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

graph/product.py

@@ -0,0 +1,102 @@
+"""SPU/SKU 数据库查询 + 底图/模特图资源查找（产品图生成流水线的数据层）。
+
+数据关系（已核实 spu_sku.db）：
+  - SPU.code = 款号（如 DG004）
+  - SKU.code = "款号-颜色编码"（如 DG004-BL01），SKU.color = 中文色名（黑/灰/...）
+  - basemap 目录 = basemap/<款号>/<SKU.code>/xxx.jpg
+  - material_library/<品类>/ 存放模特图
+  - SKU.img_url_2~5 = CDN 图 URL（底图/细节/模特图，仅作参考字段）
+"""
+import sqlite3
+from pathlib import Path
+from typing import Any, Dict, List, Optional
+
+# 支持的图片格式：模特图/底图均按此识别（png/jpg 等常见格式全覆盖；AVIF/GIF/TIFF 亦支持）
+IMG_EXTS = {".jpg", ".jpeg", ".png", ".webp", ".bmp", ".avif", ".gif", ".tiff", ".tif"}
+
+
+def _connect(db_path) -> sqlite3.Connection:
+    conn = sqlite3.connect(str(db_path))
+    conn.row_factory = sqlite3.Row
+    return conn
+
+
+def list_spus(db_path, country: Optional[str] = None) -> List[Dict[str, Any]]:
+    """全部 SPU（可选按国家过滤）。"""
+    conn = _connect(db_path)
+    sql = "SELECT id, code, style, material, printing_type, target_audience, pattern, country, mark FROM SPU"
+    params: list = []
+    if country:
+        sql += " WHERE country = ?"
+        params.append(country)
+    sql += " ORDER BY code"
+    rows = conn.execute(sql, params).fetchall()
+    conn.close()
+    return [dict(r) for r in rows]
+
+
+def list_colors(db_path, spu_code: str) -> List[Dict[str, Any]]:
+    """款号 → 颜色列表（SKU.code 去重，附中文色名、CDN 底图 URL、最低价）。"""
+    conn = _connect(db_path)
+    rows = conn.execute(
+        """SELECT s.code AS sku_code, s.color, s.img_url_2 AS img_url, MIN(s.price) AS price
+           FROM SKU s JOIN SPU p ON s.spu_id = p.id
+           WHERE p.code = ?
+           GROUP BY s.code, s.color ORDER BY s.code""", (spu_code,)).fetchall()
+    conn.close()
+    return [dict(r) for r in rows]
+
+
+def find_basemap(basemap_root, spu_code: str, sku_code: str) -> Optional[Path]:
+    """basemap/<款号>/<SKU.code>/ 下第一张图片；无返回 None。"""
+    d = Path(basemap_root) / spu_code / sku_code
+    if not d.exists():
+        return None
+    for f in sorted(d.iterdir()):
+        if f.is_file() and f.suffix.lower() in IMG_EXTS:
+            return f
+    return None
+
+
+def list_model_images(material_root, category: str = "T-shirt") -> List[Path]:
+    """material_library/<品类>/ 下所有图片；无返回空列表。"""
+    d = Path(material_root) / category
+    if not d.exists():
+        return []
+    return [f for f in sorted(d.iterdir()) if f.is_file() and f.suffix.lower() in IMG_EXTS]
+
+
+def find_first_model_folder(material_root, preferred: Optional[str] = None):
+    """material_library 下「第一个有图片的子目录」及其图片列表。
+
+    - preferred（如 config 的 model_category）优先：该目录有图就直接用；
+    - 否则按子目录名排序，取第一个有图的目录；
+    - 全空返回 (None, [])。
+    返回 (dir_name or None, images: List[Path])。
+    """
+    root = Path(material_root)
+    if not root.exists():
+        return None, []
+    candidates = []
+    if preferred:
+        d = root / preferred
+        if d.is_dir():
+            candidates.append(d)
+    candidates += [d for d in sorted(root.iterdir()) if d.is_dir()]
+    seen = set()
+    for d in candidates:
+        if d in seen:
+            continue
+        seen.add(d)
+        imgs = [f for f in sorted(d.iterdir()) if f.is_file() and f.suffix.lower() in IMG_EXTS]
+        if imgs:
+            return d.name, imgs
+    return None, []
+
+
+def first_available_sku(db_path, basemap_root, spu_code: str) -> Optional[str]:
+    """返回该款号下第一个「本地有底图」的 SKU.code；无则 None。"""
+    for c in list_colors(db_path, spu_code):
+        if find_basemap(basemap_root, spu_code, c["sku_code"]) is not None:
+            return c["sku_code"]
+    return None