Merge branch 'decode_prompt' of weapp/video_decode into master

.gitignore

@@ -6,6 +6,8 @@ logs/
 examples/html/
 examples/output_*.json
 examples/*.zip
+examples/videos/
+src/*/__pycache__/
 
 # C extensions
 *.so

examples/demo.json

@@ -1,7 +1,7 @@
 [
     {
-        "channel_content_id": "58840748",
-        "video": "https://rescdn.yishihui.com/longvideo/transcode/video/vpc/20250929/ce8968e2f346103b83b75c0c8100028e.mp4",
-        "title": "🔴😂笑死了！让狗咬了，还要粘住嘴"
+        "channel_content_id": "49285161",
+        "video": "https://rescdn.yishihui.com/longvideo/transcode/video/vpc/20250311/66055634YSXA75e4qHx0H806l.mp4",
+        "title": "🔴太厉害了！这一家人是隐藏在民间的绝世高人吧！"
     }
 ]

examples/html/visualize/script.js

@@ -310,17 +310,21 @@ function drawAllConnections() {
 
         // 绘制到灵感点的连线
         relations.inspiration.forEach(rel => {
-            drawConnection(substanceId, rel.target, 'inspiration', rel.avg_score);
+            // 兼容新结构（支撑）和旧结构（相似度分数）
+            const score = rel.avg_score !== undefined ? rel.avg_score : (rel.support_reason !== undefined ? 1.0 : 0.5);
+            drawConnection(substanceId, rel.target, 'inspiration', score);
         });
 
         // 绘制到目的点的连线
         relations.purpose.forEach(rel => {
-            drawConnection(substanceId, rel.target, 'purpose', rel.avg_score);
+            const score = rel.avg_score !== undefined ? rel.avg_score : (rel.support_reason !== undefined ? 1.0 : 0.5);
+            drawConnection(substanceId, rel.target, 'purpose', score);
         });
 
         // 绘制到关键点的连线
         relations.keypoint.forEach(rel => {
-            drawConnection(substanceId, rel.target, 'keypoint', rel.avg_score);
+            const score = rel.avg_score !== undefined ? rel.avg_score : (rel.support_reason !== undefined ? 1.0 : 0.5);
+            drawConnection(substanceId, rel.target, 'keypoint', score);
         });
     });
 }
@@ -556,17 +560,21 @@ function drawSelectedSubstanceConnections(substanceId, relations) {
 
     // 绘制到灵感点的连线
     relations.inspiration.forEach(rel => {
-        drawConnection(substanceId, rel.target, 'inspiration', rel.avg_score);
+        // 兼容新结构（支撑）和旧结构（相似度分数）
+        const score = rel.avg_score !== undefined ? rel.avg_score : (rel.support_reason !== undefined ? 1.0 : 0.5);
+        drawConnection(substanceId, rel.target, 'inspiration', score);
     });
 
     // 绘制到目的点的连线
     relations.purpose.forEach(rel => {
-        drawConnection(substanceId, rel.target, 'purpose', rel.avg_score);
+        const score = rel.avg_score !== undefined ? rel.avg_score : (rel.support_reason !== undefined ? 1.0 : 0.5);
+        drawConnection(substanceId, rel.target, 'purpose', score);
     });
 
     // 绘制到关键点的连线
     relations.keypoint.forEach(rel => {
-        drawConnection(substanceId, rel.target, 'keypoint', rel.avg_score);
+        const score = rel.avg_score !== undefined ? rel.avg_score : (rel.support_reason !== undefined ? 1.0 : 0.5);
+        drawConnection(substanceId, rel.target, 'keypoint', score);
     });
 
     // 绘制到其他实质点的连线
@@ -746,10 +754,15 @@ function drawSupportRelationships(substanceId, relations) {
         html += '<div class="flow-target-group">\n';
         html += '<div class="flow-target-label">灵感点</div>\n';
         relations.inspiration.forEach(rel => {
-            const score = (rel.avg_score * 100).toFixed(0);
             html += `<div class="flow-target-item inspiration-flow">\n`;
             html += `<div class="flow-target-text">${rel.point}</div>\n`;
-            html += `<div class="flow-target-score">相似度: ${score}%</div>\n`;
+            // 兼容新结构（支撑理由）和旧结构（相似度分数）
+            if (rel.support_reason !== undefined) {
+                html += `<div class="flow-target-score">支撑</div>\n`;
+            } else if (rel.avg_score !== undefined) {
+                const score = (rel.avg_score * 100).toFixed(0);
+                html += `<div class="flow-target-score">相似度: ${score}%</div>\n`;
+            }
             html += '</div>\n';
         });
         html += '</div>\n';
@@ -759,10 +772,15 @@ function drawSupportRelationships(substanceId, relations) {
         html += '<div class="flow-target-group">\n';
         html += '<div class="flow-target-label">目的点</div>\n';
         relations.purpose.forEach(rel => {
-            const score = (rel.avg_score * 100).toFixed(0);
             html += `<div class="flow-target-item purpose-flow">\n`;
             html += `<div class="flow-target-text">${rel.point}</div>\n`;
-            html += `<div class="flow-target-score">相似度: ${score}%</div>\n`;
+            // 兼容新结构（支撑理由）和旧结构（相似度分数）
+            if (rel.support_reason !== undefined) {
+                html += `<div class="flow-target-score">支撑</div>\n`;
+            } else if (rel.avg_score !== undefined) {
+                const score = (rel.avg_score * 100).toFixed(0);
+                html += `<div class="flow-target-score">相似度: ${score}%</div>\n`;
+            }
             html += '</div>\n';
         });
         html += '</div>\n';
@@ -772,10 +790,15 @@ function drawSupportRelationships(substanceId, relations) {
         html += '<div class="flow-target-group">\n';
         html += '<div class="flow-target-label">关键点</div>\n';
         relations.keypoint.forEach(rel => {
-            const score = (rel.avg_score * 100).toFixed(0);
             html += `<div class="flow-target-item keypoint-flow">\n`;
             html += `<div class="flow-target-text">${rel.point}</div>\n`;
-            html += `<div class="flow-target-score">相似度: ${score}%</div>\n`;
+            // 兼容新结构（支撑理由）和旧结构（相似度分数）
+            if (rel.support_reason !== undefined) {
+                html += `<div class="flow-target-score">支撑</div>\n`;
+            } else if (rel.avg_score !== undefined) {
+                const score = (rel.avg_score * 100).toFixed(0);
+                html += `<div class="flow-target-score">相似度: ${score}%</div>\n`;
+            }
             html += '</div>\n';
         });
         html += '</div>\n';
@@ -885,7 +908,7 @@ let selectedFormId = null;           // 选中的形式点ID
 let selectedRightTargetType = null;  // 右侧选题点类型：inspiration/keypoint/purpose
 let selectedRightTargetIdx = null;   // 右侧选题点索引
 
-// 选择左侧选题点（来自实质点评分）
+// 选择左侧选题点（来自实质点支撑关系）
 function selectLeftTarget(targetType, targetIdx) {
     if (typeof tab5Relationships === 'undefined') {
         console.error('tab5Relationships not defined');
@@ -1135,7 +1158,7 @@ function selectForm(formId) {
     }, 50);
 }
 
-// 选择右侧选题点（来自形式点评分）
+// 选择右侧选题点（来自形式点支撑关系）
 function selectRightTarget(targetType, targetIdx) {
     if (typeof tab5Relationships === 'undefined') {
         console.error('tab5Relationships not defined');
@@ -1340,10 +1363,15 @@ function drawFormSupportRelationships(formId, relations) {
         html += '<div class="flow-target-group">\n';
         html += '<div class="flow-target-label">灵感点</div>\n';
         relations.inspiration.forEach(rel => {
-            const score = (rel.avg_score * 100).toFixed(0);
             html += `<div class="flow-target-item inspiration-flow">\n`;
             html += `<div class="flow-target-text">${rel.point}</div>\n`;
-            html += `<div class="flow-target-score">相似度: ${score}%</div>\n`;
+            // 兼容新结构（支撑理由）和旧结构（相似度分数）
+            if (rel.support_reason !== undefined) {
+                html += `<div class="flow-target-score">支撑</div>\n`;
+            } else if (rel.avg_score !== undefined) {
+                const score = (rel.avg_score * 100).toFixed(0);
+                html += `<div class="flow-target-score">相似度: ${score}%</div>\n`;
+            }
             html += '</div>\n';
         });
         html += '</div>\n';
@@ -1353,10 +1381,15 @@ function drawFormSupportRelationships(formId, relations) {
         html += '<div class="flow-target-group">\n';
         html += '<div class="flow-target-label">目的点</div>\n';
         relations.purpose.forEach(rel => {
-            const score = (rel.avg_score * 100).toFixed(0);
             html += `<div class="flow-target-item purpose-flow">\n`;
             html += `<div class="flow-target-text">${rel.point}</div>\n`;
-            html += `<div class="flow-target-score">相似度: ${score}%</div>\n`;
+            // 兼容新结构（支撑理由）和旧结构（相似度分数）
+            if (rel.support_reason !== undefined) {
+                html += `<div class="flow-target-score">支撑</div>\n`;
+            } else if (rel.avg_score !== undefined) {
+                const score = (rel.avg_score * 100).toFixed(0);
+                html += `<div class="flow-target-score">相似度: ${score}%</div>\n`;
+            }
             html += '</div>\n';
         });
         html += '</div>\n';
@@ -1366,10 +1399,15 @@ function drawFormSupportRelationships(formId, relations) {
         html += '<div class="flow-target-group">\n';
         html += '<div class="flow-target-label">关键点</div>\n';
         relations.keypoint.forEach(rel => {
-            const score = (rel.avg_score * 100).toFixed(0);
             html += `<div class="flow-target-item keypoint-flow">\n`;
             html += `<div class="flow-target-text">${rel.point}</div>\n`;
-            html += `<div class="flow-target-score">相似度: ${score}%</div>\n`;
+            // 兼容新结构（支撑理由）和旧结构（相似度分数）
+            if (rel.support_reason !== undefined) {
+                html += `<div class="flow-target-score">支撑</div>\n`;
+            } else if (rel.avg_score !== undefined) {
+                const score = (rel.avg_score * 100).toFixed(0);
+                html += `<div class="flow-target-score">相似度: ${score}%</div>\n`;
+            }
             html += '</div>\n';
         });
         html += '</div>\n';
@@ -1604,6 +1642,8 @@ function drawFormToRightTargetConnections(svg) {
             const targetCard = document.querySelector(`.tab5-right-targets .target-card[data-id="${rel.target_id}"]`);
             
             if (sourceCard && targetCard && !sourceCard.classList.contains('hidden') && !targetCard.classList.contains('hidden')) {
+                // 兼容新结构（支撑）和旧结构（相似度分数）
+                const score = rel.avg_score !== undefined ? rel.avg_score : (rel.support_reason !== undefined ? 1.0 : 0.5);
                 drawTab5Connection(
                     svg,
                     sourceCard,
@@ -1612,7 +1652,7 @@ function drawFormToRightTargetConnections(svg) {
                     formId,
                     rel.target_id,
                     {
-                        score: rel.avg_score,
+                        score: score,
                         point: rel.point,
                         formName: relations.name
                     }
@@ -1626,6 +1666,8 @@ function drawFormToRightTargetConnections(svg) {
             const targetCard = document.querySelector(`.tab5-right-targets .target-card[data-id="${rel.target_id}"]`);
             
             if (sourceCard && targetCard && !sourceCard.classList.contains('hidden') && !targetCard.classList.contains('hidden')) {
+                // 兼容新结构（支撑）和旧结构（相似度分数）
+                const score = rel.avg_score !== undefined ? rel.avg_score : (rel.support_reason !== undefined ? 1.0 : 0.5);
                 drawTab5Connection(
                     svg,
                     sourceCard,
@@ -1634,7 +1676,7 @@ function drawFormToRightTargetConnections(svg) {
                     formId,
                     rel.target_id,
                     {
-                        score: rel.avg_score,
+                        score: score,
                         point: rel.point,
                         formName: relations.name
                     }
@@ -1648,6 +1690,8 @@ function drawFormToRightTargetConnections(svg) {
             const targetCard = document.querySelector(`.tab5-right-targets .target-card[data-id="${rel.target_id}"]`);
             
             if (sourceCard && targetCard && !sourceCard.classList.contains('hidden') && !targetCard.classList.contains('hidden')) {
+                // 兼容新结构（支撑）和旧结构（相似度分数）
+                const score = rel.avg_score !== undefined ? rel.avg_score : (rel.support_reason !== undefined ? 1.0 : 0.5);
                 drawTab5Connection(
                     svg,
                     sourceCard,
@@ -1656,7 +1700,7 @@ function drawFormToRightTargetConnections(svg) {
                     formId,
                     rel.target_id,
                     {
-                        score: rel.avg_score,
+                        score: score,
                         point: rel.point,
                         formName: relations.name
                     }

examples/html/visualize/style.css

@@ -1252,9 +1252,7 @@ body {
     background: white;
     border-radius: 12px;
     padding: 0;
-    max-width: 600px;
     width: 90%;
-    max-height: 80vh;
     overflow-y: auto;
     box-shadow: 0 8px 32px rgba(0, 0, 0, 0.3);
     animation: slideUp 0.3s ease;

