feat(ai-writing): 大纲先行确认 + 新文章类型识别 + 参考文献 + 编辑器修复
- 写作配置 Q&A 改为「先流式生成大纲并多轮确认 → 再确认意图」，放宽轮数上限 - 意图识别出列表外的新文章类型时带上类型名+简介（仅本次写作临时使用） - 成稿支持参考文献：正文 [n] 角标 + 文末按出现顺序的「参考文献」列表（表单开关，默认开） - 流式接取未闭合 <think> 思考内容，首 token 前加「正在整理…」占位 - 修复右侧编辑器输入空格只出一次、光标跳字（避免自激回灌 setContent 重置光标） Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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+1273
-352
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+9
-3
@@ -209,11 +209,17 @@ async def pause_draft_confirm(state: AIWritingState, config: RunnableConfig) ->
|
||||
"progress_events": [{"type": "resumed", "agent_name": "系统", "message": f"按用户意见重写（{notes[:30]}）"}],
|
||||
}
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# to_editor
|
||||
# to_editor：用户可能在「您的修改意见」里填了关注点再点「让编辑继续审核」，
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||||
# 把它带给编辑节点，让三维度审查重点核查用户在意的方面（不再被丢弃）。
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editor_notes = (user_input.get("userRevisionNotes") or "").strip()
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msg = (
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f"提交编辑审核（已附带你的修改意见：{editor_notes[:30]}）"
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||||
if editor_notes else "提交编辑审核"
|
||||
)
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||||
return {
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"last_user_intervention": user_input,
|
||||
"last_user_intervention": {**user_input, "_editor_notes": editor_notes},
|
||||
"status": "reviewing",
|
||||
"progress_events": [{"type": "resumed", "agent_name": "系统", "message": "提交编辑审核"}],
|
||||
"progress_events": [{"type": "resumed", "agent_name": "系统", "message": msg}],
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
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||||
+20
-3
@@ -10,6 +10,7 @@ from langchain_core.runnables import RunnableConfig
|
||||
from ..state import AIWritingState, ReviewResult, ReviewIssue
|
||||
from ..prompts.editor_prompts import (
|
||||
EDITOR_SYSTEM, FACT_REVIEW_USER, LOGIC_REVIEW_USER, LANGUAGE_REVIEW_USER,
|
||||
USER_FOCUS_BLOCK,
|
||||
)
|
||||
from ._agent_runner import (
|
||||
EDITOR_AGENT_ID,
|
||||
@@ -34,6 +35,19 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
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||||
_DEFAULT_PASS_THRESHOLD = 75
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||||
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||||
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||||
def _build_user_focus(state: AIWritingState) -> str:
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||||
"""从干预数据取用户在「编辑审核」时附带的修改意见，拼成注入审查提示词的关注块。
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||||
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||||
仅当用户点「让编辑继续审核」且填了意见（graph.py `to_editor` 分支 stash 的
|
||||
``_editor_notes``）时返回非空块；否则返回空串，三维度审查保持原样。
|
||||
"""
|
||||
intervention = state.get("last_user_intervention") or {}
|
||||
notes = (intervention.get("_editor_notes") or "").strip()
|
||||
if not notes:
|
||||
return ""
|
||||
return USER_FOCUS_BLOCK.format(notes=notes)
|
||||
|
||||
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||||
def _materials_summary(pkg: dict) -> str:
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||||
lines = []
|
||||
for m in (pkg.get("materials") or [])[:6]:
|
||||
@@ -129,10 +143,13 @@ async def editor_node(state: AIWritingState, config: RunnableConfig) -> dict:
