video_decode/doc/record

所有输出不要在通过prompt输出了 应该在每一步返回的结果中，通过代码进行关联 

⏺ 你说得非常对！这是一个架构优化的重要点。

  当前问题

  现状：每一步都通过 prompt 让 LLM 输出完整信息
  # Step 5 prompt 中要求 LLM 输出
  {
    "名称": "实质点名称",
    "类型": "元素/概念",
    "支撑灵感点得分": 8,
    "支撑灵感点依据": "...",
    ...
  }

  问题：
  - ❌ 前面步骤的信息（识别依据、共性分析数据等）需要 LLM 重新输出
  - ❌ LLM 可能遗漏或修改前面步骤的数据
  - ❌ 数据不一致的风险
  - ❌ 浪费 token

  ---
  优化方案：代码关联数据

  原则

  每一步只让 LLM 输出该步骤新增的信息，其他信息通过代码合并

  示例

  Step 2/3 - 提取

  # LLM 只输出
  {
    "实质点列表": [
      {
        "名称": "酱料",
        "类型": "元素",
        "识别依据": "..."
      }
    ]
  }

  Step 4 - 共性分析

  # LLM 只输出新增的分析数据
  llm_result = {
    "分析结果": [
      {
        "名称": "酱料",
        "出现段落数": 3,
        "段落覆盖率": 0.75,
        ...
      }
    ]
  }

  # 代码合并：将 Step 2/3 的数据关联进来
  analyzed_items = []
  for analysis in llm_result["分析结果"]:
      # 找到原始实质点
      original = find_by_name(all_substantials, analysis["名称"])
      # 合并数据
      analyzed_items.append({
          **original,  # 保留原始的 名称、类型、识别依据
          **analysis   # 添加新的分析数据
      })

  Step 5 - 评分

  # LLM 只输出评分
  llm_result = {
    "评分结果": [
      {
        "名称": "酱料",
        "支撑灵感点得分": 8,
        "支撑灵感点依据": "...",
        ...
      }
    ]
  }

  # 代码合并
  scored_items = []
  for score in llm_result["评分结果"]:
      # 找到分析数据
      analyzed = find_by_name(analyzed_items, score["名称"])
      # 合并
      scored_items.append({
          **analyzed,  # 保留前面的所有数据
          **score      # 添加评分数据
      })

  Step 7 - 去重

  # LLM 只输出去重决策
  llm_result = {
    "去重决策": [...],
    "保留列表": ["酱料", "米饭"]  # 只返回名称
  }

  # 代码执行去重
  deduplicated_items = []
  for name in llm_result["保留列表"]:
      # 找到完整数据
      item = find_by_name(filtered_items, name)
      deduplicated_items.append(item)  # 保留所有历史数据

  Step 8 - 整合

  # LLM 只输出树状结构（只包含名称和分类）
  llm_result = {
    "元素列表": [
      {
        "名称": "调味品",
        "描述": "...",
        "子项": [
          {"名称": "酱料"}  # 只有名称
        ]
      }
    ]
  }

  # 代码填充完整数据
  def enrich_tree(node, data_source):
      if "子项" in node and node["子项"]:
          for child in node["子项"]:
              if "名称" in child and "描述" not in child:
                  # 这是叶子节点，填充完整数据
                  full_data = find_by_name(data_source, child["名称"])
                  child.update(full_data)
              else:
                  # 递归处理
                  enrich_tree(child, data_source)

  final_result = llm_result
  enrich_tree(final_result, deduplicated_items)

  ---
  优势

  1. ✅ 数据一致性：前面步骤的数据不会被 LLM 修改或遗漏
  2. ✅ 节省 token：LLM 只输出新增信息
  3. ✅ 职责清晰：LLM 负责判断，代码负责数据管理
  4. ✅ 减少依赖：后续步骤不需要传入 text_data/images，因为历史数据已包含上下文

  ---
  是否要现在重构？

  这是一个较大的架构改动，需要修改所有 8 个步骤。

  建议：
  1. 先确认这个方向是否符合你的需求
  2. 如果确认，我可以逐步重构每个步骤

  你觉得这个方案如何？

> 开始优化吧 

⏺ 好的！我开始优化。让我先创建任务列表，然后逐步重构每个步骤。

⏺ 现在开始重构 Step 4。让我先读取相关代码：

⏺ Read(src/components/agents/script_element_extraction_agent.py)
  ⎿  Read 160 lines

⏺ 现在开始重构 Step 4。我将修改为：
  1. LLM 只输出新增的共性分析数据（不包含名称、类型、识别依据）
  2. 代码合并 Step 2/3 的原始数据

