效果优化

offline-backend-20260512/backend/app/gateway/routers/ai_writing.py

@@ -42,6 +42,8 @@ class StartWritingRequest(BaseModel):
     model_name: str = ""
     # 素材检索关键词数量：用户指定用几个关键词检索（1~10，默认 6）
     keyword_count: int = 6
+    # 写作模式：strict=严格依据素材 / loose=可结合通用知识（默认 loose）
+    writing_mode: str = "loose"
 
 
 class StartWritingResponse(BaseModel):
@@ -59,6 +61,9 @@ class ResumeRequest(BaseModel):
     user_revision_notes: str = ""
     override_verdict: bool = False
     selected_issue_indices: Optional[list[int]] = None
+    # 素材不足求助点：每个被阻塞章节的处理决策
+    # [{"sectionTitle": "...", "decision": "supplement|delete|loose"}]
+    section_decisions: list[dict] = Field(default_factory=list)
 
 
 class RenameSessionRequest(BaseModel):
@@ -234,6 +239,8 @@ async def start_writing(body: StartWritingRequest, request: Request):
         "word_count_target": body.word_count_target,
         # 规整到 [1, 10]，非法值回退默认 6
         "keyword_count": max(1, min(10, body.keyword_count)),
+        # 写作模式，非法值回退 loose
+        "writing_mode": body.writing_mode if body.writing_mode in ("strict", "loose") else "loose",
         "revision_count": 0,
         "max_revisions": 3,
         "status": "researching",
@@ -425,6 +432,7 @@ async def resume_writing(session_id: str, body: ResumeRequest, request: Request)
         "userRevisionNotes": body.user_revision_notes,
         "overrideVerdict": body.override_verdict,
         "selectedIssueIndices": body.selected_issue_indices,
+        "sectionDecisions": body.section_decisions,
     }
 
     # Record this intervention for session history

offline-backend-20260512/backend/packages/harness/deerflow/agents/ai_writing/graph.py

@@ -61,6 +61,26 @@ def _normalize_outline(outline: dict) -> dict:
     return {"title": outline.get("title", ""), "sections": sections}
 
 
+def _check_outline_material_support(outline: dict) -> str:
+    """轻量启发式：统计未关联任何素材的章节，返回预警文案（空串=无需预警）。
+
+    仅做提示、不拦截流程；真正的素材不足会在写作节点被检出并触发求助暂停。
+    """
+    sections = (outline or {}).get("sections", [])
+    weak = [
+        (s.get("section_title") or s.get("sectionTitle") or "")
+        for s in sections
+        if not (s.get("material_ids") or s.get("materialIds"))
+    ]
+    weak = [t for t in weak if t]
+    if not weak:
+        return ""
+    return (
+        f"有 {len(weak)} 个章节未关联检索素材（{('、'.join(weak))}）。"
+        "严格依据素材模式下，这些章节在写作时可能因素材不足而暂停向你求助。"
+    )
+
+
 async def pause_outline_confirm(state: AIWritingState) -> dict:
     """PAUSE-2：大纲确认"""
     user_input: dict = interrupt({
@@ -74,11 +94,20 @@ async def pause_outline_confirm(state: AIWritingState) -> dict:
     if action == "confirm":
         raw_outline = user_input.get("editedOutline") or state["current_outline"]
         edited = _normalize_outline(raw_outline) if raw_outline else state["current_outline"]
+        events: list[dict] = [{"type": "resumed", "agent_name": "系统", "message": "用户已确认大纲，开始写作"}]
+        # 阶段四：严格模式下对大纲做轻量素材充分性预警（仅提示，不拦截流程）
+        if state.get("writing_mode") == "strict":
+            warning = _check_outline_material_support(edited)
+            if warning:
+                events.append({
+                    "type": "notice", "agent_name": "系统",
+                    "title": "素材充分性提示", "detail": warning,
+                })
         return {
             "current_outline": edited,
             "last_user_intervention": user_input,
             "status": "writing_draft",
-            "progress_events": [{"type": "resumed", "agent_name": "系统", "message": "用户已确认大纲，开始写作"}],
+            "progress_events": events,
         }
 
     # re_outline
@@ -127,6 +156,65 @@ async def pause_draft_confirm(state: AIWritingState) -> dict:
     }
 
 
+async def pause_section_help(state: AIWritingState) -> dict:
+    """素材不足求助点：严格模式下作家发现章节缺素材，让用户逐章决定如何处理。
+
+    用户对每个被阻塞章节选择：
+    - supplement：补充检索素材（整体回到检索流程重走）
+    - delete：删除该章节
+    - loose：按通用知识续写该章节
+    """
+    blocked = state.get("blocked_sections") or []
+    user_input: dict = interrupt({
+        "pause_point": "section_help",
+        "message": "部分章节缺少足够素材支撑写作，请决定如何处理。",
+        "blocked_sections": blocked,
+    })
+
+    # sectionDecisions: [{"sectionTitle": "...", "decision": "supplement|delete|loose"}]
+    by_title: dict = {}
+    for d in user_input.get("sectionDecisions") or []:
+        title = d.get("sectionTitle") or d.get("section_title")
+        if title:
+            by_title[title] = d.get("decision", "loose")
+
+    # 任一章节选「补充检索」→ 整体回到检索，重走「检索 → 素材确认 → 大纲 → 写作」
+    supplement_reasons = [
+        b["reason"] for b in blocked if by_title.get(b["section_title"]) == "supplement"
+    ]
+    if supplement_reasons:
+        return {
+            # supplement_search：补充检索（保留已有素材、追加新素材），完成后直接回写作、不重排大纲
+            "last_user_intervention": {**user_input, "action": "supplement_search", "_extra_keywords": supplement_reasons},
+            "status": "researching",
+            "blocked_sections": None,
+            "progress_events": [{"type": "resumed", "agent_name": "系统", "message": "补充检索素材中…"}],
+        }
+
+    # 否则：删除标记章节、记录「通用知识续写」章节，直接回写作
+    outline = state.get("current_outline") or {"title": "", "sections": []}
+    kept, loose_titles = [], []
+    for s in outline.get("sections", []):
+        title = s.get("section_title") or s.get("sectionTitle", "")
+        decision = by_title.get(title)
+        if decision == "delete":
+            continue
+        if decision == "loose":
+            loose_titles.append(title)
+        kept.append(s)
+    # 防御：用户把所有章节都删了 → 保留原大纲并全部按通用知识写，避免空文章
+    if not kept:
+        kept = outline.get("sections", [])
+        loose_titles = [s.get("section_title") or s.get("sectionTitle", "") for s in kept]
+    return {
+        "current_outline": {**outline, "sections": kept},
+        "last_user_intervention": {**user_input, "_loose_sections": loose_titles},
+        "status": "writing_draft",
+        "blocked_sections": None,
+        "progress_events": [{"type": "resumed", "agent_name": "系统", "message": "已按你的选择继续写作…"}],
+    }
+
+
 async def pause_review_confirm(state: AIWritingState) -> dict:
     """PAUSE-4：编辑打回确认"""
     user_input: dict = interrupt({
@@ -156,6 +244,11 @@ async def pause_review_confirm(state: AIWritingState) -> dict:
 
 # ── 条件路由 ──────────────────────────────────────────────────────────────────
 
+def after_researcher(state: AIWritingState) -> str:
+    """检索完成后：补充检索（素材不足求助）直接回写作，否则去素材确认。"""
+    return "writer_draft" if state.get("status") == "writing_draft" else "pause_material"
+
+
 def after_material_pause(state: AIWritingState) -> str:
     return "researcher" if state["status"] == "researching" else "writer_outline"
 
@@ -164,6 +257,16 @@ def after_outline_pause(state: AIWritingState) -> str:
     return "writer_outline" if state["status"] == "writing_outline" else "writer_draft"
 
 
+def after_writer_draft(state: AIWritingState) -> str:
+    """写作完成后：素材不足则去求助暂停点，否则去草稿确认。"""
+    return "pause_section_help" if state["status"] == "awaiting_section_help" else "pause_draft"
+
+
+def after_section_help_pause(state: AIWritingState) -> str:
+    """求助暂停点之后：补充检索回 researcher，否则回写作。"""
+    return "researcher" if state["status"] == "researching" else "writer_draft"
+
+
 def after_draft_pause(state: AIWritingState) -> str:
     status = state["status"]
     if status == "done":
@@ -198,14 +301,16 @@ def build_ai_writing_graph():
     g.add_node("pause_material",  pause_material_confirm)
     g.add_node("writer_outline",  writer_outline_node)
     g.add_node("pause_outline",   pause_outline_confirm)
-    g.add_node("writer_draft",    writer_draft_node)
-    g.add_node("pause_draft",     pause_draft_confirm)
-    g.add_node("editor",          editor_node)
-    g.add_node("pause_review",    pause_review_confirm)
+    g.add_node("writer_draft",       writer_draft_node)
+    g.add_node("pause_section_help", pause_section_help)
+    g.add_node("pause_draft",        pause_draft_confirm)
+    g.add_node("editor",             editor_node)
+    g.add_node("pause_review",       pause_review_confirm)
 
     g.set_entry_point("intent_parser")
     g.add_edge("intent_parser",  "researcher")
-    g.add_edge("researcher",     "pause_material")
+    g.add_conditional_edges("researcher", after_researcher,
+                             {"pause_material": "pause_material", "writer_draft": "writer_draft"})
 
     g.add_conditional_edges("pause_material", after_material_pause,
                              {"researcher": "researcher", "writer_outline": "writer_outline"})
@@ -214,7 +319,12 @@ def build_ai_writing_graph():
     g.add_conditional_edges("pause_outline", after_outline_pause,
                              {"writer_outline": "writer_outline", "writer_draft": "writer_draft"})
 
-    g.add_edge("writer_draft",   "pause_draft")
+    g.add_conditional_edges("writer_draft", after_writer_draft,
+                             {"pause_section_help": "pause_section_help", "pause_draft": "pause_draft"})
+
+    g.add_conditional_edges("pause_section_help", after_section_help_pause,
+                             {"researcher": "researcher", "writer_draft": "writer_draft"})
+
     g.add_conditional_edges("pause_draft", after_draft_pause,
                              {"end": END, "writer_draft": "writer_draft", "editor": "editor"})
 

offline-backend-20260512/backend/packages/harness/deerflow/agents/ai_writing/nodes/researcher.py

@@ -3,6 +3,7 @@ from __future__ import annotations
 
 import asyncio
 import logging
+import re
 import uuid
 from typing import List
 
@@ -46,6 +47,25 @@ def _resolve_max_materials(raw: object) -> int:
     return max(_MIN_MAX_MATERIALS, min(_MAX_MAX_MATERIALS, n))
 
 
+# 占位/示意性关键词（模型误抄提示词模板时产生），检索前剔除
+_PLACEHOLDER_KEYWORD_RE = re.compile(r"^(关键词\d*|keyword\d*|kw\d*|\.+|…+)$", re.IGNORECASE)
+
+
+def _clean_keywords(raw: object, fallback: str) -> list[str]:
+    """清洗 LLM 产出的关键词：去空白、丢弃占位符（如「关键词1」「...」）、去重。
+
+    全部被滤掉时回退为写作意图本身，避免拿占位词检索出一堆无关素材。
+    """
+    cleaned: list[str] = []
+    for kw in raw if isinstance(raw, list) else []:
+        s = str(kw).strip()
+        if not s or _PLACEHOLDER_KEYWORD_RE.match(s):
+            continue
+        cleaned.append(s)
+    deduped = list(dict.fromkeys(cleaned))
+    return deduped or [fallback]
+
+
 def _per_keyword_limit(max_materials: int, total_keywords: int) -> int:
     """把素材总量上限均分到每个检索词上的检索条数（向上取整）。
 
@@ -77,6 +97,9 @@ async def researcher_node(state: AIWritingState, config: RunnableConfig) -> dict
     intervention = state.get("last_user_intervention") or {}
     extra_keywords: list[str] = intervention.get("_extra_keywords") or intervention.get("extra_keywords") or []
 
+    # 素材不足求助点触发的「补充检索」：保留原大纲，检索完直接回写作、不走素材确认/大纲
+    is_supplement = intervention.get("action") == "supplement_search"
+
     # 用户指定的检索关键词数量（1~10），决定生成多少个检索词、检索多少个方向
     keyword_count = _resolve_keyword_count(state.get("keyword_count"))
 
@@ -115,7 +138,8 @@ async def researcher_node(state: AIWritingState, config: RunnableConfig) -> dict
         config=config,
         model_name=keyword_model,
     )
-    keywords: list[str] = kw_result.get("keywords", [intent])
+    # 清洗关键词：剔除占位符 / 空值，全空时回退写作意图
+    keywords: list[str] = _clean_keywords(kw_result.get("keywords"), intent)
     if extra_keywords:
         keywords = list(dict.fromkeys(keywords + extra_keywords))
 
@@ -237,7 +261,8 @@ async def researcher_node(state: AIWritingState, config: RunnableConfig) -> dict
 
     return {
         "material_package": pkg,
-        "status": "awaiting_material_confirm",
+        # 补充检索：直接回写作（沿用原大纲）；常规检索：进入素材确认暂停点
+        "status": "writing_draft" if is_supplement else "awaiting_material_confirm",
         "progress_events": [
             {"type": "step_start", "agent_name": "素材收集专家", "message": f"搜索关键词：{', '.join(keywords[:3])}"},
             *notices,

offline-backend-20260512/backend/packages/harness/deerflow/agents/ai_writing/nodes/writer_draft.py

@@ -3,16 +3,53 @@ from __future__ import annotations
 
 import asyncio
 import logging
+import re
 
 from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
 from langchain_core.runnables import RunnableConfig
 
 from ..state import AIWritingState, DraftArticle
-from ..prompts.writer_prompts import DRAFT_SECTION_SYSTEM, DRAFT_SECTION_USER, DRAFT_EXPAND_USER
+from ..prompts.writer_prompts import (
+    DRAFT_SECTION_SYSTEM, DRAFT_SECTION_USER, DRAFT_EXPAND_USER,
+    WRITER_MODE_LOOSE, WRITER_MODE_STRICT, SECTION_BLOCKED_MARKER,
+)
 from ._utils import get_model, _content_to_text, count_words, ThinkTagParser
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
+# 章节正文里的 Markdown 标题行（允许前导空白）
+_HEADING_PREFIX_RE = re.compile(r"^[ \t]*#{1,6}[ \t]+", re.MULTILINE)
+
+
+def _normalize_section_headings(text: str) -> str:
+    """把章节正文里所有 Markdown 标题行统一压成三级标题（###）。
+
+    作家被要求只用 ### 作为「要点」小标题；模型偶尔误用 #/##/#### 时在此纠正，
+    保证文档标题层级符合「文章 # → 章节 ## → 要点 ###」，
+    前端目录栏据此才能把要点正确识别为二级标题。
+    """
+    return _HEADING_PREFIX_RE.sub("### ", text)
+
+
+# 疑似「拒绝 / 元话语」的强特征短语：模型把对用户说的话当成正文输出时出现，
+# 这些短语几乎不可能出现在正常文章里，用作安全网识别。
+_REFUSAL_MARKERS = (
+    "我无法完成", "无法完成此任务", "无法完成该任务", "无法完成这个任务",
+    "无法完成本次", "无法写出符合", "无法撰写这篇", "无法基于现有素材",
+    "无法基于当前素材", "无法基于提供的素材",
+)
+
+
+def _looks_like_refusal(text: str) -> bool:
+    """判断一段章节产出是否疑似「拒绝 / 元话语」而非真正的文章正文。
+
+    模型遇到素材与意图不匹配时，可能把「我无法完成此任务」之类对用户说的话
+    当成正文输出。这里用强特征短语做启发式识别（安全网，非强校验）。
+    """
+    if not text or not text.strip():
+        return False
+    return any(marker in text for marker in _REFUSAL_MARKERS)
+
 
 def _get_section_materials(material_ids: list[str], pkg: dict) -> str:
     mat_map = {m["id"]: m for m in pkg.get("materials", [])}
@@ -39,6 +76,10 @@ async def writer_draft_node(state: AIWritingState, config: RunnableConfig) -> di
     intervention = state.get("last_user_intervention") or {}
     revision_count = state.get("revision_count", 0)
 
+    # 写作模式；用户在「素材不足求助」里选「按通用知识续写」的章节强制走宽松
+    writing_mode = state.get("writing_mode", "loose")
+    loose_titles: set[str] = set(intervention.get("_loose_sections") or [])
+
     # SSE 流式推送所需
     cfg = config.get("configurable", {})
     sse_queue: asyncio.Queue | None = cfg.get("sse_queue")
@@ -89,6 +130,7 @@ async def writer_draft_node(state: AIWritingState, config: RunnableConfig) -> di
     section_titles: list[str] = []
     section_bufs: list[str] = []   # 各章节正文（不含 ## 标题），供扩写兜底逐节替换
     section_errors: list[str] = []  # 分节写作的模型异常，供完成后非致命提示
+    blocked_sections: list[dict] = []  # 严格模式下素材不足、无法写作的章节
 
     for i, section in enumerate(sections):
         sec_title  = _section_title(i, section)
@@ -104,6 +146,10 @@ async def writer_draft_node(state: AIWritingState, config: RunnableConfig) -> di
             for j, s in enumerate(sections)
         )
 
+        # 本章节是否走严格模式（全局严格 且 未被用户标记为「通用知识续写」）
+        section_is_strict = writing_mode == "strict" and sec_title not in loose_titles
+        mode_section = WRITER_MODE_STRICT if section_is_strict else WRITER_MODE_LOOSE
+
         user_msg = DRAFT_SECTION_USER.format(
             article_title=article_title,
             outline_context=outline_context,
@@ -111,6 +157,7 @@ async def writer_draft_node(state: AIWritingState, config: RunnableConfig) -> di
             key_points=key_points_str,
             section_materials=section_materials,
             revision_section=revision_notes,
+            mode_section=mode_section,
             target_words=words_per_section,
         )
 
@@ -147,8 +194,27 @@ async def writer_draft_node(state: AIWritingState, config: RunnableConfig) -> di
                     "is_section_done": True,
                 }))
 
+            cleaned_buf = section_buf.strip()
+            blocked_reason = ""
+            # 严格模式：作家用哨兵声明素材不足，或仍输出了拒绝话术 → 标记为待求助章节
+            if section_is_strict and SECTION_BLOCKED_MARKER in cleaned_buf:
+                blocked_reason = (
+                    cleaned_buf.split(SECTION_BLOCKED_MARKER, 1)[1].strip()[:120]
+                    or "素材不足以支撑本章节写作"
+                )
+            elif _looks_like_refusal(cleaned_buf):
+                if section_is_strict:
+                    blocked_reason = "素材不足以支撑本章节写作"
+                else:
+                    # 宽松模式：模型仍拒绝，安全网占位，不打断流程
+                    logger.warning("draft section [%s] looks like a refusal, replaced with placeholder", sec_title)
+                    section_errors.append(f"「{sec_title}」生成内容疑似拒绝/无关，已占位")
+                    cleaned_buf = "（本节内容生成异常，建议重新生成或补充相关素材）"
+            if blocked_reason:
+                blocked_sections.append({"section_title": sec_title, "reason": blocked_reason})
+                cleaned_buf = f"（本节素材不足：{blocked_reason}）"
             section_titles.append(sec_title)
-            section_bufs.append(section_buf.strip())
+            section_bufs.append(cleaned_buf)
 
         except Exception as e:
             logger.error("draft section [%s] failed: %s", sec_title, e, exc_info=True)
@@ -156,8 +222,26 @@ async def writer_draft_node(state: AIWritingState, config: RunnableConfig) -> di
             section_bufs.append("（内容生成失败，请重试）")
             section_errors.append(f"「{sec_title}」{type(e).__name__}: {e}")
 
