perf: 多平台文章不再每个平台独立LLM改写，改为生成一篇通用文章后仅做格式排版适配

scripts/writer.py

@@ -173,127 +173,49 @@ class Writer:
 
     def _adapt_for_platform(self, markdown: str, platform: str) -> str:
         cfg = PLATFORM_CONFIG[platform]
-
+        max_c = cfg['max_chars']
-        platform_prompts = {
+        lines = markdown.split('\n')
-            "zhihu": f"""你是一个知乎高赞答主。把以下文章改写成能获得高赞+高收藏+被推荐到知乎日报级别的回答。
-
-## 知乎爆款特征
-- 开头即结论：前3行说清核心观点，不铺垫
-- 每个观点有数据/案例/逻辑推导支撑
-- 结构清晰：扫读能抓重点，精读有深度
-- 互动钩子：适当留白或提问引发讨论
-- SEO：首段包含用户搜索时的核心关键词
-
-## 改写要求
-- 用第三人称或「我们」视角，不要用「我」
-- 不要编个人经历——知乎读者在意的是分析质量
-- 每个主要观点配1个数据或案例支撑，**必须使用2025-2026年最新数据**，禁用超过2年的过时数据
-- 段落之间空行分隔，逻辑递进
-- 避免「总的来说」「综上所述」「值得注意的是」
-- 结尾可用引导性提问
-- 字数：{cfg['max_chars']}字以内
-- 直接输出改写后的正文，不要输出任何思考过程、解释或额外说明
-
-## 原文
-{markdown[:3000]}
-
-## 输出
-直接输出改写后的完整内容（仅正文），每段后空一行。""",
-
-            "wechat": f"""你是一个10万+爆款公众号作者。把以下文章改写成读者愿意转发到朋友圈的推文。
-
-## 公众号爆款特征
-- 开头3秒定生死：第一句制造共鸣或好奇心
-- 短段落+节奏感：每段2-3行，手机阅读友好
-- 金句频出：每200字左右有一个可截图发朋友圈的句子
-- 社交货币：读者转发=表达自己的观点
-- SEO：标题和开头包含微信搜索关键词
-
-## 改写要求
-- 用「你」视角，**通篇不允许出现「我」字**
-- 把原文中所有「我」改成「你」或「很多人」或「有人」
-- 结构可完全不同——抓住1-2个痛点打透，不用全面分析
-- 可删减原文，保留最有力的观点和最打动人的案例，**必须使用2025-2026年最新数据**
-- 适当加粗核心观点（不要整段加粗）
-- 避免「综上所述」「值得注意的是」「换言之」
-- 字数：{cfg['max_chars']}字以内
-- 直接输出改写后的正文，不要输出任何思考过程、解释或额外说明
-
-## 原文
-{markdown[:3000]}
-
-## 输出
-直接输出改写后的完整内容（仅正文），每段后空一行。""",
-
-            "xiaohongshu": f"""你是一个小红书爆款笔记写手。把以下文章改写成收藏过万的笔记。
-
-## 小红书爆款特征
-- 极短！用户3秒扫不完就会划走
-- 直接给结论/清单/步骤，不给分析过程
-- 标题采用「数字+结果」模式
-- 正文用emoji做视觉分割，人人阅读
-- SEO：标题和正文包含用户搜索关键词
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-## 改写要求
-- **全文 {cfg['max_chars']} 字以内**，多一个都不要
-- 用「你」或「姐妹」视角，不要用「我」
-- 开头一句抓住注意力（反常识观点或「你知道吗…」）
-- 正文每段1-2句，可完全打乱原文结构
-- emoji每段最多1个（✨💡✅🔸选1-2个用），不堆砌
-- 结尾加3-5个#话题标签：1-2个流量大标签+1-2个精准标签
-- 深度分析全部砍掉，只留最 actionable 的内容，**使用2025-2026年最新数据**
-- 直接输出笔记正文+标签，不要输出任何思考过程或额外说明
-
-## 原文
-{markdown[:3000]}
-
-## 输出
-直接输出改写后的完整内容（仅正文）。""",
-        }
-
-        if HAVE_LLM:
-            prompt = platform_prompts.get(platform, f"""将以下文章改写为适合{platform}平台版本，{cfg['max_chars']}字以内：
-
-{markdown[:3000]}""")
-            try:
-                adapted = call_llm(prompt, temperature=0.7, max_tokens=2000)
-                if adapted and len(adapted.strip()) > 50:
-                    adapted = adapted.strip()
-                    # 字数强校验
-                    max_c = cfg['max_chars']
-                    if platform == "xiaohongshu" and len(adapted) > max_c * 1.2:
-                        adapted = adapted[:max_c]
-                        last_break = max(adapted.rfind('。'), adapted.rfind('\n'), adapted.rfind('！'), adapted.rfind('？'))
-                        if last_break > max_c // 2:
-                            adapted = adapted[:last_break + 1]
-                    # 微信/知乎清除残留的"我"
-                    if platform in ("wechat", "zhihu"):
-                        adapted = adapted.replace('我', '你')
-                    logger.info(f"LLM 平台适配完成: {platform} ({len(adapted)}字, \"我\"x{adapted.count('我')})")
-                    return adapted
-            except Exception as e:
-                logger.warning(f"LLM {platform} 适配失败: {e}")
-            except Exception as e:
-                logger.warning(f"LLM {platform} 适配失败: {e}")
 
         if platform == "xiaohongshu":
-            lines = markdown.split('\n')
             result = []
             char_count = 0
             for line in lines:
-                if char_count >= cfg['max_chars']:
+                if char_count >= max_c:
                     break
                 if line.startswith('## '):
                     line = f"## ✨ {line[3:]}"
                 elif line.startswith('### '):
                     line = f"### 💡 {line[4:]}"
-
                 result.append(line)
                 char_count += len(line)
             adapted = '\n'.join(result)
             if adapted.count('#') == 0:
                 adapted = f"# {self.topic['title']}\n\n{adapted}"
             return adapted
+
+        if platform == "wechat":
+            result = []
+            for line in lines:
+                line = line.replace('我', '你')
+                if line.startswith('### '):
+                    result.append(f"\n**{line[4:]}**\n")
+                elif line.startswith('## '):
+                    result.append(f"\n**{line[3:]}**\n")
+                elif line.strip() and len(line) > 80:
+                    sentences = [s.strip() for s in line.replace('。', '。\n').split('\n') if s.strip()]
+                    for s in sentences:
+                        if s:
+                            result.append(s)
+                else:
+                    result.append(line)
+            adapted = '\n'.join(result)
+            if len(adapted) > max_c:
+                adapted = adapted[:max_c]
+                last = max(adapted.rfind('。'), adapted.rfind('\n'), adapted.rfind('！'))
+                if last > max_c // 2:
+                    adapted = adapted[:last + 1]
+            return adapted
+
         return markdown
 
     def _get_platform_tags(self, platform: str) -> str: