取所有末端点。
+- 调用 `search_point_by_path_from_full_all_levels`。
+
+由于末端点中有重复(如多个点关联到“关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色”),我将按路径 ID 依次探索。
+
+首先探索 `path_0_001` 到 `path_0_006` 的末端点。
+2026-03-16 22:17:59,335 - __main__ - INFO - 
+[工具调用] (共 9 个)
+2026-03-16 22:17:59,335 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:59,335 - __main__ - INFO - 
+工具 #1: goal
+2026-03-16 22:17:59,335 - __main__ - INFO -   Call ID: tool_goal_3f7s18sFcvbQKYQyVjcu
+2026-03-16 22:17:59,335 - __main__ - INFO -   参数:
+2026-03-16 22:17:59,335 - __main__ - INFO - {
+    "focus": "2",
+    "done": "已完成第0轮初始化,构建了11条初始路径。"
+}
+2026-03-16 22:17:59,335 - __main__ - INFO - 
+工具 #2: search_point_by_path_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:59,335 - __main__ - INFO -   Call ID: tool_search_point_by_path_from_full_all_levels_4oZ2xCZe5yGDLWfhXa4U
+2026-03-16 22:17:59,335 - __main__ - INFO -   参数:
+2026-03-16 22:17:59,335 - __main__ - INFO - {
+    "path": "关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色"
+}
+2026-03-16 22:17:59,335 - __main__ - INFO - 
+工具 #3: search_point_by_path_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:59,335 - __main__ - INFO -   Call ID: tool_search_point_by_path_from_full_all_levels_CAlMWLcWtTZZhPEVPLZy
+2026-03-16 22:17:59,335 - __main__ - INFO -   参数:
+2026-03-16 22:17:59,335 - __main__ - INFO - {
+    "path": "关键点_实质_表象>场景>空间>建筑场所>场景环境"
+}
+2026-03-16 22:17:59,335 - __main__ - INFO - 
+工具 #4: search_point_by_path_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:59,335 - __main__ - INFO -   Call ID: tool_search_point_by_path_from_full_all_levels_tAnw1VRLV2Y4IUp0SdNE
+2026-03-16 22:17:59,335 - __main__ - INFO -   参数:
+2026-03-16 22:17:59,335 - __main__ - INFO - {
+    "path": "关键点_实质_理念>知识>概念>生活知识"
+}
+2026-03-16 22:17:59,335 - __main__ - INFO - 
+工具 #5: search_point_by_path_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:59,335 - __main__ - INFO -   Call ID: tool_search_point_by_path_from_full_all_levels_oHLYs4J8CwUUcVVQCesX
+2026-03-16 22:17:59,335 - __main__ - INFO -   参数:
+2026-03-16 22:17:59,335 - __main__ - INFO - {
+    "path": "关键点_形式_架构>策略>策略融入"
+}
+2026-03-16 22:17:59,336 - __main__ - INFO - 
+工具 #6: search_point_by_path_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:59,336 - __main__ - INFO -   Call ID: tool_search_point_by_path_from_full_all_levels_yyZwSN8kscQLmnCPbV8b
+2026-03-16 22:17:59,336 - __main__ - INFO -   参数:
+2026-03-16 22:17:59,336 - __main__ - INFO - {
+    "path": "关键点_形式_呈现>视觉>形象塑造>动态神采"
+}
+2026-03-16 22:17:59,336 - __main__ - INFO - 
+工具 #7: search_point_by_path_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:59,336 - __main__ - INFO -   Call ID: tool_search_point_by_path_from_full_all_levels_V9k6kLMcP3mS5i34eDqt
+2026-03-16 22:17:59,336 - __main__ - INFO -   参数:
+2026-03-16 22:17:59,336 - __main__ - INFO - {
+    "path": "关键点_形式_呈现>视觉>视觉调性>风格基调"
+}
+2026-03-16 22:17:59,336 - __main__ - INFO - 
+工具 #8: search_point_by_path_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:59,336 - __main__ - INFO -   Call ID: tool_search_point_by_path_from_full_all_levels_uL38ZXIc5W4tjDZGeqTr
+2026-03-16 22:17:59,337 - __main__ - INFO -   参数:
+2026-03-16 22:17:59,337 - __main__ - INFO - {
+    "path": "目的点_意图_产品植入"
+}
+2026-03-16 22:17:59,337 - __main__ - INFO - 
+工具 #9: search_point_by_path_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:59,337 - __main__ - INFO -   Call ID: tool_search_point_by_path_from_full_all_levels_vkhbld0AeSR8xRzXhMXO
+2026-03-16 22:17:59,337 - __main__ - INFO -   参数:
+2026-03-16 22:17:59,337 - __main__ - INFO - {
+    "path": "目的点_意图_分享"
+}
+2026-03-16 22:17:59,337 - __main__ - INFO - 
+完成原因: tool_calls
+2026-03-16 22:17:59,337 - __main__ - INFO - 
+[Token 使用]
+2026-03-16 22:17:59,337 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:59,337 - __main__ - INFO -   输入 Tokens: 20,925
+2026-03-16 22:17:59,337 - __main__ - INFO -   输出 Tokens: 2,650
+2026-03-16 22:17:59,337 - __main__ - INFO -   缓存创建 Tokens: 0
+2026-03-16 22:17:59,337 - __main__ - INFO -   缓存读取 Tokens: 0
+2026-03-16 22:17:59,337 - __main__ - INFO -   总计 Tokens: 23,575
+2026-03-16 22:17:59,337 - __main__ - INFO - 
+[成本] $0.018412
+2026-03-16 22:17:59,337 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:59,337 - agent.core.runner - INFO - [Tool Call] goal({"focus": "2", "done": "已完成第0轮初始化,构建了11条初始路径。"})
+2026-03-16 22:17:59,342 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:17:59,342 - __main__ - INFO - [Message #23] TOOL
+2026-03-16 22:17:59,342 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:17:59,342 - __main__ - INFO - Goal ID: 1
+2026-03-16 22:17:59,342 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 22
+2026-03-16 22:17:59,342 - __main__ - INFO - Tool Call ID: tool_goal_3f7s18sFcvbQKYQyVjcu
+2026-03-16 22:17:59,342 - __main__ - INFO - 
+[工具执行结果]
+2026-03-16 22:17:59,342 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:59,342 - __main__ - INFO - 工具名称: goal
+2026-03-16 22:17:59,342 - __main__ - INFO - 
+返回结果:
+2026-03-16 22:17:59,342 - __main__ - INFO - ## 更新
+- 已完成: 1. 第0轮:提取人设常量点并构建初始路径
+- 切换焦点: 2. 第1-10轮:循环扩展路径并进行全局剪枝
+
+## Current Plan
+**Mission**: 社交媒体内容解构、建构、评估任务
+**Current**: 2 第1-10轮:循环扩展路径并进行全局剪枝
+
+**Progress**:
+[✓] 1. 第0轮:提取人设常量点并构建初始路径
+[→] 2. 第1-10轮:循环扩展路径并进行全局剪枝 ← current
+[ ] 3. 选题生成:将有效路径转化为创作指导并输出摘要
+2026-03-16 22:17:59,342 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:59,342 - agent.core.runner - INFO - [Tool Call] search_point_by_path_from_full_all_levels({"path": "关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色"})
+2026-03-16 22:17:59,345 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:17:59,345 - __main__ - INFO - [Message #24] TOOL
+2026-03-16 22:17:59,345 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:17:59,345 - __main__ - INFO - Goal ID: 2
+2026-03-16 22:17:59,345 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 23
+2026-03-16 22:17:59,345 - __main__ - INFO - Tool Call ID: tool_search_point_by_path_from_full_all_levels_4oZ2xCZe5yGDLWfhXa4U
+2026-03-16 22:17:59,345 - __main__ - INFO - 
+[工具执行结果]
+2026-03-16 22:17:59,345 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:59,345 - __main__ - INFO - 工具名称: search_point_by_path_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:59,345 - __main__ - INFO - 
+返回结果:
+2026-03-16 22:17:59,345 - __main__ - INFO - # 路径检索 - 关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色
+
+{
+  "path": "关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色",
+  "point_type": "关键点",
+  "dimension": "实质",
+  "point_path": "表象>实体>人物>人物角色",
+  "frequency_in_posts": 52,
+  "elements": {
+    "人物姿态": 12,
+    "丈夫": 8,
+    "男友": 8,
+    "懒人妻子": 5,
+    "情侣互动": 5,
+    "创始人": 2,
+    "顶尖科学家": 2,
+    "爱因斯坦女友": 2,
+    "表情": 2,
+    "闺蜜": 2,
+    "儿童模特": 1,
+    "临床医生": 1,
+    "专业酿酒师": 1,
+    "高管": 1,
+    "教父级人物": 1,
+    "情侣": 1,
+    "人物": 1,
+    "肢体互动": 1,
+    "肇事者": 1,
+    "拖延症女友": 1,
+    "元素": 1,
+    "职业": 1
+  },
+  "edge_count": 5,
+  "edges": {
+    "关键点_形式_呈现>视觉>视觉调性>风格基调": {
+      "co_in_post": {
+        "co_post_count": 32,
+        "confidence": 0.6154
+      }
+    },
+    "关键点_形式_架构>逻辑>逻辑架构": {
+      "co_in_post": {
+        "co_post_count": 29,
+        "confidence": 0.5577
+      }
+    },
+    "关键点_形式_呈现>文字>图文排版": {
+      "co_in_post": {
+        "co_post_count": 27,
+        "confidence": 0.5192
+      }
+    },
+    "关键点_形式_架构>叙事>叙事视角": {
+      "co_in_post": {
+        "co_post_count": 27,
+        "confidence": 0.5192
+      }
+    },
+    "目的点_形式_架构>策略>策略融入": {
+      "co_in_post": {
+        "co_post_count": 27,
+        "confidence": 0.5192
+      }
+    }
+  }
+}
+
+
+Summary: 检索到路径 关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色 的完整信息,包含置信度最高的 5 条边
+2026-03-16 22:17:59,345 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:59,345 - agent.core.runner - INFO - [Tool Call] search_point_by_path_from_full_all_levels({"path": "关键点_实质_表象>场景>空间>建筑场所>场景环境"})
+2026-03-16 22:17:59,348 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:17:59,348 - __main__ - INFO - [Message #25] TOOL
+2026-03-16 22:17:59,348 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:17:59,348 - __main__ - INFO - Goal ID: 2
+2026-03-16 22:17:59,348 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 24
+2026-03-16 22:17:59,348 - __main__ - INFO - Tool Call ID: tool_search_point_by_path_from_full_all_levels_CAlMWLcWtTZZhPEVPLZy
+2026-03-16 22:17:59,348 - __main__ - INFO - 
+[工具执行结果]
+2026-03-16 22:17:59,348 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:59,348 - __main__ - INFO - 工具名称: search_point_by_path_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:59,348 - __main__ - INFO - 
+返回结果:
+2026-03-16 22:17:59,348 - __main__ - INFO - # 路径检索 - 关键点_实质_表象>场景>空间>建筑场所>场景环境
+
+{
+  "path": "关键点_实质_表象>场景>空间>建筑场所>场景环境",
+  "point_type": "关键点",
+  "dimension": "实质",
+  "point_path": "表象>场景>空间>建筑场所>场景环境",
+  "frequency_in_posts": 46,
+  "elements": {
+    "日常物品": 11,
+    "场景": 10,
+    "职场场景": 5,
+    "背景": 4,
+    "户外草坪": 3,
+    "野餐场景": 3,
+    "生活场景": 2,
+    "旅途场景": 2,
+    "街头实景": 2,
+    "自然背景": 2,
+    "金属栅栏": 1,
+    "雪山场景": 1,
+    "海边": 1,
+    "室内外": 1,
+    "沙滩环境": 1,
+    "办公室场景": 1,
+    "居家生活场景": 1,
+    "公共场景": 1,
+    "麻将桌场景": 1,
+    "环境": 1,
+    "港式街头": 1,
+    "机场环境": 1,
+    "便利店": 1
+  },
+  "edge_count": 5,
+  "edges": {
+    "关键点_形式_呈现>视觉>视觉调性>风格基调": {
+      "co_in_post": {
+        "co_post_count": 26,
+        "confidence": 0.5652
+      }
+    },
+    "目的点_形式_架构>策略>策略融入": {
+      "co_in_post": {
+        "co_post_count": 26,
+        "confidence": 0.5652
+      }
+    },
+    "关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色": {
+      "co_in_post": {
+        "co_post_count": 26,
+        "confidence": 0.5652
+      }
+    },
+    "关键点_形式_架构>叙事>叙事视角": {
+      "co_in_post": {
+        "co_post_count": 25,
+        "confidence": 0.5435
+      }
+    },
+    "关键点_形式_呈现>文字>图文排版": {
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+        "confidence": 0.5
+      }
+    }
+  }
+}
+
+
+Summary: 检索到路径 关键点_实质_表象>场景>空间>建筑场所>场景环境 的完整信息,包含置信度最高的 5 条边
+2026-03-16 22:17:59,348 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:59,349 - agent.core.runner - INFO - [Tool Call] search_point_by_path_from_full_all_levels({"path": "关键点_实质_理念>知识>概念>生活知识"})
+2026-03-16 22:17:59,352 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:17:59,352 - __main__ - INFO - [Message #26] TOOL
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+2026-03-16 22:17:59,352 - __main__ - INFO - Goal ID: 2
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+2026-03-16 22:17:59,352 - __main__ - INFO - 
+[工具执行结果]
+2026-03-16 22:17:59,352 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:59,352 - __main__ - INFO - 工具名称: search_point_by_path_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:59,352 - __main__ - INFO - 
+返回结果:
+2026-03-16 22:17:59,352 - __main__ - INFO - # 路径检索 - 关键点_实质_理念>知识>概念>生活知识
+
+{
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+}
+
+
+Summary: 检索到路径 关键点_实质_理念>知识>概念>生活知识 的完整信息,包含置信度最高的 5 条边
+2026-03-16 22:17:59,352 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:59,352 - agent.core.runner - INFO - [Tool Call] search_point_by_path_from_full_all_levels({"path": "关键点_形式_架构>策略>策略融入"})
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+================================================================================
+2026-03-16 22:17:59,355 - __main__ - INFO - [Message #27] TOOL
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+2026-03-16 22:17:59,355 - __main__ - INFO - 
+[工具执行结果]
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+2026-03-16 22:17:59,355 - __main__ - INFO - 
+返回结果:
+2026-03-16 22:17:59,355 - __main__ - INFO - # 路径检索 - 关键点_形式_架构>策略>策略融入
+
+{
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+
+
+Summary: 检索到路径 关键点_形式_架构>策略>策略融入 的完整信息,包含置信度最高的 5 条边
+2026-03-16 22:17:59,362 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:59,362 - agent.core.runner - INFO - [Tool Call] search_point_by_path_from_full_all_levels({"path": "关键点_形式_呈现>视觉>形象塑造>动态神采"})
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+2026-03-16 22:17:59,365 - __main__ - INFO - Goal ID: 2
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+2026-03-16 22:17:59,365 - __main__ - INFO - 
+[工具执行结果]
+2026-03-16 22:17:59,365 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:59,365 - __main__ - INFO - 工具名称: search_point_by_path_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:59,365 - __main__ - INFO - 
+返回结果:
+2026-03-16 22:17:59,365 - __main__ - INFO - # 路径检索 - 关键点_形式_呈现>视觉>形象塑造>动态神采
+
+{
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+  }
+}
+
+
+Summary: 检索到路径 关键点_形式_呈现>视觉>形象塑造>动态神采 的完整信息,包含置信度最高的 5 条边
+2026-03-16 22:17:59,365 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:59,365 - agent.core.runner - INFO - [Tool Call] search_point_by_path_from_full_all_levels({"path": "关键点_形式_呈现>视觉>视觉调性>风格基调"})
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+================================================================================
+2026-03-16 22:17:59,368 - __main__ - INFO - [Message #29] TOOL
+2026-03-16 22:17:59,368 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:17:59,368 - __main__ - INFO - Goal ID: 2
+2026-03-16 22:17:59,368 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 28
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+2026-03-16 22:17:59,369 - __main__ - INFO - 
+[工具执行结果]
+2026-03-16 22:17:59,369 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:59,369 - __main__ - INFO - 工具名称: search_point_by_path_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:59,369 - __main__ - INFO - 
+返回结果:
+2026-03-16 22:17:59,369 - __main__ - INFO - # 路径检索 - 关键点_形式_呈现>视觉>视觉调性>风格基调
+
+{
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+  },
+  "edge_count": 5,
+  "edges": {
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+  }
+}
+
+
+Summary: 检索到路径 关键点_形式_呈现>视觉>视觉调性>风格基调 的完整信息,包含置信度最高的 5 条边
+2026-03-16 22:17:59,369 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:59,369 - agent.core.runner - INFO - [Tool Call] search_point_by_path_from_full_all_levels({"path": "目的点_意图_产品植入"})
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+================================================================================
+2026-03-16 22:17:59,371 - __main__ - INFO - [Message #30] TOOL
+2026-03-16 22:17:59,371 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:17:59,371 - __main__ - INFO - Goal ID: 2
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+2026-03-16 22:17:59,372 - __main__ - INFO - Tool Call ID: tool_search_point_by_path_from_full_all_levels_uL38ZXIc5W4tjDZGeqTr
+2026-03-16 22:17:59,372 - __main__ - INFO - 
+[工具执行结果]
+2026-03-16 22:17:59,372 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:59,372 - __main__ - INFO - 工具名称: search_point_by_path_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:59,372 - __main__ - INFO - 
+返回结果:
+2026-03-16 22:17:59,372 - __main__ - INFO - # 路径检索 - 目的点_意图_产品植入
+
+{
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+      }
+    }
+  }
+}
+
+
+Summary: 检索到路径 目的点_意图_产品植入 的完整信息,包含置信度最高的 5 条边
+2026-03-16 22:17:59,372 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:59,372 - agent.core.runner - INFO - [Tool Call] search_point_by_path_from_full_all_levels({"path": "目的点_意图_分享"})
+2026-03-16 22:17:59,375 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:17:59,375 - __main__ - INFO - [Message #31] TOOL
+2026-03-16 22:17:59,375 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:17:59,375 - __main__ - INFO - Goal ID: 2
+2026-03-16 22:17:59,375 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 30
+2026-03-16 22:17:59,375 - __main__ - INFO - Tool Call ID: tool_search_point_by_path_from_full_all_levels_vkhbld0AeSR8xRzXhMXO
+2026-03-16 22:17:59,375 - __main__ - INFO - 
+[工具执行结果]
+2026-03-16 22:17:59,375 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:17:59,375 - __main__ - INFO - 工具名称: search_point_by_path_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:17:59,375 - __main__ - INFO - 
+返回结果:
+2026-03-16 22:17:59,375 - __main__ - INFO - # 路径检索 - 目的点_意图_分享
+
+{
+  "path": "目的点_意图_分享",
+  "point_type": "目的点",
+  "dimension": "意图",
+  "point_path": "分享",
+  "frequency_in_posts": 165,
+  "elements": {
+    "分享": 165
+  },
+  "edge_count": 5,
+  "edges": {
+    "关键点_形式_呈现>视觉>空间布局>摄影技法": {
+      "co_in_post": {
+        "co_post_count": 45,
+        "confidence": 0.2727
+      }
+    },
+    "关键点_形式_呈现>文字>图文排版": {
+      "co_in_post": {
+        "co_post_count": 42,
+        "confidence": 0.2545
+      }
+    },
+    "关键点_形式_呈现>视觉>视觉调性>风格基调": {
+      "co_in_post": {
+        "co_post_count": 41,
+        "confidence": 0.2485
+      }
+    },
+    "关键点_形式_架构>逻辑>逻辑架构": {
+      "co_in_post": {
+        "co_post_count": 34,
+        "confidence": 0.2061
+      }
+    },
+    "关键点_形式_架构>修辞>风格调性": {
+      "co_in_post": {
+        "co_post_count": 34,
+        "confidence": 0.2061
+      }
+    }
+  }
+}
+
+
+Summary: 检索到路径 目的点_意图_分享 的完整信息,包含置信度最高的 5 条边
+2026-03-16 22:17:59,375 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:17:59,386 - agent.core.runner - WARNING - Context 使用率达到 30%: 37,439 / 100,000 tokens (31 条消息)
+2026-03-16 22:17:59,386 - agent.llm.openrouter - INFO - 重写 23 个 tool_call_id (target_prefix=call)
+2026-03-16 22:18:16,561 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:18:16,563 - __main__ - INFO - [Message #32] ASSISTANT
+2026-03-16 22:18:16,563 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:18:16,563 - __main__ - INFO - Goal ID: 2
+2026-03-16 22:18:16,563 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 31
+2026-03-16 22:18:16,563 - __main__ - INFO - 
+[LLM 文本回复]
+2026-03-16 22:18:16,563 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:18:16,563 - __main__ - INFO - 已完成第 1 轮的关联点探索。现在我将构建候选路径,并进行评估和全局剪枝。
+
+### 思考过程
+
+**1. 候选路径构建**:
+- **path_0_001 (懒人妻子)** -> 关键点_实质_人物角色 -> **目的点_形式_策略融入** (置信度 0.5192)
+- **path_0_002 (职场场景)** -> 关键点_实质_场景环境 -> **目的点_形式_策略融入** (置信度 0.5652)
+- **path_0_003 (日常物品)** -> 关键点_实质_场景环境 -> **关键点_实质_人物角色** (置信度 0.5652)
+- **path_0_004 (情侣互动)** -> 关键点_实质_人物角色 -> **关键点_形式_风格基调** (置信度 0.6154)
+- **path_0_005 (护肤需求)** -> 关键点_实质_生活知识 -> **目的点_形式_策略融入** (置信度 0.6061)
+- **path_0_006 (人物姿态)** -> 关键点_实质_人物角色 -> **关键点_形式_风格基调** (置信度 0.6154)
+- **path_0_007 (形式_产品植入)** -> 关键点_形式_策略融入 -> **关键点_形式_叙事形式** (置信度 0.7183)
+- **path_0_008 (形式_创意展示)** -> 关键点_形式_动态神采 -> **关键点_形式_叙事形式** (置信度 0.6852)
+- **path_0_009 (形式_夸张)** -> 关键点_形式_风格基调 -> **目的点_意图_分享** (置信度 0.402)
+- **path_0_010 (意图_产品植入)** -> 目的点_意图_产品植入 -> **关键点_实质_场景环境** (置信度 1.0)
+- **path_0_011 (意图_分享)** -> 目的点_意图_分享 -> **关键点_形式_摄影技法** (置信度 0.2727)
+
+**2. 评估与剪枝**:
+- **保留原则**:置信度高、维度互补、符合人设。
+- **Top K (10)**:我将保留上述 10 条路径(淘汰置信度最低的 path_0_011)。
+
+**3. 路径状态更新**:
+- 路径长度现在为 3。
+- 观察到部分路径已开始出现“目的点”或“关键点”,三点齐全程度在提升。
+
+---
+
+### 第 1 轮路径状态输出
+
+```json
+{
+  "当前轮次": 1,
+  "保留路径数": 10,
+  "路径详情": [
+    {
+      "路径ID": "path_1_001",
+      "路径长度": 3,
+      "完整路径": ["常量点_实质_懒人妻子", "关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色", "目的点_形式_架构>策略>策略融入"],
+      "包含点类型": ["灵感点", "关键点", "目的点"],
+      "三点齐全": true,
+      "本轮新增点": "目的点_形式_架构>策略>策略融入",
+      "新增点置信度": 0.5192
+    },
+    {
+      "路径ID": "path_1_002",
+      "路径长度": 3,
+      "完整路径": ["常量点_实质_职场场景", "关键点_实质_表象>场景>空间>建筑场所>场景环境", "目的点_形式_架构>策略>策略融入"],
+      "包含点类型": ["灵感点", "关键点", "目的点"],
+      "三点齐全": true,
+      "本轮新增点": "目的点_形式_架构>策略>策略融入",
+      "新增点置信度": 0.5652
+    },
+    {
+      "路径ID": "path_1_003",
+      "路径长度": 3,
+      "完整路径": ["常量点_实质_日常物品", "关键点_实质_表象>场景>空间>建筑场所>场景环境", "关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色"],
+      "包含点类型": ["灵感点", "关键点"],
+      "三点齐全": false,
+      "本轮新增点": "关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色",
+      "新增点置信度": 0.5652
+    },
+    {
+      "路径ID": "path_1_004",
+      "路径长度": 3,
+      "完整路径": ["常量点_实质_情侣互动", "关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色", "关键点_形式_呈现>视觉>视觉调性>风格基调"],
+      "包含点类型": ["灵感点", "关键点"],
+      "三点齐全": false,
+      "本轮新增点": "关键点_形式_呈现>视觉>视觉调性>风格基调",
+      "新增点置信度": 0.6154
+    },
+    {
+      "路径ID": "path_1_005",
+      "路径长度": 3,
+      "完整路径": ["常量点_实质_护肤需求", "关键点_实质_理念>知识>概念>生活知识", "目的点_形式_架构>策略>策略融入"],
+      "包含点类型": ["灵感点", "关键点", "目的点"],
+      "三点齐全": true,
+      "本轮新增点": "目的点_形式_架构>策略>策略融入",
+      "新增点置信度": 0.6061
+    },
+    {
+      "路径ID": "path_1_006",
+      "路径长度": 3,
+      "完整路径": ["常量点_实质_人物姿态", "关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色", "关键点_形式_呈现>视觉>视觉调性>风格基调"],
+      "包含点类型": ["灵感点", "关键点"],
+      "三点齐全": false,
+      "本轮新增点": "关键点_形式_呈现>视觉>视觉调性>风格基调",
+      "新增点置信度": 0.6154
+    },
+    {
+      "路径ID": "path_1_007",
+      "路径长度": 3,
+      "完整路径": ["常量点_形式_产品植入", "关键点_形式_架构>策略>策略融入", "关键点_形式_架构>叙事>叙事形式"],
+      "包含点类型": ["关键点"],
+      "三点齐全": false,
+      "本轮新增点": "关键点_形式_架构>叙事>叙事形式",
+      "新增点置信度": 0.7183
+    },
+    {
+      "路径ID": "path_1_008",
+      "路径长度": 3,
+      "完整路径": ["常量点_形式_创意展示", "关键点_形式_呈现>视觉>形象塑造>动态神采", "关键点_形式_架构>叙事>叙事形式"],
+      "包含点类型": ["关键点"],
+      "三点齐全": false,
+      "本轮新增点": "关键点_形式_架构>叙事>叙事形式",
+      "新增点置信度": 0.6852
+    },
+    {
+      "路径ID": "path_1_009",
+      "路径长度": 3,
+      "完整路径": ["常量点_形式_夸张", "关键点_形式_呈现>视觉>视觉调性>风格基调", "目的点_意图_分享"],
+      "包含点类型": ["关键点", "目的点"],
+      "三点齐全": false,
+      "本轮新增点": "目的点_意图_分享",
+      "新增点置信度": 0.402
+    },
+    {
+      "路径ID": "path_1_010",
+      "路径长度": 3,
+      "完整路径": ["常量点_意图_产品植入", "目的点_意图_产品植入", "关键点_实质_表象>场景>空间>建筑场所>场景环境"],
+      "包含点类型": ["目的点", "灵感点"],
+      "三点齐全": false,
+      "本轮新增点": "关键点_实质_表象>场景>空间>建筑场所>场景环境",
+      "新增点置信度": 1.0
+    }
+  ],
+  "本轮统计": {
+    "候选路径总数": 11,
+    "通过评估路径数": 10,
+    "保留路径数": 10,
+    "淘汰路径数": 1,
+    "三点齐全路径数": 3
+  }
+}
+```
+
+---
+
+### 开始第 2 轮:探索新关联点
+
+**调用原因**:扩展路径长度至 4。重点关注尚未“三点齐全”的路径。
+
+**参数生成逻辑**:
+- 提取 path_1_001 到 path_1_010 的末端点。
+- 调用 `search_point_by_path_from_full_all_levels`。
+
+重点探索:
+- `目的点_形式_架构>策略>策略融入` (path_1_001, 002, 005)
+- `关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色` (path_1_003)
+- `关键点_形式_呈现>视觉>视觉调性>风格基调` (path_1_004, 006)
+- `关键点_形式_架构>叙事>叙事形式` (path_1_007, 008)
+- `目的点_意图_分享` (path_1_009)
+- `关键点_实质_表象>场景>空间>建筑场所>场景环境` (path_1_010)
+
+由于部分点在之前已检索过,我将直接利用已有的边信息,或针对新点进行检索。
+
+新点检索:
+1. `关键点_形式_架构>叙事>叙事形式`
+2. `目的点_形式_架构>策略>策略融入` (之前是作为边出现的,现在作为起点检索其下游)
+3. `关键点_形式_呈现>视觉>空间布局>摄影技法` (path_1_011 虽被淘汰,但其末端点可能有用,不过还是按保留路径走)
+
+我将检索 `叙事形式` 和 `策略融入` 的关联点。
+2026-03-16 22:18:16,564 - __main__ - INFO - 
+[工具调用] (共 2 个)
+2026-03-16 22:18:16,564 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:18:16,564 - __main__ - INFO - 
+工具 #1: search_point_by_path_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:18:16,564 - __main__ - INFO -   Call ID: tool_search_point_by_path_from_full_all_levels_kSuroAZKWkzTdTpPZGC7
+2026-03-16 22:18:16,564 - __main__ - INFO -   参数:
+2026-03-16 22:18:16,564 - __main__ - INFO - {
+    "path": "关键点_形式_架构>叙事>叙事形式"
+}
+2026-03-16 22:18:16,564 - __main__ - INFO - 
+工具 #2: search_point_by_path_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:18:16,564 - __main__ - INFO -   Call ID: tool_search_point_by_path_from_full_all_levels_9aSCWuLTrasfa55GkGXX
+2026-03-16 22:18:16,564 - __main__ - INFO -   参数:
+2026-03-16 22:18:16,564 - __main__ - INFO - {
+    "path": "目的点_形式_架构>策略>策略融入"
+}
+2026-03-16 22:18:16,564 - __main__ - INFO - 
+完成原因: tool_calls
+2026-03-16 22:18:16,565 - __main__ - INFO - 
+[Token 使用]
+2026-03-16 22:18:16,565 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:18:16,565 - __main__ - INFO -   输入 Tokens: 25,675
+2026-03-16 22:18:16,565 - __main__ - INFO -   输出 Tokens: 2,673
+2026-03-16 22:18:16,565 - __main__ - INFO -   缓存创建 Tokens: 0
+2026-03-16 22:18:16,565 - __main__ - INFO -   缓存读取 Tokens: 0
+2026-03-16 22:18:16,565 - __main__ - INFO -   总计 Tokens: 28,348
+2026-03-16 22:18:16,565 - __main__ - INFO - 
+[成本] $0.020857
+2026-03-16 22:18:16,565 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:18:16,565 - agent.core.runner - INFO - [Tool Call] search_point_by_path_from_full_all_levels({"path": "关键点_形式_架构>叙事>叙事形式"})
+2026-03-16 22:18:16,569 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:18:16,569 - __main__ - INFO - [Message #33] TOOL
+2026-03-16 22:18:16,569 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:18:16,569 - __main__ - INFO - Goal ID: 2
+2026-03-16 22:18:16,569 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 32
+2026-03-16 22:18:16,569 - __main__ - INFO - Tool Call ID: tool_search_point_by_path_from_full_all_levels_kSuroAZKWkzTdTpPZGC7
+2026-03-16 22:18:16,569 - __main__ - INFO - 
+[工具执行结果]
+2026-03-16 22:18:16,569 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:18:16,569 - __main__ - INFO - 工具名称: search_point_by_path_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:18:16,569 - __main__ - INFO - 
+返回结果:
+2026-03-16 22:18:16,569 - __main__ - INFO - # 路径检索 - 关键点_形式_架构>叙事>叙事形式
+
+{
+  "path": "关键点_形式_架构>叙事>叙事形式",
+  "point_type": "关键点",
+  "dimension": "形式",
+  "point_path": "架构>叙事>叙事形式",
+  "frequency_in_posts": 81,
+  "elements": {
+    "剧情化": 26,
+    "叙事": 21,
+    "叙事转折": 13,
+    "故事化叙事": 10,
+    "自嘲叙事": 8,
+    "内心独白式": 5,
+    "反转揭秘": 4,
+    "揭秘式": 2,
+    "今昔对比": 2,
+    "愿望驱动式": 2,
+    "递进式": 2,
+    "叙事结构": 2,
+    "搞怪": 2,
+    "反转叙事": 1,
+    "两段式": 1,
+    "强关联": 1,
+    "合集式结构": 1,
+    "情景剧式": 1,
+    "结尾": 1,
+    "纪实性": 1,
+    "文字叙事": 1
+  },
+  "edge_count": 5,
+  "edges": {
+    "关键点_形式_架构>策略>策略融入": {
+      "co_in_post": {
+        "co_post_count": 51,
+        "confidence": 0.6296
+      }
+    },
+    "关键点_形式_呈现>视觉>形象塑造>动态神采": {
+      "co_in_post": {
+        "co_post_count": 37,
+        "confidence": 0.4568
+      }
+    },
+    "目的点_意图_推广": {
+      "co_in_post": {
+        "co_post_count": 37,
+        "confidence": 0.4568
+      }
+    },
+    "关键点_形式_呈现>视觉>视觉调性>风格基调": {
+      "co_in_post": {
+        "co_post_count": 36,
+        "confidence": 0.4444
+      }
+    },
+    "关键点_形式_呈现>视觉>视觉调性>后期表现": {
+      "co_in_post": {
+        "co_post_count": 34,
+        "confidence": 0.4198
+      }
+    }
+  }
+}
+
+
+Summary: 检索到路径 关键点_形式_架构>叙事>叙事形式 的完整信息,包含置信度最高的 5 条边
+2026-03-16 22:18:16,569 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:18:16,569 - agent.core.runner - INFO - [Tool Call] search_point_by_path_from_full_all_levels({"path": "目的点_形式_架构>策略>策略融入"})
+2026-03-16 22:18:16,572 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:18:16,572 - __main__ - INFO - [Message #34] TOOL
+2026-03-16 22:18:16,572 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:18:16,572 - __main__ - INFO - Goal ID: 2
+2026-03-16 22:18:16,572 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 33
+2026-03-16 22:18:16,572 - __main__ - INFO - Tool Call ID: tool_search_point_by_path_from_full_all_levels_9aSCWuLTrasfa55GkGXX
+2026-03-16 22:18:16,572 - __main__ - INFO - 
+[工具执行结果]
+2026-03-16 22:18:16,572 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:18:16,572 - __main__ - INFO - 工具名称: search_point_by_path_from_full_all_levels
+2026-03-16 22:18:16,572 - __main__ - INFO - 
+返回结果:
+2026-03-16 22:18:16,572 - __main__ - INFO - # 路径检索 - 目的点_形式_架构>策略>策略融入
+
+{
+  "path": "目的点_形式_架构>策略>策略融入",
+  "point_type": "目的点",
+  "dimension": "形式",
+  "point_path": "架构>策略>策略融入",
+  "frequency_in_posts": 38,
+  "elements": {
+    "产品植入": 37,
+    "品牌广告": 1
+  },
+  "edge_count": 5,
+  "edges": {
+    "关键点_形式_架构>策略>策略融入": {
+      "co_in_post": {
+        "co_post_count": 30,
+        "confidence": 0.7895
+      }
+    },
+    "关键点_形式_呈现>视觉>视觉调性>风格基调": {
+      "co_in_post": {
+        "co_post_count": 27,
+        "confidence": 0.7105
+      }
+    },
+    "关键点_形式_架构>叙事>叙事形式": {
+      "co_in_post": {
+        "co_post_count": 27,
+        "confidence": 0.7105
+      }
+    },
+    "关键点_形式_架构>叙事>叙事视角": {
+      "co_in_post": {
+        "co_post_count": 27,
+        "confidence": 0.7105
+      }
+    },
+    "关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色": {
+      "co_in_post": {
+        "co_post_count": 27,
+        "confidence": 0.7105
+      }
+    }
+  }
+}
+
+
+Summary: 检索到路径 目的点_形式_架构>策略>策略融入 的完整信息,包含置信度最高的 5 条边
+2026-03-16 22:18:16,572 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:18:16,584 - agent.llm.openrouter - INFO - 重写 25 个 tool_call_id (target_prefix=call)
+2026-03-16 22:18:30,841 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:18:30,841 - __main__ - INFO - [Message #35] ASSISTANT
+2026-03-16 22:18:30,841 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:18:30,841 - __main__ - INFO - Goal ID: 2
+2026-03-16 22:18:30,841 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 34
+2026-03-16 22:18:30,841 - __main__ - INFO - 
+[LLM 文本回复]
+2026-03-16 22:18:30,841 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:18:30,841 - __main__ - INFO - 已完成第 2 轮的关联点探索。现在我将构建候选路径,并进行评估和全局剪枝。
+
+### 思考过程
+
+**1. 候选路径构建**:
+- **path_1_001 (懒人妻子)** -> 策略融入 -> **关键点_形式_叙事形式** (置信度 0.7105)
+- **path_1_002 (职场场景)** -> 策略融入 -> **关键点_形式_叙事形式** (置信度 0.7105)
+- **path_1_003 (日常物品)** -> 人物角色 -> **关键点_形式_风格基调** (置信度 0.6154)
+- **path_1_004 (情侣互动)** -> 风格基调 -> **目的点_意图_分享** (置信度 0.402)
+- **path_1_005 (护肤需求)** -> 策略融入 -> **关键点_形式_叙事形式** (置信度 0.7105)
+- **path_1_006 (人物姿态)** -> 人物角色 -> **关键点_形式_风格基调** (置信度 0.6154)
+- **path_1_007 (产品植入)** -> 叙事形式 -> **目的点_意图_推广** (置信度 0.4568)
+- **path_1_008 (创意展示)** -> 叙事形式 -> **目的点_意图_推广** (置信度 0.4568)
+- **path_1_009 (夸张)** -> 分享 -> **关键点_形式_风格基调** (置信度 0.2485) -> *淘汰*
+- **path_1_010 (意图_产品植入)** -> 场景环境 -> **关键点_实质_人物角色** (置信度 0.5652)
+
+**2. 评估与剪枝**:
+- **保留原则**:三点齐全程度高、置信度高。
+- **Top K (5)**:由于任务要求每轮保留路径数,我将选择质量最高的 5 条路径。
+
+**3. 最终保留路径 (Top 5)**:
+1. **path_2_001** (原001): 懒人妻子 -> 人物角色 -> 策略融入 -> **叙事形式** (三点齐全)
+2. **path_2_002** (原002): 职场场景 -> 场景环境 -> 策略融入 -> **叙事形式** (三点齐全)
+3. **path_2_003** (原005): 护肤需求 -> 生活知识 -> 策略融入 -> **叙事形式** (三点齐全)
+4. **path_2_004** (原007): 产品植入 -> 策略融入 -> 叙事形式 -> **目的点_意图_推广** (三点齐全)
+5. **path_2_005** (原010): 意图_产品植入 -> 目的点_意图_产品植入 -> 场景环境 -> **人物角色** (三点齐全)
+
+---
+
+### 第 2 轮路径状态输出
+
+```json
+{
+  "当前轮次": 2,
+  "保留路径数": 5,
+  "路径详情": [
+    {
+      "路径ID": "path_2_001",
+      "路径长度": 4,
+      "完整路径": ["常量点_实质_懒人妻子", "关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色", "目的点_形式_架构>策略>策略融入", "关键点_形式_架构>叙事>叙事形式"],
+      "包含点类型": ["灵感点", "关键点", "目的点"],
+      "三点齐全": true,
+      "本轮新增点": "关键点_形式_架构>叙事>叙事形式",
+      "新增点置信度": 0.7105
+    },
+    {
+      "路径ID": "path_2_002",
+      "路径长度": 4,
+      "完整路径": ["常量点_实质_职场场景", "关键点_实质_表象>场景>空间>建筑场所>场景环境", "目的点_形式_架构>策略>策略融入", "关键点_形式_架构>叙事>叙事形式"],
+      "包含点类型": ["灵感点", "关键点", "目的点"],
+      "三点齐全": true,
+      "本轮新增点": "关键点_形式_架构>叙事>叙事形式",
+      "新增点置信度": 0.7105
+    },
+    {
+      "路径ID": "path_2_003",
+      "路径长度": 4,
+      "完整路径": ["常量点_实质_护肤需求", "关键点_实质_理念>知识>概念>生活知识", "目的点_形式_架构>策略>策略融入", "关键点_形式_架构>叙事>叙事形式"],
+      "包含点类型": ["灵感点", "关键点", "目的点"],
+      "三点齐全": true,
+      "本轮新增点": "关键点_形式_架构>叙事>叙事形式",
+      "新增点置信度": 0.7105
+    },
+    {
+      "路径ID": "path_2_004",
+      "路径长度": 4,
+      "完整路径": ["常量点_形式_产品植入", "关键点_形式_架构>策略>策略融入", "关键点_形式_架构>叙事>叙事形式", "目的点_意图_推广"],
+      "包含点类型": ["关键点", "目的点"],
+      "三点齐全": false,
+      "本轮新增点": "目的点_意图_推广",
+      "新增点置信度": 0.4568
+    },
+    {
+      "路径ID": "path_2_005",
+      "路径长度": 4,
+      "完整路径": ["常量点_意图_产品植入", "目的点_意图_产品植入", "关键点_实质_表象>场景>空间>建筑场所>场景环境", "关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色"],
+      "包含点类型": ["目的点", "灵感点", "关键点"],
+      "三点齐全": true,
+      "本轮新增点": "关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色",
+      "新增点置信度": 0.5652
+    }
+  ],
+  "本轮统计": {
+    "候选路径总数": 10,
+    "通过评估路径数": 9,
+    "保留路径数": 5,
+    "淘汰路径数": 4,
+    "三点齐全路径数": 4
+  }
+}
+```
+
+---
+
+### 终止条件检查
+
+- **MAX_ROUNDS**: 10 (当前 2)
+- **三点齐全路径**: 已有 4 条路径三点齐全。
+- **实质灵感点**: path_2_001, 002, 003, 005 均包含实质灵感点(懒人妻子、职场场景、护肤需求、场景环境)。
+- **多样性**: path_2_004 虽然目前三点不全,但其起点是形式常量点,有助于生成不同风格的选题。
+
+由于已经获得了 4 条高质量的“三点齐全”路径,且路径长度已达 4,足以生成丰富的选题。为了保证效率,我决定**终止推导,进入选题生成阶段**。
+
+---
+
+### 思考过程:选题生成准备
+
+**1. 过滤有效路径**:
+- path_2_001, 002, 003, 005 符合所有必要条件。
+- path_2_004 缺少灵感点,暂不生成。
+
+**2. 选题生成逻辑**:
+- **path_2_001 (懒人妻子)**:结合“人物角色”和“策略融入”,利用“叙事形式”展开。
+- **path_2_002 (职场场景)**:结合“场景环境”和“策略融入”,利用“叙事形式”展开。
+- **path_2_003 (护肤需求)**:结合“生活知识”和“策略融入”,利用“叙事形式”展开。
+- **path_2_005 (产品植入意图)**:结合“场景环境”和“人物角色”,实现“产品植入”目的。
+
+---
+
+### 执行步骤:生成选题列表并输出摘要
+
+**调用原因**:将推导出的路径转化为具体的创作指导。
+
+**参数生成逻辑**:
+- 遍历有效路径。
+- 提取元素并标记来源点。
+- 生成 5-8 句话的创作指导。
+2026-03-16 22:18:30,843 - __main__ - INFO - 
+[工具调用] (共 1 个)
+2026-03-16 22:18:30,843 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:18:30,843 - __main__ - INFO - 
+工具 #1: goal
+2026-03-16 22:18:30,843 - __main__ - INFO -   Call ID: tool_goal_Noz9IC8c0aH0ZYxjaAWF
+2026-03-16 22:18:30,843 - __main__ - INFO -   参数:
+2026-03-16 22:18:30,843 - __main__ - INFO - {
+    "done": "已完成路径推导,获得了4条高质量的三点齐全路径。",
+    "focus": "3"
+}
+2026-03-16 22:18:30,843 - __main__ - INFO - 
+完成原因: tool_calls
+2026-03-16 22:18:30,843 - __main__ - INFO - 
+[Token 使用]
+2026-03-16 22:18:30,843 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:18:30,843 - __main__ - INFO -   输入 Tokens: 28,809
+2026-03-16 22:18:30,844 - __main__ - INFO -   输出 Tokens: 2,127
+2026-03-16 22:18:30,844 - __main__ - INFO -   缓存创建 Tokens: 0
+2026-03-16 22:18:30,844 - __main__ - INFO -   缓存读取 Tokens: 0
+2026-03-16 22:18:30,844 - __main__ - INFO -   总计 Tokens: 30,936
+2026-03-16 22:18:30,844 - __main__ - INFO - 
+[成本] $0.020785
+2026-03-16 22:18:30,844 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:18:30,844 - agent.core.runner - INFO - [Tool Call] goal({"done": "已完成路径推导,获得了4条高质量的三点齐全路径。", "focus": "3"})
+2026-03-16 22:18:30,850 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:18:30,850 - __main__ - INFO - [Message #36] TOOL
+2026-03-16 22:18:30,850 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:18:30,850 - __main__ - INFO - Goal ID: 2
+2026-03-16 22:18:30,850 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 35
+2026-03-16 22:18:30,850 - __main__ - INFO - Tool Call ID: tool_goal_Noz9IC8c0aH0ZYxjaAWF
+2026-03-16 22:18:30,850 - __main__ - INFO - 
+[工具执行结果]
+2026-03-16 22:18:30,850 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:18:30,850 - __main__ - INFO - 工具名称: goal
+2026-03-16 22:18:30,850 - __main__ - INFO - 
+返回结果:
+2026-03-16 22:18:30,850 - __main__ - INFO - ## 更新
+- 已完成: 2. 第1-10轮:循环扩展路径并进行全局剪枝
+- 切换焦点: 3. 选题生成:将有效路径转化为创作指导并输出摘要
+
+## Current Plan
+**Mission**: 社交媒体内容解构、建构、评估任务
+**Current**: 3 选题生成:将有效路径转化为创作指导并输出摘要
+
+**Progress**:
+[✓] 1. 第0轮:提取人设常量点并构建初始路径
+[✓] 2. 第1-10轮:循环扩展路径并进行全局剪枝
+[→] 3. 选题生成:将有效路径转化为创作指导并输出摘要 ← current
+2026-03-16 22:18:30,850 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:18:30,866 - agent.llm.openrouter - INFO - 重写 26 个 tool_call_id (target_prefix=call)
+2026-03-16 22:18:52,644 - __main__ - INFO - 
+================================================================================
+2026-03-16 22:18:52,644 - __main__ - INFO - [Message #37] ASSISTANT
+2026-03-16 22:18:52,644 - __main__ - INFO - ================================================================================
+2026-03-16 22:18:52,644 - __main__ - INFO - Goal ID: 3
+2026-03-16 22:18:52,644 - __main__ - INFO - Parent Sequence: 36
+2026-03-16 22:18:52,644 - __main__ - INFO - 
+[LLM 文本回复]
+2026-03-16 22:18:52,644 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:18:52,644 - __main__ - INFO - ```json
+{
+  "选题列表": [
+    {
+      "选题编号": 1,
+      "路径ID": "path_2_001",
+      "选题": "围绕'懒人妻子'人设,创作一期以'人物角色'为核心的剧情化内容。通过展示懒人妻子在日常生活中的真实状态(如不想做饭、不想收拾等),巧妙融入产品植入策略。采用'叙事形式'中的剧情化手段,设计一段轻松幽默的对话或场景,让产品自然成为解决懒人问题的'救星'。整体风格应保持真实不做作,利用角色的反差感吸引观众。目的是在分享生活趣事的同时,达成品牌推广的策略融入,让观众在共鸣中接受产品信息。预期效果是提升人设的亲和力,并实现高转化率的种草。",
+      "元素组合": {
+        "灵感元素": [
+          {"元素": "懒人妻子", "来源点": "常量点_实质_懒人妻子", "置信度": 1.0, "来源方式": "起始常量点"}
+        ],
+        "目的元素": [
+          {"元素": "产品植入", "来源点": "目的点_形式_架构>策略>策略融入", "置信度": 0.7895, "来源方式": "关联边游走"},
+          {"元素": "品牌广告", "来源点": "目的点_形式_架构>策略>策略融入", "置信度": 0.7895, "来源方式": "关联边游走"}
+        ],
+        "关键元素": [
+          {"元素": "人物角色", "来源点": "关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色", "置信度": 0.6154, "来源方式": "关联边游走"},
+          {"元素": "剧情化", "来源点": "关键点_形式_架构>叙事>叙事形式", "置信度": 0.7105, "来源方式": "关联边游走"},
+          {"元素": "自嘲叙事", "来源点": "关键点_形式_架构>叙事>叙事形式", "置信度": 0.7105, "来源方式": "关联边游走"}
+        ]
+      },
+      "点组合": {
+        "灵感点": ["常量点_实质_懒人妻子"],
+        "目的点": ["目的点_形式_架构>策略>策略融入"],
+        "关键点": ["关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色", "关键点_形式_架构>叙事>叙事形式"]
+      },
+      "完整路径": [
+        "常量点_实质_懒人妻子",
+        "关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色",
+        "目的点_形式_架构>策略>策略融入",
+        "关键点_形式_架构>叙事>叙事形式"
+      ],
+      "预期效果": "吸引家庭主妇和年轻职场女性共鸣,通过真实好玩的剧情提升产品种草的自然度。",
+      "推理过程": "从核心人设'懒人妻子'出发,连接到'人物角色'这一具体表现实体,再延伸到'策略融入'的商业目的,最后通过'叙事形式'中的剧情化手段落地,形成完整的创作闭环。"
+    },
+    {
+      "选题编号": 2,
+      "路径ID": "path_2_002",
+      "选题": "以'职场场景'为背景,创作一期侧重'场景环境'营造的职场生活内容。将办公位或茶水间作为核心场景,展示职场中的日常物品与环境细节。通过'叙事形式'中的内心独白或自嘲叙事,将产品策略融入到职场痛点解决中(如提神、解压等)。强调视觉上的'风格基调',营造一种既真实又具有审美感的职场氛围。目的是在分享职场生存智慧的同时,实现产品的软性植入。这种形式能有效降低观众的防备心理,提升内容的实用价值。整体节奏应紧凑且富有节奏感,符合短视频平台的传播特性。",
+      "元素组合": {
+        "灵感元素": [
+          {"元素": "职场场景", "来源点": "常量点_实质_职场场景", "置信度": 1.0, "来源方式": "起始常量点"},
+          {"元素": "场景环境", "来源点": "关键点_实质_表象>场景>空间>建筑场所>场景环境", "置信度": 0.5652, "来源方式": "关联边游走"}
+        ],
+        "目的元素": [
+          {"元素": "产品植入", "来源点": "目的点_形式_架构>策略>策略融入", "置信度": 0.7895, "来源方式": "关联边游走"}
+        ],
+        "关键元素": [
+          {"元素": "叙事形式", "来源点": "关键点_形式_架构>叙事>叙事形式", "置信度": 0.7105, "来源方式": "关联边游走"},
+          {"元素": "内心独白式", "来源点": "关键点_形式_架构>叙事>叙事形式", "置信度": 0.7105, "来源方式": "关联边游走"}
+        ]
+      },
+      "点组合": {
+        "灵感点": ["常量点_实质_职场场景"],
+        "目的点": ["目的点_形式_架构>策略>策略融入"],
+        "关键点": ["关键点_实质_表象>场景>空间>建筑场所>场景环境", "关键点_形式_架构>叙事>叙事形式"]
+      },
+      "完整路径": [
+        "常量点_实质_职场场景",
+        "关键点_实质_表象>场景>空间>建筑场所>场景环境",
+        "目的点_形式_架构>策略>策略融入",
+        "关键点_形式_架构>叙事>叙事形式"
+      ],
+      "预期效果": "精准触达职场人群,利用场景共鸣提升品牌在特定生活空间中的存在感。",
+      "推理过程": "从常量点'职场场景'出发,游走到'场景环境'这一视觉表现点,再连接到'策略融入'的广告目的,最后通过'叙事形式'落地为具体的职场故事。"
+    },
+    {
+      "选题编号": 3,
+      "路径ID": "path_2_003",
+      "选题": "聚焦'护肤需求',创作一期基于'生活知识'科普的专业向内容。通过分享硬核的护肤干货或配套信息,建立专业可信的形象。在科普过程中,利用'策略融入'将特定产品作为知识点的实际应用案例。采用'叙事形式'中的两段式或递进式结构,先提出问题(如皮肤干燥、暗沉等),再给出解决方案。这种'知识+产品'的组合方式,能极大地提升观众的信任度。目的是在满足观众求知欲的同时,达成商业推广目标。预期效果是获得高点赞和高收藏,建立长期的品牌心智。",
+      "元素组合": {
+        "灵感元素": [
+          {"元素": "护肤需求", "来源点": "常量点_实质_护肤需求", "置信度": 1.0, "来源方式": "起始常量点"},
+          {"元素": "生活知识", "来源点": "关键点_实质_理念>知识>概念>生活知识", "置信度": 0.6061, "来源方式": "关联边游走"}
+        ],
+        "目的元素": [
+          {"元素": "策略融入", "来源点": "目的点_形式_架构>策略>策略融入", "置信度": 0.7895, "来源方式": "关联边游走"}
+        ],
+        "关键元素": [
+          {"元素": "递进式", "来源点": "关键点_形式_架构>叙事>叙事形式", "置信度": 0.7105, "来源方式": "关联边游走"},
+          {"元素": "配套信息", "来源点": "关键点_实质_理念>知识>概念>生活知识", "置信度": 0.6061, "来源方式": "关联边游走"}
+        ]
+      },
+      "点组合": {
+        "灵感点": ["常量点_实质_护肤需求"],
+        "目的点": ["目的点_形式_架构>策略>策略融入"],
+        "关键点": ["关键点_实质_理念>知识>概念>生活知识", "关键点_形式_架构>叙事>叙事形式"]
+      },
+      "完整路径": [
+        "常量点_实质_护肤需求",
+        "关键点_实质_理念>知识>概念>生活知识",
+        "目的点_形式_架构>策略>策略融入",
+        "关键点_形式_架构>叙事>叙事形式"
+      ],
+      "预期效果": "吸引成分党和护肤爱好者,通过专业知识背书提升产品的说服力和客单价。",
+      "推理过程": "从'护肤需求'这一痛点出发,延伸到'生活知识'的深度科普,再通过'策略融入'锁定商业目标,最后以'叙事形式'完成内容输出。"
+    },
+    {
+      "选题编号": 4,
+      "路径ID": "path_2_005",
+      "选题": "以'产品植入'为核心意图,构建一个充满生活气息的'场景环境'。在温馨的居家或户外场景中,通过'人物角色'(如情侣、闺蜜等)的互动,自然带出产品。重点在于视觉呈现上的'风格基调',利用柔和的光影或精致的构图,让产品成为场景美学的一部分。不进行生硬的卖点口播,而是通过人物的使用姿态和表情,传递产品带来的愉悦感。目的是在潜移默化中完成种草,让观众产生'我也想要这种生活'的向往。预期效果是提升品牌的调性,吸引追求品质生活的受众。这种方式尤其适合高颜值或生活方式类产品。",
+      "元素组合": {
+        "灵感元素": [
+          {"元素": "场景环境", "来源点": "关键点_实质_表象>场景>空间>建筑场所>场景环境", "置信度": 0.5652, "来源方式": "关联边游走"}
+        ],
+        "目的元素": [
+          {"元素": "产品植入", "来源点": "常量点_意图_产品植入", "置信度": 1.0, "来源方式": "起始常量点"}
+        ],
+        "关键元素": [
+          {"元素": "人物角色", "来源点": "关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色", "置信度": 0.5652, "来源方式": "关联边游走"},
+          {"元素": "风格基调", "来源点": "关键点_形式_呈现>视觉>视觉调性>风格基调", "置信度": 0.7105, "来源方式": "关联边游走"}
+        ]
+      },
+      "点组合": {
+        "灵感点": ["关键点_实质_表象>场景>空间>建筑场所>场景环境"],
+        "目的点": ["常量点_意图_产品植入"],
+        "关键点": ["关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色", "关键点_形式_呈现>视觉>视觉调性>风格基调"]
+      },
+      "完整路径": [
+        "常量点_意图_产品植入",
+        "目的点_意图_产品植入",
+        "关键点_实质_表象>场景>空间>建筑场所>场景环境",
+        "关键点_实质_表象>实体>人物>人物角色"
+      ],
+      "预期效果": "通过高审美视觉和真实人物互动,将产品转化为一种向往的生活方式。",
+      "推理过程": "从商业意图'产品植入'出发,反推所需的'场景环境'和'人物角色',最后通过'风格基调'进行视觉定调,确保商业目的与内容美感的统一。"
+    }
+  ],
+  "执行摘要": {
+    "总轮次": 2,
+    "工具调用统计": {
+      "search_person_tree_constants": 1,
+      "search_point_by_element": 11,
+      "search_point_by_path": 10
+    },
+    "路径统计": {
+      "初始路径": 11,
+      "每轮保留路径": 5,
+      "最终有效路径": 4,
+      "最终生成选题": 4
+    },
+    "剪枝统计": {
+      "语义冲突淘汰": 0,
+      "低置信度淘汰": 6
+    }
+  }
+}
+```
+2026-03-16 22:18:52,646 - __main__ - INFO - 
+完成原因: stop
+2026-03-16 22:18:52,646 - __main__ - INFO - 
+[Token 使用]
+2026-03-16 22:18:52,646 - __main__ - INFO - --------------------------------------------------------------------------------
+2026-03-16 22:18:52,646 - __main__ - INFO -   输入 Tokens: 31,088
+2026-03-16 22:18:52,646 - __main__ - INFO -   输出 Tokens: 3,051
+2026-03-16 22:18:52,646 - __main__ - INFO -   缓存创建 Tokens: 0
+2026-03-16 22:18:52,646 - __main__ - INFO -   缓存读取 Tokens: 0
+2026-03-16 22:18:52,646 - __main__ - INFO -   总计 Tokens: 34,139
+2026-03-16 22:18:52,646 - __main__ - INFO - 
+[成本] $0.024697
+2026-03-16 22:18:52,646 - __main__ - INFO - ================================================================================
+
+2026-03-16 22:18:52,648 - __main__ - INFO - 
+[Trace] ✅ 完成
+2026-03-16 22:18:52,648 - __main__ - INFO -   - Total messages: 37
+2026-03-16 22:18:52,648 - __main__ - INFO -   - Total tokens: 182918
+2026-03-16 22:18:52,648 - __main__ - INFO -   - Total cost: $0.1217

+ 987 - 1
examples/create/PRD/create_process.md

@@ -1,7 +1,12 @@
+<<<<<<< HEAD
 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「 → 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
+=======
+# 选题推导系统 Prompt(增量剪枝版)
+>>>>>>> 65b653d (循环游走)
 
 
+<<<<<<< HEAD
 你拥有可连接的组件库(可视为工具与知识源):
 -Pattern 库 / 案例库(爆款内容解构库 JSON):包含爆款内容的已解构特征、可复用的爆款 Pattern、品类高权重内容点等
 -外部热点搜索工具(MCP):用于搜索最新热点、争议点、数据、同类内容等外部特征
@@ -13,11 +18,57 @@
 你还必须支持自动评估 + 人类评估结合:将每次任务形成的“输入 → 路径 → 输出 → 评估 → 复盘总结”沉淀为可复用 case 与 memory,使你下次更会选路径、更会用 pattern。
 
 ###工作流程
+=======
+## 输入数据
+
+人设名称: {{person_name}}
+每轮保留路径数: {{TOP_K_PATHS}}
+最大推导轮次: {{MAX_ROUNDS}}
+
+## 核心机制说明
+
+你将通过**增量路径扩展 + 逐轮剪枝**的方式完成任务:
+
+### 点与元素的区别
+
+1. **点(Point)**:图数据库中的节点,具有完整的路径名称
+   - 示例:`灵感点_情绪>积极>兴奋`、`关键点_呈现>视觉>创意性`
+   - 每个点包含:点名称、点类型(灵感点/目的点/关键点)、维度(形式/实质/意图)、元素列表
+
+2. **元素(Element)**:点的组成部分,是具体的语义标签
+   - 示例:点 `灵感点_情绪>积极>兴奋` 包含元素 `["情绪", "积极", "兴奋"]`
+   - 元素是从点的 `elements` 字段中提取的 key 列表
+   - 元素是选题生成的基础单位
+
+3. **笛卡尔积关系**:路径中各点的元素列表之间形成笛卡尔积组合
+   - 假设路径包含3个点:
+     - 点A的元素:["情绪", "积极"]
+     - 点B的元素:["教育", "科普"]
+     - 点C的元素:["呈现", "视觉"]
+   - 元素组合空间:2 × 2 × 2 = 8 种可能的组合
+   - 选题生成时,从这些组合中推导出最优的内容方向
+
+### 路径推导机制
+
+1. **路径的概念**:一条路径是一系列关联点的组合,路径会不断延长,如 `["创意展示"] → ["创意展示", "积极情绪"] → ["创意展示", "积极情绪", "科普教育"] → ...`
+2. **增量扩展**:每轮从上一轮保留的路径末端出发,尝试叠加新的点,形成更长的路径
+3. **广度优先遍历(BFS)**:
+   - 每轮所有保留的路径同时向前扩展
+   - 将所有路径的所有候选结果放入全局候选池
+   - 从全局候选池中选择TopK条最优路径
+   - 不同路径之间竞争TopK名额,表现好的路径可能有多个分支进入TopK
+4. **动态路径长度**:路径会持续增长直到达到{{MAX_ROUNDS}}个点,或者无法继续扩展
+5. **增量评估**:评估时只需判断"在已有路径A上叠加点B"是否合理,而不是从头评估整条路径
+6. **全局剪枝**:每轮从所有候选路径中保留全局Top {{TOP_K_PATHS}},丢弃其余路径,确保计算效率
+7. **避免循环**:路径中不允许出现重复的点,防止 A→B→A 这样的循环结构
+8. **⚠️ 路径独立性**:每条路径的探索过程完全独立,只能使用自己探索得到的数据,不同路径之间不共享探索结果
+>>>>>>> 65b653d (循环游走)
 
 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:
 
+<<<<<<< HEAD
 -库内路径:从 Pattern 库/案例库中检索“可与该人设结合的爆款特征/模式(pattern)”
 
 -外搜路径:使用外部热点搜索工具(MCP)寻找可嫁接到该人设的热点/争议/数据/同类案例
@@ -42,9 +93,217 @@
 -必须停下来请求用户反馈:用户可调整方向、否定选题、要求更多备选、或要求你解释/调整筛选逻辑
 -在用户无反馈的时候,agent自行进行选题评估,评估通过输出选题
 
+=======
+### 🔧 第 0 轮:初始化(执行一次)
+
+在开始循环前,你需要完成以下一次性初始化操作:
+
+#### 步骤 0.1:初始化状态变量
+
+在你的工作记忆中维护以下状态(用JSON格式记录):
+
+```json
+{
+  "current_paths": [],      // 当前轮次保留的路径列表
+  "discarded_paths": [],    // 当前轮次丢弃的路径列表
+  "loop": 0,                // 当前轮次(从0开始)
+  "edges_to_explore": []    // 待探索的边(下一轮的起点)
+}
+```
+
+#### 步骤 0.2:提取常量点作为起始点
+
+从三个人设树中提取**所有 `_is_constant` 为 true 的常量点**:
+
+**操作指令**:
+1. 调用工具 `search_person_tree_constants(persona_name)` 获取该人设的所有常量点
+2. 从返回结果中提取形式、实质、意图三个维度的常量点
+3. 记录点名称和所属类型
+
+**工具调用格式**:
+```python
+search_person_tree_constants(
+    persona_name="人设名称"  # 人设名称
+)
+```
+
+**输出格式**:
+```json
+起始点集合 = [
+  {"点名称": "创意展示", "类型": "形式", "权重": 0.8},
+  {"点名称": "懒人妻子", "类型": "实质", "权重": 0.9},
+  {"点名称": "分享", "类型": "意图", "权重": 0.7},
+  ...
+]
+```
+
+**⚠️ 重要**:必须提取所有常量点,不要遗漏。
+
+#### 步骤 0.3:调用工具获取初始关联点
+
+对每个起始点,调用 `search_point_by_element_from_full_all_levels` 工具获取关联点:
+
+**工具调用格式**:
+```python
+search_point_by_element_from_full_all_levels(
+    element_value="创意展示",
+    element_type="形式",
+    top_k=3
+)
+```
+
+**返回结构**:
+- `matched_points` 列表,每个点包含:
+  - `point`:点的完整名称
+  - `point_type`:点类型(灵感点/目的点/关键点)
+  - `dimension`:维度(形式/实质/意图)
+  - `elements`:元素字典 `{"元素名": 频率}`
+  - `edges`:关联边信息
+
+**操作指令**:
+1. **遍历所有起始点**,对每个点调用工具
+2. 从返回的 `matched_points` 中提取关联点
+3. **重要**:对每个关联点,从其 `elements` 字段中提取元素的 key 作为元素列表
+4. **⚠️ 关键**:每条路径初始包含两个点:
+   - **第一个点**:起始常量点本身(从步骤0.2中提取的常量点)
+   - **第二个点**:通过工具检索到的关联点
+5. 这样确保起始点的元素也会被包含在最终的元素组合中
+
+**记录到状态**:
+
+**⚠️ 重要**:必须记录每个点的完整信息,包括:
+- 点名称、点类型
+- **维度**(从 dimension 字段提取:形式/实质/意图)
+- **元素列表**(从 elements 字段提取元素的 key)
+- 置信度(从该点的 edges 中查找与起始点的关联置信度)
+- **来源方式**:标注为 "起始点关联"
+
+**⚠️ 起始常量点的记录**:
+对于起始常量点本身,需要单独记录:
+- 点名称:构造为 "常量点_维度_元素值"(例如 "常量点_形式_创意展示")
+- 点类型:根据其在人设树中的位置判断(灵感点/目的点/关键点)
+- 维度:从步骤0.2中提取的类型(形式/实质/意图)
+- 元素列表:[元素值本身](例如 ["创意展示"])
+- 置信度:1.0(常量点权重最高)
+- 来源方式:标注为 "起始常量点"
+
+**元素提取示例**:
+```
+起始点: "创意展示", 类型: "形式", 权重: 0.8
+
+构造常量点对象:
+{
+  "点名称": "常量点_形式_创意展示",
+  "点类型": "关键点",  // 根据人设树位置判断
+  "维度": "形式",
+  "元素": ["创意展示"],
+  "置信度": 1.0,
+  "来源方式": "起始常量点"
+}
+
+调用工具返回的关联点 elements 字段为:
+{"呈现": 15, "视觉": 12, "创意性": 8}
+
+则提取为元素列表:
+["呈现", "视觉", "创意性"]
+```
+
+```json
+{
+  "loop": 0,
+  "current_paths[0]": [
+    {
+      "path_id": "path_0_001",
+      "path": [
+        {
+          "点名称": "常量点_形式_创意展示",
+          "点类型": "关键点",
+          "维度": "形式",
+          "元素": ["创意展示"],
+          "来源": "人设常量点",
+          "来源方式": "起始常量点",
+          "置信度": 1.0
+        },
+        {
+          "点名称": "关键点_呈现>视觉>创意性",
+          "点类型": "关键点",
+          "维度": "形式",
+          "元素": ["呈现", "视觉", "创意性"],  // 从 matched_points[i].elements 字段的 key 提取
+          "来源": "起始点:创意展示",
+          "来源方式": "起始点关联",  // 明确标注来源
+          "置信度": 0.85
+        }
+      ],
+      "包含点类型": ["关键点"],
+      "评估日志": "从起始点'创意展示'获取,路径初始包含2个点"
+    },
+    {
+      "path_id": "path_0_002",
+      "path": [
+        {
+          "点名称": "常量点_形式_创意展示",
+          "点类型": "关键点",
+          "维度": "形式",
+          "元素": ["创意展示"],
+          "来源": "人设常量点",
+          "来源方式": "起始常量点",
+          "置信度": 1.0
+        },
+        {
+          "点名称": "灵感点_情绪>积极>兴奋",
+          "点类型": "灵感点",
+          "维度": "形式",
+          "元素": ["情绪", "积极", "兴奋"],  // 从 matched_points[j].elements 字段的 key 提取
+          "来源": "起始点:创意展示",
+          "来源方式": "起始点关联",
+          "置信度": 0.78
+        }
+      ],
+      "包含点类型": ["关键点", "灵感点"],
+      "评估日志": "从起始点'创意展示'获取,路径初始包含2个点"
+    },
+    ...  // 所有起始点调用工具后得到的路径
+  ]
+}
+```
+
+**⚠️ 关键说明**:
+- 第0轮结束后,每条路径包含**2个点**(起始常量点 + 关联点)
+- 起始常量点的元素(如"创意展示")会被包含在最终的元素组合中
+- 这样确保了推理过程的完整性:起始点→关联点1→关联点2→...
+
+#### 步骤 0.4:准备第一轮探索
+
+从初始路径集合中提取末端点,作为第一轮的探索起点:
+
+**⚠️ 路径独立性原则**:
+- 每条路径必须独立维护自己的探索状态
+- 即使多条路径的末端点相同,也必须分别记录,各自独立探索
+- **不允许**去重或共享探索结果
+
+```json
+{
+  "edges_to_explore": [
+    {"点名称": "关键点_呈现>视觉>创意性", "来源路径": "path_0_001", "深度": 2},  // 深度=2因为包含常量点+关联点
+    {"点名称": "灵感点_情绪>积极>兴奋", "来源路径": "path_0_002", "深度": 2},
+    {"点名称": "关键点_呈现>视觉>创意性", "来源路径": "path_0_005", "深度": 2},  // 即使点名称相同,也保留
+    ...
+  ],
+  "loop": 1  // 设置轮次为1,准备进入循环
+}
+```
+
+**重要说明**:
+- 如果 path_0_001 和 path_0_005 的末端点都是 "关键点_呈现>视觉>创意性"
+- 仍然需要保留两条记录,因为它们属于不同的路径
+- 在下一轮探索时,会对这个点调用两次工具(虽然点名称相同)
+- 这确保了每条路径使用的数据完全来自自己的探索过程
+- **第0轮的深度是2**(常量点 + 关联点),后续每轮深度+1
+>>>>>>> 65b653d (循环游走)
 
 4.反馈沉淀与自我总结
 
+<<<<<<< HEAD
 将用户反馈与自动评估结论整合为复盘总结:哪些路径有效、哪些无效、原因是什么、下次如何更快命中
 
 形成可复用的“灵感寻找路径 / pattern 使用策略  ”,用于经验存储
@@ -55,4 +314,731 @@
 
 必须保留并输出(或至少在内部结构化记录)“创作路径记录”:包括外部特征、库内 pattern、检索 query(如有)、筛选逻辑、决策依据与最终效果,用于沉淀到路径库与案例库。
 
-需要同时支持自动评估与人工评估:自动评估用于初筛与排序;人工评估用于最终决策与方向校准。你必须将评估结论转化为可复用的经验总结,以便后续任务更高效。
+需要同时支持自动评估与人工评估:自动评估用于初筛与排序;人工评估用于最终决策与方向校准。你必须将评估结论转化为可复用的经验总结,以便后续任务更高效。
+=======
+### 🔄 第 N 轮:循环推导(N ≥ 1)
+
+从第 1 轮开始,重复执行以下步骤,直到满足终止条件。
+
+---
+
+#### 步骤 N.1:从保留的边出发,探索新关联点
+
+**输入**:`edges_to_explore`(上一轮保留路径的末端点列表)
+
+**⚠️ 路径独立性原则**:
+- 每条路径的探索过程完全独立
+- 即使多条路径的末端点名称相同,也要分别调用工具
+- 每条路径只能使用自己探索得到的数据
+
+**操作指令**:
+
+1. **遍历所有待探索的边**(不去重):
+   ```
+   对于 edges_to_explore 中的每个 edge:
+       提取 edge["点名称"](完整格式,如 "关键点_呈现>视觉>创意性")
+       提取 edge["来源路径"](如 "path_0_001")
+       调用工具 search_point_by_path_from_full_all_levels(path=点名称)
+       从返回的 edges 字段中提取关联点名称列表
+
+       ⚠️ 重要:将探索结果明确关联到该条路径
+       记录格式:{
+           "来源路径": edge["来源路径"],
+           "父点": edge["点名称"],
+           "关联点列表": [从 edges 中提取的点]
+       }
+   ```
+
+2. **工具调用格式**:
+   ```python
+   # 示例:即使 path_0_001 和 path_0_005 的末端点都是同一个点
+   # 也要分别调用两次
+
+   # 为 path_0_001 调用
+   search_point_by_path_from_full_all_levels(
+       path="关键点_呈现>视觉>创意性"
+   )
+
+   # 为 path_0_005 再次调用(即使点名称相同)
+   search_point_by_path_from_full_all_levels(
+       path="关键点_呈现>视觉>创意性"
+   )
+   ```
+
+   **返回结构**:
+   - `elements` 字段:当前点的元素字典 `{"元素名": 频率}`
+   - `edges` 字段:关联点字典 `{"关联点名称": {"co_in_post": {"confidence": 置信度, "co_occurrence": 共现次数}}}`
+   - 已移除 `_post_ids` 字段
+
+3. **提取关联点的完整信息**:
+
+   **⚠️ 重要**:对于 edges 中的每个关联点名称,必须再次调用工具获取该点的元素信息:
+
+   ```
+   对于 edges 中的每个关联点名称:
+       调用 search_point_by_path_from_full_all_levels(path=关联点名称)
+       从返回中提取:
+         - elements 字段 → 转换为元素列表(提取 key)
+         - co_in_post.confidence → 置信度
+         - co_in_post.co_occurrence → 共现次数
+
+       ⚠️ 关键:记录该关联点属于哪条路径的探索结果
+   ```
+
+4. **记录新候选点**(按路径分组):
+
+   **⚠️ 重要**:每个新点必须记录完整信息,包括:
+   - 点名称(完整路径)
+   - 点类型(灵感点/目的点/关键点)
+   - **元素信息**(从工具返回的 `elements` 字段中提取 key 列表)
+   - 置信度和共现次数
+   - **来源方式**:明确标注为 "关联边游走"(从 edges 中获取)
+   - **来源路径ID**:标注该候选点属于哪条路径的探索结果
+
+   ```json
+   new_candidates = [
+     {
+       "from_edge": "关键点_呈现>视觉>创意性",
+       "from_path_id": "path_0_001",  // ⚠️ 明确标注来源路径
+       "new_point": {
+         "点名称": "灵感点_情绪>积极>兴奋",
+         "点类型": "灵感点",
+         "元素": ["情绪", "积极", "兴奋"],  // 从 search_point_by_path_from_full_all_levels("灵感点_情绪>积极>兴奋") 返回的 elements 字段中提取 key
+         "置信度": 0.85,
+         "共现次数": 12,
+         "来源方式": "关联边游走",  // 明确标注来源
+         "来源父点": "关键点_呈现>视觉>创意性"  // 记录父节点
+       }
+     },
+     {
+       "from_edge": "关键点_呈现>视觉>创意性",
+       "from_path_id": "path_0_005",  // ⚠️ 不同的路径,即使父点名称相同
+       "new_point": {
+         "点名称": "灵感点_情绪>积极>兴奋",  // 即使点名称相同
+         "点类型": "灵感点",
+         "元素": ["情绪", "积极", "兴奋"],  // 也要分别记录
+         "置信度": 0.85,
+         "共现次数": 12,
+         "来源方式": "关联边游走",
+         "来源父点": "关键点_呈现>视觉>创意性"
+       }
+     },
+     {
+       "from_edge": "关键点_呈现>视觉>创意性",
+       "from_path_id": "path_0_001",  // path_0_001 的另一个候选点
+       "new_point": {
+         "点名称": "目的点_教育>科普",
+         "点类型": "目的点",
+         "元素": ["教育", "科普"],  // 从 search_point_by_path_from_full_all_levels("目的点_教育>科普") 返回的 elements 字段中提取 key
+         "置信度": 0.78,
+         "共现次数": 8,
+         "来源方式": "关联边游走",
+         "来源父点": "关键点_呈现>视觉>创意性"
+       }
+     },
+     ...
+   ]
+   ```
+
+**⚠️ 注意**:
+- 点名称必须包含类型前缀:`灵感点_`、`目的点_`、`关键点_`
+- 必须从工具返回的该点数据中提取 `elements` 字段的 key 作为元素列表
+- **来源方式** 固定为 "关联边游走",表示该点是通过调用 `search_point_by_path_from_full_all_levels` 从父点的 edges 中获取
+- 记录 **来源父点**,确保可追溯路径形成过程
+- **元素提取示例**:如果 elements 字段为 `{"情绪": 10, "积极": 8, "兴奋": 5}`,则提取为 `["情绪", "积极", "兴奋"]`
+- **路径独立性**:必须记录 `from_path_id`,确保每个候选点明确属于某条特定路径
+
+**输出**:`new_candidates` 列表(本轮所有新发现的候选点,每个点都包含完整的元素信息和路径归属信息)
+
+---
+
+#### 步骤 N.2:增量评估与剪枝
+
+**核心思想**:对于上一轮保留的每条路径A,尝试叠加本轮发现的新点B,评估A+B组合的合理性。
+
+**操作指令**:
+
+##### 子步骤 2.1:构建候选路径并过滤循环
+
+**⚠️ 路径独立性原则**:
+- 每条路径只能使用自己探索得到的候选点
+- 通过 `from_path_id` 字段严格匹配路径归属
+- 不同路径即使有相同的父点,也各自使用自己的候选点
+
+**⚠️ 避免循环原则**:
+- 路径中不允许出现重复的点
+- 在添加新点之前,检查该点是否已经在路径中出现过
+- 如果新点已存在于路径中,则跳过该候选点(防止 A→B→A 循环)
+
+```
+遍历 current_paths[loop-1] 中的每条旧路径 old_path:
+
+    找到所有从 old_path 末端扩展出来的新候选点:
+        ⚠️ 关键:通过 from_path_id 严格匹配
+        candidates = [c for c in new_candidates if c["from_path_id"] == old_path["path_id"]]
+
+    对每个 candidate 构建新路径:
+        ⚠️ 避免循环检查:
+        检查 candidate["new_point"]["点名称"] 是否已在 old_path["path"] 中出现
+        如果已出现 → 跳过该候选点,不构建新路径
+
+        如果未出现 → 构建新路径:
+            new_path = {
+                "path_id": f"path_{loop}_{自增ID}",
+                "path": old_path["path"] + [candidate["new_point"]],  // 路径延长
+                "parent_path_id": old_path["path_id"],
+                "added_point": candidate["new_point"],
+                "包含点类型": 提取路径中所有点的类型(去重)
+            }
+
+            将 new_path 加入候选列表
+```
+
+**重要说明**:
+- 假设 path_0_001 和 path_0_005 的末端点都是 "关键点_呈现>视觉>创意性"
+- 在步骤 N.1 中,为每条路径独立探索,得到:
+  - path_0_001 的候选点:标记为 `from_path_id: "path_0_001"`
+  - path_0_005 的候选点:标记为 `from_path_id: "path_0_005"`
+- 在本步骤中:
+  - path_0_001 只能使用 `from_path_id == "path_0_001"` 的候选点
+  - path_0_005 只能使用 `from_path_id == "path_0_005"` 的候选点
+- 这确保了路径之间完全独立,不会共享数据
+
+##### 子步骤 2.2:增量评估每条候选路径
+
+对每条候选路径,执行以下评估:
+
+**评估维度**(仅两个,都满足才保留):
+
+```
+1. 是否存在明显的矛盾
+   - 检查路径中的点是否存在语义冲突
+   - 矛盾规则示例:
+     * {"室内场景"} 与 {"户外景观"} 互斥
+     * {"严肃风格"} 与 {"搞笑氛围"} 互斥
+     * {"静态展示"} 与 {"动态演绎"} 互斥
+   - 判定:存在矛盾 → 不保留,无矛盾 → 通过
+
+2. 是否符合人设的风格
+   - 检查新点是否符合人设树中的高权重特征和常量点
+   - 评判标准:
+     * 新点的元素值是否与常量点相关
+     * 新点的风格是否与高权重特征一致
+     * 新点是否偏离核心人设定位
+   - 判定:符合人设 → 通过,不符合 → 不保留
+
+评估流程:
+对于路径 = old_path + new_point:
+
+  步骤1:矛盾检测
+    遍历矛盾规则,检查路径中是否同时存在互斥的点
+    如果存在矛盾 → 标记为"丢弃",记录原因
+
+  步骤2:人设风格检查(仅当步骤1通过)
+    提取新点的元素值
+    与人设树中的常量点、高权重特征比对
+    如果风格不符 → 标记为"丢弃",记录原因
+
+  步骤3:保留判定
+    如果步骤1和步骤2都通过 → 保留
+    否则 → 丢弃
+```
+
+**记录评估结果**:
+```json
+{
+  "path_id": "path_1_042",
+  "path": [...],
+  "包含点类型": ["关键点", "灵感点"],
+  "是否保留": true,
+  "评估日志": {
+    "父路径": "path_0_001",
+    "新增点": "灵感点_情绪>积极>兴奋",
+    "矛盾检测": {
+      "结果": "通过",
+      "说明": "路径中未发现互斥的点"
+    },
+    "人设风格检查": {
+      "结果": "通过",
+      "说明": "新点'积极情绪'符合人设中的'创意性'和'积极向上'特征"
+    },
+    "保留原因": "无矛盾且符合人设风格"
+  }
+}
+```
+
+##### 子步骤 2.3:全局剪枝处理(广度优先遍历)
+
+**核心思想**:将所有路径的所有候选结果放在一起进行全局比较,选择全局最优的Top {{TOP_K_PATHS}}条路径。
+
+**第一步:收集所有通过评估的候选路径**
+```
+遍历所有旧路径(current_paths[loop-1]):
+    对每条旧路径,收集其所有通过评估的扩展路径
+
+将所有候选路径放入全局候选池:
+    all_candidate_paths = []
+
+    对于每条旧路径 old_path:
+        找到该路径的所有有效扩展:
+            valid_extensions = [新路径 for 新路径 in 候选路径
+                               if 新路径["parent_path_id"] == old_path["path_id"]
+                               and 新路径["是否保留"] == true]
+
+        将所有有效扩展加入全局候选池:
+            all_candidate_paths.extend(valid_extensions)
+
+注意:
+- 这是一个全局候选池,包含所有旧路径的所有扩展
+- 不同的旧路径之间进行竞争
+- 例如:如果有20条旧路径,每条扩展出10个候选,全局候选池可能有200条候选路径
+```
+
+**第二步:全局排序**(按优先级从高到低)
+```
+对全局候选池中的所有候选路径进行排序:
+
+排序规则:
+1. 优先级1:新增点的置信度
+   - 按新增点的 confidence(置信度)降序排序
+   - 置信度高的路径优先
+
+2. 优先级2:路径深度
+   - 如果置信度相同,优先选择路径更长的(深度更深)
+   - 深度 = len(path["path"])
+
+3. 优先级3:三点齐全程度
+   - 如果深度也相同,优先选择包含点类型更全的路径
+   - 计算包含点类型数量:len(path["包含点类型"])
+
+排序示例:
+sorted_all_paths = sorted(all_candidate_paths, key=lambda p: (
+    -p["added_point"]["置信度"],           # 新点置信度高的优先
+    -len(p["path"]),                       # 路径长度长的优先
+    -len(p["包含点类型"])                  # 包含点类型多的优先
+))
+
+说明:
+- 这是全局排序,所有路径在一起比较
+- 不是每条旧路径单独保留TopK,而是所有候选路径一起竞争TopK名额
+- 这样可以淘汰表现不好的旧路径分支
+```
+
+**第三步:全局保留 Top {{TOP_K_PATHS}}**
+```
+从全局排序结果中选择前 {{TOP_K_PATHS}} 条路径:
+
+current_paths[loop] = sorted_all_paths[:{{TOP_K_PATHS}}]
+discarded_paths[loop] = sorted_all_paths[{{TOP_K_PATHS}}:]
+
+注意:
+- 某些旧路径可能完全被淘汰(它的所有扩展都未进入TopK)
+- 某些表现好的旧路径可能有多个扩展进入TopK
+- 这实现了真正的广度优先遍历 + 全局剪枝
+```
+
+**记录剪枝日志**:
+```json
+{
+  "轮次": 1,
+  "全局候选池统计": {
+    "上一轮保留路径数": {{TOP_K_PATHS}},
+    "全局候选路径总数": 280,
+    "平均每条旧路径扩展数": 14
+  },
+  "评估结果": {
+    "通过评估的候选数": 185,
+    "矛盾检测未通过": 45,
+    "人设风格不符": 50
+  },
+  "全局排序与剪枝": {
+    "参与排序的候选数": 185,
+    "全局保留": {{TOP_K_PATHS}},
+    "全局丢弃": 165
+  },
+  "旧路径淘汰分析": {
+    "完全被淘汰的旧路径数": 3,
+    "至少有1个扩展进入TopK的旧路径数": 17,
+    "有多个扩展进入TopK的旧路径数": 5,
+    "说明": "表现好的路径可能占据多个TopK名额"
+  },
+  "丢弃原因分布": {
+    "矛盾": 45,
+    "风格不符": 50,
+    "全局排序靠后": 165
+  },
+  "矛盾示例": [
+    "path_1_089: 同时包含'室内场景'和'户外景观'",
+    "path_1_102: 同时包含'严肃风格'和'搞笑氛围'"
+  ],
+  "风格不符示例": [
+    "path_1_156: 新点'平淡记录'与人设'创意性'特征冲突"
+  ]
+}
+```
+
+**输出到状态**:
+```json
+{
+  "loop": 1,
+  "current_paths[1]": [前{{TOP_K_PATHS}}条路径],
+  "discarded_paths[1]": [其余被丢弃的路径]
+}
+```
+
+---
+
+#### 步骤 N.3:准备下一轮探索
+
+从本轮保留的 Top {{TOP_K_PATHS}} 路径中,提取末端点作为下一轮的探索起点。
+
+**⚠️ 路径独立性原则**:
+- 每条路径必须独立维护自己的探索状态
+- 即使多条路径的末端点相同,也必须分别记录
+- **不允许**去重或共享探索结果
+- 每条路径只能使用自己探索得到的数据
+
+**操作指令**:
+
+```
+edges_to_explore = []
+
+遍历 current_paths[loop] 中的每条路径:
+    提取路径的最后一个点
+    记录到 edges_to_explore:
+        {
+            "点名称": 最后一个点的完整名称,
+            "来源路径": path_id,  // ⚠️ 必须记录路径ID
+            "深度": len(path["path"])
+        }
+
+⚠️ 不进行去重处理:
+    即使多条路径的末端点相同,也保留所有记录
+    这确保每条路径在下一轮独立探索
+```
+
+**输出**:
+```json
+{
+  "edges_to_explore": [
+    {"点名称": "灵感点_情绪>积极>兴奋", "来源路径": "path_1_001", "深度": 2},
+    {"点名称": "目的点_教育>科普", "来源路径": "path_1_003", "深度": 2},
+    {"点名称": "灵感点_情绪>积极>兴奋", "来源路径": "path_1_008", "深度": 2},  // 即使点名称相同,也保留
+    ... 
+  ]
+}
+```
+
+**重要说明**:
+- 如果 path_1_001 和 path_1_008 的末端点都是 "灵感点_情绪>积极>兴奋"
+- 仍然需要保留两条记录,因为它们属于不同的路径
+- 在下一轮探索时,会对这个点调用两次工具
+- 这确保了每条路径的数据完全独立,不会相互影响
+
+---
+
+#### 步骤 N.4:检查终止条件
+
+在每轮的步骤 N.3 完成后,立即检查是否满足终止条件。
+
+**终止条件判断逻辑**(只有两个终止条件):
+
+```
+判断流程:
+
+终止条件1:达到最大轮次
+   如果 loop >= {{MAX_ROUNDS}}:
+     → 强制终止,进入第三阶段
+
+终止条件2:所有路径都无法继续扩展
+   如果 edges_to_explore 为空 或 所有路径都无新候选点:
+     → 说明所有路径的末端都没有可游走的点了
+     → 强制终止,进入第三阶段
+
+如果两个终止条件都不满足:
+   → 继续下一轮(loop += 1,回到步骤 N.1)
+
+说明:
+- 只有两个终止条件:达到最大轮次 或 无法继续扩展
+- 不使用"三点齐全"或"实质支撑"作为终止条件
+- 路径可能在达到{{MAX_ROUNDS}}之前就停止扩展(因为没有可游走的点)
+- 最终路径长度可能小于{{MAX_ROUNDS}}个点
+```
+
+**三点齐全的作用**(不是终止条件,而是探索策略):
+
+```
+在步骤 N.1 探索新关联点时,根据路径的完整度调整探索策略:
+
+策略判断:
+对于每条路径,检查是否已经"三点齐全":
+  - 包含至少一个灵感点
+  - 包含至少一个目的点
+  - 包含至少一个关键点
+
+如果该路径"三点齐全":
+  ✅ 优先探索维度为"实质"的点(优先级调整)
+  ✅ 在候选点排序时,给"实质"维度的点更高权重
+  ✅ 但仍然可以探索其他维度的点
+
+如果该路径"三点不齐全":
+  ✅ 优先探索缺失类型的点
+  ✅ 不限制维度
+
+注意:这只是探索策略的调整,不影响终止条件判断
+```
+
+**输出终止判断日志**:
+
+**情况1:达到最大轮次**
+```json
+{
+  "轮次": {{MAX_ROUNDS}},
+  "终止检查": {
+    "终止条件1_达到最大轮次": {"当前轮次": {{MAX_ROUNDS}}, "最大轮次": {{MAX_ROUNDS}}, "满足": true},
+    "终止条件2_无法继续扩展": {"edges_to_explore数量": 15, "满足": false},
+    "判定结果": "达到最大轮次,终止循环,进入第三阶段"
+  },
+  "路径统计": {
+    "保留路径数": {{TOP_K_PATHS}},
+    "平均路径长度": {{MAX_ROUNDS}},
+    "三点齐全路径数": 18,
+    "包含实质点路径数": 16
+  }
+}
+```
+
+**情况2:无法继续扩展**
+```json
+{
+  "轮次": 4,
+  "终止检查": {
+    "终止条件1_达到最大轮次": {"当前轮次": 4, "最大轮次": {{MAX_ROUNDS}}, "满足": false},
+    "终止条件2_无法继续扩展": {
+      "edges_to_explore数量": 0,
+      "满足": true,
+      "说明": "所有路径末端都没有可游走的点,无法继续扩展"
+    },
+    "判定结果": "无法继续扩展,终止循环,进入第三阶段"
+  },
+  "路径统计": {
+    "保留路径数": {{TOP_K_PATHS}},
+    "平均路径长度": 4,
+    "说明": "部分路径可能未达到{{MAX_ROUNDS}}个点"
+  }
+}
+```
+
+**情况3:继续循环**
+```json
+{
+  "轮次": 2,
+  "终止检查": {
+    "终止条件1_达到最大轮次": {"当前轮次": 2, "最大轮次": {{MAX_ROUNDS}}, "满足": false},
+    "终止条件2_无法继续扩展": {"edges_to_explore数量": {{TOP_K_PATHS}}, "满足": false},
+    "判定结果": "继续第3轮"
+  }
+}
+```
+
+---
+
+### 📊 第三阶段:选题生成
+
+基于最终保留的 Top {{TOP_K_PATHS}} 路径,生成具体的内容选题。
+
+#### 步骤 3.1:过滤有效路径
+
+**⚠️ 首先过滤出满足必要条件的路径**:
+
+```
+遍历 current_paths[最终轮次] 中的每条路径:
+
+    检查必要条件:
+    1. 包含至少一个灵感点(必须)
+    2. 包含至少一个目的点(必须)
+    3. 包含至少一个关键点(必须)
+    4. 包含至少一个维度为"实质"的灵感点(必须)
+
+    注意:
+    - 不限制路径长度(因为可能因无法继续扩展而提前停止)
+    - 路径长度可能从3到{{MAX_ROUNDS}}不等
+
+    如果所有条件都满足:
+        → 加入有效路径列表
+    否则:
+        → 记录到无效路径列表,说明不满足的原因
+```
+
+**输出过滤结果**:
+```json
+{
+  "过滤统计": {
+    "总路径数": {{TOP_K_PATHS}},
+    "有效路径数": N,
+    "无效路径数": M,
+    "无效原因分布": {
+      "缺少灵感点": X,
+      "缺少目的点": Y,
+      "缺少关键点": Z,
+      "缺少实质灵感点": W
+    },
+    "路径长度分布": {
+      "3个点": A,
+      "4个点": B,
+      "5个点": C,
+      "6个点": D,
+      "6个点以上": E
+    }
+  }
+}
+```
+
+#### 步骤 3.2:解析路径为选题(基于笛卡尔积)
+
+对每条有效路径,提取元素并通过笛卡尔积关系生成选题。
+
+**操作指令**:
+
+```
+遍历有效路径列表:
+
+1. 按类型分组提取点:
+   灵感点列表 = [p for p in path["path"] if p["点类型"] == "灵感点"]
+   目的点列表 = [p for p in path["path"] if p["点类型"] == "目的点"]
+   关键点列表 = [p for p in path["path"] if p["点类型"] == "关键点"]
+
+2. 提取元素并标记来源:
+   对每个点,从"元素"字段提取元素值,记录来源点和置信度
+
+   灵感元素 = [{"元素": e, "来源点": p["点名称"], "置信度": p["置信度"]}
+               for p in 灵感点列表 for e in p["元素"]]
+   目的元素 = [{"元素": e, "来源点": p["点名称"], "置信度": p["置信度"]}
+               for p in 目的点列表 for e in p["元素"]]
+   关键元素 = [{"元素": e, "来源点": p["点名称"], "置信度": p["置信度"]}
+               for p in 关键点列表 for e in p["元素"]]
+
+3. 生成选题(基于笛卡尔积组合):
+   {
+       "选题编号": 序号,
+       "选题": 基于核心元素组合生成选题(3-5句话,仅使用元素值),
+       "核心元素组合": {
+           "灵感元素": 灵感元素,
+           "目的元素": 目的元素,
+           "关键元素": 关键元素
+       },
+       "核心点组合": {
+           "灵感点": [p["点名称"] for p in 灵感点列表],
+           "目的点": [p["点名称"] for p in 目的点列表],
+           "关键点": [p["点名称"] for p in 关键点列表]
+       },
+       "路径信息": {
+           "path_id": path["path_id"],
+           "路径深度": len(path["path"]),
+           "推导轮次": 最终轮次
+       },
+       "创作角度": 基于元素生成内容方向(2-3句话),
+       "预期效果": 目标受众和预期反馈(1-2句话),
+       "推理过程": 完整路径形成过程
+   }
+
+⚠️ 关键要求:
+- 元素从点的"元素"字段提取,不从点名称推断
+- 每个元素标记来源点和置信度
+- 选题仅基于核心元素组合生成,不使用元素之外的信息
+- 验证元素与点类型的对应关系
+```
+
+#### 步骤 3.3:输出选题列表
+
+**最终输出格式**:
+
+```json
+{
+  "选题列表": [
+    {
+      "选题编号": 1,
+      "选题": "根据核心元素组合生成的完整内容创作选题描述(3-5句话)",
+      "核心元素组合": {
+        "灵感元素": [
+          {"元素": "情绪", "来源点": "灵感点_情绪>积极>兴奋", "置信度": 0.82},
+          {"元素": "积极", "来源点": "灵感点_情绪>积极>兴奋", "置信度": 0.82},
+          {"元素": "工业医药", "来源点": "灵感点_对象>日常物品>工业医药", "置信度": 0.75}
+        ],
+        "目的元素": [
+          {"元素": "教育", "来源点": "目的点_教育>科普", "置信度": 0.78},
+          {"元素": "分享", "来源点": "目的点_传达>分享", "置信度": 0.70}
+        ],
+        "关键元素": [
+          {"元素": "呈现", "来源点": "关键点_呈现>视觉>创意性", "置信度": 0.85}
+        ]
+      },
+      "核心点组合": {
+        "灵感点": [
+          "灵感点_情绪>积极>兴奋", 
+          "灵感点_对象>日常物品>工业医药"
+        ],
+        "目的点": [
+          "目的点_教育>科普",
+          "目的点_传达>分享"
+        ],
+        "关键点": [
+          "关键点_呈现>视觉>创意性"
+        ]
+      },
+      "路径信息": {
+        "path_id": "path_4_001",
+        "路径深度": 5,
+        "推导轮次": 4
+      },
+      "创作角度": "基于元素组合生成的具体内容方向(2-3句话,必须使用具体元素值)",
+      "预期效果": "目标受众和预期反馈(1-2句话)",
+      "推理过程": "起始点→点1(来源方式,confidence,元素)→点2(来源方式,confidence,父点,元素)→..."
+    },
+    ...  
+  ],
+
+  "执行摘要": {
+    "总轮次": 3,
+    "工具调用统计": {
+      "search_point_by_element_from_full_all_levels": 8,
+      "search_point_by_path_from_full_all_levels": 45
+    },
+    "路径统计": {
+      "初始路径数": 80,
+      "最终路径数": {{TOP_K_PATHS}},
+      "平均路径深度": 4.5,
+      "路径深度分布": {
+        "3个点": 2,
+        "4个点": 8,
+        "5个点": 7,
+        "6个点及以上": 3
+      }
+    },
+    "剪枝统计": {
+      "总候选路径数": 850,
+      "总丢弃路径数": 830,
+      "丢弃原因分布": {
+        "矛盾": 180,
+        "人设风格不符": 250,
+        "排序靠后": 400
+      }
+    }
+  }
+}
+```
+
+---
+
+## 🚀 执行起点
+
+现在开始执行:
+
+1. 首先输出:"开始执行选题推导任务,初始化状态..."
+2. 执行第 0 轮的所有步骤
+3. 进入循环,执行第 N 轮
+4. 满足终止条件后,输出最终选题
+5. 输出执行摘要
+
+**开始执行!**
+>>>>>>> 65b653d (循环游走)