+    # 严格模式下有章节无法基于素材写作 → 暂停求助用户，不产出半成品草稿
+    if blocked_sections:
+        return {
+            "blocked_sections": blocked_sections,
+            "status": "awaiting_section_help",
+            "progress_events": [
+                {"type": "step_start", "agent_name": "作家", "message": f"开始写作（第{revision_count+1}稿）"},
+                {
+                    "type": "notice", "agent_name": "作家", "title": "素材不足",
+                    "detail": f"有 {len(blocked_sections)} 个章节缺少足够素材支撑写作，需要你决定如何处理。",
+                },
+            ],
+        }
+
     def _assemble() -> str:
-        body = "\n\n".join(f"## {t}\n\n{b}" for t, b in zip(section_titles, section_bufs))
+        # 章节正文里的标题统一归一到 ###（要点小标题），章节标题用 ##，文章标题用 #
+        body = "\n\n".join(
+            f"## {t}\n\n{_normalize_section_headings(b)}"
+            for t, b in zip(section_titles, section_bufs)
+        )
         return f"# {article_title}\n\n{body}"
 
     full_markdown = _assemble()

offline-backend-20260512/backend/packages/harness/deerflow/agents/ai_writing/prompts/researcher_prompts.py

@@ -1,3 +1,7 @@
+# 注：两个 USER 提示词末尾的 `/no_think` 是 Qwen3 系列的"软开关"，
+# 收到当轮即跳过思考过程；对其它大模型只是一行普通文本、无副作用。
+# 中文「严禁思考」强令块对所有模型生效，保留不动。
+
 EXTRACT_KEYWORDS_SYSTEM = """你是一名专业情报研究员（素材收集专家）。
 你的目标：为写作任务提取搜索关键词。
 你的工作背景：你在一家权威媒体机构任职，熟悉各类信息源的可信度评估。
@@ -26,8 +30,12 @@ EXTRACT_KEYWORDS_USER = """写作意图：{user_intent}
 目标读者：{target_audience}
 
 请提取 {keyword_count} 个搜索关键词，用于搜集相关素材。
-关键词数量必须为 {keyword_count} 个，不多不少。只输出 JSON：
-{{"keywords": ["关键词1", "关键词2"]}}"""
+关键词数量必须为 {keyword_count} 个，不多不少。
+关键词必须是依据上述写作意图提炼的真实检索词，不要照抄下方 JSON 模板里的占位符。
+只输出 JSON（下方 ... 是占位示意，不是真实关键词）：
+{{"keywords": ["...", "..."]}}
+
+/no_think"""
 
 RANK_MATERIALS_SYSTEM = """你是一名专业情报研究员（素材收集专家）。
 你的目标：对搜索结果按相关度排序和筛选。
@@ -57,4 +65,6 @@ RANK_MATERIALS_USER = """写作意图：{user_intent}
 {materials_list}
 
 请选出最相关的素材ID（最多8条），按相关度从高到低排序。只输出 JSON：
-{{"ranked_ids": ["id1", "id2"], "summary": "共搜索到X条素材，精选Y条"}}"""
+{{"ranked_ids": ["id1", "id2"], "summary": "共搜索到X条素材，精选Y条"}}
+
+/no_think"""

offline-backend-20260512/backend/packages/harness/deerflow/agents/ai_writing/prompts/writer_prompts.py

@@ -5,7 +5,17 @@ OUTLINE_SYSTEM = """你是一名专业内容创作者（作家）。
 你只能做以下事情：
 1. 分析素材，提取核心观点
 2. 规划文章章节结构和每节要点
-你不能写正文，只写大纲。
+你不能写正文，只写大纲。大纲须紧扣写作意图，并尽量覆盖可用素材中的核心信息。
+
+【严禁思考与表态】（最高优先级）
+- 禁止输出任何思考、分析、规划过程，禁止 <think></think> 标签及其中内容。
+- 禁止输出任何对用户说的话或对任务的评价（如"素材不足""无法规划大纲"）；无论素材是否充分，都必须直接产出大纲 JSON。
+- 收到输入后立即、直接输出最终 JSON，不得有任何前置内容。
+
+【要点（key_points）的特殊要求】
+- 每个要点都会作为文章里的一个二级小标题呈现，所以要点必须写成"标题式短语"。
+- 用简洁的名词性短语，控制在 15 字以内，不要写成完整句子，不要带句末标点。
+- 每个章节规划 2-4 个要点，不要过多，避免文章被切得过碎。
 
