feat: HOW解构V9 - 点依赖关系处理与机器可模拟路径

主要特性：
- 正确处理点依赖关系
  * 灵感点 ↔ 目的点（双向互推）
  * 灵感点,目的点 → 关键点（单向推导）
  * 同类型点不能互推

- 从选题理解.explicit_elements提取三类点
  * 灵感点列表（数组）
  * 目的点（单个字符串）
  * 关键点列表（数组）

- 机器可模拟的推测路径
  * 明确标注操作类型：[从内搜]/[从外搜]/[信息处理]
  * 每步清晰标识：操作 → 输出
  * 无黑盒，无"突然想到"等说法
  * 从历史数据作为原始点开始推导

- LangSmith trace优化
  * 使用custom_span添加丰富元数据
  * 每个点的分析有清晰层级
  * 包含point_id、point_type、point_name等信息

- 开发体验优化
  * 默认测试文件，可直接运行
  * 去除prompt示例避免过拟合
  * 支持多账号（阿里多多酱/白流苏/摸鱼阿希）

- 测试脚本
  * test_how_decode_v9.sh - shell测试脚本
  * 6个测试用例覆盖3个账号

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

how_decode_v8_new_structure.py

@@ -0,0 +1,818 @@
+"""
+HOW 解构 V8 - 适配新的输入输出结构
+
+新的输入结构：
+- 帖子信息：examples_new/阿里多多酱/作者历史帖子/{帖子ID}.json
+- what解构结果：examples_new/阿里多多酱/output/{帖子ID}_{运行日期}_{运行时间}.json
+
+新的输出结构：
+- examples_new/阿里多多酱/how_output/{帖子ID}_{运行日期}_{运行时间}.json
+
+核心方法：
+- 拆步骤分析：
+  - Step 1: 来源类型初筛 - 找出可能的来源
+  - Step 2: 解构每个来源 - 明确标识【输入→处理→输出】
+  - Step 3: 路径验证 - 评分和证据
+  - Step 4: 综合结论 - 最可能的路径
+- 多模态方式传递历史帖子
+- 只分析灵感点，且只使用名称（避免what中间过程的干扰）
+"""
+
+import asyncio
+import json
+import os
+from typing import Dict, List
+from datetime import datetime
+
+from agents import Agent, Runner
+from lib.my_trace import set_trace
+from lib.utils import read_json
+from lib.client import get_model
+
+MODEL_NAME = "google/gemini-2.5-flash"
+
+
+# ============================================================================
+# 多模态消息构建
+# ============================================================================
+
+def build_post_multimodal_content(post_data: Dict) -> List[Dict]:
+    """构建单个帖子的多模态内容"""
+    images = post_data.get('images', [])
+    image_count = len(images)
+
+    content = []
+
+    if images:
+        content.append({
+            "type": "input_text",
+            "text": f"[帖子图集：{image_count}张图片，第一张是封面]"
+        })
+
+    for img_url in images:
+        content.append({
+            "type": "input_image",
+            "detail": "auto",
+            "image_url": img_url
+        })
+
+    post_info = f"""
+<标题>
+{post_data.get('title', '')}
+</标题>
+
+<正文>
+{post_data.get('body_text', '')}
+</正文>
+
+<发布时间>
+{post_data.get('publish_time', '')}
+</发布时间>
+
+<互动数据>
+点赞: {post_data.get('like_count', 0)}, 收藏: {post_data.get('collect_count', 0)}
+</互动数据>
+"""
+    content.append({
+        "type": "input_text",
+        "text": post_info.strip()
+    })
+
+    return content
+
+
+# ============================================================================
+# Step 1: 来源类型初筛 Agent
+# ============================================================================
+
+STEP1_PROMPT = """
+你是一个创作溯源分析专家。
+
+你的任务：对给定的灵感点，**广召回**所有可能的来源，并给出初步推测路径。
+
+## 关键要求
+
+1. **广召回**：对每个来源类型（A/B/C/D）都要分析，即使可能性很低也要列出
+2. **可能性评估**：给出高/中/低的评级
+3. **初步推测路径**：用3-5步描述从原始点到灵感点的推导过程
+
+## 推测路径的要求
+
+### 原始点
+- **B类来源**：原始点是博主历史帖子数据
+- **C类来源**：原始点是外部平台信息（小红书/微博/知乎等）
+- **A类来源**：原始点是当前帖子的其他灵感点
+- **D类来源**：原始点是混合的
+
+### 可用操作类型
+只能使用这三种操作：
+1. **从内搜**：搜索/浏览博主历史帖子、回忆过往经验
+2. **从外搜**：搜索外部平台、浏览热点话题、查询知识
+3. **信息处理**：观察、对比、提取、归纳、联想、组合、类比
+
+### 步骤格式
+每步必须明确：操作类型 + 具体做什么 + 输出什么
+
+示例：
+- `步骤1 [从内搜]: 浏览历史帖子 → 发现经常发"胖猫穿衣"内容`
+- `步骤2 [信息处理]: 观察这些帖子的共同特征 → 体型圆滚滚`
+- `步骤3 [信息处理]: 联想类比体型特征 → 像煤气罐`
+
+### 注意事项
+- **不能跳步骤**：关键词、概念的来源必须说清楚
+- **不能有黑盒**：不能用"突然想到"、"产生灵感"等说法
+- **数字世界操作**：只能操作数字化的数据，不能有物理世界交互
+- **合适的粒度**：3-5步说清楚，不要太细（不说底层实现），不要太粗（不能黑盒）
+
+## 来源类型分类
+
+**A. 从其他点推导**
+- 从当前帖子的其他灵感点推导得出
+
+**B. 从博主账号历史**
+- 从历史帖子中的内容、风格、经验推导
+
+**C. 从外部信息**
+- 从平台热点、流行梗、社会现象推导
+
+**D. 混合输入**
+- 由多个来源融合创新
+
+## 输出格式
+
+```json
+{
+  "可能的来源": {
+    "A_其他点推导": {
+      "可能性": "高/中/低",
+      "理由": "为什么这个来源是可能的（1-2句话）",
+      "初步推测路径": [
+        "步骤1 [操作类型]: 具体操作 → 输出结果",
+        "步骤2 [操作类型]: 具体操作 → 输出结果",
+        "步骤3 [操作类型]: 具体操作 → 输出结果"
+      ]
+    },
+    "B_博主历史": {
+      "可能性": "高/中/低",
+      "理由": "为什么这个来源是可能的（1-2句话）",
+      "初步推测路径": [
+        "原始点: 博主历史帖子数据",
+        "步骤1 [从内搜]: 具体操作 → 输出结果",
+        "步骤2 [信息处理]: 具体操作 → 输出结果",
+        "步骤3 [信息处理]: 具体操作 → 输出结果"
+      ]
+    },
+    "C_外部信息": {
+      "可能性": "高/中/低",
+      "理由": "为什么这个来源是可能的（1-2句话）",
+      "初步推测路径": [
+        "原始点: 外部平台信息",
+        "步骤1 [从外搜]: 具体操作 → 输出结果",
+        "步骤2 [信息处理]: 具体操作 → 输出结果",
+        "步骤3 [信息处理]: 具体操作 → 输出结果"
+      ]
+    },
+    "D_混合输入": {
+      "可能性": "高/中/低",
+      "理由": "可能混合了哪些来源",
+      "初步推测路径": [
+        "原始点: 混合（历史数据+外部信息）",
+        "步骤1 [操作类型]: 具体操作 → 输出结果",
+        "步骤2 [操作类型]: 具体操作 → 输出结果",
+        "步骤3 [操作类型]: 具体操作 → 输出结果"
+      ]
+    }
+  }
+}
+```
+"""
+
+step1_agent = Agent(
+    name="Source Type Filter",
+    instructions=STEP1_PROMPT,
+    model=get_model(MODEL_NAME),
+    tools=[],
+)
+
+
+# ============================================================================
+# Step 2: 深入分析 Agent
+# ============================================================================
+
+STEP2_B_PROMPT = """
+你是一个创作溯源分析专家。
+
+你的任务：解构从博主历史如何一步步得到这个灵感点。
+
+## 核心要求：明确标识 输入 → 处理 → 输出
+
+### 输入
+- 具体是博主历史中的哪个/哪些帖子？
+- 这些帖子里有什么内容？（图片/文字/主题）
+
+### 处理过程（一步步推导）
+- 步骤1：创作者观察/接收到什么信息？
+- 步骤2：产生了什么联想/思考？
+- 步骤3：如何转化为具体的灵感？
+- （可以有更多步骤）
+
+### 输出
+- 最终得到的灵感点
+
+## 输出要求
+
+输出JSON格式：
+```json
+{
+  "输入_博主历史帖子": {
+    "相关帖子": [
+      {
+        "帖子序号": "历史帖子X/总数",
+        "标题": "...",
+        "关键内容": "具体是图片中什么/文字里什么"
+      }
+    ]
+  },
+  "处理_从输入到灵感的推导": {
+    "步骤1": {
+      "动作": "观察/接收",
+      "内容": "创作者看到/注意到了什么"
+    },
+    "步骤2": {
+      "动作": "联想/思考",
+      "内容": "产生了什么想法/联系"
+    },
+    "步骤3": {
+      "动作": "转化/形成",
+      "内容": "如何变成具体的灵感"
+    }
+  },
+  "输出_最终灵感": "灵感点名称"
+}
+```
+"""
+
+STEP2_C_PROMPT = """
+你是一个创作溯源分析专家。
+
+你的任务：解构从外部信息如何一步步得到这个灵感点。
+
+## 核心要求：明确标识 输入 → 处理 → 输出
+
+### 输入
+- 具体是什么外部信息？（热点话题/流行梗/社会现象）
+- 这些信息的具体内容是什么？
+
+### 处理过程（一步步推导）
+- 步骤1：创作者接触到什么外部信息？
+- 步骤2：如何理解/解读这个信息？
+- 步骤3：如何与自己的内容结合？
+- 步骤4：如何转化为具体的灵感？
+- （可以有更多步骤）
+
+### 输出
+- 最终得到的灵感点
+
+## 输出要求
+
+输出JSON格式：
+```json
+{
+  "输入_外部信息": {
+    "信息类型": "平台热点/流行梗/社会现象",
+    "具体内容": "是什么话题/梗/现象",
+    "信息来源": "在哪里看到/了解到"
+  },
+  "处理_从输入到灵感的推导": {
+    "步骤1": {
+      "动作": "接触/了解",
+      "内容": "创作者看到/听到了什么"
+    },
+    "步骤2": {
+      "动作": "理解/解读",
+      "内容": "如何理解这个信息"
+    },
+    "步骤3": {
+      "动作": "结合/融合",
+      "内容": "如何与自己的内容结合"
+    },
+    "步骤4": {
+      "动作": "转化/形成",
+      "内容": "如何变成具体的灵感"
+    }
+  },
+  "输出_最终灵感": "灵感点名称"
+}
+```
+"""
+
+step2_b_agent = Agent(
+    name="Blogger History Analyzer",
+    instructions=STEP2_B_PROMPT,
+    model=get_model(MODEL_NAME),
+    tools=[],
+)
+
+step2_c_agent = Agent(
+    name="External Info Analyzer",
+    instructions=STEP2_C_PROMPT,
+    model=get_model(MODEL_NAME),
+    tools=[],
+)
+
+
+# ============================================================================
+# Step 3: 路径验证 Agent
+# ============================================================================