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||||
ai_writing_config = get_ai_writing_config()
|
||||
pass_threshold = int(ai_writing_config.get("pass_threshold", _DEFAULT_PASS_THRESHOLD))
|
||||
|
||||
# 用户在草稿确认时附带的修改意见 → 注入三维度审查，让编辑重点核查（空则不影响原审查）
|
||||
user_focus = _build_user_focus(state)
|
||||
|
||||
REVIEW_TASKS = [
|
||||
("fact", FACT_REVIEW_USER.format(materials_summary=mats, article=article)),
|
||||
("logic", LOGIC_REVIEW_USER.format(article=article)),
|
||||
("language", LANGUAGE_REVIEW_USER.format(article=article)),
|
||||
("fact", FACT_REVIEW_USER.format(materials_summary=mats, article=article, user_focus=user_focus)),
|
||||
("logic", LOGIC_REVIEW_USER.format(article=article, user_focus=user_focus)),
|
||||
("language", LANGUAGE_REVIEW_USER.format(article=article, user_focus=user_focus)),
|
||||
]
|
||||
|
||||
# 内置 agent 模式（config.yaml ai_writing.use_builtin_agents.editor）：
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||||
|
||||
+3
-1
@@ -151,7 +151,9 @@ def _resolve_intent_fields(
|
||||
llm_type = raw_type if raw_type in valid_keys else fallback_type
|
||||
|
||||
preconfigured_type = (state.get("article_type") or "").strip()
|
||||
if preconfigured_type in valid_keys:
|
||||
if preconfigured_type:
|
||||
# 用户/配置助手已明确指定文章类型（含**列表外的自定义/新类型**）→ 原样尊重，
|
||||
# 不再因不在默认表里被丢弃回退成默认（否则自定义/新类型在写作时会被还原成默认）。
|
||||
final_article_type = preconfigured_type
|
||||
else:
|
||||
final_article_type = llm_type
|
||||
|
||||
+324
-54
@@ -1,6 +1,7 @@
|
||||
"""作家节点 Phase 2：按大纲逐段写正文，支持流式 chunk 输出。"""
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import json
|
||||
import logging
|
||||
import re
|
||||
|
||||
@@ -9,9 +10,16 @@ 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,
|
||||
DRAFT_SECTION_SYSTEM, DRAFT_SECTION_USER, DRAFT_EXPAND_USER, DRAFT_COMPRESS_USER,
|
||||
OUTLINE_REVISE_SYSTEM, OUTLINE_REVISE_USER,
|
||||
WRITER_MODE_LOOSE, WRITER_MODE_STRICT, SECTION_BLOCKED_MARKER,
|
||||
)
|
||||
# 复用大纲节点的解析/素材摘要：修订模式下先据意见更新大纲（含标题），再重写正文。
|
||||
# writer_outline 不反向 import 本模块，无循环。
|
||||
from .writer_outline import (
|
||||
_parse_outline as _revise_parse_outline,
|
||||
_materials_summary as _revise_materials_summary,
|
||||
)
|
||||
from ._agent_runner import (
|
||||
WRITER_AGENT_ID,
|
||||
WritingAgentUnavailable,
|
||||
@@ -27,13 +35,116 @@ from ._model_fallback import (
|
||||
emit_model_switch_event,
|
||||
fallback_chain,
|
||||
)
|
||||
from ._utils import resolve_writing_model_name, _content_to_text, count_words, reasoning_delta, ThinkTagParser, safe_get_stream_writer
|
||||
from ._utils import resolve_writing_model_name, _content_to_text, count_words, llm_json, reasoning_delta, ThinkTagParser, safe_get_stream_writer
|
||||
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
# 章节正文里的 Markdown 标题行(允许前导空白) — 分组捕获缩进 + 井号串
|
||||
_HEADING_PREFIX_RE = re.compile(r"^([ \t]*)(#{1,6})[ \t]+", re.MULTILINE)
|
||||
|
||||
# ── 字数控制 ────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
# 全文允许偏离目标字数的误差带（用户要求「误差不超过 100 字」）：初稿装配后双向收敛
|
||||
# 到 [target-tol, target+tol] 内，太短就扩写、太长就压缩。
|
||||
_WORD_COUNT_TOLERANCE = 100
|
||||
# 单节字数下限：均分/压缩时给章节兜个底，避免某节被压成一两句话。
|
||||
_SECTION_MIN_WORDS = 80
|
||||
# 收敛回合上限：每回合调一节（按相对应得字数偏差最大的节优先）。放宽到 8，让大幅超量
|
||||
# （需逐节压多节）也能压到位；命中容差或所有节都压不动即提前停。
|
||||
_MAX_REBALANCE_ROUNDS = 8
|
||||
|
||||
|
||||