examples/output_demo_1.json

@@ -1,2305 +0,0 @@
-{
-  "timestamp": "20251128_161337",
-  "total": 17,
-  "success_count": 8,
-  "fail_count": 0,
-  "results": [
-    {
-      "video_data": {
-        "channel_content_id": "53009047",
-        "video": "https://rescdn.yishihui.com/longvideo/transcode/video/vpc/20250517/93cac5eae2b371328a163f3208a22d10.mp4",
-        "title": "人到晚年，看看咱年轻时的模样！😊"
-      },
-      "success": true,
-      "error": null,
-      "result": {
-        "视频信息": {
-          "视频URL": "https://rescdn.yishihui.com/longvideo/transcode/video/vpc/20250517/93cac5eae2b371328a163f3208a22d10.mp4",
-          "标题": "人到晚年，看看咱年轻时的模样！😊",
-          "正文": ""
-        },
-        "三点解构": {
-          "灵感点": [
-            {
-              "候选编号": 2,
-              "分类": "人生感悟",
-              "灵感点": "对年华老去与情谊不改的深思",
-              "描述": "创作者可能在亲身经历或目睹他人步入老年，感受到时光的无情流逝和容颜的改变时，同时深刻体悟到同学情谊能够跨越岁月，始终如一的珍贵和不变。",
-              "推理": "视频中反复出现的“人到晚年”、“岁月悠悠催白了头”、“现如今那一张张稚嫩的小脸上渐渐刻上了皱纹”等文字，表达了对衰老和时间流逝的直接感叹。而“同学情是永远割不断的”、“青山在人渐老，同学情更浓”则强调了友谊的恒久。这种对人生阶段变化与不变情谊的对比性思考，是激发创作者传递这一深刻主题的内在灵感。",
-              "推导说明": "从“对年华老去与情谊不改的深思”这个灵感点出发，可以完美推导出整个视频的内容。视频标题“人到晚年”直接点明了思考的起点。内容中反复提及同学情谊的永恒性（“永远割不断的情”、“永远不能散的缘”），时间的流逝（“岁月悠悠，催白了头”、“数十年聚散两茫茫”），以及尽管各自忙碌、联系甚少，但情谊依然亲密不计较的特点。这都体现了在人生晚年回顾青春，感慨时光飞逝但情谊长存的深层思考。优美的风景画面也恰好为这种怀旧和感悟提供了宁静而富有诗意的背景。",
-              "scoring": {
-                "人设契合度": 5,
-                "触发可能性": 9,
-                "内容解释力": 10,
-                "总分": 24,
-                "评分说明": "该灵感点完美契合视频的主题和内容。视频标题“人到晚年”直接点明了创作者对年华老去的感受。视频中大量描述了岁月流逝对个人面貌和生活状态的改变（如“催白了头”、“稚嫩的笑脸上渐渐刻上了皱纹”），同时强烈对比和赞美了同学情谊的持久不变、纯真和珍贵（如“永远割不断的情”、“不逊于亲情”、“愈久愈纯正、愈久愈珍贵、愈久愈甘甜”）。这种对时光流逝和情谊不改的深思，是贯穿视频始终的核心情感线索，因此触发创作的可能性极高，且能完整解释视频的所有核心内容。"
-              }
-            }
-          ],
-          "目的点": {
-            "perspective": "创作者视角",
-            "purposes": [
-              {
-                "维度": {
-                  "一级分类": "个人",
-                  "二级分类": "分享"
-                },
-                "目的点": "颂扬和珍视同学情谊",
-                "描述": "创作者希望通过视频表达对同学情谊的深厚情感，强调其在人生晚年依然纯粹、珍贵和不可替代的价值，让受众感受到这份情谊的美好。",
-                "推理": "视频中的文字描述反复强调“同学情是永远割不断的情，愈久愈纯正，愈久愈珍贵，愈久愈甘甜”、“同学情虽不是亲情却不逊于亲情”，以及“同学情最实在，最珍贵，最美好”等，这些都是直接对同学情谊的赞美和高度肯定，旨在分享并升华这种情感的价值。"
-              },
-              {
-                "维度": {
-                  "一级分类": "创作者",
-                  "二级分类": "面向粉丝"
-                },
-                "目的点": "促进老同学间的情感链接与回忆重温",
-                "描述": "创作者旨在通过鼓励视频的分享，促使老同学们重新建立或加强联系，共同回顾曾经的校园时光，以此加深彼此之间的情感连接和认同。",
-                "推理": "视频在结尾部分明确呼吁“由衷希望你能动动手指，将这个视频分享出去，分享到同学群里，让更多的老同学看到”、“让大家都回忆起那段美好的校园时光，想起那些无忧无虑的日子”，这直接体现了创作者希望通过视频作为媒介，促进特定社群（老同学）之间的互动和情感交流。"
-              }
-            ],
-            "total_count": 2
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-          "关键点": {
-            "key_points": [
-              {
-                "候选编号": 1,
-                "维度大类": "实质",
-                "维度细分": "元素",
-                "关键点": "传统中式建筑",
-                "描述": "视频开头出现的多栋具有传统中式风格的房屋，周围环绕着精心打理的园林景观，背景是连绵的山脉和多变的天空（晴朗、日落），营造出一种宁静、雅致的氛围。",
-                "children": []
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-              {
-                "候选编号": 2,
-                "维度大类": "实质",
-                "维度细分": "元素",
-                "关键点": "诗意江南水乡",
-                "描述": "视频中出现的古镇小巷，石板路湿润，小桥流水，柳树依依，红灯笼点缀，充满江南水乡的诗情画意，暗示岁月的痕迹和沉淀的友情。",
-                "children": []
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-              {
-                "候选编号": 3,
-                "维度大类": "实质",
-                "维度细分": "元素",
-                "关键点": "乡村田园风光",
-                "描述": "视频展示了梯田、村落、油菜花海、翠绿山林等自然风光，场景从宁静的山谷小屋到生机勃勃的田野，再到被云雾缭绕的山峦，传递出回归自然、纯真质朴的美好意境。",
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-              {
-                "候选编号": 4,
-                "维度大类": "实质",
-                "维度细分": "元素",
-                "关键点": "现代别墅景观",
-                "描述": "视频中穿插了设计现代、带有宽阔草坪和露台的别墅场景，与传统风格形成对比，展现了不同生活环境下的友情延续，暗示无论境遇如何，友情都在。",
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-              {
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-                "维度大类": "实质",
-                "维度细分": "分类",
-                "关键点": "晚年思念同学",
-                "描述": "视频以“人到晚年”开篇，直指年长者对老同学的深厚思念，引发目标受众的共鸣，强调人生阶段的特定情感。",
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-              {
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-                "维度大类": "实质",
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-                "关键点": "同学情谊纯粹",
-                "描述": "描述同学情“愈久愈纯正，愈久愈珍贵，愈久愈甘甜”，以及“不分贵与贱”、“没有富和穷”，凸显友谊的纯真无瑕和超越世俗。",
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-                    "维度细分": "分类",
-                    "关键点": "重逢后的亲密",
-                    "描述": "描述重逢时“不管你喊我的绰号还是我叫你的乳名，对方都不会计较反而笑的那么开心”，以及“不计较，心里感觉很舒坦”，展现了老同学之间无需顾忌的真挚与自在。",
-                    "children": [],
-                    "作为子节点的原因": "编号10“重逢后的亲密”描述的是同学情谊纯粹性（编号7）在重逢场景下的具体表现，即无需顾忌的真挚与自在，是编号7所描述的“纯粹”的直接结果和具体化。"
-                  }
-                ]
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-              {
-                "候选编号": 12,
-                "维度大类": "形式",
-                "维度细分": "风格",
-                "关键点": "文字诗意表达",
-                "描述": "视频中所有文字都以诗意的语言描述同学情谊，如“酿成了陈年的老酒”、“窖藏了珍贵的古董”、“青葱岁月”、“最温暖的港湾”等，增强了情感的深度和艺术感染力。",
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-              {
-                "候选编号": 13,
-                "维度大类": "形式",
-                "维度细分": "风格",
-                "关键点": "柔和治愈系画面",
-                "描述": "视频选取了大量色彩柔和、光线明亮且富有自然美感的风景画面，包括日出、晴空、绿色山林、花田、流水等，视觉上给人带来平静、舒适和治愈的感觉。",
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-              {
-                "候选编号": 14,
-                "维度大类": "形式",
-                "维度细分": "风格",
-                "关键点": "情感共鸣式发问",
-                "描述": "视频末尾通过“老同学你在远方还好吗？工作顺利吗？生活幸福吗？”等一系列问题，直接与观众（老同学）进行情感互动，促使观众反思和共鸣。",
-                "children": []
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-              {
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-                "维度大类": "形式",
-                "维度细分": "风格",
-                "关键点": "舒缓背景音乐",
-                "描述": "视频全程播放舒缓、温馨的背景音乐，与画面和文字内容相得益彰，烘托出怀旧、温暖、深情的主题氛围，增强了情感传递。",
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-              {
-                "候选编号": 17,
-                "维度大类": "形式",
-                "维度细分": "关系",
-                "关键点": "画面与文字紧密呼应",
-                "描述": "视频中的画面场景（如中式建筑、水乡、田园风光）与文字内容（如对同学情谊的纯真、美好、永恒的描述）相互补充，共同强化主题表达，形成一致的情感基调。",
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-          }
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-        "选题理解": {
-          "主题": "晚年同学情谊的诗意颂扬与重温回忆",
-          "描述": "创作者受到年华老去而同学情谊不变的感触，通过呈现唯美的中式园林、江南水乡、田园风光以及现代别墅等多样化场景，搭配诗意的文字和舒缓的音乐，营造出怀旧温暖的氛围，旨在颂扬和珍视同学情谊，并促进老同学间的情感链接与回忆重温。",
-          "覆盖情况": {
-            "灵感点覆盖情况": [
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-                "灵感点": "对年华老去与情谊不改的深思",
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-                "覆盖说明": "视频以“人到晚年”开头，并多次提及“岁月悠悠，催白了头”、“稚嫩的小脸上渐渐刻上了皱纹”，同时强调“同学情是永远割不断的”，充分体现了对时光流逝和情谊永恒的深思。"
-              }
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-            "目的点覆盖情况": [
-              {
-                "目的点": "颂扬和珍视同学情谊",
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-                "覆盖说明": "视频通过一系列赞美同学情谊的诗意化描述，如“愈久愈纯正，愈久愈珍贵，愈久愈甘甜”、“不分贵与贱，没有富和穷”、“最温暖的港湾”，以及画面中宁静美好的景色，表达了对这份情谊的珍视和颂扬。"
-              },
-              {
-                "目的点": "促进老同学间的情感链接与回忆重温",
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-                "覆盖说明": "视频结尾直接呼吁观众分享给老同学，并询问“你在远方还好吗？工作顺利吗？生活幸福吗？”，旨在唤起共同回忆，促进老同学间的互动与情感连接。"
-              }
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-            "关键点覆盖情况": [
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-                "覆盖说明": "视频开头展示了具有传统中式屋顶和庭院的建筑，与宁静的氛围相符。"
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-              {
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-                "覆盖说明": "视频展示了石板路、小河、柳树和红灯笼的古镇场景，充满江南水乡的诗意，营造出怀旧氛围。"
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-                "关键点": "乡村田园风光",
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-                "覆盖说明": "视频中包含梯田、村落、油菜花海和翠绿山林的画面，展现了质朴自然的田园风光，与纯真情谊的主题相呼应。"
-              },
-              {
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-              },
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-              {
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-              "对年华老去与情谊不改的深思"
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-            {
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-              "组合逻辑": "提取了[年华老去]这一人生阶段的强钩子，结合[同学情]这一核心主题的不变属性。"
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-              "分类": "社会议题",
-              "灵感点": "狂犬病及其造成的普遍恐惧",
-              "描述": "创作者可能在新闻报道、医学知识普及或日常交流中，接触到关于狂犬病的严重性、传染性以及社会大众对此类疾病普遍存在的恐慌心理。",
-              "推理": "视频的核心恶搞主题围绕“狂犬病发作”展开，博主通过模仿狂犬病症状，成功引发了多位路人和店主强烈的恐惧和逃跑行为。这表明创作者认识到狂犬病是一个能迅速触及人们深层恐惧的题材，可以作为恶搞的强大刺激源。",
-              "推导说明": "该灵感点直接捕捉了视频的核心驱动力。狂犬病在中国社会中普遍存在恐惧心理，人们对其发病后的行为有着深刻印象。创作者正是利用了这种普遍的社会心理：首先通过询问“狂犬疫苗偏方”制造一种非正常状态下的求助情境，然后突然模拟狂犬病发作的症状（如狗叫、咬人暗示、牙痛、精神错乱等），直接触发受害者的深层恐惧。视频中，无论是大妈、大爷还是店主，他们从最初的困惑、提供常识性建议，到看到“发病”后表现出的极度惊恐、逃跑、甚至放弃财物，都是这种普遍恐惧心理的真实体现。因此，狂犬病及其造成的普遍恐惧可以推导出整个视频的创作构思和内容呈现。",
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-                "内容解释力": 10,
-                "总分": 24,
-                "评分说明": "狂犬病因其严重性和传染性在社会中引发普遍恐慌，这为创作提供了强烈的戏剧冲突和情绪触发点。创作者可能从这种普遍恐惧中获得灵感，利用其作为核心元素来设计一个具有冲击力和喜剧效果的恶作剧。视频中所有行为，无论是寻求偏方、表演发病症状，还是最终吓跑受害者，都直接围绕“狂犬病”这一概念展开，因此该灵感点能完美解释视频的核心内容和表现手法。"
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-          "目的点": {
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-                "目的点": "通过恶搞制造喜剧效果",
-                "描述": "创作者希望通过扮演狂犬病人，引发路人惊慌失措的反应，从而达到制造幽默效果，让观众感到开心和好笑的目的。",
-                "推理": "视频内容主体是创作者向路人询问狂犬病偏方，随后假装发病并发出狗叫声追赶路人。视频中，大妈、两位大爷和两位店员均被吓跑或摔倒。这些夸张和出人意料的互动是典型的恶搞喜剧手法，旨在通过路人的真实反应来逗乐观众。"
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-                "目的点": "鼓励用户分享，扩大视频传播",
-                "描述": "创作者希望观众在看完视频后，能够主动将内容分享给朋友和群组，以增加视频的曝光度和传播量，达到更广泛的受众触达。",
-                "推理": "视频结尾出现了明确的文字提示（“老朋友们，刚才这个视频真是太逗了...赶紧点击下方黄色的分享到群按钮，分享到您的三个微信群里...好东西就是要一起分享...快乐分享越多，福气自然也就越多了”），直接引导和鼓励观众进行分享操作，以期通过社交传播来提升视频的影响力。"
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-                "关键点": "幽默字幕增强",
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-                "描述": "扮演狂犬病人的男子通过高分贝的狗叫声、突然的冲撞和面部表情，展现出极度夸张的表演，增强喜剧效果。",
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-                    "描述": "视频包含多段男子追逐路人的画面，路人跑动、鞋子脱落等，形成具有视觉冲击力的肢体喜剧效果。",
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-                    "作为子节点的原因": "“追逐式肢体喜剧”是“夸张表演风格”的一种具体表现形式，侧重于通过肢体动作和追逐场景来展现夸张和喜剧效果，是其下属的一种具体风格。"
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-                "关键点": "多场景多角色互动",
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-                    "作为子节点的原因": "“老年人的惊恐反应”是“多场景多角色互动”中特定角色（老年人）的具体反应，是整体互动中的一个具体局部。"
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-                    "作为子节点的原因": "“胶带绑嘴提议”是“多场景多角色互动”中男子与店主之间发生的具体互动内容，是整体互动中的一个具体局部。"
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-        "选题理解": {
-          "主题": "男子假扮狂犬病人恶搞路人，通过夸张表演和互动制造喜剧效果并鼓励分享",
-          "描述": "该选题源于对狂犬病普遍恐惧的洞察，创作者通过扮演狂犬病发作的男子，以夸张的狗叫声、突然冲撞及追逐路人的肢体表演，结合提出金钱诱惑或要求用胶带绑嘴的荒诞情节，在多场景与不同年龄路人（包括老年人）及店主互动，引发其惊恐和自卫的激烈反应，从而制造出强烈的喜剧效果，旨在娱乐观众并鼓励其将这份快乐分享到社交群组，以扩大视频的传播。",
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-                "覆盖说明": "视频结尾明确呼吁观众将视频分享到微信群，并强调“独乐乐不如众乐乐”的理念，直接体现了扩大视频传播的目的。"
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-          "标题": "⭕九九重阳节，将出现“双月同天”的天文景象‌",
-          "正文": ""
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-        "三点解构": {
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-              "候选编号": 1,
-              "分类": "网络热议",
-              "灵感点": "网络流传重阳节双月异象",
-              "描述": "看到或听说网上流传的关于今年农历九月初九重阳节期间，天空可能同时出现两个月亮，并持续20天的说法。",
-              "推理": "视频开头以强烈视觉和文字提示“九月初九 重阳节 天上将有可能同时出现两个月亮”，此信息在社交媒体上常以奇闻异事形式传播，很可能激发创作者对此现象进行探讨的冲动。",
-              "推导说明": "视频以重阳节可能出现“两个月亮”的异象为开篇，这是一个极具网络热议潜力的奇闻。从这个灵感点出发，创作者可以自然地引出：1. 强调异象的出现及其持续时间（20天）。2. 引入古代的预言和历史记载（汉书五行志），以增加内容的权威性和神秘感，并将其与灾难联系起来。3. 为支撑“今年不一般”的主题，进一步补充其他生活观察到的反常现象（桂花未开、蚊虫稀少），并引用更多民间谚语和刘伯温碑文以强化危机感。4. 在营造出“不一般”的氛围后，顺理成章地引出针对这种特殊年份的养生建议，即“秋后四不动”，使其显得尤为重要和及时。5. 视频结尾的强烈转发呼吁，也符合网络热议话题的传播模式。因此，这个灵感点能够很好地贯穿并推导出整个视频的所有核心内容。",
-              "scoring": {
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-                "触发可能性": 7,
-                "内容解释力": 9,
-                "总分": 24,
-                "评分说明": "这个灵感点与视频创作者的人设高度契合。创作者明显定位为向中老年群体分享生活智慧和健康养生建议，经常使用传统说法和一些民间流传的现象来引发关注。网络上流传的‘重阳节双月异象’作为一个带有神秘色彩和传统文化关联的话题，非常能够吸引目标受众的眼球。\n\n触发可能性较高，因为该话题具有一定的轰动性和时效性（与特定节日相关），能够为创作者提供一个强大的开头引子，迅速抓住观众注意力，并为后续的健康警示和养生建议制造紧迫感和合理性。视频一开场就聚焦于此，表明这是内容的核心触发点之一。\n\n内容解释力非常强。视频的开头部分几乎全部围绕这个‘双月异象’展开，包括视觉呈现、历史记载的引用（汉书五行志）、以及古人对此异象的解读（必有大难）。随后，视频又通过将这一异象与桂花不开、蚊虫消失等其他‘古怪’现象联系起来，进一步强化了今年秋冬‘不一般’的论调，从而引出了核心的‘秋后四不动’养生建议。因此，这个灵感点是整个视频叙事逻辑的起点和核心驱动力。"
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-          "目的点": {
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-                "目的点": "分享秋冬养生与季节警示",
-                "描述": "创作者旨在向受众分享关于今年秋冬季节的异常现象（如两月同天、桂花不开等）和古代预测，同时提供具体的秋季养生保健建议，以帮助受众应对季节变化，维护健康。",
-                "推理": "视频开头渲染了“九月十九重阳节天上将有可能同时出现两个月亮”的异常现象，并引用《汉书五行志》和“霜叶同天，必有大难”的古人言论，以及“今年的桂花没有开”、“苍蝇蚊子去哪了”等反常自然现象，制造了紧迫感和警示。随后，视频详细讲解了秋季“四不动”的具体做法和原因（不动脖子、不动脚、不动头、不要动关节），并建议多吃清淡润燥的食物，这些都表明创作者在分享关于秋冬的警示信息和实用养生知识。"
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-                "目的点": "促进内容传播与粉丝互动",
-                "描述": "创作者通过直接呼吁观众将视频转发到群组，并承诺转发带来“吉祥美满”等美好祝愿，旨在激励受众主动分享内容，从而扩大视频的传播范围和影响力，并增强与粉丝的互动。",
-                "推理": "视频末尾出现蓝色背景文案，明确提示“点击下方按钮即可转发”，并强调“这个视频实在是太好了，如果你能把视频转发到群里，祝福就传递一次，今天不管多忙，千万不要让这个视频在您的手里终止了，快行动起来，尽可能多的转发吧，愿您和家人吉祥美满一辈子，顺顺利利一辈子，转发分享福气多多”。这直接表达了创作者希望观众积极转发和分享视频以扩大传播的目的。"
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-                "关键点": "古代灾难预言",
-                "描述": "视频引用《汉书五行志》中公元前37年两月亮出现后引发洪灾地震的记载，以及多个古代谚语，暗示异象预示着灾难。",
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-                "关键点": "今秋自然反常",
-                "描述": "视频列举了当前年份秋季出现的反常现象，如各地桂花未开、苍蝇蚊子和蜻蜓蝴蝶不见踪影，用以支持“今年不一般”的论点。",
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-                "关键点": "秋冬养生重要性",
-                "描述": "视频强调了今年秋冬季节养生的特殊重要性，特别是对于年过四十的人群，指出重视养生能帮助“无病一身轻”度过2024年。",
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-                    "关键点": "老祖宗四不动",
-                    "描述": "视频核心内容是介绍“老祖宗传承千年的智慧结晶”——“秋后四不动”的养生原则，吸引观众了解具体方法。",
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-                    "作为子节点的原因": "“老祖宗四不动”是“秋冬养生重要性”这一大类下的具体养生原则，是从抽象的“重要性”到具体的“方法论”的细分。"
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-                    "作为子节点的原因": "“秋季饮食润燥”是“秋冬养生重要性”这一大类下的具体养生实践（饮食方面），是从整体的“重要性”到局部的“具体建议”的细化。"
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-                "描述": "视频左上方醒目地标注“退休群”，将内容明确指向特定中老年受众，增强了内容的针对性和专属感，提高目标群体的兴趣。",
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-                "关键点": "女专家讲解",
-                "描述": "一位身穿白大褂的女性作为主讲人，其形象给人以专业和权威的印象，有助于提升内容的信任度。",
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-                "关键点": "多样视觉呈现",
-                "描述": "视频通过穿插多种视觉内容，如模拟异象、灾害片段、自然景象、古装与现代着装对比、养生操作演示等，使信息传达更生动直观。",
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-                "关键点": "营造稀缺紧迫感",
-                "描述": "通过“只说给有缘人听”、“价值千金”等措辞，营造信息珍贵和机会难得的氛围，刺激观众的观看和传播欲望。",
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-              "分享秋冬养生与季节警示",
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-              "分类": "心理状态",
-              "灵感点": "积极情绪对健康的重要性",
-              "描述": "视频通过对比“笑一笑十年少”与“愁一愁白了头”，强调了乐观、宽容、不急躁等积极情绪对于延缓衰老、保持身心健康的关键作用。",
-              "推理": "“心态篇”中，多处强调“笑一笑”、“乐淘淘”、“心胸宽”、“不惧老心乐观”等积极情绪的益处，并与消极情绪的危害形成对比，这表明创作者认识到心理状态在影响老年人健康和幸福方面的核心地位。",
-              "推导说明": "“积极情绪对健康的重要性”是视频贯穿始终的核心主旨之一，特别是在“总则”和“心态篇”中得到了淋漓尽致的体现。从“别失落 顺自然”、“快乐过 每一天”，到“笑一笑 十年少”、“不惧老 心乐观”，都强调了保持乐观心态的巨大益处。这种对情绪价值的重视，作为创作的内在驱动，决定了视频充满正能量、劝慰和鼓励的整体基调和大量相关内容。",
-              "scoring": {
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-                "总分": 27,
-                "评分说明": "“心态篇”作为视频的压轴部分，通过对比手法（笑一笑十年少 vs 愁一愁白了头）明确强调了积极情绪的巨大价值。这表明创作者可能深知心态对老年生活质量的决定性影响，并以此作为核心信息进行创作。积极乐观、宽容不计较的建议，贯穿了视频的终极目标——让老年生活更幸福，是视频深层价值观的体现，极大地解释了视频为何将心态作为独立且重要的章节进行阐述。"
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-            {
-              "候选编号": 1,
-              "分类": "文化载体",
-              "灵感点": "传统三字经的叙事结构",
-              "描述": "视频采用中国传统蒙学读物《三字经》的独特韵律、三字一句、偶句押韵的叙事结构。",
-              "推理": "视频开篇以竹简和毛笔字形式呈现“告全国离退休人员 三字经”的标题，并以三字一句的固定格式朗读后续内容，这表明创作者受到《三字经》这种深入人心的传统叙事结构启发，认为其适合传达易于记忆和传播的生活哲理。",
-              "推导说明": "从“传统三字经的叙事结构”这个灵感点出发，创作者选择使用三字一句、押韵对仗的传统形式来编写内容，并将其分章节呈现（总则、生活篇、健康篇等）。这种结构本身就构成了视频的骨架，使得针对退休人群的多元生活建议能够以一种易于理解和记忆的方式贯穿整个视频，从而推导出全部内容的呈现形式和风格。",
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-                "总分": 26,
-                "评分说明": "该灵感点完美契合了视频的整体形式和内容呈现方式。视频的标题直接点明了是“三字经”，整个视频内容也严格遵循了三字一句、偶句押韵的传统《三字经》格式，这种结构的选择是创作的基石。对于一个旨在向中老年群体传递建议的创作者来说，采用他们熟悉且易于接受的传统文化载体，是非常直接且有效的创作触发点，能够解释视频为何采用这种独特的韵律和分段方式。"
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-                "目的点": "为退休人员提供生活指导",
-                "描述": "创作者希望通过系统性的“三字经”形式，向退休人员提供关于如何度过老年生活的实用建议和积极心态的指引，帮助他们享受充实健康的晚年。",
-                "推理": "视频以“告全国离退休人员三字经”为主题（0:00-0:06），并分设“总则”、“生活篇”、“健康篇”、“家庭篇”、“上网篇”、“心态篇”等多个章节（0:07-3:54），详细阐述了退休人员在面对身体变化、人际交往、数字生活、心理调适等方面应采取的态度和具体做法。例如“多聚会少窝家”、“常锻炼意志坚”、“家庭和福寿天”、“年再高潮流赶”、“笑一笑十年少”等具体内容，都旨在向受众分享如何更好地生活和保持积极心态。"
-              },
-              {
-                "维度": {
-                  "一级分类": "创作者",
-                  "二级分类": "面向粉丝"
-                },
-                "目的点": "促进内容传播与社群互动",
-                "描述": "创作者明确鼓励观看视频的退休人员将内容分享给他们的家人和朋友，尤其是在群组中分享，以扩大内容的传播范围，并加强受众之间的互动，形成社区效益。",
-                "推理": "视频在结尾部分（3:55-4:14）通过画面（“同意地转一转”）和配音直接呼吁：“老友们，这个视频对咱们非常实用。为了家人朋友一定要转发分享到群，群里的家人都会感谢你的。转发传递，让每一个人都能从中受益！”这明确表达了创作者希望受众进行分享和传播，利用社交网络扩大影响力和互动，从而服务于更广泛的退休人群体的意图。"
-              }
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-                "维度大类": "形式",
-                "维度细分": "风格",
-                "关键点": "传统竹简翻页动画",
-                "描述": "视频以金色竹简作为主要视觉载体，通过翻页动画展示内容，具有浓郁的中国传统文化风格。",
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-        "选题理解": {
-          "主题": "以三字经形式为退休人员提供实用生活指南。",
-          "描述": "该视频受积极情绪对健康的重要性以及传统《三字经》叙事结构的启发，采用竹简翻页动画作为核心呈现手法，通过生活、健康、家庭、上网和心态五个篇章，提供易于记忆和传播的退休生活建议，旨在为退休人员提供实用的生活指导，并促进内容在社群中广泛传播与互动，帮助他们享受充实健康的晚年。",
-          "覆盖情况": {
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-                "覆盖说明": "视频的“心态篇”部分，通过“笑一笑十年少”、“乐淘淘情绪高”等内容，直接体现了积极情绪对老年人健康长寿的促进作用，并与负面情绪的危害形成对比，呼应了该灵感点。"
-              },
-              {
-                "灵感点": "传统三字经的叙事结构",
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-                "覆盖说明": "视频开篇明确指出“告全国离退休人员三字经”，且整个视频内容都以三字一句、偶句押韵的朗读形式呈现，并通过竹简翻页动画展现，完美复刻了传统三字经的结构和风格，直接覆盖了该灵感点。"
-              }
-            ],
-            "目的点覆盖情况": [
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-                "目的点": "为退休人员提供生活指导",
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-                "覆盖说明": "视频的核心内容就是围绕退休人员的日常展开，分为“总则”、“生活篇”、“健康篇”、“家庭篇”、“上网篇”、“心态篇”，提供了全方位的实用建议和积极引导，旨在帮助退休人员更好地规划和享受晚年生活，直接覆盖了该目的点。"
-              },
-              {
-                "目的点": "促进内容传播与社群互动",
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-                "覆盖说明": "视频结尾明确呼吁“老友们，这个视频对咱们非常实用，为了家人朋友一定要转发分享到群，群里的家人都会感谢你的”，直接表达了创作者希望内容被广泛传播和促进社群互动的目的。"
-              }
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-            "关键点覆盖情况": [
-              {
-                "关键点": "传统竹简翻页动画",
-                "是否覆盖": true,
-                "覆盖说明": "视频采用金色的竹简作为背景，通过竹简逐片翻开的形式展示文字内容，并伴有翻页的音效，营造了浓厚的传统文化氛围，这种独特的视觉呈现形式是吸引受众观看并记住内容的重要关键点，直接覆盖了该关键点。"
-              }
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-            "灵感点列表": [
-              "积极情绪对健康的重要性",
-              "传统三字经的叙事结构"
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-            "目的点列表": [
-              "为退休人员提供生活指导",
-              "促进内容传播与社群互动"
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-            "关键点列表": [
-              "传统竹简翻页动画"
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-              "搜索词": "竹简 三字经",
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-              "搜索词": "退休生活 指南",
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-              "搜索词": "晚年生活 规划",
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-              "搜索词": "空巢老人 心理健康",
-              "组合逻辑": "提取了[空巢老人]特定群体，结合[心理健康]核心需求，针对受众痛点。"
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-              "分类": "民族悲恸",
-              "灵感点": "“十里长街送总理”的灵车",
-              "描述": "视频展示了曾载着周恩来总理骨灰、驶过“十里长街”接受人民送别的灵车实物，以及当年民众悲痛欲绝的送别画面。",
-              "推理": "视频2:31-2:40展示了在纪念馆内展出的灵车实物，并播放了历史影像资料，重现了周总理逝世时全国人民的巨大悲痛，触及了民族的共同记忆和情感。",
-              "推导说明": "“十里长街送总理”的灵车及其承载的民族悲恸，代表了人民对周恩来总理的深切怀念和无限爱戴。这种全民性的情感震动，会促使创作者去探究并呈现总理“何以如此被爱戴”的原因。为了解释这份深沉的爱戴，创作者需要回顾总理的一生，从他为国立志、投身革命、建设新中国、到晚年鞠躬尽瘁的所有奉献与牺牲。这一巨大的情感共鸣作为触发源，足以引导并推导出视频中对总理完整生平的叙述，以彰显他对国家和人民的伟大贡献，从而解释这份悲恸的源头。",
-              "scoring": {
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-                "触发可能性": 10,
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-                "总分": 24,
-                "评分说明": "人设契合度：按要求默认5分。触发可能性：“十里长街送总理”是中国人民对周恩来总理深切缅怀和爱戴的集体记忆，承载着巨大的民族情感和历史悲恸。实物灵车的展示，能带来极强的视觉和情感冲击，强烈触发创作者表达缅怀之情、展现总理崇高地位的冲动，触发可能性极高。内容解释力：视频将这一事件置于尾声，作为总理一生奉献的最终结局和人民情感的集中爆发点，很好地解释了视频高潮部分的民族悲恸，以及对总理永恒怀念的主题，并引出“盛世如您所愿”的展望，解释力很强。"
-              }
-            },
-            {
-              "候选编号": 2,
-              "分类": "少年立志",
-              "灵感点": "少年周恩来“为中华崛起而读书”",
-              "描述": "视频中通过一幅画作和旁白，讲述了年仅12岁的周恩来，在校长询问读书目的时，明确而坚定地回答“为中华之崛起而读书”的故事。",
-              "推理": "视频0:20-0:31展示了这幅描绘少年周恩来在课堂上立志的画作，并配以详细的旁白，生动再现了这一历史场景和其崇高志向，极具教育和激励意义。",
-              "推导说明": "“为中华崛起而读书”是周恩来总理少年时期立下的宏大志向，代表了他一生的奋斗目标和精神起点。从这一灵感点出发，创作者会自然而然地追溯他如何实践这一诺言：从求学报国、投身革命（五四运动、黄埔军校、南昌起义），到推动国家统一（西安事变）、建立新中国、外交建国，再到晚年为国家现代化鞠躬尽瘁，以及最终将骨灰撒遍祖国大地，所有这些内容都是他实现“中华崛起”的具体体现。因此，这个灵感点能够很好地推导出整个视频对总理一生光荣而伟大历程的展现。",
-              "scoring": {
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-                "触发可能性": 9,
-                "内容解释力": 9,
-                "总分": 23,
-                "评分说明": "人设契合度：按要求默认5分。触发可能性：少年周恩来“为中华崛起而读书”是其人生中最著名、最具启发性的志向宣言之一，极具历史意义和感染力，很容易成为创作者展现其伟大一生的起点，故触发可能性高。内容解释力：视频在开篇部分即详细描绘了这一场景，并明确指出这是周恩来少年时的志向，为他日后的革命和建设事业奠定了思想基础，能够很好地解释视频对周恩来光荣一生的叙述主线。"
-              }
-            }
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-          "目的点": {
-            "perspective": "创作者视角",
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-              {
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-                  "一级分类": "个人",
-                  "二级分类": "分享"
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-                "目的点": "弘扬伟人精神，激发爱国情怀",
-                "描述": "创作者希望通过讲述周恩来总理的光辉一生、无私奉献和崇高品格，让受众深入了解其为中华民族复兴所付出的巨大牺牲和卓越贡献，从而激发对祖国的热爱、民族自豪感和对先辈的崇敬之情。",
-                "推理": "视频通过多角度展示周恩来总理从少年立志“为中华之崛起而读书”到晚年“为人民服务，鞠躬尽瘁，死而后已”的历程。具体线索包括：总理年幼时立下宏愿的场景（0:29-0:32），他为国家团结和解放做出的努力（0:47-0:56），在开国大典上提出“飞机不够就飞两趟”的魄力（1:07-1:13），以及他晚年带病坚持工作，甚至在极度疲惫中睡着、体重仅61斤的感人细节（1:27-2:29）。这些叙述和画面旨在传递总理的伟大精神，并最终以“这盛世如您所愿，告慰您一个更好的中国”的感性呼唤，将观众的情感引向对祖国繁荣的自豪和对总理的深切缅怀。"
-              },
-              {
-                "维度": {
-                  "一级分类": "创作者",
-                  "二级分类": "面向粉丝"
-                },
-                "目的点": "动员受众，扩大伟人事迹传播",
-                "描述": "创作者通过明确的号召和互动机制，希望观众积极参与视频的转发和传播，以实现对周恩来总理伟大事迹的更广泛宣传，确保其精神能被更多后人知晓并铭记。",
-                "推理": "视频的结尾部分（3:12-3:39）包含了一个非常直接和强烈的行动呼吁：'今天请所有看到这个视频的朋友，请花1分钟时间转发出去。一人转发，十人知道，百人支持，千人同心，万人铭记，让更多人知道他们为祖国人民的付出。' 这一段话清晰地表明了创作者希望借助现有观众的力量，将内容传播给更广泛的群体，以达到纪念和弘扬伟人精神的目的。这是一种典型的面向粉丝或观众的运营策略，旨在通过社群传播来扩大影响力。"
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-                "关键点": "庄重鞠躬致敬",
-                "描述": "视频开头，一位女性在周恩来总理的白色坐像前进行庄重的鞠躬礼，表达敬意。",
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-                "关键点": "伟人逝世48年",
-                "描述": "视频通过文字提示，自周恩来总理逝世至今已过去48年，作为时间背景。",
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-              {
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-                "关键点": "参观周总理纪念馆",
-                "描述": "视频记录了女性前往周恩来总理故乡的纪念馆进行实地参观，表达追忆之情。",
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-                    "维度大类": "实质",
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-                    "关键点": "周恩来纪念馆建筑",
-                    "描述": "视频展示了位于江苏淮安的周恩来纪念馆，一座外观宏伟庄严的现代建筑。",
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-                        "关键点": "纪念馆石柱象征现代化",
-                        "描述": "视频指出周恩来纪念馆外围的四根高大花纹岩石柱，象征着周恩来总理提出的“四个现代化”宏伟设想，体现建筑的文化寓意。",
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-                        "作为子节点的原因": "纪念馆石柱是周恩来纪念馆建筑外观的具体组成部分和风格特征。"
-                      }
-                    ],
-                    "作为子节点的原因": "周恩来纪念馆建筑是参观周总理纪念馆这一整体活动中的一个具体组成部分，是参观的对象之一。"
-                  },
-                  {
-                    "候选编号": 5,
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-                    "描述": "纪念馆前的广场上矗立着一座周恩来总理全身的青铜雕像，姿态挺拔，象征其高大形象。",
-                    "children": [],
-                    "作为子节点的原因": "挺拔伟人铜像也是参观周总理纪念馆这一整体活动中的一个具体组成部分，是纪念馆内的重要展示物。"
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-                "关键点": "总理故居旧照片",
-                "描述": "视频展示了1898年周恩来总理在江苏淮安出生的故居老照片，还原其出生之地。",
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-                "关键点": "12岁东北求学",
-                "描述": "视频讲述了周恩来总理12岁时，远赴东北地区求学的早期经历。",
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-                "关键点": "山河破碎局势图",
-                "描述": "视频展示了一幅描绘19世纪末20世纪初中国被列强瓜分、内忧外患的政治地图，作为时代背景。",
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-                "关键点": "15岁求学南开照片",
-                "描述": "视频展示了周恩来总理15岁时在南开学校求学期间的旧照片，记录了其青少年时期的学习轨迹。",
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-                "关键点": "留学日本与五四运动",
-                "描述": "视频介绍了周恩来总理19岁留学日本，回国后积极投身五四运动的历史，展现其早期革命参与。",
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-                "关键点": "黄埔军校主任照片",
-                "描述": "视频展示了周恩来总理26岁时担任黄埔军校政治部主任的旧照片，体现其在早期革命军队中的重要地位。",
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-                "描述": "视频通过一幅绘画，描绘了周恩来总理在1927年南昌起义中担任重要领导人的历史事件。",
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-                "描述": "视频展示了周恩来总理38岁时，推动西安事变和平解决的相关历史照片和关于民族团结的讲话内容。",
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-                "描述": "视频展示了周恩来总理51岁时，参加1949年新中国成立开国大典时的珍贵照片。",
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-                    "作为子节点的原因": "开国阅兵飞机飞两趟是开国大典这一宏大事件中一个具体的、富有故事性的细节，是对开国大典的具体化描述。"
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-                "描述": "视频展示了周恩来总理生前经常穿着的米色中山装，体现其朴素的生活作风。",
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-                    "作为子节点的原因": "“为人民服务”胸章是总理日常中山装这一整体服饰上的一个具体细节和组成部分。"
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-                "关键点": "75岁刮脸刀旁睡着",
-                "描述": "视频通过一幅油画和旁白，讲述了周恩来总理75岁时，因长时间工作疲惫不堪，在卫生间刮脸时靠墙睡着的感人场景，手中还紧握着满是肥皂泡的刮脸刀。",
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-                "关键点": "病中坚持工作13次手术",
-                "描述": "视频展示了周恩来总理1974年住院后，在频繁进行13次手术的情况下，仍坚持处理公务、会见外宾的工作记录，体现其超人毅力。",
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-                "描述": "视频展示了周恩来总理1975年最后一次提出建设“四个现代化”宏伟目标的照片和背景介绍。",
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-                "描述": "视频展示了周恩来总理77岁最后一次会见外宾的照片，并指出当时他体重仅61斤（约30.5公斤），凸显其晚年身体的极度虚弱和消瘦。",
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-                "描述": "视频讲述了周恩来总理将其骨灰撒入江河大地的最后遗愿，并引用其“撒地做肥料，撒水喂鱼”的话，再次强调其至死不渝的“为人民服务”精神。",
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-          "描述": "视频以周恩来总理“为中华崛起而读书”的少年立志和“十里长街送总理”的民族悲恸为灵感，通过参观其纪念馆，展示历史照片、画作及文物，如“为人民服务”徽章、病中坚持工作的记录以及最后会见外宾时极度消瘦的照片，以此展现他为国家和人民鞠躬尽瘁的一生。此创作旨在弘扬伟人精神，激发受众的爱国情怀，并通过呼吁转发，动员受众扩大伟人事迹的传播，让更多人铭记其为祖国做出的巨大贡献。",
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-                "覆盖说明": "视频讲述了总理骨灰撒入江河大地的遗愿及其“做肥料、喂鱼”的朴素愿望，再次深刻体现其“为人民服务”的崇高精神。"
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-          "explicit_elements": {
-            "灵感点列表": [
-              "“十里长街送总理”的灵车",
-              "少年周恩来“为中华崛起而读书”"
-            ],
-            "目的点列表": [
-              "弘扬伟人精神，激发爱国情怀",
-              "动员受众，扩大伟人事迹传播"
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-            "关键点列表": [
-              "庄重鞠躬致敬",
-              "伟人逝世48年",
-              "参观周总理纪念馆",
-              "周恩来纪念馆建筑",
-              "纪念馆石柱象征现代化",
-              "挺拔伟人铜像",
-              "总理故居旧照片",
-              "12岁东北求学",
-              "山河破碎局势图",
-              "15岁求学南开照片",
-              "留学日本与五四运动",
-              "黄埔军校主任照片",
-              "南昌起义领导绘画",
-              "西安事变和平解决",
-              "51岁开国大典照片",
-              "开国阅兵飞机飞两趟",
-              "总理日常中山装",
-              "“为人民服务”胸章",
-              "75岁刮脸刀旁睡着",
-              "病中坚持工作13次手术",
-              "最后提出“四个现代化”",
-              "77岁会外宾体重61斤",
-              "骨灰撒江河体现为民"
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-        "搜索关键词": {
-          "搜索词列表": [
-            {
-              "搜索词": "十里长街送总理 历史影像",
-              "组合逻辑": "提取了“十里长街送总理”这一民族共同记忆的事件，结合了“历史影像”这一强烈的视觉钩子和内容形式，用于检索相关历史回顾视频。"
-            },
-            {
-              "搜索词": "周恩来 为中华崛起而读书",
-              "组合逻辑": "提取了周恩来总理最具代表性的少年立志名言，结合了其“立志”的主题语境，用于检索伟人少年时期励志故事类内容。"
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-            {
-              "搜索词": "周恩来61斤 催泪瞬间",
-              "组合逻辑": "提取了周恩来总理晚年体重“61斤”这一触目惊心的具象细节，结合了“催泪瞬间”的情感语境，用于检索感人肺腑的伟人奉献事迹。"
-            },
-            {
-              "搜索词": "周恩来纪念馆 探访Vlog",
-              "组合逻辑": "提取了“周恩来纪念馆”这一核心实体和具象地点，结合了“探访Vlog”这一内容形式，用于检索实地参观纪念馆的视频。"
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-            {
-              "搜索词": "周恩来中山装 为人民服务",
-              "组合逻辑": "提取了周恩来总理具象的衣着“中山装”及其上“为人民服务”的徽章，结合了其核心信念的主题，用于检索体现伟人朴素作风和奉献精神的内容。"
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-            {
-              "搜索词": "周恩来病中 工作记录",
-              "组合逻辑": "提取了周恩来总理“病中”这一具体状态，结合了其“工作记录”这一体现其超人毅力和奉献精神的主题，用于检索伟人带病工作的感人事迹。"
-            },
-            {
-              "搜索词": "伟人精神 传承教育",
-              "组合逻辑": "提取了“伟人精神”这一抽象核心概念，结合了“传承教育”这一弘扬和教育的主题，用于检索旨在传承红色基因的教育类内容。"
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-            {
-              "搜索词": "周恩来事迹 爱国情怀",
-              "组合逻辑": "提取了“周恩来事迹”这一内容主题，结合了“爱国情怀”这一激发受众情感的目的，用于检索激发民族自豪感的历史人物事迹。"
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-              "搜索词": "周恩来骨灰 撒江河遗愿",
-              "组合逻辑": "提取了“周恩来骨灰”这一具象元素，结合了“撒江河遗愿”这一体现其至死不渝为民精神的特定事件，用于检索伟人高尚品格的解读。"
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-              "搜索词": "开国大典 飞机飞两趟",
-              "组合逻辑": "提取了“开国大典”这一重大历史事件，结合了“飞机飞两趟”这一鲜为人知的历史细节，用于检索揭秘历史背后故事的内容。"
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-              "搜索词": "周恩来 鞠躬尽瘁",
-              "组合逻辑": "提取了“周恩来”这一核心人物，结合了“鞠躬尽瘁”这一高度概括其一生奉献精神的主题语境，用于检索伟人一生的总结性内容。"
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-            {
-              "搜索词": "周恩来少年 励志故事",
-              "组合逻辑": "提取了“周恩来少年”这一特定人生阶段，结合了“励志故事”这一主题语境，用于检索伟人青少年时期的成长与抱负。"
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-              "分类": "社会习俗",
-              "灵感点": "一妻多夫的古老婚姻",
-              "描述": "发现中国境内一个村落，至今仍保留着一个女人可以同时拥有多个丈夫的古老婚姻制度，在当地被称为“伙婚”，这种制度在现代社会背景下显得尤为独特和罕见。",
-              "推理": "视频开篇直接点出“女人的天堂 俄亚大村”和“一妻多夫的村落”，并用多帧画面展示了婚礼仪式、妻子与多个丈夫的互动场景，以及对这种婚姻制度的详细解说，这无疑是触发创作者关注并深入了解其背后的文化与社会机制的核心刺激。",
-              "推导说明": "从“一妻多夫的古老婚姻”这一灵感点出发，创作者会自然而然地想深入了解这种婚姻制度的具体运作方式（如家庭成员的职责、亲缘关系的处理），其社会背景和历史成因（如人口结构、土地资源），以及这种制度在当地形成的独特村落文化。视频内容完美涵盖了这些方面，从展示这种婚姻的实际场景、解释其规则，到探讨其存在的深层原因和对当地生活的影响，都与这一核心灵感点高度契合。开篇即点出“女人的天堂 俄亚大村”和“一妻多夫的村落”，直接将这一婚姻制度作为核心看点。",
-              "scoring": {
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-                "触发可能性": 9,
-                "内容解释力": 9,
-                "总分": 26,
-                "评分说明": "该灵感点完美契合视频的核心主题和吸引力。视频开篇就点明“女人的天堂 俄亚大村”和“一妻多夫”这一独特习俗，并用大量画面和解说来展示其具体运作方式（如妻子地位最高，分工明确，孩子称呼等）。对于一个创作者而言，发现中国境内仍存在这种颠覆传统观念的古老婚姻制度，本身就具有极强的猎奇性和传播价值，是引发创作冲动的核心刺激源。因此，它具有极高的触发可能性和内容解释力。"
-              }
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-            {
-              "候选编号": 4,
-              "分类": "社会背景",
-              "灵感点": "贫瘠环境下的生存策略",
-              "描述": "发现该村落长期存在男多女少的光棍问题以及土地资源极其贫瘠的困境，这种特殊的婚姻制度是为了维持家族血脉传承、集中财产并共同富裕而产生的一种适应性生存策略。",
-              "推理": "视频明确指出“当地男多女少光棍多土地又极为贫瘠”和“为了维持家族血脉的传承保持财产的集中并让大家共同富裕”，揭示了这种婚姻制度并非偶然，而是当地人民在恶劣自然和社会条件下，为生存和发展而演化出的独特智慧，这种深层原因的揭示为创作提供了更深刻的思考维度。",
-              "推导说明": "从“贫瘠环境下的生存策略”这一灵感点出发，创作者会去探究在资源匮乏、人口失衡（男多女少光棍多）的特定地理环境下，当地居民是如何通过独特的社会制度来维系家族生存和发展的。视频中明确指出，一妻多夫制度是为了“维持家族血脉的传承，保持财产的集中，并让大家共同富裕”。这一深层动机揭示了这种婚姻制度并非偶然，而是当地人民在特定历史和地理条件下的智慧选择和生存策略。因此，该灵感点能够很好地推导出视频对婚姻制度起源和功能的所有解释，以及它如何与当地的自然和社会环境相适应。",
-              "scoring": {
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-                "总分": 22,
-                "评分说明": "这个灵感点是视频内容深层原因的揭示，而非最初的触发源。视频在介绍了一妻多夫的婚姻制度后，才在后半段（1:45起）解释了其产生的社会背景和生存策略。虽然这是理解该制度至关重要的一部分，但创作者可能首先是被这种奇特的婚姻形式所吸引（如候选1），然后才深入挖掘其背后的经济和社会原因。因此，它更多是作为视频内容的深化和支撑，而非第一线的创作刺激。它能很好地解释制度的合理性和持续性，但在解释整个视频（包括最初的冲击感和‘女人天堂’的设定）方面略逊于直接揭示婚姻制度本身。"
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-          "目的点": {
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-                "目的点": "普及奇特文化习俗",
-                "描述": "创作者旨在向观众介绍中国一个鲜为人知且独特的村落及其一妻多夫的婚姻制度，通过展示其历史、习俗和生活方式，拓展观众的认知视野。",
-                "推理": "视频标题“女人的天堂 俄亚大村”以及贯穿视频的文字提示“这样的生活，如果不是亲眼所见你肯定不敢相信”、“堪称女人的天堂，彻底颠覆了人们的三观!”、“接下来带您去开开眼”、“看完真的是开眼了”、“让更多人都瞧一瞧，长长见识！”都明确表达了介绍奇特风俗、增长见闻的意图。视频内容详细讲解了婚姻制度的由来（男多女少、土地贫瘠、血脉传承、财产集中）和家庭分工，提供了大量信息。"
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-              {
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-                  "一级分类": "创作者",
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-                "目的点": "促进视频传播和互动",
-                "描述": "创作者希望通过视频的独特性和呼吁，鼓励观众进行转发和分享，以扩大视频的传播范围和影响力，吸引更多潜在观众。",
-                "推理": "视频开头和结尾都出现的“转发分享积福气”标语，以及结尾的直接呼吁“请动动手指转发出去，让更多人都瞧一瞧，长长见识！”、“群多的就多转几个，千万别让这么难得的视频在你手里终止了！”这些明确的引导语和情感号召，都旨在鼓励观众积极转发和分享视频，从而提升视频的曝光率和互动量。"
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-                "关键点": "俄亚大村",
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-                    "描述": "村庄房屋依山而建，层叠紧密，远看酷似巨大蜂巢，视觉壮观独特。",
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-                    "作为子节点的原因": "蜂巢式村落建筑是俄亚大村独特的物理景观，是村落整体的局部特征。"
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-                    "作为子节点的原因": "纳西族文化是俄亚大村居民的民族特色，是村落整体的文化组成部分。"
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-                  {
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-                        "关键点": "独特亲属称谓",
