Reorganize workspace and archive skill artifacts
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zhuyongxin
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# Essence 报告：AI Pipeline 架构
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**项目：** Lumina
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**Lens（透镜）：** Mechanical（技术实现）
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**设计分析：** Article AI Pipeline Service
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**文件数：** 6 个核心文件
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**状态：** 完成
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## 定位
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** standout design：** 模块化 AI 内容处理管道，支持配置化 Prompt 和 Model。
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**为什么值得学：**
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- 解决「AI 处理步骤硬编码」的通病
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- 结构化输出协议可复用到其他 AI 项目
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- 任务状态机设计可迁移到任意异步处理系统
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## 核心文件
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| 文件 | 角色 | 关键内容 |
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|------|------|----------|
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| `article_ai_pipeline_service.py:102` | Pipeline 编排器 | `ArticleAIPipelineService` 主类 |
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| `article_ai_pipeline_service.py:114` | 输出契约定义 | `STRUCTURED_OUTPUT_CONTRACTS` |
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| `article_ai_pipeline_service.py:2039` | 清洗阶段 | `process_article_cleaning` |
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| `article_ai_pipeline_service.py:3567` | AI 内容生成 | `process_ai_content` |
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| `task_state.py:1` | 状态机 | `ALLOWED_TASK_STATUS_TRANSITIONS` |
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## Call Chain 调用链
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```
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submit_article(url)
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│
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▼
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┌─────────────────────────┐
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│ ingest_service │
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│ - fetch raw HTML │
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└───────────┬─────────────┘
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│
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▼
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┌─────────────────────────┐ ┌─────────────────────────┐
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│ process_article_cleaning│────▶│ process_article_validate│
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│ - 清洗原始内容为 Markdown│ │ - 验证内容合规性 │
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└───────────┬─────────────┘ └───────────┬─────────────┘
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│ │
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│ ▼
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│ ┌─────────────────────────┐
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│ │ process_article_classify│
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│ │ - 自动分类 │
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│ └───────────┬─────────────┘
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│ │
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▼ ▼
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┌─────────────────────────┐ ┌─────────────────────────┐
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│ process_article_tagging │ │ 其他 AI 任务... │
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│ - 自动打标签 │ │ │
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└───────────┬─────────────┘ └─────────────────────────┘
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│
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▼
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┌─────────────────────────┐
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│ process_ai_content │
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│ - summary/key_points/ │
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│ quotes/outline/ │
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│ infographic │
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└─────────────────────────┘
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```
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## 核心设计模式
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### 1. 结构化输出契约（Structured Output Contract）
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**文件:** `article_ai_pipeline_service.py:114-205`
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```python
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STRUCTURED_OUTPUT_CONTRACTS = {
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||||
"classification": PromptOutputContract(
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mode="structured_json",
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||||
response_format={
|
||||
"type": "json_schema",
|
||||
"json_schema": {
|
||||
"name": "article_classification_result",
|
||||
"schema": {"type": "object", "properties": {
|
||||
"category_id": {"type": "string"}
|
||||
}, "required": ["category_id"]}
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||||
}
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||||
},
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system_instruction="固定输出协议：必须返回单个 JSON 对象..."