def _allocate_section_words(word_count_target: int, n_sections: int) -> int:
|
||||
"""把总目标字数均分到各章节。
|
||||
|
||||
历史实现按 1.1 过量系数放大以补偿模型「写不够」，但实测模型更常「写太多」
|
||||
（800 字写成 2000）。这里去掉放大、按目标如实均分，只留一个保底下限防止单节退化；
|
||||
初稿超量/欠量统一交给装配后的双向收敛阶段纠正，确保全文落在误差带内。
|
||||
"""
|
||||
n = max(n_sections, 1)
|
||||
return max(_SECTION_MIN_WORDS, round(word_count_target / n))
|
||||
|
||||
|
||||
def _section_word_range(per_section: int) -> tuple[int, int]:
|
||||
"""单节目标对应的「硬上下限」，喂给模型卡字数。
|
||||
|
||||
关键是给出**上限**——旧提示词只说「不少于 N 字」，模型逐节超额累加才把 800 写成 2000。
|
||||
"""
|
||||
return int(per_section * 0.85), int(per_section * 1.2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _pick_rebalance(
|
||||
counts: list[int], fair: int, target: int, tol: int, skip: set[int] | tuple = ()
|
||||
) -> tuple[int, int] | None:
|
||||
"""决定下一步调整哪一节、调到多少字；全文已在容差内或无可调项则返回 None。
|
||||
|
||||
返回 ``(idx, sec_target)``：
|
||||
- 全文偏长 → 选「超应得份额最多」且未跳过的节，**压到它的应得份额**（可达目标，不强求
|
||||
一节吃下全部缺口；各超额节轮流压到份额，累计即收敛到目标）。没有超份额的节时，退而
|
||||
把最长的一节按缺口压一压。
|
||||
- 全文偏短 → 选「最欠份额」的节，把整体缺口加到它头上扩写（扩写对模型更容易）。
|
||||
``skip`` 是本轮已尝试但「压不动 / 没改善」的章节集合，跳过它们换下一节，避免一节压不动
|
||||
就放弃整个收敛。配合调用方「确有改善才采用」的护栏，保证单调收敛、自然终止。
|
||||
"""
|
||||
if not counts:
|
||||
return None
|
||||
total = sum(counts)
|
||||
delta = target - total # >0 需补，<0 需删
|
||||
if abs(delta) <= tol:
|
||||
return None
|
||||
pool = [k for k in range(len(counts)) if k not in skip]
|
||||
if not pool:
|
||||
return None
|
||||
if delta < 0:
|
||||
over = [k for k in pool if counts[k] > fair]
|
||||
if over:
|
||||
idx = max(over, key=lambda k: counts[k] - fair)
|
||||
return idx, max(_SECTION_MIN_WORDS, fair)
|
||||
# 各节都不高于均分却仍超目标（节数偏多 / 下限抬高）→ 压最长的一节
|
||||
idx = max(pool, key=lambda k: counts[k])
|
||||
return idx, max(_SECTION_MIN_WORDS, counts[idx] + delta)
|
||||
under = [k for k in pool if counts[k] < fair]
|
||||
target_pool = under or pool
|
||||
idx = min(target_pool, key=lambda k: counts[k] - fair)
|
||||
return idx, counts[idx] + delta
|
||||
|
||||
|
||||
# 触发「先改大纲再重写正文」的修订动作（直接按用户意见改 / 采纳编辑意见 / 自定义修订）
|
||||
_REVISE_ACTIONS = {"user_revise", "accept_review", "custom_revise"}
|
||||
|
||||
|
||||
async def _revise_outline_with_notes(
|
||||
state: AIWritingState, config: RunnableConfig, outline: dict, feedback: str
|
||||
) -> dict:
|
||||
"""修订模式下，先按用户/编辑意见更新大纲（标题/结构），再据此重写正文。
|
||||
|
||||
章节标题、文章标题都由大纲注入，正文生成本身不产出标题——所以「把第一章标题改成…」
|
||||
「加一节 / 删一节 / 调整顺序」这类指令必须先落到大纲，成稿里才看得到变化（否则只是
|
||||
正文被重写、标题仍沿用旧大纲）。复用 OUTLINE_REVISE 提示词：它只改用户明确提到的
|
||||
部分，纯正文类意见（如「第二段数据来源不清晰」）不会误动结构。任何异常都保留原大纲。
|
||||
"""
|
||||
pkg = state.get("material_package") or {}
|
||||
model_name = (state.get("model_name") or "").strip() or None
|
||||
try:
|
||||
result = await llm_json(
|
||||
OUTLINE_REVISE_SYSTEM,
|
||||
OUTLINE_REVISE_USER.format(
|
||||
user_intent=state.get("user_intent", ""),
|
||||
article_type=state.get("article_type", "analysis"),
|
||||
target_audience=state.get("target_audience", "普通读者"),
|
||||
word_count_target=state.get("word_count_target", 800),
|
||||
current_outline=json.dumps(outline, ensure_ascii=False, indent=2),
|
||||
feedback=feedback,
|
||||
materials_summary=_revise_materials_summary(pkg),
|
||||
),
|
||||
outline, # 解析失败 → 回退原大纲
|
||||
config,
|
||||
model_name=model_name,
|
||||
)
|
||||
return _revise_parse_outline(result)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.warning("draft revise: outline update failed, keep original outline: %s", e)