+
+STEP3_PROMPT = """
+你是一个创作溯源分析专家。
+
+你的任务：对每个来源路径进行验证和评分。
+
+## 验证维度
+
+1. **支持证据**（3-5条具体证据）
+2. **反驳点**（如果有不支持的因素）
+3. **可能性评分**（1-10分，基于证据强度）
+
+## 输出要求
+
+输出JSON格式：
+```json
+{
+  "来源类型": "B",
+  "支持证据": [
+    "证据1: ...",
+    "证据2: ...",
+    "证据3: ..."
+  ],
+  "反驳点": [
+    "反驳1: ..."
+  ],
+  "可能性评分": 8,
+  "评分说明": "为什么给这个分数"
+}
+```
+"""
+
+step3_agent = Agent(
+    name="Path Validator",
+    instructions=STEP3_PROMPT,
+    model=get_model(MODEL_NAME),
+    tools=[],
+)
+
+
+# ============================================================================
+# Step 4: 综合结论 Agent
+# ============================================================================
+
+STEP4_PROMPT = """
+你是一个创作溯源分析专家。
+
+你的任务：基于前面的分析，给出综合结论。
+
+## 输出要求
+
+输出JSON格式：
+```json
+{
+  "最可能的来源路径": "...",
+  "各来源的占比": {
+    "B_博主历史": "60%",
+    "C_外部信息": "40%"
+  },
+  "完整推导路径": "从...到...最终形成...",
+  "关键转折点": "...",
+  "整体置信度": 85
+}
+```
+"""
+
+step4_agent = Agent(
+    name="Conclusion Synthesizer",
+    instructions=STEP4_PROMPT,
+    model=get_model(MODEL_NAME),
+    tools=[],
+)
+
+
+# ============================================================================
+# 从新格式的what结果中提取所有点
+# ============================================================================
+
+def extract_all_points_v8(what_result: Dict) -> List[Dict]:
+    """
+    从新格式的 what 解构结果中提取所有的点
+
+    重要：只提取灵感点，且只保留名称字段
+    - 描述、在帖子中的体现等都是what的中间过程，会干扰how的解构
+    """
+    points = []
+
+    # 只提取灵感点，且只保留名称
+    inspiration_points = what_result.get('三点解构', {}).get('灵感点', {}).get('points', [])
+    for idx, point in enumerate(inspiration_points, 1):
+        points.append({
+            'type': '灵感点',
+            'id': f'灵感点{idx}',
+            'name': point.get('灵感点', '')  # 只要名称，不要其他字段
+        })
+
+    return points
+
+
+# ============================================================================
+# 加载博主历史数据
+# ============================================================================
+
+def load_blogger_history_v8(history_dir: str, target_post_id: str) -> Dict:
+    """加载博主历史数据 - V8版本"""
+    history_posts = []
+
+    for filename in os.listdir(history_dir):
+        if filename.endswith('.json'):
+            post_id = filename.replace('.json', '')
+            # 只过滤掉当前帖子本身（按ID）
+            if post_id != target_post_id:
+                filepath = os.path.join(history_dir, filename)
+                with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                    data = json.load(f)
+                    history_posts.append(data)
+
+    # 按时间排序
+    history_posts.sort(key=lambda x: x.get('publish_timestamp', 0))
+
+    return {
+        "历史帖子数": len(history_posts),
+        "历史帖子列表": history_posts
+    }
+
+
+# ============================================================================
+# 拆步骤分析（复用之前的逻辑）
+# ============================================================================
+
+async def analyze_point_step_by_step(
+    point: Dict,
+    all_points: List[Dict],
+    blogger_history: Dict,
+    account_name: str
+):
+    """拆步骤分析单个点"""
+
+    print(f"\n{'='*80}")
+    print(f"拆步骤溯源分析: {point['id']} - {point['name']}")
+    print(f"{'='*80}")
+
+    # ========== 准备基础上下文 ==========
+    content = []
+
+    # 待溯源的点信息（只有名称，避免what中间过程的干扰）
+    content.append({
+        "type": "input_text",
+        "text": f"""
+# 待溯源的灵感点
+
+**名称**: {point['name']}
+
+**说明**: 这是从what解构中提取的灵感点名称，请分析这个灵感点是如何产生的。
+"""
+    })
+
+    # 其他点信息
+    other_points_info = []
+    for p in all_points:
+        if p['id'] != point['id']:
+            other_points_info.append(f"- {p['id']}: {p['name']}")
+
+    content.append({
+        "type": "input_text",
+        "text": f"""
+---
+
+# 其他点（可能的输入来源A）
+
+{chr(10).join(other_points_info)}
+"""
+    })
+
+    # 博主历史信息（多模态）
+    history_posts = blogger_history.get('历史帖子列表', [])
+    content.append({
+        "type": "input_text",
+        "text": f"""
+---
+
+# 博主历史信息（可能的输入来源B）
+
+**账号名称**: {account_name}
+**历史帖子数量**: {len(history_posts)} 个
+
+以下是博主的所有历史帖子（按发布时间排序）：
+"""
+    })
+
+    # 为每个历史帖子构建多模态内容
+    for idx, hist_post in enumerate(history_posts, 1):
+        content.append({
+            "type": "input_text",
+            "text": f"\n## 历史帖子 {idx}/{len(history_posts)}\n"
+        })
+        hist_post_content = build_post_multimodal_content(hist_post)
+        content.extend(hist_post_content)
+
+    # ========== Step 1: 来源类型初筛 ==========
+    print(f"\n{'='*60}")
+    print("Step 1: 来源类型初筛")
+    print(f"{'='*60}")
+
+    step1_messages = [{
+        "role": "user",
+        "content": content + [{
+            "type": "input_text",
+            "text": "\n---\n\n请根据以上信息，判断这个点最可能来自哪些来源类型（只选1-3个最可能的）。"
+        }]
+    }]
+
+    result1 = await Runner.run(step1_agent, input=step1_messages)
+    print(f"\n✅ Step 1 结果:\n{result1.final_output[:300]}...\n")
+
+    step1_result = extract_json(result1.final_output)
+
+    # 暂时只返回 Step 1 结果，不继续后面的步骤
+    return {
+        "灵感点": point['name'],
+        "step1_来源可能性分析": step1_result
+    }
+
+    # TODO: 后续步骤暂时注释掉，先把 Step 1 做扎实
+    # selected_types = step1_result.get('选择的来源类型', [])
+    #
+    # # ========== Step 2: 解构每个来源（输入→处理→输出） ==========
+    # print(f"\n{'='*60}")
+    # print(f"Step 2: 解构每个来源 - 输入→处理→输出 (针对类型: {', '.join(selected_types)})")
+    # print(f"{'='*60}")
+    #
+    # step2_results = {}
+    #
+    # for source_type in selected_types:
+    #     if source_type == "B":
+    #         print(f"\n▶ Step 2.B: 解构从博主历史如何得到灵感")
+    #         step2_messages = [{
+    #             "role": "user",
+    #             "content": content + [{
+    #                 "type": "input_text",
+    #                 "text": f"""
+    # ---
+    #
+    # Step 1 已确定：这个灵感点可能来自"博主账号历史"
+    #
+    # 请解构：从博主历史如何一步步得到这个灵感点？
+    #
+    # 要求明确标识：
+    # - 输入：具体是哪个历史帖子？里面有什么内容？
+    # - 处理：如何从输入一步步推导到灵感？（步骤1、2、3...）
+    # - 输出：最终得到的灵感点
+    # """
+    #             }]
+    #         }]
+    #         result2b = await Runner.run(step2_b_agent, input=step2_messages)
+    #         print(f"\n✅ Step 2.B 结果:\n{result2b.final_output[:300]}...\n")
+    #         step2_results['B'] = extract_json(result2b.final_output)
+    #
+    #     elif source_type == "C":
+    #         print(f"\n▶ Step 2.C: 解构从外部信息如何得到灵感")
+    #         step2_messages = [{
+    #             "role": "user",
+    #             "content": content + [{
+    #                 "type": "input_text",
+    #                 "text": f"""
+    # ---
+    #
+    # Step 1 已确定：这个灵感点可能来自"外部信息"
+    #
+    # 请解构：从外部信息如何一步步得到这个灵感点？
+    #
+    # 要求明确标识：
+    # - 输入：具体是什么外部信息？（热点/梗/现象）
+    # - 处理：如何从输入一步步推导到灵感？（步骤1、2、3、4...）
+    # - 输出：最终得到的灵感点
+    # """
+    #             }]
+    #         }]
+    #         result2c = await Runner.run(step2_c_agent, input=step2_messages)
