simonkoson
d91c20a126
- ground-truth v0.5.0: 补完10期narrative_structure标注(MiMo跑批+制片人审定) - summarize.py: 修复无标注期次格式化崩溃 - 003_add_ai_labels.sql: episodes表加7列(6打标+1置信度)迁移文件 - episode.py: Model同步加7个Optional字段 - CLAUDE.md: 项目主控文件入库 - doco/deliverables: 20期终版文稿md入库 - doco/programs: 中间产物从git移除(本地保留), .gitignore统一管理 - note/寄存条: 两个子项目寄存条入库 - .gitignore: 补充doco中间产物/Excel锁文件/临时文件规则 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
AI Labeling 实验工作区
用途
为《军事科技》栏目 AI 自动打标做模型选型实验。 基准答案集 = 10 期已审稿的标准答案。
目录结构
benchmark-set/transcripts/10 期文稿benchmark-set/ground-truth.json10 期的标准答案prompts/prompt 模板scripts/实验脚本（含 import_transcripts.py）experiments/每次跑出来的结果（不入 git）
使用步骤
1. 安装依赖
pip install -r scripts/requirements.txt
2. 配置 API Key
cp .env.example .env
# 填入真实 MIMO_API_KEY
3. 导入文稿
python scripts/import_transcripts.py
将源目录（刘瑞桦收集）的 10 期 docx 文稿解析并清洗，落入
benchmark-set/transcripts/。
4. 跑单期打标
python scripts/run_labeling.py --ep 4 --model mimo-v2.5-pro
当前版本
- v0.1: Prompt 2（叙事结构）含 3 示例 + 10 期 ground-truth
- 生产模型: mimo-v2.5-pro / 备用: DeepSeek V4 Pro
ground-truth 版本
v0.1(2026-06-11): 锁定 10 期narrative_structure+opening_hook标准答案- 其他字段（program_format / equipment_domain / scene_tags / tech_tags）待 Prompt 1 阶段补