|
||||
return outline
|
||||
|
||||
|
||||
def _normalize_section_headings(text: str) -> str:
|
||||
"""把章节正文里的 Markdown 标题层级归一到允许的两级:### / ####。
|
||||
@@ -117,19 +228,112 @@ def _looks_like_refusal(text: str) -> bool:
|
||||
return any(marker in text for marker in _REFUSAL_MARKERS)
|
||||
|
||||
|
||||
def _get_section_materials(material_ids: list[str], pkg: dict) -> str:
|
||||
def _build_citation_map(pkg: dict) -> dict[str, int]:
|
||||
"""material_id → 1-based 序号（按 package 顺序），写作时作为角标 [n] 的稳定编号。
|
||||
|
||||
成稿装配后再按「正文出现顺序」重排成连续 [1][2][3]（见 ``_append_references``）。
|
||||
"""
|
||||
return {m["id"]: i + 1 for i, m in enumerate(pkg.get("materials", [])) if m.get("id")}
|
||||
|
||||
|
||||
def _get_section_materials(material_ids: list[str], pkg: dict, cite_map: dict[str, int] | None = None) -> str:
|
||||
"""渲染本节可用素材喂给作家。
|
||||
|
||||
``cite_map`` 非空（开启参考文献）时，每条素材前缀用其**全局引用编号** ``[n]``，作家据此在
|
||||
正文里打角标；为空时沿用旧行为（前缀素材 id，仅作辨识、不要求引用）。
|
||||
"""
|
||||
mat_map = {m["id"]: m for m in pkg.get("materials", [])}
|
||||
|
||||
def _prefix(mid: str) -> str:
|
||||
if cite_map and mid in cite_map:
|
||||
return f"[{cite_map[mid]}]"
|
||||
return f"[{mid}]"
|
||||
|
||||
lines = []
|
||||
for mid in material_ids:
|
||||
if mid in mat_map:
|
||||
m = mat_map[mid]
|
||||
lines.append(f"[{mid}] {m['title']}: {m['content'][:300]}")
|
||||
lines.append(f"{_prefix(mid)} {m['title']}: {m['content'][:300]}")
|
||||
if not lines:
|
||||
for m in pkg.get("materials", [])[:2]:
|
||||
lines.append(f"[{m['id']}] {m['title']}: {m['content'][:300]}")
|
||||
lines.append(f"{_prefix(m['id'])} {m['title']}: {m['content'][:300]}")
|
||||
return "\n".join(lines) if lines else "（无相关素材）"
|
||||
|
||||
|
||||
# 开启参考文献时，追加到每节写作指令末尾：要求作家在引用素材处打角标。
|
||||
_CITATION_DIRECTIVE = (
|
||||
"\n\n【引用要求】上面每条素材前的 [n] 是它的编号。"
|
||||
"当你在正文里用到某条素材的事实/数据/观点时，在该句句末加上对应角标，如 [1] 或 [1][3]；"
|
||||
"只能使用确实给出的素材编号，不要编造编号，不要给通用常识加角标。"
|
||||
"不要在本节末尾自行罗列参考文献——文末的「参考文献」列表由系统统一生成。"
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
_CITATION_TOKEN_RE = re.compile(r"\[(\d{1,3})\]")
|
||||
|
||||
|
||||
def _format_reference_entry(m: dict) -> str:
|
||||
"""单条参考文献的展示文本：标题. 来源. 日期. url（缺项自动省略）。"""
|
||||
title = (m.get("title") or "").strip() or "（无标题）"
|
||||
parts = [title]
|
||||
source = (m.get("source") or "").strip()
|
||||
if source:
|
||||
parts.append(source)
|
||||
date = (m.get("published_at") or "").strip()
|
||||
if date:
|
||||
parts.append(date)
|
||||
entry = ". ".join(parts)
|
||||
url = (m.get("url") or "").strip()
|
||||
if url:
|
||||
entry = f"{entry}. {url}"
|
||||
return entry
|
||||
|
||||
|
||||
def _append_references(markdown: str, pkg: dict, cite_map: dict[str, int]) -> str:
|
||||
"""把正文里的引用角标按「出现顺序」重排为连续 [1][2][3]，并在文末追加「参考文献」列表。
|
||||
|
||||
只收录正文真正引用到（且编号有效）的素材，列表顺序与正文出现顺序一致——像论文一样。
|
||||
没有任何有效引用时原样返回（不加空列表）。
|
||||
"""
|
||||
num_to_mat: dict[int, dict] = {}
|
||||
for m in pkg.get("materials", []):
|
||||
n = cite_map.get(m.get("id"))
|
||||
if n:
|
||||
num_to_mat[n] = m
|
||||
if not num_to_mat:
|
||||
return markdown
|
||||
|
||||
# 1) 按正文出现顺序收集被引用且有效的原始编号
|
||||
order: list[int] = []
|
||||
seen: set[int] = set()
|
||||
for match in _CITATION_TOKEN_RE.finditer(markdown):
|
||||
k = int(match.group(1))
|
||||
if k in num_to_mat and k not in seen:
|
||||
seen.add(k)
|
||||
order.append(k)
|
||||
if not order:
|
||||
return markdown
|
||||
|
||||
# 2) 原始编号 → 连续新编号（出现先后）；逐 match 独立映射，避免顺序替换串号
|
||||
renumber = {old: new for new, old in enumerate(order, start=1)}
|
||||
|
||||
def _sub(match: re.Match) -> str:
|
||||
k = int(match.group(1))
|
||||
return f"[{renumber[k]}]" if k in renumber else match.group(0)
|
||||
|
||||
body = _CITATION_TOKEN_RE.sub(_sub, markdown)
|
||||
|
||||
# 3) 文末参考文献列表（按新编号顺序）。
|
||||
# 每条之间用**空行**分隔，使其各成独立段落——否则 Markdown 会把单换行的多行并成一段，
|
||||
# 所有文献会挤成一坨（见排版反馈）。与正文一致沿用 [n] 角标，不再叠加列表序号。
|
||||
entries = [
|
||||
f"[{renumber[old]}] {_format_reference_entry(num_to_mat[old])}"
|
||||
for old in order
|
||||
]
|
||||
references_md = "## 参考文献\n\n" + "\n\n".join(entries)
|
||||
return f"{body}\n\n{references_md}"
|
||||
|
||||
|
||||
async def _save_draft_to_repo(config: RunnableConfig, draft: DraftArticle) -> None:
|
||||
"""把 current_draft 异步落到业务表（best-effort，写失败不影响流程）。
|
||||
|
||||
@@ -171,6 +375,10 @@ async def writer_draft_node(state: AIWritingState, config: RunnableConfig) -> di
|
||||
intervention = state.get("last_user_intervention") or {}
|
||||
revision_count = state.get("revision_count", 0)
|
||||
|
||||
# 参考文献：开启且有素材时，写作给素材编号 + 要求作家打角标 [n]，成稿装配后统一生成文献列表。
|
||||
add_references = bool(state.get("add_references", False)) and bool(pkg.get("materials"))
|
||||
cite_map = _build_citation_map(pkg) if add_references else None
|
||||
|
||||
# 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 [])
|
||||
@@ -198,11 +406,23 @@ async def writer_draft_node(state: AIWritingState, config: RunnableConfig) -> di
|
||||
if parts:
|
||||
revision_notes = "\n修改要求：\n" + "\n".join(parts)
|
||||
|
||||
# 修订模式：先把上面这条意见落实到大纲（标题/结构），再据更新后的大纲逐节重写。
|
||||
# 章节标题、文章标题都由大纲注入、正文生成本身不产出标题，所以「改第一章标题」「加一节/
|
||||
# 删一节」这类指令必须先改大纲才能在成稿里生效（否则只是正文被重写、标题仍是旧的）。
|
||||
outline_revised = False
|
||||
if intervention.get("action") in _REVISE_ACTIONS and revision_notes.strip():
|
||||
revised_outline = await _revise_outline_with_notes(state, config, outline, revision_notes.strip())
|
||||
if revised_outline and revised_outline != outline:
|
||||
outline = revised_outline
|
||||
outline_revised = True
|
||||
|
||||
word_count_target = state.get("word_count_target", 800)
|
||||
sections = outline.get("sections", [])
|
||||
n_sections = max(len(sections), 1)
|
||||
# 单节硬下限：总目标 / 节数，乘 1.1 过量系数补偿模型对短目标的天然欠量；单节至少 150 字
|
||||
words_per_section = max(150, int(word_count_target * 1.1 / n_sections))
|
||||
# 按目标如实均分到各节（不再放大），并给模型一个硬上下限区间卡字数；
|
||||
# 装配后再双向收敛把全文夹逼进误差带。
|
||||
words_per_section = _allocate_section_words(word_count_target, n_sections)
|
||||
sec_min_words, sec_max_words = _section_word_range(words_per_section)
|
||||
article_title = outline.get("title", "文章")
|
||||
|
||||
# 兼容后端 snake_case 与前端编辑后回传的 camelCase
|
||||
@@ -265,7 +485,7 @@ async def writer_draft_node(state: AIWritingState, config: RunnableConfig) -> di
|
||||
key_points = section.get("key_points") or section.get("keyPoints") or []
|
||||
mat_ids = section.get("material_ids") or section.get("materialIds") or []
|
||||
|
||||
section_materials = _get_section_materials(mat_ids, pkg)
|
||||
section_materials = _get_section_materials(mat_ids, pkg, cite_map)
|
||||
# 三级结构:把每个 KeyPoint 展开成「小节标题 + 缩进子要点」喂给作家。
|
||||
# 兼容旧 session 里 key_points 为 List[str] 的情况(走相同 helper)。
|
||||
key_points_str = _render_key_points_for_prompt(key_points)
|
||||
@@ -289,7 +509,12 @@ async def writer_draft_node(state: AIWritingState, config: RunnableConfig) -> di