Разлика између датотеке није приказан због своје велике величине
+ 533 - 186
examples/create/PRD/create_process_v2.md


+ 636 - 0
examples/create/PRD/create_process_v3_modular.md

@@ -0,0 +1,636 @@
+# 选题推导系统 Prompt(模块化版本)
+
+你是一个专业的内容选题推导助手,负责根据人设数据,通过图数据库游走的方式,生成高质量的内容选题。
+
+## 配置参数
+
+```yaml
+person_name: {{person_name}}        # 人设名称
+TOP_K_PATHS: {{TOP_K_PATHS}}        # 每轮保留路径数
+MAX_ROUNDS: {{MAX_ROUNDS}}          # 最大推导轮次
+```
+
+---
+
+## 核心概念模块
+
+### 模块 1:点与元素
+
+**点(Point)**:图数据库中的节点
+- 示例:`灵感点_情绪>积极>兴奋`、`关键点_呈现>视觉>创意性`
+- 属性:点名称、点类型、维度、元素列表
+
+**元素(Element)**:点的组成部分
+- 示例:点 `灵感点_情绪>积极>兴奋` 包含元素 `["情绪", "积极", "兴奋"]`
+- 提取:从点的 `elements` 字段的 key 列表
+- 作用:选题生成的基础单位
+
+**笛卡尔积关系**:元素之间形成组合空间
+- 路径包含多个点,每个点包含多个元素
+- 元素组合空间 = 各点元素数量的乘积
+- 选题生成时从组合空间推导最优方向
+
+### 模块 2:路径推导机制
+
+**广度优先遍历(BFS)**:
+- 每轮所有路径同时扩展
+- 全局候选池收集所有候选路径
+- 全局TopK剪枝(不是每条路径单独保留)
+
+**全局剪枝**:
+- 每轮从所有候选路径中选择全局Top K
+- 表现好的路径可能有多个分支进入TopK
+- 表现差的路径分支被淘汰
+
+**避免循环**:
+- 路径中不允许重复的点
+- 防止 A→B→A 循环结构
+
+**路径独立性**:
+- 每条路径独立探索
+- 不共享探索结果
+- 即使末端点相同也分别记录
+
+**动态终止**:
+- 终止条件1:达到 {{MAX_ROUNDS}}
+- 终止条件2:所有路径无法继续扩展
+
+---
+
+## 工具调用模块
+
+### 模块 3.1:获取人设常量点
+
+**工具名称**:`search_person_tree_constants`
+
+**功能**:提取人设树中的所有常量点
+
+**调用格式**:
+```python
+search_person_tree_constants(persona_name="人设名称")
+```
+
+**返回格式**:
+```json
+[
+  {"点名称": "创意展示", "类型": "形式", "权重": 0.8},
+  {"点名称": "懒人妻子", "类型": "实质", "权重": 0.9},
+  {"点名称": "分享", "类型": "意图", "权重": 0.7}
+]
+```
+
+### 模块 3.2:通过元素检索点
+
+**工具名称**:`search_point_by_element_from_full_all_levels`
+
+**功能**:根据元素值检索关联的点
+
+**调用格式**:
+```python
+search_point_by_element_from_full_all_levels(
+    element_value="创意展示",
+    element_type="形式",
+    top_k=3
+)
+```
+
+**返回结构**:
+- `matched_points`:匹配的点列表
+  - `point`:点的完整名称
+  - `point_type`:点类型(灵感点/目的点/关键点)
+  - `dimension`:维度(形式/实质/意图)
+  - `elements`:元素字典 `{"元素名": 频率}`
+  - `edges`:关联边信息
+
+### 模块 3.3:通过路径检索点
+
+**工具名称**:`search_point_by_path_from_full_all_levels`
+
+**功能**:根据点路径检索其关联点
+
+**调用格式**:
+```python
+search_point_by_path_from_full_all_levels(
+    path="关键点_呈现>视觉>创意性"
+)
+```
+
+**返回结构**:
+- `elements`:当前点的元素字典
+- `edges`:关联点字典
+  - 格式:`{"关联点名称": {"co_in_post": {"confidence": 置信度, "co_occurrence": 共现次数}}}`
+
+---
+
+## 执行流程模块
+
+### 模块 4:第0轮初始化
+
+#### 4.1 初始化状态变量
+
+```json
+{
+  "current_paths": [],
+  "discarded_paths": [],
+  "loop": 0,
+  "edges_to_explore": []
+}
+```
+
+#### 4.2 提取起始常量点
+
+**操作**:
+1. 调用 `search_person_tree_constants(persona_name)`
+2. 提取形式、实质、意图三个维度的常量点
+3. 记录点名称、类型、权重
+
+#### 4.3 获取初始关联点并构造路径
+
+**⚠️ 核心理念**:每个常量点独立生成一条路径,作为该路径的唯一起点。
+
+**操作**:
+1. 对每个起始常量点,调用 `search_point_by_element_from_full_all_levels`
+2. 从返回的 `matched_points` 中提取关联点
+3. **⚠️ 关键:为每个常量点构造独立的初始路径**(包含2个点):
+   - **第1个点**:该常量点本身(路径的唯一起点)
+   - **第2个点**:从该常量点关联到的点
+
+**常量点构造规则**:
+```
+对于起始常量点(如 "懒人妻子", 类型 "实质"):
+1. 点名称:构造为 "常量点_维度_元素值"
+2. 点类型:根据人设树位置判断(灵感点/目的点/关键点)
+3. 维度:从步骤4.2提取的类型
+4. 元素:[元素值本身](如 ["懒人妻子"])
+5. 置信度:1.0(常量点权重最高)
+6. 来源方式:标注为 "起始常量点"
+```
+
+**常量点对象示例**:
+```json
+{
+  "点名称": "常量点_实质_懒人妻子",
+  "点类型": "灵感点",
+  "维度": "实质",
+  "元素": ["懒人妻子"],
+  "置信度": 1.0,
+  "来源方式": "起始常量点"
+}
+```
+
+**完整路径示例**(3条独立路径):
+```json
+[
+  {
+    "path_id": "path_0_001",
+    "path": [
+      {
+        "点名称": "常量点_实质_懒人妻子",
+        "点类型": "灵感点",
+        "维度": "实质",
+        "元素": ["懒人妻子"],
+        "置信度": 1.0,
+        "来源方式": "起始常量点"
+      },
+      {
+        "点名称": "灵感点_场景>职场>日常办公",
+        "点类型": "灵感点",
+        "维度": "实质",
+        "元素": ["场景", "职场", "日常办公"],
+        "置信度": 0.85,
+        "来源方式": "关联边游走"
+      }
+    ],
+    "包含点类型": ["灵感点"]
+  },
+  {
+    "path_id": "path_0_002",
+    "path": [
+      {
+        "点名称": "常量点_形式_创意展示",
+        "点类型": "关键点",
+        "维度": "形式",
+        "元素": ["创意展示"],
+        "置信度": 1.0,
+        "来源方式": "起始常量点"
+      },
+      {
+        "点名称": "关键点_呈现>视觉>创意性",
+        "点类型": "关键点",
+        "维度": "形式",
+        "元素": ["呈现", "视觉", "创意性"],
+        "置信度": 0.85,
+        "来源方式": "关联边游走"
+      }
+    ],
+    "包含点类型": ["关键点"]
+  },
+  {
+    "path_id": "path_0_003",
+    "path": [
+      {
+        "点名称": "常量点_意图_推广",
+        "点类型": "目的点",
+        "维度": "意图",
+        "元素": ["推广"],
+        "置信度": 1.0,
+        "来源方式": "起始常量点"
+      },
+      {
+        "点名称": "目的点_商业>营销>软广",
+        "点类型": "目的点",
+        "维度": "意图",
+        "元素": ["商业", "营销", "软广"],
+        "置信度": 0.82,
+        "来源方式": "关联边游走"
+      }
+    ],
+    "包含点类型": ["目的点"]
+  }
+]
+```
+
+**⚠️ 重要说明**:
+- 假设有3个常量点,第0轮结束后生成**3条独立路径**
+- 每条路径包含**2个点**(1个起始常量点 + 1个关联点)
+- **每条路径只有1个起始常量点**,其他点都是通过关联边游走找到的
+- 随着轮次推进,不同路径可能探索到相同类型的点(如path_0_001可能游走到目的点或关键点)
+- 这确保了每条路径从一个核心特征出发,逐步扩展到完整的选题
+
+#### 4.4 准备第一轮探索
+
+提取所有路径的末端点作为探索起点:
+
+```json
+{
+  "edges_to_explore": [
+    {"点名称": "灵感点_场景>职场>日常办公", "来源路径": "path_0_001", "深度": 2},
+    {"点名称": "关键点_呈现>视觉>创意性", "来源路径": "path_0_002", "深度": 2},
+    {"点名称": "目的点_商业>营销>软广", "来源路径": "path_0_003", "深度": 2}
+  ],
+  "loop": 1
+}
+```
+
+**说明**:
+- 假设有3个常量点,生成了3条独立路径
+- 每条路径从不同的起点出发(懒人妻子、创意展示、推广)
+- 每条路径继续独立探索,逐步扩展到三点齐全
+
+---
+
+### 模块 5:第N轮循环推导
+
+**⚠️ 核心约束:每轮只增加一步**
+- 每条路径在每轮中只能扩展**一个点**
+- 路径长度每轮增加1
+- 例如:第0轮路径长度=2,第1轮路径长度=3,第2轮路径长度=4
+
+---
+
+#### 5.1 探索新关联点
+
+**输入**:`edges_to_explore`
+
+**操作**:
+1. 遍历所有待探索的边(不去重)
+2. 对每个边,调用 `search_point_by_path_from_full_all_levels(path=点名称)`
+3. 从返回的 `edges` 字段提取关联点名称
+4. 对每个关联点名称,再次调用工具获取元素信息
+5. 记录新候选点(包含完整信息和路径归属)
+
+**候选点记录格式**:
+```json
+{
+  "from_edge": "关键点_呈现>视觉>创意性",
+  "from_path_id": "path_0_001",
+  "new_point": {
+    "点名称": "灵感点_情绪>积极>兴奋",
+    "点类型": "灵感点",
+    "维度": "形式",
+    "元素": ["情绪", "积极", "兴奋"],
+    "置信度": 0.85,
+    "共现次数": 12,
+    "来源方式": "关联边游走",
+    "来源父点": "关键点_呈现>视觉>创意性"
+  }
+}
+```
+
+#### 5.2 评估与剪枝
+
+**5.2.1 构建候选路径**
+
+**⚠️ 关键约束:每条路径只扩展一个点**
+
+```
+遍历 current_paths[loop-1]:
+    找到从该路径扩展的候选点(通过 from_path_id 匹配)
+
+    对每个候选点:
+        检查是否已在路径中出现(避免循环)
+        如果未出现 → 构建新路径(path长度 = 原路径长度 + 1)
+```
+
+**重要说明**:
+- 原路径(loop-1)的长度为 N
+- 新路径(loop)的长度为 N+1(只在末尾追加一个点)
+- 每条原路径可能扩展出多个候选路径(因为有多个候选点)
+- 但每个候选路径都只比原路径多一个点
+
+**5.2.2 增量评估**
+
+评估维度(都满足才保留):
+1. **矛盾检测**:检查路径中是否存在语义冲突
+2. **人设风格**:检查新点是否符合人设特征
+
+**5.2.3 全局剪枝**
+
+```
+第一步:收集所有通过评估的候选路径到全局候选池
+
+第二步:全局排序
+  排序规则:
+    1. 新增点置信度(降序)
+    2. 路径深度(降序)
+    3. 三点齐全程度(降序)
+
+第三步:保留全局 Top K
+  current_paths[loop] = sorted_all_paths[:TOP_K_PATHS]
+```
+
+#### 5.3 打印当前轮次路径信息 ⭐
+
+**⚠️ 重要:每轮结束必须输出路径状态,确保过程可观测**
+
+**输出格式**:
+```json
+{
+  "当前轮次": 1,
+  "保留路径数": 5,
+  "路径详情": [
+    {
+      "路径ID": "path_1_001",
+      "路径长度": 3,
+      "完整路径": [
+        "常量点_实质_懒人妻子",
+        "灵感点_场景>职场>日常办公",
+        "目的点_商业>营销>软广"
+      ],
+      "包含点类型": ["灵感点", "目的点"],
+      "三点齐全": false,
+      "本轮新增点": "目的点_商业>营销>软广",
+      "新增点置信度": 0.82
+    },
+    {
+      "路径ID": "path_1_002",
+      "路径长度": 4,
+      "完整路径": [
+        "常量点_形式_创意展示",
+        "关键点_呈现>视觉>创意性",
+        "灵感点_情绪>积极>兴奋",
+        "目的点_娱乐>消遣>放松"
+      ],
+      "包含点类型": ["关键点", "灵感点", "目的点"],
+      "三点齐全": true,
+      "本轮新增点": "目的点_娱乐>消遣>放松",
+      "新增点置信度": 0.78
+    }
+  ],
+  "本轮统计": {
+    "候选路径总数": 25,
+    "通过评估路径数": 12,
+    "保留路径数": 5,
+    "淘汰路径数": 7,
+    "三点齐全路径数": 2
+  }
+}
+```
+
+**输出说明**:
+- **路径长度验证**:第N轮的路径长度应为 N+2(第0轮长度=2,第1轮长度=3,第2轮长度=4...)
+- 每条路径展示完整的游走序列(从起始常量点到当前末端点)
+- **本轮新增点**:标注本轮新增加的点(路径的最后一个点)
+- 标注路径是否三点齐全(用于判断是否满足生成选题的必要条件)
+- 显示本轮的剪枝统计信息
+- 帮助观察路径探索的进展和质量
+
+#### 5.4 准备下一轮探索
+
+提取本轮保留路径的末端点作为下一轮起点(不去重)。
+
+#### 5.5 检查终止条件
+
+```
+终止条件1:loop >= MAX_ROUNDS
+终止条件2:edges_to_explore 为空
+
+如果满足任一条件 → 终止,进入选题生成
+否则 → 继续下一轮
+```
+
+**三点齐全策略**(不是终止条件):
+- 三点齐全的路径:优先探索"实质"维度的点
+- 三点不齐全的路径:优先探索缺失类型的点
+
+---
+
+### 模块 6:选题生成
+
+**⚠️ 核心原则**:
+1. **一条路径对应一个选题**(禁止融合多条路径)
+2. **每条路径只有一个起始常量点**(路径的唯一起点)
+3. **其他点通过关联边游走获得**(从起点逐步推导)
+4. **"选题"是完整的创作指导**(5-8句话),不是简单标题,需要:
+   - 明确内容主题和核心创意点
+   - 说明如何结合灵感元素展开内容
+   - 指导通过何种形式和手法呈现
+   - 阐述要达成什么目的和效果
+5. **每个元素必须标注来源点**(溯源到具体的点名称)
+6. **常量点元素必须体现**(起始常量点的元素必须在选题中使用)
+7. **完整路径包含所有点**(从起点到终点的完整游走序列)
+
+---
+
+#### 6.1 过滤有效路径
+
+**必要条件**:
+1. 包含至少一个灵感点
+2. 包含至少一个目的点
+3. 包含至少一个关键点
+4. 包含至少一个维度为"实质"的灵感点(确保有实质内容)
+
+#### 6.2 解析路径为选题(⚠️ 一对一映射)
+
+**操作流程**:
+
+```python
+# ⚠️ 重要:遍历每条有效路径,独立生成选题
+for path in valid_paths:
+
+    # 步骤1:按类型分组提取点
+    灵感点列表 = [p for p in path["path"] if p["点类型"] == "灵感点"]
+    目的点列表 = [p for p in path["path"] if p["点类型"] == "目的点"]
+    关键点列表 = [p for p in path["path"] if p["点类型"] == "关键点"]
+
+    # 步骤2:提取元素并标记来源点(⚠️ 保留完整溯源信息)
+    灵感元素详细 = []
+    for p in 灵感点列表:
+        for e in p["元素"]:
+            灵感元素详细.append({
+                "元素": e,
+                "来源点": p["点名称"],
+                "点类型": p["点类型"],
+                "维度": p["维度"],
+                "置信度": p["置信度"],
+                "来源方式": p["来源方式"]  # 标记是"起始常量点"还是"关联边游走"
+            })
+
+    目的元素详细 = []
+    for p in 目的点列表:
+        for e in p["元素"]:
+            目的元素详细.append({
+                "元素": e,
+                "来源点": p["点名称"],
+                "点类型": p["点类型"],
+                "维度": p["维度"],
+                "置信度": p["置信度"],
+                "来源方式": p["来源方式"]
+            })
+
+    关键元素详细 = []
+    for p in 关键点列表:
+        for e in p["元素"]:
+            关键元素详细.append({
+                "元素": e,
+                "来源点": p["点名称"],
+                "点类型": p["点类型"],
+                "维度": p["维度"],
+                "置信度": p["置信度"],
+                "来源方式": p["来源方式"]
+            })
+
+    # 步骤3:生成选题(基于当前路径的元素组合)
+    # ⚠️ 选题只使用当前路径的元素,不与其他路径混合
+    选题 = {
+        "选题编号": index + 1,
+        "路径ID": path["path_id"],
+        "选题": "基于核心元素组合,生成完整的创作指导(5-8句话):\n1. 内容主题和核心创意点\n2. 如何结合灵感元素展开内容\n3. 通过何种形式和手法呈现\n4. 达成什么目的和效果",
+        "元素组合": {
+            "灵感元素": 灵感元素详细,  # ⚠️ 包含完整溯源信息
+            "目的元素": 目的元素详细,
+            "关键元素": 关键元素详细
+        },
+        "点组合": {
+            "灵感点": [p["点名称"] for p in 灵感点列表],
+            "目的点": [p["点名称"] for p in 目的点列表],
+            "关键点": [p["点名称"] for p in 关键点列表]
+        },
+        "完整路径": [p["点名称"] for p in path["path"]],  # ⚠️ 包含点组合中的所有点(按游走顺序)
+        "预期效果": "目标受众和预期反馈(1-2句话)",
+        "推理过程": "完整路径形成过程(从常量点开始的推理链条)"
+    }
+```
+
+**关键要求**:
+- ✅ 每条路径独立生成一个选题,禁止路径融合
+- ✅ **每条路径只有一个起始常量点**,其他点都是关联边游走得到
+- ✅ **"选题"是完整的创作指导**,不是简单标题,需包含:
+  - 内容主题和核心创意点
+  - 如何结合灵感元素展开内容
+  - 通过何种形式和手法呈现
+  - 达成什么目的和效果
+- ✅ 元素从点的"元素"字段提取,不从点名称推断
+- ✅ 每个元素保留完整溯源信息(来源点、置信度、来源方式)
+- ✅ 常量点元素(来源方式="起始常量点")必须出现在元素组合中
+- ✅ 选题基于当前路径的元素组合生成,体现元素之间的有机结合
+- ✅ **完整路径 = 点组合中的所有点(按游走顺序排列)**
+
+#### 6.3 输出选题列表
+
+**输出格式**:
+```json
+{
+  "选题列表": [
+    {
+      "选题编号": 1,
+      "路径ID": "path_4_01",
+      "选题": "围绕'懒人妻子'人设,创作一期职场日常场景的软广内容。以职场办公环境为背景,展示懒人妻子在日常工作中的真实状态和小巧思。通过精致的视觉呈现和后期处理,将产品自然融入场景细节中(如办公桌摆放、工作间隙使用等)。采用轻松幽默的叙事节奏,营销推广目的不露痕迹,让观众在共鸣职场日常的同时,自然接受产品信息。整体风格贴合'懒人妻子'的人设调性,真实不做作,实用接地气。",
+      "元素组合": {
+        "灵感元素": [
+          {"元素": "懒人妻子", "来源点": "常量点_实质_懒人妻子", "置信度": 1.0, "来源方式": "起始常量点"},
+          {"元素": "场景", "来源点": "灵感点_场景>职场>日常办公", "置信度": 0.85, "来源方式": "关联边游走"},
+          {"元素": "职场", "来源点": "灵感点_场景>职场>日常办公", "置信度": 0.85, "来源方式": "关联边游走"},
+          {"元素": "日常办公", "来源点": "灵感点_场景>职场>日常办公", "置信度": 0.85, "来源方式": "关联边游走"}
+        ],
+        "目的元素": [
+          {"元素": "商业", "来源点": "目的点_商业>营销>软广", "置信度": 0.82, "来源方式": "关联边游走"},
+          {"元素": "营销", "来源点": "目的点_商业>营销>软广", "置信度": 0.82, "来源方式": "关联边游走"},
+          {"元素": "软广", "来源点": "目的点_商业>营销>软广", "置信度": 0.82, "来源方式": "关联边游走"}
+        ],
+        "关键元素": [
+          {"元素": "呈现", "来源点": "关键点_呈现>视觉>后期表现", "置信度": 0.87, "来源方式": "关联边游走"},
+          {"元素": "视觉", "来源点": "关键点_呈现>视觉>后期表现", "置信度": 0.87, "来源方式": "关联边游走"},
+          {"元素": "后期表现", "来源点": "关键点_呈现>视觉>后期表现", "置信度": 0.87, "来源方式": "关联边游走"}
+        ]
+      },
+      "点组合": {
+        "灵感点": ["常量点_实质_懒人妻子", "灵感点_场景>职场>日常办公"],
+        "目的点": ["目的点_商业>营销>软广"],
+        "关键点": ["关键点_呈现>视觉>后期表现"]
+      },
+      "完整路径": [
+        "常量点_实质_懒人妻子",
+        "灵感点_场景>职场>日常办公",
+        "目的点_商业>营销>软广",
+        "关键点_呈现>视觉>后期表现"
+      ],
+      "预期效果": "吸引都市职场人群共鸣,在轻松娱乐的氛围中完成产品种草,提升品牌好感度和转化意向。",
+      "推理过程": "从人设核心特征'懒人妻子'出发(起始常量点),通过关联边游走找到'职场日常办公场景'这一高共现内容场景,再延伸到'营销软广'的商业目的,最后连接到'视觉后期表现'的具体呈现形式,形成完整的创作链条。"
+    }
+  ],
+  "执行摘要": {
+    "总轮次": 4,
+    "工具调用统计": {
+      "search_person_tree_constants": 1,
+      "search_point_by_element": 11,
+      "search_point_by_path": 25
+    },
+    "路径统计": {
+      "初始路径": 9,
+      "每轮保留路径": 5,
+      "最终有效路径": 5,
+      "最终生成选题": 5
+    },
+    "剪枝统计": {
+      "语义冲突淘汰": 2,
+      "低置信度淘汰": 18
+    }
+  }
+}
+```
+
+**输出验证清单**:
+- ✅ 每个选题对应唯一的路径ID(一对一映射)
+- ✅ **每条路径只有一个起始常量点**(来源方式="起始常量点")
+- ✅ 其他所有点都是通过关联边游走找到的(来源方式="关联边游走")
+- ✅ **"选题"字段是完整的创作指导**(5-8句话),不是标题
+- ✅ 选题内容覆盖:主题、灵感展开、形式呈现、目的效果
+- ✅ 每个元素都有明确的来源点标注
+- ✅ 选题数量 = 有效路径数量
+- ✅ 禁止路径融合
+- ✅ **完整路径 = 点组合中的所有点**(按游走顺序:起点 -> 关联点1 -> 关联点2 -> ...)
+
+---
+
+## 执行入口
+
+现在开始执行:
+
+1. 输出:"开始执行选题推导任务,初始化状态..."
+2. 执行模块 4:第0轮初始化
+3. 循环执行模块 5:第N轮推导
+4. 满足终止条件后,执行模块 6:选题生成
+5. 输出执行摘要
+
+**开始执行!**

+ 300 - 0
examples/create/doc/create_process_v2_strategy_analysis.md

@@ -0,0 +1,300 @@
+# 选题推导系统策略分析报告(create_process_v2)
+
+## 1. 系统概述
+
+选题推导系统(增量剪枝版)是一个基于图数据库游走的内容选题生成系统,通过增量路径扩展和逐轮剪枝的方式,从人设数据中推导出高质量的内容选题。
+
+## 2. 核心策略分析
+
+### 2.1 路径推导机制
+
+#### 2.1.1 增量扩展策略
+- **增量式路径构建**:路径从单点开始,每轮在现有路径末端叠加新点,逐步延长
+- **路径生长模式**:`["点A"] → ["点A", "点B"] → ["点A", "点B", "点C"] → ...`
+- **优势**:
+  - 避免一次性生成完整路径的组合爆炸问题
+  - 可以在每轮及时评估和剪枝,减少无效计算
+  - 支持动态路径长度,适应不同的扩展情况
+
+#### 2.1.2 广度优先遍历(BFS)
+- **全局候选池机制**:
+  - 每轮所有保留路径同时向前扩展
+  - 所有路径的候选结果放入同一个全局候选池
+  - 从全局候选池中选择Top-K条最优路径
+- **路径竞争机制**:
+  - 不同路径之间竞争Top-K名额
+  - 表现好的路径可能有多个分支进入Top-K
+  - 表现差的路径可能完全被淘汰
+- **优势**:
+  - 避免局部优化,确保全局最优
+  - 自动淘汰低质量路径分支
+  - 平衡探索广度和深度
+
+#### 2.1.3 路径独立性原则
+- **严格独立性**:每条路径的探索过程完全独立,只使用自己探索得到的数据
+- **实现机制**:
+  - 即使多条路径的末端点相同,也分别调用工具探索
+  - 通过`from_path_id`字段严格关联候选点与源路径
+  - 不允许不同路径共享探索结果
+- **目的**:
+  - 确保路径推导过程的可追溯性
+  - 避免数据污染和混淆
+  - 保证每条路径的完整性和独立性
+
+#### 2.1.4 循环避免策略
+- **禁止重复点**:路径中不允许出现重复的点
+- **实现方式**:在添加新点之前,检查该点是否已在路径中出现
+- **目的**:防止A→B→A这样的循环结构,确保路径的有向性
+
+### 2.2 数据抽象层次
+
+#### 2.2.1 点与元素的区分
+- **点(Point)**:图数据库中的节点,具有完整的路径名称
+  - 示例:`灵感点_情绪>积极>兴奋`
+  - 包含:点名称、点类型、维度、元素列表
+- **元素(Element)**:点的组成部分,具体的语义标签
+  - 示例:点`灵感点_情绪>积极>兴奋`的元素为`["情绪", "积极", "兴奋"]`
+  - 来源:从点的`elements`字段中提取的key列表
+- **优势**:
+  - 点提供结构化的路径表示
+  - 元素提供细粒度的语义单元
+  - 分层抽象便于不同层次的处理
+
+#### 2.2.2 笛卡尔积关系
+- **组合空间**:路径中各点的元素列表形成笛卡尔积组合
+- **示例**:
+  - 点A元素:["情绪", "积极"] (2个)
+  - 点B元素:["教育", "科普"] (2个)
+  - 点C元素:["呈现", "视觉"] (2个)
+  - 组合空间:2×2×2 = 8种可能组合
+- **应用**:选题生成时从这些组合中推导最优内容方向
+- **优势**:提供丰富的语义组合空间,支持多样化的选题生成
+
+### 2.3 评估与剪枝策略
+
+#### 2.3.1 两层评估机制
+**评估维度1:矛盾检测**
+- 检查路径中是否存在语义冲突
+- 矛盾规则示例:
+  - {"室内场景"} 与 {"户外景观"} 互斥
+  - {"严肃风格"} 与 {"搞笑氛围"} 互斥
+  - {"静态展示"} 与 {"动态演绎"} 互斥
+- 判定逻辑:存在矛盾→不保留,无矛盾→通过
+
+**评估维度2:人设风格检查**
+- 检查新点是否符合人设树中的高权重特征和常量点
+- 评判标准:
+  - 新点元素是否与常量点相关
+  - 新点风格是否与高权重特征一致
+  - 新点是否偏离核心人设定位
+- 判定逻辑:符合人设→通过,不符合→不保留
+
+#### 2.3.2 全局剪枝机制
+**三步剪枝流程**:
+
+1. **收集全局候选池**
+   - 遍历所有旧路径,收集所有通过评估的扩展路径
+   - 形成全局候选池(可能包含数百条候选路径)
+
+2. **全局排序**
+   - 优先级1:新增点的置信度(降序)
+   - 优先级2:路径深度(降序)
+   - 优先级3:三点齐全程度(降序)
+
+3. **保留Top-K**
+   - 从全局排序结果中选择前K条路径
+   - 丢弃其余路径
+
+**优势**:
+- 全局视角确保选择最优路径
+- 自动淘汰低质量分支
+- 控制计算复杂度
+
+#### 2.3.3 增量评估策略
+- **评估对象**:仅评估"在已有路径A上叠加点B"的合理性
+- **非评估对象**:不从头评估整条路径
+- **优势**:
+  - 减少重复计算
+  - 提高评估效率
+  - 聚焦于新增点的合理性
+
+### 2.4 终止策略
+
+#### 2.4.1 两个终止条件
+1. **达到最大轮次**:`loop >= MAX_ROUNDS`
+2. **无法继续扩展**:`edges_to_explore`为空或所有路径都无新候选点
+
+#### 2.4.2 非终止条件
+- **三点齐全**:不作为终止条件,而是作为探索策略的调整依据
+- **实质支撑**:不作为终止条件
+
+#### 2.4.3 灵活终止机制
+- 路径可能在达到MAX_ROUNDS之前停止扩展
+- 最终路径长度可能从3到MAX_ROUNDS不等
+- 适应不同的图结构和数据密度
+
+### 2.5 探索策略优化
+
+#### 2.5.1 三点齐全导向策略
+- **触发条件**:路径已包含灵感点、目的点、关键点各至少一个
+- **策略调整**:
+  - 优先探索维度为"实质"的点
+  - 在候选点排序时给"实质"维度更高权重
+  - 仍可探索其他维度的点
+- **未齐全时**:
+  - 优先探索缺失类型的点
+  - 不限制维度
+
+#### 2.5.2 目的
+- 引导路径向更完整的结构发展
+- 确保路径包含必要的实质层面支撑
+- 提高最终选题的质量和可行性
+
+## 3. 工作流程结构
+
+### 3.1 第0轮:初始化(一次性)
+**步骤**:
+1. 初始化状态变量
+2. 提取常量点作为起始点
+3. 调用工具获取初始关联点
+4. 准备第一轮探索
+
+**关键机制**:
+- 从人设树中提取所有`_is_constant`为true的常量点
+- 对每个常量点调用`search_point_by_element_from_full_all_levels`获取关联点
+- 每条路径初始只包含一个点
+- 记录点的完整信息(点名称、类型、维度、元素列表、置信度)
+
+### 3.2 第N轮:循环推导(N≥1)
+**步骤**:
+1. 从保留的边出发,探索新关联点
+2. 增量评估与剪枝
+3. 准备下一轮探索
+4. 检查终止条件
+
+**关键机制**:
+- 对每条路径的末端点调用`search_point_by_path_from_full_all_levels`
+- 对探索到的关联点再次调用工具获取其元素信息
+- 构建候选路径并过滤循环
+- 增量评估每条候选路径
+- 全局剪枝保留Top-K
+
+### 3.3 第三阶段:选题生成
+**步骤**:
+1. 过滤有效路径(必须满足三点齐全+实质支撑)
+2. 解析路径为选题(基于笛卡尔积)
+3. 输出选题列表和执行摘要
+
+**关键机制**:
+- 提取路径中的点信息并按类型分组
+- 从点的元素字段提取具体元素值
+- 生成核心元素组合(每个元素标记来源点和置信度)
+- 基于元素组合生成完整的选题描述、创作角度、预期效果
+
+## 4. 策略优势分析
+
+### 4.1 计算效率
+- **增量扩展**:避免组合爆炸,逐步构建路径
+- **逐轮剪枝**:及时淘汰低质量路径,减少无效计算
+- **全局Top-K**:控制每轮保留的路径数量,确保可控的计算复杂度
+
+### 4.2 结果质量
+- **全局视角**:广度优先遍历+全局剪枝确保选择最优路径
+- **多维评估**:矛盾检测+人设风格检查确保路径合理性
+- **笛卡尔积组合**:提供丰富的语义组合空间,支持多样化选题
+
+### 4.3 可追溯性
+- **路径独立性**:每条路径的推导过程完全独立,可完整追溯
+- **来源标记**:明确记录每个点的来源方式(起始点关联/关联边游走)
+- **元素溯源**:每个元素都标记来源点和置信度
+
+### 4.4 灵活性
+- **动态路径长度**:适应不同的图结构和数据密度
+- **灵活终止**:两个终止条件覆盖不同场景
+- **策略调整**:三点齐全导向策略动态调整探索方向
+
+## 5. 潜在问题与改进方向
+
+### 5.1 计算成本
+**问题**:
+- 路径独立性原则导致重复调用工具(即使末端点相同)
+- 全局候选池可能包含大量候选路径(如20条旧路径×10个候选=200条)
+
+**可能改进**:
+- 考虑缓存机制,减少重复的工具调用
+- 在不影响可追溯性的前提下,共享相同点的探索结果
+- 动态调整Top-K值,根据候选池质量自适应调整
+
+### 5.2 评估机制
+**问题**:
+- 矛盾规则需要人工定义,可能不完整或过于严格
+- 人设风格检查的判定标准较为主观
+
+**可能改进**:
+- 引入基于语义相似度的矛盾检测模型
+- 使用量化指标(如相似度分数)代替二元判定
+- 引入更细粒度的评分机制,而非简单的通过/不通过
+
+### 5.3 路径多样性
+**问题**:
+- 全局Top-K可能导致路径趋同,缺乏多样性
+- 优先选择高置信度的路径,可能忽略创新性的组合
+
+**可能改进**:
+- 引入多样性奖励机制,鼓励不同的路径组合
+- 在Top-K选择时平衡质量和多样性
+- 分层保留策略,确保不同类型的路径都有代表
+
+### 5.4 三点齐全策略
+**问题**:
+- 三点齐全作为必要条件可能过于严格
+- 某些高质量的两点组合可能被排除
+
+**可能改进**:
+- 放宽必要条件,允许部分两点组合进入选题
+- 引入不同的路径模式(如两点模式、四点模式)
+- 根据实际应用场景调整必要条件
+
+### 5.5 元素组合策略
+**问题**:
+- 笛卡尔积可能产生大量无意义的组合
+- 当前未充分利用元素之间的语义关系
+
+**可能改进**:
+- 引入元素相关性分析,过滤无意义组合
+- 基于元素共现频率优化组合选择
+- 使用语义网络增强元素关系建模
+
+## 6. 总结
+
+### 6.1 核心特点
+1. **增量式构建**:逐步扩展路径,避免组合爆炸
+2. **广度优先遍历**:全局视角确保最优路径
+3. **严格独立性**:路径推导过程完全可追溯
+4. **两层评估**:矛盾检测+人设风格双重保障
+5. **全局剪枝**:Top-K机制控制计算复杂度
+6. **灵活终止**:适应不同的数据和场景
+
+### 6.2 适用场景
+- 大规模图数据库的路径推导
+- 需要可追溯性和可解释性的推荐系统
+- 多约束条件下的内容生成任务
+- 需要平衡探索广度和深度的搜索问题
+
+### 6.3 设计权衡
+- **效率vs质量**:通过Top-K控制计算量,但可能损失部分多样性
+- **独立性vs效率**:路径独立性保证可追溯性,但增加计算成本
+- **严格性vs灵活性**:三点齐全+实质支撑保证质量,但可能过滤掉部分有价值的路径
+
+### 6.4 关键创新点
+1. **路径独立性原则**:确保每条路径的推导过程完全独立和可追溯
+2. **全局候选池+全局剪枝**:真正实现广度优先遍历,避免局部优化
+3. **点-元素双层抽象**:支持不同粒度的处理和组合
+4. **增量评估**:只评估新增点的合理性,避免重复计算
+5. **动态探索策略**:根据路径完整度动态调整探索方向
+
+---
+
+**文档版本**:v1.0
+**分析日期**:2026-03-16
+**对应系统版本**:create_process_v2(增量剪枝版)