⏺ Update(src/components/agents/script_element_extraction_agent.py)
  ⎿  Updated src/components/agents/script_element_extraction_agent.py with 12 additions and 8       
     removals
       681    
       682    对每个实质点进行**共性定量分析**（统计基础数据）。
       683    
       684 +  **重要**：只输出新增的分析数据，不要重复输出名称、类型、识别依据等已有信息。
       685 +  
       686    ## 元素的共性分析（仅针对类型=元素）
       687    
       688    1. **出现段落数**：该元素在多少个段落中出现（整数）
     ...
       700    3. **核心概念识别**：在每个出现的段落中是主要概念还是辅助概念
       701       - 主要概念：该概念是段落的核心主题
       702       - 辅助概念：该概念是段落的补充说明
       703 -  4. **概念强度**：在每个段落中的重要性权重（0-10分）
       703 +  4. **概念强度详情**：在每个段落中的重要性权重（0-10分）
       704       - 9-10分：段落核心概念，定义段落主题
       705       - 7-8分：段落重要概念，有明显作用
       706       - 5-6分：段落一般概念，有一定作用
     ...
       711    
       712    - 定量指标必须准确计算
       713    - 所有分析必须有客观依据
       714 +  - **只输出名称和对应的分析数据，不要重复已有字段**
       715    
       716    # 输出（JSON）
       717    
     ...
       718      "分析结果": [
       719        {{
       720          "名称": "实质点名称",
       721 -        "类型": "元素/概念",
       722 -  
       723 -        // 元素类型的共性分析
       721 +        // 元素类型只输出以下字段
       722          "出现段落数": 3,
       723          "段落覆盖率": 0.75,
       724          "出现频次": 5,
       725          "视觉显著性": 8,
       726 -        "视觉显著性依据": "在图片中的位置和显著程度描述",
       727 -  
       728 -        // 概念类型的共性分析
       726 +        "视觉显著性依据": "在图片中的位置和显著程度描述"
       727 +      }},
       728 +      {{
       729 +        "名称": "实质点名称",
       730 +        // 概念类型只输出以下字段
       731          "出现段落数": 3,
       732          "段落覆盖率": 0.75,
       733          "核心概念识别": [
     ...
       749    
       750    **注意**：
       751    - 元素类型的实质点，输出元素相关的共性分析字段
       752 -  - 概念类型的实质点，输出概念相关的共性分析字段"""
       752 +  - 概念类型的实质点，输出概念相关的共性分析字段
       753 +  - 不要输出类型、识别依据等字段，这些会由代码自动合并
       754    
       755            # 构建多模态消息
       756            message_content = [{"type": "text", "text": prompt}]

⏺ 现在添加代码合并逻辑：

⏺ Update(src/components/agents/script_element_extraction_agent.py)
  ⎿  Updated src/components/agents/script_element_extraction_agent.py with 29 additions and 2       
     removals
       771            ]
       772    
       773            # 调用LLM
       774 -          result = LLMInvoker.safe_invoke(
       774 +          llm_result = LLMInvoker.safe_invoke(
       775                self,
       776                "共性定量分析",
       777                messages,
       778                fallback={"分析结果": []}
       779            )
       780    
       781 +          # 代码合并：将原始实质点数据与分析数据合并
       782 +          analyzed_items = []
       783 +          analysis_results = llm_result.get("分析结果", [])
       784 +  
       785 +          for analysis in analysis_results:
       786 +              analysis_name = analysis.get("名称", "")
       787 +              # 找到对应的原始实质点
       788 +              original = None
       789 +              for s in all_substantials:
       790 +                  if s.get("名称") == analysis_name:
       791 +                      original = s
       792 +                      break
       793 +  
       794 +              if original:
       795 +                  # 合并数据：原始数据 + 分析数据
       796 +                  merged_item = {
       797 +                      **original,  # 保留原始的名称、类型、识别依据
       798 +                      **{k: v for k, v in analysis.items() if k != "名称"}  # 
           + 添加分析数据（排除名称）
       799 +                  }
       800 +                  analyzed_items.append(merged_item)
       801 +              else:
       802 +                  logger.warning(f"⚠️  未找到实质点 '{analysis_name}' 的原始数据")
       803 +                  # 如果找不到原始数据，仍然保留分析结果
       804 +                  analyzed_items.append(analysis)
       805 +  
       806 +          result = {"分析结果": analyzed_items}
       807 +  
       808            # 打印结果
       809            import json
       810 -          logger.info(f"Step 4 
           -  结果:\n{json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)}")
       810 +          logger.info(f"Step 4 合并后
           +  结果:\n{json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)}")
       811    
       812            return result
       813    

⏺ 完成 Step 4！现在继续 Step 5：

  ✻ 修改 Step 5… (esc to interrupt · ctrl+t to hide todos · 142s · ↓ 2.9k tokens)
  ⎿  ☒ Step 4: 修改为只输出新增的共性分析数据，代码合并 Step 2/3 的原始数据
     ☐ Step 5: 修改为只输出评分数据，代码合并 Step 4 的分析数据
     ☐ Step 6: 修改筛选逻辑，基于完整数据筛选
     ☐ Step 7: 修改为只输出去重决策，代码执行去重并保留完整数据，移除 text_data 参数
     ☐ Step 8: 修改为只输出树状结构框架，代码填充完整数据，移除 text_data 参数