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-                    "作为子节点的原因": "兄弟共妻制是俄亚大村最核心、最独特的社会婚姻制度，是村落整体的社会结构特征。"
-                  },
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-                    "候选编号": 14,
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-                    "关键点": "整体生活和谐",
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-                    "作为子节点的原因": "整体生活和谐是俄亚大村在独特制度和文化背景下呈现出的整体氛围和结果，是村落整体生活状态的抽象总结。"
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-        "选题理解": {
-          "主题": "揭秘中国四川云南交界处俄亚大村一妻多夫的古老婚姻习俗",
-          "描述": "视频以中国鲜为人知的俄亚大村及其延续四百多年的“伙婚”制度为灵感，通过展示当地独特的蜂巢式建筑、纳西族人民的生活方式以及女性主导、兄弟共妻、共同育儿的特殊家庭结构，旨在普及这一奇特文化习俗，并揭示其为应对男多女少和土地贫瘠困境而形成的生存智慧，同时通过呼吁转发互动，促进视频的广泛传播。",
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-                "覆盖说明": "视频的核心内容是介绍俄亚大村至今保留的“伙婚”制度，包括其历史延续和具体运作方式，直接体现了这一灵感。"
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-                "覆盖说明": "视频明确解释了“伙婚”制度产生的深层原因，即当地男多女少、土地贫瘠，以及为维持家族血脉传承和集中财产的考量，完整呈现了这一生存策略的背景。"
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-            "目的点覆盖情况": [
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-                "覆盖说明": "视频详细介绍了俄亚大村的地理位置、独特的建筑风格、纳西族风情、婚姻制度的具体细节及家庭分工等，旨在向观众普及这一独特的文化习俗，并用“开开眼”的措辞强化了此目的。"
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-              {
-                "目的点": "促进视频传播和互动",
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-                "覆盖说明": "视频在结尾明确呼吁观众“转发扩散”、“让更多人都瞧一瞧长长见识”，并强调“别让这么难得的视频在你手里终止了”，直接旨在促进视频的广泛传播和互动。"
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-            "关键点覆盖情况": [
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-                "覆盖说明": "视频明确指出介绍的村落名称为“俄亚大村”，并展示了其位于四川云南交界处的地理位置。"
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-                "覆盖说明": "视频通过多段航拍画面，展现了村庄房屋依山而建、层叠紧密的景象，并描述其“远看就像是一个巨大的蜂巢”，强调了其视觉壮观性。"
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-                "覆盖说明": "视频明确提及村里居住着“纳西族人”，并通过展示他们的传统服饰、婚礼仪式和日常生活场景，体现了其民族文化。"
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-                "覆盖说明": "视频反复强调该婚姻制度的核心特点是“一妻多夫”，并且“丈夫们必须是亲兄弟”，明确了血缘关系在此制度中的重要性。"
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-                "覆盖说明": "视频在描述家庭分工和成员关系时，多次使用“生活十分和谐”等词语，营造了积极、融洽的氛围，展现了特殊制度下的和谐生活状态。"
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-              "分类": "地理发现",
-              "灵感点": "中国大地原点位置与意义",
-              "描述": "发现中国国土核心地带存在一个名为“中华人民共和国大地原点”的标志性地点，它是一个国家地理坐标的基准点，其重要性却鲜为人知。",
-              "推理": "视频开篇（0:00-0:06）创作者兴奋地指出她身处“中国最中心的地方”，并展示刻有“中华人民共和国大地原点”字样的石碑。随后（0:07-0:15）她提到“99%的人都不知道中国的大地原点究竟在哪里”，表明了发现并分享此地重要性的冲动是创作的触发源。",
-              "推导说明": "视频以“中国最中心的地方”开篇，直接点明了大地原点的地理位置，并迅速引出其深远意义。内容围绕大地原点的定义、历史背景（包括自主建立的必要性）、具体位置（陕西泾阳县永乐镇北流村）、构成部分（主体建筑、仪器台、投影台、中心标志）以及对国家测绘事业、经济发展和国防建设的重要性展开。最后提及的古代测绘智慧与现代发现的巧合、以及新旧坐标系的过渡，都是在深化“大地原点”的“位置”所承载的“意义”。因此，这个灵感点能够完整地推导出视频的全部内容。",
-              "scoring": {
-                "人设契合度": 8,
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-                "内容解释力": 9,
-                "总分": 26,
-                "评分说明": "该灵感点与创作者的爱国、科普人设高度契合。视频以直接展示“中国最中心的地方”——大地原点开篇，并详细介绍了其作为国家地理坐标基准点的重要性、具体位置、构成部分以及它对地图测绘、交通、国防等领域的关键作用，这表明发现该地点及其未被广知的意义很可能是触发创作的首要刺激源，并能很好地解释视频的绝大部分内容。"
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-              "候选编号": 2,
-              "分类": "历史进程",
-              "灵感点": "中国大地坐标系统自主建立",
-              "描述": "了解到新中国成立初期曾沿用前苏联坐标系统，导致测绘误差巨大，严重影响国家发展，进而促使中国自主探索并建立自己精准大地坐标系统的历史过程和国家决心。",
-              "推理": "创作者在视频中（0:31-1:13）详细讲述了“新中国刚成立时，我们只能沿用前苏联的大地原点”，以及这带来的“误差可不是一般的大”，直至“1975年中国决定一定要建立我们自己的大地坐标系统，寻觅了整整三年，1978年我们终于找到这个...独立坐标原点”，这一段关于国家自主建立坐标系统的历史和决心，是重要的创作触发点。",
-              "推导说明": "视频用了相当篇幅讲述新中国成立初期沿用前苏联大地原点带来的误差和不便，以及中国在1975年决定自主建立大地坐标系统的历史进程。这一灵感点直接驱动了视频对大地原点选址（筛选考察三年）、建设（1978年建成）过程的详细描述，并强调了其对国家主权和测绘事业独立自主的象征意义。虽然视频也包含了地理位置和建筑细节的介绍，但这些都被置于“自主建立”这一宏大历史叙事的框架下，作为展现国家实力的重要成果。因此，这个灵感点能够推导出视频的主要叙事线索和大部分内容。",
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-                "总分": 23,
-                "评分说明": "该灵感点与创作者的爱国、科普人设同样高度契合，强调了国家自主建立核心基础设施的民族自豪感。视频用大量篇幅讲述了新中国初期沿用苏联坐标系统所带来的问题，以及中国独立自主建立大地坐标系统的历史进程，这确实是视频的重要组成部分。然而，视频的开篇和核心展示对象是“大地原点”这一具体地点和建筑，历史进程是为衬托其重要性而展开的背景故事。因此，发现这个“最中心的地方”本身（灵感点1）可能比单纯了解到历史进程（灵感点2）更直接地触发了对整个物理实体的探索和视频制作。灵感点2主要解释了“为什么”和“如何”建立，但对大地原点具体构成和未来坐标系统演变部分的解释力稍弱。"
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-                "目的点": "分享中国大地原点知识",
-                "描述": "创作者希望通过视频向受众普及中国大地原点的历史、重要性及其组成部分。",
-                "推理": "视频开篇（0:00-0:05）即点明主题“中国最中心的地方”，随后详细介绍了大地原点的定义（0:21-0:31）、设立的背景和历史意义（0:31-1:13），并带领观众了解其主体建筑、仪器台、投影台和中心标志（1:48-2:37）。视频还提及了大地原点在地图绘制、交通规划、航空航海和国防建设中的重要作用（1:36-1:48），以及地心坐标系的应用（2:37-2:56）和具体的经纬度数据（3:02-3:10），这些都旨在传递和普及相关知识。"
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-                "目的点": "促进粉丝互动与转化",
-                "描述": "创作者希望通过明确的号召，鼓励观众点赞、评论、转发视频，并关注账号以增加粉丝数量和互动率。",
-                "推理": "在视频的0:15-0:21处，创作者直接呼吁观众“点赞转发”，并配有“点赞 加关注”的动画图标和转发按钮提示，旨在提升视频的传播度和互动性。在视频结尾（3:42-3:48），再次明确邀请观众“欢迎点赞评论关注哦！视频下方告诉白娘子，关注白娘子，带你深度游终南”，这表明了创作者希望与现有粉丝建立更深联系并吸引新粉丝关注，从而实现粉丝增长和提高用户粘性的目的。"
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-          "主题": "揭秘中国大地原点的历史与国家意义",
-          "描述": "视频通过创作者实地探访中国大地原点，以其作为地理坐标基准点的灵感，向观众揭示了其鲜为人知的地理位置、从沿用前苏联坐标系统到自主建立的艰辛历程，以及对国家领土完整和现代导航的深远意义，旨在普及重要国家知识并激发民族自豪感，同时通过明确的互动号召提升粉丝参与和转化。",
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-                "覆盖说明": "视频中多次出现明确的互动引导，如鼓励观众“点赞转发”（0:17）、“打出中华崛起”（1:14）、“点赞评论关注转发”（3:43），以及引导关注账号以获得更多内容，旨在提高视频的传播和粉丝的增长。"
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-            "灵感点列表": [
-              "中国大地原点位置与意义",
-              "中国大地坐标系统自主建立"
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-            "目的点列表": [
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-              "搜索词": "中国大地原点 揭秘",
-              "组合逻辑": "提取了“中国大地原点”这一核心实体，结合“揭秘”这一强钩子属性，旨在寻找同类科普内容。"
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-              "搜索词": "中国中心 冷知识",
-              "组合逻辑": "提取了“中国最中心的地方”这一具象描述，结合“冷知识”这一吸引人的内容属性，挖掘不为人知的地理信息。"
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-              "搜索词": "国家坐标系统 历史",
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-              "搜索词": "大地原点 国家意义",
-              "组合逻辑": "提取了“大地原点”这一核心实体，结合其“对国家领土完整和现代导航的深远意义”的功能属性，寻找相关科普和解读。"
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-              "搜索词": "地理科普 涨知识",
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-              "组合逻辑": "提取了“中国地理”这一大类，结合“秘密”这一揭示未知内容的语境，吸引对隐藏信息感兴趣的受众。"
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-              "组合逻辑": "提取了“大地原点”这一核心实体，结合“实地探访”这一视频内容形式，寻找Vlog或探店类竞品。"
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-              "分类": "事件目击",
-              "灵感点": "亲历或看到重大火灾事故",
-              "描述": "视频开头展示的建筑物发生严重火灾的真实画面，浓烟滚滚、火光冲天，伴随着急促的警报声和人们的尖叫。",
-              "推理": "创作者可能亲眼目睹了类似火灾现场，或者从新闻、网络等渠道看到了这些触目惊心的画面，被火灾的破坏力与造成的损失所震撼，从而产生了强烈的警示和宣传消防安全的创作冲动。",
-              "推导说明": "从亲历或目击重大火灾事故这一灵感点出发，创作者会产生强烈的警示和分享冲动。视频以触目惊心的火灾画面开篇，直接展示了最严重的后果，随后通过讲解原因（充电器未拔）和展示具体案例（烧毁房子、充电引发的火灾场景），以及最终的呼吁（提高警惕，分享视频），都与因亲身经历或目睹灾难而产生的警示心理高度吻合，从而推导出整个视频的内容和传递的紧迫感。",
-              "scoring": {
-                "人设契合度": 8,
-                "触发可能性": 9,
-                "内容解释力": 10,
-                "总分": 27,
-                "评分说明": "这个灵感点与视频的开场画面和核心警告主题高度契合。视频以一场触目惊心的火灾事故开始，强调了其严重性，这非常可能是一个强烈的创作触发源。创作者可能亲历或从新闻、社交媒体上看到类似事件，产生了强烈的警示和分享冲动。该灵感点完美解释了视频为何要强调火灾的危害，并以此作为切入点引出不良充电习惯的讨论。"
-              }
-            },
-            {
-              "候选编号": 2,
-              "分类": "行为观察",
-              "灵感点": "发现普遍存在的充电不良习惯",
-              "描述": "观察到很多人在手机充完电后，只是拿走手机，却忘记拔掉充电器插头；或者喜欢躺在床上边充电边玩手机，充完电也不拔掉充电器。",
-              "推理": "创作者在日常生活中频繁看到或了解到身边人普遍存在的这些充电习惯，意识到这些看似无害的行为实际上蕴藏着巨大的安全隐患，这种对常见危险行为的发现促使他想要制作视频来提醒大众。",
-              "推导说明": "当创作者观察到身边普遍存在充电不良习惯（如手机充完电不拔充电器、边充边玩等），并意识到这些行为可能带来的潜在风险时，会萌生创作视频以纠正这些习惯的念头。视频中明确指出了“很多人习惯不拔充电器”这一现象，并通过展示这些习惯如何导致火灾的案例（烧毁的家、着火的床头），以及对充电器工作状态的科学解释，最终呼吁大家改变习惯，都能够从发现普遍不良习惯这一灵感点顺畅推导出来，旨在教育和改变观众的行为。",
-              "scoring": {
-                "人设契合度": 7,
-                "触发可能性": 8,
-                "内容解释力": 9,
-                "总分": 24,
-                "评分说明": "这个灵感点反映了创作者对日常生活细节的观察和对潜在危险的敏感。视频中花费大量篇幅展示和解释了各种不拔充电器的场景和危害，表明创作者对这些普遍存在的习惯有深入的认识和担忧。这种观察是视频具体安全建议的直接来源。虽然它可能不是唯一的触发源（结合火灾事故的严重性可能更强），但它非常有力地解释了视频的核心内容和具体警示点。"
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-          "目的点": {
-            "perspective": "创作者视角",
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-                "目的点": "提高受众安全意识",
-                "描述": "创作者希望通过展示充电器不拔插头可能引发的火灾案例和危害，提升受众对日常用电安全的警惕性，认识到充电器长时间不拔的潜在风险。",
-                "推理": "视频开头以火灾现场的画面和“敲响警钟！”的文字营造紧张气氛，随后通过具体案例（手机充完电忘记拔充电器导致房屋被毁、床上充电导致火灾）以及充电器持续工作导致温度升高引发火灾的原理说明危险。最后，视频呼吁“让大家都提高警惕，增强安全意识”，明确表达了提高安全意识的目的。"
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-                "目的点": "促使受众分享安全信息",
-                "描述": "创作者希望观众在了解充电安全隐患后，能够主动将此视频分享给身边的亲朋好友，共同传播安全知识，扩大信息覆盖面，以保护更多人的生命财产安全。",
-                "推理": "视频在结尾部分多次出现明确的呼吁：“赶快把这条视频转发给身边的亲朋好友吧”、“请把这个视频分享给你的朋友和家人吧”、“分享出去，让更多人受益”，这些都直接表明了创作者希望受众转发、分享视频的意图，旨在通过观众的行动来扩大安全信息的传播。"
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-                "描述": "视频在讲解员发言结束后，以黄色背景搭配简洁明了的文字，总结了“安全无小事”、“提高警惕”、“互相帮助”等核心安全理念，强化记忆和行动指导。",
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-                "关键点": "充电器火灾警示",
-                "描述": "视频在火灾画面上叠加了醒目文字“敲响警钟！充电器不拔插头导致严重火灾”，直接点明了视频的核心警告信息和火灾起因。",
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-                    "关键点": "充电器起火动画演示",
-                    "描述": "视频通过动画模拟了手机充电器插在插座上，因未拔除导致插头过热、冒烟并最终起火的过程，直观展示了危险的发生机制。",
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-                    "作为子节点的原因": "关键点5“充电器起火动画演示”是父关键点2的具体化，通过动画形式直观演示了充电器导致火灾的发生过程，是警示内容（火灾如何发生）的视觉呈现和细化。"
-                  },
-                  {
-                    "候选编号": 8,
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-                    "描述": "讲解员解释了充电器即使不连接手机，只要插在插座上就会有微弱电流通过，长期处于工作状态会导致温度升高，从而引发火灾的科学原理。",
-                    "children": [],
-                    "作为子节点的原因": "关键点8“充电器过热原理说明”是父关键点2的具体化，从科学原理层面解释了充电器引发火灾的机制，是警示内容（火灾为何发生）的理论支撑和细化。"
-                  },
-                  {
-                    "候选编号": 4,
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-                    "作为子节点的原因": "关键点4“疏忽导致财产损失”是父关键点2的具体化，通过描述因疏忽导致火灾造成的抽象财产损失，是警示内容（火灾的危害）的后果呈现和细化。"
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-                    "描述": "视频展示了火灾过后房屋内部的惨状，家具、墙壁被烧得焦黑，物品散乱，直观呈现了火灾的破坏性后果和财产损失。",
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-                    "作为子节点的原因": "关键点6“火灾受损房屋内景”是父关键点2的具体化，通过展示火灾后房屋的惨状，是警示内容（火灾的危害）的具体视觉证据和细化。"
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-                "关键点": "讲解员出镜",
-                "描述": "一位女性讲解员在室内场景中出镜，以亲切专业的形象对火灾事件进行讲解和安全提醒，增加了视频的权威性和吸引力。",
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-        "选题理解": {
-          "主题": "充电器不拔插头引发火灾的警示教育",
-          "描述": "该视频受真实火灾事故和普遍存在的充电不良习惯启发，通过展示触目惊心的火灾现场、充电器起火动画演示，并由讲解员出镜详细阐述充电器长时间不拔因微弱电流通过而引发火灾的原理及造成的财产损失，旨在直观提升受众对日常用电安全的警惕性，并促使他们将此安全信息分享给亲朋好友，共同提高安全意识。",
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-                "覆盖说明": "视频开头展示了真实的建筑物火灾画面，并在讲解中提及了烧毁房子的案例，直接体现了重大火灾事故的视觉冲击和危害。"
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-                "覆盖说明": "视频通过警示性画面、动画演示和详细讲解充电器不拔的危险性，强调安全无小事，目的在于提高受众对日常用电安全的警惕性。"
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-                "覆盖说明": "视频在结尾明确呼吁观众“赶快把这条视频转发给身边的亲朋好友吧”，以实现安全信息的广泛传播。"
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-              },
-              {
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-                "覆盖说明": "视频中有一位女性讲解员在室内场景出镜，对火灾事件进行讲解和安全提醒，增加了信息的专业性和可信度。"
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-          "explicit_elements": {
-            "灵感点列表": [
-              "亲历或看到重大火灾事故",
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-              "分类": "责任担当",
-              "灵感点": "退伍老兵响应召唤再入伍",
-              "描述": "视频中出现“被召回的退伍兵 军令如山老兵归队”以及“2025 二次入伍”的文字，多位士兵佩戴“光荣入伍”绶带，暗示他们是再次参军。",
-              "推理": "创作者通过文字信息和画面内容，观察到退伍老兵再次响应国家召唤，重返军营的现象，这种超越个人安逸、服从国家命令的责任感和奉献精神，是极具感染力的创作主题。",
-              "推导说明": "视频中明确提及'被召回的退伍兵 军令如山老兵归队'（0:13-0:20），这展示了军人'责任担当'和'听从召唤'的精神。退伍老兵再次入伍，意味着他们可能需要再次割舍已建立的家庭生活和亲情，这种双重牺牲更能触动人心。这一灵感点能够激发创作者去展现不仅是新兵，更有老兵对国家使命的忠诚和为此付出的巨大代价。为了凸显这种担当，创作者会自然地涵盖各种年龄段军人的告别场景，将个人选择与国家需要紧密联系起来，从而形成视频'为和平而牺牲'的宏大主题，并与画面中多样的告别情景相呼应。",
-              "scoring": {
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-                "总分": 29,
-                "评分说明": "“退伍老兵响应召唤再入伍”是整个视频的核心背景和主题。它不仅解释了视频中所有告别场景的发生缘由，更将个人的情感牺牲升华到国家使命的高度。这种“军令如山”的责任担当，以及和平年代老兵的二次奉献，具有极强的感召力和教育意义。这一灵感点能完美解释视频中“2025 二次入伍 愿世界和平！”的标题，是整个视频创作的根本驱动力，并贯穿始终，为所有画面赋予了深远的意义。"
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-              "分类": "孝道感恩",
-              "灵感点": "士兵向长辈下跪告别",
-              "描述": "视频中一名士兵在告别家人时，双膝跪地，向长辈（可能是父母或长辈）深深鞠躬，长辈则轻抚他的头，场面感人。",
-              "推理": "创作者看到士兵在特殊时刻以这种极具仪式感的动作，表达对长辈的感恩和敬意，体现了中国传统文化中的孝道，以及军人对家庭的深厚情感，引发人们对家国情怀的思考。",
-              "推导说明": "士兵向长辈下跪告别的场景（如1:09-1:18）是视频中非常震撼的画面，它不仅体现了中国传统的孝道文化，更凸显了军人对父母养育之恩的深切感恩和即将离别的沉重。这种极具仪式感和情感分量的告别方式，能够强烈地刺激创作者，去探究军人与家庭的深层联系。从这一灵感点出发，创作者会希望展现这些文化与情感的碰撞，进而引出其他亲人与军人的告别场景，以及军人自身的内心世界，共同描绘出一幅军人奉献与家庭支持的感人画卷，这与视频所呈现的内容高度吻合。",
-              "scoring": {
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-                "触发可能性": 10,
-                "内容解释力": 9,
-                "总分": 28,
-                "评分说明": "士兵向长辈下跪告别是中华民族孝道文化的极致体现，在离别之际选择如此庄重而感人的方式，是对养育之恩的深情回馈，也是对国家使命的无悔承诺。这一幕的文化深度和情感冲击力都非常巨大，是视频中最具爆发力的情感点之一，极易触发创作者对家国情怀、牺牲精神和文化传承的思考。它能够高度概括视频中亲人告别的重要情感内核，并从孝道层面解释了士兵们离开的决心和家人的不舍。"
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-          "目的点": {
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-                "目的点": "激发爱国情怀与对军人的敬意",
-                "描述": "创作者希望通过展现军人入伍、老兵归队的感人场面及其家人的不舍与骄傲，激发受众的爱国主义情感，并深化对军人奉献精神的理解和尊重。",
-                "推理": "视频中贯穿始终的感人离别画面（如军人告别熟睡的孩子、与亲人拥抱落泪、父母喂食等）、军人身着“光荣入伍”绶带、以及反复出现的“新兵入伍季 告别亲人 保家卫国”、“军令如山老兵归队”和“2025 二次入伍 愿世界和平！”等文字，配以煽情的背景音乐和慢动作镜头，都旨在营造一种崇高且催人泪下的氛围，强烈地引导观众对军人产生敬意，并认同其为国家与和平所做的牺牲与贡献。"
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-                "描述": "士兵转身离开婴儿后，用手掩面，眼中含泪，展现了离别时的内心挣扎和深情。",
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-                    "作为子节点的原因": "关键点'母亲蹲地喂饭'是'亲人流泪送别'中“亲人”这一抽象概念的具体化（特指母亲），并描述了母亲在离别时表达关爱的一个具体动作，是整体离别场景中的一个局部特写。"
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-          "描述": "视频从退伍老兵响应国家召唤再次入伍的责任担当，以及士兵对长辈的孝道感恩中获取灵感，通过士兵亲吻熟睡婴儿、与亲人流泪告别（包括长辈喂饭、女友整理绶带），以及授予老兵荣誉和军人车窗握手、群众追车送行等多个感人至深的离别瞬间，并搭配煽情背景音乐，深刻展现了军人对家庭和国家的深厚情感与奉献精神，以激发观众的爱国情怀，并提升对军人的敬意。",
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-                "覆盖说明": "选题描述中明确提及“退伍老兵响应国家召唤再次入伍的责任担当”作为灵感来源，与视频内容高度一致。"
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-                "覆盖说明": "描述中“群众追车送行”体现了当地民众对子弟兵的崇高敬意和深情厚意，升华了影片主题。"
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-              {
-                "关键点": "授予老兵荣誉",
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-                "覆盖说明": "描述中提及“授予老兵荣誉”，这不仅是荣耀的传承，也象征着军人精神在家族和社区中的延续与被认可。"
-              },
-              {
-                "关键点": "煽情背景音乐",
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-                "覆盖说明": "描述中“并搭配煽情背景音乐”明确指出了背景音乐在烘托气氛和情感方面的作用，增强了视频的感染力。"
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-              "组合逻辑": "提取了“退伍老兵”和“二次入伍”的强钩子事件，结合了“责任担当”的主题。"
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-              "搜索词": "士兵下跪 告别",
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-              "搜索词": "军人亲吻婴儿 泪目",
-              "组合逻辑": "提取了“军人亲吻婴儿”这一感人瞬间，结合了“离别不舍”和“情感共鸣”的主题。"
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-              "组合逻辑": "提取了“群众追车”这一民众自发行为，结合了“送别军人”和“敬意”的主题。"
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-          "主题": "军人与家人离别场景，彰显家国大爱与责任",
-          "描述": "视频从退伍老兵响应国家召唤再次入伍的责任担当，以及士兵对长辈的孝道感恩中获取灵感，通过士兵亲吻熟睡婴儿、与亲人流泪告别（包括长辈喂饭、女友整理绶带），以及授予老兵荣誉和军人车窗握手、群众追车送行等多个感人至深的离别瞬间，并搭配煽情背景音乐，深刻展现了军人对家庭和国家的深厚情感与奉献精神，以激发观众的爱国情怀，并提升对军人的敬意。"
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-                    "支撑理由": "视频中的士兵是核心展示对象，他们穿军装、佩绶带，并与家人告别，直接体现了“退伍老兵响应召唤再入伍”的主题。没有士兵，该点无法被表达。"
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-                    "支撑理由": "视频中的士兵是行跪拜礼的主体，他们的存在是该点表达的基础。没有士兵，该行为无法被展示。"
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-                    "点": "士兵难掩泪水",
-                    "点的意图": "一个士兵在告别时流泪，情绪激动。",
-                    "支撑理由": "视频中，穿着军装的男性用手捂脸，眼眶泛红，明显表现出悲伤情绪，是该点的直接表现主体。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "亲人流泪送别",
-                    "点的意图": "士兵的亲人在送别时流泪。",
-                    "支撑理由": "视频中，多名穿着军装的男性站成一排，正在接受亲人的送别，他们的存在是被送别方的代表，使“送别”场景成立。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "巴士窗边握手",
-                    "点的意图": "士兵坐在巴士里，与车窗外的亲人握手告别。",
-                    "支撑理由": "视频中，一名穿着军装的男性坐在巴士内，伸出手与窗外的人握手，是这一告别场景中的核心人物。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "授予老兵荣誉",
-                    "点的意图": "一个年轻士兵向一位老兵授予荣誉。",
-                    "支撑理由": "视频中，一名穿着军装的年轻男性正在为一位年长的男性整理绶带，他的存在是授予荣誉行为的执行者。"
-                  }
-                ]
-              },
-              "来源": [
-                "视频画面"
-              ]
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-            {
-              "id": "具体元素-2",
-              "名称": "家属",
-              "描述": "穿着各式便装的男性和女性，情绪激动，与士兵们拥抱、送别、喂食等。",
-              "维度": {
-                "一级": "实质",
-                "二级": "具体元素"
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-              "分类": [
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-              ],
-              "共性分析": {
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-                    "如何体现": "一名家属（母亲）在士兵亲吻孩子时出现在画面中。"
-                  },
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-                    "段落ID": "段落2.1",
-                    "如何体现": "多名家属（男女老少）与士兵拥抱告别，表情不舍。"
-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落2.2",
-                    "如何体现": "多名家属围在士兵身边，喂食、叮嘱，表达爱意。"
-                  },
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-                    "如何体现": "士兵的母亲和妻子哭泣，与士兵进行告别仪式。"
-                  },
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-                    "如何体现": "士兵的母亲蹲下身整理行李并喂食士兵，情绪激动。"
-                  },
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-                    "如何体现": "士兵的妻子为士兵戴上红花并拥抱，旁有其他家属。"
-                  },
-                  {
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-                    "如何体现": "多名家属在站台送别士兵，有人手持水瓶，表情严肃。"
-                  },
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-                    "如何体现": "多名家属追逐载有士兵的大巴车，挥手告别。"
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-                "出现段落数": 8,
-                "段落覆盖率": 0.8889
-              },
-              "多维度评分": {
-                "灵感点": [],
-                "目的点": [],
-                "关键点": []
-              },
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-                    "点": "退伍老兵响应召唤再入伍",
-                    "点的意图": "表达退伍军人响应国家召唤再次入伍的奉献精神和感人场景。",
-                    "支撑理由": "家属与士兵们进行告别、拥抱、喂食等互动，展现了亲情的不舍与支持，是构成“感人画面”的关键情感来源。没有家属，入伍的个人牺牲和情感深度会显著削弱。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "士兵向长辈下跪告别",
-                    "点的意图": "展示士兵在入伍前向长辈行跪拜礼告别，表达对长辈的敬意和不舍。",
-                    "支撑理由": "家属（尤其是长辈）是士兵行跪拜礼的对象，他们的存在是该告别场景不可或缺的一部分。没有家属，士兵的跪拜告别失去意义和情感载体。"
-                  }
-                ],
-                "目的点": [
-                  {
-                    "点": "激发爱国情怀与对军人的敬意",
-                    "点的意图": "通过展示士兵的奉献和家人的支持，来激发观众对国家和军人的情感。",
-                    "支撑理由": "家属们与士兵告别时的不舍、泪水和拥抱，生动地展现了军人投身军旅背后家庭的牺牲和支持，强烈地触动了观众的情感，提升了对军人及其家庭的敬意，并间接激发了爱国情怀。若无家属，视频的情感深度和共鸣将大打折扣。"
-                  }
-                ],
-                "关键点": [
-                  {
-                    "点": "亲人流泪送别",
-                    "点的意图": "士兵的亲人在送别时流泪。",
-                    "支撑理由": "视频中，多名女性家属与即将入伍的士兵拥抱、抹泪、喂食，直接体现了“亲人流泪送别”的情感和行为。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "巴士窗边握手",
-                    "点的意图": "士兵坐在巴士里，与车窗外的亲人握手告别。",
-                    "支撑理由": "视频中，一位女性家属站在巴士窗外，伸出手与车内的士兵握手，是这一告别场景中不可或缺的互动方。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "群众追车挥手送别",
-                    "点的意图": "群众追着载有士兵的巴士挥手告别。",
-                    "支撑理由": "视频中，多名女性家属在巴士驶离时，情绪激动地追着巴士挥手，直接构成了“群众追车挥手送别”这一场景的主体。"
-                  }
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-              "来源": [
-                "视频画面"
-              ]
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-            {
-              "id": "具体元素-5",
-              "名称": "背包",
-              "描述": "士兵佩戴的迷彩图案军用背包。",
-              "维度": {
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-              "分类": [
-                "物品",
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-              ],
-              "共性分析": {
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-              "多维度评分": {
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-                    "支撑理由": "视频中，士兵背着迷彩背包，这表明他即将离家执行任务，强化了与婴儿告别的场景意义。"
-                  },
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-                ]
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-              "来源": [
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-              "维度": {
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-                    "支撑理由": "士兵身穿的迷彩军装直接表明了他们的军人身份和入伍状态，是“退伍老兵响应召唤再入伍”最直接、最核心的视觉标识。没有军装，该点无法被清晰地识别和表达。"
-                  },
-                  {
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-                    "支撑理由": "士兵身穿军装进行告别，强调了其作为军人的身份，使得“士兵向长辈下跪告别”的画面更具庄重感和使命感。没有军装，画面中行礼者的身份会模糊，点所传达的意义会削弱。"
-                  }
-                ],
-                "目的点": [
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-                    "点的意图": "通过展示士兵的奉献和家人的支持，来激发观众对国家和军人的情感。",
-                    "支撑理由": "迷彩军装是军人身份最直接的象征。视频中士兵身着军装，清晰地表明了他们的职业与使命，是激发观众对军人认同感和敬意的核心视觉符号。若无军装，将难以明确视频的主题是关于军人，点表达会大大削弱。"
-                  }
-                ],
-                "关键点": [
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-                    "支撑理由": "视频中，男性穿着迷彩军装，明确了他的“士兵”身份，是该点中“士兵”角色的关键视觉标识。"
-                  },
-                  {
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-                    "支撑理由": "视频中，男性穿着迷彩军装，明确了他的“士兵”身份，使观众理解其泪水是离别场景中的士兵情感流露。"
-                  },
-                  {
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-                  },
-                  {
-                    "点": "巴士窗边握手",
-                    "点的意图": "士兵坐在巴士里，与车窗外的亲人握手告别。",
-                    "支撑理由": "视频中，巴士内的男性穿着迷彩军装，明确了他的“士兵”身份，是该点中“士兵”角色的关键视觉标识。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "授予老兵荣誉",
-                    "点的意图": "一个年轻士兵向一位老兵授予荣誉。",
-                    "支撑理由": "视频中，为老兵整理绶带的年轻男性穿着迷彩军装，明确了其“士兵”身份，同时老兵身着军装式上衣，共同营造了庄重的荣誉授予氛围。"
-                  }
-                ]
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-              "来源": [
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-              ]
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-                    "支撑理由": "军帽是军装的组成部分，进一步强化了士兵的军事身份，是“退伍老兵响应召唤再入伍”的视觉符号之一。没有军帽，士兵的军人形象会不完整，点的表达会减弱。"
-                  },
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-                    "支撑理由": "军帽作为军装的一部分，帮助确立了行礼者的军人身份，使“士兵向长辈下跪告别”的场景更具识别性。若缺乏军帽，士兵的身份识别度会降低。"
-                  }
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-                    "点的意图": "通过展示士兵的奉献和家人的支持，来激发观众对国家和军人的情感。",
-                    "支撑理由": "军帽作为军装的组成部分，进一步强化了士兵的军事形象和身份，是军人精神面貌的体现。它与军装共同作用，增强了观众对军人的辨识度和敬意。若无军帽，军人形象的完整性及其所承载的庄重感会受影响。"
-                  }
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-                    "支撑理由": "视频中，男性佩戴军帽，进一步强化了他作为“士兵”的身份标识，与军装共同构成了其军事形象。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "士兵难掩泪水",
-                    "点的意图": "一个士兵在告别时流泪，情绪激动。",
-                    "支撑理由": "视频中，男性佩戴军帽，与军装一起明确了他的士兵身份，使他的泪水更具军人离别背景的意义。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "亲人流泪送别",
-                    "点的意图": "士兵的亲人在送别时流泪。",
-                    "支撑理由": "视频中，被送别的士兵们佩戴军帽，是其军事身份的显著特征，强化了亲人送别场景的严肃性。"
-                  },
-                  {
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-                    "支撑理由": "视频中，巴士内的男性佩戴军帽，明确了他的“士兵”身份，使得隔窗握手这一行为更具军人离别的意义。"
-                  },
-                  {
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-                    "支撑理由": "绶带上印有“光荣入伍”字样，直接点明了事件的主题是入伍，是“退伍老兵响应召唤再入伍”这一点的核心文字信息和荣誉象征。没有绶带，入伍的正式性和荣耀感会大打折扣，点的信息传达会显著削弱。"
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-                    "支撑理由": "士兵们佩戴的红色'光荣入伍'绶带，明确传递了参军的荣誉感和国家对军人的认可。它营造了一种庄重而自豪的氛围，直接激发了观众的爱国情怀和对军人奉献精神的崇高敬意。若无绶带，这种仪式感和荣誉表达将大幅减弱。"
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-                    "点": "退伍老兵响应召唤再入伍",
-                    "点的意图": "表达退伍军人响应国家召唤再次入伍的奉献精神和感人场景。",
-                    "支撑理由": "红花作为光荣入伍的传统标志性装饰，与绶带共同营造了入伍的庄重与荣誉感，是“退伍老兵响应召唤再入伍”这一事件的视觉强化。没有红花，入伍的仪式感和自豪感会明显降低。"
-                  }
-                ],
-                "目的点": [
-                  {
-                    "点": "激发爱国情怀与对军人的敬意",
-                    "点的意图": "通过展示士兵的奉献和家人的支持，来激发观众对国家和军人的情感。",
-                    "支撑理由": "红花作为入伍仪式上的传统装饰，象征着喜庆、荣誉和赞美。它装饰在士兵身上，进一步烘托了参军报国的光荣气氛，强化了观众对军人的敬意和对他们选择的认同。若无红花，视频的荣耀和庆贺色彩会减弱。"
-                  }
-                ],
-                "关键点": [
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-                    "点": "士兵亲吻熟睡婴儿",
-                    "点的意图": "一个士兵在亲吻他熟睡的婴儿。",
-                    "支撑理由": "视频中，士兵绶带上装饰的红花是入伍仪式的象征，这朵花在他与婴儿告别时，强化了即将离家的背景，使其告别更显郑重与不舍。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "士兵难掩泪水",
-                    "点的意图": "一个士兵在告别时流泪，情绪激动。",
-                    "支撑理由": "视频中，士兵绶带上装饰的红花是入伍仪式的象征，它与士兵的泪水形成对比，凸显了入伍的庄重与个人情感的挣扎。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "亲人流泪送别",
-                    "点的意图": "士兵的亲人在送别时流泪。",
-                    "支撑理由": "视频中，士兵们佩戴的红花是入伍仪式的标志，它增强了送别场景的仪式感，也衬托了亲人离别时的复杂心情。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "巴士窗边握手",
-                    "点的意图": "士兵坐在巴士里，与车窗外的亲人握手告别。",
-                    "支撑理由": "视频中，巴士内士兵绶带上的红花是入伍仪式的象征，它的存在使得隔窗握手这一告别动作更具仪式感和特殊意义。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "授予老兵荣誉",
-                    "点的意图": "一个年轻士兵向一位老兵授予荣誉。",
-                    "支撑理由": "视频中，年轻士兵和老兵身上都佩戴红花，这是荣誉和庆祝的象征，直接构成了“授予老兵荣誉”这一场景的视觉核心元素。"
-                  }
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-              "名称": "行李包",
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-                    "支撑理由": "士兵携带的黑色行李包象征着远行和长期离家，是“再入伍”后生活状态转变的直接表现。没有行李包，离家参军的真实感和牺牲感会显著削弱。"
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-              "名称": "老人",
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-                    "如何体现": "士兵的母亲（一位老人）在告别现场哭泣。"
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-                    "支撑理由": "老人们与士兵告别的画面，代表了家庭中的长辈，他们的不舍、骄傲和对士兵的支持，是“感人画面”中家国情怀与亲情牺牲的重要载体。没有老人，该点的情感冲击力会显著削弱。"
-                  },
-                  {
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-                    "支撑理由": "老人们是士兵行跪拜礼的对象，明确了“长辈”这一关键信息，使得该点能够被完整、准确地表达。没有老人，该点的核心内容无法呈现。"
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-                    "支撑理由": "白发苍苍的老人们坚持送别士兵，流露出不舍却又充满骄傲的神情，展现了家庭对国家事业的代际支持和巨大牺牲。他们深沉的爱国情感和对子弟兵的殷切期望，极大地激发了观众的爱国情怀和对军人的崇高敬意。若无老人，视频中家庭和民族的深厚情感连接将大幅削弱。"
-                  }
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-                    "支撑理由": "视频中有多位年迈的亲人被拍摄到流泪或面露悲伤、不舍之情。他们的出现是“亲人流泪送别”这一点的核心视觉证据。没有老人的悲痛表情，点的表达会显著减弱。"
-                  },
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-                    "支撑理由": "被授予荣誉的老人是这个点的核心人物。他作为荣誉的接受者，其形象和在场是表达“授予老兵荣誉”这一行为必不可少的视觉元素。"
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-                  },
-                  {
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-                  },
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-                    "支撑理由": "背景音乐烘托了离别的悲伤氛围，使得亲人流泪的画面更加触动人心，增强了观众对亲人离别之情的共鸣。缺少音乐会使场景的感染力降低。"
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-                  {
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-                  },
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-                    "支撑理由": "背景音乐为群众追车送别的场景赋予了更为澎湃和激昂的情感，既有离别的伤感，也带有对军人奉献的敬意和支持。音乐让这个集体送别场面更具仪式感和感染力。"
-                  },
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-                    "点的意图": "展示对一位老兵的尊敬和荣誉授予，可能象征着代际传承和对军人奉献的认可",
-                    "支撑理由": "背景音乐为授予老兵荣誉的场景营造了庄重、崇敬的氛围，突出了这一时刻的重要性和历史意义，增强了对老兵贡献的认可和缅怀之情。缺少音乐会使这一幕的感染力和仪式感大打折扣。"
-                  }
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-                    "支撑理由": "文字中“2025二次入伍”明确指出了再入伍的年份，为点提供了具体的时态背景，强化了事件的真实性与时间性。若无此概念，则点的具体发生时间不明。"
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-                    "点的意图": "To highlight the sadness and sacrifice of the family.",
-                    "支撑理由": "文字“2025二次入伍 愿世界和平!”中的“2025”表示这次入伍发生在特定年份，为亲人送别赋予了时代背景，与和平愿景一起，深化了离别的意义和亲人付出的牺牲感。若无此概念，点的情感背景会稍显单薄。"
-                  },
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-                    "支撑理由": "文字“2025二次入伍 愿世界和平!”中的“2025”为军人入伍的行动提供了具体时间背景，结合“二次入伍”和“世界和平”的宏大目标，提升了此告别场景的庄重性和情感分量。若无此概念，其背景会减弱。"
-                  }
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-                    "点的意图": "表达对军人的敬意，并激发人们的爱国情怀。",
-                    "支撑理由": "字幕中的“愿世界和平！”直接表达了军人保家卫国所追求的宏大目标。'世界'这个概念与'和平'结合，升华了军人付出的意义，从而更能激发爱国情怀和对军人的敬意。去掉它，愿望的范围会不明确，削弱程度超过30%。"
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-                    "支撑理由": "文字“2025二次入伍 愿世界和平!”将入伍与“世界和平”的崇高愿景联系起来，使得亲人流泪送别的行为超越了小家庭的范畴，升华为对国家乃至人类和平的牺牲，深化了点的内涵。若无“世界”概念，牺牲的宏大意义会大幅削弱。"
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-                    "支撑理由": "文字“2025二次入伍 愿世界和平!”明确了军人入伍的崇高目标之一是“世界和平”。这一宏大的背景使得窗边握手告别不仅仅是个人离别，更是为了一个重要目标而做出的奉献，增强了点的情感厚度。若无“世界”概念，其意义深度会减弱。"
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-                    "支撑理由": "歌词“都有爱的温柔暖心田”、“花影伴流年爱不会走远”和“画一段流年爱不会走远”直接点明了离别场景中的核心情感是“爱”，且这份“爱”是温柔而持久的。士兵亲吻婴儿的行为正是这种深沉父爱的体现。若无“爱”的概念，行为的情感动机将缺失，点的情感表达将被严重削弱。"
-                  },
-                  {
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-                    "支撑理由": "歌词“都有爱的温柔暖心田”、“花影伴流年爱不会走远”和“画一段流年爱不会走远”直接将泪水与深厚的“爱”联系起来，表明因不舍这份“爱”而流泪。若无“爱”的概念，泪水的深层原因将模糊不清，情感冲击力大减。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "亲人流泪送别",
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-                    "支撑理由": "歌词“都有爱的温柔暖心田”、“花影伴流年爱不会走远”和“画一段流年爱不会走远”反复强调了离别双方之间“爱”的深厚与永恒。亲人流泪正是这种“爱”在离别时刻的强烈体现，若无此概念，亲人情感的本质将被剥离，削弱点的表达。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "巴士窗边握手",
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-                    "支撑理由": "歌词“都有爱的温柔暖心田”、“花影伴流年爱不会走远”和“画一段流年爱不会走远”强调了这份离别中“爱”是温暖且不会因分离而消散的。巴士窗边握手是亲人之间“爱”与牵挂的最后传递，若无“爱”的概念，此举动的情感内涵将不完整。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "群众追车挥手送别",
-                    "点的意图": "表达亲友对入伍士兵的全力支持、深情告别与殷切期盼",
-                    "支撑理由": "歌词“花影伴流年爱不会走远”和“画一段流年爱不会走远”强调了离别中“爱”的永恒与不减。群众追车挥手，正是这份深厚“爱”和不舍的具象化表现，是对即将远行士兵的深情告别与承诺。若无“爱”的概念，追车送别的强烈情感动机将大打折扣。"
-                  }
-                ]
-              },
-              "来源": "00:00:34",
-              "字面位置": []
-            },
-            {
-              "id": "抽象概念-1",
-              "名称": "军人职业",
-              "描述": "指为国家服务而从事军事活动，可能涉及牺牲个人生活的职业。",
-              "维度": {
-                "一级": "实质",
-                "二级": "抽象概念"
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-              "分类": [
-                "社会"
-              ],
-              "共性分析": {
-                "出现频次": 8,
-                "出现段落列表": [
-                  {
-                    "段落ID": "段落1.1",
-                    "如何体现": "士兵即将归队，轻吻孩子，表现出职业与家庭的冲突。"
-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落1.2",
-                    "如何体现": "士兵告别家人，情绪不舍，体现了军人职业的牺牲。"
-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落2.1",
-                    "如何体现": "退伍兵被召回，穿上军装，佩戴“光荣入伍”绶带，体现了军人对职责的服从。"
-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落2.2",
-                    "如何体现": "军人与家人告别，家人喂食，是对军人职业的默默支持。"
-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落2.3",
-                    "如何体现": "新兵入伍，告别亲人，保家卫国，体现了军人职业的奉献。"
-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落2.4",
-                    "如何体现": "母亲为即将离家的士兵整理行囊和喂食，体现了对军人职业的理解和不舍。"
-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落2.5",
-                    "如何体现": "妻子为士兵戴上光荣花并拥抱，是对军人职业的认可与支持。"
-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落3.1",
-                    "如何体现": "士兵们身着军装，手提行李，整齐列队，踏上征途，展现了军人职业的纪律性和使命感。"
-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落3.2",
-                    "如何体现": "亲友们追逐大巴，挥泪告别，是对军人职业的理解和不舍。"
-                  }
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-                "出现段落数": 9,
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-              },
-              "多维度评分": {
-                "灵感点": [],
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-                  {
-                    "点": "退伍老兵响应召唤再入伍",
-                    "来源追溯": "视频中多名身穿军装的士兵，佩戴写有“光荣入伍”、“参军全家光荣”的红色绶带。标题文字“退伍军人二次入伍”直接指出了他们与军事职业的关联。",
-                    "语境分析": "混合语境（画面与文字）",
-                    "支撑理由": "“退伍老兵”和“再入伍”的核心内涵都指向“军人职业”。该抽象概念明确了这些人物的身份和行为性质，是理解该点最基本的条件。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "士兵向长辈下跪告别",
-                    "来源追溯": "视频中下跪告别的人物身着军装，佩戴红色绶带，被明确指认为“士兵”。",
-                    "语境分析": "画面语境",
-                    "支撑理由": "“士兵”一词直接指代了从事“军人职业”的人。他们的告别行为是作为士兵身份的一部分，与军人职业紧密相连。若无此概念，告别的对象和背景将失去重要语境。"
-                  }
-                ],
-                "目的点": [
-                  {
-                    "点": "激发爱国情怀与对军人的敬意",
-                    "来源追溯": "视频中士兵身着军装，进行军事离别场景；文字提及“新兵入伍”、“退伍兵归队”。这些直接展现了军人身份和职责。",
-                    "语境分析": "混合（画面和文字）",
-                    "支撑理由": "军人职业的本质是为国家服务和牺牲，这是激发爱国情怀和对军人敬意的根本。画面中军人执行任务、告别亲人的场景，都围绕着这一职业展开，直接体现了其责任与担当。"
-                  }
-                ],
-                "关键点": [
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-                    "点": "士兵亲吻熟睡婴儿",
-                    "来源追溯": "视频中士兵身着军装，标题提及“退伍军人二次入伍”，画面中士兵亲吻婴儿。",
-                    "语境分析": "混合（画面+文字）",
-                    "支撑理由": "“士兵”的身份是其即将离家、亲吻婴儿的根本原因。若无此职业，该行为失去其为国奉献而牺牲家庭团聚的特殊意义。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "士兵难掩泪水",
-                    "来源追溯": "视频中士兵身着军装，掩面而泣，标题提及“退伍军人二次入伍”。",
-                    "语境分析": "混合（画面+文字）",
-                    "支撑理由": "士兵的泪水是因其军人职业的责任与牺牲而流，离开了“军人职业”这一背景，泪水的深层含义（如忠诚与不舍的冲突）将无法被完整表达。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "授予老兵荣誉",
-                    "来源追溯": "视频中穿着军装的老兵被授予红色绶带，绶带上写有“光荣入伍”，标题提及“退伍军人二次入伍”、“军令如山老兵归队”。",
-                    "语境分析": "混合（画面+文字）",
-                    "支撑理由": "荣誉是授予“军人”的，其“军人职业”是获得此荣誉的直接原因和前提。该概念明确了荣誉的归属及其价值基础。"
-                  }
-                ]
-              },
-              "类型": "上位抽象",
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-                "具体元素": [
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-              "推理过程": "从“士兵”、“军人”、“退伍兵”、“老兵”、“新兵”、“入伍季”等具体元素和具象概念中归纳出从事军事活动的群体及其特性，结合“军令”体现了其职业的严肃性和纪律性，从而得出“军人职业”。",
