POD 趋势感知 Agent：缓存热点模式 + 三图合成 + 热点去重/风格去重 + review 兜底

- 缓存热点批量流程（有采集缓存不触发 Google）
- 简报不足直接从采集缓存生成（轻量补齐）
- 三图合成（模特/印花/底图）+ 底图压缩 <2MB
- 热点去重→风格去重自动切换 + 不适合类目 review 兜底
- 透明背景（background=transparent）+ 提示词清洗（敏感词/背景描述）
- 任务前 basemap 校验 + 模板国家校验 + 模特任务级分配

cli.py

@@ -0,0 +1,120 @@
+#!/usr/bin/env python
+"""POD 热点抓取 Agent —— LangGraph 工程化版命令行入口。
+
+用法示例：
+  # 跑全部国家（默认 US GB JP AU）
+  python cli.py
+
+  # 只跑英国，使用 Mock 兜底 LLM
+  python cli.py -c GB --provider mock
+
+  # 跑美国并用真实 LLM（provider 在 config.llm_screen 已配好时也可不传）
+  python cli.py -c US
+
+  # 提供平铺衣服底图，把设计印上去（需 config.compose.backend + api_key）
+  python cli.py -c US --base path/to/flatlay.png
+
+产物按国家落在 output/<country>/（design_briefs.json/md、composite_prompts.json/md、report.md）。
+每个国家的提示词规则在 prompts/<country>/（system_prompt.md + aesthetics.yaml）。
+"""
+import argparse
+import sys
+from pathlib import Path
+
+# 把项目根加入 sys.path，确保 `import graph` 可用
+ROOT = Path(__file__).resolve().parent
+sys.path.insert(0, str(ROOT))
+
+import yaml  # noqa: E402
+
+from graph.agent import run_country  # noqa: E402
+
+
+def main():
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="POD 热点抓取 Agent (LangGraph)")
+    parser.add_argument("-c", "--countries", nargs="*", default=None,
+                        help="国家代码（US GB JP AU），可多个；默认取 config.countries")
+    parser.add_argument("--provider", default=None,
+                        help="覆盖 LLM 后端：mock / openai_compat / openai / deepseek / qwen / moonshot")
+    parser.add_argument("--base", default=None,
+                        help="平铺衣服底图路径；提供则尝试印图（需 config.compose 配置图像后端）")
+    parser.add_argument("--config", default="config.yaml", help="全局配置文件路径")
+    # —— 产品图生成（product 节点）——
+    parser.add_argument("--spu", default=None, help="选品款号（如 DG004；留空自动选第一个有底图的）")
+    parser.add_argument("--sku", default=None, help="颜色编码（如 DG004-BL01；多个用逗号分隔，如 DG015-VT01,DG015-DARK HEATHER；留空自动选）")
+    parser.add_argument("--single-spu", action="store_true", help="模板导出：单 SPU 下挂多颜色变体（默认每颜色一个 SPU 块）")
+    parser.add_argument("--product-backend", default=None, help="产品图像后端：openai / mock")
+    parser.add_argument("--list-spus", action="store_true", help="列出 db 可选 SPU 并退出")
+    parser.add_argument("--list-colors", default=None, metavar="SPU", help="列出某款号颜色并退出")
+    args = parser.parse_args()
+
+    cfg_path = ROOT / args.config
+    if not cfg_path.exists():
+        print(f"配置文件不存在: {cfg_path}")
+        sys.exit(1)
+    cfg = yaml.safe_load(cfg_path.read_text(encoding="utf-8")) or {}
+
+    # 产品选品查询（--list-spus / --list-colors）
+    pcfg0 = cfg.get("product") or {}
+    dbp = Path(pcfg0.get("db_path", "db/spu_sku.db"))
+    if not dbp.is_absolute():
+        dbp = ROOT / dbp
+    if args.list_spus:
+        from graph.product import list_spus
+        print("=== db 可选 SPU（款号 / 品类 / 印花类型 / 国家）===")
+        for s in list_spus(dbp):
+            print(f"  {s['code']:10s} {s.get('style') or '':8s} {s.get('printing_type') or '':12s} {s.get('country') or ''}")
+        sys.exit(0)
+    if args.list_colors:
+        from graph.product import list_colors
+        print(f"=== {args.list_colors} 可选颜色（SKU.code / 色名）===")
+        for c in list_colors(dbp, args.list_colors):
+            print(f"  {c['sku_code']:16s} {c['color']}")
+        sys.exit(0)
+
+    if args.provider:
+        cfg.setdefault("llm_screen", {})["provider"] = args.provider
+    if args.spu or args.sku or args.product_backend or args.single_spu:
+        p = cfg.setdefault("product", {})
+        if args.spu:
+            p["spu_code"] = args.spu
+        if args.sku:
+            p["sku_code"] = args.sku
+        if args.product_backend:
+            p["backend"] = args.product_backend
+        if args.single_spu:
+            p["spu_per_color"] = False
+
+    countries = args.countries or cfg.get("countries", ["US", "GB", "JP", "AU"])
+    base_image = args.base
+
+    overall_errors = 0
+    for c in countries:
+        print(f"\n===== 开始处理 {c} =====")
+        try:
+            res = run_country(c, cfg, ROOT, base_image=base_image)
+        except Exception as e:  # noqa: BLE001
+            print(f"[{c}] 运行失败: {e}")
+            overall_errors += 1
+            continue
+
+        stats = res.get("stats", {})
+        f = stats.get("fetch", {})
+        fl = stats.get("filter", {})
+        sc = stats.get("screen", {})
+        pr = stats.get("prompt", {})
+        print(f"[{c}] 抓取原始 {f.get('raw_rows')} 行 | 过滤后保留 {fl.get('kept')} | "
+              f"筛选保留 {sc.get('kept')} | 设计简报 {pr.get('briefs')} 条")
+        errs = res.get("errors") or []
+        if errs:
+            overall_errors += len(errs)
+            print(f"[{c}] 节点兜底捕获 {len(errs)} 条错误：")
+            for e in errs:
+                print(f"   - [{e.get('node')}] {e.get('type')}: {e.get('message')}")
+        print(f"[{c}] 产物目录: output/{c}/")
+
+    print(f"\n全部完成。累计兜底错误 {overall_errors} 条（不影响产出）。")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()