+    #         print(f"\n✅ Step 2.C 结果:\n{result2c.final_output[:300]}...\n")
+    #         step2_results['C'] = extract_json(result2c.final_output)
+    #
+    # # ========== Step 3: 路径验证 ==========
+    # print(f"\n{'='*60}")
+    # print("Step 3: 路径验证")
+    # print(f"{'='*60}")
+    #
+    # step3_results = []
+    #
+    # for source_type in selected_types:
+    #     print(f"\n▶ Step 3.{source_type}: 验证来源路径")
+    #
+    #     step2_analysis = json.dumps(step2_results.get(source_type, {}), ensure_ascii=False, indent=2)
+    #
+    #     step3_messages = [{
+    #         "role": "user",
+    #         "content": [{
+    #             "type": "input_text",
+    #             "text": f"""
+    # 基于前面的分析：
+    #
+    # Step 1: 初筛选择了来源类型 {source_type}
+    # Step 2: 深入分析结果：
+    # {step2_analysis}
+    #
+    # 请对这个来源路径进行验证：列出支持证据、反驳点、给出评分。
+    # """
+    #         }]
+    #     }]
+    #
+    #     result3 = await Runner.run(step3_agent, input=step3_messages)
+    #     print(f"\n✅ Step 3.{source_type} 结果:\n{result3.final_output[:300]}...\n")
+    #     step3_results.append(extract_json(result3.final_output))
+    #
+    # # ========== Step 4: 综合结论 ==========
+    # print(f"\n{'='*60}")
+    # print("Step 4: 综合结论")
+    # print(f"{'='*60}")
+    #
+    # all_analysis = {
+    #     "step1": step1_result,
+    #     "step2": step2_results,
+    #     "step3": step3_results
+    # }
+    #
+    # step4_messages = [{
+    #     "role": "user",
+    #     "content": [{
+    #         "type": "input_text",
+    #         "text": f"""
+    # 基于前面所有步骤的分析：
+    #
+    # {json.dumps(all_analysis, ensure_ascii=False, indent=2)}
+    #
+    # 请给出综合结论：最可能的来源路径、各来源占比、完整推导过程。
+    # """
+    #     }]
+    # }]
+    #
+    # result4 = await Runner.run(step4_agent, input=step4_messages)
+    # print(f"\n✅ Step 4 结果:\n{result4.final_output[:300]}...\n")
+    #
+    # final_result = {
+    #     "灵感点": point['name'],
+    #     "step1_来源类型初筛": step1_result,
+    #     "step2_深入分析": step2_results,
+    #     "step3_路径验证": step3_results,
+    #     "step4_综合结论": extract_json(result4.final_output)
+    # }
+    #
+    # return final_result
+
+
+def extract_json(text: str) -> Dict:
+    """从文本中提取JSON"""
+    try:
+        if "```json" in text:
+            json_start = text.index("```json") + 7
+            json_end = text.index("```", json_start)
+            json_text = text[json_start:json_end].strip()
+        elif "```" in text:
+            json_start = text.index("```") + 3
+            json_end = text.index("```", json_start)
+            json_text = text[json_start:json_end].strip()
+        else:
+            json_text = text
+        return json.loads(json_text)
+    except:
+        return {"原始输出": text}
+
+
+# ============================================================================
+# Main
+# ============================================================================
+
+async def main(current_time, log_url):
+    import sys
+
+    # 参数解析
+    if len(sys.argv) < 2:
+        print("用法: python how_decode_v8_new_structure.py <what_result_file>")
+        print("示例: python how_decode_v8_new_structure.py examples_new/阿里多多酱/output/685b593800000000120141d3_20251104_111017.json")
+        sys.exit(1)
+
+    what_result_file = sys.argv[1]
+
+    # 解析文件名：{帖子ID}_{运行日期}_{运行时间}.json
+    filename = os.path.basename(what_result_file)
+    filename_without_ext = filename.replace('.json', '')
+    parts = filename_without_ext.split('_')
+
+    if len(parts) < 3:
+        print(f"❌ 文件名格式不正确: {filename}")
+        print("期望格式: {帖子ID}_{运行日期}_{运行时间}.json")
+        sys.exit(1)
+
+    post_id = parts[0]
+    run_date = parts[1]
+    run_time = parts[2]
+
+    print("="*80)
+    print("HOW 解构 V8 - 拆步骤溯源分析")
+    print("="*80)
+    print(f"\n目标帖子ID: {post_id}")
+    print(f"运行日期: {run_date}")
+    print(f"运行时间: {run_time}")
+
+    # 读取 what 解构结果
+    what_result = read_json(what_result_file)
+    if not what_result:
+        print(f"❌ 无法读取文件: {what_result_file}")
+        sys.exit(1)
+
+    # 从输入路径中提取账号名称
+    # 路径格式: examples_new/{账号名}/output/{帖子ID}_{运行日期}_{运行时间}.json
+    path_parts = what_result_file.split('/')
+    if len(path_parts) >= 3 and path_parts[0] == 'examples_new':
+        author_name = path_parts[1]
+    else:
+        print(f"❌ 无法从路径中提取账号名称: {what_result_file}")
+        sys.exit(1)
+
+    # 构建路径
+    base_dir = f"examples_new/{author_name}"
+    history_dir = f"{base_dir}/作者历史帖子"
+
+    # 读取目标帖子信息（用于获取账号名称）
+    target_post_file = f"{history_dir}/{post_id}.json"
+    target_post = read_json(target_post_file)
+    account_name = target_post.get('channel_account_name', author_name) if target_post else author_name
+
+    # 加载博主历史数据
+    print(f"\n加载博主历史数据...")
+    blogger_history = load_blogger_history_v8(history_dir, post_id)
+    print(f"✓ 已加载 {blogger_history['历史帖子数']} 个历史帖子")
+
+    # 提取所有灵感点（只提取灵感点，且只保留名称）
+    all_points = extract_all_points_v8(what_result)
+    print(f"\n从 WHAT 解构中提取了 {len(all_points)} 个灵感点：")
+    for p in all_points:
+        print(f"  - {p['id']}: {p['name']}")
+
+    # 对每个灵感点进行溯源分析
+    source_analysis_results = []
+
+    for point in all_points:
+        result = await analyze_point_step_by_step(
+            point, all_points, blogger_history, account_name
+        )
+        source_analysis_results.append(result)
+
+        # 添加延迟避免API限流
+        await asyncio.sleep(2)
+
+    # 保存结果
+    now = datetime.now()
+    output_filename = f"{post_id}_{now.strftime('%Y%m%d')}_{now.strftime('%H%M%S')}.json"
+    output_dir = f"{base_dir}/how_output"
+    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
+    output_file = f"{output_dir}/{output_filename}"
+
+    final_result = {
+        "how_解构_V8": {
+            "版本说明": "V8 - 拆步骤溯源分析，适配新的输入输出结构",
+            "目标帖子ID": post_id,
+            "运行时间": now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
+            "log_url": log_url,
+            "历史数据统计": {
+                "历史帖子数": blogger_history['历史帖子数'],
+                "数据格式": "多模态（图片 + 结构化文本）"
+            },
+            "分析范围": "只分析灵感点",
+            "灵感点数量": len(all_points),
+            "分析方法": "拆步骤（Step1初筛 -> Step2深入 -> Step3验证 -> Step4结论），只使用灵感点名称，避免what中间过程的干扰",
+            "灵感点溯源分析": source_analysis_results
+        }
+    }
+
+    with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+        json.dump(final_result, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+
+    print("\n" + "="*80)
+    print(f"✓ V8 溯源分析完成！结果已保存到：")
+    print(f"  {output_file}")
+    print("="*80)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    from agents import trace
+    current_time, log_url = set_trace()
+    with trace("how decode v8"):
+        asyncio.run(main(current_time, log_url))

