inkreachhub/pod_trend_agent
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pod_trend_agent/README.md
T
3218485270 d68cc3b9e3 v106-v109 童装支持 + 标题模板外部化 + 模板导出增强 
- 新增男童/女童检测（gender_from_category 优先判童装）与童装场景图生成
  （configs/kids_features.yaml：模特/场景/服装风格，同一商品固定同一组）
- 童装 SPU 字段映射：kids_type→SPU商品属性-类型、kids_age→适用年龄段、
  target_audience 按性别映射、kids_type_map 女童「上衣」→「针织上衣」
- 标题生成提示词外部化：prompts/title_prompt_{1,2,3}.md + config.yaml 路由表
- 模板多站点匹配：经营站点可配多个，命中任意一个即匹配
- 种草图生成失败自动重试（seed_shot.retries，换场景/模特/风格）
- 模板导出新增 Preview 文件夹（成功产品 _composite.oss.jpg + result.xlsx）
- 修复 SKU 尺码未按从小到大排序（_size_rank 支持单一年龄码 6Y/10Y）
2026-09-01 17:24:23 +08:00

29 KiB
Raw Permalink Blame History

POD 热点抓取 Agent（LangGraph 工程化版）

自动抓取海外各国（US / GB / JP / AU / MX / DE / BR / SA / PL / ES / IT / CA / KR）实时热点 + 风格趋势， 过滤侵权风险，产出可直接用于 AI 生图的印花设计提示词，并完成 设计稿 → 三合一模特试穿 → OSS 图床 → 种草图 → 商品上传模板 的完整 POD 生产链路。本版本用 LangGraph 重写，强调工程化、节点兜底、可插拔。

两种运行模式

模式 入口 数据来源 适用
热点采集模式 UI「热点采集」 Google Trends（trending/style/related） 抓国家实时热点词，LLM 筛出可印花设计
Pinterest 参考模式 UI「Pinterest 参考模式」 Pinterest 爬图 + LLM 多模态分析 从真实图片提炼原创印花设计，侵权风险更低

架构：LangGraph 状态图

模式 A：热点采集模式

START → seed → fetch → filter → score → screen → prompt_build → compose → product
      → oss_upload → seed_shot → template_export → END
节点 职责 可插拔点 / 兜底
seed 动态生成种子词（trending 派生 + 历史热点 + 月份/节日 → LLM） 策略可插拔（graph/seeds/）；LLM 失败回退静态种子
fetch 抓取热点（Google Trends 多数据源汇总） 数据源可插拔（graph/sources/）；单源失败不影响其它源
filter 黑名单 + 真实人物 + 设计相关性三级过滤 各级独立 try，单级失败不影响其它级
score 归一化 + 跨源融合 + 综合分 纯逻辑，空数据返回空
screen LLM 合规筛查 + 结构化四要素 LLM 后端可插拔（graph/llms/）；调用失败降级 Mock
prompt_build 用固定模板装配 image/wearable/composite 提示词 四要素缺失时动态推导兜底
compose 生成纯印花设计稿（白底，可直接打印） 图像后端可插拔（graph/backends/）；无底图只导出
product SPU/颜色选品 → 底图 → 三图合成（图1模特+图2设计稿+图3底图） 缺底图/模特图自动跳过
oss_upload 压缩（3:4 / ≥1340×1785 / <2MB）+ 上传阿里云 OSS 可关闭（oss.enabled=false）
seed_shot 从三合一主图按颜色选取种草图 + 上传 按 seed_shot.count 随机选取
template_export 把 SPU/SKU 数据填入商品上传模板 模板列名模糊匹配，多语言变体兼容

模式 B：Pinterest 参考模式

START → pinterest_init → pinterest_search → pinterest_scrape → pinterest_analyze
      → [pinterest_route 循环：简报不足 → 回 pinterest_search]
      → pinterest_finalize（排空简报池，后台并发生成 设计→三合一→OSS→种草图）
      → template_export → END
节点 职责
pinterest_init 创建简报池 + 并发生成流水线（graph/pinterest_pipeline.py）
pinterest_search 按需生成搜索词（direct=种子词直接拼「 t-shirt design」；llm=LLM 按需生成，json_schema+防重复）
pinterest_scrape 用 Playwright 爬取 Pinterest 图片（共享 Chrome 登录态，并发=1）
pinterest_analyze 从图池取图 → 多并发 LLM 多模态分析 → 原创设计简报（侵权检测 + 原创化引导）
pinterest_route 简报不足 → 图池有未消费图 → 继续分析；图池不足 → 新一轮搜索；轮次耗尽 → 结束
pinterest_finalize 排空简报池，后台线程池并发生成（设计→三合一→OSS→种草图），合并产品

