v88 功能增强：产品落盘持久化 + 生图网关适配 + 模板导出优化

- 产品持久化：每完成一个产品立即追加写入 products_pending.jsonl，崩溃不丢已完成产品，finish 读盘合并后统一写模板
- 503 致命错误提前终止：compose/product/seed_shot 端到端识别，提前终止搜索分析，丢弃未完成简报，保留已完成落盘产品直接合成模板
- 模特分配：material_library 合格模特图按任务序号独立随机，同 SPU 多款不再共用同一模特
- 图像网关适配：execution_mode/background 默认不再传入 yunfei 等标准网关，base_url 需带 /v1；429/5xx/空响应退避重试
- Pinterest 分析：删除 term 注入与纯文本降级，失败直接放弃；图片上传前 PIL 完整性校验；suitable_for_print=False 过滤丢弃
- 模板导出：不再产生空白 xlsx，文件名=模板原文件名_已填写；写入前按货号末 3 位升序排序
- 删除对接文档.md，更新 README，gitignore 排除测试产物

README.md

@@ -55,6 +55,9 @@ START → pinterest_init → pinterest_search → pinterest_scrape → pinterest
 **图池机制**：爬取的图片注册到 `image_pool.json`（路径+md5+搜索词）；分析过的图片 md5 一律拉黑
 （`used_images.json`，合适/不合适都拉黑）；图池有未消费图片 → 直接分析（不搜索）；不足 → 新一轮搜索。
 每个简报带 `image_index`/`source_md5` 全局 id 校验，保证简报、设计稿、三合一套图对应同一张图。
+分析前对图片做文件完整性校验（`PIL.verify()` 过滤损坏/截断图），避免把坏 base64 发给多模态网关
+导致 400 拒收；分析失败（无有效图片/网关 400）时直接放弃该产品、跳过后续流程（**不做**纯文本降级、
+**不做** mock 兜底），由路由自动取新图继续。
 
 **并发控制**（`config.yaml` 的 `pinterest:`）：`analyze_concurrency`（分析线程数）、`analyze_batch`
 （每轮取图数，0=自动补齐让 pipeline 队列满并发）、`max_designs`（每搜索词简报上限）、
@@ -124,8 +127,26 @@ pod_trend_agent/
    设计稿生成后全局 MD5 去重（`.cache/global_design_md5.json`），跨国家生效。
 5. **多模态分析**：大图先压缩（max 1024px / 1.5MB）再送 LLM，产出原创设计简报（motif/风格/配色/构图 +
    risk_level：safe/review/blocked）。blocked 拦截、review 加原创化魔改引导、safe 直接生成。
+   每张图由多模态模型判定 `suitable_for_print`（是否适合做印花），False 的简报在节点层被过滤丢弃，
+   且该图 md5 立即拉黑，不进入生成流程。
 6. **并发生成**：简报推入 `PinterestPipeline`，后台线程池（`product.concurrency`，默认 5）逐条
    生成 设计稿 → 三合一 → OSS 上传 → 种草图，边分析边生成，不等全部分析完。
+   每完成一个产品立即追加落盘到 `output/<country>/<ts>/products_pending.jsonl`（中断/崩溃也不丢已
+   完成产品），全部完成后统一合并写模板。
+
+## 生成可靠性 / 错误处理
+
+- **致命 503（图像服务不可用，如 "No available compatible accounts"）**：端到端识别
+  （设计稿 compose → 三合一 product → 种草图 seed_shot），置位终止标志后**提前终止任务**——
+  停止继续搜索/分析，`abort_unfinished` 丢弃未完成简报，**已完成落盘的产品保留**，直接合成模板导出。
+- **图像 API 重试退避**（`graph/backends/openai_image_backend.py`）：429 尊重网关 `Retry-After`
+  头，否则指数退避；5xx（500/502/503/504 超时）与网关空响应（JSON 解析失败）均退避 3/6/9s 重试、
+  最多 3 次，避免空响应/超时风暴触发限流。
+- **yunfei / 标准 OpenAI 网关适配**：`compose.execution_mode` 与 `background` 参数默认不再传入——
+  yunfei 等网关不认识它们会返回空 body；`base_url` 需带 `/v1` 前缀（如
+  `https://img.yunfei.best/v1`），否则请求错误路径得到空响应。
+- **模特分配**：`material_library/<品类>` 内的合格模特图（3:4 比例过滤）按**任务序号**独立随机，
+  同一 SPU 的多款不再共用同一张模特。每张种草图随机取不同模特特征。
 
 ## 模特性别分组
 
@@ -146,10 +167,15 @@ pod_trend_agent/
 ## 商品上传模板导出
 
 生成产品图后，从 db 读该 SPU/SKU 信息（材质/成分/图案/领型/面料/克重/印花类型/尺码表/边长/包装重量…），
-经 `templates/template_router.py` 的路由函数填入商品上传模板，输出 `<SKU>_已填写.xlsx` 到
+经 `templates/template_router.py` 的路由函数填入商品上传模板，输出 `{模板原文件名}_已填写.xlsx` 到
 `output/<国家>/product/`。模板已自包含在项目 `templates/`（`config.product.template_path`，可改为自由上传）。
 
 - 数据从模板第 6 行（数据区空行）开始填，SPU 与各尺码 SKU 紧邻；
+- **写入前按货号最后 3 位升序排序**：`template_export` 在批量填模板前取货号（`img_code`，前端
+  `code_prefix` 前缀命名的货号）末 3 位数字从小到大排序再顺序插入，保证 SPU/SKU 块按货号有序，
+  不受后台并发生成顺序影响；
+- **不再产生空白 xlsx**：修复了旧版本探测模板可写性时误建空文件的 bug，product 目录只保留填好
+  的有效文件，文件名 = 模板原文件名 + `_已填写`（非固定「商品上传」）；
 - **列名模糊匹配**：模板列名按名称匹配（非固定行列），支持中/英/日变体；
 - **胸围识别**：识别「基码表-胸围（cm）」「胸围全围（cm）」等含「胸围」的列，全部填 `sku.bust` 值；
 - **申报价格**：模糊匹配所有含「申报价格」的列，统一按加价后价格填写（`price × (1+markup_percent%)`）；