 【输出要求】
 - 只输出一个 JSON 对象，不要任何解释文字，不要 markdown 代码块。
@@ -17,9 +27,9 @@ OUTLINE_SYSTEM = """你是一名专业内容创作者（作家）。
 {
   "title": "新能源汽车出口为何高速增长",
   "sections": [
-    {"section_title": "引言：出口数据创新高", "key_points": ["今年出口量同比增长", "在全球市场的排名变化"], "material_ids": ["m001"]},
+    {"section_title": "引言：出口数据创新高", "key_points": ["出口量同比增幅", "全球市场排名变化"], "material_ids": ["m001"]},
     {"section_title": "增长背后的三大动因", "key_points": ["产业链成本优势", "海外政策利好", "产品竞争力提升"], "material_ids": ["m002", "m003"]},
-    {"section_title": "结论与展望", "key_points": ["未来增长面临的挑战", "行业趋势判断"], "material_ids": ["m004"]}
+    {"section_title": "结论与展望", "key_points": ["未来增长挑战", "行业趋势判断"], "material_ids": ["m004"]}
   ]
 }"""
 
@@ -34,20 +44,51 @@ OUTLINE_USER = """写作意图：{user_intent}
 请规划文章大纲（3-5个章节），只输出 JSON 格式。"""
 
 DRAFT_SECTION_SYSTEM = """你是一名专业内容创作者（作家）。
-你的目标：根据大纲和素材，写出一段高质量的文章内容。
+你的目标：根据大纲和素材，写出一段结构清晰、高质量的文章内容。
 你的工作背景：你有十年内容创作经验，文字流畅，善于用事实说话。
 
 你只能做以下事情：
 1. 根据给定的章节要点和素材写这一段内容
-2. 观点必须来自素材，不编造数据
+2. 优先采用素材中的事实与数据；素材不足时可结合你的通用知识与常识补充论述，但须紧扣写作意图与章节主题，不要脱离主题杜撰具体的数字、人名、机构名与日期
 你不能修改大纲，不能写其他章节，只写当前这一段。
 
+【严禁思考与表态】（最高优先级）
+- 禁止输出任何思考、分析、规划过程，禁止"让我想想""首先""我需要""根据写作要求"之类的过渡语。
+- 禁止输出 <think></think> 标签及其中的任何内容。
+- 禁止输出任何对用户说的话或对任务本身的评价，例如"我无法完成此任务""您提供的素材无法支撑写作""建议您提供……素材""素材与意图不匹配"等——这类话绝不允许出现在文章里。
+- 无论素材是否充分，你都必须直接产出文章正文本身；收到输入后立即开始写正文（含 ### 小标题），不要有任何前置说明。
+
+【结构要求】
+- 把本章节的每一个「章节要点」写成一个二级小标题，用 Markdown 三级标题语法：### 要点
+- 每个 ### 小标题下面紧跟该要点的论述正文，正文连贯成段。
+- 即使章节只有一个要点，也要为它写出对应的 ### 小标题。
+- 小标题文字简洁，直接沿用给定的要点措辞，不要加序号、不要加标点。
+- 只能使用 ### 这一级标题；绝不要输出 # 或 ##（文章标题、章节标题由系统统一添加）。
+
 【输出要求】
-- 直接返回这一段的正文文字，不要 JSON，不要章节标题，不要解释。
+- 直接返回这一段的内容（含 ### 小标题与正文），不要 JSON，不要解释。
 - 不要写"以下是正文""本段内容如下"之类的开场白。
-- 段落要连贯成文，不要罗列要点。
 - 紧扣本章节主题，不要写「文章整体结构」中其他章节负责的内容，避免重复。
-- 充分展开每个要点：每个要点至少用 2-3 句话论述，结合素材中的事实与数据说理，写满要求的篇幅。"""
+- 充分展开每个要点：每个要点至少用 2-3 句话论述，尽量结合素材中的事实与数据说理，写满要求的篇幅。"""
+
+# ── 写作模式说明：注入 DRAFT_SECTION_USER 的 {mode_section} ───────────────────
+
+# 章节无法基于素材写作时，作家在严格模式下输出的哨兵标记
+SECTION_BLOCKED_MARKER = "[[SECTION_BLOCKED]]"
+
+WRITER_MODE_LOOSE = """
+【写作模式：宽松】
+素材充分时优先采用素材；素材不足时可结合你的通用知识与常识补充论述，
+但必须紧扣写作意图与本章节主题，不要脱离主题杜撰具体数字、人名、机构名。"""
+
+WRITER_MODE_STRICT = """
+【写作模式：严格依据素材】
+本章节论述必须严格基于上方「相关素材」，不得使用素材之外的知识，不得杜撰任何事实与数据。
+如果上方素材确实不足以支撑本章节的写作，不要勉强拼凑、不要写无关内容，
+此时只输出一行：{marker} 一句话说明缺什么素材（例：{marker} 缺少关于XX的具体数据与案例），
+此外不要输出任何内容。只要素材能支撑哪怕部分要点，就正常写作，不要输出该标记。""".format(
+    marker=SECTION_BLOCKED_MARKER
+)
 