how_decode_v9_point_dependency.py

@@ -0,0 +1,946 @@
+"""
+HOW 解构 V9 - 点依赖关系处理
+
+V9 新特性：
+- 正确处理点的依赖关系：
+  - 灵感点 ↔ 目的点（双向互推）
+  - 灵感点,目的点 → 关键点（单向推导）
+  - 同类型点不能互推
+
+- 提取所有三类点（即使只分析灵感点）
+- 根据点类型动态提供可推导来源
+- 支持机器可模拟的推测路径
+
+输入输出结构：
+- 帖子信息：examples_new/{账号}/作者历史帖子/{帖子ID}.json
+- what解构结果：examples_new/{账号}/output/{帖子ID}_{运行日期}_{运行时间}.json
+- 输出结果：examples_new/{账号}/how_output/{帖子ID}_{运行日期}_{运行时间}.json
+"""
+
+import asyncio
+import json
+import os
+from typing import Dict, List
+from datetime import datetime
+
+from agents import Agent, Runner, trace
+from agents.tracing.create import custom_span
+from lib.my_trace import set_trace
+from lib.utils import read_json
+from lib.client import get_model
+
+MODEL_NAME = "google/gemini-2.5-flash"
+
+
+# ============================================================================
+# 多模态消息构建
+# ============================================================================
+
+def build_post_multimodal_content(post_data: Dict) -> List[Dict]:
+    """构建单个帖子的多模态内容"""
+    images = post_data.get('images', [])
+    image_count = len(images)
+
+    content = []
+
+    if images:
+        content.append({
+            "type": "input_text",
+            "text": f"[帖子图集：{image_count}张图片，第一张是封面]"
+        })
+
+    for img_url in images:
+        content.append({
+            "type": "input_image",
+            "detail": "auto",
+            "image_url": img_url
+        })
+
+    post_info = f"""
+<标题>
+{post_data.get('title', '')}
+</标题>
+
+<正文>
+{post_data.get('body_text', '')}
+</正文>
+
+<发布时间>
+{post_data.get('publish_time', '')}
+</发布时间>
+
+<互动数据>
+点赞: {post_data.get('like_count', 0)}, 收藏: {post_data.get('collect_count', 0)}
+</互动数据>
+"""
+    content.append({
+        "type": "input_text",
+        "text": post_info.strip()
+    })
+
+    return content
+
+
+# ============================================================================
+# Step 1: 来源类型初筛 Agent
+# ============================================================================
+
+STEP1_PROMPT = """
+你是一个创作溯源分析专家。
+
+你的任务：对给定的灵感点，**广召回**所有可能的来源，并给出初步推测路径。
+
+## 关键要求
+
+1. **广召回**：对每个来源类型（A/B/C/D）都要分析，即使可能性很低也要列出
+2. **可能性评估**：给出高/中/低的评级
+3. **初步推测路径**：用3-5步描述从原始点到灵感点的推导过程
+
+## 推测路径的要求
+
+### 原始点
+- **A类来源**：原始点是上下文中"可推导来源（A类来源）"提供的其他类型的点
+- **B类来源**：原始点是博主历史帖子数据
+- **C类来源**：原始点是外部平台信息（小红书/微博/知乎等）
+- **D类来源**：原始点是混合的（多种来源组合）
+
+### 可用操作类型
+只能使用这三种操作：
+1. **从内搜**：搜索/浏览博主历史帖子、回忆过往经验
+2. **从外搜**：搜索外部平台、浏览热点话题、查询知识
+3. **信息处理**：观察、对比、提取、归纳、联想、组合、类比
+
+### 步骤格式
+每步必须明确：操作类型 + 具体做什么 + 输出什么
+
+格式：`步骤X [操作类型]: 具体操作 → 输出结果`
+
+### 注意事项
+- **不能跳步骤**：关键词、概念的来源必须说清楚
+- **不能有黑盒**：不能用"突然想到"、"产生灵感"等说法
+- **数字世界操作**：只能操作数字化的数据，不能有物理世界交互
+- **合适的粒度**：3-5步说清楚，不要太细（不说底层实现），不要太粗（不能黑盒）
+
+## 来源类型分类
+
+**A. 从其他点推导**
+- 从上下文中"可推导来源（A类来源）"部分提供的点推导
+- 根据点依赖关系：
+  - 灵感点可从目的点推导
+  - 目的点可从灵感点推导
+  - 关键点可从灵感点和目的点推导
+- 如果上下文说明"没有可用于推导的其他类型的点"，则A类可能性为"无"
+
+**B. 从博主账号历史**
+- 从历史帖子中的内容、风格、经验推导
+
+**C. 从外部信息**
+- 从平台热点、流行梗、社会现象推导
+
+**D. 混合输入**
+- 由多个来源融合创新
+
+## 输出格式
+
+**注意**：
+- 如果上下文说明没有可推导来源，则A类来源可能性为"无"，理由说明原因
+- 对所有A/B/C/D来源都要分析，即使可能性很低
+
+```json
+{
+  "可能的来源": {
+    "A_其他点推导": {
+      "可能性": "高/中/低/无",
+      "理由": "为什么这个来源是可能的（1-2句话），如果可能性为'无'，说明为什么没有可推导来源",
+      "初步推测路径": [
+        "步骤1 [操作类型]: 具体操作 → 输出结果",
+        "步骤2 [操作类型]: 具体操作 → 输出结果",
+        "步骤3 [操作类型]: 具体操作 → 输出结果"
+      ]
+    },
+    "B_博主历史": {
+      "可能性": "高/中/低",
+      "理由": "为什么这个来源是可能的（1-2句话）",
+      "初步推测路径": [
+        "原始点: 博主历史帖子数据",
+        "步骤1 [从内搜]: 具体操作 → 输出结果",
+        "步骤2 [信息处理]: 具体操作 → 输出结果",
+        "步骤3 [信息处理]: 具体操作 → 输出结果"
+      ]
+    },
+    "C_外部信息": {
+      "可能性": "高/中/低",
+      "理由": "为什么这个来源是可能的（1-2句话）",
+      "初步推测路径": [
+        "原始点: 外部平台信息",
+        "步骤1 [从外搜]: 具体操作 → 输出结果",
+        "步骤2 [信息处理]: 具体操作 → 输出结果",
+        "步骤3 [信息处理]: 具体操作 → 输出结果"
+      ]
+    },
+    "D_混合输入": {
+      "可能性": "高/中/低",
+      "理由": "可能混合了哪些来源",
+      "初步推测路径": [
+        "原始点: 混合（历史数据+外部信息）",
+        "步骤1 [操作类型]: 具体操作 → 输出结果",
+        "步骤2 [操作类型]: 具体操作 → 输出结果",
+        "步骤3 [操作类型]: 具体操作 → 输出结果"
+      ]
+    }
+  }
+}
+```
+"""
+
+step1_agent = Agent(
+    name="Source Type Filter",
+    instructions=STEP1_PROMPT,
+    model=get_model(MODEL_NAME),
+    tools=[],
+)
+
+
+# ============================================================================
+# Step 2: 深入分析 Agent
+# ============================================================================
+
+STEP2_B_PROMPT = """
+你是一个创作溯源分析专家。
+
+你的任务：解构从博主历史如何一步步得到这个灵感点。
+
+## 核心要求：明确标识 输入 → 处理 → 输出
+
+### 输入
+- 具体是博主历史中的哪个/哪些帖子？
+- 这些帖子里有什么内容？（图片/文字/主题）
+
+### 处理过程（一步步推导）
+- 步骤1：创作者观察/接收到什么信息？
+- 步骤2：产生了什么联想/思考？
+- 步骤3：如何转化为具体的灵感？
+- （可以有更多步骤）
+
+### 输出
+- 最终得到的灵感点
+
+## 输出要求
+
+输出JSON格式：
+```json
+{
+  "输入_博主历史帖子": {
+    "相关帖子": [
+      {
+        "帖子序号": "历史帖子X/总数",
+        "标题": "...",
+        "关键内容": "具体是图片中什么/文字里什么"
+      }
+    ]
+  },
+  "处理_从输入到灵感的推导": {
+    "步骤1": {
+      "动作": "观察/接收",
+      "内容": "创作者看到/注意到了什么"
+    },
+    "步骤2": {
+      "动作": "联想/思考",
+      "内容": "产生了什么想法/联系"
+    },
+    "步骤3": {
+      "动作": "转化/形成",
+      "内容": "如何变成具体的灵感"
+    }
+  },
+  "输出_最终灵感": "灵感点名称"
+}
+```
+"""
+
+STEP2_C_PROMPT = """
+你是一个创作溯源分析专家。
+
+你的任务：解构从外部信息如何一步步得到这个灵感点。
+
+## 核心要求：明确标识 输入 → 处理 → 输出
+
+### 输入
+- 具体是什么外部信息？（热点话题/流行梗/社会现象）
+- 这些信息的具体内容是什么？
+
+### 处理过程（一步步推导）
+- 步骤1：创作者接触到什么外部信息？
+- 步骤2：如何理解/解读这个信息？
+- 步骤3：如何与自己的内容结合？
+- 步骤4：如何转化为具体的灵感？
+- （可以有更多步骤）
+
+### 输出
+- 最终得到的灵感点
+
+## 输出要求
+
+输出JSON格式：
+```json
+{
+  "输入_外部信息": {
+    "信息类型": "平台热点/流行梗/社会现象",
+    "具体内容": "是什么话题/梗/现象",
+    "信息来源": "在哪里看到/了解到"
+  },
+  "处理_从输入到灵感的推导": {
+    "步骤1": {
+      "动作": "接触/了解",
+      "内容": "创作者看到/听到了什么"
+    },
+    "步骤2": {
+      "动作": "理解/解读",
+      "内容": "如何理解这个信息"
+    },
+    "步骤3": {
+      "动作": "结合/融合",
+      "内容": "如何与自己的内容结合"
+    },
+    "步骤4": {
+      "动作": "转化/形成",
+      "内容": "如何变成具体的灵感"
+    }
+  },
+  "输出_最终灵感": "灵感点名称"