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）、 scrape_concurrency（爬图并发，必须=1）、err400_limit（400 超限放弃当前种子词）、 max_empty_analyze（连续空分析轮次上限，0=自动）。

每个节点都用 graph/validate.with_fallback 包裹：任何未预料异常都被捕获、记入 state['errors']、返回最小更新，整图继续往下走，单点故障不中断流水线。致命图像服务错误（503 / "No available compatible accounts"）除外——with_fallback 不再静默吞掉，会同步标记流水线终止， 让路由短路到 pinterest_finalize → template_export 提前收尾合成模板。

模式 B-2：自定义图片模式（Custom）

无需采集/搜索图片，把用户本地图片文件夹里的有效图片直接送进多模态分析，沿用 Pinterest 后续所有步骤（分析 → 设计稿 → 三合一 → OSS → 种草图 → 模板导出）。

START → pinterest_init → pinterest_custom_load → pinterest_analyze
      → [pinterest_custom_route 循环：图池有未消费图 → 继续分析；图池空/简报达标 → 结束]
      → pinterest_finalize → template_export → END
节点 职责
pinterest_custom_load 读取 pinterest.custom_image_dir 文件夹 → 统计有效图片 → 数量硬校验 → 每次重建图池 + 清空已消费拉黑

启用方式（两种任选）：

  • 配置 config.yaml 的 pinterest.mode: "custom" 并填 pinterest.custom_image_dir: "<文件夹路径>"；
  • 或直接在 UI 选择「自定义图片」流程 →「📁 选图片文件夹…」选择文件夹后运行（自动写入配置）。

数量硬校验（必过）：

  • 必须先选定上传的文件夹（UI 未选会弹窗报错，任务不启动）；
  • 文件夹内所有有效图片（jpg/jpeg/png/webp，递归）数量必须 > 0；
  • 选品清单总数（product.spu_tasks 展开后）不得大于有效图片数。不满足则在 UI 弹窗 / run_pinterest_ref 提前抛错 / custom_load 节点记录错误，三重拦截，任务不进入分析。

行为差异：自定义模式每次运行把图池重建为该文件夹的图片集（唯一图源）并清空已消费 md5 拉黑， 保证用户每次重新上传/选择的所有有效图片都会被重新多模态分析；分析批上限按「选品清单总数」截断， 避免对多余图片浪费配额。pinterest_custom_route 只在 wait / analyze / done 间流转，从不 search。

自定义模式提示词独立：

  • 多模态分析提示词：prompts/custom_analyze_system.md / prompts/custom_analyze_user.md （与 Pinterest 模式的 pinterest_analyze_* 完全独立，互不影响）；
  • 生图提示词模板：config.yaml 的 custom.prompt_pieces（image_prompt_template / negative_prompt）可编辑——以参考图片的整体氛围/主题/时代/风格类型为灵感，明确禁止复制或模仿 参考图片的印刷 artwork、角色、布局、文字及服装/模特等元素，仅基于观察到的主题/技术/调色板/布局 生成新设计；留空回退代码内置 CUSTOM_IMAGE_PROMPT_TEMPLATE / CUSTOM_NEGATIVE_PROMPT。