|
||||
revision_section=revision_notes,
|
||||
mode_section=mode_section,
|
||||
target_words=words_per_section,
|
||||
min_words=sec_min_words,
|
||||
max_words=sec_max_words,
|
||||
)
|
||||
# 开启参考文献时，追加角标引用要求（两条路径——内置 agent 与旧路径——共用 user_msg）。
|
||||
if add_references:
|
||||
user_msg += _CITATION_DIRECTIVE
|
||||
|
||||
section_buf = "" # 只累积正文（非思考）用于拼接 Markdown
|
||||
section_succeeded = False
|
||||
@@ -440,61 +665,95 @@ async def writer_draft_node(state: AIWritingState, config: RunnableConfig) -> di
|
||||
],
|
||||
}
|
||||
|
||||
def _assemble() -> str:
|
||||
def _assemble(bufs: list[str]) -> str:
|
||||
# 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)
|
||||
for t, b in zip(section_titles, bufs)
|
||||
)
|
||||
return f"# {article_title}\n\n{body}"
|
||||
|
||||
full_markdown = _assemble()
|
||||
async def _rewrite_section(idx: int, sec_target: int, *, shrink: bool) -> str:
|
||||
"""重写第 idx 节使其趋近 sec_target 字：shrink=True 走压缩、否则扩写（单轮，非流式）。
|
||||
|
||||
兜底优化，不再做模型链容错：拿当前已成功的模型试一次即可，失败由调用方保留原文。
|
||||
"""
|
||||
sec = sections[idx]
|
||||
tmpl = DRAFT_COMPRESS_USER if shrink else DRAFT_EXPAND_USER
|
||||
msg = tmpl.format(
|
||||
article_title=article_title,
|
||||
section_title=section_titles[idx],
|
||||
key_points=_render_key_points_for_prompt(
|
||||
sec.get("key_points") or sec.get("keyPoints") or []
|
||||
),
|
||||
section_materials=_get_section_materials(
|
||||
sec.get("material_ids") or sec.get("materialIds") or [], pkg, cite_map
|
||||
),
|
||||
existing_text=section_bufs[idx],
|
||||
target_words=sec_target,
|
||||
)
|
||||
# 扩写/压缩时保留正文里已有的引用角标 [n]，避免重排后文献缺失。
|
||||
if add_references:
|
||||
msg += "\n\n注意：保留原文中已有的引用角标（形如 [1]、[2]），不要删除或改动它们。"
|
||||
if use_agent:
|
||||
return (await stream_writing_agent(
|
||||
agent_id=WRITER_AGENT_ID,
|
||||
user_payload=msg,
|
||||
state=state,
|
||||
config=config,
|
||||
on_text=None,
|
||||
)).strip()
|
||||
rewrite_model = create_chat_model(name=current_model_name) if current_model_name else create_chat_model()
|
||||
resp = await rewrite_model.ainvoke([
|
||||
SystemMessage(content=DRAFT_SECTION_SYSTEM),
|
||||
HumanMessage(content=msg),
|
||||
])
|
||||
parser = ThinkTagParser()
|
||||
return "".join(
|
||||
t for is_thinking, t in parser.feed(_content_to_text(resp.content)) if not is_thinking
|
||||
).strip()
|
||||
|
||||
full_markdown = _assemble(section_bufs)
|
||||
word_count = count_words(full_markdown)
|
||||
|
||||
# 扩写兜底：总字数不足目标 90% 时，重写并扩充最短的章节（单轮，非流式）
|
||||
if section_bufs and word_count < word_count_target * 0.9:
|
||||
idx = min(range(len(section_bufs)), key=lambda k: count_words(section_bufs[k]))
|
||||
target_sec = sections[idx]
|
||||
expand_target = count_words(section_bufs[idx]) + (word_count_target - word_count)
|
||||
# 双向收敛兜底：把全文字数夹逼进 [target±tol]。太短就扩写最欠的节、太长就压缩最超的节，
|
||||
# 每回合只动一节，且仅在「确实更接近目标」时才采用。某节压不动 / 没改善 → 记入 skip 换
|
||||
# 下一节继续（不再一节失败就放弃整个收敛，否则弱模型一次压缩失败就留下超量稿）。
|
||||
rounds = 0
|
||||
skip: set[int] = set()
|
||||
while section_bufs and rounds < _MAX_REBALANCE_ROUNDS:
|
||||
counts = [count_words(b) for b in section_bufs]
|
||||
pick = _pick_rebalance(counts, words_per_section, word_count_target, _WORD_COUNT_TOLERANCE, skip)
|
||||
if pick is None:
|
||||
break
|
||||
rounds += 1
|
||||
idx, sec_target = pick
|
||||
shrink = sec_target < counts[idx]
|
||||
try:
|
||||
expand_msg = DRAFT_EXPAND_USER.format(
