# 看板升级子项目协作主控文件 (CLAUDE.md) --- ## 🔖 状态栏(每次结束 session 前必须更新这三行) - **最后更新**:Claude Opus(顾问)| 2026-06-24 - **当前状态一句话**:全貌已对齐——看板升级 = 数据沉淀 + AI 打标 + 分析引擎 + 诊断报告生成。Prompt 2(叙事结构)已锁定,生产模型 mimo-v2.5-pro。下一步写 Prompt 1 + Prompt 3,同时启动分析引擎架构设计。 - **下一个动手的人从这里开始**:见下方「⏩ 交接备注」 --- ## 🤖 子项目专属工作约定(READ FIRST) - **先读上一级 `tps-dashboard/CLAUDE.md`**,那里有通用协作原则和主项目全局信息。本文件只补看板升级自己的事。 - **沙盒自治**:`ai-labeling/` 内改动允许 Cline 直接 Act(改坏重跑就是)。但 `backend/` 任何改动必须切 Plan + Opus 审——这是宪法红线。 - **Prompt 内容不让 Cline 创作**——Cline 是执行者不是作者。Prompt 由 Opus/Claude Code 写,Cline 只负责落文件。 - **改 ground-truth 必须留 changelog**(谁、何时、改了什么、为什么改),不能悄悄改。 - **长文件(Prompt / ground-truth)让制片人手工替换最稳**——Cline 的 `write_to_file` 对长内容会截断,别让它反复 workaround。短文件(<200 行)用 `write_to_file` 整体写,老文件用 `replace_in_file` 局部改。 --- ## 1. 子项目全貌(核心,所有开发决策的锚点) ### 1.1 定位与终极目标 看板升级是 TPS-Dashboard 项目中**最重要、最首页**的工程。 **终极目标**:在 TPS 工作台上建立**持续运行的收视诊断分析能力**——栏目每做完一期节目,系统自动消化选题单、文稿、收视成绩,按策划周期输出诊断报告,让制片人和全体编导都能看到"我们做得怎么样、问题出在哪、下一步怎么调"。 **质量标杆**:`example/` 目录下的 PPT(14 页诊断报告)和 Excel(8 个分析 Sheet)是制片人与 Opus 4.8 手工做出的 21 期阶段性分析成果。看板升级要达到**同等分析深度**,并把"一次性手工分析"变成"累积持续自动分析"。 ### 1.2 核心理论框架——"双引擎模型" **收视 = 题材热度 × 叙事结构** - **引擎 1 题材热度(地基)**:热点/新装备/大舰/节日天然有人看。即使叙事并列,热点也能撑住收视(如防空网 0.875、X-76 0.873)。 - **引擎 2 叙事结构(放大器)**:有没有贯穿全片的主线悬念。强主线能把冷题材拉到高收视(如仿生潜艇 0.92、组装武器 0.85)。 **两条腿至少占一条**:冷题材 + 并列结构 = 必然低分(如枪械图鉴 0.533)。 这个模型是所有 AI 打标、分析计算、诊断结论的理论基础。开发任何功能都要回到这个公式上来。 ### 1.3 系统四层架构 | 层 | 名称 | 做什么 | 当前状态 | |----|------|--------|----------| | L1 | **数据沉淀** | 每期节目的收视数据、文稿全文、编导、选题单持续入库 | 主项目已有 episodes 表基础结构 | | L2 | **AI 打标** | 读文稿自动判别:题材分类(4字段)、叙事结构(2档)、开篇钩子(3档) | Prompt 2 已锁定,Prompt 1/3 待写 | | L3 | **分析引擎** | 基于双引擎模型,计算走势、编导对比、题材对比、高低样本对照等多维分析 | 待设计 | | L4 | **诊断报告** | 调用 LLM 生成文字诊断结论 + 改进建议(对标 PPT 第 8-10 页水平) | 待设计 | ### 1.4 分析周期策略 - **默认轨:季度报告**(Q1/Q2/Q3/Q4)。对标台里考核节奏,每季约 12-13 期,数据量合适。 - **灵活轨:自定义周期**。所有栏目人员均可自由选择时间范围查看诊断(如"暑期档 7-8 月"、"最近 10 期")。 - 系统按季度自动生成,用户也能手动选范围——两不误。 ### 1.5 受众与权限 - **不只给制片人看**——全栏目人员(制片人、责编、6 名编导)都能查看分析结果、自由选择周期、调用 LLM 查看诊断。 - AI 打标结果仍须制片人审核后才正式落库(设计哲学红线:AI 给方向不给答案)。 - 但分析报告(L4)是基于已审核数据生成的,可直接展示。 ### 1.6 样板文件参照表(`example/` 目录) | 文件 | 内容 | 对标系统层 | |------|------|-----------| | PPT 第 2-5 页 | 收视走势、阶段对比、月度均值 | L3 分析引擎(走势分析模块) | | PPT 第 6 页 | 题材结构饼图 + 各题材均值 | L3 分析引擎(题材分析模块) | | PPT 第 7 页 | 高分 vs 低分样本对照 | L3 分析引擎(样本对照模块) | | PPT 第 8-10 页 | 5 大病因、双引擎发现、提振方案 | L4 诊断报告(LLM 生成) | | PPT 第 11 页 | 标题"3秒可懂"原则 | L4 诊断报告(建议模块) | | PPT 第 12-13 页 | 选题日历、复盘会议程 | 超出系统范围,供人工参考 | | Excel 8 个 Sheet | 核心指标卡、数据明细、走势图、编导对比、题材对比、阶段对比、高低样本、诊断结论 | L3 分析引擎的完整数据底稿 | ### 1.7 范围边界 - ✅ 做:Prompt 撰写与迭代、模型选型基准测试、ground-truth 维护、打标脚本、分析引擎设计与实现、诊断报告生成、前端看板页面 - ❌ 不做:选题日历自动编排、复盘会自动组织、标题自动改写(这些是人的工作) - ❌ 不用旧 21 期数据冷启动——文稿和数据已重新整理清洗,拿新数据重新做 --- ## 2. 技术栈与运行方式(稳定) ### 2.1 AI 打标沙盒(当前工作区) - **语言**:Python 3.x - **依赖锁定**(`scripts/requirements.txt`): - `openai==1.55.0` — **不能升级**,新版自动转 developer 角色,部分兼容接口不支持 - `python-dotenv>=1.0.0` - `python-docx>=1.1.0` - **生产模型**:mimo-v2.5-pro(通过 OpenAI SDK 兼容接口调用) - **备选模型**:DeepSeek V4 Pro(命中率 80%,MiMo 中断时备用) - **工作目录**:`E:\tps-dashboard\ai-labeling\` ### 2.2 诊断报告生成(L4 层,待实现) - **多 LLM 共识机制**:配置多个 LLM API(如 MiMo + GLM 5.2 + 其他),分析相同数据、遵守相同规定,取共识结果。目的:弥补单一非顶级模型洞察力不足的问题,用"多家独立一致"提高诊断可信度。 - **模型候选**:mimo-v2.5-pro、GLM 5.2(智谱)、其他国产合规模型。具体阵容待选型测试。 - **与 AI 打标的区别**:打标是结构化判别(JSON 输出),诊断是开放式分析(自然语言输出)。两者用不同的 Prompt、可能用不同的模型。 ### 2.3 关键目录 ``` ai-labeling/ ├── example/ │ ├── 军事科技栏目收视复盘与提振方案_v2.pptx ← 质量标杆(14 页诊断报告) │ └── 军事科技栏目收视诊断分析_v2.xlsx ← 质量标杆(8 个分析 Sheet) ├── benchmark-set/ │ ├── transcripts/ ← 10 期文稿 .md(基准卷子) │ └── ground-truth.json ← 基准答案 v0.2.1(核心资产,入 git) ├── prompts/ │ └── prompt2_narrative.md ← 叙事结构判别 v0.2(已锁定,入 git) ├── experiments/ ← 跑批结果 .json(不入 git) ├── scripts/ │ ├── import_transcripts.py ← docx → md 解析清洗 │ ├── run_labeling.py ← 调模型 + 写结果 │ └── summarize.py ← 汇总命中率 ├── .env ← 真 Key(不入 git) ├── .env.example ← Key 占位模板(入 git) ├── .gitignore ← 拦 .env / experiments/ / __pycache__/ └── README.md ``` ### 2.4 常用命令(PowerShell) ```powershell # 单期打标 cd E:\tps-dashboard\ai-labeling python scripts/run_labeling.py --ep 4 --model mimo-v2.5-pro # 批量跑 10 期基准 3, 4, 5, 7, 10, 11, 12, 13, 14, 15 | ForEach-Object { python scripts/run_labeling.py --ep $_ --model mimo-v2.5-pro } # 汇总命中率 python scripts/summarize.py --model mimo-v2.5-pro ``` ### 2.5 模型配置(`scripts/run_labeling.py` 内 MODEL_CONFIG) | key | base_url | model_name | env key | |------------------|---------------------------------------|------------------|------------------| | `mimo-v2.5-pro` | `https://api.xiaomimimo.com/v1` | mimo-v2.5-pro | MIMO_API_KEY | | `deepseek-v4-pro`| `https://api.deepseek.com` | deepseek-v4-pro | DEEPSEEK_API_KEY | ### 2.6 环境变量 放 `.env`,**不进 git、不写进本文件**。需要:`MIMO_API_KEY`、`DEEPSEEK_API_KEY`。 --- ## 3. 当前进度(动态,核心交接区) - **已完成**:L2 层 Prompt 2(叙事结构)锁定 + ground-truth v0.2.1 锁定 + 生产模型 mimo-v2.5-pro 确定 - **正在做**:全貌对齐完成,准备进入 Prompt 1 撰写 - **卡点/待解**:Prompt 1 的 4 分类字段枚举需收敛;L3/L4 架构设计尚未启动;诊断报告多 LLM 共识机制待选型测试 --- ## 4. 已完成(只追加,最新在上) - [2026-06-24 | Opus] 全貌对齐:精读 PPT+Excel 样板、明确四层架构(数据沉淀→AI打标→分析引擎→诊断报告)、确认多 LLM 共识机制方向、确认季度+自定义双轨周期、确认全员可见。CLAUDE.md 从打标沙盒文档升级为全局指导文件。 - [2026-06-24 | Opus] 模型配置统一更正:M3 配置移除,生产模型改为 mimo-v2.5-pro,更新 run_labeling.py / summarize.py / CLAUDE.md / README.md / .env.example。 - [2026-06-11 | Opus+Cline] AI 打标流水线跑通:Prompt 2 v0.2 锁定、ground-truth v0.2.1 锁定、M3 100% 命中率、模型选型完成。Git commit `38f3728` + `edfb298`。 - [2026-06-11 | Opus+Cline] 叙事结构 3 档收为 2 档(主线演进/并列结构)、10 期基准答案集 v0.1 锁定。 - [2026-06-11 | Cline] 工作区目录结构搭建、三个脚本(import_transcripts / run_labeling / summarize)编写完成、10 期文稿导入。 --- ## 5. 开发路线图(按层级展开,层内按优先级排序) ### L2 — AI 打标(当前主战场) - [ ] **Prompt 1(4 分类字段)撰写** — program_format / equipment_domain / scene_tags / tech_tags。Opus 写 → MiMo 跑基准 → 制片人审 → 锁定。 - [ ] **Prompt 3(开篇钩子)撰写** — 只看前 1-2 分钟判强/中/弱。同上套路。 - [ ] **opening_hook AI 验证** — ground-truth 里 opening_hook 是人工标的,等 Prompt 3 上线后跑一次看 MiMo 命中率。 - [ ] **示例集月度更新机制** — 上线后启用,每月集中替换,不碎片化(吃 prompt 缓存红利)。 - [x] Prompt 2 v0.2 撰写 + 锁定 - [x] ground-truth v0.2.1 锁定 - [x] 模型选型(mimo-v2.5-pro 生产) ### L1 — 数据沉淀(与主项目交界,需 Opus 审) - [ ] **episodes schema 加字段** — `program_format / equipment_domain / scene_tags / tech_tags / narrative_structure / opening_hook` + `confidence`。**必须先切 Plan + Opus 审迁移方案,Cline 不许直接 Act。** - [ ] **文稿入库流程** — 每期文稿全文入知识库(主项目 Phase 3 已有知识库基础设施)。 - [ ] **收视数据导入** — 真实收视 Excel 批量导入 + 清测试数据。 ### L3 — 分析引擎(待设计) - [ ] **分析维度定义** — 对标 Excel 8 个 Sheet:核心指标卡、走势图、编导对比、题材对比、阶段对比、高低样本对照、诊断结论。 - [ ] **计算逻辑实现** — 滚动均值、达标率、分组统计、样本排序等。 - [ ] **API 设计** — 支持按季度/自定义周期查询,返回结构化分析数据。 ### L4 — 诊断报告(待设计) - [ ] **多 LLM 共识选型测试** — 用样板数据测试 MiMo / GLM 5.2 / 其他模型的诊断分析能力,确定阵容。 - [ ] **诊断 Prompt 撰写** — 输入结构化分析数据,输出自然语言诊断结论 + 改进建议。需融入双引擎理论框架。 - [ ] **共识聚合逻辑** — 多家结果如何合并/投票/呈现。 - [ ] **UI 置信度三档** — AI 草稿/制片人确认/标题推断一眼可辨。 ### 跨层 - [ ] **横轴量化方法落地** — 栏目均值偏离,需算具体数值。 - [ ] **prompt 缓存月度更新纪律** — AI 打标上线后第 1 个月起执行。 --- ## 6. 关键决策(跨 session 最易丢) ### 项目全貌(2026-06-24 对齐) - [2026-06-24] **看板升级 ≠ AI 打标**。AI 打标只是 L2 层,完整系统是四层:数据沉淀 → AI 打标 → 分析引擎 → 诊断报告。目标是把 PPT+Excel 样板里的阶段性手工分析变成累积持续自动分析。 - [2026-06-24] **双引擎模型是理论基础**:收视 = 题材热度 × 叙事结构。所有打标维度、分析计算、诊断结论都围绕这个公式展开。 - [2026-06-24] **全员可见**:看板不只给制片人,所有栏目人员都能查看分析、自选周期、调用 LLM 看诊断。 - [2026-06-24] **分析周期双轨**:默认季度 + 自定义范围。 - [2026-06-24] **不用旧 21 期冷启动**:数据已重新整理清洗,拿新数据重新做。 - [2026-06-24] **诊断报告用多 LLM 共识机制**:因合规限制无法用顶级模型(Opus),改为多个国产模型(MiMo / GLM 5.2 / 待定)分析相同数据取共识,弥补单模型洞察力不足。 ### 叙事结构判别 - [2026-06-11] **3 档收为 2 档**:`主线演进` / `并列结构`。原"强主线悬念 vs 主线演进"实操中区分不开,合并。 - [2026-06-11] **判别心法**:先列全片大章节(3-5 个)→ 做"打乱测试"(调换顺序观众是否懵)。**段内承接 ≠ 全片骨架**——看到"递进""演进"字样先别急,回到大章节之间判断。 - [2026-06-11] **关键边界**:命名共性、装备域共性、空间方位共性均不构成主线。 ### 模型选型 - [2026-06-11] 初始选型 MiniMax M3(Prompt 2 v0.2 命中率 100%)。DeepSeek V4 Pro 80%(备用)、MiMo v2.5 Pro 70%。 - [2026-06-24] **生产模型改为 mimo-v2.5-pro**(Cline 统一配 MiMo),M3 配置移除。DeepSeek V4 Pro 保留为备用。 - [2026-06-11] **好 Prompt 不为单家定制**——v0.2 同时提升了三家命中率,说明判别规则讲清楚就是最好的优化。 ### ground-truth 版本史 - v0.1:10 期初始标注 - v0.2:改 2 期(ep12 逆袭战局改为并列→后经复议改回主线演进、ep14 X76 确认并列) - **v0.2.1(当前锁定)**:改 1 期(ep12 经制片人复读稿 + 三家模型独立一致,最终定为并列结构)。**边界期用"多家独立一致 + 人工复审"双重证据机制**,未来扩展示例集时沿用。 ### Prompt 设计原则 - [2026-06-11] **三个 Prompt 独立**(分类 / 叙事结构 / 开篇钩子),不合并成一个大 Prompt。 - [2026-06-11] **示例集"慢慢长大"**:10-30 期全塞 prompt → 30-80 期 pgvector 检索相似 → 80+ 期固定 5 + 动态 5-8。栈里 pgvector 已就位,第二阶段不新增依赖。 ### 技术约束 - [2026-06-11] MiMo / M3 等 reasoning model 输出带 `...` 前缀。脚本用 `extract_json_from_response` 正则剥掉后再 `json.loads`。**换其他 reasoning model(R1、o1 系列)同样适用。** - [2026-06-11] `openai==1.55.0` 锁版本——新版自动转 developer 角色,部分兼容接口不支持。 - [2026-06-11] API 调用不用 `response_format={"type": "json_object"}`——部分模型不完整支持,改为在 Prompt 末尾加输出强约束。 - [2026-06-11] `experiments/*.json` 不入 git(结果不固化);`prompts/*.md` + `benchmark-set/` 入 git(核心资产)。 --- ## 7. ⏩ 交接备注(换人/换工具 0 摩擦续上) - **全貌已对齐**(2026-06-24):看板升级四层架构(L1-L4)、双引擎理论、多 LLM 共识机制、季度+自定义双轨周期、全员可见——这些方向已与制片人确认。新来的人先读完第 1 节「子项目全貌」再动手。 - **当前主战场是 L2(AI 打标)**:Prompt 2 已锁定,下一步写 Prompt 1(4 分类字段)→ Prompt 3(开篇钩子)。流程:Opus/Claude Code 写 Prompt → MiMo 跑 10 期基准 → 制片人审 → 锁定。 - **Prompt 1 前置**:4 分类字段枚举需与制片人收敛口径(v1 快照 §三.1 已列草案)。 - **L3/L4 待设计**:分析引擎和诊断报告的架构尚未展开。建议 Prompt 1/3 锁定后启动,可与 schema 加字段并行。 - **schema 加字段是跨层硬前置**:episodes 表加 6+1 字段,必须 Plan + Opus 审 + 制片人批准 + `pg_dump` 备份。这是主项目的事,不在沙盒内做。 - **ep12 逆袭战局**是标志性边界期:制片人 v0.1 标主线演进 → 三家模型独立判并列 → 制片人复读稿后改并列(v0.2.1)。这个案例是"双重证据机制"的范例。 --- ## 8. 待确认 / 开放问题(需制片人拍板) - [ ] Prompt 1 的 4 分类字段枚举最终口径(v1 快照 §三.1 已列草案,需收敛) - [ ] 多 LLM 共识机制的模型阵容(MiMo + GLM 5.2 + ?)待选型测试后定 - [ ] L3 分析引擎是否需要超出 Excel 8 Sheet 的额外分析维度 - [ ] 下一步优先级:先推 Prompt 1 还是先推 schema 加字段方案? - [ ] 示例集扩充策略:当前 5 个示例(含 2 个陷阱反例),是否需要补更多?