+}
+```
+"""
+
+step2_b_agent = Agent(
+    name="Blogger History Analyzer",
+    instructions=STEP2_B_PROMPT,
+    model=get_model(MODEL_NAME),
+    tools=[],
+)
+
+step2_c_agent = Agent(
+    name="External Info Analyzer",
+    instructions=STEP2_C_PROMPT,
+    model=get_model(MODEL_NAME),
+    tools=[],
+)
+
+
+# ============================================================================
+# Step 3: 路径验证 Agent
+# ============================================================================
+
+STEP3_PROMPT = """
+你是一个创作溯源分析专家。
+
+你的任务：对每个来源路径进行验证和评分。
+
+## 验证维度
+
+1. **支持证据**（3-5条具体证据）
+2. **反驳点**（如果有不支持的因素）
+3. **可能性评分**（1-10分，基于证据强度）
+
+## 输出要求
+
+输出JSON格式：
+```json
+{
+  "来源类型": "B",
+  "支持证据": [
+    "证据1: ...",
+    "证据2: ...",
+    "证据3: ..."
+  ],
+  "反驳点": [
+    "反驳1: ..."
+  ],
+  "可能性评分": 8,
+  "评分说明": "为什么给这个分数"
+}
+```
+"""
+
+step3_agent = Agent(
+    name="Path Validator",
+    instructions=STEP3_PROMPT,
+    model=get_model(MODEL_NAME),
+    tools=[],
+)
+
+
+# ============================================================================
+# Step 4: 综合结论 Agent
+# ============================================================================
+
+STEP4_PROMPT = """
+你是一个创作溯源分析专家。
+
+你的任务：基于前面的分析，给出综合结论。
+
+## 输出要求
+
+输出JSON格式：
+```json
+{
+  "最可能的来源路径": "...",
+  "各来源的占比": {
+    "B_博主历史": "60%",
+    "C_外部信息": "40%"
+  },
+  "完整推导路径": "从...到...最终形成...",
+  "关键转折点": "...",
+  "整体置信度": 85
+}
+```
+"""
+
+step4_agent = Agent(
+    name="Conclusion Synthesizer",
+    instructions=STEP4_PROMPT,
+    model=get_model(MODEL_NAME),
+    tools=[],
+)
+
+
+# ============================================================================
+# 从新格式的what结果中提取所有点
+# ============================================================================
+
+def extract_all_points_v9(what_result: Dict) -> Dict[str, List[Dict]]:
+    """
+    从新格式的 what 解构结果中提取所有三类点
+
+    V9版本：从选题理解.explicit_elements提取所有三类点，只保留名称
+    - 描述、在帖子中的体现等都是what的中间过程，会干扰how的解构
+
+    返回格式：
+    {
+        '灵感点': [{'id': '灵感点1', 'name': 'xxx'}, ...],
+        '目的点': [{'id': '目的点1', 'name': 'xxx'}, ...],
+        '关键点': [{'id': '关键点1', 'name': 'xxx'}, ...]
+    }
+    """
+    all_points = {
+        '灵感点': [],
+        '目的点': [],
+        '关键点': []
+    }
+
+    # 从选题理解.explicit_elements提取
+    explicit_elements = what_result.get('选题理解', {}).get('explicit_elements', {})
+
+    # 提取灵感点列表（数组）
+    inspiration_list = explicit_elements.get('灵感点列表', [])
+    for idx, name in enumerate(inspiration_list, 1):
+        all_points['灵感点'].append({
+            'type': '灵感点',
+            'id': f'灵感点{idx}',
+            'name': name
+        })
+
+    # 提取目的点（单个字符串）
+    purpose_name = explicit_elements.get('目的点', '')
+    if purpose_name:
+        all_points['目的点'].append({
+            'type': '目的点',
+            'id': '目的点1',
+            'name': purpose_name
+        })
+
+    # 提取关键点列表（数组）
+    key_list = explicit_elements.get('关键点列表', [])
+    for idx, name in enumerate(key_list, 1):
+        all_points['关键点'].append({
+            'type': '关键点',
+            'id': f'关键点{idx}',
+            'name': name
+        })
+
+    return all_points
+
+
+# ============================================================================
+# 加载博主历史数据
+# ============================================================================
+
+def load_blogger_history_v8(history_dir: str, target_post_id: str) -> Dict:
+    """加载博主历史数据 - V8版本"""
+    history_posts = []
+
+    for filename in os.listdir(history_dir):
+        if filename.endswith('.json'):
+            post_id = filename.replace('.json', '')
+            # 只过滤掉当前帖子本身（按ID）
+            if post_id != target_post_id:
+                filepath = os.path.join(history_dir, filename)
+                with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                    data = json.load(f)
+                    history_posts.append(data)
+
+    # 按时间排序
+    history_posts.sort(key=lambda x: x.get('publish_timestamp', 0))
+
+    return {
+        "历史帖子数": len(history_posts),
+        "历史帖子列表": history_posts
+    }
+
+
+# ============================================================================
+# 拆步骤分析（复用之前的逻辑）
+# ============================================================================
+
+async def analyze_point_step_by_step(
+    point: Dict,
+    all_points: Dict[str, List[Dict]],
+    blogger_history: Dict,
+    account_name: str
+):
+    """
+    拆步骤分析单个点
+
+    V9版本：根据点的依赖关系动态提供可推导来源
+    - 灵感点：可从目的点推导
+    - 目的点：可从灵感点推导
+    - 关键点：可从灵感点和目的点推导
+    """
+
+    print(f"\n{'='*80}")
+    print(f"拆步骤溯源分析: {point['id']} - {point['name']}")
+    print(f"{'='*80}")
+
+    # ========== 根据点类型确定可推导来源 ==========
+    point_type = point['type']
+    derivable_sources = {}
+
+    if point_type == '灵感点':
+        # 灵感点可从目的点推导
+        derivable_sources['目的点'] = all_points.get('目的点', [])
+    elif point_type == '目的点':
+        # 目的点可从灵感点推导
+        derivable_sources['灵感点'] = all_points.get('灵感点', [])
+    elif point_type == '关键点':
+        # 关键点可从灵感点和目的点推导
+        derivable_sources['灵感点'] = all_points.get('灵感点', [])
+        derivable_sources['目的点'] = all_points.get('目的点', [])
+
+    # ========== 准备基础上下文 ==========
+    content = []
+
+    # 待溯源的点信息（只有名称，避免what中间过程的干扰）
+    content.append({
+        "type": "input_text",
+        "text": f"""
+# 待溯源的{point_type}
+
+**名称**: {point['name']}
+
+**说明**: 这是从what解构中提取的{point_type}名称，请分析这个{point_type}是如何产生的。
+"""
+    })
+
+    # 可推导来源的点信息（A类来源）
+    if derivable_sources:
+        sources_info = []
+        for source_type, source_points in derivable_sources.items():
+            if source_points:
+                sources_info.append(f"\n## {source_type}")
+                for p in source_points:
+                    sources_info.append(f"- {p['id']}: {p['name']}")
+
+        if sources_info:
+            content.append({