-              "推理层次": 1
-            },
-            {
-              "id": "抽象概念-2",
-              "名称": "家庭纽带",
-              "描述": "指亲人之间深厚的情感联系和相互支持。",
-              "维度": {
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-              "分类": [
-                "情感"
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-              "共性分析": {
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-                    "来源追溯": "视频中士兵向长辈（包括母亲）下跪、拥抱、亲吻婴儿等画面，以及亲人流泪告别的场景，都展现了亲人之间深厚的情感。歌词中提到“都有爱的温柔暖心田”。",
-                    "语境分析": "混合语境（画面与歌词）",
-                    "支撑理由": "士兵向“长辈”下跪这一行为本身就蕴含着家庭关系和情感。告别的强烈情感和依依不舍，正是基于血浓于水的“家庭纽带”。"
-                  }
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-                    "点": "激发爱国情怀与对军人的敬意",
-                    "来源追溯": "视频中士兵与父母、伴侣、子女进行感人至深的告别，有拥抱、哭泣等情感表达；文字提及“告别亲人”。",
-                    "语境分析": "混合（画面和文字）",
-                    "支撑理由": "士兵为了国家离开家人，这种牺牲凸显了他们为国奉献的决心。深厚的家庭纽带与为国出征的对比，使观众更能体会军人牺牲的伟大，从而产生敬意和爱国情怀。"
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-                ],
-                "关键点": [
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-                    "来源追溯": "视频中士兵亲吻婴儿的画面。",
-                    "语境分析": "画面",
-                    "支撑理由": "亲吻婴儿这一行为直接表达了士兵与家人之间深厚的亲情和不舍，是“家庭纽带”最直观的体现。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "士兵难掩泪水",
-                    "来源追溯": "视频中士兵掩面流泪的画面，结合其此前亲吻婴儿和即将离家的情境。",
-                    "语境分析": "画面+上下文",
-                    "支撑理由": "士兵的泪水正是因为即将与家人分离、割舍家庭情感而流，强烈体现了其内心对“家庭纽带”的珍视和不舍。"
-                  },
-                  {
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-                    "语境分析": "画面",
-                    "支撑理由": "亲人流泪送别的场景，以及他们与军人的互动，直接展现了家庭成员之间深厚的情感联系和相互支持，是“家庭纽带”的体现。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "巴士窗边握手",
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-                    "语境分析": "画面",
-                    "支撑理由": "隔窗紧握双手这一动作，在离别时刻，强烈地象征了亲人之间无法割舍的深厚情感和依恋，是“家庭纽带”的深刻表达。"
-                  }
-                ]
-              },
-              "类型": "上位抽象",
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-                  {
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-                    "名称": "老人"
-                  }
-                ],
-                "具象概念": [
-                  {
-                    "id": "具象概念-4",
-                    "名称": "宝宝"
-                  },
-                  {
-                    "id": "具象概念-38",
-                    "名称": "亲人"
-                  },
-                  {
-                    "id": "具象概念-39",
-                    "名称": "家"
-                  },
-                  {
-                    "id": "具象概念-20",
-                    "名称": "爱"
-                  },
-                  {
-                    "id": "具象概念-21",
-                    "名称": "温柔"
-                  },
-                  {
-                    "id": "具象概念-22",
-                    "名称": "心田"
-                  },
-                  {
-                    "id": "具象概念-18",
-                    "名称": "缱绻"
-                  }
-                ]
-              },
-              "推理过程": "视频中出现的“家属”、“婴儿”、“小孩”、“老人”等具体元素，以及“宝宝”、“亲人”、“家”等具象概念，共同构成了家庭成员的形象。他们之间的拥抱、告别、喂食等互动，以及“爱”、“温柔”、“缱绻”等情感描述，都反映了深厚的亲情关系，因此归纳为“家庭纽带”。",
-              "推理层次": 1
-            },
-            {
-              "id": "抽象概念-3",
-              "名称": "惜别",
-              "描述": "指人们在即将分离时表现出的依依不舍、充满眷恋和悲伤的情感。",
-              "维度": {
-                "一级": "实质",
-                "二级": "抽象概念"
-              },
-              "分类": [
-                "情感"
-              ],
-              "共性分析": {
-                "出现频次": 9,
-                "出现段落列表": [
-                  {
-                    "段落ID": "段落1.1",
-                    "如何体现": "士兵轻吻孩子，面露不舍，是离别前的眷恋。"
-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落1.2",
-                    "如何体现": "士兵转身离开后擦拭眼泪，表现出极度的不舍和悲伤。"
-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落2.1",
-                    "如何体现": "退伍兵与家人的深情拥抱和感人告别，体现了离别时的不舍。"
-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落2.2",
-                    "如何体现": "亲人喂食与叮嘱，歌词中“缱绻”、“悲戚”等词，传递了浓浓的惜别之情。"
-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落2.3",
-                    "如何体现": "士兵跪谢父母，妻子拭泪送行，是充满悲伤和不舍的告别。"
-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落2.4",
-                    "如何体现": "母亲蹲下身给士兵整理行囊和喂食，脸上是掩饰不住的悲伤和不舍。"
-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落2.5",
-                    "如何体现": "妻子为士兵戴上光荣花并拥抱，眼含泪水，表达了深深的眷恋和不舍。"
-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落3.1",
-                    "如何体现": "士兵和家属在站台告别，家属面露悲伤，不舍的情绪弥漫。"
-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落3.2",
-                    "如何体现": "亲友们追逐载有士兵的大巴，挥泪告别，是对即将远行的亲人的不舍。"
-                  }
-                ],
-                "出现段落数": 9,
-                "段落覆盖率": 1.0
-              },
-              "多维度评分": {
-                "灵感点": [],
-                "目的点": [],
-                "关键点": []
-              },
-              "意图支撑": {
-                "灵感点": [
-                  {
-                    "点": "士兵向长辈下跪告别",
-                    "来源追溯": "视频中士兵和亲人哭泣、擦泪、紧紧拥抱、相互喂食的画面，以及亲人追赶送别车辆、依依不舍的表情，都强烈表达了离别时的不舍。视频标题文字“告别亲人”也直接点明离别主题。",
-                    "语境分析": "混合语境（画面与文字）",
-                    "支撑理由": "“惜别”直接描述了点中“告别”所包含的深层情感。士兵下跪告别及其周围亲人的反应，正是这种不舍情感的具象化体现，是该点情绪表达的关键支撑。"
-                  }
-                ],
-                "目的点": [
-                  {
-                    "点": "激发爱国情怀与对军人的敬意",
-                    "来源追溯": "视频中多处展现了士兵和家人在告别时流泪、紧紧拥抱、依依不舍的画面（例如0:08, 0:18, 0:31, 0:54, 1:09, 1:21, 1:28, 1:52, 2:28, 2:59, 3:24）。",
-                    "语境分析": "混合（画面和文字）",
-                    "支撑理由": "惜别的情感直接展现了军人及其家庭为国奉献所付出的巨大个人情感代价。这种深切的离愁别绪能够强烈地触动观众，使他们对军人的牺牲和坚守产生更深刻的理解和敬意，进而升华爱国情怀。"
-                  }
-                ],
-                "关键点": [
-                  {
-                    "点": "士兵亲吻熟睡婴儿",
-                    "来源追溯": "视频中士兵在即将离家前亲吻熟睡婴儿的动作。",
-                    "语境分析": "画面",
-                    "支撑理由": "该行为发生在离别前夕，表达了士兵对孩子深深的眷恋和不舍，是“惜别”情感的体现。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "士兵难掩泪水",
-                    "来源追溯": "视频中士兵掩面而泣的画面。",
-                    "语境分析": "画面",
-                    "支撑理由": "士兵的泪水和掩面动作直接反映了他在离别时刻的悲伤和不舍，是“惜别”情绪的直接表达。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "亲人流泪送别",
-                    "来源追溯": "视频中亲人流泪、拥抱、依依不舍地送别军人的画面。",
-                    "语境分析": "画面",
-                    "支撑理由": "亲人的泪水和送别行为，清晰地展现了他们在即将分离时表现出的依依不舍、眷恋和悲伤，是“惜别”场景的核心要素。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "巴士窗边握手",
-                    "来源追溯": "视频中亲人与巴士上的士兵隔着车窗紧握双手的画面。",
-                    "语境分析": "画面",
-                    "支撑理由": "隔窗握手发生在离别瞬间，充满了不舍和留恋，是“惜别”情感在肢体语言上的强烈表达。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "群众追车挥手送别",
-                    "来源追溯": "视频中多名群众在军人乘坐的巴士驶离时，追着车跑并挥手告别的画面。",
-                    "语境分析": "画面",
-                    "支撑理由": "追车和挥手是表达强烈不舍和告别情感的典型动作，直接体现了“惜别”的氛围和情绪。"
-                  }
-                ]
-              },
-              "类型": "上位抽象",
-              "来源": {
-                "具体元素": [
-                  {
-                    "id": "具体元素-1",
-                    "名称": "士兵"
-                  },
-                  {
-                    "id": "具体元素-2",
-                    "名称": "家属"
-                  }
-                ],
-                "具象概念": [
-                  {
-                    "id": "具象概念-18",
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-                  },
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-                    "名称": "悲戚"
-                  },
-                  {
-                    "id": "具象概念-38",
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-                  }
-                ]
-              },
-              "推理过程": "视频中士兵与家属告别的场景，家属哭泣、拥抱以及不舍的眼神，结合歌词中“缱绻”、“悲戚”等词语，直接体现了分离时的不舍和悲伤，因此归纳为“惜别”。",
-              "推理层次": 1
-            },
-            {
-              "id": "抽象概念-4",
-              "名称": "军事部署",
-              "描述": "指军队为执行任务而进行的集结、编队、出发和运输等行动。",
-              "维度": {
-                "一级": "实质",
-                "二级": "抽象概念"
-              },
-              "分类": [
-                "社会"
-              ],
-              "共性分析": {
-                "出现频次": 5,
-                "出现段落列表": [
-                  {
-                    "段落ID": "段落1.1",
-                    "如何体现": "画面中的文字“军人即将归队”直接点明军事行动。"
-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落2.1",
-                    "如何体现": "画面中的文字“被召回的退伍兵”、“军令如山老兵归队”明确指征召和集结。"
-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落3.1",
-                    "如何体现": "士兵们身着军装，手提行李，整齐列队，登上列车，这是军事调动的一部分。"
-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落3.2",
-                    "如何体现": "士兵们乘坐大巴离开，这是部队的行进部署。"
-                  }
-                ],
-                "出现段落数": 4,
-                "段落覆盖率": 0.4444
-              },
-              "多维度评分": {
-                "灵感点": [],
-                "目的点": [],
-                "关键点": []
-              },
-              "意图支撑": {
-                "灵感点": [
-                  {
-                    "点": "退伍老兵响应召唤再入伍",
-                    "来源追溯": "视频中大量士兵携带行李、列队等待、登上巴士和火车，以及火车站台的场景，都显示了军队的集结和出发。这正是入伍后进行的军事行动准备。",
-                    "语境分析": "画面语境",
-                    "支撑理由": "再入伍的目的就是为了服役和执行任务，这必然涉及“军事部署”。视频中士兵们集结出发的画面，直接印证了再入伍后的行动，是该点的重要后续支撑。"
-                  }
-                ],
-                "目的点": [
-                  {
-                    "点": "激发爱国情怀与对军人的敬意",
-                    "来源追溯": "视频中士兵们身着军装、携带行囊、列队登上汽车和火车（例如0:13, 1:07, 2:45, 2:50），准备奔赴军营或前线。",
-                    "语境分析": "混合（画面和文字）",
-                    "支撑理由": "军事部署是军人职责的具体体现，它将抽象的“报国”理念转化为实实在在的行动。看到军人整装待发、奔赴战位的场景，能够直观地感受到他们肩负的责任和使命，从而激发观众的爱国情怀和对军人的崇高敬意。"
-                  }
-                ],
-                "关键点": [
-                  {
-                    "点": "亲人流泪送别",
-                    "来源追溯": "视频中多名身穿军装的士兵整齐列队，亲人在车站或集结点送别，标题提及“新兵入伍”、“军令如山老兵归队”。",
-                    "语境分析": "混合（画面+文字）",
-                    "支撑理由": "亲人送别的背景是军人的集体入伍或归队行动，这是军队集结和出发的“军事部署”环节，这一背景赋予了离别特殊的国家使命感。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "巴士窗边握手",
-                    "来源追溯": "视频中士兵已身处巴士内，即将乘坐巴士离开，车外亲人隔窗握手。",
-                    "语境分析": "画面",
-                    "支撑理由": "士兵在巴士上，巴士是军人统一行动的交通工具，这发生在“军事部署”的出发阶段。握手是在这一军事行动背景下的离别。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "群众追车挥手送别",
-                    "来源追溯": "视频中军人乘坐巴士统一离开，群众在车后追逐挥手。",
-                    "语境分析": "画面",
-                    "支撑理由": "军人乘坐巴士离开是集体性行动，属于“军事部署”中的运输和出发环节。群众的追车行为是对此军事行动的感人回应。"
-                  }
-                ]
-              },
-              "类型": "上位抽象",
-              "来源": {
-                "具体元素": [
-                  {
-                    "id": "具体元素-1",
-                    "名称": "士兵"
-                  },
-                  {
-                    "id": "具体元素-16",
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-                  {
-                    "id": "具体元素-23",
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-                  {
-                    "id": "具体元素-24",
-                    "名称": "列车"
-                  },
-                  {
-                    "id": "具体元素-25",
-                    "名称": "站台"
-                  }
-                ],
-                "具象概念": [
-                  {
-                    "id": "具象概念-1",
-                    "名称": "军人"
-                  },
-                  {
-                    "id": "具象概念-2",
-                    "名称": "队"
-                  },
-                  {
-                    "id": "具象概念-11",
-                    "名称": "军令"
-                  },
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-                    "id": "具象概念-36",
-                    "名称": "新兵"
-                  }
-                ]
-              },
-              "推理过程": "士兵们身着军装，佩戴绶带和红花，携带行李包，集体在站台等待，乘坐巴士和列车离开，这些画面以及“军人”、“队伍”、“军令”等具象概念，共同描述了军人因任务需要而进行的集结、转移和出发，因此抽象为“军事部署”。",
-              "推理层次": 1
-            },
-            {
-              "id": "抽象概念-5",
-              "名称": "民族荣誉",
-              "描述": "指因个人或群体的行为对国家或民族带来的自豪感和光荣。",
-              "维度": {
-                "一级": "实质",
-                "二级": "抽象概念"
-              },
-              "分类": [
-                "社会"
-              ],
-              "共性分析": {
-                "出现频次": 6,
-                "出现段落列表": [
-                  {
-                    "段落ID": "段落2.1",
-                    "如何体现": "士兵佩戴的红色绶带上印有“光荣入伍”字样。"
-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落2.3",
-                    "如何体现": "画面中的文字“保家卫国”体现了为国家效力的荣誉感。"
-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落2.5",
-                    "如何体现": "士兵佩戴的“光荣入伍”绶带和红花，象征着入伍的荣耀。"
-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落3.1",
-                    "如何体现": "士兵佩戴“光荣入伍”绶带，展现了军人的自豪感。"
-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落3.2",
-                    "如何体现": "士兵佩戴“光荣入伍”绶带，彰显了军人的荣耀。"
-                  }
-                ],
-                "出现段落数": 5,
-                "段落覆盖率": 0.5556
-              },
-              "多维度评分": {
-                "灵感点": [],
-                "目的点": [],
-                "关键点": []
-              },
-              "意图支撑": {
-                "灵感点": [
-                  {
-                    "点": "退伍老兵响应召唤再入伍",
-                    "来源追溯": "视频中士兵佩戴的红色绶带上印有“光荣入伍”、“参军全家光荣”的字样。视频标题提及“保家卫国”。这些文字直接将入伍行为与国家和民族的荣耀联系起来。",
-                    "语境分析": "文字语境（画面文字与标题）",
-                    "支撑理由": "“民族荣誉”为“退伍老兵响应召唤再入伍”提供了崇高的内在动机和价值肯定。士兵们再次选择为国效力，本身就被赋予了深远的民族荣誉感，也是外界对他们的认可。"
-                  }
-                ],
-                "目的点": [
-                  {
-                    "点": "激发爱国情怀与对军人的敬意",
-                    "来源追溯": "士兵们佩戴着写有“光荣入伍”和“参军全家光荣”的红色绶带。这些文字明确地提到了“光荣”。",
-                    "语境分析": "混合（文字和画面）",
-                    "支撑理由": "绶带上的文字直接将参军行为与“光荣”和“荣誉”联系起来，明确表达了国家和社会对军人奉献的肯定。这种明确的荣誉感直接激发了观众的民族自豪感和对军人的敬意。"
-                  }
-                ],
-                "关键点": [
-                  {
-                    "点": "授予老兵荣誉",
-                    "来源追溯": "视频中老兵佩戴的红色绶带上写有“光荣入伍”，标题提及“退伍军人二次入伍”、“若有战，召必回”。",
-                    "语境分析": "混合（画面+文字）",
-                    "支撑理由": "授予荣誉这一行为本身就是对个人为国家和民族做出的贡献的肯定与褒扬，直接体现了国家和人民对军人这种奉献精神的“民族荣誉”感。"
-                  }
-                ]
-              },
-              "类型": "引申含义",
-              "来源": {
-                "具体元素": [
-                  {
-                    "id": "具体元素-1",
-                    "名称": "士兵"
-                  },
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-                    "id": "具体元素-13",
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-                  {
-                    "id": "具体元素-27",
-                    "名称": "国旗衫"
-                  }
-                ],
-                "具象概念": [
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-                    "id": "具象概念-40",
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-                  }
-                ]
-              },
-              "推理过程": "视频中士兵佩戴写有“光荣入伍”字样的绶带和红花，以及一名家属身穿印有国旗图案的T恤，这些元素都象征着对参军行为的肯定和国家荣誉感，结合“国”这一具象概念，共同引申出“民族荣誉”。",
-              "推理层次": 1
-            },
-            {
-              "id": "抽象概念-7",
-              "名称": "人生际遇",
-              "描述": "指个人在成长过程中所体验到的各种事件、情感和状态，包括顺境与逆境。",
-              "维度": {
-                "一级": "实质",
-                "二级": "抽象概念"
-              },
-              "分类": [],
-              "共性分析": {
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-                    "如何体现": "歌词中“都有爱的温柔暖心田”、“总有阴霾总有荒原”，体现了人生中的喜乐与挑战。"
-                  },
-                  {
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-                    "如何体现": "歌词中“幸福如花绽放在世间”，反映了对美好生活的向往和体验。"
-                  },
-                  {
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-                    "如何体现": "歌词中“都有爱的温柔暖心田”，表达了人生中被爱温暖的经历。"
-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落3.1",
-                    "如何体现": "歌词中“有你相伴就不觉孤单”、“无论山遥炊烟心事总相牵”、“幸福如花绽放在世间”，体现了人生中情感的依托和对幸福的追求。"
-                  }
-                ],
-                "出现段落数": 4,
-                "段落覆盖率": 0.4444
-              },
-              "多维度评分": {
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-              },
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-                "灵感点": [
-                  {
-                    "点": "退伍老兵响应召唤再入伍",
-                    "来源追溯": "“退伍老兵二次入伍”本身就是一个人生命中非同寻常的重大选择和经历。歌词“岁月如歌在春夏秋冬，脚步织就生命的画卷”也暗示了人生的旅程。",
-                    "语境分析": "混合语境（文字与歌词）",
-                    "支撑理由": "再入伍对于一个退伍老兵而言，是人生道路上的一次重要转折和选择，深刻改变其生活轨迹和体验，体现了个人“人生际遇”的独特和丰富性。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "士兵向长辈下跪告别",
-                    "来源追溯": "士兵告别亲人去服役，是其个人成长和生命体验中的一个关键且充满情感的时刻。视频中士兵和家人饱含泪水的画面，表现了这一刻对他们人生的重要性。",
-                    "语境分析": "画面语境",
-                    "支撑理由": "向长辈下跪告别，是士兵告别家人、投身军营的标志性仪式，是其“人生际遇”中一个具有深刻意义的节点。这一刻的选择和情感，都塑造着他未来的人生。"
-                  }
-                ],
-                "目的点": [],
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-                    "点": "士兵亲吻熟睡婴儿",
-                    "来源追溯": "视频中士兵（军人）亲吻婴儿，背景是他将再次入伍，离开家庭。",
-                    "语境分析": "混合（画面+背景信息）",
-                    "支撑理由": "士兵从已组建家庭到再次选择入伍，这种重大的人生选择和牺牲是其“人生际遇”中的一个重要转折点。亲吻婴儿突显了这一选择带来的个人情感冲击。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "士兵难掩泪水",
-                    "来源追溯": "视频中士兵掩面而泣，结合其再次入伍的背景。",
-                    "语境分析": "混合（画面+背景信息）",
-                    "支撑理由": "流泪是士兵在面临重要人生选择和分离时刻的情绪体现，是其“人生际遇”中一次充满情感挣扎的经历。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "亲人流泪送别",
-                    "来源追溯": "视频中亲人流泪送别军人，这是他们家庭共同经历的离别。",
-                    "语境分析": "画面",
-                    "支撑理由": "亲人流泪送别，是军人及其家庭在“人生际遇”中共同经历的、带有悲欢离合色彩的重要时刻。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "巴士窗边握手",
-                    "来源追溯": "视频中士兵与亲人隔窗握手，这是军人即将离开家庭、奔赴军营的重要瞬间。",
-                    "语境分析": "画面",
-                    "支撑理由": "这一握手是军人“人生际遇”中一个充满象征意义的瞬间，标志着他个人生活（家庭）与集体使命（军队）之间的转换。"
-                  }
-                ]
-              },
-              "类型": "引申含义",
-              "来源": {
-                "具象概念": [
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-                ]
-              },
-              "推理过程": "歌词中“脚步织就生命的画卷”直接表达了人生的积累和形成。结合“阴霾”、“荒原”（象征困境）、“幸福”（象征喜悦）、“孤单”、“心事”（象征个人情感体验），这些共同描绘了个人在生命旅程中的各种遭遇和感受，引申为“人生际遇”。",
-              "推理层次": 1
-            },
-            {
-              "id": "抽象概念-8",
-              "名称": "和平愿景",
-              "描述": "指对世界没有战争、冲突，人们能够安宁生活的期望和向往。",
-              "维度": {
-                "一级": "实质",
-                "二级": "抽象概念"
-              },
-              "分类": [
-                "社会"
-              ],
-              "共性分析": {
-                "出现频次": 6,
-                "出现段落列表": [
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-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落2.1",
-                    "如何体现": "画面中的文字“愿世界和平”直接表达了这一愿景。"
-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落2.3",
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-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落2.5",
-                    "如何体现": "画面中的文字“愿世界和平”直接表达了这一愿景。"
-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落3.1",
-                    "如何体现": "画面中的文字“愿世界和平”直接表达了这一愿景。"
-                  },
-                  {
-                    "段落ID": "段落3.2",
-                    "如何体现": "画面中的文字“愿世界和平”直接表达了这一愿景。"
-                  }
-                ],
-                "出现段落数": 6,
-                "段落覆盖率": 0.6667
-              },
-              "多维度评分": {
-                "灵感点": [],
-                "目的点": [],
-                "关键点": []
-              },
-              "意图支撑": {
-                "灵感点": [
-                  {
-                    "点": "退伍老兵响应召唤再入伍",
-                    "来源追溯": "视频标题中明确出现了“愿世界和平！”的文字，为士兵的入伍行为赋予了终极目标。士兵的职责是保卫国家，间接维护世界和平。",
-                    "语境分析": "文字语境（标题）",
-                    "支撑理由": "“愿世界和平！”是士兵投身军营、保家卫国的宏大目标。这一抽象概念阐明了士兵们牺牲个人小家、奉献国家大义的深层原因，是他们行动意义的升华。"
-                  }
-                ],
-                "目的点": [
-                  {
-                    "点": "激发爱国情怀与对军人的敬意",
-                    "来源追溯": "视频中的核心文字标题明确写着“愿世界和平！”。士兵的军事行动隐含着维护和平的目的。",
-                    "语境分析": "混合（文字和隐含画面语境）",
-                    "支撑理由": "将士兵的入伍和牺牲与维护世界和平的宏大愿景联系起来，使得他们的奉献具有更高的价值和意义。为了和平而战，这一崇高目标极大地激发了人们的爱国情怀，并对为之努力的军人产生由衷的敬意。"
-                  }
-                ],
-                "关键点": []
-              },
-              "类型": "引申含义",
-              "来源": {
-                "具象概念": [
-                  {
-                    "id": "具象概念-8",
-                    "名称": "世界"
-                  },
-                  {
-                    "id": "具象概念-9",
-                    "名称": "和平"
-                  }
-                ]
-              },
-              "推理过程": "视频中直接出现“愿世界和平！”的文字，清晰地表达了对世界和平的期盼，因此引申出“和平愿景”。",
-              "推理层次": 1
-            }
-          ],
-          "形式列表": [
-            {
-              "id": "具象概念形式-3",
-              "名称": "情感渲染音乐背景",
-              "描述": "视频全程播放的背景音乐具有柔和、感伤且带有希望的旋律，为视频内容（包括具象概念“世界”、“和平”、“爱”）营造了一种强烈的情感氛围。",
-              "维度": {
-                "一级": "形式",
-                "二级": "具象概念形式"
-              },
-              "分类": [
-                "情绪"
-              ],
-              "共性分析": null,
-              "多维度评分": {
-                "灵感点": [
-                  {
-                    "点": "士兵向长辈下跪告别",
-                    "语义相似度": 0.45,
-                    "语义相似度理由": "元素描述的柔和、感伤且带有希望的音乐背景，与“士兵向长辈下跪告别”这种充满不舍、庄重、牺牲和对未来期盼的场景情感高度契合，能有效渲染告别时的复杂情感。",
-                    "文本相似度": 0.0,
-                    "文本相似度理由": "元素描述的是音乐的风格和作用，点描述的是一个具体动作，两者没有共享关键词。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "退伍老兵响应召唤再入伍",
-                    "语义相似度": 0.35,
-                    "语义相似度理由": "元素描述的柔和、感伤且带有希望的音乐背景，能很好地烘托“退伍老兵响应召唤再入伍”这种既有牺牲（告别过去生活）又有使命感（希望）的复杂情感，音乐形式与事件的情感内涵有较强的匹配度。",
-                    "文本相似度": 0.0,
-                    "文本相似度理由": "元素描述的是音乐的风格和作用，点描述的是一个事件，两者没有共享关键词。"
-                  }
-                ],
-                "目的点": [
-                  {
-                    "点": "激发爱国情怀与对军人的敬意",
-                    "语义相似度": 0.7,
-                    "语义相似度理由": "音乐背景营造“强烈的情感氛围”，这种氛围可以有效增强观众对视频内容的感受，从而间接或直接地激发爱国情怀和对军人的敬意。虽然未直接提及军人，但“世界”、“和平”、“爱”是军人职责和爱国情怀的宏大背景。",
-                    "文本相似度": 0.3,
-                    "文本相似度理由": "描述中提到了“情感氛围”、“世界”、“和平”、“爱”，这些概念与“爱国情怀”有一定关联，但未直接提及“军人”或“敬意”。"
-                  }
-                ],
-                "关键点": [
-                  {
-                    "点": "煽情背景音乐",
-                    "语义相似度": 0.95,
-                    "语义相似度理由": "该元素明确描述了背景音乐具有“柔和、感伤且带有希望的旋律”，旨在“营造强烈的情感氛围”。这与“煽情背景音乐”在语义上高度一致，都指通过音乐引发强烈情感。",
-                    "文本相似度": 0.9,
-                    "文本相似度理由": "元素的名称和描述中都包含“音乐背景”或“背景音乐”，且“情感渲染”与“煽情”在表达通过音乐引发情感方面是高度相似的词语。"
-                  }
-                ]
-              },
-              "支撑": [],
-              "推理": "视频全程播放的背景音乐旋律柔和且富有情感，烘托出对“世界”、“和平”的深切期盼以及对“爱”的温柔表达。"
-            },
-            {
-              "id": "具体元素形式-1",
-              "名称": "感伤背景音乐",
-              "描述": "视频中持续播放的，带有情感色彩的背景音乐，烘托了告别的气氛。",
-              "维度": {
-                "一级": "形式",
-                "二级": "具体元素形式"
-              },
-              "分类": [],
-              "共性分析": null,
-              "多维度评分": {
-                "灵感点": [
-                  {
-                    "点": "士兵向长辈下跪告别",
-                    "语义相似度": 0.65,
-                    "语义相似度理由": "元素明确指出“烘托了告别的气氛”，而“士兵向长辈下跪告别”正是典型的告别场景，且带有浓厚的情感色彩。因此，这种感伤背景音乐形式与点的语义高度契合，能直接服务于该场景的情感表达。",
-                    "文本相似度": 0.0,
-                    "文本相似度理由": "元素描述的是音乐的风格和作用，点描述的是一个具体动作，两者没有共享关键词。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "退伍老兵响应召唤再入伍",
-                    "语义相似度": 0.4,
-                    "语义相似度理由": "元素描述的感伤背景音乐可以烘托告别气氛，而“退伍老兵响应召唤再入伍”往往伴随着与家人、朋友的告别，因此这种音乐形式与事件的情感背景高度相关。",
-                    "文本相似度": 0.0,
-                    "文本相似度理由": "元素描述的是音乐的风格和作用，点描述的是一个事件，两者没有共享关键词。"
-                  }
-                ],
-                "目的点": [
-                  {
-                    "点": "激发爱国情怀与对军人的敬意",
-                    "语义相似度": 0.6,
-                    "语义相似度理由": "感伤背景音乐“烘托了告别的气氛”。这种告别气氛常与军人离家、奉献相关联，能够引发观众对军人牺牲的共情，从而间接激发爱国情怀和敬意。",
-                    "文本相似度": 0.1,
-                    "文本相似度理由": "描述中没有直接提及“爱国情怀”、“军人”、“敬意”等关键词。"
-                  }
-                ],
-                "关键点": [
-                  {
-                    "点": "煽情背景音乐",
-                    "语义相似度": 0.95,
-                    "语义相似度理由": "该元素描述了“带有情感色彩的背景音乐，烘托了告别的气氛”。这与“煽情背景音乐”在语义上高度一致，都指通过背景音乐引发强烈的情感，尤其是感伤或煽情的情绪。",
-                    "文本相似度": 0.9,
-                    "文本相似度理由": "元素的名称和描述中都包含“背景音乐”，且“感伤”与“煽情”在表达引发强烈情感方面是高度相似的词语。"
-                  }
-                ]
-              },
-              "类型": ""
-            },
-            {
-              "id": "整体形式-1",
-              "名称": "叙事性时间线结构",
-              "描述": "视频通过一系列连贯的场景，按照时间顺序展示了军人入伍前的告别过程，从家庭到集体送行，构建了一个情感丰富的叙事结构。",
-              "维度": {
-                "一级": "形式",
-                "二级": "整体形式"
-              },
-              "分类": [
-                "编排"
-              ],
-              "共性分析": null,
-              "多维度评分": {
-                "灵感点": [
-                  {
-                    "点": "退伍老兵响应召唤再入伍",
-                    "语义相似度": 0.45,
-                    "语义相似度理由": "“退伍老兵响应召唤再入伍”是一个具有明确时间线和发展过程的事件（从响应召唤到入伍），非常适合通过叙事性时间线结构来展现其完整过程和情感变化，例如从告别家人到踏上征程。",
-                    "文本相似度": 0.0,
-                    "文本相似度理由": "元素描述的是视频的整体结构，点描述的是一个事件，两者没有共享关键词。"
-                  }
-                ],
-                "目的点": [
-                  {
-                    "点": "激发爱国情怀与对军人的敬意",
-                    "语义相似度": 0.8,
-                    "语义相似度理由": "这种结构通过“展示军人入伍前的告别过程”，系统地构建了一个情感丰富的叙事，直接服务于展现军人奉献精神，从而强烈激发爱国情怀和对军人的敬意。",
-                    "文本相似度": 0.6,
-                    "文本相似度理由": "描述中直接提及“军人入伍前的告别过程”，与“军人”和“爱国情怀”有明确的文本关联。"
-                  }
-                ],
-                "关键点": [
-                  {
-                    "点": "煽情背景音乐",
-                    "语义相似度": 0.1,
-                    "语义相似度理由": "该元素描述的是视频的整体叙事结构和内容组织方式，而点描述的是听觉上的背景音乐。两者在描述对象上完全不相关。",
-                    "文本相似度": 0.1,
-                    "文本相似度理由": "元素的名称和描述中均未包含与“煽情背景音乐”相关的关键词。"
-                  }
-                ]
-              },
-              "推理": "视频从士兵与婴儿的家庭告别开始（00:00），过渡到在公共场合与家人（包括老人、伴侣、小孩）的集体送别（00:13, 01:08, 01:50, 02:26, 02:50, 03:07），最后展示士兵们登上巴士和列车离开的场景（03:17）。这种顺序呈现了从个人到集体的告别旅程，具有清晰的叙事逻辑。",
-              "支撑": {
-                "具体元素": [
-                  {
-                    "id": "具体元素-1",
-                    "名称": "士兵"
-                  },
-                  {
-                    "id": "具体元素-2",
-                    "名称": "家属"
-                  },
-                  {
-                    "id": "具体元素-23",
-                    "名称": "巴士"
-                  },
-                  {
-                    "id": "具体元素-24",
-                    "名称": "列车"
-                  },
-                  {
-                    "id": "具体元素-25",
-                    "名称": "站台"
-                  }
-                ],
-                "具象概念": []
-              }
-            },
-            {
-              "id": "整体形式-2",
-              "名称": "多模态情感渲染",
-              "描述": "视频通过情感化的画面（亲人惜别、士兵坚毅）、煽情的背景音乐以及带有深意的文字叠加，共同营造出一种庄重、不舍而又充满家国情怀的整体氛围。",
-              "维度": {
-                "一级": "形式",
-                "二级": "整体形式"
-              },
-              "分类": [
-                "编排"
-              ],
-              "共性分析": null,
-              "多维度评分": {
-                "灵感点": [
-                  {
-                    "点": "士兵向长辈下跪告别",
-                    "语义相似度": 0.65,
-                    "语义相似度理由": "“士兵向长辈下跪告别”是一个情感极其丰富的场景，通过情感化的画面（下跪的动作、长辈的表情）、煽情的背景音乐和可能叠加的深意文字，可以最大化地渲染出这种告别的庄重、不舍和家国情怀，与点的语义高度契合。",
-                    "文本相似度": 0.0,
-                    "文本相似度理由": "元素描述的是多模态组合营造氛围的方式，点描述的是一个具体动作，两者没有共享关键词。"
-                  },
-                  {
-                    "点": "退伍老兵响应召唤再入伍",
-                    "语义相似度": 0.55,
-                    "语义相似度理由": "“退伍老兵响应召唤再入伍”是一个具有深刻家国情怀和复杂情感的事件，非常适合通过情感化的画面（如老兵的坚毅、家人的不舍）、煽情的音乐和深意的文字来共同渲染其庄重、不舍和使命感，与点的语义高度契合。",
-                    "文本相似度": 0.0,
-                    "文本相似度理由": "元素描述的是多模态组合营造氛围的方式，点描述的是一个事件，两者没有共享关键词。"
-                  }
-                ],
-                "目的点": [
-                  {
-                    "点": "激发爱国情怀与对军人的敬意",
-                    "语义相似度": 0.9,
-                    "语义相似度理由": "该形式旨在通过多种手段共同营造“庄重、不舍而又充满家国情怀的整体氛围”，这与“激发爱国情怀与对军人的敬意”的目标高度一致，是直接且强烈的服务关系。",
-                    "文本相似度": 0.8,
-                    "文本相似度理由": "描述中直接提及“亲人惜别”、“士兵坚毅”、“家国情怀”，这些词语与“爱国情怀”和“军人敬意”高度重合。"
-                  }
-                ],
-                "关键点": [
-                  {
-                    "点": "煽情背景音乐",
-                    "语义相似度": 0.9,
-                    "语义相似度理由": "该元素描述的是通过多种模态（包括画面、音乐、文字）共同营造情感氛围，其描述中明确提到了“煽情的背景音乐”是其组成部分。因此，点是该元素所涵盖的一个具体方面，语义高度相关。",
-                    "文本相似度": 0.85,
-                    "文本相似度理由": "元素的描述中直接包含了“煽情的背景音乐”这一短语，且“情感渲染”与“煽情”在文本上高度相关。"
-                  }
-                ]
-              },
-              "推理": "视频中的士兵和家属的表情和动作（哭泣、拥抱、依偎、跪拜）直接表达了惜别之情。背景音乐全程播放，旋律抒情且带有悲壮感，与画面情绪高度契合。同时，大字报式的文字如“军人即将归队 告别熟睡中的宝宝”、“新兵入伍季 告别亲人 保家卫国”以及反复出现的“愿世界和平！”等，明确传达了视频的深层主题和情感导向，多种模态共同作用，增强了情感冲击力。",
-              "支撑": {
-                "具体元素": [
-                  {
-                    "id": "具体元素-1",
-                    "名称": "士兵"
-                  },
-                  {
-                    "id": "具体元素-2",
-                    "名称": "家属"
-                  },
-                  {
-                    "id": "具体元素-32",
-                    "名称": "背景音乐"
-                  },
-                  {
-                    "id": "具体元素-13",
-                    "名称": "绶带"
-                  }
-                ],
-                "具象概念": [
-                  {
-                    "id": "具象概念-9",
-                    "名称": "和平"
-                  },
-                  {
-                    "id": "具象概念-20",
-                    "名称": "爱"
-                  }
-                ]
-              }
-            }
-          ],
-          "图片列表": []
-        },
-        "灵感点": [
-          {
-            "候选编号": 6,
-            "分类": "责任担当",
-            "灵感点": "退伍老兵响应召唤再入伍",
-            "描述": "视频中出现“被召回的退伍兵 军令如山老兵归队”以及“2025 二次入伍”的文字，多位士兵佩戴“光荣入伍”绶带，暗示他们是再次参军。",
-            "推理": "创作者通过文字信息和画面内容，观察到退伍老兵再次响应国家召唤，重返军营的现象，这种超越个人安逸、服从国家命令的责任感和奉献精神，是极具感染力的创作主题。",
-            "推导说明": "视频中明确提及'被召回的退伍兵 军令如山老兵归队'（0:13-0:20），这展示了军人'责任担当'和'听从召唤'的精神。退伍老兵再次入伍，意味着他们可能需要再次割舍已建立的家庭生活和亲情，这种双重牺牲更能触动人心。这一灵感点能够激发创作者去展现不仅是新兵，更有老兵对国家使命的忠诚和为此付出的巨大代价。为了凸显这种担当，创作者会自然地涵盖各种年龄段军人的告别场景，将个人选择与国家需要紧密联系起来，从而形成视频'为和平而牺牲'的宏大主题，并与画面中多样的告别情景相呼应。",
-            "scoring": {
-              "人设契合度": 9,
-              "触发可能性": 10,
-              "内容解释力": 10,
-              "总分": 29,
-              "评分说明": "“退伍老兵响应召唤再入伍”是整个视频的核心背景和主题。它不仅解释了视频中所有告别场景的发生缘由，更将个人的情感牺牲升华到国家使命的高度。这种“军令如山”的责任担当，以及和平年代老兵的二次奉献，具有极强的感召力和教育意义。这一灵感点能完美解释视频中“2025 二次入伍 愿世界和平！”的标题，是整个视频创作的根本驱动力，并贯穿始终，为所有画面赋予了深远的意义。"
-            }
-          },
-          {
-            "候选编号": 5,
-            "分类": "孝道感恩",
-            "灵感点": "士兵向长辈下跪告别",
-            "描述": "视频中一名士兵在告别家人时，双膝跪地，向长辈（可能是父母或长辈）深深鞠躬，长辈则轻抚他的头，场面感人。",
-            "推理": "创作者看到士兵在特殊时刻以这种极具仪式感的动作，表达对长辈的感恩和敬意，体现了中国传统文化中的孝道，以及军人对家庭的深厚情感，引发人们对家国情怀的思考。",
-            "推导说明": "士兵向长辈下跪告别的场景（如1:09-1:18）是视频中非常震撼的画面，它不仅体现了中国传统的孝道文化，更凸显了军人对父母养育之恩的深切感恩和即将离别的沉重。这种极具仪式感和情感分量的告别方式，能够强烈地刺激创作者，去探究军人与家庭的深层联系。从这一灵感点出发，创作者会希望展现这些文化与情感的碰撞，进而引出其他亲人与军人的告别场景，以及军人自身的内心世界，共同描绘出一幅军人奉献与家庭支持的感人画卷，这与视频所呈现的内容高度吻合。",
-            "scoring": {
-              "人设契合度": 9,
-              "触发可能性": 10,
-              "内容解释力": 9,
-              "总分": 28,
-              "评分说明": "士兵向长辈下跪告别是中华民族孝道文化的极致体现，在离别之际选择如此庄重而感人的方式，是对养育之恩的深情回馈，也是对国家使命的无悔承诺。这一幕的文化深度和情感冲击力都非常巨大，是视频中最具爆发力的情感点之一，极易触发创作者对家国情怀、牺牲精神和文化传承的思考。它能够高度概括视频中亲人告别的重要情感内核，并从孝道层面解释了士兵们离开的决心和家人的不舍。"
-            }
-          }
-        ],
-        "目的点": [
-          {
-            "维度": {
-              "一级分类": "个人",
-              "二级分类": "分享"
-            },
-            "目的点": "激发爱国情怀与对军人的敬意",
-            "描述": "创作者希望通过展现军人入伍、老兵归队的感人场面及其家人的不舍与骄傲，激发受众的爱国主义情感，并深化对军人奉献精神的理解和尊重。",
-            "推理": "视频中贯穿始终的感人离别画面（如军人告别熟睡的孩子、与亲人拥抱落泪、父母喂食等）、军人身着“光荣入伍”绶带、以及反复出现的“新兵入伍季 告别亲人 保家卫国”、“军令如山老兵归队”和“2025 二次入伍 愿世界和平！”等文字，配以煽情的背景音乐和慢动作镜头，都旨在营造一种崇高且催人泪下的氛围，强烈地引导观众对军人产生敬意，并认同其为国家与和平所做的牺牲与贡献。"
-          }
-        ],
-        "关键点": [
-          {
-            "候选编号": 1,
-            "维度大类": "实质",
-            "维度细分": "元素",
-            "关键点": "士兵亲吻熟睡婴儿",
-            "描述": "身穿迷彩服的士兵在离家前，低头亲吻床上熟睡的幼小婴儿，动作轻柔，充满不舍。",
-            "children": []
-          },
-          {
-            "候选编号": 2,
-            "维度大类": "实质",
-            "维度细分": "元素",
-            "关键点": "士兵难掩泪水",
-            "描述": "士兵转身离开婴儿后，用手掩面，眼中含泪，展现了离别时的内心挣扎和深情。",
-            "children": []
-          },
-          {
-            "候选编号": 4,
-            "维度大类": "实质",
-            "维度细分": "元素",
-            "关键点": "亲人流泪送别",
-            "描述": "士兵的家人（包括父母、妻子、伴侣等）在送别时情绪激动，多人流泪，紧紧拥抱士兵，表达深深的不舍和牵挂。",
-            "children": [
-              {
-                "候选编号": 6,
-                "维度大类": "实质",
-                "维度细分": "元素",
-                "关键点": "母亲蹲地喂饭",
-                "描述": "多位母亲蹲在地上，流着眼泪为即将离家的儿子喂食，细节描绘了母亲的疼爱和离愁。",
-                "children": [],
-                "作为子节点的原因": "关键点'母亲蹲地喂饭'是'亲人流泪送别'中“亲人”这一抽象概念的具体化（特指母亲），并描述了母亲在离别时表达关爱的一个具体动作，是整体离别场景中的一个局部特写。"
-              },
-              {
-                "候选编号": 9,
-                "维度大类": "实质",
-                "维度细分": "元素",
-                "关键点": "女友整理绶带",
-                "描述": "一位年轻女性为身穿军装的士兵细心整理佩戴的“光荣入伍”红色绶带，眼中充满不舍与温柔。",
-                "children": [],
-                "作为子节点的原因": "关键点'女友整理绶带'是'亲人流泪送别'中“亲人”这一抽象概念的具体化（特指女友），并描述了女友在离别时表达不舍和关爱的一个具体动作，是整体离别场景中的一个局部特写。"
-              }
-            ]
-          },
-          {
-            "候选编号": 8,
-            "维度大类": "实质",
-            "维度细分": "元素",
-            "关键点": "巴士窗边握手",
-            "描述": "士兵从即将出发的巴士车窗伸出手，与车外送行的亲人紧紧握手告别，画面感人。",
-            "children": []
-          },
-          {
-            "候选编号": 11,
-            "维度大类": "实质",
-            "维度细分": "元素",
-            "关键点": "群众追车挥手送别",
-            "描述": "多位女性在士兵乘坐的巴士离去时，奔跑追随并挥手告别，展现了民众对子弟兵的深情厚意。",
-            "children": []
-          },
-          {
-            "候选编号": 12,
-            "维度大类": "实质",
-            "维度细分": "元素",
-            "关键点": "授予老兵荣誉",
-            "描述": "年轻士兵为一位年迈的男士（可能是老兵或军属长辈）佩戴“光荣之家 参军光荣”的红色绶带，象征荣耀传承。",
-            "children": []
-          },
-          {
-            "候选编号": 13,
-            "维度大类": "形式",
-            "维度细分": "风格",
-            "关键点": "煽情背景音乐",
-            "描述": "视频全程配有感人至深、略带悲伤的背景音乐，极大地烘托了离别的不舍和军人奉献的崇高氛围。",
-            "children": []
-          }
-        ]
-      },
-      "success": true,
-      "error": null
-    }
-  ]
-}

