content_finding_strategy_v2.md 7.1 KB
内容寻找方法论 V2（优化版）
核心方法：串行搜索 → 分阶段筛选 → 按需补充
本方案采用更结构化的执行流程，提供明确的数量控制和资源优化策略。
完整执行流程
第一步：需求分析与关键词提取
提取多个搜索关键词：
- 从用户需求中提取核心关键词和扩展关键词
- 优先使用用户原话中的关键词
- 必要时补充同义词或相关词
关键词排序：
- 按相关性排序：核心关键词优先，扩展关键词其次
- 优先级：用户明确说的 > 用户暗示的 > 推测的
确定目标数量 M：
- M = 用户要求的内容数量（如"找10条内容"，则 M = 10）
第二步：串行关键词搜索
选择关键词：
- 从关键词列表中选择优先级最高的未使用关键词
搜索数量控制：
- 只搜索 N 条内容，其中 N = M × 2，不要超过
- 如果第一次搜索返回超过 N 条，只保留前 N 条处理
- 目的：控制 token 消耗，确保筛选后有足够余量
分页策略：
- 第一次搜索使用默认 cursor（"0" 或 ""）
- 如果需要更多结果，使用返回的 cursor 值继续获取
- 示例：
douyin_search(keyword="...", cursor="返回的cursor值")
第三步：分阶段内容筛选
阶段一：基础质量筛选
热度筛选：
- 根据点赞、评论、分享数据过滤低质量内容
- 参考标准（可根据需求调整）：
- 1000+: 一般热度
- 5000+: 较高热度
- 10000+: 高热度
相关性筛选：
- 根据内容描述过滤明显不相关的内容
- 保留候选内容列表
阶段二：画像匹配筛选
分批处理策略：
- 不要一次性处理所有候选内容
- 先处理前 10 条候选内容
- 筛选后如果符合要求的内容 >= M，停止处理
- 如果不足，继续处理下一批 10 条
- 目的：避免一次性调用过多工具导致 token 超限
画像获取完成标准（重要）：
- 当已获取画像的内容数量 >= M × 1.5 时，立即停止获取画像
- 示例：用户要10条，获取15条画像后立即进入筛选和输出阶段
- 不要无限循环获取画像，避免陷入"一直获取画像"的状态
工具调用限制：
- 每次最多并行调用 3 个画像工具
- 避免一次性调用过多工具导致响应被截断
对每条候选内容：
从 metadata.search_results 或 metadata.user_videos 中获取基础信息：
- aweme_id、desc、author.nickname、author.sec_uid、statistics
- 这些数据将用于最终输出，必须完整保留
- 特别注意：author.sec_uid 约80字符，必须完整复制
优先获取内容点赞用户画像：
- 调用
get_content_fans_portrait(content_id=aweme_id) - 检查返回的 metadata.has_portrait 字段
- 如果 has_portrait 为 True：评估是否符合目标人群，标注"内容点赞画像"
- 调用
画像缺失时的兜底策略：
- 如果 metadata.has_portrait 为 False（无画像数据）
- 获取该内容作者的账号粉丝画像：
get_account_fans_portrait(account_id=author.sec_uid) - 检查账号画像的 metadata.has_portrait
- 如果有画像：评估是否符合目标人群，标注"账号粉丝画像"
画像评估：
- 从 metadata.portrait_data 中获取结构化的画像数据
- 根据目标人群的占比和偏好度（tgi）判断
- 偏好度 > 100 表示该人群偏好高于平均水平，= 100 表示平均，< 100 表示低于平均
- 筛选出符合要求的内容
阶段三：优质账号扩展（可选）
识别优质账号：
- 标准：账号粉丝画像匹配度高
- 量化指标：目标人群占比 > 60% 且 tgi > 120
扩展策略：
- 对优质账号，获取其近期作品：
douyin_user_videos(account_id=author.sec_uid) - 限制数量：5-10 条
- 从返回的 metadata.user_videos 中获取结构化数据
- 对这些作品仅执行阶段一筛选（热度、相关性）
- 不再递归获取画像，避免无限展开
- 作为补充内容加入候选池
必须说明（重要）：
- 在输出推荐结果时，必须明确说明优质账号扩展情况
- 如果发现优质账号：说明"发现 X 个优质账号（账号名，目标人群占比 Y%，tgi Z），已扩展其作品"
- 如果未发现优质账号：说明"未发现符合扩展条件的优质账号（需要目标人群占比 > 60% 且 tgi > 120）"
- 让用户清楚知道是否执行了扩展，以及扩展的结果
第四步：结果评估与补充
统计当前符合要求的内容数量 C：
- C = 通过所有筛选阶段的内容数量
判断是否需要补充：
- 如果 C >= M：完成，进入第五步
- 如果 C < M × 0.8：内容不足，选择下一个关键词，回到第二步
- 如果 M × 0.8 <= C < M：接近目标，可选择继续补充或直接输出
第五步：去重与排序
去重机制：
- 按 aweme_id 去重（不同关键词可能搜到相同内容）
- 保留第一次出现的版本
排序策略：
- 按匹配度和热度综合排序
- 优先推荐匹配度高且热度高的内容
输出结果：
- 按分层输出：强烈推荐、推荐、可选
- 说明每条内容的推荐理由和数据来源
- 数据来源要求：
- 所有基础信息（aweme_id、作者名、sec_uid、热度数据）必须来自 metadata.search_results
- 不能使用 output 文本中的数据
- 不能编造任何字段
- 必须包含链接：
- 内容链接：https://www.douyin.com/video/{aweme_id}
- 作者链接：https://www.douyin.com/user/{author.sec_uid}（完整复制，不截断）
- 画像链接（如果有）：
- 内容点赞画像：https://douhot.douyin.com/video/detail?active_tab=video_fans&video_id={aweme_id}
- 账号粉丝画像：https://douhot.douyin.com/creator/detail?active_tab=creator_fans_portrait&creator_id={author.sec_uid}
错误处理
服务级错误（HTTP 502/503/504）：
- 这是服务暂时不可用，不是参数问题
- 工具会返回详细的错误信息，包含 HTTP 状态码
- 不要重复尝试相同的调用（最多重试1次）
- 直接告知用户"服务暂时不可用，请稍后再试"
- 不要切换到其他平台或工具
参数错误（HTTP 400/404）：
- 检查参数格式是否正确
- 调整参数后重试
超时错误（Timeout）：
- 工具会返回明确的超时错误信息
- 可以重试1次，如果仍然超时则告知用户
网络错误（Connection/Network）：
- 可以重试1-2次
- 如果持续失败，告知用户网络问题
关键参数
- 搜索倍数：N = M × 2
- 不足阈值：C < M × 0.8
- 优质账号标准：目标人群占比 > 60% 且 tgi > 120
- 账号扩展数量：5-10 条
- TGI 说明：tgi > 100 表示高于平均，= 100 表示平均，< 100 表示低于平均
关键原则
结构化执行：严格按照5步流程执行，确保可控性。
资源优化：串行搜索，够了就停，避免浪费。
透明过程：说明为什么选择这些关键词，用了什么筛选逻辑。
承认局限：如果真的找不到符合要求的内容，如实说明。