 DRAFT_SECTION_USER = """文章标题：{article_title}
 文章整体结构：
@@ -58,8 +99,9 @@ DRAFT_SECTION_USER = """文章标题：{article_title}
 
 相关素材：
 {section_materials}
-{revision_section}
-请写出「{section_title}」这一章节的正文内容，不少于 {target_words} 字，论述充分、内容充实。"""
+{revision_section}{mode_section}
+请写出「{section_title}」这一章节的内容，不少于 {target_words} 字。
+把上述每个章节要点写成一个 ### 二级小标题，并在标题下展开论述，论述充分、内容充实。"""
 
 DRAFT_EXPAND_USER = """文章标题：{article_title}
 当前章节：{section_title}
@@ -71,5 +113,8 @@ DRAFT_EXPAND_USER = """文章标题：{article_title}
 这一章节已有内容如下：
 {existing_text}
 
-以上内容篇幅不足。请在保留原意和事实的基础上重写并扩充这一章节，使正文不少于 {target_words} 字。
-要求：补充更多来自素材的事实、数据与分析，论述更充分、更具体；直接返回扩充后的完整章节正文，不要章节标题、不要解释。"""
+以上内容篇幅不足。请在保留原意、事实和 ### 二级小标题结构的基础上重写并扩充这一章节，使内容不少于 {target_words} 字。
+要求：
+- 补充更多来自素材的事实、数据与分析，论述更充分、更具体。
+- 保留并沿用原有的 ### 小标题（每个章节要点对应一个），只用 ### 这一级标题，不要输出 # 或 ##。
+- 直接返回扩充后的完整章节内容（含 ### 小标题），不要解释。"""

offline-backend-20260512/backend/packages/harness/deerflow/agents/ai_writing/state.py

@@ -73,11 +73,17 @@ class UserInterventionPayload(TypedDict):
 WritingStatus = Literal[
     "researching", "awaiting_material_confirm",
     "writing_outline", "awaiting_outline_confirm",
-    "writing_draft", "awaiting_draft_confirm",
+    "writing_draft", "awaiting_section_help", "awaiting_draft_confirm",
     "reviewing", "awaiting_review_confirm",
     "revising", "done", "error",
 ]
 
+
+class BlockedSection(TypedDict):
+    """严格模式下素材不足、无法写作的章节。"""
+    section_title: str
+    reason: str
+
 class AIWritingState(TypedDict):
     # 写作配置
     user_intent: str
@@ -86,6 +92,8 @@ class AIWritingState(TypedDict):
     word_count_target: int
     # 素材检索关键词数量（用户指定，1~10，默认 6）
     keyword_count: int
+    # 写作模式：strict=严格依据素材 / loose=可结合通用知识（默认 loose）
+    writing_mode: str
 
     # Agent A 输出
     material_package: Optional[MaterialPackage]
@@ -101,6 +109,9 @@ class AIWritingState(TypedDict):
     # 用户干预数据（每个干预点会覆盖）
     last_user_intervention: Optional[UserInterventionPayload]
 
+    # 严格模式下素材不足、待用户决策的章节（写作节点产出，求助暂停点消费）
+    blocked_sections: Optional[List[BlockedSection]]
+
     # 流程控制
     revision_count: int
     max_revisions: int