examples/run_decode_script.py

@@ -0,0 +1,208 @@
+#!/usr/bin/env python
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+批量运行解码工作流 (DecodeWorkflow)。
+
+读取 examples/demo.json 中的视频列表，
+逐一调用 DecodeWorkflow 进行处理，
+并将结果输出到 examples/output_decode_result.json。
+"""
+
+import json
+import sys
+from datetime import datetime
+from pathlib import Path
+from typing import Dict, Any, List
+
+# 添加项目根目录到路径
+project_root = Path(__file__).parent.parent
+sys.path.insert(0, str(project_root))
+
+from src.workflows.decode_workflow import DecodeWorkflow
+from src.utils.logger import get_logger
+
+logger = get_logger(__name__)
+
+
+def load_json(path: Path) -> List[Dict[str, Any]]:
+    """加载JSON文件"""
+    if not path.exists():
+        return []
+    with path.open("r", encoding="utf-8") as f:
+        data = json.load(f)
+        # 如果是字典且有 results 字段，提取 results
+        if isinstance(data, dict) and "results" in data:
+            return data["results"]
+        # 如果是列表，直接返回
+        elif isinstance(data, list):
+            return data
+        else:
+            return []
+
+
+def save_json(path: Path, data: Dict[str, Any]) -> None:
+    """保存JSON文件（使用临时文件确保原子性）"""
+    tmp_path = path.with_suffix(".tmp")
+    with tmp_path.open("w", encoding="utf-8") as f:
+        json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+    tmp_path.replace(path)
+
+
+def build_decode_input(video_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+    """根据视频数据构造 DecodeWorkflow 的输入结构"""
+    return {
+        "video": video_data.get("video", ""),
+        "channel_content_id": video_data.get("channel_content_id", ""),
+        "title": video_data.get("title", ""),
+        "body_text": video_data.get("body_text", ""),
+    }
+
+
+def main() -> None:
+    """主函数"""
+    base_dir = Path(__file__).parent
+    input_path = base_dir / "demo.json"
+    output_path = base_dir / "output_decode_result.json"
+
+    if not input_path.exists():
+        raise FileNotFoundError(f"找不到输入文件: {input_path}")
+
+    # 读取视频列表
+    video_list = load_json(input_path)
+    if not video_list:
+        logger.warning(f"输入文件 {input_path} 中没有视频数据")
+        return
+
+    logger.info(f"共读取到 {len(video_list)} 个视频")
+
+    # 读取已有的输出结果，支持增量追加
+    output_data = {}
+    if output_path.exists():
+        try:
+            with output_path.open("r", encoding="utf-8") as f:
+                output_data = json.load(f)
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"读取已有输出文件失败，将创建新文件: {e}")
+            output_data = {}
+
+    if not output_data:
+        output_data = {
+            "timestamp": datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S"),
+            "total": 0,
+            "success_count": 0,
+            "fail_count": 0,
+            "results": [],
+        }
+
+    existing_results: List[Dict[str, Any]] = output_data.get("results", []) or []
+    # 用 channel_content_id + video URL 去重，避免重复处理
+    processed_keys = {
+        f"{item.get('video_data', {}).get('channel_content_id', '')}|"
+        f"{item.get('video_data', {}).get('video', '')}"
+        for item in existing_results
+    }
+
+    # 初始化工作流
+    logger.info("初始化 DecodeWorkflow...")
+    workflow = DecodeWorkflow()
+    logger.info("DecodeWorkflow 初始化完成")
+
+    # 处理每个视频
+    for idx, video_data in enumerate(video_list, 1):
+        video_url = video_data.get("video", "")
+        channel_content_id = video_data.get("channel_content_id", "")
+        title = video_data.get("title", "")
+
+        # 生成唯一键用于去重
+        key = f"{channel_content_id}|{video_url}"
+        if key in processed_keys:
+            logger.info(f"[{idx}/{len(video_list)}] 已处理过该视频，跳过: channel_content_id={channel_content_id}")
+            continue
+
+        logger.info(
+            f"[{idx}/{len(video_list)}] 开始处理视频: "
+            f"channel_content_id={channel_content_id}, title={title[:50]}..."
+        )
+
+        try:
+            # 构建输入数据
+            decode_input = build_decode_input(video_data)
+
+            # 调用工作流
+            decode_result = workflow.invoke(decode_input)
+
+            # 按照 output_demo_script.json 的格式组织结果
+            # what_deconstruction_result: 包含视频信息、三点解构、选题理解
+            what_deconstruction_result = {
+                "视频信息": decode_result.get("视频信息", {}),
+                "三点解构": decode_result.get("三点解构", {}),
+                "选题理解": decode_result.get("选题理解", {}),
+            }
+            
+            # script_result: 包含选题描述和脚本理解
+            # 从选题理解中提取选题描述
+            topic_understanding = decode_result.get("选题理解", {})
+            selected_topic = {}
+            if isinstance(topic_understanding, dict):
+                if "选题" in topic_understanding:
+                    selected_topic = topic_understanding.get("选题", {})
+                else:
+                    selected_topic = {
+                        "主题": topic_understanding.get("主题", ""),
+                        "描述": topic_understanding.get("描述", ""),
+                    }
+            
+            script_result = {
+                "选题描述": selected_topic,
+                "脚本理解": decode_result.get("脚本理解", {}),
+            }
+
+            # 构造结果记录（参考 output_demo_script.json 格式）
+            record = {
+                "video_data": video_data,
+                "what_deconstruction_result": what_deconstruction_result,
+                "script_result": script_result,
+                "success": True,
+                "error": None,
+            }
+
+            output_data["success_count"] = output_data.get("success_count", 0) + 1
+            logger.info(
+                f"[{idx}/{len(video_list)}] 处理成功: channel_content_id={channel_content_id}"
+            )
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(
+                f"[{idx}/{len(video_list)}] 处理失败: channel_content_id={channel_content_id}, error={e}",
+                exc_info=True
+            )
+            record = {
+                "video_data": video_data,
+                "what_deconstruction_result": None,
+                "script_result": None,
+                "success": False,
+                "error": str(e),
+            }
+            output_data["fail_count"] = output_data.get("fail_count", 0) + 1
+
+        output_data["results"].append(record)
+        output_data["total"] = output_data.get("total", 0) + 1
+
+        # 处理完一条就保存一次，避免长任务中途失败导致全部丢失
+        save_json(output_path, output_data)
+        logger.info(f"结果已保存到 {output_path}")
+
+    logger.info(
+        f"\n{'='*60}\n"
+        f"批量解码完成:\n"
+        f"  总计: {output_data.get('total', 0)}\n"
+        f"  成功: {output_data.get('success_count', 0)}\n"
+        f"  失败: {output_data.get('fail_count', 0)}\n"
+        f"  输出文件: {output_path}\n"
+        f"{'='*60}"
+    )
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
+

examples/run_script_single.py

@@ -1,684 +0,0 @@
-"""
-脚本理解测试脚本
-
-功能：
-1. 从指定目录读取最新的 result_XXX.json 文件
-2. 提取选题描述和帖子内容
-3. 运行 ScriptUnderstandingAgent（step1 + step2）
-4. 保存结果到 script_result_xxx_xxx.json
-"""
-
-import json
-import sys
-import os
-import argparse
-import time
-from pathlib import Path
-from datetime import datetime
-
-# 添加项目根目录到路径
-project_root = Path(__file__).parent.parent
-sys.path.insert(0, str(project_root))
-
-# 手动加载.env文件
-def load_env_file(env_path):
-    """手动加载.env文件"""
-    if not env_path.exists():
-        return False
-
-    with open(env_path, 'r') as f:
-        for line in f:
-            line = line.strip()
-            # 跳过注释和空行
-            if not line or line.startswith('#'):
-                continue
-            # 解析KEY=VALUE
-            if '=' in line:
-                key, value = line.split('=', 1)
-                os.environ[key.strip()] = value.strip()
-
-    return True
-
-env_path = project_root / ".env"
-if load_env_file(env_path):
-    print(f"✅ 已加载环境变量从: {env_path}")
-    # 验证API密钥
-    api_key = os.environ.get("GEMINI_API_KEY", "")
-    if api_key:
-        print(f"   GEMINI_API_KEY: {api_key[:10]}...")
-else:
-    print(f"⚠️  未找到.env文件: {env_path}")
-
-from src.components.agents.script_section_division_agent import ScriptSectionDivisionAgent
-from src.components.agents.script_element_extraction_agent import ScriptElementExtractionAgent
-from src.utils.logger import get_logger
-from src.utils.llm_invoker import LLMInvoker
-import requests
-import tempfile
-import os
-from urllib3.exceptions import IncompleteRead
-
-logger = get_logger(__name__)
-
-
-def find_latest_result_file(directory):
-    """
-    查找指定目录中最新的 result_XXX.json 文件
-
-    Args:
-        directory: 帖子目录名（如"阿里多多酱"或"G88818"）
-
-    Returns:
-        Path: 最新result文件的路径，如果找不到则返回None
-    """
-    output_dir = Path(__file__).parent / directory / "output"
-
-    if not output_dir.exists():
-        print(f"⚠️  输出目录不存在: {output_dir}")
-        return None
-
-    # 查找所有result_*.json文件
-    result_files = list(output_dir.glob("result_*.json"))
-
-    if not result_files:
-        print(f"⚠️  未找到result_*.json文件")
-        return None
-
-    # 按修改时间排序，取最新的
-    latest_file = max(result_files, key=lambda p: p.stat().st_mtime)
-
-    return latest_file
-
-
-def find_post_file(directory):
-    """
-    查找指定目录中的视频详情.json文件
-
-    Args:
-        directory: 视频目录名（如"56898272"）
-
-    Returns:
-        Path: 视频详情文件的路径，如果找不到则返回None
-    """
-    post_file = Path(__file__).parent / directory / "视频详情.json"
-
-    if not post_file.exists():
-        print(f"⚠️  视频详情文件不存在: {post_file}")
-        return None
-
-    return post_file
-
-
-def load_result_file(file_path):
-    """
-    加载result文件
-
-    Args:
-        file_path: result文件路径
-
-    Returns:
-        dict: 解析后的JSON数据
-    """
-    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
-        data = json.load(f)
-
-    return data
-
-
-def extract_topic_description(result_data):
-    """
-    从result数据中提取选题描述
-
-    Args:
-        result_data: result.json的数据
-
-    Returns:
-        dict: 选题描述字典
-    """
-    topic_understanding = result_data.get("选题理解", {})
-
-    # 返回结构化的选题描述
-    return {
-        "主题": topic_understanding.get("主题", ""),
-        "描述": topic_understanding.get("描述", "")
-    }
-
-
-def infer_content_category(result_data, post_data):
-    """
-    从result数据和帖子数据中推断内容品类
-
-    Args:
-        result_data: result.json的数据
-        post_data: 待解构帖子.json的数据
-
-    Returns:
-        str: 内容品类
-    """
-    # 尝试从选题理解中推断
-    topic_understanding = result_data.get("选题理解", {})
-    theme = topic_understanding.get("主题", "")
-    description = topic_understanding.get("描述", "")
-
-    # 基于关键词推断品类
-    content = f"{theme} {description} {post_data.get('title', '')} {post_data.get('body_text', '')}"
-    content_lower = content.lower()
-
-    # 常见品类关键词映射
-    category_keywords = {
-        "美妆教程": ["化妆", "眼妆", "底妆", "口红", "粉底"],
-        "美甲分享": ["美甲", "指甲", "甲油", "美甲设计"],
-        "美食教程": ["食谱", "做菜", "烹饪", "美食", "制作"],
-        "穿搭分享": ["穿搭", "搭配", "outfit", "服装", "衣服"],
-        "旅行vlog": ["旅行", "旅游", "打卡", "游玩", "景点"],
-        "健身教程": ["健身", "运动", "锻炼", "瑜伽", "训练"],
-        "手工DIY": ["手工", "diy", "制作", "手作"],
-        "护肤分享": ["护肤", "面膜", "精华", "皮肤"],
-        "摄影分享": ["摄影", "拍照", "相机", "照片"],
-    }
-
-    # 匹配品类
-    for category, keywords in category_keywords.items():
-        for keyword in keywords:
-            if keyword in content_lower or keyword in content:
-                return category
-
-    # 如果没有匹配到，使用通用描述
-    return "创意分享"
-
-
-def extract_post_content(post_data):
-    """
-    从视频详情数据中提取视频内容，并移除所有话题标签
-
-    Args:
-        post_data: 视频详情.json的数据
-
-    Returns:
-        tuple: (text_data, video_url)
-    """
-    import re
-
-    # 提取原始数据
-    title = post_data.get("title", "")
-    body = post_data.get("body_text", "")
-
-    # 移除body中的所有话题标签（格式：#xxx[话题]# 或 #xxx#）
-    # 匹配模式：# 开头，后面是任意字符，可能包含[话题]，以 # 结尾
-    body_cleaned = re.sub(r'#[^#]+?(?:\[话题\])?\s*#', '', body)
-    # 清理多余的空白字符
-    body_cleaned = re.sub(r'\s+', ' ', body_cleaned).strip()
-
-    text_data = {
-        "title": title,
-        "body": body_cleaned
-    }
-
-    video_url = post_data.get("video", "")
-
-    return text_data, video_url
-
-
-def download_and_upload_video(video_url: str, directory: str):
-    """
-    下载视频并上传到Gemini
-    
-    Args:
-        video_url: 视频URL
-        directory: 目录名（用于查找本地文件）
-        
-    Returns:
-        Gemini文件对象，失败返回 None
-    """
-    if not video_url:
-        print("⚠️  未提供视频URL，跳过上传")
-        return None
-    
-    try:
-        # 1. 首先检查examples目录下是否有对应的mp4文件
-        examples_dir = Path(__file__).parent
-        local_video_path = examples_dir / directory / f"{directory}.mp4"
-        
-        if local_video_path.exists() and local_video_path.is_file():
-            print(f"✅ 在examples目录下找到现有文件: {local_video_path.name}")
-            video_file_path = str(local_video_path)
-            is_temp_file = False
-        else:
-            # 2. 如果没有找到，则下载到临时文件
-            print(f"📥 开始下载视频: {video_url}")
-            
-            # 创建临时文件
-            temp_file = tempfile.NamedTemporaryFile(
-                suffix=".mp4",
-                delete=False
-            )
-            temp_file_path = temp_file.name
-            temp_file.close()
-            
-            # 下载视频（带重试机制）
-            max_retries = 3
-            retry_count = 0
-            last_exception = None
-            video_file_path = None
-            is_temp_file = True
-            
-            while retry_count < max_retries:
-                try:
-                    if retry_count > 0:
-                        print(f"🔄 重试下载视频 (第 {retry_count}/{max_retries-1} 次)...")
-                    
-                    # 使用 Session 进行下载
-                    session = requests.Session()
-                    session.headers.update({
-                        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36"
-                    })
-                    
-                    # 下载视频（增加超时时间）
-                    response = session.get(
-                        video_url,
-                        timeout=(30, 120),  # (连接超时, 读取超时)
-                        stream=True
-                    )
-                    response.raise_for_status()
-                    
-                    # 确保目录存在
-                    os.makedirs(os.path.dirname(temp_file_path), exist_ok=True)
-                    
-                    # 写入文件
-                    with open(temp_file_path, "wb") as f:
-                        for chunk in response.iter_content(chunk_size=8192):
-                            if chunk:
-                                f.write(chunk)
-                    
-                    # 验证文件大小
-                    file_size = os.path.getsize(temp_file_path)
-                    if file_size == 0:
-                        raise ValueError("下载的文件大小为0")
-                    
-                    print(f"✅ 视频下载完成，大小: {file_size / 1024 / 1024:.2f} MB")
-                    video_file_path = temp_file_path
-                    break  # 下载成功，退出重试循环
-                    
-                except (requests.exceptions.ChunkedEncodingError,
-                        requests.exceptions.ConnectionError,
-                        requests.exceptions.Timeout,
-                        requests.exceptions.RequestException,
-                        ConnectionError,
-                        IncompleteRead) as e:
-                    last_exception = e
-                    retry_count += 1
-                    
-                    # 清理不完整的文件
-                    if os.path.exists(temp_file_path):
-                        try:
-                            os.remove(temp_file_path)
-                        except:
-                            pass
-                    
-                    if retry_count < max_retries:
-                        wait_time = retry_count * 2  # 递增等待时间：2秒、4秒
-                        print(f"⚠️  下载失败 (尝试 {retry_count}/{max_retries}): {e}")
-                        print(f"   等待 {wait_time} 秒后重试...")
-                        time.sleep(wait_time)
-                    else:
-                        print(f"❌ 下载失败，已重试 {max_retries} 次")
-                        raise
-                except Exception as e:
-                    # 其他类型的异常直接抛出，不重试
-                    if os.path.exists(temp_file_path):
-                        try:
-                            os.remove(temp_file_path)
-                        except:
-                            pass
-                    raise
-            
-            # 如果所有重试都失败了
-            if not video_file_path:
-                if last_exception:
-                    raise last_exception
-                else:
-                    raise Exception("视频下载失败")
-        
-        # 3. 上传视频到Gemini
-        print(f"📤 上传视频到Gemini...")
-        video_file = LLMInvoker.upload_video_to_gemini(video_file_path)
-        
-        # 4. 清理临时文件
-        if is_temp_file:
-            try:
-                os.remove(video_file_path)
-                print(f"✅ 临时文件已删除")
-            except Exception as e:
-                print(f"⚠️  删除临时文件失败: {e}")
-        
-        if not video_file:
-            print(f"❌ 视频上传到Gemini失败")
-            return None
-        
-        # 5. 获取文件信息（用于日志）
-        file_name = None
-        if hasattr(video_file, 'name'):
-            file_name = video_file.name
-        elif hasattr(video_file, 'uri'):
-            # 从URI中提取文件名
-            file_uri = video_file.uri
-            if "/files/" in file_uri:
-                file_name = file_uri.split("/files/")[-1]
-        
-        print(f"✅ 视频上传成功")
-        if file_name:
-            print(f"   文件名称: {file_name}")
-        
-        # 直接返回文件对象
-        return video_file
-        
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ 视频下载/上传失败: {e}")
-        import traceback
-        traceback.print_exc()
-        return None
-
-
-def main():
-    """主函数"""
-    # 解析命令行参数
-    parser = argparse.ArgumentParser(description='运行脚本理解Agent（视频分析版本）')
-    parser.add_argument('directory', type=str, help='视频目录名（如"56898272"），目录下需要有"视频详情.json"文件')
-    args = parser.parse_args()
-
-    directory = args.directory
-
-    print("=" * 80)
-    print(f"开始运行脚本理解Agent - 目录: {directory}")
-    print("=" * 80)
-
-    # 1. 查找视频详情文件
-    print("\n[1] 查找视频详情文件...")
-    try:
-        post_file = find_post_file(directory)
-        if not post_file:
-            print(f"❌ 未找到视频详情文件")
-            return
-
-        print(f"✅ 找到视频详情文件: {post_file.name}")
-        print(f"   文件路径: {post_file}")
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ 查找视频详情文件失败: {e}")
-        return
-
-    # 2. 加载视频详情文件
-    print("\n[2] 加载视频详情文件...")
-    try:
-        post_data = load_result_file(post_file)
-        print(f"✅ 成功加载视频详情文件")
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ 加载视频详情文件失败: {e}")
-        return
-
-    # 3. 提取视频内容
-    print("\n[3] 提取视频内容...")
-    try:
-        text_data, video_url = extract_post_content(post_data)
-        print(f"✅ 成功提取视频内容")
-        print(f"   标题: {text_data.get('title', '无')}")
-        print(f"   正文长度: {len(text_data.get('body', ''))}")
-        print(f"   视频URL: {'有' if video_url else '无'}")
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ 提取视频内容失败: {e}")
-        return
-
-    # 4. 查找最新的result文件
-    print("\n[4] 查找最新的result文件...")
-    try:
-        result_file = find_latest_result_file(directory)
-        if not result_file:
-            print(f"❌ 未找到result文件")
-            return
-
-        print(f"✅ 找到最新result文件: {result_file.name}")
-        print(f"   文件路径: {result_file}")
-        print(f"   修改时间: {datetime.fromtimestamp(result_file.stat().st_mtime)}")
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ 查找result文件失败: {e}")
-        return
-
-    # 5. 加载result文件
-    print("\n[5] 加载result文件...")
-    try:
-        result_data = load_result_file(result_file)
-        print(f"✅ 成功加载result文件")
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ 加载result文件失败: {e}")
-        return
-
-    # 6. 提取选题描述
-    print("\n[6] 提取选题描述...")
-    try:
-        topic_description = extract_topic_description(result_data)
-
-        print(f"✅ 成功提取选题描述")
-        print(f"   选题描述:")
-        if topic_description.get("主题"):
-            print(f"     主题: {topic_description['主题']}")
-        if topic_description.get("描述"):
-            print(f"     描述: {topic_description['描述']}")
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ 提取选题描述失败: {e}")
-        return
-
-    # 7. 下载并上传视频到Gemini
-    print("\n[7] 下载并上传视频到Gemini...")
-    video_file = None
-    if video_url:
-        try:
-            video_file = download_and_upload_video(video_url, directory)
-            if not video_file:
-                print(f"⚠️  视频上传失败，但继续执行（可能影响视频分析功能）")
-        except Exception as e:
-            print(f"⚠️  视频上传失败: {e}，但继续执行（可能影响视频分析功能）")
-            import traceback
-            traceback.print_exc()
-    else:
-        print(f"⚠️  未提供视频URL，跳过上传")
-
-    # 8. 初始化两个Agent
-    print("\n[8] 初始化ScriptSectionDivisionAgent和ScriptElementExtractionAgent...")
-    try:
-        section_agent = ScriptSectionDivisionAgent(
-            model_provider="google_genai"
-        )
-        element_agent = ScriptElementExtractionAgent(
-            model_provider="google_genai"
-        )
-        print(f"✅ Agent初始化成功")
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ Agent初始化失败: {e}")
-        import traceback
-        traceback.print_exc()
-        return
-
-    # 9. 组装state对象
-    print("\n[9] 组装state对象...")
-    try:
-        # 构建选题理解格式（模拟workflow中的格式）
-        topic_understanding = result_data.get("选题理解", {})
-
-        state = {
-            "text": text_data,
-            "video": video_url,
-            "topic_selection_understanding": topic_understanding
-        }
-        
-        # 添加视频文件对象（如果上传成功）
-        if video_file:
-            state["video_file"] = video_file
-        
-        print(f"✅ State对象组装成功")
-        print(f"   - 文本: {bool(text_data)}")
-        print(f"   - 视频URL: {'有' if video_url else '无'}")
-        print(f"   - 视频文件对象: {'有' if video_file else '无'}")
-        print(f"   - 选题理解: {bool(topic_understanding)}")
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ 组装state对象失败: {e}")
-        return
-
-    # 10. 执行两个Agent
-    print("\n[10] 执行脚本段落划分Agent...")
-    try:
-        section_result = section_agent.process(state)
-        sections = section_result.get("段落列表", [])
-        content_category = section_result.get("内容品类", "未知品类")
-        print(f"✅ 段落划分执行成功")
-        print(f"   内容品类: {content_category}")
-        print(f"   划分出 {len(sections)} 个Section")
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ 段落划分执行失败: {e}")
-        import traceback
-        traceback.print_exc()
-        return
-
-    print("\n[11] 执行脚本元素提取Agent...")
-    try:
-        # 更新state，添加段落划分结果和其他必需数据
-        state["section_division"] = {"段落列表": sections}
-
-        # 从result_data中提取灵感点、目的点、关键点（从"三点解构"中提取）
-        three_points = result_data.get("三点解构", {})
-        state["inspiration_points"] = three_points.get("灵感点", {})
-        state["purpose_points"] = three_points.get("目的点", {})
-        state["key_points"] = three_points.get("关键点", {})
-
-        element_result = element_agent.process(state)
-        elements = element_result.get("元素列表", [])
-        tendency_judgment = element_result.get("视频倾向判断", {})
-        print(f"✅ 元素提取执行成功")
-        print(f"   识别出 {len(elements)} 个元素")
-        if tendency_judgment:
-            print(f"   视频倾向: {tendency_judgment.get('判断结果', '未知')}")
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ 元素提取执行失败: {e}")
-        import traceback
-        traceback.print_exc()
-        return
-
-    # 12. 组装最终结果
-    print("\n[12] 组装最终结果...")
-    try:
-        # 递归统计数量
-        def count_items(items_list):
-            count = len(items_list)
-            for item in items_list:
-                if item.get('子项'):
-                    count += count_items(item['子项'])
-            return count
-
-        total_sections = count_items(sections)
-        total_elements = count_items(elements)
-
-        # 组装脚本理解结果
-        script_understanding = {
-            "内容品类": content_category,
-            "段落列表": sections,
-            "元素列表": elements,
-            "视频URL": video_url,
-            "视频倾向判断": tendency_judgment  # 添加视频倾向判断
-        }
-
-        final_result = {
-            "选题描述": topic_description,
-            "脚本理解": script_understanding,
-            "元信息": {
-                "段落总数": total_sections,
-                "元素总数": total_elements,
-                "来源帖子文件": post_file.name,
-                "来源结果文件": result_file.name,
-                "执行时间": datetime.now().isoformat()
-            }
-        }
-        print(f"✅ 结果组装成功")
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ 结果组装失败: {e}")
-        return
-
-    # 13. 保存结果
-    print("\n[13] 保存结果...")
-    try:
-        # 生成带时间戳的文件名
-        timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
-        output_filename = f"script_result_{timestamp}.json"
-        output_path = Path(__file__).parent / directory / "output" / output_filename
-        output_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
-
-        with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f:
-            json.dump(final_result, f, ensure_ascii=False, indent=2)
-
-        print(f"✅ 结果已保存到: {output_path}")
-        print(f"   文件名: {output_filename}")
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ 保存结果失败: {e}")
-        return
-
-    # 13. 显示结果摘要
-    print("\n" + "=" * 80)
-    print("结果摘要")
-    print("=" * 80)
-
-    print(f"\n选题描述:")
-    if topic_description.get("主题"):
-        print(f"   主题: {topic_description['主题']}")
-    if topic_description.get("描述"):
-        print(f"   描述: {topic_description['描述']}")
-
-    # 递归打印Section树状结构
-    def print_sections(sections_list, indent=0):
-        for idx, section in enumerate(sections_list, 1):
-            prefix = "   " + "  " * indent
-            print(f"{prefix}{idx}. {section.get('描述', 'N/A')}")
-            if section.get('子项'):
-                print_sections(section['子项'], indent + 1)
-
-    # 递归统计Section数量(只统计叶子节点)
-    def count_sections(sections_list):
-        count = 0
-        for section in sections_list:
-            if section.get('子项'):
-                # 有子项,递归统计子项
-                count += count_sections(section['子项'])
-            else:
-                # 无子项,是叶子节点
-                count += 1
-        return count
-
-    total_sections = count_sections(sections)
-    print(f"\nSection列表 ({total_sections} 个):")
-    print_sections(sections)
-
-    # 打印Element列表(只打印名称和类型,不打印树状结构)
-    def print_elements(elements_list):
-        for element in elements_list:
-            name = element.get('名称', 'N/A')
-            elem_type = element.get('类型', 'N/A')
-            classification = element.get('分类', {})
-
-            # 构建分类路径
-            if classification:
-                class_path = " > ".join([v for v in classification.values() if v])
-                print(f"   - [{elem_type}] {name} ({class_path})")
-            else:
-                print(f"   - [{elem_type}] {name}")
-
-    # 不再递归统计,直接使用列表长度
-    total_elements = len(elements)
-    print(f"\n元素列表 ({total_elements} 个):")
-    if elements:
-        print_elements(elements)
-    else:
-        print("   (无)")
-
-    print("\n" + "=" * 80)
-    print("测试完成！")
-    print("=" * 80)
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()

examples/run_single.py

@@ -1,193 +0,0 @@
-"""
-测试脚本：运行视频解构
-
-功能：
-1. 支持视频输入（视频详情.json）
-2. 运行 WhatDeconstructionWorkflow（视频分析版本）
-"""
-
-import json
-import sys
-import os
-import argparse
-from pathlib import Path
-from datetime import datetime
-
-# 添加项目根目录到路径
-project_root = Path(__file__).parent.parent
-sys.path.insert(0, str(project_root))
-
-# 手动加载.env文件
-def load_env_file(env_path):
-    """手动加载.env文件"""
-    if not env_path.exists():
-        return False
-
-    with open(env_path, 'r') as f:
-        for line in f:
-            line = line.strip()
-            # 跳过注释和空行
-            if not line or line.startswith('#'):
-                continue
-            # 解析KEY=VALUE
-            if '=' in line:
-                key, value = line.split('=', 1)
-                os.environ[key.strip()] = value.strip()
-
-    return True
-
-env_path = project_root / ".env"
-if load_env_file(env_path):
-    print(f"✅ 已加载环境变量从: {env_path}")
-    # 验证API密钥
-    api_key = os.environ.get("GEMINI_API_KEY", "")
-    if api_key:
-        print(f"   GEMINI_API_KEY: {api_key[:10]}...")
-else:
-    print(f"⚠️  未找到.env文件: {env_path}")
-
-from src.workflows.what_deconstruction_workflow import WhatDeconstructionWorkflow
-from src.utils.logger import get_logger
-
-logger = get_logger(__name__)
-
-def load_test_data(directory):
-    """
-    加载测试数据（视频格式）
-
-    Args:
-        directory: 视频目录名（如"56898272"）
-    """
-    # 加载视频详情文件
-    video_data_path = Path(__file__).parent / directory / "视频详情.json"
-    if not video_data_path.exists():
-        raise FileNotFoundError(f"未找到视频详情文件：{video_data_path}\n请确保目录下存在'视频详情.json'文件")
-    
-    with open(video_data_path, "r", encoding="utf-8") as f:
-        data = json.load(f)
-    
-    return data
-
-
-def convert_to_workflow_input(raw_data):
-    """
-    将原始数据转换为工作流输入格式（视频分析版本）
-
-    Args:
-        raw_data: 原始帖子数据（视频格式）
-    """
-    # 视频分析版本：直接使用视频URL和文本信息
-    input_data = {
-        "video": raw_data.get("video", ""),
-        "channel_content_id": raw_data.get("channel_content_id", ""),
-        "title": raw_data.get("title", ""),
-        "body_text": raw_data.get("body_text", ""),
-    }
-
-    return input_data
-
-
-def main():
-    """主函数"""
-    # 解析命令行参数
-    parser = argparse.ArgumentParser(description='运行单个视频的What解构工作流（视频分析版本）')
-    parser.add_argument('directory', type=str, help='视频目录名（如"56898272"），目录下需要有"视频详情.json"文件')
-    args = parser.parse_args()
-
-    directory = args.directory
-
-    print("=" * 80)
-    print(f"开始测试 What 解构工作流（视频分析版本）- 目录: {directory}")
-    print("=" * 80)
-
-    # 1. 加载测试数据（目标视频）
-    print("\n[1] 加载测试数据（目标视频）...")
-    try:
-        raw_data = load_test_data(directory)
-
-        print(f"✅ 成功加载测试数据")
-        print(f"   - 标题: {raw_data.get('title')}")
-        print(f"   - 内容类型: {raw_data.get('content_type', 'unknown')}")
-        video_url = raw_data.get('video', '')
-        if video_url:
-            print(f"   - 视频URL: {video_url[:50]}...")
-        else:
-            print(f"   - 视频URL: 未提供")
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ 加载测试数据失败: {e}")
-        return
-
-    # 2. 转换数据格式
-    print("\n[2] 转换数据格式...")
-    try:
-        input_data = convert_to_workflow_input(raw_data)
-        print(f"✅ 数据格式转换成功")
-        print(f"   - 视频URL: {input_data.get('video', '')[:50]}...")
-        print(f"   - 标题: {input_data.get('title', '')}")
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ 数据格式转换失败: {e}")
-        return
-
-    # 3. 初始化工作流
-    print("\n[3] 初始化工作流...")
-    try:
-        workflow = WhatDeconstructionWorkflow(
-            model_provider="google_genai",
-            max_depth=10
-        )
-        print(f"✅ 工作流初始化成功")
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ 工作流初始化失败: {e}")
-        import traceback
-        traceback.print_exc()
-        return
-
-    # 4. 执行工作流
-    print("\n[4] 执行工作流...")
-    print("   注意：这可能需要几分钟时间...")
-    try:
-        result = workflow.invoke(input_data)
-        print(f"✅ 工作流执行成功")
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ 工作流执行失败: {e}")
-        import traceback
-        traceback.print_exc()
-        return
-
-    # 5. 保存结果
-    print("\n[5] 保存结果...")
-    try:
-        # 生成带时间戳的文件名
-        timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
-        output_filename = f"result_{timestamp}.json"
-        output_path = Path(__file__).parent / directory / "output" / output_filename
-        output_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
-
-        with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f:
-            json.dump(result, f, ensure_ascii=False, indent=2)
-
-        print(f"✅ 结果已保存到: {output_path}")
-        print(f"   文件名: {output_filename}")
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ 保存结果失败: {e}")
-        return
-
-    # 6. 显示结果摘要
-    print("\n" + "=" * 80)
-    print("结果摘要")
-    print("=" * 80)
-
-    if result:
-        # 1. 视频信息
-        topic_selection_v2 = result.get("topic_selection_v2", {})
-        if topic_selection_v2:
-            print(f"✅ 选题结构分析 V2 完成")
-            print(f"   - 选题结构: {topic_selection_v2}")
-        else:
-            print(f"❌ 选题结构分析 V2 失败")
-            return
-        
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()

examples/run_test.py

@@ -1,99 +0,0 @@
-"""
-统一测试脚本：根据参数选择运行单个视频或批量处理
-
-功能：
-1. 支持 single 模式：处理单个视频
-2. 支持 batch 模式：批量处理作者历史视频
-3. 自动加载对应目录的数据（视频详情.json）
-"""
-
-import sys
-import subprocess
-from pathlib import Path
-import argparse
-
-
-def main():
-    """主函数"""
-    # 解析命令行参数
-    parser = argparse.ArgumentParser(
-        description='运行What解构工作流测试脚本',
-        formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
-        epilog="""
-使用示例:
-  # 单个视频模式
-  python examples/run_test.py single 56898272  # 视频输入（使用视频详情.json）
-
-  # 批量处理模式
-  python examples/run_test.py batch <目录名>
-
-注意：
-  - 视频输入：目录下需要有"视频详情.json"文件
-  - 视频详情.json格式：包含video、title、body_text等字段
-        """
-    )
-
-    parser.add_argument(
-        'mode',
-        type=str,
-        choices=['single', 'batch'],
-        help='运行模式：single（单个帖子）或 batch（批量处理）'
-    )
-
-    parser.add_argument(
-        'directory',
-        type=str,
-        help='视频目录名（如"56898272"），目录下需要有"视频详情.json"文件'
-    )
-
-    args = parser.parse_args()
-
-    # 获取脚本目录
-    script_dir = Path(__file__).parent
-
-    # 根据模式选择对应的脚本
-    if args.mode == 'single':
-        script_path = script_dir / "run_single.py"
-        mode_name = "单个视频处理"
-    else:  # batch
-        script_path = script_dir / "run_batch.py"
-        mode_name = "批量处理"
-
-    # 检查脚本是否存在
-    if not script_path.exists():
-        print(f"❌ 错误：脚本不存在 {script_path}")
-        return 1
-
-    # 检查目录是否存在
-    data_dir = script_dir / args.directory
-    if not data_dir.exists():
-        print(f"❌ 错误：目录不存在 {data_dir}")
-        print(f"   请确保以下目录存在：")
-        print(f"   - {data_dir}")
-        return 1
-
-    # 显示运行信息
-    print("=" * 80)
-    print(f"运行模式: {mode_name}")
-    print(f"目录: {args.directory}")
-    print(f"脚本: {script_path.name}")
-    print("=" * 80)
-    print()
-
-    # 构建命令
-    cmd = [sys.executable, str(script_path), args.directory]
-
-    # 执行命令
-    try:
-        result = subprocess.run(cmd, check=False)
-        return result.returncode
-    except KeyboardInterrupt:
-        print("\n\n⚠️  用户中断执行")
-        return 130
-    except Exception as e:
-        print(f"\n❌ 执行失败: {e}")
-        return 1
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    sys.exit(main())