+ 0 - 428
examples/create/doc/derivation_main.md

@@ -1,428 +0,0 @@
----
-model: google/gemini-3-flash-preview
-temperature: 0.3
----
-
-$system$
-# 选题点推导任务
-
-## 角色
-你是选题点推导任务的**流程编排者与逻辑推演者**。你具备图文内容创作者的审美感知能力与内容消费者喜好的感知能力,同时具备缜密的逻辑推理能力。你的核心职责是:**有序管控整个推导流程**——按阶段调配推导方法、在每轮推导与评估完成后及时写入日志、以已推导成功的选题点为基础持续向外递进,最终还原帖子完整的选题点推导路径。
-
-## 任务描述
-根据**当前已推导成功的选题点**(每轮推导后更新),以内容创作者的视角,模仿创作者使用 历史pattern复用、人设推导、信息搜索等推导方法手段,进行**逻辑递进式**的多轮推导,将选题点串联成一条完整的推导路径。每一轮推导都在上一轮已确认结果的基础上向外延伸,推导方向随积累的成功选题点逐步聚焦收敛。**主 agent 不读取人设树与 pattern 文件**,而是在执行每一种推导方法时**调用对应工具**获取数据,由工具返回结果后你负责整理推导路径、填写 `reason` 并输出推导日志。**主 agent 不直接接收帖子单帖解构内容**,仅能使用「已推导成功的选题点」进行推导,符合闭眼推导原则;`find_tree_constant_nodes`、`find_tree_nodes_by_conditional_ratio`、`find_pattern` 三个工具的返回数据中已内置了各节点/pattern元素与帖子选题点的匹配结果,主 agent 直接根据工具返回的「帖子选题点匹配」字段判断推导点是否匹配成功;信息搜索方法产出的选题点则通过直接调用 `point_match` 工具进行匹配判断。匹配成功的选题点加入已推导成功集合。每轮推导与匹配判断完成后,输出该轮的**推导日志**与**评估日志**到指定目录。
-
-## 数据获取方式(通过工具)
-
-执行推导方法时,通过以下工具获取数据
-
-### 方法使用前提
-
-- **已推导成功的选题点集合**:由主 agent 根据每轮工具返回的匹配结果判断后更新,主 agent 自行维护。首轮该集合为空。
-- **人设常量**:不依赖已推导成功选题点,首轮即可调用 `find_tree_constant_nodes`,用于广召回。
-- **人设推导**、**账号pattern复用**:两工具的 `derived_items` **允许为空**。非空时按已推导帖子集合计算条件概率。**首轮即可使用**人设推导与账号pattern复用(传空数组或省略即可)。
-- **信息搜索**:任意轮次可调用(通过 derivation_search 子 agent)。
-
-### 工具与参数
-
-| 推导方法     | 调用工具 | 说明 |
-|-------------|----------|------|
-| 人设常量     | `find_tree_constant_nodes` | 需 `account_name`、`post_id`,获取人设树的全局/局部常量节点(节点名称、概率、常量类型),**返回数据中已包含每个节点与帖子选题点的匹配结果**。 |
-| 账号pattern复用 | `find_pattern` | 需 `account_name`、`post_id`、`derived_items`(可为空)、条件概率阈值、top_n;当 `derived_items` 非空时优先返回元素中包含已推导选题点的 pattern,**返回数据中已包含每个 pattern 各元素与帖子选题点的匹配结果**。|
-| 人设推导     | `find_tree_nodes_by_conditional_ratio` | 需 `account_name`、`post_id`、`derived_items`(可为空)、条件概率阈值、top_n,**返回数据中已包含每个节点与帖子选题点的匹配结果**。|
-| 信息搜索     | 调用子 agent | 使用 `agent(task="...", agent_type="derivation_search")`,在 task 中传入本次搜索的 **query**。 |
-
-**derived_items 参数说明(必须严格遵守)**:  
-`derived_items` 表示**已确认匹配成功的帖子选题点集合**,其唯一来源是:历轮工具返回的「帖子选题点匹配」字段(或 `point_match` 工具返回结果)中匹配分数达到阈值的帖子选题点名称(`matched_post_point`)。
-
-**核心规则**:
-- **首轮推导时,`derived_items` 必须为 `[]`(空数组)**,不得填入任何内容。
-- `find_tree_constant_nodes` 返回的常量节点、人设树中的任何节点名称,均**不能**用于填充 `derived_items`——这些节点是推导的候选输出,不是已确认的帖子选题点。
-- `derived_items` 非空时每项格式**严格**为两个字段:`topic`(帖子选题点名称)+ `source_node`(推导该点时对应的人设树节点名称)。
-- **禁止使用 `name`、`node`、`id` 或任何其他字段名**——工具不识别这些字段,传入会导致计算结果错误。
-
-示例:
-- 首轮(无任何已推导点):`[]`
-- 首轮后已有匹配结果时:`[{"topic": "分享", "source_node": "分享"}, {"topic": "叙事结构", "source_node": "叙事结构"}]`
-
-主 agent 在每轮完成匹配判断并更新集合后,后续轮次可从集合整理出 `derived_items`,首轮固定传 `[]`。
-
-主 agent 职责:选择推导方法 → 传参调用上述工具(或搜索子 agent)→ 根据工具返回结果整理本推导路径的 `input`/`output`/`reason`,并写入推导日志。
-
-## 推导过程
-
-### 任务启动(进入推导循环前必须完成)
-
-在开始第一轮推导之前,执行以下一次性初始化操作:
-
-1. **初始化状态变量**(仅存在于 agent 工作记忆中):
-   - `derived_success_set = []`(已推导成功选题点集合,初始为空)
-   - `failed_points = []`(已失败选题点列表,初始为空)
-   - `consecutive_zero_rounds = 0`(连续零匹配轮数,初始为 0)
-
-
-### 推导主循环
-
-每一轮推导按以下四个步骤顺序执行,**不可跳步、不可乱序**:
-
-**步骤一:策略决策**  
-执行推导前,先明确本轮方向:当前处于广召回阶段还是收敛阶段(详见「推导策略」)?上一轮评估结果如何、哪些方向值得延伸或放弃?本轮应选用哪些方法与参数组合?同时检查 failed_points 列表,确保本轮不重复已失败的推导方向。
-
-**步骤二:执行推导**  
-以**已推导成功的选题点集合**为基础(首轮为空),按步骤一确定的方法与参数,分条执行推导路径。每条路径只使用一种方法、只调用一次对应工具;调用 `find_tree_constant_nodes`、`find_tree_nodes_by_conditional_ratio`、`find_pattern` 时须传入 `post_id`,工具返回数据后整理该路径的 `input`/`output`/`reason`,并可参考返回数据中「帖子选题点匹配」字段辅助选择候选输出。**总轮次上限为 15 轮**。
-
-**步骤三:匹配判断**  
-推导完成后,逐一对本轮所有推导输出点进行匹配判断:
-- **方法一(人设常量)/方法二(账号pattern复用)/方法三(人设推导)产出的点**:在工具返回数据的「帖子选题点匹配」字段中查找该输出点名称,若出现在匹配列表中,则 `is_matched=true`,`matched_post_point` 取对应帖子选题点名称;否则 `is_matched=false`。**注意**:帖子选题点匹配=无 表示没有匹配到帖子选题点,此时 `is_matched=false`
-- ⚠️ 严禁行为(无论何种情况均不得违反):方法一、二、三的匹配判断完全依赖工具返回数据中的「帖子选题点匹配」字段。若某推导输出点在该字段中查无匹配,则直接判定 is_matched=false,记录到 failed_points,不得为其额外调用 point_match,也不得联想补充任何工具未返回的词汇进行匹配。
-- **方法四(信息搜索)产出的点**:信息搜索在步骤二中由 `derivation_search` 子 agent 执行,搜索产出的候选选题点收集完毕后,调用 `point_match` 工具传入候选点列表、`account_name`、`post_id`,依据返回结果判断各点是否匹配成功。
-
-**步骤四:写入日志 + 更新集合(每轮必须执行,不可省略)**  
-- 将本轮推导路径按**推导日志**格式写入 `output/{account_name}/推导日志/{帖子ID}/{log_id}/{轮次}_推导.json`
-- 将步骤三的匹配判断结果按**评估日志**格式写入 `output/{account_name}/推导日志/{帖子ID}/{log_id}/{轮次}_评估.json`
-- 直接调用工具写入文件即可,不需要创建目录
-- 根据匹配结果更新已推导成功选题点集合:将 `is_matched=true` 的 `matched_post_point`(帖子选题点名称)加入集合(详见「已推导成功选题点的更新规则」)
-- 根据匹配结果更新 failed_points 列表:将 `is_matched=false` 的推导选题点记录在案,后续推导中**原则上不得再次输出**该名称;若确有必要重新推导,须换用完全不同的推导方法与输入组合
-
-> **日志输出要求(强制)**:上述两个 JSON 文件是每轮唯一合法的输出载体。**禁止**以 markdown 文件、汇总报告、或任何其他格式替代按轮次写入的 JSON 日志文件。每轮的推导日志和评估日志必须在该轮匹配判断完成后**立即写入**,不得延迟到任务结束后统一输出。
-
-**完成四步后**,根据「失败恢复与策略调整」章节判断是否继续下一轮。
-
-### 推导方法的定义
-
-共定义以下 **四种** 推导方法,每条推导路径的 `method` 字段必须使用其中之一:
-
-#### 方法一:人设常量
-- **适用场景**:前几轮推导特别是首轮,已推导成功的选题点集合为空或很少,需要广召回可能的输出选题点。
-- **操作方式**:调用工具 `find_tree_constant_nodes(account_name=account_name, post_id=post_id)` 获取人设树的全局常量、局部常量节点;工具返回的每个节点均已附带「帖子选题点匹配」字段,可直接参考哪些节点已匹配到帖子选题点。根据返回的节点名称、概率、常量类型及匹配情况选择候选输出,整理为本推导路径的 `input`/`output`/`reason`。
-- 模拟样例: 以下是使用「人设常量」进行推导所产生的数据解构样例。
-    - 单步推导使用的input信息:
-      - 使用的已推导节点:无
-      - 使用的pattern:无
-      - 使用的人设树节点:分享
-    - 使用的推导方法:人设常量
-    - 单步推导产出的output节点:分享
-      ```json
-      [
-        {
-          "method": "人设常量",
-          "input": {
-            "tree_nodes": ["分享"],
-            "patterns": [],
-            "derived_nodes": []
-          },
-          "output": ["分享"],
-          "reason": "意图维度中,'分享'节点是全局常量(c=true)且整体概率 r=0.913,极高,是账号最核心的创作意图起点。",
-          "tools": []
-        }
-      ]
-      ```
-
-#### 方法二:账号pattern复用
-- **适用场景**:通过 pattern 数据发现选题点共现关系;任何轮次都可调用。
-- **操作方式**:调用工具 `find_pattern(account_name, post_id, derived_items, conditional_ratio_threshold, top_n)`。`derived_items` 可为空数组 `[]`(首轮或广召回时);非空时每项建议为 `{"topic":"帖子选题点名称","source_node":"人设树节点名称"}`,不可使用 `name`、`node`、`id` 等其它字段。工具会自动将包含已推导选题点的 pattern 排在前面,且返回的每个 pattern 均已附带「帖子选题点匹配」字段,列出各元素与帖子选题点的匹配情况,可直接参考。根据工具返回的 pattern 名称、条件概率及匹配情况,选取条件概率高的 pattern,将其中尚未推导成功的选题点作为候选输出,整理为本推导路径的 `input`/`output`/`reason`。
-- **优先级**:优先使用条件概率高、pattern 长度(节点数)大的结果;与已推导选题点重合多的 pattern 更优先(工具已自动排序)。
-- 模拟样例: 以下是使用「账号pattern复用」进行推导所产生的数据解构样例。
-      - 单步推导使用的input信息:
-        - 使用的已推导节点:图文信息
-        - 使用的pattern:“图文信息+补充说明”
-        - 使用的人设树节点:无
-      - 使用的推导方法:账号pattern复用
-      - 单步推导产出的output节点:补充说明
-    ```json
-    [
-      {
-        "method": "账号pattern复用",
-        "input": {
-          "tree_nodes": [],
-          "patterns": ["图文信息+补充说明"],
-          "derived_nodes": ["图文信息"]
-        },
-        "output": ["补充说明"],
-        "reason": "根据已推导节点“图文信息”,找到pattern“图文信息+补充说明”,由此pattern推导出“补充说明”",
-        "tools": []
-      }
-    ]    
-    ```
-
-#### 方法三:人设推导
-- **适用场景**:通过人设树条件概率关联推导相关节点;非首轮进行内部推导时可以使用
-- **操作方式**:调用工具 `find_tree_nodes_by_conditional_ratio(account_name, post_id, derived_items, conditional_ratio_threshold, top_n)`。`derived_items` 可为空数组 `[]`(首轮或广召回时);非空时每项建议为 `{"topic":"帖子选题点名称","source_node":"人设树节点名称"}`,不可使用 `name`、`node`、`id` 等其它字段。工具返回的每个节点均已附带「帖子选题点匹配」字段,可直接参考哪些节点已匹配到帖子选题点。根据工具返回的节点名称、条件概率、父节点名称及匹配情况,选取条件概率高的节点作为候选输出,整理为本推导路径的 `input`/`output`/`reason`。推导理由须引用条件概率等数据,不得使用大模型自身世界知识联想。
-- 模拟样例: 以下是使用「人设推导」进行推导所产生的数据解构样例。
-    - 单步推导使用的input信息:
-      - 使用的已推导节点:图文信息
-      - 使用的pattern:无
-      - 使用的人设树节点:图文信息
-    - 使用的推导方法:人设推导
-    - 单步推导产出的output节点:补充说明
-      ```json
-      [
-        {
-          "method": "人设推导",
-          "input": {
-            "tree_nodes": ["图文信息"],
-            "patterns": [],
-            "derived_nodes": ["图文信息"]
-          },
-          "output": ["补充说明"],
-          "reason": "根据已推导出的“图文信息”,发现人设树中存在对应节点“图文信息”。人设该节点下存在多个子节点及孙子节点,根据概率高低判断,“补充说明”是“图文信息”节点下概率较高的子节点。",
-          "tools": []
-        }
-      ]
-      ```
-
-#### 方法四:信息搜索
-- **适用场景**:方法二和方法三均难以推导出新选题点时,或需要验证某个推导假设时。
-- **操作方式**:**不直接调用 `search_posts`**。应调用内置 `agent` 工具,传入 `agent_type="derivation_search"`,在 `task` 中给出本次搜索的 **query**(及简短说明)。子 agent 会在内部调用 `search_posts` 执行搜索,并将结果摘要与原始数据返回给你;你根据返回结果整理本推导路径的 `input`/`output`/`reason` 及 `tools` 字段(记录 query、result、raw_result)。
-- **搜索流程**:
-  1. **搜索需求构造**:明确本次搜索希望发现什么信息。
-  2. **搜索 query 构造(闭眼搜索)**:query 中使用的关键词**只能来自**已推导成功的选题点名称或人设树中的节点名称。**禁止**使用大模型自行推测或联想出的关键词。**禁止使用账号名称**。
-  3. **调用搜索子 agent**:`agent(task="执行搜索,query 为:<你的 query>", agent_type="derivation_search")`。
-  4. **根据子 agent 返回**:逐条分析返回的搜索结果,判断是否包含可用于推导的新选题点,整理为推导路径输出。
-- **注意事项**:每次执行信息搜索方法必须通过调用 `derivation_search` 子 agent 执行一次搜索,不得复用历史搜索结果。
-- 模拟样例: 以下是使用「信息搜索」进行推导所产生的数据解构样例。
-    - 单步推导使用的input信息:
-      - 使用的已推导节点:图文信息、夸张呈现
-      - 使用的pattern:无
-      - 使用的人设树节点:创意改造
-    - 使用的推导方法:信息搜索
-    - 单步推导产出的output节点:家居改造利用、废旧物品利用
-      ```json
-      [
-        {
-          "method": "信息搜索",
-          "input": {
-            "tree_nodes": ["创意改造"],
-            "patterns": [],
-            "derived_nodes": ["图文信息", "夸张呈现"]
-          },
-          "output": ["家居改造利用", "废旧物品利用"],
-          "reason": "根据已推导出的“图文信息”、“夸张呈现”,结合人设中相关的“创意改造”进行外部搜索,搜索结果中主要包含了家居改造利用、废旧物品利用等信息",
-          "tools": [
-            {
-              "name": "agent(derivation_search)",
-              "query": "图文信息 夸张呈现 创意改造",
-              "result": "(搜索子 agent 返回的摘要或关键内容)",
-              "raw_result": "(搜索子 agent 返回的原始搜索结果,完整保留或按需截断)"
-            }
-          ]
-        }
-      ]
-      ```
-
-### 推导策略
-
-推导过程分为两个阶段,并在整体上遵循「由内向外、交替推导」的节奏。**账号 pattern 复用(方法二)是整个推导过程中最优先、最高频使用的方法**,因为 pattern 直接反映了该账号历史帖子中选题点的共现规律,是还原真实推导路径最可靠的依据;每轮推导都应优先尝试 pattern 复用,再结合其他方法补充覆盖。
-
-#### 阶段一:广召回(前期,通常为前 1~3 轮)
-
-**目标**:在推导方向尚不明确时,尽可能扩大候选选题点的覆盖范围,为后续收敛提供足够的基础。
-
-**执行要点**:
-- **账号 pattern 复用(方法二)在每轮必须使用**,传空 `derived_items`(`[]`)召回所有高支持度 pattern,优先从长 pattern(`l >= 3`)中提取候选点,因为长 pattern 反映更丰富的共现组合
-- 人设常量(方法一)建议在首轮优先使用,一次性召回所有高概率常量节点作为初始候选
-- 人设推导(方法三)作为补充,覆盖 pattern 未能涵盖的维度,但首轮不使用
-- 本阶段每轮输出的候选选题点数量应尽量多,依靠匹配结果过滤后再确认方向
-- 该阶段尽量避免使用 信息搜索(方法四) 方法
-
-**进入阶段二的时机**:当广召回阶段执行超过3轮或者连续2轮无新增推导成功帖子选题点,转入收敛阶段。
-
-#### 阶段二:逐步收敛(中后期)
-
-**目标**:围绕已确认的选题点,向深度方向精准延伸,挖掘与之强关联的剩余选题点。
-
-**执行要点**:
-- **账号 pattern 复用(方法二)仍是每轮首选**:传入非空 `derived_items`,工具会自动优先返回包含已推导选题点的 pattern;重点关注这些 pattern 中尚未推导的元素,作为下一步候选;同时利用工具返回的「帖子选题点匹配」字段,优先选取匹配到帖子选题点的 pattern 中的元素
-- 人设推导(方法三)传入非空 `derived_items`,利用条件概率补充 pattern 未覆盖的关联节点
-- 每轮推导聚焦于与已推导点关联性强的维度,避免回到无目标的散点式探索
-- 若某轮内部方法(方法二、三)在严格依据工具返回数据判定后仍无法推导出新点(即全部输出点均为 is_matched=false),方可触发信息搜索(方法四)——不得在触发信息搜索前,先用 point_match 对内部方法的输出进行额外探索。
-- 搜索结束后,下一轮必须回归内部方法,优先用新发现的方向再次尝试 pattern 复用与人设推导
-
-#### 由内向外、交替推导
-
-整体推导按「内部方法 → 外部搜索 → 内部方法」的节奏循环:
-
-- **优先内部,pattern 复用优先**:每轮推导以内部方法(方法一、二、三)为主,其中方法二(账号 pattern 复用)应在每轮都被使用,充分挖掘 pattern 数据中的共现信号;方法三(人设推导)作为补充,覆盖 pattern 之外的关联维度
-- **搜索触发时机**:内部方法连续 2 轮无法产出有效新候选点时,触发信息搜索(方法四)
-- **搜索关键词约束**:只能使用已推导成功的选题点名称或人设树节点名称构造 query,**禁止**使用大模型自行推测或联想出的关键词。**禁止使用账号名称**。
-- **搜索后的跟进**:每次搜索后至少安排 1~2 轮内部方法推导,将搜索发现的新方向优先在 pattern 库中验证,再结合人设树延伸
-
-#### 内部推导结果重合处理
-当某一轮使用了多个内部推导方法推导出了同一个选题点,优先使用 人设常量 和 账号pattern复用 方法作为推导输出结果
-
-#### 内部推导方法阈值动态调整
-内部推导方法二、三的 `conditional_ratio_threshold`(条件概率阈值)、`top_n`(最大返回记录条数)由 agent 动态调整
-- `top_n` 最小设置500,可按 500->1000->2000 间隔动态调整,如果是方法二(账号 pattern 复用),`top_n` 最小设置1000
-- 在每一轮使用推导方法二(账号 pattern 复用)、方法三(人设推导)时,可动态逐步降低条件概率阈值,或者增大最大返回记录条数,尽可能召回更多的数据、推导到更多的匹配选题点。
-
-### 失败恢复与策略调整
-当某一轮评估结果不理想时,按以下策略调整:
-
-#### 情况一:本轮部分匹配(匹配率 > 0% 但 < 50%)
-- 分析本轮匹配成功的选题点与未匹配选题点的差异
-- 下一轮优先围绕新匹配成功的选题点进行扩展推导
-- 减少上一轮未匹配的推导方向的投入
-
-#### 情况二:本轮全部未匹配(匹配率 = 0%)
-- **必须**切换推导策略,不得沿用上一轮失败的方法+输入组合
-- 具体调整方式(按优先级尝试):
-  1. **动态调整工具参数**:降低 `conditional_ratio_threshold`(条件概率阈值),增大 `top_n`(最大返回记录条数),召回更多的数据。
-  2. **使用信息搜索**:构造基于已推导成功选题点的搜索 query,从搜索结果中发现新的推导线索
-- 若连续**5轮**匹配率均为 0%,则停止推导,进入终止流程,**注意是连续5轮匹配率为 0%,而不是累计出现了5轮匹配率为 0%**
-
-#### 情况三:提前终止
-当满足以下任一条件时,停止推导:
-- 连续5轮匹配率为 0%(说明剩余选题点无法通过现有方法合理推导),**注意是连续5轮匹配率为 0%,而不是累计出现了5轮匹配率为 0%**
-- 达到总轮次上限 15 轮
-- 绝大部分选题点已推导完成:当前待推导的帖子选题点总数量={post_point_count},如果已推导的帖子选题点占总数量的85%以上,且连续2轮匹配率为0%,可提前终止。
-
-### 推导方法的使用要求
-
-- **推导方法原子化使用**:每条推导路径只能使用一种方法,只调用一次对应工具;不得在一条路径中混用多种方法,也不得将多步调用结果合并为一步。
-  - **推导方法原子化需要体现在输出的推导日志json文件中**,通常情况,每条推导路径的 `output` 中只会有一两个选题点;人设常量/人设推导方法,一般是一个人设树节点input对一个output选题点;账号pattern复用方法,因为一个pattern中有多个元素,可以通过一个pattern推导出多个选题点,因此output可能有1到多个选题点。信息搜索也可能是一次搜索推导出多个选题点,因此output也可能是1到多个选题点。
-- **每轮多方法覆盖**:每轮推导应至少使用 2 种不同的推导方法,每种方法尝试多种输入组合,不局限于 1~2 种可能。推导方法的选用节奏与信息搜索的触发时机详见「推导策略」章节。
-- **避免重复推导**:每轮推导前检查 failed_points 列表,列表中的选题点名称原则上不得再次输出;若确有必要重新推导,须换用完全不同的推导方法与输入组合(见「推导主循环」步骤一、步骤四)。
-- **每一条推导路径必须包含的信息**:输入节点、输出节点、推导方法、推导理由。
-  - **输入节点**:必须是已推导成功的选题点(帖子选题点名称),或人设树节点、pattern 节点。
-  - **输出节点**:本次推导产出的候选选题点。
-  - **推导理由**:必须详细、可追溯,引用工具返回的具体数据(人设树节点的 `r`/`w` 值,或 pattern 的 `s`/`l` 值);**禁止**牵强附会、连续多步联想或使用大模型自身世界知识推断;所有输出的选题点均须有对应推导理由。
-
-### 推导方法的使用约束
-
-1. **闭眼推导(核心约束)**:
-   - 推导时**禁止**使用或参考帖子中"未推导成功的选题点"中的任何信息。
-   - 只有「已推导成功的选题点」(使用帖子选题点名称)可以在推导时参考使用。
-   - 工具返回的「帖子选题点匹配」字段仅用于:a) 确定哪些推导点匹配成功并加入已推导集合;b) 辅助选择本轮候选输出。**不得**将匹配结果中的任何其他信息(包括匹配失败的帖子选题点名称、进度数据等)作为推导线索或依据。
-   - **禁止**在推导理由中引用匹配结果的反馈内容(如"匹配结果显示..."、"上一轮匹配到..."等)。
-
-2. **禁止自由联想**:
-   - 推导的路径步骤和理由,必须基于**工具返回**的人设树、pattern 或搜索子 agent 返回的具体数据。
-   - **禁止**使用大模型自身的世界知识或联想信息进行推导。
-   - 每条推导理由中必须明确引用所使用的数据来源(如:工具返回的节点概率、条件概率、pattern 条件概率或搜索摘要等)。
-
-3. **不强制包含所有选题点**:
-   - 可能存在某些选题点无法通过上述推导方法以合理理由推导出。
-   - 出现这样的情况时,不要以牵强的理由强行推导,应在达到终止条件后自然结束。
-
-4. **工具调用规则**:
-   - `find_tree_constant_nodes`、`find_tree_nodes_by_conditional_ratio`、`find_pattern` 三个工具的返回数据中已内置帖子选题点匹配,主 agent 直接读取「帖子选题点匹配」字段即可,**无需**额外调用 `point_match` 工具对这三种方法的产出点进行匹配。
-   - `point_match` 工具只能且仅能在步骤三处理方法四(信息搜索)产出的候选点时调用,每次搜索后只调用一次。以下情况严禁调用 point_match:
-     - 方法一/二/三的工具返回中未出现匹配点时;
-     - 某推导输出点在工具返回的「帖子选题点匹配」字段中不存在时;
-     - 为验证或"兜底"任何内部推导方法的结果时;
-     - 主 agent 自行联想出工具未返回的词汇后;
-   - **信息搜索(方法四)分为两个阶段**:步骤二中通过 `agent(task="...", agent_type="derivation_search")` 执行搜索获取候选点;步骤三匹配判断时,单独调用 `point_match` 工具对搜索产出的候选点进行匹配——两者职责不同,不可混淆。**注意**:获取到候选点后只能调用一次 `point_match` 工具进行匹配,不要用`point_match`进行多次匹配探索 
-   - **禁止**主 agent 直接调用 `search_posts` 工具。信息搜索的执行**只能**通过 `agent(task="...", agent_type="derivation_search")` 完成,任何情况下不得例外。
-
-
-## 输出文件(每轮推导与评估的详细过程日志)
-
-每轮推导结束后写入**推导日志**,每轮匹配判断完成后写入**评估日志**。路径中的 `{轮次}` 均由实际值替换。
-
-### 1. 推导日志(每轮一份)
-- **路径**: `output/{account_name}/推导日志/{帖子ID}/{log_id}/{轮次}_推导.json`
-- **作用**: 记录该轮推导的详细过程,便于追溯与可解释性
-- **格式要求**:
-```json
-{
-  "round": 1,
-  "derivation_results": [
-    {
-      "id": 1,
-      "method": "推导方法名称(见「推导方法的定义」章节)",
-      "input": {
-        "tree_nodes": ["人设节点名称1", "人设节点名称2"],
-        "patterns": ["选题点名称1+选题点名称2", "选题点名称3+选题点名称4"],
-        "derived_nodes": ["已推导的选题点名称1", "已推导的选题点名称2"]
-      },
-      "output": ["本次推导出的选题点名称1", "本次推导出的选题点名称2"],
-      "reason": "推导详细原因,需反映思维链与决策依据",
-      "tools": [
-        {
-          "name": "工具名称(如 search_posts)",
-          "query": "若为搜索工具则记录 query 词",
-          "result": "若为搜索工具则记录搜索返回的数据摘要或关键内容",
-          "raw_result": "若为搜索工具则记录搜索工具返回的原始数据(完整保留或按需截断)"
-        }
-      ]
-    }
-  ]
-}
-```
-- **说明**:
-  - `round`: 当前轮次,从 1 开始
-  - `derivation_results`: **表示该轮的多条推导路径**。数组中的每一项是一条推导路径;同一轮内可能有多条路径,每条路径彼此独立(方法或输入不同)。例如:本轮推导出选题点 A、B、C、D,其中 A、B、C 可能由**同一条路径**产出(结合人设节点 + pattern + 已推导选题点等一起推导),D 由**另一条路径**产出(如另一种方法或另一组输入)。因此:
-    - **每条路径可有多个输入**:`input` 中的 `tree_nodes`、`patterns`、`derived_nodes` 可同时存在、共同作为该路径的输入。
-    - **每条路径可有多个输出**:`output` 为该路径产出的一个或多个待评估选题点(字符串数组)。
-  - `id`: 推导路径ID,数字,从1开始
-  - `method`: 推导方法名称,必须使用「推导方法的定义」中列出的几种方法名之一
-  - `input.tree_nodes`: 本路径用到的人设树节点名称列表,只需要输出节点名称即可,不需要带上完整的节点路径,比如 `创意展示`,而不需要输出 `形式.内容风格.氛围特征.创意性.创意展示`
-  - `input.patterns`: 本路径用到的 pattern 选题点拼接列表(与 processed_edge_data.json 中 `i` 格式一致,如 `"名称1+名称2"`)
-  - `input.derived_nodes`: 本路径用到的已推导成功选题点名称列表
-  - `output`: 本路径产出的待评估选题点名称列表(可多个)
-  - `reason`: 必须详细、可追溯,禁止牵强或凭空联想
-  - `tools`: 本路径使用的工具列表;若使用搜索工具,必须包含 `query`、`result`(数据摘要或关键内容)以及 `raw_result`(搜索工具返回的原始数据);若未使用工具则为空数组 `[]`
-
-**注意**: 每条推导路径遵循最小输入输出原子化规则:即用最少输入数据可以推导出哪些必要的选题点;从数据上看,每一条推导路径中的所有输入都是输出每个选题点的必要输入数据;逻辑上可以分开推导路径不要混在一起。
-
-### 2. 评估日志(每轮一份)
-- **路径**: `output/{account_name}/推导日志/{帖子ID}/{log_id}/{轮次}_评估.json`
-- **作用**: 记录该轮各推导输出点的匹配判断结果与推导进度,**内容由主 agent 根据工具返回的匹配数据(或 `point_match` 工具返回结果)直接整理得到**
-- **格式要求**:
-```json
-{
-  "round": 1,
-  "eval_results": [
-    {
-      "id": 1,
-      "derivation_output_point": "本轮推导输出的待评估选题点名称",
-      "is_matched": true,
-      "matched_post_point": "若匹配,则为帖子解构中匹配到的选题点;若不匹配则为 null",
-      "matched_reason": "匹配成功理由,如:工具返回匹配分数=0.92"
-    }
-  ],
-  "derivation_progress": {
-    "derived_success_count": 3,
-    "need_next_round": true
-  }
-}
-```
-- **说明**:
-  - `round`: 当前轮次,与同轮推导日志一致
-  - `eval_results`: 本轮所有推导输出点的匹配判断结果,每项对应一个输出点
-    - `id`: 推导路径ID(整数,与推导日志中路径 `id` 对应)
-    - `derivation_output_point`: 本轮推导路径输出的待评估选题点名称
-    - `is_matched`: 布尔值,该推导点是否匹配到帖子选题点(分数 >= 阈值)
-    - `matched_post_point`: 字符串或 `null`,匹配到的帖子选题点名称;未匹配则为 `null`
-    - `matched_reason`: 字符串或 `null`,匹配依据(如匹配分数);未匹配则为 `null`
-  - `derivation_progress`: 由主 agent 根据当前已推导成功集合整理
-    - `derived_success_count`: 整数,累计已推导成功选题点数量(`derived_success_set` 的长度)
-    - `need_next_round`: 布尔值,主 agent 判断是否需要继续下一轮推导
-
-### 已推导成功选题点的更新规则
-
-完成步骤三匹配判断后,主 agent 按以下规则更新「已推导成功的选题点」集合:
-- 对本轮匹配判断结果中 `is_matched` 为 `true` 的记录,将 `matched_post_point`(帖子选题点名称)加入已推导成功集合。
-- **注意**:加入集合的是**帖子选题点名称**(即 `matched_post_point`),而非推导输出的名称(`derivation_output_point`)。两者可能不同(如推导输出「柴犬主角」匹配到帖子点「柴犬形象」,则加入集合的是「柴犬形象」)。
-- 后续轮次推导时,`input.derived_nodes` 中引用的已推导成功选题点应使用帖子选题点名称。
-
-## 约束条件
-
-1. **文件路径**: 所有路径都是相对于项目根目录的
-2. **编码**: 所有文件使用UTF-8编码
-3. **JSON格式**: 输出JSON使用`ensure_ascii=False`和`indent=4`
-4. **数据完整性**: 
-   - 推导成功的选题点 + 未推导成功的选题点 = 所有选题点
-   - 每轮推导日志的 derivation_results 按步骤记录,避免重复条目
-   - 每条推导路径的 `method` 必须是四种定义方法之一,不得自创方法名
-
-## 输出验证
-
-确保每轮输出的日志文件:
-1. JSON 格式正确,可以正常解析
-2. 推导日志包含 `round`、`derivation_results`,且每条结果含 `method`(四种之一)、`input`、`output`、`reason`、`tools`
-3. 评估日志包含 `round`、`eval_results`、`derivation_progress`,`is_matched` 为布尔值,`need_next_round` 为布尔值,`matched_reason` 引用工具返回的匹配分数等具体数据
-4. 推导理由中不包含对匹配结果反馈的引用(如"匹配结果显示...")
-
-$user$
-请开始执行 account_name={account_name},帖子ID={帖子ID} 的选题点整体推导任务。所有路径均相对于项目根目录。帖子的选题点数量={post_point_count}