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),
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# ... tagging, validation, outline
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}
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```
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**作用：** 将「AI 输出格式不稳定的」问题在系统设计层面解决，不再依赖 Prompt Engineering。
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### 2. 可配置 Prompt + Model 绑定
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**文件:** `article_ai_pipeline_service.py:255-334`
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**查询优先级：**
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1. 传入的 `model_config_id` / `prompt_config_id`
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2. Category 级别的配置
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3. 全局默认配置
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**迁移价值：**
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- 无需重启服务即可切换模型
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- A/B 测试不同 Prompt 效果
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- 支持多模型混用（强项模型处理特定任务）
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### 3. Pipeline 状态机
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**文件:** `task_state.py:12-23`
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```python
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ALLOWED_TASK_STATUS_TRANSITIONS = {
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||||
TASK_STATUS_PENDING: {TASK_STATUS_PROCESSING, TASK_STATUS_CANCELLED},
|
||||
TASK_STATUS_PROCESSING: {
|
||||
TASK_STATUS_PENDING, TASK_STATUS_COMPLETED, TASK_STATUS_FAILED
|
||||
},
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||||
TASK_STATUS_FAILED: {TASK_STATUS_PENDING}, # 支持重试
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||||
TASK_STATUS_CANCELLED: {TASK_STATUS_PENDING}, # 取消后可恢复
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}
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```
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**扩展点：** 状态流转规则集中定义，新增状态只需改一行。
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### 4. 续写/修复机制
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**文件:** `article_ai_pipeline_service.py:3567-3598`
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```python
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async def process_ai_content(
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self,
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||||
article_id: str,
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||||
content_type: str,
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||||
continuation_source_usage_id: str | None = None, # 续写源头
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||||
continuation_feedback: str | None = None, # 用户反馈
|
||||
...
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):
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```
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**设计意图：** 不是一轮生成完事，而是支持「反馈 → 修复 → 续写」的迭代循环。
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## Pattern 分析
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| 维度 | 内容 |
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|------|------|
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| **问题** | 如何为同一篇文章批量生成摘要、标签、分类、翻译等 AI 内容？ |
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| **模式** | 配置驱动的 Pipeline + 结构化输出契约 |
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| **替代方案** | A) 每个功能独立 endpoint，各自调用 AI（重复配置）；B) 固定流程硬编码（不可配置） |
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| **Tradeoff** | 放弃实时性（Pipeline 异步执行），换取可配置性和失败隔离 |
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| **证据** | `article_ai_pipeline_service.py:102-205` 定义契约；`task_state.py:1-60` 状态机 |
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## Migration 示例（可执行）
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**场景：** 为自己的项目实现「User Content → AI Processed Content」管道。
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```python
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# pipeline.py - 核心骨架（≤20 行）
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from dataclasses import dataclass
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from typing import Callable
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||||
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@dataclass
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||||
class PipelineStep:
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||||
name: str
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||||
processor: Callable[[str], str]
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||||
output_type: str = "text"
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||||
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||||
class ContentPipeline:
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||||
def __init__(self):
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||||
self.steps: list[PipelineStep] = []
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||||
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||||
def add_step(self, step: PipelineStep):
|
||||
self.steps.append(step)
|
||||
|
||||
async def process(self, content: str) -> dict:
|
||||
results = {"input": content}
|
||||
for step in self.steps:
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||||
results[step.name] = await step.processor(results.get(step.output_type, content))
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||||
return results
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||||
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||||
# 使用
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||||
pipeline = ContentPipeline()
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||||
pipeline.add_step(PipelineStep("clean", clean_html, "text"))
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||||
pipeline.add_step(PipelineStep("summarize", generate_summary, "clean"))
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||||
```
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## Pitfalls 陷阱
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| 陷阱 | 原因 | 规避方法 |
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|------|------|----------|
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| AI 输出格式不稳定 | 未定义结构化契约 | 复制 `STRUCTURED_OUTPUT_CONTRACTS` 思想 |
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| Pipeline 某步失败导致整体失败 | 无状态隔离 | 每步独立状态，失败可重试 |
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| Prompt 调优困难 | Prompt 与代码耦合 | 数据库存储，支持按 category 配置 |
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||||
| 成本不可控 | 无 Token 统计 | 每步记录 `price_input_per_1k` / `price_output_per_1k` |
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## 证据核对
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- [x] 设计真实存在（`article_ai_pipeline_service.py:102`）
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- [x] 文件列表 ≤ 10（实际 6 个）
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- [x] Pattern 可解释（配置驱动 + 结构化契约）
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- [x] Migration ≤ 20 行（上面示例 19 行）
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- [x] Pitfalls 具体（有代码/配置对应）
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