examples/static/visualize/tab1.py

@@ -3,12 +3,489 @@
 Tab1内容生成器 - 选题点（灵感点、目的点、关键点）
 """
 import html as html_module
-from typing import Dict, Any
+from typing import Dict, Any, List
+
+
+def render_inspiration_card(item: Dict[str, Any], idx: int) -> str:
+    """渲染灵感点卡片"""
+    point_text = item.get('灵感点', '')
+    description = item.get('描述', '')
+    category = item.get('分类', '')
+    features = item.get('提取的特征', [])
+    scoring = item.get('scoring', {})
+    reasoning = item.get('推理', '')
+    derivation = item.get('推导说明', '')
+    
+    card_id = f'inspiration-{idx}'
+    has_details = description or features or scoring or reasoning or derivation
+    
+    html = f'<div class="point-card inspiration-card" data-card-id="{card_id}">\n'
+    html += '<div class="point-card-header" onclick="toggleCardDetails(\'' + card_id + '\')">\n'
+    html += f'<span class="point-number">#{idx}</span>\n'
+    html += f'<span class="point-text">{html_module.escape(point_text)}</span>\n'
+    if category:
+        html += f'<span class="point-category">{html_module.escape(category)}</span>\n'
+    if has_details:
+        html += '<span class="toggle-icon">▼</span>\n'
+    html += '</div>\n'
+    
+    if has_details:
+        html += f'<div class="point-card-details" id="{card_id}-details">\n'
+        
+        if description:
+            html += '<div class="detail-section">\n'
+            html += '<strong>描述：</strong>\n'
+            html += f'<div class="detail-text">{html_module.escape(description)}</div>\n'
+            html += '</div>\n'
+        
+        if reasoning:
+            html += '<div class="detail-section">\n'
+            html += '<strong>推理：</strong>\n'
+            html += f'<div class="detail-text">{html_module.escape(reasoning)}</div>\n'
+            html += '</div>\n'
+        
+        if derivation:
+            html += '<div class="detail-section">\n'
+            html += '<strong>推导说明：</strong>\n'
+            html += f'<div class="detail-text">{html_module.escape(derivation)}</div>\n'
+            html += '</div>\n'
+        
+        if features:
+            html += '<div class="detail-section">\n'
+            html += '<strong>提取的特征：</strong>\n'
+            html += '<div class="feature-tags">\n'
+            for feature in features:
+                feature_name = feature.get('特征名称', '')
+                weight = feature.get('权重', 0)
+                dimension = feature.get('维度分类', '')
+                html += f'<span class="feature-tag">{html_module.escape(feature_name)} '
+                if dimension:
+                    html += f'<em class="feature-dimension">({html_module.escape(dimension)})</em> '
+                html += f'<strong class="feature-weight">权重:{weight}</strong></span>\n'
+            html += '</div>\n'
+            html += '</div>\n'
+        
+        if scoring:
+            html += '<div class="detail-section">\n'
+            html += '<strong>评分：</strong>\n'
+            html += '<div class="scoring-badges">\n'
+            if '人设契合度' in scoring:
+                html += f'<span class="scoring-badge">人设契合度: {scoring["人设契合度"]}/10</span>\n'
+            if '触发可能性' in scoring:
+                html += f'<span class="scoring-badge">触发可能性: {scoring["触发可能性"]}/10</span>\n'
+            if '内容解释力' in scoring:
+                html += f'<span class="scoring-badge">内容解释力: {scoring["内容解释力"]}/10</span>\n'
+            if '总分' in scoring:
+                html += f'<span class="scoring-badge total-score">总分: {scoring["总分"]}</span>\n'
+            if '评分说明' in scoring:
+                html += f'<div class="scoring-note">{html_module.escape(scoring["评分说明"])}</div>\n'
+            html += '</div>\n'
+            html += '</div>\n'
+        
+        html += '</div>\n'
+    
+    html += '</div>\n'
+    return html
+
+
+def render_purpose_card(item: Dict[str, Any], idx: int) -> str:
+    """渲染目的点卡片"""
+    point_text = item.get('目的点', '')
+    description = item.get('描述', '')
+    dimension = item.get('维度', {})
+    features = item.get('提取的特征', [])
+    reasoning = item.get('推理', '')
+    
+    card_id = f'purpose-{idx}'
+    has_details = description or features or reasoning
+    
+    html = f'<div class="point-card purpose-card" data-card-id="{card_id}">\n'
+    html += '<div class="point-card-header" onclick="toggleCardDetails(\'' + card_id + '\')">\n'
+    html += f'<span class="point-number">#{idx}</span>\n'
+    html += f'<span class="point-text">{html_module.escape(point_text)}</span>\n'
+    
+    # 显示维度标签
+    if dimension:
+        html += '<div class="dimension-tags">\n'
+        if '一级分类' in dimension:
+            html += f'<span class="dimension-tag level-1">{html_module.escape(dimension["一级分类"])}</span>\n'
+        if '二级分类' in dimension:
+            html += f'<span class="dimension-tag level-2">{html_module.escape(dimension["二级分类"])}</span>\n'
+        html += '</div>\n'
+    
+    if has_details:
+        html += '<span class="toggle-icon">▼</span>\n'
+    html += '</div>\n'
+    
+    if has_details:
+        html += f'<div class="point-card-details" id="{card_id}-details">\n'
+        
+        if description:
+            html += '<div class="detail-section">\n'
+            html += '<strong>描述：</strong>\n'
+            html += f'<div class="detail-text">{html_module.escape(description)}</div>\n'
+            html += '</div>\n'
+        
+        if reasoning:
+            html += '<div class="detail-section">\n'
+            html += '<strong>推理：</strong>\n'
+            html += f'<div class="detail-text">{html_module.escape(reasoning)}</div>\n'
+            html += '</div>\n'
+        
+        if features:
+            html += '<div class="detail-section">\n'
+            html += '<strong>提取的特征：</strong>\n'
+            html += '<div class="feature-tags">\n'
+            for feature in features:
+                feature_name = feature.get('特征名称', '')
+                weight = feature.get('权重', 0)
+                feature_class = feature.get('特征分类', '')
+                html += f'<span class="feature-tag">{html_module.escape(feature_name)} '
+                if feature_class:
+                    html += f'<em class="feature-dimension">({html_module.escape(feature_class)})</em> '
+                html += f'<strong class="feature-weight">权重:{weight}</strong></span>\n'
+            html += '</div>\n'
+            html += '</div>\n'
+        
+        html += '</div>\n'
+    
+    html += '</div>\n'
+    return html
+
+
+def render_keypoint_card(item: Dict[str, Any], idx: int, level: int = 0) -> str:
+    """渲染关键点卡片（支持嵌套）"""
+    point_text = item.get('关键点', '')
+    description = item.get('描述', '')
+    dimension = item.get('维度', '') or item.get('维度细分', '')
+    dimension_category = item.get('维度大类', '')
+    features = item.get('提取的特征', [])
+    children = item.get('children', [])
+    child_reason = item.get('作为子节点的原因', '')
+    
+    card_id = f'keypoint-{idx}-l{level}'
+    has_details = description or features or child_reason
+    has_children = len(children) > 0
+    
+    indent_class = f'keypoint-level-{level}' if level > 0 else ''
+    
+    html = f'<div class="point-card keypoint-card {indent_class}" data-card-id="{card_id}" data-level="{level}">\n'
+    html += '<div class="point-card-header" onclick="toggleCardDetails(\'' + card_id + '\')">\n'
+    html += f'<span class="point-number">#{item.get("候选编号", idx)}</span>\n'
+    html += f'<span class="point-text">{html_module.escape(point_text)}</span>\n'
+    
+    # 显示维度大类标签（实质类/形式类）
+    if dimension_category:
+        category_label = '形式类' if dimension_category == '形式' else '实质类'
+        category_class = 'dimension-category-form' if dimension_category == '形式' else 'dimension-category-substance'
+        html += f'<span class="dimension-category {category_class}">{html_module.escape(category_label)}</span>\n'
+    
+    # 显示维度标签（维度细分）
+    if dimension:
+        html += f'<span class="dimension-tag keypoint-dimension">{html_module.escape(dimension)}</span>\n'
+    
+    if has_details or has_children:
+        html += '<span class="toggle-icon">▼</span>\n'
+    html += '</div>\n'
+    
+    if has_details or has_children:
+        html += f'<div class="point-card-details" id="{card_id}-details">\n'
+        
+        if description:
+            html += '<div class="detail-section">\n'
+            html += '<strong>描述：</strong>\n'
+            html += f'<div class="detail-text">{html_module.escape(description)}</div>\n'
+            html += '</div>\n'
+        
+        if child_reason:
+            html += '<div class="detail-section">\n'
+            html += '<strong>作为子节点的原因：</strong>\n'
+            html += f'<div class="detail-text">{html_module.escape(child_reason)}</div>\n'
+            html += '</div>\n'
+        
+        if features:
+            html += '<div class="detail-section">\n'
+            html += '<strong>提取的特征：</strong>\n'
+            html += '<div class="feature-tags">\n'
+            for feature in features:
+                feature_name = feature.get('特征名称', '')
+                weight = feature.get('权重', 0)
+                feature_dimension = feature.get('维度', '')
+                html += f'<span class="feature-tag">{html_module.escape(feature_name)} '
+                if feature_dimension:
+                    html += f'<em class="feature-dimension">({html_module.escape(feature_dimension)})</em> '
+                html += f'<strong class="feature-weight">权重:{weight}</strong></span>\n'
+            html += '</div>\n'
+            html += '</div>\n'
+        
+        # 递归渲染子关键点
+        if has_children:
+            html += '<div class="detail-section keypoint-children">\n'
+            html += '<strong>子关键点：</strong>\n'
+            html += '<div class="keypoint-children-list">\n'
+            for child_idx, child in enumerate(children, 1):
+                html += render_keypoint_card(child, child_idx, level + 1)
+            html += '</div>\n'
+            html += '</div>\n'
+        
+        html += '</div>\n'
+    
+    html += '</div>\n'
+    return html
 
 
 def generate_tab1_content(data: Dict[str, Any]) -> str:
     """生成Tab1内容：选题、灵感点、目的点、关键点"""
     html = '<div class="tab-content" id="tab1">\n'
+    
+    # 添加CSS样式
+    html += '''
+    <style>
+    .point-card {
+        background: white;
+        border-radius: 8px;
+        box-shadow: 0 2px 8px rgba(0, 0, 0, 0.1);
+        margin-bottom: 16px;
+        transition: all 0.3s ease;
+        overflow: hidden;
+    }
+    
+    .point-card:hover {
+        box-shadow: 0 4px 16px rgba(0, 0, 0, 0.15);
+        transform: translateY(-2px);
+    }
+    
+    .point-card-header {
+        display: flex;
+        align-items: center;
+        gap: 12px;
+        padding: 16px 20px;
+        cursor: pointer;
+        user-select: none;
+        border-bottom: 1px solid #f0f0f0;
+    }
+    
+    .point-card-header:hover {
+        background-color: #f8f8f8;
+    }
+    
+    .point-number {
+        color: #667eea;
+        font-weight: 600;
+        font-size: 14px;
+        min-width: 40px;
+    }
+    
+    .point-text {
+        flex: 1;
+        font-size: 16px;
+        font-weight: 500;
+        color: #333;
+    }
+    
+    .point-category {
+        background-color: #e3f2fd;
+        color: #1976d2;
+        padding: 4px 12px;
+        border-radius: 12px;
+        font-size: 12px;
+        font-weight: 500;
+    }
+    
+    .dimension-tags {
+        display: flex;
+        gap: 8px;
+    }
+    
+    .dimension-tag {
+        background-color: #f3e5f5;
+        color: #7b1fa2;
+        padding: 4px 12px;
+        border-radius: 12px;
+        font-size: 12px;
+        font-weight: 500;
+    }
+    
+    .dimension-tag.level-1 {
+        background-color: #e1bee7;
+        color: #6a1b9a;
+    }
+    
+    .dimension-tag.level-2 {
+        background-color: #f3e5f5;
+        color: #7b1fa2;
+    }
+    
+    .dimension-category {
+        padding: 4px 12px;
+        border-radius: 12px;
+        font-size: 12px;
+        font-weight: 600;
+    }
+    
+    .dimension-category-form {
+        background-color: #fff3e0;
+        color: #e65100;
+    }
+    
+    .dimension-category-substance {
+        background-color: #e8f5e9;
+        color: #2e7d32;
+    }
+    
+    .toggle-icon {
+        color: #999;
+        font-size: 12px;
+        transition: transform 0.3s ease;
+    }
+    
+    .point-card.expanded .toggle-icon {
+        transform: rotate(180deg);
+    }
+    
+    .point-card-details {
+        display: none;
+        padding: 20px;
+        background-color: #fafafa;
+    }
+    
+    .point-card.expanded .point-card-details {
+        display: block;
+    }
+    
+    .detail-section {
+        margin-bottom: 20px;
+    }
+    
+    .detail-section:last-child {
+        margin-bottom: 0;
+    }
+    
+    .detail-section strong {
+        display: block;
+        color: #667eea;
+        font-size: 14px;
+        font-weight: 600;
+        margin-bottom: 8px;
+    }
+    
+    .detail-text {
+        background-color: white;
+        padding: 12px 16px;
+        border-radius: 6px;
+        line-height: 1.6;
+        color: #444;
+        font-size: 14px;
+        border-left: 3px solid #667eea;
+    }
+    
+    .feature-tags {
+        display: flex;
+        flex-wrap: wrap;
+        gap: 8px;
+        margin-top: 8px;
+    }
+    
+    .feature-tag {
+        background-color: #e8eaf6;
+        color: #3f51b5;
+        padding: 6px 12px;
+        border-radius: 15px;
+        font-size: 13px;
+    }
+    
+    .feature-dimension {
+        color: #7986cb;
+        font-style: italic;
+    }
+    
+    .feature-weight {
+        color: #1a237e;
+        margin-left: 4px;
+    }
+    
+    .scoring-badges {
+        display: flex;
+        flex-wrap: wrap;
+        gap: 8px;
+        margin-top: 8px;
+    }
+    
+    .scoring-badge {
+        background-color: #e0f2f1;
+        color: #00695c;
+        padding: 6px 12px;
+        border-radius: 15px;
+        font-size: 13px;
+        font-weight: 500;
+    }
+    
+    .scoring-badge.total-score {
+        background-color: #667eea;
+        color: white;
+        font-weight: 600;
+    }
+    
+    .scoring-note {
+        margin-top: 12px;
+        padding: 12px;
+        background-color: #fff3cd;
+        border-left: 3px solid #ffc107;
+        border-radius: 4px;
+        font-size: 13px;
+        color: #856404;
+        line-height: 1.6;
+    }
+    
+    /* 关键点嵌套样式 */
+    .keypoint-card.keypoint-level-1 {
+        margin-left: 24px;
+        border-left: 3px solid #4facfe;
+    }
+    
+    .keypoint-card.keypoint-level-2 {
+        margin-left: 48px;
+        border-left: 3px solid #43e97b;
+    }
+    
+    .keypoint-card.keypoint-level-3 {
+        margin-left: 72px;
+        border-left: 3px solid #fa709a;
+    }
+    
+    .keypoint-children {
+        margin-top: 16px;
+    }
+    
+    .keypoint-children-list {
+        margin-top: 12px;
+    }
+    
+    .inspiration-card {
+        border-left: 4px solid #667eea;
+    }
+    
+    .purpose-card {
+        border-left: 4px solid #f093fb;
+    }
+    
+    .keypoint-card {
+        border-left: 4px solid #4facfe;
+    }
+    </style>
+    '''
+    
+    # 添加JavaScript
+    html += '''
+    <script>
+    function toggleCardDetails(cardId) {
+        const card = document.querySelector(`[data-card-id="${cardId}"]`);
+        if (card) {
+            card.classList.toggle('expanded');
+        }
+    }
+    </script>
+    '''
 
     # 选题描述
     if '选题描述' in data:
@@ -26,157 +503,54 @@ def generate_tab1_content(data: Dict[str, Any]) -> str:
         inspiration = data['灵感点']
         html += '<div class="section">\n'
         html += '<h3>灵感点</h3>\n'
+        html += '<div class="point-cards-list">\n'
 
         if isinstance(inspiration, list):
             for idx, item in enumerate(inspiration, 1):
-                point_text = item.get('灵感点', '')
-                description = item.get('描述', '')
-                features = item.get('提取的特征', [])
-                scoring = item.get('scoring', {})
-
-                html += f'<div class="point-item inspiration-item">\n'
-                html += f'<div class="point-header">\n'
-                html += f'<span class="point-number">#{idx}</span>\n'
-                html += f'<span class="point-text">{html_module.escape(point_text)}</span>\n'
-                html += f'</div>\n'
-
-                if description:
-                    html += f'<div class="point-description">{html_module.escape(description)}</div>\n'
-
-                # 显示提取的特征
-                if features:
-                    html += f'<div class="point-features">\n'
-                    html += f'<strong>提取的特征：</strong>\n'
-                    html += f'<div class="feature-tags">\n'
-                    for feature in features:
-                        feature_name = feature.get('特征名称', '')
-                        weight = feature.get('权重', 0)
-                        dimension = feature.get('维度分类', '')
-                        html += f'<span class="feature-tag">{html_module.escape(feature_name)} '
-                        if dimension:
-                            html += f'<em class="feature-dimension">({html_module.escape(dimension)})</em> '
-                        html += f'<strong class="feature-weight">权重:{weight}</strong></span>\n'
-                    html += f'</div>\n'
-                    html += f'</div>\n'
-
-                # 显示评分信息
-                if scoring:
-                    html += f'<div class="point-scoring">\n'
-                    html += f'<strong>评分：</strong>\n'
-                    html += f'<div class="scoring-badges">\n'
-                    if '人设契合度' in scoring:
-                        html += f'<span class="scoring-badge">人设契合度: {scoring["人设契合度"]}/10</span>\n'
-                    if '触发可能性' in scoring:
-                        html += f'<span class="scoring-badge">触发可能性: {scoring["触发可能性"]}/10</span>\n'
-                    if '内容解释力' in scoring:
-                        html += f'<span class="scoring-badge">内容解释力: {scoring["内容解释力"]}/10</span>\n'
-                    if '总分' in scoring:
-                        html += f'<span class="scoring-badge total-score">总分: {scoring["总分"]}</span>\n'
-                    html += f'</div>\n'
-                    html += f'</div>\n'
-
-                html += f'</div>\n'
+                html += render_inspiration_card(item, idx)
 
         html += '</div>\n'
+        html += '</div>\n'
 
     # 目的点
     if '目的点' in data:
         purpose = data['目的点']
         html += '<div class="section">\n'
         html += '<h3>目的点</h3>\n'
+        html += '<div class="point-cards-list">\n'
 
-        if isinstance(purpose, list):
-            for idx, item in enumerate(purpose, 1):
-                point_text = item.get('目的点', '')
-                description = item.get('描述', '')
-                dimension = item.get('维度', {})
-                features = item.get('提取的特征', [])
+        if isinstance(purpose, dict) and 'purposes' in purpose:
+            purpose_list = purpose['purposes']
+        elif isinstance(purpose, list):
+            purpose_list = purpose
+        else:
+            purpose_list = []
 
-                html += f'<div class="point-item purpose-item">\n'
-                html += f'<div class="point-header">\n'
-                html += f'<span class="point-number">#{idx}</span>\n'
-                html += f'<span class="point-text">{html_module.escape(point_text)}</span>\n'
-
-                # 显示维度标签
-                if dimension:
-                    html += f'<div class="dimension-tags">\n'
-                    if '一级分类' in dimension:
-                        html += f'<span class="dimension-tag level-1">{html_module.escape(dimension["一级分类"])}</span>\n'
-                    if '二级分类' in dimension:
-                        html += f'<span class="dimension-tag level-2">{html_module.escape(dimension["二级分类"])}</span>\n'
-                    html += f'</div>\n'
-
-                html += f'</div>\n'
-
-                if description:
-                    html += f'<div class="point-description">{html_module.escape(description)}</div>\n'
-
-                # 显示提取的特征
-                if features:
-                    html += f'<div class="point-features">\n'
-                    html += f'<strong>提取的特征：</strong>\n'
-                    html += f'<div class="feature-tags">\n'
-                    for feature in features:
-                        feature_name = feature.get('特征名称', '')
-                        weight = feature.get('权重', 0)
-                        feature_class = feature.get('特征分类', '')
-                        html += f'<span class="feature-tag">{html_module.escape(feature_name)} '
-                        if feature_class:
-                            html += f'<em class="feature-dimension">({html_module.escape(feature_class)})</em> '
-                        html += f'<strong class="feature-weight">权重:{weight}</strong></span>\n'
-                    html += f'</div>\n'
-                    html += f'</div>\n'
-
-                html += f'</div>\n'
+        if isinstance(purpose_list, list):
+            for idx, item in enumerate(purpose_list, 1):
+                html += render_purpose_card(item, idx)
 
         html += '</div>\n'
+        html += '</div>\n'
 
     # 关键点
     if '关键点' in data:
         keypoint = data['关键点']
         html += '<div class="section">\n'
         html += '<h3>关键点</h3>\n'
+        html += '<div class="point-cards-list">\n'
 
-        if isinstance(keypoint, list):
-            for idx, item in enumerate(keypoint, 1):
-                point_text = item.get('关键点', '')
-                description = item.get('描述', '')
-                dimension = item.get('维度', '')
-                features = item.get('提取的特征', [])
-
-                html += f'<div class="point-item keypoint-item">\n'
-                html += f'<div class="point-header">\n'
-                html += f'<span class="point-number">#{idx}</span>\n'
-                html += f'<span class="point-text">{html_module.escape(point_text)}</span>\n'
-
-                # 显示维度标签
-                if dimension:
-                    html += f'<span class="dimension-tag keypoint-dimension">{html_module.escape(dimension)}</span>\n'
-
-                html += f'</div>\n'
-
-                if description:
-                    html += f'<div class="point-description">{html_module.escape(description)}</div>\n'
-
-                # 显示提取的特征
-                if features:
-                    html += f'<div class="point-features">\n'
-                    html += f'<strong>提取的特征：</strong>\n'
-                    html += f'<div class="feature-tags">\n'
-                    for feature in features:
-                        feature_name = feature.get('特征名称', '')
-                        weight = feature.get('权重', 0)
-                        feature_dimension = feature.get('维度', '')
-                        html += f'<span class="feature-tag">{html_module.escape(feature_name)} '
-                        if feature_dimension:
-                            html += f'<em class="feature-dimension">({html_module.escape(feature_dimension)})</em> '
-                        html += f'<strong class="feature-weight">权重:{weight}</strong></span>\n'
-                    html += f'</div>\n'
-                    html += f'</div>\n'
-
-                html += f'</div>\n'
+        # 处理关键点数据：可能是列表，也可能是包含key_points的对象
+        keypoint_list = keypoint
+        if isinstance(keypoint, dict) and 'key_points' in keypoint:
+            keypoint_list = keypoint['key_points']
+        
+        if isinstance(keypoint_list, list):
+            for idx, item in enumerate(keypoint_list, 1):
+                html += render_keypoint_card(item, idx, 0)
 
         html += '</div>\n'
+        html += '</div>\n'
 
     html += '</div>\n'
     return html

examples/static/visualize/tab5.py

@@ -8,6 +8,33 @@ import json
 from typing import Dict, Any, List
 
 
+def get_intent_support_data(element: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+    """
+    获取元素的意图支撑数据（兼容新旧数据结构）
+    
+    优先使用"意图支撑"字段，如果没有则使用"多维度评分"字段
+    这两个字段内部存储的都是意图支撑数据
+    
+    Args:
+        element: 元素数据
+        
+    Returns:
+        意图支撑数据字典，格式：{"灵感点": [...], "目的点": [...], "关键点": [...]}
+    """
+    # 优先使用"意图支撑"字段
+    intent_support = element.get('意图支撑')
+    if intent_support and isinstance(intent_support, dict):
+        return intent_support
+    
+    # 如果没有"意图支撑"，则使用"多维度评分"字段（兼容旧数据）
+    multi_scores = element.get('多维度评分')
+    if multi_scores and isinstance(multi_scores, dict):
+        return multi_scores
+    
+    # 都没有则返回空字典
+    return {}
+
+
 def generate_tab5_content(data: Dict[str, Any]) -> str:
     """生成Tab5内容：实质与形式的双向支撑关系图（4列布局）"""
     html = '<div class="tab-content" id="tab5">\n'
@@ -70,7 +97,7 @@ def generate_tab5_content(data: Dict[str, Any]) -> str:
     html += '<div class="tab5-header">\n'
     html += '<h2 class="tab5-title">实质与形式的双向支撑关系图</h2>\n'
     html += '<div class="tab5-description">\n'
-    html += '<p>4列展示：<strong>选题点(实质评分)</strong> ← <strong>实质点</strong> | <strong>形式点</strong> → <strong>选题点(形式评分)</strong></p>\n'
+    html += '<p>4列展示：<strong>选题点(实质支撑)</strong> ← <strong>实质点</strong> | <strong>形式点</strong> → <strong>选题点(形式支撑)</strong></p>\n'
     html += '<ul class="relationship-rules">\n'
     html += '<li>左侧选题点：显示实质点对灵感点、关键点、目的点的支撑关系</li>\n'
     html += '<li>右侧选题点：显示形式点对灵感点、关键点、目的点的支撑关系</li>\n'
@@ -88,7 +115,7 @@ def generate_tab5_content(data: Dict[str, Any]) -> str:
     # 主要内容区域（4列布局）
     html += '<div class="tab5-four-column-container">\n'
 
-    # 第1列：左侧选题点（来自实质点的评分）
+    # 第1列：左侧选题点（来自实质点的支撑关系）
     html += '<div class="tab5-column tab5-left-targets">\n'
     html += '<h3 class="panel-title">选题点<br/><span style="font-size:0.8em;font-weight:normal;color:#6c757d;">(实质支撑)</span></h3>\n'
 
@@ -260,7 +287,7 @@ def generate_tab5_content(data: Dict[str, Any]) -> str:
 
     html += '</div>\n'
 
-    # 第4列：右侧选题点（来自形式点的评分）
+    # 第4列：右侧选题点（来自形式点的支撑关系）
     html += '<div class="tab5-column tab5-right-targets">\n'
     html += '<h3 class="panel-title">选题点<br/><span style="font-size:0.8em;font-weight:normal;color:#6c757d;">(形式支撑)</span></h3>\n'
 
@@ -382,11 +409,14 @@ def render_form_card(form: Dict[str, Any], css_class: str) -> str:
     form_id = form.get('id', '')
     form_name = form.get('名称', '')
     description = form.get('描述', '')
+    weight_score = form.get('权重分')
 
     html = f'<div class="form-card {css_class}" data-id="{html_module.escape(form_id)}" onclick="selectForm(' + f"'{form_id}'" + ')">\n'
     html += f'<div class="card-header">\n'
     html += f'<div class="card-id">#{html_module.escape(form_id)}</div>\n'
     html += f'<div class="card-name">{html_module.escape(form_name)}</div>\n'
+    if weight_score is not None:
+        html += f'<div class="card-weight" style="font-size: 11px; color: #666; margin-top: 2px;">权重分: {weight_score:.1f}</div>\n'
     html += '</div>\n'
     if description:
         html += f'<div class="card-description">{html_module.escape(description[:50])}{"..." if len(description) > 50 else ""}</div>\n'
@@ -457,18 +487,18 @@ def build_bidirectional_relationships(
     all_substances = concrete_elements + concrete_concepts + implicit_concepts + abstract_concepts
     all_forms = concrete_element_forms + concrete_concept_forms + overall_forms
 
-    # 阈值设定
-    # 实质点侧已不再使用多维度评分，仅依赖意图支撑关系进行连线
-    FORM_THRESHOLD = 0.5  # 形式点和选题点的阈值
+    # 注意：优先使用"意图支撑"字段，如果没有则使用"多维度评分"字段（兼容旧数据）
+    # 这两个字段内部存储的都是意图支撑数据，每个项目就是一个支撑点
+    # 不再需要阈值过滤，所有支撑点都会显示连线
 
-    # 1. 构建实质点到选题点的关系（基于「意图支撑」，不再使用多维度评分）
+    # 1. 构建实质点到选题点的关系（基于意图支撑数据）
     for substance in all_substances:
         substance_id = substance.get('id', '')
         if not substance_id:
             continue
 
         dimension_2 = substance.get('维度', {}).get('二级', '')
-        intention_support = substance.get('意图支撑', {}) or {}
+        intention_support = get_intent_support_data(substance)
 
         relationships["substance_to_target"][substance_id] = {
             "name": substance.get('名称', ''),
@@ -646,7 +676,8 @@ def build_bidirectional_relationships(
             continue
 
         dimension_2 = form.get('维度', {}).get('二级', '')
-        multi_scores = form.get('多维度评分', {})
+        # 优先使用"意图支撑"字段，如果没有则使用"多维度评分"字段
+        intent_support_data = get_intent_support_data(form)
 
         relationships["form_to_target"][form_id] = {
             "name": form.get('名称', ''),
@@ -656,46 +687,37 @@ def build_bidirectional_relationships(
             "keypoint": []
         }
 
-        # 处理灵感点
-        if '灵感点' in multi_scores:
-            for idx, score_data in enumerate(multi_scores['灵感点'], 1):
-                semantic_score = score_data.get('语义相似度', 0)
-                text_score = score_data.get('文本相似度', 0)
-                avg_score = (semantic_score + text_score) / 2
-
-                if avg_score > FORM_THRESHOLD:
-                    # 获取对应的灵感点，并为每个特征创建子索引关系
-                    if idx <= len(inspiration_points):
-                        point = inspiration_points[idx - 1]
-                        features = point.get('提取的特征', [])
-                        feature_names = [f.get('特征名称', '') for f in features if f.get('特征名称')]
-
-                        if feature_names:
-                            # 为每个特征创建独立的关系
-                            for feature_idx in range(1, len(feature_names) + 1):
-                                target_id = f'inspiration-{idx}-{feature_idx}'
-                                relationships["form_to_target"][form_id]["inspiration"].append({
-                                    "target_id": target_id,
-                                    "point": score_data.get('点', ''),
-                                    "avg_score": avg_score
-                                })
-
-                                # 反向关系
-                                if target_id not in relationships["target_from_form"]:
-                                    relationships["target_from_form"][target_id] = []
-                                relationships["target_from_form"][target_id].append({
-                                    "form_id": form_id,
-                                    "name": form.get('名称', ''),
-                                    "type": dimension_2,
-                                    "score": avg_score
-                                })
-                        else:
-                            # 没有特征，使用主索引
-                            target_id = f'inspiration-{idx}'
+        # 处理灵感点（每个项目就是一个支撑点）
+        if '灵感点' in intent_support_data:
+            for support_point in intent_support_data['灵感点']:
+                if not isinstance(support_point, dict):
+                    continue
+                
+                # 每个项目就是一个支撑点，直接使用
+                point_name = support_point.get('点', '')
+                if not point_name:
+                    continue
+                
+                # 根据点名称找到对应的灵感点索引
+                point_idx = None
+                for idx, point in enumerate(inspiration_points, 1):
+                    if point.get('灵感点') == point_name or point.get('名称') == point_name:
+                        point_idx = idx
+                        break
+                
+                if point_idx and point_idx <= len(inspiration_points):
+                    point = inspiration_points[point_idx - 1]
+                    features = point.get('提取的特征', [])
+                    feature_names = [f.get('特征名称', '') for f in features if f.get('特征名称')]
+
+                    if feature_names:
+                        # 为每个特征创建独立的关系
+                        for feature_idx in range(1, len(feature_names) + 1):
+                            target_id = f'inspiration-{point_idx}-{feature_idx}'
                             relationships["form_to_target"][form_id]["inspiration"].append({
                                 "target_id": target_id,
-                                "point": score_data.get('点', ''),
-                                "avg_score": avg_score
+                                "point": point_name,
+                                "support_reason": support_point.get('支撑理由', '')
                             })
 
                             # 反向关系
@@ -705,112 +727,136 @@ def build_bidirectional_relationships(
                                 "form_id": form_id,
                                 "name": form.get('名称', ''),
                                 "type": dimension_2,
-                                "score": avg_score
+                                "support_reason": support_point.get('支撑理由', '')
                             })
-
-        # 处理目的点
-        if '目的点' in multi_scores:
-            for idx, score_data in enumerate(multi_scores['目的点'], 1):
-                semantic_score = score_data.get('语义相似度', 0)
-                text_score = score_data.get('文本相似度', 0)
-                avg_score = (semantic_score + text_score) / 2
-
-                if avg_score > FORM_THRESHOLD:
-                    # 获取对应的目的点，并为每个特征创建子索引关系
-                    if idx <= len(purpose_points):
-                        point = purpose_points[idx - 1]
-                        features = point.get('提取的特征', [])
-                        feature_names = [f.get('特征名称', '') for f in features if f.get('特征名称')]
-
-                        if feature_names:
-                            # 为每个特征创建独立的关系
-                            for feature_idx in range(1, len(feature_names) + 1):
-                                target_id = f'purpose-{idx}-{feature_idx}'
-                                relationships["form_to_target"][form_id]["purpose"].append({
-                                    "target_id": target_id,
-                                    "point": score_data.get('点', ''),
-                                    "avg_score": avg_score
-                                })
-
-                                # 反向关系
-                                if target_id not in relationships["target_from_form"]:
-                                    relationships["target_from_form"][target_id] = []
-                                relationships["target_from_form"][target_id].append({
-                                    "form_id": form_id,
-                                    "name": form.get('名称', ''),
-                                    "type": dimension_2,
-                                    "score": avg_score
-                                })
-                        else:
-                            # 没有特征，使用主索引
-                            target_id = f'purpose-{idx}'
+                    else:
+                        # 没有特征，使用主索引
+                        target_id = f'inspiration-{point_idx}'
+                        relationships["form_to_target"][form_id]["inspiration"].append({
+                            "target_id": target_id,
+                            "point": point_name,
+                            "support_reason": support_point.get('支撑理由', '')
+                        })
+
+                        # 反向关系
+                        if target_id not in relationships["target_from_form"]:
+                            relationships["target_from_form"][target_id] = []
+                        relationships["target_from_form"][target_id].append({
+                            "form_id": form_id,
+                            "name": form.get('名称', ''),
+                            "type": dimension_2,
+                            "support_reason": support_point.get('支撑理由', '')
+                        })
+
+        # 处理目的点（每个项目就是一个支撑点）
+        if '目的点' in intent_support_data:
+            for support_point in intent_support_data['目的点']:
+                if not isinstance(support_point, dict):
+                    continue
+                
+                # 每个项目就是一个支撑点，直接使用
+                point_name = support_point.get('点', '')
+                if not point_name:
+                    continue
+                
+                # 根据点名称找到对应的目的点索引
+                point_idx = None
+                for idx, point in enumerate(purpose_points, 1):
+                    if point.get('目的点') == point_name or point.get('名称') == point_name:
+                        point_idx = idx
+                        break
+                
+                if point_idx and point_idx <= len(purpose_points):
+                    point = purpose_points[point_idx - 1]
+                    features = point.get('提取的特征', [])
+                    feature_names = [f.get('特征名称', '') for f in features if f.get('特征名称')]
+
+                    if feature_names:
+                        for feature_idx in range(1, len(feature_names) + 1):
+                            target_id = f'purpose-{point_idx}-{feature_idx}'
                             relationships["form_to_target"][form_id]["purpose"].append({
                                 "target_id": target_id,
-                                "point": score_data.get('点', ''),
-                                "avg_score": avg_score
+                                "point": point_name,
+                                "support_reason": support_point.get('支撑理由', '')
                             })
-
-                            # 反向关系
                             if target_id not in relationships["target_from_form"]:
                                 relationships["target_from_form"][target_id] = []
                             relationships["target_from_form"][target_id].append({
                                 "form_id": form_id,
                                 "name": form.get('名称', ''),
                                 "type": dimension_2,
-                                "score": avg_score
+                                "support_reason": support_point.get('支撑理由', '')
                             })
-
-        # 处理关键点
-        if '关键点' in multi_scores:
-            for idx, score_data in enumerate(multi_scores['关键点'], 1):
-                semantic_score = score_data.get('语义相似度', 0)
-                text_score = score_data.get('文本相似度', 0)
-                avg_score = (semantic_score + text_score) / 2
-
-                if avg_score > FORM_THRESHOLD:
-                    # 获取对应的关键点，并为每个特征创建子索引关系
-                    if idx <= len(key_points):
-                        point = key_points[idx - 1]
-                        features = point.get('提取的特征', [])
-                        feature_names = [f.get('特征名称', '') for f in features if f.get('特征名称')]
-
-                        if feature_names:
-                            # 为每个特征创建独立的关系
-                            for feature_idx in range(1, len(feature_names) + 1):
-                                target_id = f'keypoint-{idx}-{feature_idx}'
-                                relationships["form_to_target"][form_id]["keypoint"].append({
-                                    "target_id": target_id,
-                                    "point": score_data.get('点', ''),
-                                    "avg_score": avg_score
-                                })
-
-                                # 反向关系
-                                if target_id not in relationships["target_from_form"]:
-                                    relationships["target_from_form"][target_id] = []
-                                relationships["target_from_form"][target_id].append({
-                                    "form_id": form_id,
-                                    "name": form.get('名称', ''),
-                                    "type": dimension_2,
-                                    "score": avg_score
-                                })
-                        else:
-                            # 没有特征，使用主索引
-                            target_id = f'keypoint-{idx}'
+                    else:
+                        target_id = f'purpose-{point_idx}'
+                        relationships["form_to_target"][form_id]["purpose"].append({
+                            "target_id": target_id,
+                            "point": point_name,
+                            "support_reason": support_point.get('支撑理由', '')
+                        })
+                        if target_id not in relationships["target_from_form"]:
+                            relationships["target_from_form"][target_id] = []
+                        relationships["target_from_form"][target_id].append({
+                            "form_id": form_id,
+                            "name": form.get('名称', ''),
+                            "type": dimension_2,
+                            "support_reason": support_point.get('支撑理由', '')
+                        })
+
+        # 处理关键点（每个项目就是一个支撑点）
+        if '关键点' in intent_support_data:
+            for support_point in intent_support_data['关键点']:
+                if not isinstance(support_point, dict):
+                    continue
+                
+                # 每个项目就是一个支撑点，直接使用
+                point_name = support_point.get('点', '')
+                if not point_name:
+                    continue
+                
+                # 根据点名称找到对应的关键点索引
+                point_idx = None
+                for idx, point in enumerate(key_points, 1):
+                    if point.get('关键点') == point_name or point.get('名称') == point_name:
+                        point_idx = idx
+                        break
+                
+                if point_idx and point_idx <= len(key_points):
+                    point = key_points[point_idx - 1]
+                    features = point.get('提取的特征', [])
+                    feature_names = [f.get('特征名称', '') for f in features if f.get('特征名称')]
+
+                    if feature_names:
+                        for feature_idx in range(1, len(feature_names) + 1):
+                            target_id = f'keypoint-{point_idx}-{feature_idx}'
                             relationships["form_to_target"][form_id]["keypoint"].append({
                                 "target_id": target_id,
-                                "point": score_data.get('点', ''),
-                                "avg_score": avg_score
+                                "point": point_name,
+                                "support_reason": support_point.get('支撑理由', '')
                             })
-
-                            # 反向关系
                             if target_id not in relationships["target_from_form"]:
                                 relationships["target_from_form"][target_id] = []
                             relationships["target_from_form"][target_id].append({
                                 "form_id": form_id,
                                 "name": form.get('名称', ''),
                                 "type": dimension_2,
-                                "score": avg_score
+                                "support_reason": support_point.get('支撑理由', '')
                             })
+                    else:
+                        target_id = f'keypoint-{point_idx}'
+                        relationships["form_to_target"][form_id]["keypoint"].append({
+                            "target_id": target_id,
+                            "point": point_name,
+                            "support_reason": support_point.get('支撑理由', '')
+                        })
+                        if target_id not in relationships["target_from_form"]:
+                            relationships["target_from_form"][target_id] = []
+                        relationships["target_from_form"][target_id].append({
+                            "form_id": form_id,
+                            "name": form.get('名称', ''),
+                            "type": dimension_2,
+                            "support_reason": support_point.get('支撑理由', '')
+                        })
 