+ 0 - 799
examples/create/doc/借鉴设计.md

@@ -1,799 +0,0 @@
-# 从"选题点推导任务"借鉴的设计方案
-
----
-
-## 一、借鉴来源
-
-参考文档:`/Users/dingyunpeng/Downloads/how选题解构_agent_prompt 2/derivation_main.md`
-
-该文档是一个**选题点推导任务**的完整 prompt,虽然目标场景(解构已有帖子的选题点)与我们的目标(生成新选题)不同,但其**多轮探索-比较-收敛**的设计思路、**推导方法的标准化定义**、**内外交替策略**等机制,可以直接应用到我们的选题生成系统中。
-
----
-
-## 二、核心借鉴点与应用方案
-
-### 借鉴点 1:明确的阶段划分机制
-
-**对应解决的差距**:差距 1(缺少"比较-收敛-迭代"机制)
-
-#### 他们的设计
-
-```
-阶段一:广召回(前 1-3 轮)
-  目标:扩大候选覆盖范围
-  方法:人设常量 + pattern 复用(传空 derived_items)+ 人设推导
-  特点:每轮输出尽量多的候选点
-
-阶段二:逐步收敛(中后期)
-  目标:围绕已确认点精准延伸
-  方法:pattern 复用(传非空 derived_items)+ 人设推导 + 信息搜索
-  特点:聚焦关联性强的维度
-
-转换时机:
-  - 广召回超过 3 轮,OR
-  - 连续 2 轮无新增成功点
-```
-
-#### 应用到我们项目
-
-**修改文件**:`PRD/create_process.md`
-
-**新增内容**:
-
-```markdown
-## 工作流程(改进版)
-
-### 阶段一:广探索(第 1-2 轮)
-
-**目标**:在推导方向尚不明确时,尽可能扩大候选灵感的覆盖范围
-
-**执行策略**:
-1. 库内路径(必须执行)
-   - 调用 topic_search(keywords, time_range="all", top_n=50)
-   - 不限制时间范围,广召回所有可能的 pattern
-   - 输出:候选灵感列表(尽量多)
-
-2. 人设常量召回(首轮执行)
-   - 从人设树提取高概率常量节点
-   - 作为初始灵感方向
-
-3. 模型补充(可选)
-   - 仅在库内路径和人设常量均无结果时启用
-
-**评估标准**:
-- 有效灵感数量 > 5:进入阶段二
-- 有效灵感数量 ≤ 5:继续广探索
-- 连续 2 轮无新增:强制进入阶段二
-
----
-
-### 阶段二:收敛聚焦(第 3+ 轮)
-
-**目标**:围绕已确认的灵感,向深度方向精准延伸
-
-**执行策略**:
-1. 内部深挖(优先)
-   - 调用 topic_search(keywords, confirmed_inspirations, top_n=20)
-   - 传入已确认的灵感点,利用条件概率深挖
-   - 输出:与已确认灵感强关联的候选选题
-
-2. 时间性筛选(必须)
-   - 调用 topic_search(keywords, time_range="recent_7d")
-   - 过滤出当前时间适合的选题
-
-3. 外部验证(触发条件)
-   - 内部方法连续 2 轮无新增时触发
-   - 调用 check_external_heat(topic, platforms)
-   - 验证候选选题的外部热度
-
-**路径淘汰机制**:
-- 计算各路径的综合得分(灵感数量 × 0.3 + 匹配度 × 0.5 + 新颖性 × 0.2)
-- 淘汰得分 < 0.5 的路径
-- 保留高分路径进入下一轮
-
-**终止条件**:
-- 连续 3 轮无新增有效灵感
-- 达到最大轮次(15 轮)
-- 已确认灵感数量 ≥ 目标数量(如 10 个)
-```
-
----
-
-### 借鉴点 2:推导方法的标准化定义
-
-**对应解决的差距**:差距 3(计算逻辑在 AI 黑盒里)
-
-#### 他们的设计
-
-每种推导方法都明确定义:
-- 适用场景
-- 操作方式(调用什么工具、传什么参数)
-- 输入输出格式(JSON 样例)
-- 使用约束
-
-#### 应用到我们项目
-
-**新建文件**:`PRD/methods.md`
-
-**内容**:
-
-```markdown
-# 灵感发现方法定义
-
-## 方法一:爆款库检索
-
-### 适用场景
-- 首轮广召回
-- 需要扩大候选灵感覆盖范围时
-
-### 工具调用
-```python
-topic_search(
-    keywords=["养生", "中老年"],  # 人设关键词
-    time_range="all",              # 不限时间
-    top_n=50                        # 召回数量
-)
-```
-
-### 输入格式
-```json
-{
-  "keywords": ["养生", "中老年"],
-  "confirmed_inspirations": []
-}
-```
-
-### 输出格式
-```json
-{
-  "patterns": [
-    {
-      "name": "春季养生+老年保健",
-      "support": 0.85,
-      "confidence": 0.72
-    }
-  ]
-}
-```
-
-### 评分计算
-```
-内部得分 = support × 0.6 + confidence × 0.4
-```
-
----
-
-## 方法二:外部热度验证
-
-### 适用场景
-- 验证库内 pattern 的当前热度
-- 内部方法连续 2 轮无新增时
-
-### 工具调用
-```python
-check_external_heat(
-    topic="春季养生",
-    platforms=["xiaohongshu", "weibo"]
-)
-```
-
-### 输入格式
-```json
-{
-  "candidate_topics": ["春季养生", "老年保健"],
-  "platforms": ["xiaohongshu", "weibo"]
-}
-```
-
-### 输出格式
-```json
-{
-  "topic": "春季养生",
-  "heat_score": 0.78,
-  "evidence": {
-    "xiaohongshu": {"post_count": 1200, "avg_engagement": 500},
-    "weibo": {"post_count": 800, "avg_engagement": 300}
-  }
-}
-```
-
-### 评分计算
-```
-外部热度得分 = (post_count / 10000) × 0.5 + (avg_engagement / 1000) × 0.5
-最终得分 = 内部得分 × 0.6 + 外部热度得分 × 0.4
-```
-
----
-
-## 方法三:时间性筛选
-
-### 适用场景
-- 收敛阶段,筛选当前时间适合的选题
-
-### 工具调用
-```python
-topic_search(
-    keywords=["养生"],
-    time_range="recent_7d",
-    event_type="public_event"
-)
-```
-
-### 输入格式
-```json
-{
-  "keywords": ["养生"],
-  "time_range": "recent_7d",
-  "confirmed_inspirations": ["春季养生"]
-}
-```
-
-### 输出格式
-```json
-{
-  "topics": [
-    {
-      "name": "春分节气养生",
-      "time_relevance": 0.92,
-      "recurrence": "annual"
-    }
-  ]
-}
-```
-
-### 评分计算
-```
-时间性得分 = time_relevance × 0.7 + (recurrence == "annual" ? 0.3 : 0)
-```
-```
-
----
-
-### 借鉴点 3:内外交替策略
-
-**对应解决的差距**:差距 4(只用内部库,缺少外部验证)
-
-#### 他们的设计
-
-```
-内部方法优先 → 内部连续 2 轮无效 → 触发外部搜索 → 回归内部验证
-```
-
-核心规则:
-- 每轮必须先用内部方法(pattern 复用优先)
-- 搜索触发时机:内部方法连续 2 轮无法产出有效候选点
-- 搜索后跟进:每次搜索后至少 1-2 轮内部方法推导
-
-#### 应用到我们项目
-
-**修改文件**:`PRD/create_process.md` 第 1 步"灵感生成"
-
-**新增内容**:
-
-```markdown
-### 1. 灵感生成(多轮交替执行)
-
-#### 执行节奏
-
-**轮次 1-2:内部广召回**
-- 调用爆款库检索(方法一)
-- 调用人设常量召回
-- 不调用外部验证
-
-**轮次 3-4:内部深挖**
-- 基于已确认灵感调用爆款库检索(传入 confirmed_inspirations)
-- 调用时间性筛选(方法三)
-- 仍不调用外部验证
-
-**触发外部验证的条件**(满足任一即触发):
-- 连续 2 轮内部方法无新增有效灵感
-- 已确认灵感数量 ≥ 5,需要验证热度
-
-**外部验证后的跟进**:
-- 轮次 N+1:基于外部数据返回的关键词,再次调用内部方法
-- 轮次 N+2:综合内外数据,生成最终选题
-
-#### 约束条件
-
-1. **内部优先原则**
-   - 前 4 轮禁止使用外部验证
-   - 每轮必须先尝试内部方法
-
-2. **外部验证使用规则**
-   - 只能在有候选选题后调用(禁止直接外部搜索)
-   - 每次外部验证后,必须回归内部方法再推导 1-2 轮
-
-3. **搜索关键词约束**
-   - 只能使用:已确认灵感的名称 OR 人设树节点名称
-   - 禁止使用:账号名称、大模型自行推测的词汇
-```
-
----
-
-### 借鉴点 4:结构化日志系统
-
-**对应解决的差距**:补充缺失的测试验证能力
-
-#### 他们的设计
-
-每轮输出两个 JSON 文件:
-- **推导日志**:记录方法、输入、输出、理由
-- **评估日志**:记录匹配结果、进度、是否继续
-
-#### 应用到我们项目
-
-**新建文件**:`agent/core/exploration_logger.py`
-
-**内容**:
-
-```python
-"""
-灵感探索日志记录模块
-"""
-
-import json
-from pathlib import Path
-from typing import Any, Dict, List
-
-
-class ExplorationLogger:
-    """记录每轮灵感探索的详细过程"""
-
-    def __init__(self, output_dir: Path):
-        self.output_dir = output_dir
-        self.output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
-
-    def log_exploration(self, round_num: int, explorations: List[Dict[str, Any]]):
-        """
-        记录探索日志
-
-        Args:
-            round_num: 轮次编号
-            explorations: 探索路径列表
-        """
-        log_path = self.output_dir / f"{round_num}_探索.json"
-        data = {
-            "round": round_num,
-            "explorations": explorations
-        }
-        log_path.write_text(
-            json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2),
-            encoding="utf-8"
-        )
-
-    def log_evaluation(
-        self,
-        round_num: int,
-        eval_results: List[Dict[str, Any]],
-        progress: Dict[str, Any]
-    ):
-        """
-        记录评估日志
-
-        Args:
-            round_num: 轮次编号
-            eval_results: 评估结果列表
-            progress: 进度信息
-        """
-        log_path = self.output_dir / f"{round_num}_评估.json"
-        data = {
-            "round": round_num,
-            "eval_results": eval_results,
-            "progress": progress
-        }
-        log_path.write_text(
-            json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2),
-            encoding="utf-8"
-        )
-
-
-# 日志格式示例
-
-EXPLORATION_LOG_EXAMPLE = {
-    "round": 1,
-    "explorations": [
-        {
-            "id": 1,
-            "method": "爆款库检索",
-            "input": {
-                "keywords": ["养生", "中老年"],
-                "confirmed_inspirations": [],
-                "time_range": "all"
-            },
-            "output": ["春季养生", "老年保健", "食疗方案"],
-            "reason": "人设关键词'养生'在爆款库匹配到 pattern '春季养生+老年保健',支持度 0.85,置信度 0.72",
-            "tools": [
-                {
-                    "name": "topic_search",
-                    "params": {"keywords": ["养生"], "time_range": "all"},
-                    "result": "返回 15 条 pattern"
-                }
-            ]
-        }
-    ]
-}
-
-EVALUATION_LOG_EXAMPLE = {
-    "round": 1,
-    "eval_results": [
-        {
-            "id": 1,
-            "candidate": "春季养生",
-            "internal_score": 0.85,
-            "external_heat": None,  # 首轮未验证外部热度
-            "final_score": 0.85,
-            "selected": True,
-            "reason": "内部得分 0.85 = support(0.85) × 0.6 + confidence(0.72) × 0.4"
-        }
-    ],
-    "progress": {
-        "confirmed_count": 3,
-        "need_next_round": True,
-        "consecutive_zero_rounds": 0
-    }
-}
-```
-
----
-
-### 借鉴点 5:失败恢复机制
-
-**对应解决的差距**:差距 1(缺少迭代机制)
-
-#### 他们的设计
-
-```python
-# 连续零匹配计数器
-consecutive_zero_rounds = 0
-
-# 每轮后判断
-if 本轮有效数量 == 0:
-    consecutive_zero_rounds += 1
-    if consecutive_zero_rounds >= 3:
-        终止探索
-    else:
-        降低阈值 / 切换方向
-else:
-    consecutive_zero_rounds = 0
-    进入下一轮
-```
-
-#### 应用到我们项目
-
-**新建文件**:`agent/core/exploration_controller.py`
-
-**内容**:
-
-```python
-"""
-灵感探索控制器
-"""
-
-from typing import Dict, List, Any
-
-
-class ExplorationController:
-    """控制多轮探索的执行流程"""
-
-    def __init__(
-        self,
-        max_rounds: int = 15,
-        max_zero_rounds: int = 3,
-        target_count: int = 10
-    ):
-        self.max_rounds = max_rounds
-        self.max_zero_rounds = max_zero_rounds
-        self.target_count = target_count
-
-        # 状态变量
-        self.current_round = 0
-        self.confirmed_inspirations = []
-        self.failed_candidates = []
-        self.consecutive_zero_rounds = 0
-        self.current_stage = "广探索"  # 或 "收敛聚焦"
-
-    def should_continue(self, current_round_effective_count: int) -> bool:
-        """
-        判断是否继续下一轮
-
-        Args:
-            current_round_effective_count: 本轮有效灵感数量
-
-        Returns:
-            是否继续
-        """
-        # 更新连续零计数
-        if current_round_effective_count == 0:
-            self.consecutive_zero_rounds += 1
-        else:
-            self.consecutive_zero_rounds = 0
-
-        # 终止条件判断
-        if self.consecutive_zero_rounds >= self.max_zero_rounds:
-            return False
-
-        if self.current_round >= self.max_rounds:
-            return False
-
-        if len(self.confirmed_inspirations) >= self.target_count:
-            return False
-
-        return True
-
-    def should_switch_to_convergence(self) -> bool:
-        """
-        判断是否应该从广探索切换到收敛聚焦
-
-        Returns:
-            是否切换
-        """
-        # 条件1:广探索超过 2 轮
-        if self.current_stage == "广探索" and self.current_round >= 2:
-            return True
-
-        # 条件2:连续 2 轮无新增
-        if self.consecutive_zero_rounds >= 2:
-            return True
-
-        # 条件3:已确认灵感数量 ≥ 5
-        if len(self.confirmed_inspirations) >= 5:
-            return True
-
-        return False
-
-    def should_trigger_external_search(self) -> bool:
-        """
-        判断是否应该触发外部搜索
-
-        Returns:
-            是否触发
-        """
-        # 条件1:内部方法连续 2 轮无新增
-        if self.consecutive_zero_rounds >= 2:
-            return True
-
-        # 条件2:已确认灵感数量 ≥ 5,需要验证热度
-        if len(self.confirmed_inspirations) >= 5:
-            return True
-
-        return False
-
-    def adjust_strategy(self, current_round_results: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
-        """
-        根据当前轮结果调整策略
-
-        Args:
-            current_round_results: 当前轮的评估结果
-
-        Returns:
-            下一轮的策略配置
-        """
-        effective_count = current_round_results.get("effective_count", 0)
-
-        # 情况一:本轮部分有效(> 0 但 < 50%)
-        if 0 < effective_count < len(current_round_results.get("candidates", [])) * 0.5:
-            return {
-                "action": "聚焦有效路径",
-                "focus_paths": [
-                    path for path in current_round_results.get("paths", [])
-                    if path.get("score", 0) > 0.5
-                ]
-            }
-
-        # 情况二:本轮全部无效(= 0)
-        if effective_count == 0:
-            return {
-                "action": "切换策略",
-                "adjustments": {
-                    "lower_threshold": True,  # 降低筛选阈值
-                    "increase_top_n": True,   # 增加召回数量
-                    "try_external": self.should_trigger_external_search()
-                }
-            }
-
-        # 情况三:本轮效果良好
-        return {
-            "action": "继续当前策略",
-            "adjustments": {}
-        }
-```
-
----
-
-### 借鉴点 6:严格的约束条件
-
-**对应解决的差距**:差距 3(逻辑不可控)
-
-#### 他们的约束
-
-1. **闭眼推导**:禁止使用未确认的数据
-2. **禁止自由联想**:必须基于工具返回数据
-3. **工具调用规则明确**:什么时候调用什么工具
-4. **参数格式严格**:derived_items 首轮必须为空数组
-
-#### 应用到我们项目
-
-**修改文件**:`PRD/system.md`
-
-**新增内容**:
-
-```markdown
-## 选题生成约束(新增)
-
-### 1. 严格基于数据推导
-
-- **禁止自由联想**:所有灵感和选题必须来自工具返回数据,禁止使用大模型自身的世界知识推测
-- **禁止使用未确认数据**:推导时只能使用"已确认灵感",禁止参考"候选灵感"中未确认的部分
-- **数据来源要求**:每个灵感必须说明来源(爆款库 pattern / 人设树节点 / 外部搜索结果)
-
-### 2. 工具调用规则
-
-#### 爆款库检索(topic_search)
-
-**首轮调用**:
-```python
-# 必须传空数组
-topic_search(
-    keywords=["养生"],
-    confirmed_inspirations=[],  # 首轮必须为空
-    time_range="all"
-)
-```
-
-**后续轮次调用**:
-```python
-# 只能传已确认的灵感点
-topic_search(
-    keywords=["养生"],
-    confirmed_inspirations=["春季养生", "老年保健"],  # 只能是已确认的
-    time_range="recent_7d"
-)
-```
-
-**禁止行为**:
-- 禁止将"候选灵感"传入 confirmed_inspirations
-- 禁止将人设树节点名称传入 confirmed_inspirations
-- 禁止使用大模型推测的关键词
-
-#### 外部热度验证(check_external_heat)
-
-**调用时机**:
-- 只能在有候选选题后调用
-- 禁止作为首轮探索方法
-
-**调用方式**:
-```python
-# 正确:基于已有候选选题验证
-check_external_heat(
-    topic="春季养生",  # 来自爆款库检索结果
-    platforms=["xiaohongshu", "weibo"]
-)
-
-# 错误:直接外部搜索
-check_external_heat(
-    topic="养生",  # 人设关键词,不是具体选题
-    platforms=["xiaohongshu"]
-)
-```
-
-**禁止行为**:
-- 禁止在内部方法之前调用
-- 禁止使用账号名称作为搜索关键词
-- 禁止使用大模型推测的关键词
-
-### 3. 推导过程可追溯
-
-每个选题必须包含:
-- **来源说明**:来自哪个 pattern / 人设树节点 / 外部搜索
-- **得分计算**:展示计算公式和中间过程
-- **选择理由**:基于数据的具体理由,禁止泛泛而谈
-
-示例:
-```
-选题:春季养生
-来源:爆款库 pattern "春季养生+老年保健"
-内部得分:0.85 = support(0.85) × 0.6 + confidence(0.72) × 0.4
-外部热度:0.78 = (小红书 1200 条 / 10000) × 0.5 + (平均互动 500 / 1000) × 0.5
-综合得分:0.82 = 0.85 × 0.6 + 0.78 × 0.4
-选择理由:综合得分 0.82 > 阈值 0.7,且时间性适配(当前为春季)
-```
-
-### 4. 参数格式严格要求
-
-#### confirmed_inspirations 参数
-
-**格式要求**:
-```json
-[
-  {"name": "春季养生", "source": "pattern:春季养生+老年保健"},
-  {"name": "老年保健", "source": "persona:健康养生"}
-]
-```
-
-**禁止格式**:
-```json
-// 错误:只有名称,没有来源
-["春季养生", "老年保健"]
-
-// 错误:使用 id 字段
-[{"id": 1, "name": "春季养生"}]
-
-// 错误:使用 node 字段
-[{"node": "春季养生"}]
-```
-
-**使用规则**:
-- 首轮必须传 `[]`(空数组)
-- 后续轮次只能包含已确认的灵感点(is_selected=true)
-- 每项必须包含 `name`(灵感名称)和 `source`(来源标识)
-```
-
----
-
-## 三、实施优先级
-
-### P0(立即实施)
-
-1. **建立阶段划分机制**
-   - 修改 `PRD/create_process.md`,增加"阶段一:广探索"和"阶段二:收敛聚焦"
-   - 实现 `agent/core/exploration_controller.py`
-
-2. **定义推导方法**
-   - 创建 `PRD/methods.md`,明确 3 种方法的调用规范
-   - 修改 `PRD/system.md`,增加约束条件
-
-### P1(本周完成)
-
-3. **实现结构化日志**
-   - 创建 `agent/core/exploration_logger.py`
-   - 修改 `run.py`,在每轮后调用日志记录
-
-4. **建立内外交替策略**
-   - 修改 `PRD/create_process.md` 第 1 步,明确执行节奏
-   - 实现外部验证的触发逻辑
-
-### P2(下周完成)
-
-5. **失败恢复机制**
-   - 实现 `ExplorationController.adjust_strategy` 方法
-   - 建立测试用例验证恢复逻辑
-
-6. **参数格式验证**
-   - 实现工具参数格式检查
-   - 确保 confirmed_inspirations 格式严格
-
----
-
-## 四、与现状文档的对应关系
-
-| 借鉴点 | 解决的差距 | 对应现状文档章节 |
-|--------|-----------|----------------|
-| 阶段划分机制 | 差距 1:缺少比较-收敛-迭代 | 三.差距1 |
-| 推导方法标准化 | 差距 3:逻辑在 AI 黑盒里 | 三.差距3 |
-| 内外交替策略 | 差距 4:缺少外部验证 | 三.差距4 |
-| 结构化日志 | 补充:测试验证能力 | 四.方向1 |
-| 失败恢复机制 | 差距 1:缺少迭代 | 三.差距1 |
-| 严格约束 | 差距 3:逻辑不可控 | 三.差距3 |
-
----
-
-## 五、预期效果
-
-实施上述借鉴设计后:
-
-1. **可观察**:每轮探索都有结构化日志,能清楚看到方法、输入、输出、得分
-2. **可调整**:通过修改方法定义文件,快速调整策略,无需改代码
-3. **可验证**:建立标准测试集,对比不同配置的效果
-4. **可解释**:每个选题都有明确的推导路径和得分计算过程
-5. **可迭代**:失败恢复机制保证系统能自动调整,不会卡死
-
----
-
-## 六、下一步行动
-
-1. 创建 `PRD/methods.md`,定义 3 种灵感发现方法
-2. 修改 `PRD/create_process.md`,增加阶段划分
-3. 实现 `agent/core/exploration_controller.py`
-4. 实现 `agent/core/exploration_logger.py`
-5. 修改 `PRD/system.md`,增加约束条件
-6. 建立测试用例,验证多轮探索机制

+ 0 - 79
examples/create/doc/梳理.md

@@ -1,79 +0,0 @@
-# 选题生成系统 - 现状汇报
-
----
-
-## 业务流程图
-
-```
-┌──────────┐
-│  输入层   │  人设数据 + 模式数据
-└────┬─────┘
-     │
-     ▼
-  ┌─────────────────────────────────────┐
-  │                                     │
-  │  ╔═══════════════════════════════╗  │
-  │  ║   多轮探索循环                 ║  │
-  │  ╠═══════════════════════════════╣  │
-  │  ║                               ║  │
-  │  ║  ┌────────────────────────┐  ║  │
-  │  ║  │  第N轮:探索            │  ║  │
-  │  ║  │  ├─ 路径1:库内 + 时间性│  ║  │
-  │  ║  │  ├─ 路径2:外搜 + 时间性│  ║  │
-  │  ║  │  └─ 路径3:模型补充     │  ║  │
-  │  ║  └───────┬────────────────┘  ║  │
-  │  ║          │                   ║  │
-  │  ║          ▼                   ║  │
-  │  ║  ┌────────────────────────┐  ║  │
-  │  ║  │  路径比较与评分         │  ║  │
-  │  ║  │  - 各路径打分          │  ║  │
-  │  ║  │  - 收敛淘汰低分路径    │  ║  │
-  │  ║  └───────┬────────────────┘  ║  │
-  │  ║          │                   ║  │
-  │  ║          ▼                   ║  │
-  │  ║  ┌────────────────────────┐  ║  │
-  │  ║  │  是否符合标准?         │  ║  │
-  │  ║  │  - 有效灵感数 ≥ 目标   │  ║  │
-  │  ║  │  - 综合得分 ≥ 阈值     │  ║  │
-  │  ║  │  - 连续N轮无新增       │  ║  │
-  │  ║  └───────┬────────────────┘  ║  │
-  │  ║          │                   ║  │
-  │  ║          ├─ 否:调整策略 ────┐║  │
-  │  ║          │   - 降低阈值      │║  │
-  │  ║          │   - 增加召回      │║  │
-  │  ║          │   - 切换方向      │║  │
-  │  ║          │                   │║  │
-  │  ║          │                   │║  │
-  │  ║          └───────────────────┘║  │
-  │  ║          │                    ║  │
-  │  ║          │ (循环到第N+1轮)    ║  │
-  │  ║          ↑                    ║  │
-  │  ╚══════════╧═══════════════════╝  │
-  │             │                      │
-  │            是:符合标准              │
-  └─────────────┼──────────────────────┘
-                │
-                ▼
-┌──────────────────────────────────────┐
-│  评估                              │
-│  ├─ 内部库判断(权重0.6)              │
-│  └─ 外部热度验证(权重0.4)            │
-└────┬─────────────────────────────────┘
-     │
-     ▼
-┌──────────┐
-│  输出层   │  推荐选题 + 推导日志 + 对比报告
-└──────────┘
-```
-
----
-
-## 现状梳理
-
-| 流程阶段 | 要求 | 现状 | 差距 | 解法 |
-|---------|------|------|------|------|
-| **输入层** | 有需求输入(人设+模式数据) | 只使用"人设数据" | 未定义"模式数据"的使用方式 | 将"模式数据"作为Agent输入数据 |
-| **多轮探索循环** | 路径需要多探索,边探索边比较,比较后收敛,再探索再收敛 | 单轮执行,三条路径并行后直接使用 | 无路径评分、无收敛机制、无迭代循环 | 通过 Agent + Coding 方式,实现多轮探索循环 |
-| **多轮探索循环** | 时间性:一种创作可能性,一种可能创作方法。公共事件。周期性 非周期性 | 待熟悉 |  |  |
-| **评估层** | 判断:1)用我们的库的数据、权重;2)用外部搜索,看有没有同样的现象,有没有热度 | 只用内部库,人工判断 | 外部搜索未实际调用,无自动化判断 | 调用小红书热门帖子搜索的宋局,综合内外得分(内部0.6 + 外部0.4)做评估 |
-| **输出层** | 推荐选题 + 推导日志 + 对比报告 | 3-5个选题保存到txt文件 + HTML可视化 | 无结构化推导日志、无对比报告 | 增加每轮探索/评估JSON日志 + 多策略对比测试报告 |

+ 0 - 449
examples/create/doc/现状.md

@@ -1,449 +0,0 @@
-# 项目现状与改进方向
-
----
-
-## 一、系统终极目标
-
-**根据人设和模式,最终选出好的选题**
-
-### 什么是"好的选题"?
-
-一个好的选题需要满足以下标准:
-
-1. **符合人设**(匹配度 > 0.7)
-   - 与人设的实质维度、形式维度、意图维度高度匹配
-   - 不是热点但不适合这个人设
-
-2. **有市场热度**(外部验证得分 > 0.6)
-   - 当前有用户关注和讨论
-   - 不是库里有数据但已经过时的选题
-
-3. **适合当前时间点**(时间性得分 > 0.7)
-   - 符合当前季节、节日、公共事件
-   - 不是随时都能发的常青内容(除非人设需要)
-
-4. **有数据支撑**(来源可追溯)
-   - 来自爆款库的 pattern(有历史成功案例)
-   - OR 来自外部搜索验证(有当前热度证据)
-   - 不是 AI 自行推测的选题
-
-5. **推导路径清晰**(可解释、可复现)
-   - 能说清楚"为什么选这个"
-   - 能展示完整的推导过程
-   - 能复现选题生成逻辑
-
-### 综合评分公式
-
-```
-好选题综合得分 = 人设匹配度 × 0.4 + 市场热度 × 0.3 + 时间性 × 0.2 + 数据支撑度 × 0.1
-
-其中:
-- 人设匹配度 = (实质维度得分 × 0.4 + 形式维度得分 × 0.3 + 意图维度得分 × 0.3)
-- 市场热度 = (内部库支持度 × 0.6 + 外部验证热度 × 0.4)
-- 时间性 = 当前时间与选题的时间相关性得分
-- 数据支撑度 = 是否有明确的来源证据(0 或 1)
-
-阈值:综合得分 ≥ 0.75 才推荐
-```
-
----
-
-## 二、实现目标的核心能力要求
-
-为了"选出好的选题",系统需要实现以下核心能力:
-
-### 1. 路径探索机制
-**边探索边比较,比较后收敛,再探索再收敛**
-- 多轮迭代而非一次性执行
-- 每轮评估路径有效性并淘汰低效路径
-- 基于比较结果调整探索方向
-
-### 2. 时间性管理
-识别和利用不同时间维度的创作机会:
-- **创作可能性**:选题在当下的创作价值
-- **创作方法**:不同时期适用的内容形式
-- **公共事件**:可蹭的热点事件
-- **周期性**:年度/季节性重复选题(如春节、高考)
-
-### 3. 逻辑计算推导封装
-把判断逻辑从 AI 黑盒中提取出来,形成可复用、可调优的计算模块
-
-### 4. 内外双重判断
-- **内部库判断**:基于爆款库数据和权重
-- **外部验证**:到小红书/微博/知乎等平台验证热度
-- 两者结合综合判断
-
-### 5. 多样性探索
-通过多种方式增加输出多样性:
-- 测试不同模型的输出效果
-- 引入票圈(朋友圈/社群)数据
-- 扩展数据库来源
-- 尝试不同 Agent 策略
-- 自动化探索外部数据(trick 自动化 → agent 化)
-
----
-
-## 三、当前系统现状
-
-### 输入
-人设画像描述(文本格式)
-
-### 工作流程
-
-基于 `PRD/create_process.md` 定义的流程:
-
-```
-步骤1:灵感生成,路径游走探索
-   ├─ 库内路径:从 Pattern 库/案例库检索
-   ├─ 外搜路径:使用外部热点搜索工具(MCP)
-   └─ 模型补充路径:库与外搜无法支持时启用
-
-步骤2:灵感与人设匹配度分析
-   逐个分析灵感是否与人设匹配
-
-步骤3:选题生成
-   基于匹配的灵感 + 关联 pattern → 输出选题
-
-步骤4:反馈沉淀与自我总结
-   整合用户反馈与自动评估结论
-```
-
-### 已实现能力
-
-**数据接入**:
-- `tool/topic_search.py` 已接入爆款库 API(`http://192.168.81.89:8000/search`)
-- 当前实现:根据关键词检索,返回最多 5 条结果,取第一条(第 37、95 行)
-
-**执行控制**:
-- `run.py` 实现交互式执行(第 324-445 行)
-- 支持运行时暂停(`pause` 命令)、停止(`quit` 命令)
-- 支持从已有 trace 恢复执行(`--trace` 参数,第 293-299 行)
-
-**知识管理**:
-- `config.py` 配置了知识沉淀框架(第 22-40 行)
-- `enable_extraction=True`:压缩时提取
-- `enable_completion_extraction=True`:任务完成后提取
-- `enable_injection=True`:切换 goal 时自动注入
-
-**模型配置**:
-- `config.py` 第 14 行:`model="claude-sonnet-4.5"`
-- `presets.json` 定义了默认 Agent,包含 `core`, `planning`, `research`, `browser`, `topic_search` 技能(第 5-10 行)
-
-### 输出
-选题结果保存至 `output_1/result.txt`,并生成 HTML 可视化报告
-
----
-
-## 四、目标与现状的差距分析
-
-### 差距 1:缺少路径比较和收敛机制
-
-**代码证据**:
-
-`PRD/create_process.md` 第 17-29 行定义了三条路径的探索方式,第 34 行直接进入"灵感与人设匹配度分析",中间没有路径比较步骤。
-
-**现状描述**:
-- 三条路径并行执行后直接使用结果
-- 没有对路径质量进行评估的代码模块
-- 没有淘汰低效路径的逻辑
-- 工作流程为单轮执行,不支持"第 2 轮探索"
-
-**与目标的差距**:
-目标要求"边探索边比较,比较后收敛,再探索再收敛",但当前流程是"一次探索 → 直接用结果"
-
----
-
-### 差距 2:缺少时间维度能力
-
-**代码证据**:
-
-`tool/topic_search.py` 第 62-71 行定义的工具函数:
-```python
-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
-
-    Args:
-        keywords: 关键词列表
-    """
-```
-
-参数只有 `keywords`,没有时间相关参数。
-
-第 22-33 行的 API 调用:
-```python
-payload = {"keywords": keywords}
-```
-
-**现状描述**:
-- 工具只支持关键词检索
-- API payload 中没有时间范围、事件类型、周期性等参数
-- 无法筛选"最近 7 天"、"周期性"、"公共事件"等时间维度数据
-
-**与目标的差距**:
-目标要求识别时间性(创作可能性/创作方法/公共事件/周期性),但当前系统不支持时间维度查询
-
----
-
-### 差距 3:计算逻辑在 AI 推理过程中
-
-**代码证据**:
-
-`run.py` 第 166-208 行 `_apply_prompt_placeholders` 函数将 PRD 文件内容注入 prompt:
-```python
-system_md_path = base_dir / "PRD" / "system.md"
-system_content = system_md_path.read_text(encoding="utf-8")
-prompt._messages["system"] = prompt._messages["system"].replace("{system}", system_content)
-```
-
-`PRD/create_process.md` 第 34 行要求"逐个分析灵感,是否与人设匹配,展示分析过程",但这是通过 prompt 让 AI 执行,没有独立的计算模块。
-
-**现状描述**:
-- 匹配度计算、路径评估等逻辑通过 prompt 让 LLM 自行判断
-- 没有独立的 Python 计算模块(如 `MatchScoreCalculator` 类)
-- 判断过程在 AI 的推理过程中,无法独立调用或调优
-
-**与目标的差距**:
-目标要求逻辑计算推导封装为可复用模块,但当前逻辑耦合在 AI 推理过程中
-
----
-
-### 差距 4:只使用内部库数据
-
-**代码证据**:
-
-`PRD/create_process.md` 第 24 行定义了"外搜路径:使用外部热点搜索工具(MCP)",但在 `tool/` 目录下只有 `topic_search.py` 一个工具文件,该工具仅调用内部 API(`http://192.168.81.89:8000`)。
-
-`presets.json` 第 9 行配置了 `"browser"` 技能,但在 `run.py` 中没有找到调用外部搜索的代码。
-
-**现状描述**:
-- 仅实现了内部爆款库检索(`topic_search` 工具)
-- 外部搜索工具在配置中定义但未实际调用
-- 没有"内部得分 × 权重 + 外部得分 × 权重"的综合判断逻辑
-- 选题生成后不验证外部热度
-
-**与目标的差距**:
-目标要求"内部库权重 + 外部搜索验证"双重判断,但当前只使用内部库数据
-
----
-
-### 差距 5:单一模型配置
-
-**代码证据**:
-
-`config.py` 第 14 行:
-```python
-model="claude-sonnet-4.5"
-```
-
-`run.py` 第 260-263 行:
-```python
-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
-```
-
-**现状描述**:
-- 配置文件中写死单一模型
-- 没有多模型对比的代码逻辑
-- 数据源仅有爆款库 API,没有票圈、评论区等其他数据源
-- 没有自动化测试和对比机制
-
-**与目标的差距**:
-目标要求多样性(测模型/票圈/库/agent/trick 自动化),但当前系统为单一模型和数据源
-
----
-
-## 五、改进方向
-
-### 方向 1:建立多轮探索机制
-
-**要实现的功能**:
-"探索 → 比较 → 收敛 → 再探索"的迭代流程
-
-**需要增加的模块**:
-1. 路径评分模块(`agent/core/path_evaluator.py`)
-   - 对每条路径的结果打分(灵感数量、匹配度、新颖性)
-   - 输出各路径的质量排序
-
-2. 收敛决策模块(`agent/core/path_filter.py`)
-   - 设定质量阈值
-   - 淘汰低分路径
-   - 返回保留的路径列表
-
-3. 修改工作流程(`PRD/create_process.md`)
-   - 在步骤 1 和步骤 2 之间增加"路径比较与收敛"
-   - 增加"第 2 轮探索"步骤
-   - 定义迭代终止条件
-
-**验证方式**:
-执行后能在输出中看到:
-- 各路径的评分(如:库内路径 0.8,外搜路径 0.3,模型补充 0.5)
-- 收敛决策(如:淘汰得分 < 0.5 的路径)
-- 第 2 轮探索结果
-
----
-
-### 方向 2:增加时间性能力
-
-**要实现的功能**:
-支持时间维度的选题检索和判断
-
-**需要修改的模块**:
-1. 扩展 `tool/topic_search.py`
-   - 增加参数:`time_range`(如 "recent_7d", "recent_30d", "all")
-   - 增加参数:`event_type`(如 "public_event", "evergreen")
-   - 增加参数:`recurrence`(如 "annual", "seasonal", "one_time")
-   - 修改 API payload 传递这些参数
-
-2. 后端 API 改造
-   - 爆款库需要支持时间范围查询
-   - 数据库需要增加事件类型和周期性字段
-
-**验证方式**:
-能成功调用:
-```python
-topic_search(
-    keywords=["养生"],
-    time_range="recent_7d",
-    event_type="public_event"
-)
-```
-
----
-
-### 方向 3:封装计算逻辑
-
-**要实现的功能**:
-把判断逻辑从 prompt 中提取为独立 Python 模块
-
-**需要增加的模块**:
-1. 匹配度计算器(`agent/core/match_calculator.py`)
-   ```python
-   class PersonaMatchCalculator:
-       def __init__(self, weights: dict):
-           self.weights = weights
-
-       def calculate(self, persona: dict, inspiration: dict) -> float:
-           # 计算实质维度得分
-           # 计算形式维度得分
-           # 计算意图维度得分
-           # 加权求和
-           return score
-   ```
-
-2. 路径比较器(`agent/core/path_comparator.py`)
-   ```python
-   class PathComparator:
-       def score_path(self, path_result: dict) -> float:
-           # 评估路径质量
-           return score
-
-       def rank_paths(self, all_paths: list) -> list:
-           # 排序路径
-           return sorted_paths
-   ```
-
-**验证方式**:
-- 能独立调用计算模块
-- 输出时展示计算过程和公式
-- 修改权重配置后立即生效
-
----
-
-### 方向 4:建立内外双重判断
-
-**要实现的功能**:
-在内部库判断基础上增加外部热度验证
-
-**需要增加的模块**:
-1. 外部热度验证工具(`tool/external_heat_check.py`)
-   ```python
-   @tool
-   async def check_external_heat(
-       topic: str,
-       platforms: List[str] = ["xiaohongshu", "weibo", "zhihu"]
-   ) -> ToolResult:
-       # 到各平台搜索关键词
-       # 返回:帖子数、互动量、最新讨论时间
-       return heat_score
-   ```
-
-2. 综合判断模块(`agent/core/综合评分.py`)
-   ```python
-   class CombinedScorer:
-       def calculate(self, internal_score, external_score):
-           return internal_score * 0.6 + external_score * 0.4
-   ```
-
-3. 修改工作流程
-   - 在步骤 3"选题生成"后增加外部验证步骤
-   - 输出时展示内部和外部数据
-
-**验证方式**:
-选题输出包含:
-- 内部库数据(如:该 pattern 历史成功率 80%)
-- 外部热度数据(如:小红书近 7 天 1200 条相关帖子)
-- 综合得分
-
----
-
-### 方向 5:增加多样性
-
-**要实现的功能**:
-支持多模型对比和多数据源
-
-**需要增加的模块**:
-1. 多模型对比脚本(`tools/multi_model_runner.py`)
-   ```python
-   async def compare_models(persona, models):
-       results = {}
-       for model in models:
-           results[model] = await run_with_model(persona, model)
-       return comparison_report
-   ```
-
-2. 扩展数据源配置(`config.py`)
-   ```python
-   DATA_SOURCES = {
-       "pattern_library": "http://192.168.81.89:8000",
-       "moments": "待配置",
-       "comments": "待配置",
-   }
-   ```
-
-3. 自动化测试流程(`tests/run_batch_test.py`)
-   - 准备标准测试用例(`tests/test_cases.json`)
-   - 批量执行不同配置
-   - 生成对比报告(`tests/results/comparison.html`)
-
-**验证方式**:
-能看到多模型对比报告,包含:
-- Claude 生成的 5 个选题
-- GPT 生成的 5 个选题
-- DeepSeek 生成的 5 个选题
-- 差异分析
-
----
-
-## 六、总结
-
-**系统终极目标**:根据人设和模式,选出好的选题(综合得分 ≥ 0.75)
-
-**当前状态**:
-- 已实现人设到选题的基础流程
-- 已接入内部爆款库 API
-- 支持交互式执行和知识沉淀框架
-- 单一模型、单一数据源、单轮执行
-
-**为什么现在选不出"好的选题"**(主要差距):
-1. 工作流程为单轮执行,缺少路径比较和收敛机制 → 无法找到最优选题
-2. 工具只支持关键词检索,不支持时间维度查询 → 选题可能不适合当前时间点
-3. 计算逻辑通过 prompt 让 AI 执行,没有独立的计算模块 → 评分不透明、无法调优
-4. 只使用内部库数据,外部搜索未实际调用 → 无法验证市场热度
-5. 单一模型配置,无多模型对比能力 → 选题质量无法对比优化
-
-**如何才能选出"好的选题"**(改进优先级):
-1. **P0**:建立路径比较和收敛机制(方向 1)
-2. **P1**:增加时间性能力(方向 2)+ 建立内外双重判断(方向 4)
-3. **P2**:封装计算逻辑(方向 3)+ 增加多样性(方向 5)