|
||||
article_title=article_title,
|
||||
section_title=section_titles[idx],
|
||||
key_points=_render_key_points_for_prompt(
|
||||
target_sec.get("key_points") or target_sec.get("keyPoints") or []
|
||||
),
|
||||
section_materials=_get_section_materials(
|
||||
target_sec.get("material_ids") or target_sec.get("materialIds") or [], pkg
|
||||
),
|
||||
existing_text=section_bufs[idx],
|
||||
target_words=expand_target,
|
||||
)
|
||||
if use_agent:
|
||||
expanded = (await stream_writing_agent(
|
||||
agent_id=WRITER_AGENT_ID,
|
||||
user_payload=expand_msg,
|
||||
state=state,
|
||||
config=config,
|
||||
on_text=None,
|
||||
)).strip()
|
||||
else:
|
||||
# 扩写是兜底优化，不再做模型链兜底：拿当前已成功的模型试一次即可，失败就保留原文。
|
||||
expand_model = create_chat_model(name=current_model_name) if current_model_name else create_chat_model()
|
||||
resp = await expand_model.ainvoke([
|
||||
SystemMessage(content=DRAFT_SECTION_SYSTEM),
|
||||
HumanMessage(content=expand_msg),
|
||||
])
|
||||
parser = ThinkTagParser()
|
||||
expanded = "".join(
|
||||
t for is_thinking, t in parser.feed(_content_to_text(resp.content)) if not is_thinking
|
||||
).strip()
|
||||
# 仅在扩写确实更长时才采用，避免越改越短
|
||||
if count_words(expanded) > count_words(section_bufs[idx]):
|
||||
section_bufs[idx] = expanded
|
||||
full_markdown = _assemble()
|
||||
word_count = count_words(full_markdown)
|
||||
new_text = await _rewrite_section(idx, sec_target, shrink=shrink)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.warning("draft expand failed for section [%s]: %s", section_titles[idx], e)
|
||||
logger.warning("draft rebalance failed for section [%s]: %s", section_titles[idx], e)
|
||||
skip.add(idx)
|
||||
continue
|
||||
if not new_text:
|
||||
skip.add(idx)
|
||||
continue
|
||||
candidate = list(section_bufs)
|
||||
candidate[idx] = new_text
|
||||
new_md = _assemble(candidate)
|
||||
new_wc = count_words(new_md)
|
||||
if abs(new_wc - word_count_target) < abs(word_count - word_count_target):
|
||||
section_bufs = candidate
|
||||
full_markdown = new_md
|
||||
word_count = new_wc
|
||||
skip.discard(idx) # 改善了，后续若仍最超可再压
|
||||
else:
|
||||
skip.add(idx) # 这一节压不动 / 反而更差，跳过它，换下一节
|
||||
|
||||
# 参考文献：在全文（含字数收敛）定稿后统一处理——把正文角标按出现顺序重排为连续 [1][2][3]，
|
||||
# 并在文末追加「参考文献」列表（只收录被引用到的素材）。word_count 保持正文字数、不计文献列表。
|
||||
if add_references and cite_map:
|
||||
full_markdown = _append_references(full_markdown, pkg, cite_map)
|
||||
|
||||
draft = DraftArticle(
|
||||
title=outline.get("title", "文章"),
|
||||
@@ -513,6 +772,13 @@ async def writer_draft_node(state: AIWritingState, config: RunnableConfig) -> di
|
||||
notices: list[dict] = []
|
||||
if model_default_notice:
|
||||
notices.append(model_default_notice)
|
||||
if outline_revised:
|
||||
notices.append({
|
||||
"type": "notice",
|
||||
"agent_name": agent_label,
|
||||
"title": "已按意见调整大纲",
|
||||
"detail": "已根据你的修改意见更新大纲（如标题/结构），并据此重写正文。",
|
||||
})
|
||||
if section_errors:
|
||||
notices.append({
|
||||
"type": "notice",
|
||||
@@ -521,7 +787,7 @@ async def writer_draft_node(state: AIWritingState, config: RunnableConfig) -> di
|
||||
"detail": "部分章节生成失败，对应段落已占位。原因：" + "；".join(section_errors[:3]),
|
||||
})
|
||||
|
||||
return {
|
||||
updates: dict = {
|
||||
"current_draft": draft,
|
||||
"drafts": [draft],
|
||||
"status": "awaiting_draft_confirm",
|
||||
@@ -539,3 +805,7 @@ async def writer_draft_node(state: AIWritingState, config: RunnableConfig) -> di