     # 3. 构建形式点到实质点的支撑关系
     for form in all_forms:

examples/test.py

@@ -1,264 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python
-# -*- coding: utf-8 -*-
-"""
-测试脚本：视频下载、上传到Gemini并进行分析
-"""
-
-import json
-import sys
-import os
-import time
-import requests
-import re
-from pathlib import Path
-from typing import Optional
-
-# 添加项目根目录到路径
-project_root = Path(__file__).parent.parent
-sys.path.insert(0, str(project_root))
-
-# 手动加载.env文件
-def load_env_file(env_path):
-    """手动加载.env文件"""
-    if not env_path.exists():
-        return False
-    with open(env_path, 'r') as f:
-        for line in f:
-            line = line.strip()
-            if not line or line.startswith('#'):
-                continue
-            if '=' in line:
-                key, value = line.split('=', 1)
-                os.environ[key.strip()] = value.strip()
-    return True
-
-env_path = project_root / ".env"
-load_env_file(env_path)
-
-from google import genai
-
-client = genai.Client()
-
-# Gemini 文件处理相关常量
-FILE_PROCESS_TIMEOUT = 300
-API_RETRY_INTERVAL = 5
-
-
-def load_video_data(directory: str) -> dict:
-    """加载视频详情.json文件
-    
-    Args:
-        directory: 目录名（如"53009047"）
-        
-    Returns:
-        视频详情字典
-    """
-    video_data_path = Path(__file__).parent / directory / "视频详情.json"
-    if not video_data_path.exists():
-        raise FileNotFoundError(f"未找到视频详情文件：{video_data_path}")
-    
-    with open(video_data_path, "r", encoding="utf-8") as f:
-        data = json.load(f)
-    
-    return data
-
-
-def download_video(video_url: str, output_dir: Path, filename: str = None) -> Optional[str]:
-    """下载视频到指定目录"""
-    try:
-        output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
-        
-        if not filename:
-            filename = video_url.split('/')[-1].split('?')[0]
-            if not filename.endswith('.mp4'):
-                filename = 'video.mp4'
-        
-        output_path = output_dir / filename
-        print(f"下载视频: {output_path.name}")
-        
-        response = requests.get(video_url, stream=True, timeout=120)
-        response.raise_for_status()
-        
-        with open(output_path, 'wb') as f:
-            for chunk in response.iter_content(chunk_size=8192):
-                if chunk:
-                    f.write(chunk)
-        
-        return str(output_path)
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ 下载视频失败: {e}")
-        return None
-
-
-def wait_for_file_processing(uploaded_file: "genai.types.File") -> Optional["genai.types.File"]:
-    """等待 Gemini 完成文件处理"""
-    start = time.time()
-    current = uploaded_file
-    
-    if not hasattr(current, 'state'):
-        return current
-    
-    state_name = getattr(current.state, 'name', None) if hasattr(current.state, 'name') else str(current.state)
-    
-    if state_name != "PROCESSING":
-        if state_name == "FAILED":
-            print(f"❌ 文件处理失败: {current.state}")
-            return None
-        elif state_name in ["ACTIVE", "COMPLETE", "READY"]:
-            return current
-    
-    print("等待文件处理...", end="", flush=True)
-    
-    while True:
-        elapsed = time.time() - start
-        if elapsed > FILE_PROCESS_TIMEOUT:
-            print(f"\n❌ 文件处理超时（超过 {FILE_PROCESS_TIMEOUT} 秒）")
-            return None
-        
-        time.sleep(API_RETRY_INTERVAL)
-        
-        if hasattr(current, 'name'):
-            try:
-                current = client.files.get(name=current.name)
-                if not hasattr(current, 'state'):
-                    break
-                
-                state_name = getattr(current.state, 'name', None) if hasattr(current.state, 'name') else str(current.state)
-                
-                if state_name == "FAILED":
-                    print(f"\n❌ 文件处理失败: {current.state}")
-                    return None
-                elif state_name in ["ACTIVE", "COMPLETE", "READY"]:
-                    break
-            except Exception as e:
-                print(f"\n❌ 获取文件状态失败: {e}")
-                return None
-        else:
-            return None
-    
-    print(" 完成")
-    return current
-
-
-def upload_to_gemini(local_file_path: str) -> Optional["genai.types.File"]:
-    """上传视频到Gemini"""
-    try:
-        print("上传视频到Gemini...", end=" ", flush=True)
-        uploaded_file = client.files.upload(file=local_file_path)
-        
-        processed_file = wait_for_file_processing(uploaded_file)
-        if not processed_file:
-            raise Exception("文件处理失败")
-        
-        print("完成")
-        return processed_file
-    except Exception as e:
-        print(f"\n❌ 上传失败: {e}")
-        return None
-
-
-def analyze_video_outline(file_obj: "genai.types.File", video_title: str) -> Optional[dict]:
-    """使用Gemini进行视频大纲理解"""
-    try:
-        system_prompt = """
-## 角色
-你是一个专业的视频内容分析助手。请分析视频内容，提取出视频的大纲信息，需要有明确的时间段分割和汇总。
-
-## 任务
-逐帧分析视频内容，提取出视频的大纲信息，需要有明确的时间段分割和汇总，每个时间段需要有内容摘要和最核心的内容点20个字概括，以及口播语音（需要有时间戳）。
-
-## 输出格式
-{
-    "title": "视频标题/主题",
-    "summary": "视频内容摘要（100-200字）",
-    "words": "视频口播文案",
-    "summaries": {
-        "时间段1": {
-            "summary": "时间段1的内容摘要和最核心的内容点20个字概括",
-            "words": "视频时间段1的口播语音（需要有时间戳）"
-        },
-        "时间段2": {
-            "summary": "时间段1的内容摘要和最核心的内容点20个字概括",
-            "words": "视频时间段2的口播语音（需要有时间戳）"
-        }
-    },
-    "duration_estimate": "视频时长估算（如果可识别）",
-    "category": "视频类别/分类"
-}
-"""
-        
-        print("分析视频大纲...", end=" ", flush=True)
-        response = client.models.generate_content(model="gemini-2.5-flash", contents=[file_obj, system_prompt])
-        
-        if hasattr(response, 'text'):
-            content = response.text.strip()
-        elif hasattr(response, 'content'):
-            if isinstance(response.content, str):
-                content = response.content.strip()
-            elif hasattr(response.content, 'text'):
-                content = response.content.text.strip()
-            else:
-                content = str(response.content).strip()
-        else:
-            content = str(response).strip()
-        
-        print("完成")
-        
-        try:
-            json_match = re.search(r'\{[\s\S]*\}', content)
-            if json_match:
-                return json.loads(json_match.group())
-            else:
-                return {"raw_response": content, "parsed": False}
-        except json.JSONDecodeError:
-            return {"raw_response": content, "parsed": False}
-        
-    except Exception as e:
-        print(f"\n❌ 分析失败: {e}")
-        return None
-
-
-def main():
-    """主函数"""
-    directory = "53009047"
-    current_dir = Path(__file__).parent
-    
-    # 读取视频详情
-    try:
-        video_data = load_video_data(directory)
-        video_url = video_data.get("video", "")
-        title = video_data.get("title", "")
-        
-        if not video_url:
-            print(f"❌ 视频详情文件中未找到video字段")
-            return
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ 读取视频详情失败: {e}")
-        return
-    
-    # 下载视频
-    video_filename = f"{directory}.mp4"
-    video_path = download_video(video_url, current_dir, video_filename)
-    if not video_path:
-        return
-    
-    # 上传到Gemini
-    file_obj = upload_to_gemini(video_path)
-    if not file_obj:
-        return
-    
-    # 分析视频大纲
-    analysis_result = analyze_video_outline(file_obj, title)
-    
-    # 保存结果
-    if analysis_result:
-        output_path = current_dir / f"{directory}_analysis_result.json"
-        with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f:
-            json.dump(analysis_result, f, ensure_ascii=False, indent=2)
-        print(f"结果已保存: {output_path}")
-    else:
-        print("❌ 未能获取分析结果")
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()

src/components/agents/script_keyword_agent.py

@@ -0,0 +1,164 @@
+#!/usr/bin/env python
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+金句提取Agent（视频分析版本）
+
+功能:
+1. 从 state 中读取视频文件对象
+2. 使用 Gemini 视频分析能力，直接基于视频内容提取"钩子"和"金句"
+"""
+
+from typing import Any, Dict
+
+from src.components.agents.base import BaseLLMAgent
+from src.utils.logger import get_logger
+from src.utils.llm_invoker import LLMInvoker, get_video_file_from_state
+
+logger = get_logger(__name__)
+
+
+class ScriptKeywordAgent(BaseLLMAgent):
+    """金句提取Agent - 基于视频分析提取钩子和金句"""
+
+    def __init__(
+        self,
+        name: str = "script_keyword_agent",
+        description: str = "金句提取Agent - 直接基于视频内容提取钩子和金句",
+        model_provider: str = "google_genai",
+        temperature: float = 0.4,
+        max_tokens: int = 20480,
+    ):
+        # 这里的 system_prompt 仅用于初始化模型（提供 model_name），
+        # 实际的视频分析逻辑全部通过 safe_invoke_video_analysis 的 prompt 控制
+        system_prompt = "你是一名专注于中国60岁+老年群体短视频生态的内容分析专家。"
+        super().__init__(
+            name=name,
+            description=description,
+            model_provider=model_provider,
+            system_prompt=system_prompt,
+            temperature=temperature,
+            max_tokens=max_tokens,
+        )
+
+    # ==================== 对外主入口 ====================
+
+    def process(self, state: Dict[str, Any], config=None) -> Dict[str, Any]:
+        """处理状态
+
+        步骤：
+        1. 从 state 中读取视频文件对象
+        2. 直接调用 safe_invoke_video_analysis，基于视频内容提取钩子和金句
+        3. 将金句提取结果写回 state
+        """
+        if not self.is_initialized:
+            self.initialize()
+
+        logger.info("金句提取Agent开始执行")
+
+        # Step 0: 从 state 中获取视频文件对象
+        video_file = get_video_file_from_state(state)
+        if not video_file:
+            logger.warning("无法获取视频文件对象，跳过金句提取")
+            return {
+                "script_keywords": {
+                    "error": "无法获取视频文件对象",
+                },
+            }
+
+        try:
+            # 直接基于视频内容进行金句提取
+            logger.info("基于视频内容进行金句提取...")
+            keyword_prompt = self._build_keyword_prompt()
+
+            keyword_result = LLMInvoker.safe_invoke_video_analysis(
+                "金句提取(钩子和金句)",
+                video_file,
+                keyword_prompt,
+                agent=self,
+                fallback={
+                    "script_type": "",
+                    "hooks": [],
+                    "golden_sentences": [],
+                },
+            )
+
+            logger.info("金句提取Agent执行完成")
+
+            return {
+                "script_keywords": keyword_result,
+            }
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"金句提取Agent执行失败: {e}", exc_info=True)
+            return {
+                "script_keywords": {
+                    "error": str(e),
+                },
+            }
+
+    # ==================== Prompt 构建 ====================
+
+    def _build_keyword_prompt(self) -> str:
+        """构建基于视频内容的金句提取 Prompt"""
+        return """
+# Role
+你是一名专注于中国 60岁+ 老年群体短视频生态的内容分析专家。你的核心能力是识别视频脚本中的"传播基因"和"心理抓手"。
+
+# Task
+请根据视频，利用【认知缺口】和【高能评判】两大底层逻辑，提取脚本中的"钩子（Hooks）"和"金句（Golden Sentences）"。
+
+# Extraction Rules (必须严格遵守)
+## 1. 场景预判 (Scenario Detection)
+首先判断脚本属于以下哪种类型，并调整提取侧重：
+- **类型 A：叙事/人物/科普类**（如名人故事、大国重器）
+  -> 侧重提取：核心冲突、悲情叙事、民族情绪、正名/喊冤。
+- **类型 B：盘点/猎奇/生活类**（如奇葩村庄、顺口溜、养生）
+  -> 侧重提取：反常识特征、极低成本获益、顺口溜韵脚。
+
+## 2. 定义与提取「钩子」(The Hooks)
+*目标：提取制造悬念、打破常识或直击痛点的短句（用于留存）。*
+
+请扫描脚本开头及段落转折处，提取符合以下逻辑的句子：
+1.  **逻辑悬空 (The Open Loop):** 展示了惊人的结果或高唤醒度的状态，但隐去了原因或过程。（例如："看完才明白他的良苦用心"、"99%的人都不知道"）
+2.  **反常识特征 (The Strange Feature):** 描述违背常理、伦理或物理规律的现象。**注意：将具体的生僻地名/人名抽象为特征描述。**（例如："男人一辈子只能生活在树上"、"娶媳妇只需要一头猪"）
+3.  **痛点与利益 (Pain & Benefit):** 直接针对健康、养老金、子女关系的强引导。（例如："千万别再这样吃"、"过了60岁要注意"）
+
+## 3. 定义与提取「金句」(The Golden Sentences)
+*目标：提取用于社交货币、情绪宣泄或身份认同的短句（用于分享）。*
+请扫描全文（特别是结尾和高潮处），提取符合以下逻辑的句子：
+1.  **绝对化定性 (Absolute Judgment):** 脱离具体时空叙事，对人/事/物进行盖棺定论的总结。包含"一辈子"、"凡是"、"绝对"、"就是"等词。（例如："手里有钱才是硬道理"、"他一辈子就做了一件事"）
+2.  **核心冲突与宣泄 (Conflict & Venting):** 描述 [付出 vs 误解]、[高尚 vs 庸俗]、[我们 vs 敌人] 的强烈对比。包含"嘲讽"、"心寒"、"咬牙切齿"、"不再看脸色"等词。（例如："把一生献给国家的科学家被人误解多年"）
+3.  **乌托邦与治愈 (The Utopia):** 描绘老年人向往的理想状态，或否定现实压力。（例如："没有复杂的婆媳关系"、"把老年变玩年"）
+4.  **韵律与警世 (Rhymes):** 押韵的顺口溜或具有视觉冲击力的警世格言。（例如："饭再好没有牙，钱再多床上趴"）
+
+## 4. 负面清单 (Negative List - 不要提取)
+- **纯事实叙事：** 具体的年份、复杂的数字、毫无特征的流水账（如"1996年他去了北京"）。
+- **主播口水话：** "点好关注"、"屏幕前的朋友"、"您收到了吗"。
+- **长难句：** 如果句子超过 30 字且无法拆解出独立观点，请忽略。
+- **无意义连接词：** "话说"、"那么"、"之所以"。
+
+# Output Format (JSON)
+请直接输出 JSON 格式数据，不要包含任何解释性文字。
+{
+  "script_type": "判断是 类型A 或 类型B",
+  "hooks": [
+    "提取的钩子1",
+    "提取的钩子2 (必须保留原文语气，如'竟然'、'千万')"
+  ],
+  "golden_sentences": [
+    "提取的金句1",
+    "提取的金句2",
+    "提取的金句3 (必须是完整的观点或情绪表达)"
+  ]
+}
+""".strip()
+
+    # ==================== BaseLLMAgent 抽象方法占位实现 ====================
+
+    def _build_messages(self, state: Dict[str, Any]) -> list:
+        """满足 BaseLLMAgent 抽象要求（本 Agent 不通过该路径调用）"""
+        return []
+
+    def _update_state(self, state: Dict[str, Any], response: Any) -> Dict[str, Any]:
+        """满足 BaseLLMAgent 抽象要求（本 Agent 不通过该路径调用）"""
+        return state

src/components/agents/script_section_division_agent.py

@@ -136,6 +136,10 @@ class ScriptSectionDivisionAgent(BaseLLMAgent):
 - 具象层是抽象层的具体展开
 - 每个抽象层下必须有至少1个具象层子项
 
+### 整体情绪价值（Emotion Value）
+**内容背后的情绪钩子或社会价值**。仅在有明显的升维价值时提取（如：民族自信、致青春、趋吉避凶、鞠躬尽瘁），否则留空。
+** 输出案例： "致青春", "友谊长存", "猎奇", "颠覆认知"等 6字以内的词语，可输出多个，用逗号分隔**
+
 ## Section字段
 
 - 描述: 段落描述（共性维度名称；具体内容概括）
@@ -149,6 +153,16 @@ class ScriptSectionDivisionAgent(BaseLLMAgent):
 
 {
   "内容品类": "内容品类",
+  "整体情绪分析": ["整体情绪分析1(6个字以内)", "整体情绪分析2(6个字以内)"],
+  "段落衔接机制": [
+    {
+      "from": "段落1",
+      "to": "段落2",
+      "衔接方式": "如何过渡到下一个段落",
+      "衔接语/画面特征": "衔接语或画面特征",
+      "设计意图": "设计意图"
+    }
+  ],
   "段落列表": [
     {
       "描述": "共性维度名称",

src/components/agents/script_substance_extraction_agent.py

@@ -125,13 +125,32 @@ class ScriptSubstanceExtractionAgent(BaseLLMAgent):
         else:
             inspiration_points = []
         
-        purpose_points = state.get("purpose_points", [])
-        key_points = state.get("key_points", [])
+        # 兼容 purpose_point 的多种格式：
+        # 1. 字典格式：{"purpose_point": {"purposes": [...], "total_count": ...}}
+        # 2. 列表格式：[...]（直接是目的点列表）
+        purpose_point_raw = state.get("purpose_point", {})
+        if isinstance(purpose_point_raw, dict):
+            purpose_points = purpose_point_raw.get("purposes", [])
+        elif isinstance(purpose_point_raw, list):
+            purpose_points = purpose_point_raw
+        else:
+            purpose_points = []
+        
+        # 兼容 key_points 的多种格式：
+        # 1. 字典格式：{"key_points": [...], "total_count": ...}
+        # 2. 列表格式：[...]（直接是关键点列表）
+        key_points_raw = state.get("key_points", {})
+        if isinstance(key_points_raw, dict):
+            key_points = key_points_raw.get("key_points", [])
+        elif isinstance(key_points_raw, list):
+            key_points = key_points_raw
+        else:
+            key_points = []
 
         # 只保留实质类关键点
         substance_key_points = [
             kp for kp in key_points
-            if kp.get("维度大类") == "实质"
+            if isinstance(kp, dict) and kp.get("维度大类") == "实质"
         ] if key_points else []
         
         logger.info(
@@ -145,7 +164,9 @@ class ScriptSubstanceExtractionAgent(BaseLLMAgent):
 
         # Step 2: 提取具象概念（画面中的文字 + 口播内容中的文字）
         logger.info("▶ Step 2: 提取具象概念")
-        concrete_concepts = self._step2_extract_concrete_concepts(video_file, text_data)
+        concrete_concepts = self._step2_extract_concrete_concepts(
+            video_file, text_data, concrete_elements
+        )
 
         # 隐含概念相关逻辑已移除，不再单独提取
         implicit_concepts: List[dict] = []
@@ -323,26 +344,42 @@ class ScriptSubstanceExtractionAgent(BaseLLMAgent):
     def _step2_extract_concrete_concepts(
         self,
         video_file,
-        text_data: dict
+        text_data: dict,
+        concrete_elements: List[dict],
     ) -> List[dict]:
         """Step 2: 提取具象概念 - 文字中字面出现的名词"""
         if not self.is_initialized:
             self.initialize()
 
-        prompt = """# 任务
+        # 从第一步结果中提取已识别的具体元素名称，供本步骤排除使用
+        element_names = [
+            e.get("名称") for e in (concrete_elements or []) if e.get("名称")
+        ]
+        element_names_text = (
+            json.dumps(element_names, ensure_ascii=False, indent=2)
+            if element_names
+            else "[]"
+        )
+
+        prompt = f"""# 任务
 从视频中提取"具象概念"
 
 # 核心定义
 ## 具象概念
 - **定义**：视频画面内的文字或者口播内容中明确提到的完整名词
 
+## 排除的名称（来自第一步，仅用于排除）
+**禁止提取的名称**：{element_names_text}
+
 ## 判断标准
 - **视频画面内的文字或者口播内容**中实际出现的**完整名词**
+- **不能是视频画面中出现的元素的名称等归类词**
 - 去掉表达方式后，这个概念仍然存在
 
 # 约束
 - 禁止通过语义推导、联想、理解得出的名词
-- 禁止归类词（蔬菜、水果、人）
+- **禁止归类词（蔬菜、水果、人等）**
+- **禁止使用第一步中已提取的具体元素名称**
 - 禁止拆分复合词
 - 禁止提取形容词、动词
 - 禁止提取谓语、定语、状语、补语
@@ -362,11 +399,11 @@ class ScriptSubstanceExtractionAgent(BaseLLMAgent):
 
 # 输出json结构
 [
-    {
+    {{
       "id": "从1开始的自增序列",
       "名称": "字面原词(完整名词)",
       "描述": "说明这个概念是什么",
-      "维度": {"一级": "实质", "二级": "具象概念"},
+      "维度": {{"一级": "实质", "二级": "具象概念"}},
       "来源": "HH:MM:SS",
       "上下文验证": {{
         "原文位置": "该词在原视频画面内的文字或者口播内容中的具体句子",
@@ -374,7 +411,7 @@ class ScriptSubstanceExtractionAgent(BaseLLMAgent):
         "语境判断": "说明该词在此语境中确实作为名词使用的理由"
       }},
       "推理": "为什么这个名词被认为是具象概念"
-    }
+    }}
 ]
 
 注意：只输出同时满足"词性是名词"和"上下文中作为名词使用"两个条件的概念
@@ -1058,8 +1095,28 @@ class ScriptSubstanceExtractionAgent(BaseLLMAgent):
         rejected_ids = []
         for element_id, analyzed_data in analyzed_map.items():
             element_name = analyzed_data.get("名称", "N/A")
-            frequency = analyzed_data.get("出现频次", 0)
-            coverage_rate = analyzed_data.get("段落覆盖率", 0.0)
+            
+            # 声音类型的实质元素（背景音乐、音效声等）直接通过筛选，不参与后续判断
+            sound_type_names = ["背景音乐", "音效声"]
+            if element_name in sound_type_names:
+                filtered_ids.append(element_id)
+                logger.info(
+                    f"✅ 保留: id={element_id}, name={element_name}, 原因=声音类型元素，豁免筛选"
+                )
+                continue
+            
+            # 确保 frequency 是整数类型
+            frequency_raw = analyzed_data.get("出现频次", 0)
+            try:
+                frequency = int(frequency_raw) if frequency_raw is not None else 0
+            except (ValueError, TypeError):
+                frequency = 0
+            # 确保 coverage_rate 是浮点数类型
+            coverage_rate_raw = analyzed_data.get("段落覆盖率", 0.0)
+            try:
+                coverage_rate = float(coverage_rate_raw) if coverage_rate_raw is not None else 0.0
+            except (ValueError, TypeError):
+                coverage_rate = 0.0
 
             # 频次过滤：出现频次<=1 的直接过滤（不再继续做支撑和覆盖率判断）
             if frequency <= 1:

src/components/agents/structure_agent.py

@@ -106,11 +106,6 @@ class StructureAgent(BaseLLMAgent):
 # 任务目标
 请仔细观看我提供的【视频内容】，进行深度解构，并输出一个严格符合要求的 JSON 格式数据。
 
-# 关键约束
-1. **只能根据视频中的画面、解说、环境音、人物对话来分析内容**。
-2. **禁止**把画面上的任何文字内容（如字幕、贴片文案、标题、弹幕、备注说明等）作为主要依据。如果画面中出现文字，只能通过**描述该画面的含义或功能**来理解，而不是逐字记录文字内容。
-3. 必须基于视频的实际内容进行分析，不能凭空臆造。
-
 # 核心原则
 1. 显性事实原则：只解构视频中明确出现过的人、事、物、观点。绝对禁止基于经验进行主观推测（例如：视频未提"老年人"，不可强行打上"老年人"标签）。
 2. 全中文原则：输出结果中的所有字段名（Key）和内容值（Value）必须全部使用简体中文，不得出现任何英语单词。
@@ -123,7 +118,7 @@ class StructureAgent(BaseLLMAgent):
 - 宏观母题：用一句话概括视频整体内容的完整命题（格式：主语 + 核心事件/结论）。
 - 高潜子题列表：
   - 逻辑：仅当视频为"盘点/合集/并列结构"时（如"12个村庄"、"4个养生妙招"），提取其中具备独立爆款潜力的具体条目。
-  - 注意：如果视频为"线性/单体/情感叙事"（如"怀念周总理"、"老同学情谊"），此项请输出空数组 []，严禁强行拆解。
+  - 注意：如果视频为"线性/单体/情感叙事"（如"怀念老同学"、"老同学情谊"），此项请输出空数组 []，严禁强行拆解。
 ## 2. 模型信息表
 目的：提取逻辑公式，用于横向扩展匹配同构内容。
 - 抽象逻辑模型列表：将具体的人/事/物抽象为变量，形成逻辑公式。
@@ -140,57 +135,7 @@ class StructureAgent(BaseLLMAgent):
 - L4_情绪价值：内容背后的情绪钩子或社会价值。仅在有明显的升维价值时提取（如：民族自信、致青春、趋吉避凶、鞠躬尽瘁），否则留空。
 
 # 参考案例 (Few-Shot)
-## 案例一：线性叙事/红色题材
-**输入视频内容**: "您走了48年...这里是周恩来纪念馆...12岁立志为中华之崛起而读书...75岁体重只有61斤...开国大典飞机飞两趟..."
-**输出 JSON**:
-{
-  "选题信息表": {
-    "宏观母题": "走进淮安周恩来纪念馆回顾总理鞠躬尽瘁的一生",
-    "高潜子题列表": []
-  },
-  "模型信息表": {
-    "抽象逻辑模型列表": [
-      "[对象:伟人/元勋] + [高龄/病重] + [反常细节:体重过轻/补丁] + [精神:鞠躬尽瘁]",
-      "[历史节点:开国大典] + [遗憾:飞机不够] + [如今:盛世] + [情感:如您所愿]"
-    ]
-  },
-  "层级标签树": {
-    "L1_实例名词": ["周恩来", "淮安", "开国大典"],
-    "L1_限定词": ["75岁", "48年", "晚年"],
-    "L2_具体品类": ["开国元勋", "红色地标"],
-    "L3_兴趣领域": ["红色记忆", "党史"],
-    "L4_情绪价值": ["鞠躬尽瘁", "盛世如愿", "爱国主义"]
-  }
-}
-
-## 案例二：盘点结构/猎奇题材
-**输入视频内容**: "中国最奇怪的12个村庄...一，云南克木人男人住树上...十二，四川俄亚大村保留一妻多夫习俗..."
-**输出 JSON**:
-{
-  "选题信息表": {
-    "宏观母题": "盘点中国最奇怪的12个村庄与部落",
-    "高潜子题列表": [
-      "云南克木人男人一辈子生活在树上不用干活",
-      "四川俄亚大村保留一妻多夫习俗且家务由丈夫平摊",
-      "贵州芭莎苗寨是中国唯一合法持枪的部落"
-    ]
-  },
-  "模型信息表": {
-    "抽象逻辑模型列表": [
-      "[动作:盘点] + [范围:中国] + [定性:奇怪/原始] + [实体:村庄/部落]",
-      "[地点/民族] + [保留习俗] + [核心点:一妻多夫/走婚] + [反常识家庭地位]"
-    ]
-  },
-  "层级标签树": {
-    "L1_实例名词": ["俄亚大村", "克木人", "芭莎苗寨"],
-    "L1_限定词": ["原始", "古老"],
-    "L2_具体品类": ["隐世部落", "奇特风俗"],
-    "L3_兴趣领域": ["奇闻异事", "世界未解之谜"],
-    "L4_情绪价值": ["猎奇", "颠覆认知"]
-  }
-}
-
-## 案例三：情感叙事/限定词应用
+## 案例一：情感叙事/限定词应用
 **输入视频内容**: "人到晚年，最想念老同学...同窗三两载，却是悠悠一生情...头发白了..."
 **输出 JSON**:
 {

src/components/agents/topic_agent_v2.py

@@ -1,215 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python
-# -*- coding: utf-8 -*-
-"""
-选题结构Agent V2（视频分析版本）
-
-功能:
-1. 从 state 中读取视频文件对象
-2. 使用 Gemini 视频分析能力，直接基于视频内容按照"老年人微信分享回流"选题解构 Prompt，
-   生成结构化选题 JSON
-"""
-
-from typing import Any, Dict
-
-from src.components.agents.base import BaseLLMAgent
-from src.utils.logger import get_logger
-from src.utils.llm_invoker import LLMInvoker, get_video_file_from_state
-
-logger = get_logger(__name__)
-
-
-class TopicAgentV2(BaseLLMAgent):
-    """选题结构Agent V2 - 基于视频分析直接进行选题结构分析"""
-
-    def __init__(
-        self,
-        name: str = "topic_agent_v2",
-        description: str = "选题结构Agent V2 - 直接基于视频内容进行老年人选题结构分析",
-        model_provider: str = "google_genai",
-        temperature: float = 0.4,
-        max_tokens: int = 20480,
-    ):
-        # 这里的 system_prompt 仅用于初始化模型（提供 model_name），
-        # 实际的视频分析逻辑全部通过 safe_invoke_video_analysis 的 prompt 控制
-        system_prompt = "你是一个视频内容分析助手，用于进行选题结构化分析。"
-        super().__init__(
-            name=name,
-            description=description,
-            model_provider=model_provider,
-            system_prompt=system_prompt,
-            temperature=temperature,
-            max_tokens=max_tokens,
-        )
-
-    # ==================== 对外主入口 ====================
-
-    def process(self, state: Dict[str, Any], config=None) -> Dict[str, Any]:
-        """处理状态
-
-        步骤：
-        1. 从 state 中读取视频文件对象
-        2. 直接调用 safe_invoke_video_analysis，基于视频内容做选题结构分析
-        3. 将选题结构结果写回 state
-        """
-        if not self.is_initialized:
-            self.initialize()
-
-        logger.info("选题结构AgentV2开始执行")
-
-        # Step 0: 从 state 中获取视频文件对象
-        video_file = get_video_file_from_state(state)
-        if not video_file:
-            logger.warning("无法获取视频文件对象，跳过选题结构分析")
-            return {
-                "video_script": "",
-                "topic_selection_v2": {
-                    "error": "无法获取视频文件对象",
-                },
-            }
-
-        try:
-            # 直接基于视频内容进行老年人选题结构分析
-            logger.info("基于视频内容进行老年人选题结构分析...")
-            topic_prompt = self._build_topic_prompt()
-
-            topic_result = LLMInvoker.safe_invoke_video_analysis(
-                "选题结构分析(老年人微信分享回流)",
-                video_file,
-                topic_prompt,
-                agent=self,
-                fallback={
-                    "选题": {
-                        "选题点": {
-                            "利益点": [],
-                            "社交点": {},
-                        },
-                        "关键点": {
-                            "实体": [],
-                            "圈层": [],
-                        },
-                        "选题结构": {
-                            "一句话综述": "",
-                        },
-                    }
-                },
-            )
-
-            logger.info("选题结构AgentV2执行完成")
-
-            return {
-                "video_script": "",
-                "topic_selection_v2": topic_result,
-            }
-
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"选题结构AgentV2执行失败: {e}", exc_info=True)
-            return {
-                "video_script": "",
-                "topic_selection_v2": {
-                    "error": str(e),
-                },
-            }
-
-    # ==================== Prompt 构建 ====================
-
-    def _build_topic_prompt(self) -> str:
-        """构建基于视频内容的老年人选题结构分析 Prompt"""
-        return """
-# Role
-你是一名专注于中国老年人内容消费行为与微信生态传播机制的资深内容分析师。你服务于一个针对60岁以上人群的视频平台，你的核心任务是通过解构视频内容，提取出能够用于"精准搜索"和"爆款判断"的结构化数据。
-
-# Goal
-请仔细观看我提供的【视频内容】，基于"老年人微信分享回流"的业务逻辑，按照【解构模型】的要求，精准提取选题信息。输出结果必须严格遵守JSON格式。
-
-# 关键约束
-1. **只能根据视频中的画面、解说、环境音、人物对话来分析内容**。
-2. **禁止**把画面上的任何文字内容（如字幕、贴片文案、标题、弹幕、备注说明等）作为主要依据。如果画面中出现文字，只能通过**描述该画面的含义或功能**来理解，而不是逐字记录文字内容。
-3. 必须基于视频的实际内容进行分析，不能凭空臆造。
-
-# Context & Logic
-1.  用户画像：60岁以上中国老年人。他们关注健康、家庭、爱国、怀旧、省钱，容易受情绪感染，喜欢在微信群/朋友圈分享以获得社交认同。
-2.  业务目标：
-    *   搜索（去哪找）：需要提取视频内容中最具体的实体名词。
-    *   判断（会不会火）：需要判断视频提供了什么功利性价值（利益点）以及触发了什么转发动机（社交点）。
-
-# Deconstruction Model (解构模型标准)
-请严格按照以下四个维度进行提取：
-## 1. 关键点 (The Atoms) —— 用于生成搜索关键词
-*   实体 (Entities)：视频中讨论的最具体、最核心的客观名词。
-    *   要求：必须是视频中真实存在的、可被名词化的对象。优先提取人名、地名、特定物品、特定政策、专有名词、对立实体（如"明星绯闻"）。
-    *   反例：不要提取"精彩"、"感动"这种形容词。
-*   圈层 (Circle)：视频显性或隐性圈定的目标人群身份标签。
-    *   要求：思考"谁最会在微信群里点开这个视频？"（如：退休人员、爱国退伍军人、带孙子的奶奶、高血压患者）。
-
-## 2. 选题点 (The Value & Driver) —— 用于判断爆款潜力
-*   利益点 (Benefit)：用户看完视频能得到的直接获得感。
-    *   思考维度：避坑止损（防骗/防病）、获得收益（省钱/长寿）、获取新知（猎奇/政策）、情绪抚慰（怀旧/感动）、娱乐消遣（看热闹）。
-    *   格式：[价值类型] + 具体描述。
-*   社交点 (Social Trigger)：用户将视频分享到微信群/朋友圈的深层动力。
-    *   思考维度：
-        *   预警货币：紧急通知亲友防灾/避坑。
-        *   关怀货币：表达对子女/老友的问候与关心。
-        *   谈资货币：展示自己博学、见多识广、消息灵通。
-        *   嘴替货币：借视频表达自己说不出口的态度或情感。
-        *   捍卫者货币：通过转发来表达价值观站位（如爱国、反感娱乐圈），通过"拉踩"获得道德优越感。
-        *   施压型货币：视频中含有"不转不是中国人"、"别在你手里断了"等道德绑架或祈福暗示。
-    *   格式：[货币类型] + 具体描述。
-
-## 3. 选题结构 (The Synthesis)
-*   一句话综述：将上述元素有机组合。
-    *   模板：这是一条面向【圈层】的，关于【实体】的视频，提供了【利益点】，具备【社交点】属性。
-
-# Constraint (约束)
-1.  **客观性**：提取的实体必须源于视频内容，不能凭空臆造。
-2.  **具体化**：利益点和社交点必须结合视频内容具体描述，不能只写"有价值"或"想分享"。
-3.  **格式**：输出必须为纯粹的JSON格式，不要包含Markdown代码块标记（```json）之外的任何解释性文字。
-
-# Workflow
-1.  仔细观看视频，识别核心谈论对象（实体）。
-2.  分析视频的语气和内容，画像目标受众（圈层）。
-3.  代入老年用户视角，分析我为什么看（利益），我为什么转（社交）。
-4.  按照JSON格式输出。
-
-# Output Format (JSON)
-
-请只返回以下 JSON 结构，本身就是一个合法的 JSON，对象外部不要添加任何解释、前后缀或 Markdown 代码块：
-
-{
-  "选题": {
-    "选题点": {
-      "利益点": {
-        "类型": "具体描述",
-        "类型": "具体描述",
-      },
-      "社交点": {
-        "货币类型": "具体描述",
-        "货币类型": "具体描述",
-      }
-    },
-    "关键点": {
-      "实体": [
-        "实体1",
-        "实体2",
-        "实体3"
-      ],
-      "圈层": [
-        "人群1",
-        "人群2"
-      ]
-    },
-    "选题结构": {
-      "一句话综述": "内容综述"
-    }
-  }
-}
-""".strip()
-
-    # ==================== BaseLLMAgent 抽象方法占位实现 ====================
-
-    def _build_messages(self, state: Dict[str, Any]) -> list:
-        """满足 BaseLLMAgent 抽象要求（本 Agent 不通过该路径调用）"""
-        return []
-
-    def _update_state(self, state: Dict[str, Any], response: Any) -> Dict[str, Any]:
-        """满足 BaseLLMAgent 抽象要求（本 Agent 不通过该路径调用）"""
-        return state

src/components/functions/result_aggregation_function.py

@@ -1,8 +1,7 @@
 """
-Result Aggregation Function（视频分析版本）
+Result Aggregation Function（解码工作流版本）
 
-结果汇总函数：将所有解构结果汇总为最终的JSON结构，包括三点解构（灵感点、目的点、关键点）、选题理解和搜索关键词。
-视频分析版本：不包含元素树，只汇总三点解构、选题理解和搜索关键词结果。
+结果汇总函数：将所有解构结果汇总为最终的JSON结构，包括三点解构（灵感点、目的点、关键点）、选题理解、脚本理解（实质、形式）等所有数据。
 """
 
 from typing import Dict, Any, List, Optional
@@ -15,22 +14,20 @@ logger = get_logger(__name__)
 
 
 class ResultAggregationFunction(BaseFunction[WhatDeconstructionState, Dict[str, Any]]):
-    """结果汇总函数（视频分析版本）
+    """结果汇总函数（解码工作流版本）
 
     功能：
     - 将各Agent的解构结果组装为JSON结构
     - 汇总三点解构结果（灵感点、目的点、关键点）
     - 汇总选题理解结果
-    - 汇总搜索关键词结果
+    - 汇总脚本理解结果（实质、形式、段落划分等）
     - 验证JSON格式
-
-    注意：视频分析版本不包含元素树构建功能
     """
 
     def __init__(
         self,
         name: str = "result_aggregation_function",
-        description: str = "汇总所有解构结果为最终的树状JSON结构（包括三点解构、选题理解和搜索关键词）"
+        description: str = "汇总所有解构结果为最终的JSON结构（包括三点解构、选题理解、脚本理解等所有数据）"
     ):
         super().__init__(name, description)
 
@@ -49,7 +46,7 @@ class ResultAggregationFunction(BaseFunction[WhatDeconstructionState, Dict[str,
             最终的树状JSON结构
         """
         try:
-            # 视频分析版本：仅提取视频相关结果
+            # 提取视频相关结果
             video_url = input_data.get("video", "")
             
             # 从 state 中获取标题和正文（优先从直接字段获取，兼容text字典）
@@ -61,15 +58,41 @@ class ResultAggregationFunction(BaseFunction[WhatDeconstructionState, Dict[str,
                 body_text = body_text or text_data.get("body", "")
 
             # 提取三点解构结果
-            inspiration_points = input_data.get("inspiration_points", {})
+            # 灵感点：可能是数组或包含数组的对象
+            inspiration_points_raw = input_data.get("inspiration_points", {})
+            if isinstance(inspiration_points_raw, list):
+                inspiration_points = inspiration_points_raw
+            elif isinstance(inspiration_points_raw, dict):
+                # 可能是包含 points 或直接是数组的字典
+                inspiration_points = inspiration_points_raw.get("points", inspiration_points_raw.get("inspiration_points", []))
+            else:
+                inspiration_points = []
+            
+            # 目的点：保持原始结构（包含 perspective, purposes, total_count）
             purpose_point = input_data.get("purpose_point", {})
+            
+            # 关键点：保持原始结构（包含 key_points, total_count, root_count 等）
             key_points = input_data.get("key_points", {})
 
-            # 提取选题理解结果
+            # 提取选题理解结果 - 保持完整结构（包含主题、描述、覆盖情况等所有字段）
             topic_selection_understanding = input_data.get("topic_selection_understanding", {})
 
-            # 提取搜索关键词结果
-            search_keywords = input_data.get("search_keywords", {})
+            # 提取脚本理解结果
+            # 段落划分相关
+            content_category = input_data.get("内容品类", "未知")
+            section_list = input_data.get("段落列表", [])
+            
+            # 实质和形式列表
+            substance_list = input_data.get("实质列表", [])
+            form_list = input_data.get("形式列表", [])
+            
+            # 如果没有实质列表，尝试从 substance_final_elements 获取
+            if not substance_list:
+                substance_list = input_data.get("substance_final_elements", [])
+            
+            # 如果没有形式列表，尝试从 form_final_elements 获取
+            if not form_list:
+                form_list = input_data.get("form_final_elements", [])
 
             # 构建视频基本信息
             video_info = {
@@ -78,41 +101,52 @@ class ResultAggregationFunction(BaseFunction[WhatDeconstructionState, Dict[str,
                 "正文": body_text
             }
 
-            # 组装最终JSON（视频分析版本）
-            final_result: FinalOutput = {
+            # 组装最终JSON（包含所有数据，参考 output_demo_script.json 格式）
+            final_result = {
                 "视频信息": video_info,
                 "三点解构": {
-                    "灵感点": inspiration_points,
-                    "目的点": purpose_point,
-                    "关键点": key_points
+                    "灵感点": inspiration_points,  # 数组格式
+                    "目的点": purpose_point,  # 对象，包含 perspective, purposes, total_count
+                    "关键点": key_points  # 对象，包含 key_points, total_count, root_count
                 },
-                "选题理解": topic_selection_understanding,
-                "搜索关键词": search_keywords
+                "选题理解": topic_selection_understanding,  # 保持完整结构，包含 主题、描述、覆盖情况等
+                "脚本理解": {
+                    "内容品类": content_category,
+                    "段落列表": section_list,
+                    "实质列表": substance_list,  # 数组格式
+                    "形式列表": form_list  # 数组格式
+                }
             }
 
             # 验证JSON格式
             self._validate_result(final_result)
 
-            search_keywords_count = search_keywords.get("总数", 0)
-            logger.info(f"结果汇总完成（视频分析）：三点解构 + 选题理解 + 搜索关键词（{search_keywords_count}个）")
+            substance_count = len(substance_list) if isinstance(substance_list, list) else 0
+            form_count = len(form_list) if isinstance(form_list, list) else 0
+            logger.info(
+                f"结果汇总完成：选题 + 三点解构 + 脚本理解（实质:{substance_count}个, 形式:{form_count}个）"
+            )
 
             return final_result
 
         except Exception as e:
             logger.error(f"结果汇总失败: {e}", exc_info=True)
-            # 返回错误结果
+            # 返回错误结果（保持格式一致性）
             return {
                 "视频信息": {},
                 "三点解构": {
-                    "灵感点": {},
+                    "灵感点": [],
                     "目的点": {},
                     "关键点": {}
                 },
                 "选题理解": {},
-                "搜索关键词": {
-                    "搜索词列表": [],
-                    "总数": 0
-                }
+                "脚本理解": {
+                    "内容品类": "未知",
+                    "段落列表": [],
+                    "实质列表": [],
+                    "形式列表": []
+                },
+                "错误": f"汇总失败: {str(e)}"
             }
 
     def _build_element_tree(
@@ -163,7 +197,7 @@ class ResultAggregationFunction(BaseFunction[WhatDeconstructionState, Dict[str,
         return element
 
     def _validate_result(self, result: Dict[str, Any]) -> None:
-        """验证JSON格式（视频分析版本）
+        """验证JSON格式（解码工作流版本）
 
         Args:
             result: 最终结果
@@ -171,7 +205,7 @@ class ResultAggregationFunction(BaseFunction[WhatDeconstructionState, Dict[str,
         Raises:
             ValueError: 格式不正确时抛出异常
         """
-        # 检查必需字段（视频分析版本）
+        # 检查必需字段
         if "视频信息" not in result:
             logger.warning("缺少'视频信息'字段")
             result["视频信息"] = {}
@@ -179,7 +213,7 @@ class ResultAggregationFunction(BaseFunction[WhatDeconstructionState, Dict[str,
         if "三点解构" not in result:
             logger.warning("缺少'三点解构'字段")
             result["三点解构"] = {
-                "灵感点": {},
+                "灵感点": [],
                 "目的点": {},
                 "关键点": {}
             }
@@ -188,55 +222,80 @@ class ResultAggregationFunction(BaseFunction[WhatDeconstructionState, Dict[str,
             logger.warning("缺少'选题理解'字段")
             result["选题理解"] = {}
 
