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# 项目当前状态简报
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## 当前已完成
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- 已明确整体链路:`来源 -> 聚合池 -> 内容提取 MCP -> LLM 摘要 -> 校验 -> 过滤 -> 入库/推送`
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- 已确定当前 MCP 的职责边界:
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- 只负责内容提取
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- 不负责摘要、分类、价值判断
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- 已完成 Python MCP 骨架
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- 已实现两个 tool:
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- `extract_url_content`
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- `extract_item_content`
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- 已完成真实 URL 提取验证
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- 已完成 LLM 摘要 prompt
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- 已完成 LLM 摘要结果 schema 校验器
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- 已完成“提取 JSON -> LLM 摘要 JSON -> 校验”的最小闭环脚本
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- 已完成 LLM 摘要校验 skill 封装
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- 已清理旧的启发式 `summarizer.py`
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- 已将旧的 MCP 设计文档更新为当前“Content Extract MCP”语义
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## 当前关键文件
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- MCP 入口:
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- `src/summary_mcp/server.py`
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- 提取主流程:
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- `src/summary_mcp/core/pipeline.py`
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- LLM 结果模型:
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- `src/summary_mcp/models/llm_result.py`
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- LLM 校验器:
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- `src/summary_mcp/validators/llm_result.py`
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- 校验 CLI:
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- `src/summary_mcp/validate_llm_result.py`
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- 最小闭环脚本:
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- `scripts/run_summary_loop.py`
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- 当前提示词:
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- `outputs/llm-summary-prompt.txt`
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- MVP 归档:
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- `docs/content-extract-mcp-mvp-archive.md`
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- 当前 TODO:
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- `TODO.md`
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## 当前已经验证通过
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- 参考文章 URL 可提取为结构化 JSON
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- LLM 可根据提取结果生成摘要 JSON
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- validator 可校验摘要 JSON
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- 最小闭环脚本可直接调用 LLM 接口并产出通过校验的结果
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## 当前未开始的下一阶段
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- 让 FreshRSS 作为主聚合池
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- 设计 FreshRSS entry -> `item` 的映射
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- 准备真实 `item` 样例
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- 开始定义规则过滤层 schema
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## 收束后建议从这里继续
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优先从这两个问题继续:
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1. FreshRSS 的 entry 字段如何映射成 `item`
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2. 先做一个真实 `item` 样例文件,再讨论规则过滤
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## 一句话结论
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当前 MVP 已完成,下一阶段不再是继续打磨 MCP,而是开始接入 FreshRSS 上游并建立 `item` 标准化入口。
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