# 创作知识解构 · 产品文档

> 配套：本目录《技术文档.md》（工程实现）、《创作知识拆解框架.md》（方法论设计依据）。
> 本文讲**产品全貌 + 下一迭代要补的新能力**，不讲代码细节。
> 2026-06-30 归档说明：本文描述的是旧本地 demo / 单帖解构产品形态，已作为历史说明保留；正式版定位与云端管道看《正式版开发文档.md》《正式版施工文档.md》。

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## 一、产品是什么

**一句话**：把一篇创作帖（小红书 / 抖音的图文或视频教程），自动拆成 **N 颗**可被下游单独检索复用的「创作知识」，每颗按自己的类型成形，收敛成入库请求体，并在前端按类型可视化。

- **输入**：一篇创作内容（正文 + 图 / 视频）。
- **旧输出**：一个或多个 ingest payload（**一颗知识 = 一个 payload**，一帖通常 1–N 颗，共享同一 `source.id`）。旧 demo 曾写入本地 JSON 供前端查看；正式版改为云端 payload draft / ingest 状态。

### 单位：颗

「颗」= 一条独立可交付、能被下游**单独检索复用**的创作知识。一帖 → N 颗（可混类型）。

### 三类对等 lane（无主从）

| 类型 | 它是什么 | 成形 |
|---|---|---|
| **How 工序** | 不可跳步地把输入做成成品 | 目标 + 有序步骤（输入/方法/产出） |
| **What 构成** | 界定 / 列举 / 分类某创作对象 | 概要 + kind（子集/多维关系/序列）+ 扁平条目 |
| **Why 原理** | 解释某做法 / 判断背后的道理 | 一段「阐述」（是什么 + 为什么，忠实整合原帖） |

> 边界：只收**指导「怎么想 / 怎么判断 / 怎么搭框架」**的创作知识；剔除**「怎么操作设备软件」**的纯工艺（制作：器材/打光/剪辑/调色/导出）。

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## 二、给谁用、解决什么

**直接使用者**：内容创作知识库的建设方 —— 把散落在帖子里的创作方法论结构化、标签化、可检索化。

**下游消费者**：「脚本构建主 Agent」的取数 subagent。主 Agent 分阶段构建脚本（起步 → 产生脉络 → 产生元素 → 填入脉络），各阶段**只读检索**复用这些知识颗。

> ⚠️ 两种「阶段 / 作用域」别混：
> - 我们解构时打的**作用域**（实质 / 形式 / 感受 / 作用 / 意图，5 棵分类树）—— 描述这颗知识本身。
> - 下游消费时的**消费 scope**（这条知识在脚本构建哪个阶段有用）—— 是另一回事。

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## 三、端到端用户流（历史）

### 旧本地 demo（已归档）

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人工选定帖子 ID（写死 9 个） → 取数读懂 → 拆颗+判类型+成形+打标签 → 作用域定位 → 组装 payload
  → web/frameworks.json + web/payloads.json → 旧前端一页多颗、按类型渲染
```

痛点：**入口靠人肉填 content_id**，无法按主题量产；live 帖媒体受平台防盗链限制，要本地下载中转。

### 旧计划中的新能力（已被正式版云端管道取代）

```
输入关键词(query) → 自动搜索召回一批帖 → 逐帖取数
  → OSS 转存帖子媒体（图/视频）拿到公网 CDN 直链 → 直接把直链丢给模型分析
  → 同一套拆解管线 → 结果落到独立的 run JSON（web/runs/<slug>.json）
  → 前端「run 选择器」切换查看不同主题批次
```

从「我知道是哪几篇 → 填 ID」升级为「我想要某主题的创作知识 → 给关键词 → 自动产出一批」。

正式版不再采用本地 run JSON 作为目标形态，而是进入云端 `query_batches / acquisition_runs / candidate_items / decode_results / payload_drafts`。

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## 四、新能力的价值

| 维度 | 现状 | 新能力后 |
|---|---|---|
| **召回** | 手工填 content_id，一次几篇 | 关键词搜索，按主题批量召回 |
| **媒体可达** | 本地下载躲防盗链 / 视频下载+base64 转码 | OSS 转存成公网 CDN 直链，模型直接读 |
| **时效** | 抖音等临时签名链易过期 | 取数后**立即转存**固化，绕过时效 |
| **产物组织** | 单文件、9 帖样本 | 每个主题批次独立 run，互不覆盖、可回看历史 |

> 关键验证：已实测**模型能直接读 OSS 上的 http 视频链**——视频不必再下载到本地、不必 base64 转码，省带宽省时间。

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## 五、质量护栏（为什么产出可信）

产物不是「LLM 一把梭」，而是多道**对抗投票闸**层层过滤，边界一律取保守：

- **创作 vs 制作闸**：admit + refute 两票判定，分歧上 tiebreak，边界**倾向排除**——把「用 AI 一键生成视频」这类工具操作帖挡在外面。
- **假 how 根治**：代码信号（步骤是否真有先后依赖）+ 对抗投票，把「7 种叙事结构」这种被硬串成步骤的离散构成，重拆回 What/Why。
- **why 轻闸**：放之四海皆准的废话直接 drop；疑似错分类的标记待人工，不丢内容。
- **作用域定位复用**：每个标签值用向量最近邻对到 1855 个真实分类树节点——对得上复用原名（不重复造词），对不上才新建（顺手丰富树）。

设计原则：**失败不丢内容**（API 抖动有兜底、判错只标记不删）、**先判类型再成形**（不默认 how、不硬造假 how）。

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## 六、现状与路线

**旧 demo 已落地**：9 帖样本 → 24 颗（What 15 / Why 5 / How 4），0 ERROR；前端按类型渲染 + 作用域定位 drawer + 提示词溯源。

**历史迭代计划**：query 搜索 + OSS 转存 + run 隔离产出（先上小红书）。正式版已改为云端数据库和管道式状态。

**后续路线**：
- 抖音 / 更多平台搜索接入（抖音 keyword 接口需鉴权，待打通）。
- 真正入库 `POST /api/v1/knowledge/ingest`（正式版通过云端 payload draft/ingest 状态推进）。
- payload schema 与代码产出对齐（`dim_attributes` 等细节，见技术文档「已知问题」）。