+        if "脚本理解" not in result:
+            logger.warning("缺少'脚本理解'字段")
+            result["脚本理解"] = {
+                "内容品类": "未知",
+                "段落列表": [],
+                "实质列表": [],
+                "形式列表": []
+            }
+
         # 验证三点解构结构
-        three_points = result["三点解构"]
+        three_points = result.get("三点解构", {})
         if not isinstance(three_points, dict):
             logger.warning("'三点解构'必须是字典")
             result["三点解构"] = {
-                "灵感点": {},
+                "灵感点": [],
                 "目的点": {},
                 "关键点": {}
             }
         else:
-            # 确保三点字段存在
+            # 确保三点字段存在，灵感点是数组
             if "灵感点" not in three_points:
                 logger.warning("三点解构缺少'灵感点'字段")
-                three_points["灵感点"] = {}
+                three_points["灵感点"] = []
+            elif not isinstance(three_points["灵感点"], list):
+                logger.warning("'灵感点'必须是列表")
+                three_points["灵感点"] = []
+            
             if "目的点" not in three_points:
                 logger.warning("三点解构缺少'目的点'字段")
                 three_points["目的点"] = {}
+            elif not isinstance(three_points["目的点"], dict):
+                logger.warning("'目的点'必须是字典")
+                three_points["目的点"] = {}
+            
             if "关键点" not in three_points:
                 logger.warning("三点解构缺少'关键点'字段")
                 three_points["关键点"] = {}
+            elif not isinstance(three_points["关键点"], dict):
+                logger.warning("'关键点'必须是字典")
+                three_points["关键点"] = {}
 
-        # 验证选题理解
-        if not isinstance(result["选题理解"], dict):
+        # 验证选题理解（保持完整结构，不做拆解）
+        if "选题理解" not in result:
+            result["选题理解"] = {}
+        elif not isinstance(result["选题理解"], dict):
             logger.warning("'选题理解'必须是字典")
             result["选题理解"] = {}
 
-        # 验证搜索关键词
-        if "搜索关键词" not in result:
-            logger.warning("缺少'搜索关键词'字段")
-            result["搜索关键词"] = {
-                "搜索词列表": [],
-                "总数": 0
-            }
-
-        if not isinstance(result["搜索关键词"], dict):
-            logger.warning("'搜索关键词'必须是字典")
-            result["搜索关键词"] = {
-                "搜索词列表": [],
-                "总数": 0
+        # 验证脚本理解结构
+        script_understanding = result.get("脚本理解", {})
+        if not isinstance(script_understanding, dict):
+            logger.warning("'脚本理解'必须是字典")
+            result["脚本理解"] = {
+                "内容品类": "未知",
+                "段落列表": [],
+                "实质列表": [],
+                "形式列表": []
             }
         else:
-            # 确保搜索关键词结构完整
-            if "搜索词列表" not in result["搜索关键词"]:
-                logger.warning("搜索关键词缺少'搜索词列表'字段")
-                result["搜索关键词"]["搜索词列表"] = []
-            if "总数" not in result["搜索关键词"]:
-                # 自动计算总数
-                search_list = result["搜索关键词"].get("搜索词列表", [])
-                result["搜索关键词"]["总数"] = len(search_list)
+            # 确保脚本理解字段存在
+            if "内容品类" not in script_understanding:
+                script_understanding["内容品类"] = "未知"
+            if "段落列表" not in script_understanding:
+                script_understanding["段落列表"] = []
+            if "实质列表" not in script_understanding:
+                script_understanding["实质列表"] = []
+            if "形式列表" not in script_understanding:
+                script_understanding["形式列表"] = []
+            
+            # 确保列表类型正确
+            for field in ["段落列表", "实质列表", "形式列表"]:
+                if not isinstance(script_understanding.get(field), list):
+                    logger.warning(f"脚本理解中的'{field}'必须是列表")
+                    script_understanding[field] = []
 
     def _validate_element(self, element: Dict[str, Any]) -> None:
         """验证元素节点格式（视频分析版本中不再使用，保留以保持代码完整性）

src/components/functions/video_upload_function.py

@@ -67,8 +67,8 @@ class VideoUploadFunction(BaseFunction[Dict[str, Any], Dict[str, Any]]):
 
             logger.info(f"开始下载视频: {video_url}")
 
-            # 1. 下载视频到本地临时文件（或使用examples目录下的现有文件）
-            # 从input_data中获取channel_content_id，用于查找examples目录下的文件
+            # 1. 下载视频到本地（或使用examples/videos目录下的现有文件）
+            # 从input_data中获取channel_content_id，用于查找examples/videos目录下的文件
             channel_content_id = input_data.get("channel_content_id", "")
             local_video_path, is_temp_file = self._download_video(video_url, channel_content_id)
             
@@ -131,36 +131,45 @@ class VideoUploadFunction(BaseFunction[Dict[str, Any], Dict[str, Any]]):
             }
 
     def _download_video(self, video_url: str, channel_content_id: str = "") -> Tuple[Optional[str], bool]:
-        """下载视频到本地临时文件，或使用examples目录下的现有文件
+        """下载视频到本地，或使用examples/videos目录下的现有文件
         
         Args:
             video_url: 视频URL
-            channel_content_id: 频道内容ID，用于查找examples目录下的文件
+            channel_content_id: 频道内容ID，用于查找examples/videos目录下的文件
             
         Returns:
             (本地文件路径, 是否为临时文件) 的元组，失败返回 (None, True)
-            如果使用examples目录下的文件，返回 (文件路径, False)
-            如果下载到临时文件，返回 (临时文件路径, True)
+            如果使用examples/videos目录下的文件，返回 (文件路径, False)
+            如果下载到examples/videos目录，返回 (文件路径, False)
         """
         try:
-            # 1. 首先检查examples目录下是否有对应的mp4文件
+            # 1. 首先检查examples/videos目录下是否有对应的mp4文件
             existing_file = self._check_examples_directory(channel_content_id)
             if existing_file:
-                logger.info(f"在examples目录下找到现有文件，直接使用: {existing_file}")
+                logger.info(f"在examples/videos目录下找到现有文件，直接使用: {existing_file}")
                 return existing_file, False
             
-            # 2. 如果没有找到，则下载到临时文件
-            logger.info("未在examples目录下找到同名文件，开始下载...")
+            # 2. 如果没有找到，则下载到examples/videos目录
+            if not channel_content_id:
+                logger.warning("未提供channel_content_id，无法保存到examples/videos目录")
+                return None, True
+            
+            logger.info("未在examples/videos目录下找到同名文件，开始下载...")
+            
+            # 获取项目根目录
+            project_root = Path(__file__).parent.parent.parent.parent
+            videos_dir = project_root / "examples" / "videos"
             
-            # 创建临时文件
-            temp_dir = tempfile.gettempdir()
-            temp_file = tempfile.NamedTemporaryFile(
-                dir=temp_dir,
-                suffix=".mp4",
-                delete=False
-            )
-            temp_path = temp_file.name
-            temp_file.close()
+            # 确保目录存在
+            videos_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+            
+            # 构建文件路径：examples/videos/{channel_content_id}.mp4
+            target_path = videos_dir / f"{channel_content_id}.mp4"
+            
+            # 如果文件已存在（并发情况），直接返回
+            if target_path.exists():
+                logger.info(f"文件已存在: {target_path}")
+                return str(target_path), False
 
             # 下载视频（带重试机制）
             max_retries = 3
@@ -172,10 +181,10 @@ class VideoUploadFunction(BaseFunction[Dict[str, Any], Dict[str, Any]]):
                     if retry_count > 0:
                         logger.info(f"重试下载视频 (第 {retry_count}/{max_retries-1} 次)...")
                     
-                    # 使用 Session 进行下载（参考提供的代码）
+                    # 使用 Session 进行下载
                     session = requests.Session()
                     session.headers.update({
-                        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36"# 禁用压缩，避免IncompleteRead问题
+                        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36"
                     })
                     
                     # 下载视频（增加超时时间）
@@ -186,22 +195,19 @@ class VideoUploadFunction(BaseFunction[Dict[str, Any], Dict[str, Any]]):
                     )
                     response.raise_for_status()
 
-                    # 确保目录存在
-                    os.makedirs(os.path.dirname(temp_path), exist_ok=True)
-
                     # 写入文件
-                    with open(temp_path, "wb") as f:
+                    with open(target_path, "wb") as f:
                         for chunk in response.iter_content(chunk_size=8192):
                             if chunk:
                                 f.write(chunk)
                     
                     # 验证文件大小
-                    file_size = os.path.getsize(temp_path)
+                    file_size = os.path.getsize(target_path)
                     if file_size == 0:
                         raise ValueError("下载的文件大小为0")
                     
-                    logger.info(f"视频下载完成，大小: {file_size / 1024 / 1024:.2f} MB")
-                    return temp_path, True
+                    logger.info(f"视频下载完成，大小: {file_size / 1024 / 1024:.2f} MB，保存到: {target_path}")
+                    return str(target_path), False
                     
                 except (requests.exceptions.ChunkedEncodingError, 
                         requests.exceptions.ConnectionError,
@@ -211,9 +217,9 @@ class VideoUploadFunction(BaseFunction[Dict[str, Any], Dict[str, Any]]):
                     retry_count += 1
                     
                     # 清理不完整的文件
-                    if os.path.exists(temp_path):
+                    if target_path.exists():
                         try:
-                            os.remove(temp_path)
+                            os.remove(target_path)
                         except:
                             pass
                     
@@ -227,9 +233,9 @@ class VideoUploadFunction(BaseFunction[Dict[str, Any], Dict[str, Any]]):
                         raise
                 except Exception as e:
                     # 其他类型的异常直接抛出，不重试
-                    if os.path.exists(temp_path):
+                    if target_path.exists():
                         try:
-                            os.remove(temp_path)
+                            os.remove(target_path)
                         except:
                             pass
                     raise
@@ -243,12 +249,12 @@ class VideoUploadFunction(BaseFunction[Dict[str, Any], Dict[str, Any]]):
             return None, True
     
     def _check_examples_directory(self, channel_content_id: str) -> Optional[str]:
-        """检查examples目录下是否有对应的mp4文件
+        """检查examples/videos目录下是否有对应的mp4文件
         
-        文件路径格式：examples/{channel_content_id}/{channel_content_id}.mp4
+        文件路径格式：examples/videos/{channel_content_id}.mp4
         
         Args:
-            channel_content_id: 频道内容ID（目录名）
+            channel_content_id: 频道内容ID
             
         Returns:
             如果找到文件，返回文件路径；否则返回None
@@ -256,33 +262,33 @@ class VideoUploadFunction(BaseFunction[Dict[str, Any], Dict[str, Any]]):
         try:
             # 如果没有提供channel_content_id，无法查找
             if not channel_content_id:
-                logger.info("未提供channel_content_id，跳过examples目录检查")
+                logger.info("未提供channel_content_id，跳过examples/videos目录检查")
                 return None
             
             # 获取项目根目录
             # __file__ 是 src/components/functions/video_upload_function.py
             # 需要往上4层才能到项目根目录
             project_root = Path(__file__).parent.parent.parent.parent
-            examples_dir = project_root / "examples"
+            videos_dir = project_root / "examples" / "videos"
             
-            if not examples_dir.exists():
-                logger.info(f"examples目录不存在: {examples_dir}")
+            if not videos_dir.exists():
+                logger.info(f"examples/videos目录不存在: {videos_dir}")
                 return None
             
-            # 构建文件路径：examples/{channel_content_id}/{channel_content_id}.mp4
-            video_dir = examples_dir / channel_content_id
-            mp4_file = video_dir / f"{channel_content_id}.mp4"
+            # 构建文件路径：examples/videos/{channel_content_id}.mp4
+            mp4_file = videos_dir / f"{channel_content_id}.mp4"
             logger.info(f"构建文件路径: {mp4_file}")
+            
             # 检查文件是否存在
             if mp4_file.exists() and mp4_file.is_file():
-                logger.info(f"在examples目录下找到文件: {mp4_file}")
+                logger.info(f"在examples/videos目录下找到文件: {mp4_file}")
                 return str(mp4_file)
             
-            logger.debug(f"在examples目录下未找到文件: {mp4_file}")
+            logger.debug(f"在examples/videos目录下未找到文件: {mp4_file}")
             return None
             
         except Exception as e:
-            logger.warning(f"检查examples目录时出错: {e}", exc_info=True)
+            logger.warning(f"检查examples/videos目录时出错: {e}", exc_info=True)
             return None
 
 

src/states/script_state.py

@@ -41,10 +41,11 @@ class ScriptState(TypedDict, total=False):
     concrete_element_forms: List[Dict[str, Any]]  # 具体元素形式
     overall_forms: List[Dict[str, Any]]  # 整体形式
     form_elements: List[Dict[str, Any]]  # 合并后的形式元素
-    form_analyzed_result: List[Dict[str, Any]]  # Step 3: 共性分析结果
-    form_scored_result: Dict[str, Any]  # Step 4: 评分结果
-    form_filtered_ids: List[int]  # Step 5: 筛选的元素ID
-    form_categorized_result: Dict[str, Any]  # Step 6: 分类结果
+    form_analyzed_result: List[Dict[str, Any]]  # Step 4: 共性分析结果
+    form_scored_result: Dict[str, Any]  # Step 5: 支撑判断结果
+    form_weighted_result: Dict[str, Any]  # Step 6: 权重计算结果
+    form_filtered_ids: List[int]  # Step 7: 筛选的元素ID
+    form_categorized_result: Dict[str, Any]  # Step 8: 分类结果
     form_final_elements: List[Dict[str, Any]]  # 形式元素最终结果
 
     # ========== 分离后的元素列表 ==========

src/utils/json_extractor.py

@@ -54,7 +54,13 @@ class JSONExtractor:
                 fixed_content = JSONExtractor._fix_json_format(content)
                 return json.loads(fixed_content)
             except Exception as fix_error:
-                logger.error(f"JSON解析失败: {e}\nJSON修复也失败: {fix_error}\n内容: {content}...")
+                # 截断过长的内容，避免日志过大
+                content_preview = content[:500] if len(content) > 500 else content
+                logger.error(
+                    f"JSON解析失败: {e}\n"
+                    f"JSON修复也失败: {fix_error}\n"
+                    f"内容预览: {content_preview}{'...' if len(content) > 500 else ''}"
+                )
                 return default if default is not None else {}
 
     @staticmethod

src/utils/llm_invoker.py

@@ -268,21 +268,55 @@ class LLMInvoker:
                 logger.warning(f"{operation_name} - 响应为空")
                 return fallback if fallback is not None else {}
             
+            # 检查内容是否被阻止
+            if hasattr(response, 'prompt_feedback') and response.prompt_feedback:
+                if hasattr(response.prompt_feedback, 'block_reason') and response.prompt_feedback.block_reason:
+                    block_reason = str(response.prompt_feedback.block_reason)
+                    logger.error(
+                        f"{operation_name} - 内容被阻止: {block_reason}\n"
+                        f"提示词可能包含被禁止的内容，或视频内容触发了安全策略"
+                    )
+                    return fallback if fallback is not None else {}
+            
+            # 检查candidates是否为空（通常表示内容被阻止）
+            if hasattr(response, 'candidates') and response.candidates is None:
+                logger.error(
+                    f"{operation_name} - 响应candidates为空，内容可能被阻止"
+                )
+                return fallback if fallback is not None else {}
+            
             # 获取文本内容
-            if hasattr(response, 'text'):
+            content = None
+            if hasattr(response, 'text') and response.text is not None:
                 content = response.text.strip()
+            elif hasattr(response, 'candidates') and response.candidates:
+                # 尝试从candidates中提取内容
+                for candidate in response.candidates:
+                    if hasattr(candidate, 'content') and candidate.content:
+                        if hasattr(candidate.content, 'parts'):
+                            # 提取所有parts中的文本
+                            text_parts = []
+                            for part in candidate.content.parts:
+                                if hasattr(part, 'text') and part.text:
+                                    text_parts.append(part.text)
+                            if text_parts:
+                                content = ' '.join(text_parts).strip()
+                                break
+                        elif isinstance(candidate.content, str):
+                            content = candidate.content.strip()
+                            break
             elif hasattr(response, 'content'):
-                if isinstance(response.content, str):
+                if isinstance(response.content, str) and response.content is not None:
                     content = response.content.strip()
-                elif hasattr(response.content, 'text'):
+                elif hasattr(response.content, 'text') and response.content.text is not None:
                     content = response.content.text.strip()
-                else:
-                    content = str(response.content).strip()
-            else:
-                content = str(response).strip()
             
             if not content:
-                logger.warning(f"{operation_name} - 响应内容为空")
+                logger.warning(
+                    f"{operation_name} - 响应内容为空\n"
+                    f"响应对象: {type(response).__name__}\n"
+                    f"响应属性: {[attr for attr in dir(response) if not attr.startswith('_')]}"
+                )
                 return fallback if fallback is not None else {}
             
             # 解析JSON

src/workflows/decode_workflow.py

@@ -0,0 +1,496 @@
+"""
+Decode Workflow.
+
+解码工作流：合并 What 解构工作流和脚本理解工作流的完整流程。
+流程：视频上传 → 灵感点提取 → 目的点提取 → 关键点提取 → 选题理解 → 
+      段落划分 → 实质提取 → 形式提取 → 分离结果 → 结果汇总
+"""
+
+from typing import Dict, Any
+from langgraph.graph import StateGraph, END
+
+from src.components.agents.base import BaseGraphAgent
+from src.components.agents.topic_selection_understanding_agent import TopicSelectionUnderstandingAgent
+from src.components.functions.result_aggregation_function import ResultAggregationFunction
+from src.components.functions.video_upload_function import VideoUploadFunction
+# What解构相关Agent
+from src.components.agents.inspiration_points_agent import InspirationPointsAgent
+from src.components.agents.purpose_point_agent import PurposePointAgent
+from src.components.agents.key_points_agent import KeyPointsAgent
+# 脚本理解相关Agent
+from src.components.agents.script_section_division_agent import ScriptSectionDivisionAgent
+from src.components.agents.script_substance_extraction_agent import ScriptSubstanceExtractionAgent
+from src.components.agents.script_form_extraction_agent import ScriptFormExtractionAgent
+from src.utils.logger import get_logger
+
+logger = get_logger(__name__)
+
+
+class DecodeWorkflow(BaseGraphAgent):
+    """解码工作流（合并 What 解构和脚本理解）
+
+    功能：
+    - 编排完整的解码流程（视频分析）
+    - 流程：视频上传 → 灵感点提取 → 目的点提取 → 关键点提取 → 选题理解 → 
+           段落划分 → 实质提取 → 形式提取 → 分离结果 → 结果汇总
+    - 管理状态传递
+    - 仅支持单视频输入
+
+    实现方式：BaseGraphAgent (LangGraph)
+    """
+
+    def __init__(
+        self,
+        name: str = "decode_workflow",
+        description: str = "解码工作流（合并 What 解构和脚本理解）",
+        model_provider: str = "google_genai",
+        max_depth: int = 10
+    ):
+        super().__init__(
+            name=name,
+            description=description,
+            state_class=dict
+        )
+
+        self.max_depth = max_depth
+        self.model_provider = model_provider
+
+        # 初始化视频上传Function
+        self.video_upload_func = VideoUploadFunction()
+
+        # 初始化What解构相关Agent
+        self.inspiration_points_agent = InspirationPointsAgent(
+            model_provider=model_provider
+        )
+        self.purpose_point_agent = PurposePointAgent(
+            model_provider=model_provider
+        )
+        self.key_points_agent = KeyPointsAgent(
+            model_provider=model_provider
+        )
+        self.topic_selection_understanding_agent = TopicSelectionUnderstandingAgent(
+            model_provider=model_provider
+        )
+
+        # 初始化脚本理解相关Agent
+        self.section_agent = ScriptSectionDivisionAgent(
+            model_provider=model_provider
+        )
+        self.substance_agent = ScriptSubstanceExtractionAgent(
+            model_provider=model_provider
+        )
+        self.form_agent = ScriptFormExtractionAgent(
+            model_provider=model_provider
+        )
+
+        # 初始化结果汇总Function
+        self.result_aggregation_func = ResultAggregationFunction()
+
+        logger.info(f"DecodeWorkflow 初始化完成")
+
+    def _build_graph(self) -> StateGraph:
+        """构建工作流图
+
+        完整流程：
+        START → 视频上传 → 灵感点提取 → 目的点提取 → 关键点提取 → 选题理解 → 
+        段落划分 → 实质提取 → 形式提取 → 分离结果 → 结果汇总 → END
+        """
+        workflow = StateGraph(dict)  # 使用dict作为状态类型
+
+        # 添加所有节点
+        workflow.add_node("video_upload", self._video_upload_node)
+        # What解构节点
+        workflow.add_node("inspiration_points_extraction", self._inspiration_points_node)
+        workflow.add_node("purpose_point_extraction", self._purpose_point_node)
+        workflow.add_node("key_points_extraction", self._key_points_node)
+        workflow.add_node("topic_selection_understanding", self._topic_selection_understanding_node)
+        # 脚本理解节点
+        workflow.add_node("section_division", self._section_division_node)
+        workflow.add_node("substance_extraction", self._substance_extraction_node)
+        workflow.add_node("form_extraction", self._form_extraction_node)
+        workflow.add_node("merge_all_results", self._merge_all_results_node)
+        workflow.add_node("result_aggregation", self._result_aggregation_node)
+
+        # 定义流程的边
+        workflow.set_entry_point("video_upload")
+        # What解构流程
+        workflow.add_edge("video_upload", "inspiration_points_extraction")
+        workflow.add_edge("inspiration_points_extraction", "purpose_point_extraction")
+        workflow.add_edge("purpose_point_extraction", "key_points_extraction")
+        workflow.add_edge("key_points_extraction", "topic_selection_understanding")
+        # 脚本理解流程
+        workflow.add_edge("topic_selection_understanding", "section_division")
+        workflow.add_edge("section_division", "substance_extraction")
+        workflow.add_edge("substance_extraction", "form_extraction")
+        workflow.add_edge("form_extraction", "merge_all_results")
+        workflow.add_edge("merge_all_results", "result_aggregation")
+        workflow.add_edge("result_aggregation", END)
+
+        logger.info("工作流图构建完成 - 完整流程：视频上传 → What解构 → 脚本理解 → 结果汇总")
+
+        return workflow
+
+    def _video_upload_node(self, state: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """节点：视频上传（第一步）- 下载视频并上传至Gemini"""
+        logger.info("=== 执行节点：视频上传 ===")
+
+        try:
+            # 初始化Function
+            if not self.video_upload_func.is_initialized:
+                self.video_upload_func.initialize()
+
+            # 执行视频上传
+            result = self.video_upload_func.execute(state)
+
+            # 更新状态
+            state.update(result)
+
+            video_uri = result.get("video_uploaded_uri")
+            if video_uri:
+                logger.info(f"视频上传完成 - URI: {video_uri}")
+            else:
+                error = result.get("video_upload_error", "未知错误")
+                logger.warning(f"视频上传失败: {error}")
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"视频上传失败: {e}", exc_info=True)
+            state.update({
+                "video_uploaded_uri": None,
+                "video_upload_error": str(e)
+            })
+
+        return state
+
+    def _inspiration_points_node(self, state: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """节点：灵感点提取（What解构）"""
+        logger.info("=== 执行节点：灵感点提取 ===")
+
+        try:
+            # 初始化Agent
+            if not self.inspiration_points_agent.is_initialized:
+                self.inspiration_points_agent.initialize()
+
+            # 执行Agent
+            result = self.inspiration_points_agent.process(state)
+
+            # 更新状态
+            state.update(result)
+
+            # 安全地获取灵感点数量：total_count 在 metadata 中
+            if isinstance(result, dict):
+                metadata = result.get("metadata", {})
+                inspiration_count = metadata.get("total_count", 0) if isinstance(metadata, dict) else 0
+                # 如果 metadata 中没有，尝试从 inspiration_points 列表长度获取
+                if inspiration_count == 0:
+                    inspiration_points = result.get("inspiration_points", [])
+                    if isinstance(inspiration_points, list):
+                        inspiration_count = len(inspiration_points)
+            else:
+                # 如果 result 不是 dict（比如是列表），尝试获取长度
+                inspiration_count = len(result) if isinstance(result, list) else 0
+            
+            logger.info(f"灵感点提取完成 - 共 {inspiration_count} 个灵感点")
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"灵感点提取失败: {e}", exc_info=True)
+            state.update({
+                "inspiration_points": {
+                    "error": str(e),
+                    "points": [],
+                    "total_count": 0
+                }
+            })
+
+        return state
+
+    def _purpose_point_node(self, state: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """节点：目的点提取（What解构）"""
+        logger.info("=== 执行节点：目的点提取 ===")
+
+        try:
+            # 初始化Agent
+            if not self.purpose_point_agent.is_initialized:
+                self.purpose_point_agent.initialize()
+
+            # 执行Agent
+            result = self.purpose_point_agent.process(state)
+
+            # 更新状态
+            state.update(result)
+
+            main_purpose = result.get("purpose_point", {}).get("main_purpose", "未知")
+            logger.info(f"目的点提取完成 - 主要目的: {main_purpose}")
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"目的点提取失败: {e}", exc_info=True)
+            state.update({
+                "purpose_point": {
+                    "error": str(e),
+                    "main_purpose": "未知"
+                }
+            })
+
+        return state
+
+    def _key_points_node(self, state: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """节点：关键点提取（What解构）"""
+        logger.info("=== 执行节点：关键点提取 ===")
+
+        try:
+            # 初始化Agent
+            if not self.key_points_agent.is_initialized:
+                self.key_points_agent.initialize()
+
+            # 执行Agent
+            result = self.key_points_agent.process(state)
+
+            # 更新状态
+            state.update(result)
+
+            total_key_points = result.get("key_points", {}).get("total_count", 0)
+            logger.info(f"关键点提取完成 - 共 {total_key_points} 个关键点")
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"关键点提取失败: {e}", exc_info=True)
+            state.update({
+                "key_points": {
+                    "error": str(e),
+                    "creator_perspective": {"key_points": [], "summary": ""},
+                    "consumer_perspective": {"key_points": [], "summary": ""}
+                }
+            })
+
+        return state
+
+    def _topic_selection_understanding_node(self, state: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """节点：选题理解（What解构）"""
+        logger.info("=== 执行节点：选题理解 ===")
+
+        try:
+            # 初始化Agent
+            if not self.topic_selection_understanding_agent.is_initialized:
+                self.topic_selection_understanding_agent.initialize()
+
+            # 执行Agent
+            result = self.topic_selection_understanding_agent.process(state)
+
+            # 更新状态
+            state.update(result)
+
+            logger.info(f"选题理解完成 - result: {result}")
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"选题理解失败: {e}", exc_info=True)
+            state.update({
+                "topic_selection_understanding": {}
+            })
+
+        return state
+
+    def _section_division_node(self, state: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """节点：脚本段落划分（脚本理解）"""
+        logger.info("=== 执行节点：脚本段落划分 ===")
+
+        try:
+            # 初始化Agent
+            if not self.section_agent.is_initialized:
+                self.section_agent.initialize()
+
+            # 执行Agent
+            result = self.section_agent.process(state)
+
+            # 更新状态
+            state.update(result)
+
+            sections = result.get("段落列表", [])
+            content_category = result.get("内容品类", "未知")
+            logger.info(f"脚本段落划分完成 - 内容品类: {content_category}, 段落数: {len(sections)}")
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"脚本段落划分失败: {e}", exc_info=True)
+            state.update({
+                "内容品类": "未知品类",
+                "段落列表": []
+            })
+
+        return state
+
+    def _substance_extraction_node(self, state: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """节点：实质元素提取（脚本理解）"""
+        logger.info("=== 执行节点：实质元素提取 ===")
+
+        try:
+            # 初始化Agent
+            if not self.substance_agent.is_initialized:
+                self.substance_agent.initialize()
+
+            # 准备状态：将段落列表包装到section_division字段中
+            sections = state.get("段落列表", [])
+            state["section_division"] = {"段落列表": sections}
+
+            # 执行Agent
+            result = self.substance_agent.process(state)
+
+            # 更新状态
+            state.update(result)
+
+            final_elements = result.get("substance_final_elements", [])
+            logger.info(f"实质元素提取完成 - 最终元素数: {len(final_elements)}")
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"实质元素提取失败: {e}", exc_info=True)
+            state.update({
+                "concrete_elements": [],
+                "concrete_concepts": [],
+                "abstract_concepts": [],
+                "substance_elements": [],
+                "substance_analyzed_result": [],
+                "substance_scored_result": {},
+                "substance_filtered_ids": [],
+                "substance_categorized_result": {},
+                "substance_final_elements": []
+            })
+
+        return state
+
+    def _form_extraction_node(self, state: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """节点：形式元素提取（脚本理解）"""
+        logger.info("=== 执行节点：形式元素提取 ===")
+
+        try:
+            # 初始化Agent
+            if not self.form_agent.is_initialized:
+                self.form_agent.initialize()
+
+            # 执行Agent（依赖实质元素）
+            result = self.form_agent.process(state)
+
+            # 更新状态
+            state.update(result)
+
+            final_elements = result.get("form_final_elements", [])
+            logger.info(f"形式元素提取完成 - 最终元素数: {len(final_elements)}")
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"形式元素提取失败: {e}", exc_info=True)
+            state.update({
+                "concrete_element_forms": [],
+                "concrete_concept_forms": [],
+                "overall_forms": [],
+                "form_elements": [],
+                "form_analyzed_result": [],
+                "form_scored_result": {},
+                "form_weighted_result": {},
+                "form_filtered_ids": [],
+                "form_categorized_result": {},
+                "form_final_elements": []
+            })
+
+        return state
+
+    def _merge_all_results_node(self, state: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """节点：分离实质和形式结果（脚本理解）"""
+        logger.info("=== 执行节点：分离实质和形式结果 ===")
+
+        try:
+            # 获取实质和形式的最终元素
+            substance_final_elements = state.get("substance_final_elements", [])
+            form_final_elements = state.get("form_final_elements", [])
+
+            # 分别存储实质列表和形式列表
+            state["实质列表"] = substance_final_elements
+            state["形式列表"] = form_final_elements
+
+            logger.info(f"分离完成 - 实质元素: {len(substance_final_elements)}, 形式元素: {len(form_final_elements)}")
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"分离结果失败: {e}", exc_info=True)
+            state["实质列表"] = []
+            state["形式列表"] = []
+
+        return state
+
+    def _result_aggregation_node(self, state: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """节点：结果汇总"""
+        logger.info("=== 执行节点：结果汇总 ===")
+
+        try:
+            # 初始化Function
+            if not self.result_aggregation_func.is_initialized:
+                self.result_aggregation_func.initialize()
+
+            # 执行Function
+            final_result = self.result_aggregation_func.execute(state)
+
+            # 更新状态
+            state["final_result"] = final_result
+
+            logger.info("结果汇总完成")
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"结果汇总失败: {e}", exc_info=True)
+            state["final_result"] = {
+                "视频信息": {},
+                "三点解构": {
+                    "灵感点": [],
+                    "目的点": {},
+                    "关键点": {}
+                },
+                "选题理解": {},
+                "脚本理解": {
+                    "内容品类": "未知",
+                    "段落列表": [],
+                    "实质列表": [],
+                    "形式列表": []
+                },
+                "错误": f"汇总失败: {str(e)}"
+            }
+
+        return state
+
+    def invoke(self, input_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """执行工作流（公共接口）- 视频分析版本
+
+        Args:
+            input_data: 输入数据，包含 video 字段（视频URL）
+                格式参考：examples/56898272/视频详情.json
+                {
+                    "video": "http://...",
+                    "title": "...",
+                    ...
+                }
+
+        Returns:
+            最终解码结果
+        """
+        logger.info("=== 开始执行解码工作流（视频分析） ===")
+
+        # 确保工作流已初始化
+        if not self.is_initialized:
+            self.initialize()
+
+        # 构建 text（兼容两种输入方式）
+        if "text" in input_data and isinstance(input_data.get("text"), dict):
+            text = input_data.get("text", {})
+        else:
+            text = {
+                "title": input_data.get("title", ""),
+                "body": input_data.get("body_text", ""),
+            }
+
+        # 初始化状态（包含视频信息，供视频上传和后续Agent使用）
+        initial_state = {
+            "video": input_data.get("video", ""),
+            "channel_content_id": input_data.get("channel_content_id", ""),
+            "text": text,
+            "current_depth": 0,
+            "max_depth": self.max_depth,
+        }
+
+        # 执行工作流
+        result = self.compiled_graph.invoke(initial_state)
+
+        logger.info("=== 解码工作流执行完成（视频分析） ===")
+
+        return result.get("final_result", {})
+

src/workflows/script_workflow.py

@@ -217,6 +217,7 @@ class ScriptWorkflow(BaseGraphAgent):
                 "form_elements": [],
                 "form_analyzed_result": [],
                 "form_scored_result": {},
+                "form_weighted_result": {},
                 "form_filtered_ids": [],
                 "form_categorized_result": {},
                 "form_final_elements": []

src/workflows/script_workflow_v2.py

@@ -12,8 +12,10 @@ from langgraph.graph import StateGraph, END
 
 from src.components.agents.base import BaseGraphAgent
 from src.components.functions.video_upload_function import VideoUploadFunction
+from src.components.agents.structure_agent import StructureAgent
 from src.components.agents.content_unit_split_agent import ContentUnitSplitAgent
 from src.components.agents.content_unit_understand import ContentUnitUnderstandAgent
+from src.components.agents.script_keyword_agent import ScriptKeywordAgent
 from src.utils.logger import get_logger
 
 logger = get_logger(__name__)
@@ -43,6 +45,11 @@ class ScriptWorkflowV2(BaseGraphAgent):
         # 初始化视频上传 Function
         self.video_upload_func = VideoUploadFunction()
 
+        # 初始化结构化内容库 Agent
+        self.structure_agent = StructureAgent(
+            model_provider=model_provider
+        )
+
         # 初始化 L3 单元拆分 Agent
         self.content_unit_split_agent = ContentUnitSplitAgent(
             model_provider=model_provider
@@ -53,6 +60,11 @@ class ScriptWorkflowV2(BaseGraphAgent):
             model_provider=model_provider
         )
 
+        # 初始化金句提取 Agent
+        self.script_keyword_agent = ScriptKeywordAgent(
+            model_provider=model_provider
+        )
+
         logger.info(f"ScriptWorkflowV2 初始化完成，model_provider: {model_provider}")
 
     def _build_graph(self) -> StateGraph:
@@ -61,18 +73,22 @@ class ScriptWorkflowV2(BaseGraphAgent):
 
         # 添加节点
         workflow.add_node("video_upload", self._video_upload_node)
+        workflow.add_node("structure_analysis", self._structure_analysis_node)
         workflow.add_node("content_unit_split", self._content_unit_split_node)
         workflow.add_node("content_unit_understand", self._content_unit_understand_node)
+        workflow.add_node("keyword_extraction", self._keyword_extraction_node)
         workflow.add_node("result_aggregation", self._result_aggregation_node)
 
         # 定义边
         workflow.set_entry_point("video_upload")
-        workflow.add_edge("video_upload", "content_unit_split")
+        workflow.add_edge("video_upload", "structure_analysis")
+        workflow.add_edge("structure_analysis", "content_unit_split")
         workflow.add_edge("content_unit_split", "content_unit_understand")
-        workflow.add_edge("content_unit_understand", "result_aggregation")
+        workflow.add_edge("content_unit_understand", "keyword_extraction")
+        workflow.add_edge("keyword_extraction", "result_aggregation")
         workflow.add_edge("result_aggregation", END)
 
-        logger.info("ScriptWorkflowV2 图构建完成 - 流程：视频上传 → L3 单元拆分 → 整体理解 → 结果汇总")
+        logger.info("ScriptWorkflowV2 图构建完成 - 流程：视频上传 → 结构化分析 → L3 单元拆分 → 整体理解 → 金句提取 → 结果汇总")
 
         return workflow
 
@@ -104,6 +120,34 @@ class ScriptWorkflowV2(BaseGraphAgent):
 
         return state
 
+    def _structure_analysis_node(self, state: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """节点：结构化内容库分析 - 基于视频内容进行结构化解构"""
+        logger.info("=== ScriptWorkflowV2：执行节点 structure_analysis ===")
+
+        try:
+            if not self.structure_agent.is_initialized:
+                self.structure_agent.initialize()
+
+            result = self.structure_agent.process(state)
+            
+            # 将结果存入 state 的 topic 字段
+            structure_data = result.get("structure_data", {})
+            state["topic"] = structure_data
+
+            logger.info("结构化内容库分析完成")
+            if isinstance(structure_data, dict):
+                topic_info = structure_data.get("选题信息表", {})
+                macro_topic = topic_info.get("宏观母题", "") if isinstance(topic_info, dict) else ""
+                if macro_topic:
+                    logger.info(f"宏观母题: {macro_topic}")
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"结构化内容库分析失败: {e}", exc_info=True)
+            state["topic"] = {
+                "错误": str(e),
+            }
+
+        return state
+
     def _content_unit_split_node(self, state: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
         """节点：L3 内容单元拆分"""
         logger.info("=== ScriptWorkflowV2：执行节点 content_unit_split ===")
@@ -154,19 +198,48 @@ class ScriptWorkflowV2(BaseGraphAgent):
 
         return state
 
+    def _keyword_extraction_node(self, state: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """节点：金句提取 - 基于视频内容提取钩子和金句"""
+        logger.info("=== ScriptWorkflowV2：执行节点 keyword_extraction ===")
+
+        try:
+            if not self.script_keyword_agent.is_initialized:
+                self.script_keyword_agent.initialize()
+
+            result = self.script_keyword_agent.process(state)
+            state.update(result)
+
+            script_keywords = result.get("script_keywords", {})
+            logger.info("金句提取完成")
+            if isinstance(script_keywords, dict):
+                hooks_count = len(script_keywords.get("hooks", []))
+                golden_sentences_count = len(script_keywords.get("golden_sentences", []))
+                logger.info(f"提取钩子数量: {hooks_count}, 金句数量: {golden_sentences_count}")
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"金句提取失败: {e}", exc_info=True)
+            state["script_keywords"] = {
+                "error": str(e),
+            }
+
+        return state
+
     def _result_aggregation_node(self, state: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
         """节点：结果汇总 - 组装最终结果"""
         logger.info("=== ScriptWorkflowV2：执行节点 result_aggregation ===")
 
         try:
             # 从 state 中提取结果
+            topic = state.get("topic", {})
             content_unit_analysis = state.get("content_unit_analysis", {})
             content_unit_understanding = state.get("content_unit_understanding", {})
+            script_keywords = state.get("script_keywords", {})
 
             # 组装最终结果
             final_result = {
+                "结构化内容库": topic,
                 "L3单元解构": content_unit_analysis,
                 "整体结构理解": content_unit_understanding,
+                "金句提取": script_keywords,
             }
 
             # 更新状态
@@ -177,8 +250,10 @@ class ScriptWorkflowV2(BaseGraphAgent):
             logger.error(f"结果汇总失败: {e}", exc_info=True)
             state["final_result"] = {
                 "error": f"汇总失败: {str(e)}",
+                "结构化内容库": {},
                 "L3单元解构": {},
                 "整体结构理解": {},
+                "金句提取": {},
             }
 
         return state

src/workflows/what_deconstruction_workflow.py

@@ -482,7 +482,7 @@ class WhatDeconstructionWorkflow(BaseGraphAgent):
             "current_depth": 0,
             "max_depth": self.max_depth,
             "use_topic_agent_v2": input_data.get("use_topic_agent_v2", False),
-            "use_structure_agent": input_data.get("use_structure_agent", False)
+            "use_structure_agent": input_data.get("use_structure_agent", True)
         }
 
         # 执行工作流