目录结构

pod_trend_agent/
├── cli.py                 # 命令行入口
├── ui_app.py              # 桌面 UI（Tkinter）
├── config.yaml            # 全局配置（数据源、权重、黑名单、LLM、模板、compose/product/oss/seed_shot）
├── configs/
│   ├── countries/         # 各国 Google Trends 种子词（US|GB|JP|AU|MX|DE|BR|SA|PL|ES|IT|CA|KR.yaml）
│   ├── pinterest/         # 各国 Pinterest 种子词池（<CC>.yaml）
│   ├── model_features.yaml    # 模特特征库（按性别分组 female/male，种草图用）
│   ├── kids_features.yaml     # ★ 童装特征库（男童/女童：模特、场景、服装风格，种草图用）
│   ├── seed_shot_templates.yaml  # 种草图提示词模板
│   └── style_features.yaml
├── prompts/<country>/     # ★ 每个国家不同的提示词单独文件夹
│   ├── system_prompt.md   #   该国 LLM 系统提示（补充段，叠加到默认规则）
│   └── aesthetics.yaml    #   审美 hint + 风格-配色 extra 规则 + 额外黑名单
├── prompts/pinterest_analyze_system.md  # 多模态分析系统提示词（Pinterest/自定义模式），可配置
├── prompts/pinterest_analyze_user.md    # 多模态分析用户提示词，可配置
├── prompts/custom_analyze_system.md     # 自定义模式多模态分析系统提示词（独立于 Pinterest）
├── prompts/custom_analyze_user.md       # 自定义模式多模态分析用户提示词（独立于 Pinterest）
├── prompts/title_prompt_1.md            # ★ 标题生成提示词（英语市场 US/GB/AU/MX）
├── prompts/title_prompt_2.md            # ★ 标题生成提示词（日本市场 JP）
├── prompts/title_prompt_3.md            # ★ 标题生成提示词（西班牙市场 ES）
├── graph/
│   ├── state.py           # AgentState（共享状态）
│   ├── validate.py        # with_fallback 兜底 + 数据校验
│   ├── loader.py          # 配置/提示词加载与合并
│   ├── scoring.py         # 归一化/融合/过滤（纯逻辑）
│   ├── style_rules.py     # 动态风格/配色推导
│   ├── templates.py       # 固定提示词模板（按国家区分，文字敏感规则）
│   ├── classify.py        # 热点分类
│   ├── pinterest.py       # Pinterest 图池/黑名单/压缩/MD5 去重
│   ├── pinterest_pipeline.py  # 简报池 + 并发生成流水线（Pinterest 模式核心）
│   ├── product.py / product_batch.py  # 三合一合成 / 批量
│   ├── seed_shot.py       # 种草图选取 + 模特特征（性别分组）
│   ├── template_export.py # 商品上传模板导出（列名模糊匹配）
│   ├── oss_upload.py      # 图片压缩 + 阿里云 OSS 上传
│   ├── sources/           # 数据源可插拔（google_trends + 注册表）
│   ├── llms/              # LLM 后端可插拔（mock / openai_compat + 注册表）
│   ├── backends/          # 图像后端可插拔（openai / mock）
│   ├── seeds/             # 种子词策略可插拔（static / dynamic + holidays）
│   ├── nodes/             # 流水线节点（seed/fetch/.../pinterest_*/product/oss/seed_shot/template_export）
│   └── agent.py           # 构建并编译 StateGraph（build_graph / build_pinterest_graph）
├── templates/
│   └── template_router.py # 商品上传模板路由（列名定位、数据写入）
├── scripts/
│   └── package.py         # 一键打包脚本（PyInstaller → dist_vXX）
├── basemap/               # 平铺衣服底图（<款号>/<SKU.code>/）
├── material_library/      # 模特图（<品类>/）
├── db/spu_sku.db          # SPU/SKU 数据库
├── pinterest_scraper/     # Playwright 爬虫 + Chrome 登录态（含跨运行持久化 .collected_urls.json）
└── output/<country>/      # ★ 每个国家的产物独立文件夹
    ├── design_briefs.json/md   # 设计简报（含 image_prompt / composite_prompt）
    ├── designs/               # 纯印花设计稿
    ├── product/               # 三合一合成图 + 已填写商品模板 <SKU>_已填写.xlsx
    ├── Preview/               # ★ 成功导入模板产品的 _composite.oss.jpg 压缩图 + result.xlsx（货号|中文标题|英文标题）
    └── report.md              # 各阶段统计 + 兜底错误记录

