feat: 创作工作台统一 + AI味检测/白标 + 移动端补全 + 合规发布闭环

- 新增创作工作台 studio.html:合并选题/内容工厂/文章管理为单一 tab 入口(iframe embed 模式)
- 新增 AI味检测模块(ai_slop API + 页面,合规软硬问题分级)
- 新增白标品牌配置(branding API + 页面 + deploy 私有化交付包)
- 发布闭环:publishing 放宽至 editor + records/mark-published 接口
- 移动端响应式补全(admin/calendar/ai-slop 表格卡片兜底)
- 修复菜单幂等播种缺陷(按 path 对齐,避免功能页孤立)
- 新增短视频脚本 shortvideo.py 与 2026 市场调研简报
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yuzhiran
2026-07-11 12:36:01 +08:00
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@@ -0,0 +1,189 @@
#!/usr/bin/env python3
"""
长文 → 短视频脚本改写器
读取某选题的长文(知乎/公众号 markdown),生成 N 条差异化短视频口播/分镜脚本。
"""
import argparse
import datetime
import json
import logging
import sys
from pathlib import Path
from typing import Dict, List, Optional
PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent
sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT / 'platform' / 'backend'))
from db_helper import get_topic_by_id, get_articles_by_topic, save_article
from prompt_loader import get_prompt, get_prompt_params
try:
from app.core.nvidia_client import call_llm
HAVE_LLM = True
except ImportError:
HAVE_LLM = False
DATA_DIR = PROJECT_ROOT / "automation" / "data"
LOGS_DIR = PROJECT_ROOT / "automation" / "logs"
TODAY = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',
handlers=[
logging.FileHandler(LOGS_DIR / f"shortvideo_{TODAY}.log"),
logging.StreamHandler(),
],
)
logger = logging.getLogger(__name__)
SYSTEM_PROMPT = "你是短视频脚本编剧,擅长把长文改成高完播率口播脚本"
_VARIANT_ANGLES = [
("观点冲突型", "从一个反直觉/有争议的观点切入,制造认知冲突,让观众想反驳或认同"),
("干货清单型", "提炼 3-5 条可立刻上手的干货要点,节奏快、信息密度高"),
("故事共鸣型", "用一个真实人物/生活场景的故事开头,引发情绪共鸣,再带出观点"),
]
def _build_prompt(source_text: str, angle_name: str, angle_desc: str) -> str:
return f"""你是一个短视频脚本编剧。下面是一篇长文的内容,请把它改写成一条短视频脚本。
改写角度:{angle_name}——{angle_desc}
长文素材:
{source_text}
请严格按以下结构输出(用 markdown,各级标题不要省略):
## 标题(爆款钩子)
写 1 个 15-25 字的短视频标题,带强钩子(悬念/冲突/数字/结果),不要标题党到离谱。
## 口播文案
写 60-90 秒的口语化口播稿,约 200-350 字。像真人对着镜头说话,有停顿标记(用「[停顿]」标注换气/节奏点)。不要书面语,不要「首先其次最后」套路。
## 分镜建议
给出 3-5 个镜头,每个镜头包含:
- 画面:具体拍什么(景别/动作/场景)
- 字幕:屏幕上打出的关键词
- 时长:几秒
用列表或表格呈现,每个镜头一行。
## 适配平台
说明这条脚本分别适配 抖音 / 视频号 / 小红书视频 时的微调建议(各 1 句话)。
只输出上面的 markdown,不要其他说明。"""
def _template_markdown(topic_title: str, angle_name: str) -> str:
return f"""## 标题(爆款钩子)
(待生成){topic_title} - {angle_name}角度
## 口播文案
[LLM 不可用,使用模板占位。请稍后手动补充 60-90 秒口播稿,并用[停顿]标记节奏。]
## 分镜建议
- 画面:(占位) 字幕:(占位) 时长:(占位)
## 适配平台
- 抖音:(占位)
- 视频号:(占位)
- 小红书视频:(占位)
"""
def _load_source(topic: Dict, articles: List[Dict]) -> str:
for platform in ("zhihu", "wechat"):
for a in articles:
if a.get("platform") == platform and a.get("html_content"):
return a["html_content"]
if topic.get("core_concept"):
return f"# {topic.get('title', '')}\n\n{topic.get('core_concept')}"
return topic.get("title", "")
def _generate_one(source: str, idx: int, topic_title: str) -> str:
angle_name, angle_desc = _VARIANT_ANGLES[(idx - 1) % len(_VARIANT_ANGLES)]
if HAVE_LLM:
try:
params = get_prompt_params("shortvideo_script") or {}
temperature = params.get("temperature", 0.8)
max_tokens = params.get("max_tokens", 2000)
prompt = _build_prompt(source, angle_name, angle_desc)
result = call_llm(
prompt,
temperature=temperature,
max_tokens=max_tokens,
system_prompt=SYSTEM_PROMPT,
)
if result and result.strip():
return result.strip()
except Exception as e:
logger.warning("LLM 调用失败(variant %s):%s", idx, e)
logger.warning("LLM 不可用或失败,写入模板占位(variant %s", idx)
return _template_markdown(topic_title, angle_name)
def _extract_title(markdown: str, fallback: str) -> str:
for line in markdown.splitlines():
line = line.strip()
if line.startswith("## 标题") or line.startswith("# 标题"):
rest = line.split("标题", 1)[-1].strip("(): ")
if rest:
return rest[:60]
first = next((l.strip("# ").strip() for l in markdown.splitlines() if l.strip()), "")
return first[:60] if first else fallback
def main():
parser = argparse.ArgumentParser(description="长文转短视频脚本")
parser.add_argument("--topic-id", required=True, help="选题 ID")
parser.add_argument("--count", type=int, default=3, help="生成脚本数量(默认 3")
args = parser.parse_args()
topic_id = args.topic_id
count = max(1, args.count)
files: List[str] = []
out_dir = DATA_DIR / "shortvideos" / TODAY
out_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
topic = get_topic_by_id(topic_id)
if not topic:
logger.error("选题不存在:%s", topic_id)
print(json.dumps({"ok": False, "topic_id": topic_id, "count": 0, "files": []}, ensure_ascii=False))
sys.exit(1)
articles = get_articles_by_topic(topic_id)
source = _load_source(topic, articles)
topic_title = topic.get("title", topic_id)
ok = True
for i in range(1, count + 1):
markdown = _generate_one(source, i, topic_title)
title = _extract_title(markdown, f"{topic_title}_短视频{i}")
file_path = out_dir / f"{topic_id}_shortvideo_{i}.md"
try:
file_path.write_text(markdown, encoding="utf-8")
files.append(str(file_path))
logger.info("已写出脚本文件:%s", file_path)
except Exception as e:
logger.error("写文件失败:%s", e)
ok = False
continue
try:
save_article(topic_id, f"shortvideo_{i}", html_content=None, title=title, content=markdown)
logger.info("已写入 DBshortvideo_%s / %s", i, topic_id)
except Exception as e:
logger.warning("DB 保存失败(文件已落盘):%s", e)
summary = {"ok": ok, "topic_id": topic_id, "count": count, "files": files}
print(json.dumps(summary, ensure_ascii=False))
sys.exit(0 if ok else 1)
if __name__ == "__main__":
main()