+                "type": "input_text",
+                "text": f"""
+---
+
+# 可推导来源（A类来源）
+
+根据点依赖关系，当前{point_type}可以从以下类型的点推导：
+{''.join(sources_info)}
+
+**注意**: 同类型的点不能互相推导。
+"""
+            })
+    else:
+        # 如果没有可推导来源（例如灵感点且没有目的点）
+        content.append({
+            "type": "input_text",
+            "text": f"""
+---
+
+# 可推导来源（A类来源）
+
+当前帖子中没有可用于推导{point_type}的其他类型的点。
+因此A类来源可能性为：无
+"""
+        })
+
+    # 博主历史信息（多模态）
+    history_posts = blogger_history.get('历史帖子列表', [])
+    content.append({
+        "type": "input_text",
+        "text": f"""
+---
+
+# 博主历史信息（可能的输入来源B）
+
+**账号名称**: {account_name}
+**历史帖子数量**: {len(history_posts)} 个
+
+以下是博主的所有历史帖子（按发布时间排序）：
+"""
+    })
+
+    # 为每个历史帖子构建多模态内容
+    for idx, hist_post in enumerate(history_posts, 1):
+        content.append({
+            "type": "input_text",
+            "text": f"\n## 历史帖子 {idx}/{len(history_posts)}\n"
+        })
+        hist_post_content = build_post_multimodal_content(hist_post)
+        content.extend(hist_post_content)
+
+    # ========== Step 1: 来源类型初筛 ==========
+    print(f"\n{'='*60}")
+    print("Step 1: 来源类型初筛")
+    print(f"{'='*60}")
+
+    step1_messages = [{
+        "role": "user",
+        "content": content + [{
+            "type": "input_text",
+            "text": "\n---\n\n请根据以上信息，判断这个点最可能来自哪些来源类型（只选1-3个最可能的）。"
+        }]
+    }]
+
+    # 使用custom_span添加更多元数据
+    with custom_span(
+        name=f"Step1: {point['id']}",
+        data={
+            "point_id": point['id'],
+            "point_name": point['name'],
+            "point_type": point_type,
+            "step": "来源类型初筛",
+            "可推导来源数": sum(len(v) for v in derivable_sources.values())
+        }
+    ):
+        result1 = await Runner.run(step1_agent, input=step1_messages)
+    print(f"\n✅ Step 1 结果:\n{result1.final_output[:300]}...\n")
+
+    step1_result = extract_json(result1.final_output)
+
+    # 暂时只返回 Step 1 结果，不继续后面的步骤
+    return {
+        "灵感点": point['name'],
+        "step1_来源可能性分析": step1_result
+    }
+
+    # TODO: 后续步骤暂时注释掉，先把 Step 1 做扎实
+    # selected_types = step1_result.get('选择的来源类型', [])
+    #
+    # # ========== Step 2: 解构每个来源（输入→处理→输出） ==========
+    # print(f"\n{'='*60}")
+    # print(f"Step 2: 解构每个来源 - 输入→处理→输出 (针对类型: {', '.join(selected_types)})")
+    # print(f"{'='*60}")
+    #
+    # step2_results = {}
+    #
+    # for source_type in selected_types:
+    #     if source_type == "B":
+    #         print(f"\n▶ Step 2.B: 解构从博主历史如何得到灵感")
+    #         step2_messages = [{
+    #             "role": "user",
+    #             "content": content + [{
+    #                 "type": "input_text",
+    #                 "text": f"""
+    # ---
+    #
+    # Step 1 已确定：这个灵感点可能来自"博主账号历史"
+    #
+    # 请解构：从博主历史如何一步步得到这个灵感点？
+    #
+    # 要求明确标识：
+    # - 输入：具体是哪个历史帖子？里面有什么内容？
+    # - 处理：如何从输入一步步推导到灵感？（步骤1、2、3...）
+    # - 输出：最终得到的灵感点
+    # """
+    #             }]
+    #         }]
+    #         result2b = await Runner.run(step2_b_agent, input=step2_messages)
+    #         print(f"\n✅ Step 2.B 结果:\n{result2b.final_output[:300]}...\n")
+    #         step2_results['B'] = extract_json(result2b.final_output)
+    #
+    #     elif source_type == "C":
+    #         print(f"\n▶ Step 2.C: 解构从外部信息如何得到灵感")
+    #         step2_messages = [{
+    #             "role": "user",
+    #             "content": content + [{
+    #                 "type": "input_text",
+    #                 "text": f"""
+    # ---
+    #
+    # Step 1 已确定：这个灵感点可能来自"外部信息"
+    #
+    # 请解构：从外部信息如何一步步得到这个灵感点？
+    #
+    # 要求明确标识：
+    # - 输入：具体是什么外部信息？（热点/梗/现象）
+    # - 处理：如何从输入一步步推导到灵感？（步骤1、2、3、4...）
+    # - 输出：最终得到的灵感点
+    # """
+    #             }]
+    #         }]
+    #         result2c = await Runner.run(step2_c_agent, input=step2_messages)
+    #         print(f"\n✅ Step 2.C 结果:\n{result2c.final_output[:300]}...\n")
+    #         step2_results['C'] = extract_json(result2c.final_output)
+    #
+    # # ========== Step 3: 路径验证 ==========
+    # print(f"\n{'='*60}")
+    # print("Step 3: 路径验证")
+    # print(f"{'='*60}")
+    #
+    # step3_results = []
+    #
+    # for source_type in selected_types:
+    #     print(f"\n▶ Step 3.{source_type}: 验证来源路径")
+    #
+    #     step2_analysis = json.dumps(step2_results.get(source_type, {}), ensure_ascii=False, indent=2)
+    #
+    #     step3_messages = [{
+    #         "role": "user",
+    #         "content": [{
+    #             "type": "input_text",
+    #             "text": f"""
+    # 基于前面的分析：
+    #
+    # Step 1: 初筛选择了来源类型 {source_type}
+    # Step 2: 深入分析结果：
+    # {step2_analysis}
+    #
+    # 请对这个来源路径进行验证：列出支持证据、反驳点、给出评分。
+    # """
+    #         }]
+    #     }]
+    #
+    #     result3 = await Runner.run(step3_agent, input=step3_messages)
+    #     print(f"\n✅ Step 3.{source_type} 结果:\n{result3.final_output[:300]}...\n")
+    #     step3_results.append(extract_json(result3.final_output))
+    #
+    # # ========== Step 4: 综合结论 ==========
+    # print(f"\n{'='*60}")
+    # print("Step 4: 综合结论")
+    # print(f"{'='*60}")
+    #
+    # all_analysis = {
+    #     "step1": step1_result,
+    #     "step2": step2_results,
+    #     "step3": step3_results
+    # }
+    #
+    # step4_messages = [{
+    #     "role": "user",
+    #     "content": [{
+    #         "type": "input_text",
+    #         "text": f"""
+    # 基于前面所有步骤的分析：
+    #
+    # {json.dumps(all_analysis, ensure_ascii=False, indent=2)}
+    #
+    # 请给出综合结论：最可能的来源路径、各来源占比、完整推导过程。
+    # """
+    #     }]
+    # }]
+    #
+    # result4 = await Runner.run(step4_agent, input=step4_messages)
+    # print(f"\n✅ Step 4 结果:\n{result4.final_output[:300]}...\n")
+    #
+    # final_result = {
+    #     "灵感点": point['name'],
+    #     "step1_来源类型初筛": step1_result,
+    #     "step2_深入分析": step2_results,
+    #     "step3_路径验证": step3_results,
+    #     "step4_综合结论": extract_json(result4.final_output)
+    # }
+    #
+    # return final_result
+
+
+def extract_json(text: str) -> Dict:
+    """从文本中提取JSON"""
+    try:
+        if "```json" in text:
+            json_start = text.index("```json") + 7
+            json_end = text.index("```", json_start)
+            json_text = text[json_start:json_end].strip()
+        elif "```" in text:
+            json_start = text.index("```") + 3
+            json_end = text.index("```", json_start)
+            json_text = text[json_start:json_end].strip()
+        else:
+            json_text = text
+        return json.loads(json_text)
+    except:
+        return {"原始输出": text}
+
+
+# ============================================================================
+# Main
+# ============================================================================
+
+async def main(current_time, log_url):
+    import sys
+
+    # 默认测试文件
+    DEFAULT_TEST_FILE = "examples_new/阿里多多酱/output/685b593800000000120141d3_20251104_111017.json"
+
+    # 参数解析
+    if len(sys.argv) < 2:
+        print(f"未提供参数，使用默认测试文件: {DEFAULT_TEST_FILE}")
+        what_result_file = DEFAULT_TEST_FILE
+    else:
+        what_result_file = sys.argv[1]
+
+    # 解析文件名：{帖子ID}_{运行日期}_{运行时间}.json
+    filename = os.path.basename(what_result_file)
+    filename_without_ext = filename.replace('.json', '')
+    parts = filename_without_ext.split('_')
+
+    if len(parts) < 3:
+        print(f"❌ 文件名格式不正确: {filename}")
+        print("期望格式: {帖子ID}_{运行日期}_{运行时间}.json")
+        sys.exit(1)
+
+    post_id = parts[0]
+    run_date = parts[1]
+    run_time = parts[2]
+
+    print("="*80)
+    print("HOW 解构 V9 - 点依赖关系处理")
+    print("="*80)
+    print(f"\n目标帖子ID: {post_id}")
+    print(f"运行日期: {run_date}")
+    print(f"运行时间: {run_time}")
+
+    # 读取 what 解构结果
+    what_result = read_json(what_result_file)
+    if not what_result:
+        print(f"❌ 无法读取文件: {what_result_file}")
+        sys.exit(1)
+
+    # 从输入路径中提取账号名称
+    # 路径格式: examples_new/{账号名}/output/{帖子ID}_{运行日期}_{运行时间}.json
+    path_parts = what_result_file.split('/')
+    if len(path_parts) >= 3 and path_parts[0] == 'examples_new':
+        author_name = path_parts[1]
+    else:
+        print(f"❌ 无法从路径中提取账号名称: {what_result_file}")
+        sys.exit(1)
+
+    # 构建路径
+    base_dir = f"examples_new/{author_name}"
+    history_dir = f"{base_dir}/作者历史帖子"
+
+    # 读取目标帖子信息（用于获取账号名称）
+    target_post_file = f"{history_dir}/{post_id}.json"
+    target_post = read_json(target_post_file)
+    account_name = target_post.get('channel_account_name', author_name) if target_post else author_name
+
+    # 加载博主历史数据
+    print(f"\n加载博主历史数据...")
+    blogger_history = load_blogger_history_v8(history_dir, post_id)
+    print(f"✓ 已加载 {blogger_history['历史帖子数']} 个历史帖子")
+
+    # 提取所有三类点（即使只分析部分类型，也需要提取所有点用于依赖关系判断）
+    all_points = extract_all_points_v9(what_result)
+
+    # 配置：决定分析哪些类型的点
+    analyze_types = ['灵感点', '目的点', '关键点']  # 分析所有三类点
+
+    # 统计提取的点
+    print(f"\n从 WHAT 解构中提取的点：")
+    for point_type in ['灵感点', '目的点', '关键点']:
+        count = len(all_points[point_type])
+        print(f"  - {point_type}: {count} 个")
+
+    # 显示要分析的点
+    print(f"\n本次分析范围: {', '.join(analyze_types)}")
+    points_to_analyze = []
+    for point_type in analyze_types:
+        for point in all_points[point_type]:
+            points_to_analyze.append(point)
+            print(f"  - {point['id']}: {point['name']}")
+
+    # 对每个点进行溯源分析
+    source_analysis_results = []
+
+    for idx, point in enumerate(points_to_analyze, 1):
+        # 为每个点创建一个自定义span
+        point_name_short = point['name'][:30] + "..." if len(point['name']) > 30 else point['name']
+        with custom_span(
+            name=f"{point['id']}: {point_name_short}",
+            data={
+                "point_index": f"{idx}/{len(points_to_analyze)}",
+                "point_id": point['id'],
+                "point_type": point['type'],
+                "point_name": point['name'],
+                "analysis_stage": "HOW解构溯源"
+            }
+        ):
+            result = await analyze_point_step_by_step(
+                point, all_points, blogger_history, account_name
+            )
+        source_analysis_results.append(result)
+
+        # 添加延迟避免API限流
+        await asyncio.sleep(2)
+
+    # 保存结果
+    now = datetime.now()
+    output_filename = f"{post_id}_{now.strftime('%Y%m%d')}_{now.strftime('%H%M%S')}.json"
+    output_dir = f"{base_dir}/how_output"
+    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
+    output_file = f"{output_dir}/{output_filename}"
+
+    # 统计各类型点的数量
+    points_stats = {
+        point_type: len(all_points[point_type])
+        for point_type in ['灵感点', '目的点', '关键点']
+    }
+
+    final_result = {
+        "how_解构_V9": {
+            "版本说明": "V9 - 点依赖关系处理，支持机器可模拟的推测路径",
+            "目标帖子ID": post_id,
+            "运行时间": now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
+            "log_url": log_url,
+            "历史数据统计": {
+                "历史帖子数": blogger_history['历史帖子数'],
+                "数据格式": "多模态（图片 + 结构化文本）"
+            },
+            "点统计": points_stats,
+            "分析范围": ', '.join(analyze_types),
+            "分析数量": len(points_to_analyze),
+            "点依赖关系": {
+                "说明": "灵感点 ↔ 目的点（双向互推），灵感点,目的点 → 关键点（单向推导）",
+                "规则": "同类型的点不能互相推导"
+            },
+            "溯源分析结果": source_analysis_results
+        }
+    }
+
+    with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+        json.dump(final_result, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+
+    print("\n" + "="*80)
+    print(f"✓ V9 溯源分析完成！结果已保存到：")
+    print(f"  {output_file}")
+    print("="*80)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    current_time, log_url = set_trace()
+    with trace("how decode v9"):
+        asyncio.run(main(current_time, log_url))