Pinterest 参考模式详解

  1. 种子词池：configs/pinterest/<CC>.yaml 存各国风格化种子词（含节日词），偏向印花设计。
  2. 按需搜索：每次只生成 1 个搜索词（search_terms_per_run=1），自动追加「 t-shirt design」后缀 （保证爬到的图是真实印花艺术，而非生活方式/风景图）；爬取成功才标记已用，失败不拉黑。
  3. 爬图：Playwright 打开 Pinterest 搜索页截图采集（共享 .chrome_session 登录态，并发强制=1）。 每个关键词维护跨运行持久化已采集 URL 集合（save_dir/.collected_urls.json）：滚动采集时跳过 历史 URL 旧图（不计入 count），继续下拉直至凑满新图或滚动到底（连续 10 轮无新图停止）——同一关键词 重复搜索也能采到新图，而非永远返回顶部旧图。
  4. 图池 + MD5 去重：图片注册 image_pool.json；分析过的 md5 一律拉黑（used_images.json）； 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。
  7. 空选品守卫：任务清单（self._tasks）为空时直接弹窗拦截并提示「请先添加选品（款号 → 颜色 → ＋添加选品）」；run_pinterest_pipeline 也有空选品守卫，即使绕过 UI 直接调用也会拒绝启动。
  8. 连续空分析保护：图片分析连续多轮无新增简报（分析失败 / 图片均不适合印花）时，达到 pinterest.max_empty_analyze 上限（0=自动：目标 SPU 数+2，至少 3）即终止分析直接收尾， 避免「逐一取下一张参考图」式无限空转。

多模态分析提示词（可配置）

Pinterest 参考模式与自定义图片模式的多模态分析提示词已外部化为配置，无需改代码即可调优：

  • prompts/pinterest_analyze_system.md——多模态分析系统提示词（POD T 恤设计分析师角色 + 禁止抄袭/违禁项/输出 JSON 结构等规则）；
  • prompts/pinterest_analyze_user.md——用户提示词（"Analyze the attached image and produce one ORIGINAL T-shirt print design brief..."）。

加载优先级（graph/llms/openai_compat_backend.py）：

  1. prompts/<国家>/pinterest_analyze_*.md（国家专属覆盖）；
  2. prompts/pinterest_analyze_*.md（全局配置，先查运行根 exe 旁再查内置）；
  3. 内置默认常量（兜底，向前兼容）。

直接编辑这两份文件即可自定义分析与生图引导规则；pinterest_analyze_system.md 里可调整 image_prompt 二段式结构 / suitable_for_print 判定标准等约束（多模态分析不再产出 negative_prompt，生图负向约束由固定 print_suffix 承担）。

标题生成提示词（可配置）

标题生成提示词已外部化为独立文件，无需改代码即可调优：

  • prompts/title_prompt_1.md——英语市场（US/GB/AU/MX），输出 en_title + cn_title；
  • prompts/title_prompt_2.md——日本市场（JP），输出 en_title + cn_title + ja_title；
  • prompts/title_prompt_3.md——西班牙市场（ES），输出 es_title + cn_title。

路由表在 config.yaml 的 title_templates.route（国家 → 模板编号），新增国家/改路由只需编辑 config.yaml。模板内 {year}/{month}/{season} 占位符运行时自动替换为当前时间；md/yaml 缺失时 回退代码内置默认模板，标题生成不中断。

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。
  • 生图进度日志：每次生图调用提交前打印 [img] 开始图生图/文生图（模型，尺寸，参考图 N 张）→ 文件名， 保存后打印 [img] 已生成（耗时 Xs）——同步成功不再静默，UI 日志区能实时看到生图进度，避免"看起来卡死"。
  • 异步任务轮询超时：_wait_task 轮询超时 60s → 300s（与提交请求 timeout 一致）。网关异步任务实际 需 30s~6 分钟（设计稿/三图合成），60s 轮询超时会把仍在处理中的任务误判为失败而重复提交，白白消耗配额和时间。
  • 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。
  • 图源映射（可配置）：config.product.mark_dirs 定义 SPU.mark → material_library 下的 model_dir（模特图）/ flat_dir（平铺图）两个图源文件夹及对应合成提示词。热点采集与 Pinterest 两种模式统一走该映射：在「有图的文件夹」间按任务序号独立随机抽图，抽到模特图用模特三图提示词 （图1模特+图2印花+图3底图），抽到平铺图用平铺三图提示词（图1平铺实拍+图2印花+图3底图）。 同一 SPU 的多款不再共用同一张图；某类目录无图则只用另一类。每张种草图随机取不同模特特征。 合成提示词可配置覆盖：mark_dirs 下配置 flat_prompt / model_prompt 时优先生效 （product_node._active_prompt），留空才回退内置 FLAT_LAY_PROMPT / MODEL_WEAR_PROMPT。