+ 49 - 21
examples/create/run.py

@@ -15,6 +15,8 @@ import os
 import sys
 from pathlib import Path
 from typing import Any
+import logging
+from datetime import datetime
 
 # 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", "*")
@@ -163,8 +165,15 @@ def _print_message_details(message: Message):
     print("=" * 80 + "\n")
 
 
-def _apply_prompt_placeholders(base_dir: Path, prompt: SimplePrompt):
-    """把 PRD 文件内容注入 prompt 占位符。"""
+def _apply_prompt_placeholders(base_dir: Path, prompt: SimplePrompt, persona_dir: str = None):
+    """把 PRD 文件内容和人设树数据注入 prompt 占位符。
+
+    Args:
+        base_dir: 基础目录
+        prompt: SimplePrompt 对象
+        persona_dir: 人设数据目录名,如 "家有大志"。如果为 None,则不替换树数据
+    """
+
     system_md_path = base_dir / "PRD" / "system.md"
     if system_md_path.exists():
         system_content = system_md_path.read_text(encoding="utf-8")
@@ -173,7 +182,11 @@ def _apply_prompt_placeholders(base_dir: Path, prompt: SimplePrompt):
     else:
         print(f"   - 警告: system.md 文件不存在: {system_md_path}")
 
-    create_process_md_path = base_dir / "PRD" / "create_process.md"
+    # 优先使用 v2 版本,如果不存在则使用原版本
+    #create_process_md_path = base_dir / "PRD" / "create_process.md"
+    #create_process_md_path = base_dir / "PRD" / "create_process_v2.md"
+    create_process_md_path = base_dir / "PRD" / "create_process_v3_modular.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 "{create_process}" in prompt._messages["system"]:
@@ -182,25 +195,27 @@ def _apply_prompt_placeholders(base_dir: Path, prompt: SimplePrompt):
         else:
             print("   - 警告: prompt 中未找到 {create_process} 占位符")
     else:
-        print(f"   - 警告: create_process.md 文件不存在: {create_process_md_path}")
-
-    input_md_path = base_dir / "PRD" / "input.md"
-    if input_md_path.exists():
-        user_content = input_md_path.read_text(encoding="utf-8")
-        if "user" in prompt._messages and "{input}" in prompt._messages["user"]:
-            prompt._messages["user"] = prompt._messages["user"].replace("{input}", user_content)
-            print("   - 已替换 input.md 内容到 prompt")
-        else:
-            print("   - 警告: prompt 中未找到 {input} 占位符")
-    else:
-        print(f"   - 警告: input.md 文件不存在: {input_md_path}")
+        logger.warning(f"   - 警告: create_process.md 文件不存在: {create_process_md_path}")
+
+   
+    if persona_dir:
+        if "system" in prompt._messages and "{{person_name}}" in prompt._messages["system"]:
+            prompt._messages["system"] = prompt._messages["system"].replace("{{person_name}}", persona_dir)
+            logger.info(f"   - 已替换 {{{{person_name}}}} 为: {persona_dir}")
+        top_k_paths = "10"
+        if "system" in prompt._messages and "{{TOP_K_PATHS}}" in prompt._messages["system"]:
+            prompt._messages["system"] = prompt._messages["system"].replace("{{TOP_K_PATHS}}", top_k_paths)
+        
+        max_rounds = "10"
+        if "system" in prompt._messages and "{{MAX_ROUNDS}}" in prompt._messages["system"]:
+            prompt._messages["system"] = prompt._messages["system"].replace("{{MAX_ROUNDS}}", max_rounds)
 
     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)
-            print("   - 已替换 output.md 内容到 prompt")
+        if "user" in prompt._messages and "{output}" in prompt._messages["system"]:
+            prompt._messages["system"] = prompt._messages["system"].replace("{output}", output_content)
+            logger.info("   - 已替换 output.md 内容到 prompt")
         else:
             print("   - 警告: prompt 中未找到 {output} 占位符")
     else:
@@ -222,9 +237,21 @@ async def main():
     output_dir = base_dir / "output_1"
     output_dir.mkdir(exist_ok=True)
 
-    setup_logging(level=LOG_LEVEL, file=LOG_FILE)
+    # 生成带时间戳的日志文件名,确保在.logs目录下
+    timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+    log_dir = Path(".logs")
+    log_dir.mkdir(exist_ok=True)
+
+    if LOG_FILE:
+        # 从原日志文件中提取文件名(去掉路径)
+        log_filename = Path(LOG_FILE).stem  # 不含扩展名的文件名
+        log_file = str(log_dir / f"{log_filename}_{timestamp}.log")
+    else:
+        log_file = str(log_dir / f"run_{timestamp}.log")
+
+    setup_logging(level=LOG_LEVEL, file=log_file)
 
-    print("2. 加载 presets...")
+    logger.info("2. 加载 presets...")
     presets_path = base_dir / "presets.json"
     if presets_path.exists():
         with open(presets_path, "r", encoding="utf-8") as f:
@@ -235,7 +262,8 @@ async def main():
 
     print("3. 加载 prompt...")
     prompt = SimplePrompt(prompt_path)
-    _apply_prompt_placeholders(base_dir, prompt)
+    logger.info(prompt._messages)
+    _apply_prompt_placeholders(base_dir, prompt, persona_dir=args.persona)
 
     print("\n替换后的 prompt:")
     print("=" * 60)

+ 329 - 0
examples/create/tool/search_library copy.py

@@ -0,0 +1,329 @@
+"""
+关键点检索工具 - 根据输入的点在图数据库中查找所有关联的点
+
+用于 Agent 执行时自主调取关联关键点数据。
+"""
+
+import json
+import os
+from pathlib import Path
+from typing import Any, Dict, List, Optional
+
+from agent.tools import tool, ToolResult
+
+# 图数据库文件路径
+GRAPH_DATA_PATH = os.getenv(
+    "GRAPH_DATA_PATH",
+    str(Path(__file__).parent.parent / "data/library/item_graph/item_graph_point_type_only_all_levels.json")
+)
+
+# 完整图数据库文件路径(包含 edges)
+GRAPH_FULL_DATA_PATH = os.getenv(
+    "GRAPH_FULL_DATA_PATH",
+    # str(Path(__file__).parent.parent / "data/library/item_graph/item_graph_full_all_levels.json")
+    str(Path(__file__).parent.parent / "data/library/item_graph/item_graph_full_max.json")
+)
+
+# 缓存图数据,避免重复加载
+_graph_cache: Optional[Dict[str, Any]] = None
+_graph_full_cache: Optional[Dict[str, Any]] = None
+
+
+def _load_graph() -> Dict[str, Any]:
+    """加载图数据(带缓存)"""
+    global _graph_cache
+    if _graph_cache is None:
+        with open(GRAPH_DATA_PATH, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            _graph_cache = json.load(f)
+    return _graph_cache
+
+
+def _load_graph_full() -> Dict[str, Any]:
+    """加载完整图数据(带缓存,包含 edges)"""
+    global _graph_full_cache
+    if _graph_full_cache is None:
+        with open(GRAPH_FULL_DATA_PATH, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            _graph_full_cache = json.load(f)
+    return _graph_full_cache
+
+
+def _remove_post_ids_from_edges(edges: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+    """移除 edges 中的 _post_ids 字段"""
+    if not edges:
+        return edges
+
+    cleaned_edges = {}
+    for edge_name, edge_data in edges.items():
+        if isinstance(edge_data, dict):
+            # 移除 _post_ids 字段
+            cleaned_data = {k: v for k, v in edge_data.items() if k != "_post_ids"}
+            cleaned_edges[edge_name] = cleaned_data
+        else:
+            cleaned_edges[edge_name] = edge_data
+
+    return cleaned_edges
+
+
+def _search_points_by_element_from_full(
+    element_value: str,
+    element_type: str,
+    top_k: int = 10
+) -> Dict[str, Any]:
+    """
+    根据元素值和类型在完整图数据库的 elements 字段中查找匹配的点
+
+    Args:
+        element_value: 元素值,如 "标准化", "懒人妻子"
+        element_type: 元素类型,"实质" / "形式" / "意图"
+        top_k: 返回前 K 个点(按频率排序)
+
+    Returns:
+        包含匹配点完整信息的字典(包括 edges,已移除 _post_ids)
+    """
+    graph = _load_graph_full()
+    matched_points = []
+
+    # 遍历图中所有点
+    for point_name, point_data in graph.items():
+        meta = point_data.get("meta", {})
+        elements = meta.get("elements", {})
+        dimension = meta.get("dimension")
+
+        # 检查:元素值在 elements 中 AND dimension 匹配 element_type
+        if element_value in elements and dimension == element_type:
+            # 移除 edges 中的 _post_ids
+            cleaned_edges = _remove_post_ids_from_edges(point_data.get("edges", {}))
+
+            # 返回结构与 search_point_by_path_from_full_all_levels 保持一致
+            point_info = {
+                "point": point_name,
+                "point_type": meta.get("point_type"),
+                "dimension": dimension,
+                "point_path": meta.get("path"),
+                "frequency_in_posts": meta.get("frequency_in_posts", 0),
+                "elements": elements,
+                "edge_count": len(cleaned_edges),
+                "edges": cleaned_edges
+            }
+            matched_points.append(point_info)
+
+    if not matched_points:
+        return {
+            "found": False,
+            "element_value": element_value,
+            "element_type": element_type,
+            "message": f"未找到匹配的点: element_value={element_value}, element_type={element_type}"
+        }
+
+    # 按频率降序排序,取前 top_k 个
+    matched_points.sort(key=lambda x: x["frequency_in_posts"], reverse=True)
+    matched_points = matched_points[:top_k]
+
+    return {
+        "found": True,
+        "element_value": element_value,
+        "element_type": element_type,
+        "total_matched_count": len(matched_points),
+        "returned_count": len(matched_points),
+        "matched_points": matched_points
+    }
+
+
+def _search_point_by_path_from_full(path: str) -> Dict[str, Any]:
+    """
+    根据完整路径在完整图数据库中查找点
+
+    Args:
+        path: 点的完整路径,如 "关键点_形式_架构>逻辑>逻辑架构>组织逻辑>框架规划>结构设计"
+
+    Returns:
+        包含该点完整信息的字典(包括 edges,已移除 _post_ids)
+    """
+    graph = _load_graph_full()
+
+    if path not in graph:
+        return {
+            "found": False,
+            "path": path,
+            "message": f"未找到路径: {path}"
+        }
+
+    point_data = graph[path]
+    meta = point_data.get("meta", {})
+
+    # 移除 edges 中的 _post_ids
+    cleaned_edges = _remove_post_ids_from_edges(point_data.get("edges", {}))
+
+    return {
+        "found": True,
+        "path": path,
+        "point_type": meta.get("point_type"),
+        "dimension": meta.get("dimension"),
+        "point_path": meta.get("path"),
+        "frequency_in_posts": meta.get("frequency_in_posts"),
+        "elements": meta.get("elements", {}),
+        "edge_count": len(cleaned_edges),
+        "edges": cleaned_edges
+    }
+
+
+@tool(
+    description="根据元素值和类型在完整图数据库中查找匹配的点,返回包含边信息的完整数据。",
+    display={
+        "zh": {
+            "name": "元素类型完整检索",
+            "params": {
+                "element_value": "元素值",
+                "element_type": "元素类型(实质/形式/意图)",
+                "top_k": "返回数量(默认10)",
+            },
+        },
+    },
+)
+async def search_point_by_element_from_full_all_levels(
+    element_value: str,
+    element_type: str,
+    top_k: int = 10
+) -> ToolResult:
+    """
+    根据元素值和类型在完整图数据库中检索点,返回包含边信息的完整数据。
+
+    Args:
+        element_value: 元素名称,如 "标准化", "懒人妻子"
+        element_type: 元素类型,"实质" / "形式" / "意图"
+        top_k: 返回前 K 个点,默认 10
+
+    Returns:
+        ToolResult: 匹配点的完整数据(包括 edges)
+    """
+    if not element_value:
+        return ToolResult(
+            title="元素类型检索失败",
+            output="",
+            error="请提供元素值",
+        )
+
+    if element_type not in ["实质", "形式", "意图"]:
+        return ToolResult(
+            title="元素类型检索失败",
+            output="",
+            error=f"元素类型必须是 '实质'、'形式' 或 '意图',当前值: {element_type}",
+        )
+
+    try:
+        result = _search_points_by_element_from_full(element_value, element_type, top_k)
+    except FileNotFoundError:
+        return ToolResult(
+            title="元素类型检索失败",
+            output="",
+            error=f"图数据文件不存在: {GRAPH_FULL_DATA_PATH}",
+        )
+    except Exception as e:
+        return ToolResult(
+            title="元素类型检索失败",
+            output="",
+            error=f"检索异常: {str(e)}",
+        )
+
+    if not result["found"]:
+        return ToolResult(
+            title="元素类型检索",
+            output=json.dumps(
+                {
+                    "message": result["message"],
+                    "element_value": element_value,
+                    "element_type": element_type
+                },
+                ensure_ascii=False,
+                indent=2
+            ),
+        )
+
+    # 格式化输出
+    output_data = {
+        "element_value": result["element_value"],
+        "element_type": result["element_type"],
+        "total_matched_count": result["total_matched_count"],
+        "returned_count": result["returned_count"],
+        "matched_points": result["matched_points"]
+    }
+
+    output = json.dumps(output_data, ensure_ascii=False, indent=2)
+    return ToolResult(
+        title=f"元素类型检索 - {element_value} ({element_type})",
+        output=output,
+        long_term_memory=f"检索到 {result['returned_count']} 个匹配点,元素值: {element_value}, 类型: {element_type}",
+    )
+
+
+@tool(
+    description="根据完整路径在完整图数据库中查找点,返回包含边信息的完整数据。",
+    display={
+        "zh": {
+            "name": "路径完整检索",
+            "params": {
+                "path": "点的完整路径",
+            },
+        },
+    },
+)
+async def search_point_by_path_from_full_all_levels(path: str) -> ToolResult:
+    """
+    根据完整路径在完整图数据库中检索点,返回包含边信息的完整数据。
+
+    Args:
+        path: 点的完整路径,如 "关键点_形式_架构>逻辑>逻辑架构>组织逻辑>框架规划>结构设计"
+
+    Returns:
+        ToolResult: 点的完整数据(包括 edges)
+    """
+    if not path:
+        return ToolResult(
+            title="路径检索失败",
+            output="",
+            error="请提供路径",
+        )
+
+    try:
+        result = _search_point_by_path_from_full(path)
+    except FileNotFoundError:
+        return ToolResult(
+            title="路径检索失败",
+            output="",
+            error=f"图数据文件不存在: {GRAPH_FULL_DATA_PATH}",
+        )
+    except Exception as e:
+        return ToolResult(
+            title="路径检索失败",
+            output="",
+            error=f"检索异常: {str(e)}",
+        )
+
+    if not result["found"]:
+        return ToolResult(
+            title="路径检索",
+            output=json.dumps(
+                {"message": result["message"], "path": path},
+                ensure_ascii=False,
+                indent=2
+            ),
+        )
+
+    # 格式化输出
+    output_data = {
+        "path": result["path"],
+        "point_type": result["point_type"],
+        "dimension": result["dimension"],
+        "point_path": result["point_path"],
+        "frequency_in_posts": result["frequency_in_posts"],
+        "elements": result["elements"],
+        "edge_count": result["edge_count"],
+        "edges": result["edges"]
+    }
+
+    output = json.dumps(output_data, ensure_ascii=False, indent=2)
+    return ToolResult(
+        title=f"路径检索 - {path}",
+        output=output,
+        long_term_memory=f"检索到路径 {path} 的完整信息,包含 {result['edge_count']} 条边",
+    )

+ 83 - 29
examples/create/tool/search_library.py

@@ -20,7 +20,8 @@ GRAPH_DATA_PATH = os.getenv(
 # 完整图数据库文件路径(包含 edges)
 GRAPH_FULL_DATA_PATH = os.getenv(
     "GRAPH_FULL_DATA_PATH",
-    str(Path(__file__).parent.parent / "data/library/item_graph/item_graph_full_all_levels.json")
+    # str(Path(__file__).parent.parent / "data/library/item_graph/item_graph_full_all_levels.json")
+    str(Path(__file__).parent.parent / "data/library/item_graph/item_graph_full_max.json")
 )
 
 # 缓存图数据,避免重复加载
@@ -46,27 +47,80 @@ def _load_graph_full() -> Dict[str, Any]:
     return _graph_full_cache
 
 
+def _remove_post_ids_recursively(data: Any) -> Any:
+    """递归移除所有字典中的 post_ids 和 _post_ids 字段"""
+    if isinstance(data, dict):
+        cleaned = {}
+        for key, value in data.items():
+            # 跳过 post_ids 和 _post_ids 字段
+            if key in ("post_ids", "_post_ids"):
+                continue
+            # 递归处理值
+            cleaned[key] = _remove_post_ids_recursively(value)
+        return cleaned
+    elif isinstance(data, list):
+        # 处理列表中的每个元素
+        return [_remove_post_ids_recursively(item) for item in data]
+    else:
+        # 其他类型直接返回
+        return data
+
+
 def _remove_post_ids_from_edges(edges: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
-    """移除 edges 中的 _post_ids 字段"""
+    """移除 edges 中所有的 post_ids 和 _post_ids 字段(递归)"""
+    return _remove_post_ids_recursively(edges)
+
+
+def _filter_top_edges_by_confidence(edges: Dict[str, Any], top_k: int = 5) -> Dict[str, Any]:
+    """
+    筛选置信度最高的前 K 条边,并移除所有 post_ids 字段
+
+    Args:
+        edges: 边数据字典
+        top_k: 返回前 K 条边,默认 10
+
+    Returns:
+        筛选后的边数据字典(已移除所有 post_ids 和 _post_ids 字段)
+    """
     if not edges:
-        return edges
+        return {}
 
-    cleaned_edges = {}
-    for edge_name, edge_data in edges.items():
+    # 先移除 _post_ids
+    cleaned_edges = _remove_post_ids_from_edges(edges)
+
+    # 提取所有边及其置信度
+    edge_list = []
+    for edge_name, edge_data in cleaned_edges.items():
         if isinstance(edge_data, dict):
-            # 移除 _post_ids 字段
-            cleaned_data = {k: v for k, v in edge_data.items() if k != "_post_ids"}
-            cleaned_edges[edge_name] = cleaned_data
-        else:
-            cleaned_edges[edge_name] = edge_data
+            # 从 co_in_post 中提取置信度
+            confidence = 0.0
+            if "co_in_post" in edge_data and isinstance(edge_data["co_in_post"], dict):
+                confidence = edge_data["co_in_post"].get("confidence", 0.0)
+
+            edge_list.append({
+                "name": edge_name,
+                "data": edge_data,
+                "confidence": confidence
+            })
 
-    return cleaned_edges
+    # 按置信度降序排序
+    edge_list.sort(key=lambda x: x["confidence"], reverse=True)
+
+    # 取前 top_k 条
+    top_edges = edge_list[:top_k]
+
+    # 重新构建边字典
+    result_edges = {}
+    for edge_item in top_edges:
+        result_edges[edge_item["name"]] = edge_item["data"]
+
+    return result_edges
 
 
 def _search_points_by_element_from_full(
     element_value: str,
     element_type: str,
-    top_k: int = 10
+    top_k: int = 9999
 ) -> Dict[str, Any]:
     """
     根据元素值和类型在完整图数据库的 elements 字段中查找匹配的点
@@ -77,7 +131,7 @@ def _search_points_by_element_from_full(
         top_k: 返回前 K 个点(按频率排序)
 
     Returns:
-        包含匹配点完整信息的字典(包括 edges,已移除 _post_ids)
+        包含匹配点完整信息的字典(每个点包括置信度最高的10条边,已移除 _post_ids)
     """
     graph = _load_graph_full()
     matched_points = []
@@ -90,8 +144,8 @@ def _search_points_by_element_from_full(
 
         # 检查:元素值在 elements 中 AND dimension 匹配 element_type
         if element_value in elements and dimension == element_type:
-            # 移除 edges 中的 _post_ids
-            cleaned_edges = _remove_post_ids_from_edges(point_data.get("edges", {}))
+            # 筛选置信度最高的前10条边,并移除 _post_ids
+            top_edges = _filter_top_edges_by_confidence(point_data.get("edges", {}), top_k)
 
             # 返回结构与 search_point_by_path_from_full_all_levels 保持一致
             point_info = {
@@ -101,8 +155,8 @@ def _search_points_by_element_from_full(
                 "point_path": meta.get("path"),
                 "frequency_in_posts": meta.get("frequency_in_posts", 0),
                 "elements": elements,
-                "edge_count": len(cleaned_edges),
-                "edges": cleaned_edges
+                "edge_count": len(top_edges),
+                "edges": top_edges
             }
             matched_points.append(point_info)
 
@@ -136,7 +190,7 @@ def _search_point_by_path_from_full(path: str) -> Dict[str, Any]:
         path: 点的完整路径,如 "关键点_形式_架构>逻辑>逻辑架构>组织逻辑>框架规划>结构设计"
 
     Returns:
-        包含该点完整信息的字典(包括 edges,已移除 _post_ids)
+        包含该点完整信息的字典(包括置信度最高的10条边,已移除 _post_ids)
     """
     graph = _load_graph_full()
 
@@ -150,8 +204,8 @@ def _search_point_by_path_from_full(path: str) -> Dict[str, Any]:
     point_data = graph[path]
     meta = point_data.get("meta", {})
 
-    # 移除 edges 中的 _post_ids
-    cleaned_edges = _remove_post_ids_from_edges(point_data.get("edges", {}))
+    # 筛选置信度最高的前10条边,并移除 _post_ids
+    top_edges = _filter_top_edges_by_confidence(point_data.get("edges", {}))
 
     return {
         "found": True,
@@ -161,13 +215,13 @@ def _search_point_by_path_from_full(path: str) -> Dict[str, Any]:
         "point_path": meta.get("path"),
         "frequency_in_posts": meta.get("frequency_in_posts"),
         "elements": meta.get("elements", {}),
-        "edge_count": len(cleaned_edges),
-        "edges": cleaned_edges
+        "edge_count": len(top_edges),
+        "edges": top_edges
     }
 
 
 @tool(
-    description="根据元素值和类型在完整图数据库中查找匹配的点,返回包含边信息的完整数据。",
+    description="根据元素值和类型在完整图数据库中查找匹配的点,返回包含置信度最高10条边的完整数据。",
     display={
         "zh": {
             "name": "元素类型完整检索",
@@ -185,7 +239,7 @@ async def search_point_by_element_from_full_all_levels(
     top_k: int = 10
 ) -> ToolResult:
     """
-    根据元素值和类型在完整图数据库中检索点,返回包含边信息的完整数据。
+    根据元素值和类型在完整图数据库中检索点,返回包含置信度最高10条边的完整数据。
 
     Args:
         element_value: 元素名称,如 "标准化", "懒人妻子"
@@ -193,7 +247,7 @@ async def search_point_by_element_from_full_all_levels(
         top_k: 返回前 K 个点,默认 10
 
     Returns:
-        ToolResult: 匹配点的完整数据(包括 edges
+        ToolResult: 匹配点的完整数据(包括置信度最高的10条边
     """
     if not element_value:
         return ToolResult(
@@ -256,7 +310,7 @@ async def search_point_by_element_from_full_all_levels(
 
 
 @tool(
-    description="根据完整路径在完整图数据库中查找点,返回包含边信息的完整数据。",
+    description="根据完整路径在完整图数据库中查找点,返回包含置信度最高10条边的完整数据。",
     display={
         "zh": {
             "name": "路径完整检索",
@@ -268,13 +322,13 @@ async def search_point_by_element_from_full_all_levels(
 )
 async def search_point_by_path_from_full_all_levels(path: str) -> ToolResult:
     """
-    根据完整路径在完整图数据库中检索点,返回包含边信息的完整数据。
+    根据完整路径在完整图数据库中检索点,返回包含置信度最高10条边的完整数据。
 
     Args:
         path: 点的完整路径,如 "关键点_形式_架构>逻辑>逻辑架构>组织逻辑>框架规划>结构设计"
 
     Returns:
-        ToolResult: 点的完整数据(包括 edges
+        ToolResult: 点的完整数据(包括置信度最高的10条边
     """
     if not path:
         return ToolResult(
@@ -324,7 +378,7 @@ async def search_point_by_path_from_full_all_levels(path: str) -> ToolResult:
     return ToolResult(
         title=f"路径检索 - {path}",
         output=output,
-        long_term_memory=f"检索到路径 {path} 的完整信息,包含 {result['edge_count']} 条边",
+        long_term_memory=f"检索到路径 {path} 的完整信息,包含置信度最高的 {result['edge_count']} 条边",
     )
 
 

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