test_how_decode_v9.py

@@ -0,0 +1,101 @@
+"""
+HOW解构V9测试脚本
+
+测试集：从三个账号各选2个帖子，共6个测试用例
+"""
+
+import asyncio
+import sys
+import os
+
+# 添加当前目录到path
+sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
+
+from how_decode_v9_point_dependency import main
+
+# 测试数据集：每个账号选2个帖子
+TEST_CASES = [
+    # 阿里多多酱（宠物类账号）
+    {
+        "account": "阿里多多酱",
+        "files": [
+            "examples_new/阿里多多酱/output/685b593800000000120141d3_20251104_111017.json",
+            "examples_new/阿里多多酱/output/6865e3ac00000000100251b6_20251104_111021.json",
+        ]
+    },
+    # 白流苏（美甲类账号）
+    {
+        "account": "白流苏",
+        "files": [
+            "examples_new/白流苏/output/682c53fd000000000303c64f_20251104_112822.json",
+            "examples_new/白流苏/output/6839827d0000000003039f7e_20251104_112821.json",
+        ]
+    },
+    # 摸鱼阿希
+    {
+        "account": "摸鱼阿希",
+        "files": [
+            "examples_new/摸鱼阿希/output/61bdc28b0000000001024896_20251104_132959.json",
+            "examples_new/摸鱼阿希/output/66619827000000000600486f_20251104_133004.json",
+        ]
+    }
+]
+
+
+async def run_test_case(file_path: str, case_num: int, total: int):
+    """运行单个测试用例"""
+    print("\n" + "="*100)
+    print(f"测试用例 {case_num}/{total}: {file_path}")
+    print("="*100)
+
+    # 临时修改sys.argv来模拟命令行参数
+    original_argv = sys.argv.copy()
+    sys.argv = ["test_script", file_path]
+
+    try:
+        from lib.my_trace import set_trace
+        current_time, log_url = set_trace()
+        from agents import trace
+        with trace(f"test case {case_num}"):
+            await main(current_time, log_url)
+        print(f"\n✅ 测试用例 {case_num} 完成")
+    except Exception as e:
+        print(f"\n❌ 测试用例 {case_num} 失败: {e}")
+        import traceback
+        traceback.print_exc()
+    finally:
+        # 恢复原始参数
+        sys.argv = original_argv
+
+
+async def run_all_tests():
+    """运行所有测试用例"""
+    all_files = []
+
+    # 收集所有测试文件
+    for account_data in TEST_CASES:
+        account = account_data["account"]
+        for file_path in account_data["files"]:
+            all_files.append((account, file_path))
+
+    total = len(all_files)
+    print(f"\n{'='*100}")
+    print(f"HOW解构V9测试 - 共 {total} 个测试用例")
+    print(f"{'='*100}")
+
+    for idx, (account, file_path) in enumerate(all_files, 1):
+        print(f"\n账号: {account}")
+        await run_test_case(file_path, idx, total)
+
+        # 添加延迟避免API限流
+        if idx < total:
+            print(f"\n⏸ 等待2秒后继续下一个测试用例...")
+            await asyncio.sleep(2)
+
+    print("\n" + "="*100)
+    print(f"✅ 所有 {total} 个测试用例完成！")
+    print("="*100)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    asyncio.run(run_all_tests())

test_how_decode_v9.sh

@@ -0,0 +1,68 @@
+#!/bin/bash
+
+# HOW解构V9测试脚本
+# 测试集：从三个账号各选2个帖子，共6个测试用例
+
+echo "========================================================================================================"
+echo "HOW解构V9测试 - 共 6 个测试用例"
+echo "========================================================================================================"
+
+# 测试用例数组
+test_cases=(
+    # 阿里多多酱（宠物类账号）
+    # "阿里多多酱|examples_new/阿里多多酱/output/685b593800000000120141d3_20251104_111017.json"
+    # "阿里多多酱|examples_new/阿里多多酱/output/6865e3ac00000000100251b6_20251104_111021.json"
+
+    # 白流苏（美甲类账号）
+    "白流苏|examples_new/白流苏/output/682c53fd000000000303c64f_20251104_112822.json"
+    "白流苏|examples_new/白流苏/output/6839827d0000000003039f7e_20251104_112821.json"
+
+    # 摸鱼阿希
+    "摸鱼阿希|examples_new/摸鱼阿希/output/61bdc28b0000000001024896_20251104_132959.json"
+    "摸鱼阿希|examples_new/摸鱼阿希/output/66619827000000000600486f_20251104_133004.json"
+)
+
+total=${#test_cases[@]}
+current=1
+success_count=0
+failed_count=0
+
+for test_case in "${test_cases[@]}"; do
+    # 分割账号和文件路径
+    IFS='|' read -r account file_path <<< "$test_case"
+
+    echo ""
+    echo "========================================================================================================"
+    echo "测试用例 $current/$total"
+    echo "账号: $account"
+    echo "文件: $file_path"
+    echo "========================================================================================================"
+
+    # 运行测试
+    if python how_decode_v9_point_dependency.py "$file_path"; then
+        echo ""
+        echo "✅ 测试用例 $current 完成"
+        ((success_count++))
+    else
+        echo ""
+        echo "❌ 测试用例 $current 失败"
+        ((failed_count++))
+    fi
+
+    # 除了最后一个，都等待2秒
+    if [ $current -lt $total ]; then
+        echo ""
+        echo "⏸  等待2秒后继续下一个测试用例..."
+        sleep 2
+    fi
+
+    ((current++))
+done
+
+echo ""
+echo "========================================================================================================"
+echo "测试完成！"
+echo "总计: $total 个用例"
+echo "成功: $success_count 个"
+echo "失败: $failed_count 个"
+echo "========================================================================================================"