模特性别分组

configs/model_features.yaml 的模特特征按性别分组（female / male）。种草图生成时读取商品上传 模板的「类目」表头值：

  • 类目含「男童」→ 固定从 boy_kids 组随机取模特（童装）
  • 类目含「女童」→ 固定从 girl_kids 组随机取模特（童装）
  • 类目含「男」（如 男士时尚>男装>男装T恤）→ 固定从 male 组随机取模特
  • 类目含「女」→ 固定从 female 组随机取模特
  • 都不含 → 男女混合随机

判定顺序：先判「男童/女童」再判「男/女」（因为"男童"也含"男"、"女童"也含"女"）。

童装场景图生成（男童 / 女童）

检测到模板类目为男童/女童时，种草图不再套用 seed_shot_templates.yaml，而是直接使用 configs/kids_features.yaml 里配置的完整场景提示词（同一商品全套图固定同一组 模特+场景+服装风格）：

  • model_features.boy_kids / model_features.girl_kids——童装模特特征
  • scene_features.boy_kids / scene_features.girl_kids——童装场景完整提示词（支持 [商品名称]/[材质]/[模特特征]/[服装风格] 占位符）
  • style_features.boy_kids / style_features.girl_kids——童装服装风格

种草图重试：config.yaml 的 seed_shot.retries（默认 3）——生成失败（如图像 API 安全策略拦截） 时自动换一组 场景/模特/风格 重试，全部失败则返回空、不中断流水线；成人模式失败时换模板/特征重试。

生图尺寸（读 config，不硬编码）

图片类型 配置项 默认
纯印花设计稿 compose.design_size 1024x1024（1:1）
三合一合成图 compose.size 1536x2048（3:4）
种草图 seed_shot.size 1536x2048（3:4）

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 {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%)）；
  • 款式来源：SPU 行「款式来源」统一填「现货款」；
  • 商品产地：所有国家统一填「中国大陆」；新增「产地省份」精确匹配列，统一填「广东省」（不再读站点/做字典映射）；
  • SKU 分类 / SKU 数量 / SKU 数量单位：模板检测到这些列即统一填固定值（不再检测「非必填」备注）： SKU分类=单品、SKU数量=1、SKU数量单位=件；
  • 建议售价 / 建议售价单位：模板存在对应列且 suggested_price_ratio > 0 时统一必填—— 建议售价 = 申报价格 ×（1+比例%），单位统一填 CNY（不再检测模板备注）；
  • SPU 商品属性列名兼容：resolve_col 支持「SPU商品属性-袖型」前缀剥离匹配——列名带前缀的模板 （如沙特女装模板）精确匹配，列名不带前缀的模板（如黑白CasualNest Shop）自动剥离前缀后匹配；
  • 尺码下拉框动态引用：_read_size_options 识别 INDIRECT(...) 动态引用公式，能解析则按下拉选项 过滤 SKU 行（尺码不在下拉内跳过），无法解析（空单元格/跨表）时返回 None 不启用过滤，避免误杀全部 SKU 行；
  • SPU 商品属性字段映射：placket_type→门襟类型、sleeve_type→袖型、sleeve_length_type→袖长、 breast_pad→胸垫、layout→版型、silhouette→廓形、length_type→长度、belt→腰带、 occasion→场合、scene→场景、hemline_shape→下摆形状，各字段独立不覆盖；
  • 季节映射（女装）：spu.season 的「四季」→「ALL/全球/所有」（config.yaml 的 season_map.female 可配置）；
  • 印花图案映射（女装）：spu.pattern 为「印花」时 →「卡通」（pattern_map 可配置）；
  • 适用人群映射（童装）：spu.target_audience 按童装性别映射（target_audience_map.kids 可配置）， 如女童模板「男童」→「女童」、男童模板「女童」→「男童」；
  • 童装字段映射：检测到男童/女童模板时，spu.kids_type →「SPU商品属性-类型」、spu.kids_age →「适用年龄段」； kids_type 值映射：kids_type_map.girl_kids（可配置）仅女童模板生效，如「上衣」→「针织上衣」，男童保留原值；
  • SKU 尺码升序排序：写入模板前按 sku.size 从小到大排序（_size_rank 支持数字码/字母码/童装年龄码 6Y/10Y/1-2Y/均码等），保证每个 SPU 块内尺码有序，不受 db 存储顺序影响；
  • 多站点模板匹配：模板「经营站点」表头下可配置多个站点（逐行读取），当前国家命中其中任意一个即视为 匹配，不再只认第一个站点；
  • Preview 文件夹：模板导出成功后生成 output/<国家>/<ts>/Preview/——复制成功导入模板产品的 _composite.oss.jpg 压缩图 + 生成 result.xlsx（货号 | 中文标题 | 英文标题），仅含成功产品；
  • 详情图文：由全部主图 + 种草图组成（不再拼接 img_url_2）；
  • 规格类型2 = {size}*{color}；币种=CNY；发货仓1~N 取模板顶头按「、」分隔，库存均 200；
  • 模板文件被占用（打开中）时自动换名 <SKU>_已填写_N.xlsx，不中断导出；
  • 多颜色 + 模式：sku_code 支持逗号分隔多颜色；spu_per_color（true=每颜色一个 SPU 块 / false=单 SPU 挂多颜色变体）；CLI 用 --single-spu 切单 SPU 模式，UI 用「颜色多选 + 模板模式」。

用法

# 跑全部国家（热点采集模式，默认 US GB JP AU）
python cli.py

# 只跑英国，Mock 兜底 LLM
python cli.py -c GB --provider mock

# 跑美国 + 真实 LLM（provider 已在 config.llm_screen 配好时可不传）
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

# 查看 db 可选款号 / 某款颜色
python cli.py --list-spus
python cli.py --list-colors DG004

# 指定款号+颜色跑流水线（product.backend=mock 占位 / openai 真生图需 compose.api_key）
python cli.py -c GB --spu DG004 --sku DG004-BL01

桌面 UI（Tkinter 轻量版）

# 开发模式直接跑
python ui_app.py

# 无 GUI 自检（验证环境/核心链路，结果写入运行根 self_test_result.txt）
python ui_app.py --self-test

UI 功能：国家多选、流程选择（热点采集 / Pinterest 参考模式 / 自定义图片模式）、LLM 后端选择、种子上限、 SPU/颜色选品、运行（后台线程 + 实时日志）、结果表格（双击看完整提示词）、打开产物目录。

打包

# 一键打包（自动取下一个版本号）
python scripts/package.py

# 指定版本号
python scripts/package.py 84

产物：dist_vXX/PODTrendAgent.exe。打包流程：PyInstaller 构建（不跑自检）→ 同步数据目录 （config.yaml / configs / prompts / templates / basemap / material_library / db / output / logs）→ 复制当前 Chrome 登录态到 exe 同目录（pinterest_scraper/.chrome_session）→ 同步上一个版本的 .cache。 exe 运行时优先读 exe 旁这份配置（改了就生效），exe 内置的作为兜底默认。

数据流要点

  1. seed（动态种子词）：收集 trending 派生（去噪 + 人名 + 风险护栏过滤）、上轮 safe 历史热点、 当前月份/临近节日，由 LLM 后端（mock 规则 / 真 LLM）生成动态种子词，与 yaml 静态种子合并注入抓取配置。
  2. fetch 抓 gt_trending（国家 RSS 实时榜）+ gt_style/gt_related（风格/行业种子关联词）。
  3. filter 三级过滤：合规黑名单（全局 + 各国 extra_blacklist）→ 真实人物 → 泛新闻/科技/赛事词。
  4. score 按 (source,kind) 分组 min-max 归一化、跨源融合加权重。
  5. screen LLM 合规筛查，产出 risk_level / 四要素；keep_review=false 时丢弃待复核。
  6. prompt_build 用四要素 + 固定模板装配 image/wearable/composite 提示词（结构一致、可复用 img2img）。
  7. compose 生成纯印花设计稿（白底，可直接打印），product 取第一张作为图2 复用。
  8. product SPU/颜色选品 → basemap 底图 → 三图合成（图1模特 + 图2设计稿 + 图3底图）→ 模板。
  9. oss_upload 压缩（3:4 / ≥1340×1785 / <2MB）+ 上传阿里云 OSS，URL 写回 *_url 字段。
  10. seed_shot 从三合一主图按颜色选取种草图（模特性别分组），上传 OSS，URL 写入模板「详情图文」。
  11. template_export 把 SPU/SKU 数据填入商品上传模板，输出 <SKU>_已填写.xlsx。

合规红线（最重要）：版权/商标/真实人物/敏感内容一律拦截或降级；二创/重绘仍有风险， 拿不准进"待复核"。各国侵权盲区不同（如英国 WWE/游戏/乐队、日本动漫 IP），放在 prompts/<country>/aesthetics.yaml 的 extra_blacklist 按国家隔离。

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