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
}
|
||||
# 大纲被意见改过 → 同步回 state，使后续修订/确认基于更新后的大纲（标题不再回退）
|
||||
if outline_revised:
|
||||
updates["current_outline"] = outline
|
||||
return updates
|
||||
+6
-1
@@ -271,9 +271,14 @@ async def writer_outline_node(state: AIWritingState, config: RunnableConfig) ->
|
||||
logger.warning("outliner builtin agent unavailable, falling back to legacy prompts: %s", e)
|
||||
use_agent = False
|
||||
|
||||
# 新（列表外）文章类型时附上配置助手识别的一句话特征，让大纲生成体现该类型侧重；
|
||||
# 命中已有类型时 detail 为空，article_type 维持原样。
|
||||
_article_type = state.get("article_type", "analysis")
|
||||
_article_type_detail = (state.get("article_type_detail") or "").strip()
|
||||
article_type_text = f"{_article_type}（{_article_type_detail}）" if _article_type_detail else _article_type
|
||||
fmt_args = dict(
|
||||
user_intent=state["user_intent"],
|
||||
article_type=state.get("article_type", "analysis"),
|
||||
article_type=article_type_text,
|
||||
target_audience=state.get("target_audience", "普通读者"),
|
||||
word_count_target=state.get("word_count_target", 800),
|
||||
materials_summary=_materials_summary(pkg),
|
||||
|
||||
+12
-3
@@ -24,8 +24,17 @@ EDITOR_SYSTEM = """你是一名资深主编（编辑），标准极高，要求
|
||||
]
|
||||
}"""
|
||||
|
||||
# 用户在提交编辑审核时附带的修改意见 / 关注点（无则为空串，不注入）。
|
||||
# 放在「判断标准」之后、待审文章之前，提醒编辑在本维度重点核查用户在意的方面。
|
||||
USER_FOCUS_BLOCK = """
|
||||
|
||||
【用户特别关注（高优先级）】
|
||||
用户在提交审核时提出了以下修改意见 / 关注点，请在本维度审查时**重点核查**这些方面；
|
||||
若发现文章未妥善处理，必须在 issues 中明确列出对应问题并给出针对性的 suggestion：
|
||||
{notes}"""
|
||||
|
||||
FACT_REVIEW_USER = """请审查以下文章的【事实准确性】维度。
|
||||
判断标准：引用的数据/事实是否有素材支撑，是否有捏造或夸大。
|
||||
判断标准：引用的数据/事实是否有素材支撑，是否有捏造或夸大。{user_focus}
|
||||
|
||||
参考素材：
|
||||
{materials_summary}
|
||||
@@ -36,7 +45,7 @@ FACT_REVIEW_USER = """请审查以下文章的【事实准确性】维度。
|
||||
只输出 JSON（score: 0-100 整数，issues 列表，每条含 severity）："""
|
||||
|
||||
LOGIC_REVIEW_USER = """请审查以下文章的【逻辑结构】维度。
|
||||
判断标准：论点是否清晰，论据是否充分，段落是否连贯，结构是否合理。
|
||||
判断标准：论点是否清晰，论据是否充分，段落是否连贯，结构是否合理。{user_focus}
|
||||
|
||||
待审文章：
|
||||
{article}
|
||||
@@ -44,7 +53,7 @@ LOGIC_REVIEW_USER = """请审查以下文章的【逻辑结构】维度。
|
||||
只输出 JSON（score: 0-100 整数，issues 列表，每条含 severity）："""
|
||||
|
||||
LANGUAGE_REVIEW_USER = """请审查以下文章的【语言文字】维度。
|
||||
判断标准：语言是否流畅，用词是否准确，有无错别字或病句。
|
||||
判断标准：语言是否流畅，用词是否准确，有无错别字或病句。{user_focus}
|
||||
|
||||
待审文章：
|
||||
{article}
|
||||
|
||||
+22
-3
@@ -208,7 +208,8 @@ DRAFT_SECTION_SYSTEM = """你是一名专业内容创作者（作家）。
|
||||
- 直接返回这一段的内容（含 `### 小节标题` + 概述段 + `#### 子要点标题` + 各自正文），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。
|
||||
- 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。
|
||||
- 充分展开每一层：小节级 2-3 句概述，子要点级 3-5 句具体论述，尽量结合素材中的事实与数据说理，写满要求的篇幅。"""
|
||||
- 充分展开每一层：小节级 2-3 句概述，子要点级 3-5 句具体论述，尽量结合素材中的事实与数据说理。
|
||||
- 【字数纪律，硬性要求】严格遵守用户给定的字数区间：既不要明显写不够，更不要超出上限。靠控制论述详略来卡字数，不要为凑字数注水，也不要为收尾而草草带过。"""
|
||||
|
||||
# ── 写作模式说明：注入 DRAFT_SECTION_USER 的 {mode_section} ───────────────────
|
||||
|
||||
@@ -240,14 +241,14 @@ DRAFT_SECTION_USER = """文章标题：{article_title}
|
||||
相关素材：
|
||||
{section_materials}
|
||||
{revision_section}{mode_section}
|
||||
请写出「{section_title}」这一章节的内容，不少于 {target_words} 字。
|
||||
请写出「{section_title}」这一章节的内容，目标约 {target_words} 字，并**严格控制在 {min_words}~{max_words} 字之间**——不要明显少于下限，更绝不要超过上限。
|
||||
|
||||
按下面的结构两层展开写：
|
||||
- 每个主要 bullet（顶格）→ `### 小节标题`，标题下先写 2-3 句概述/引入正文。
|
||||
- 该小节的每个缩进 bullet（子要点）→ `#### 子要点标题`，标题下展开 3-5 句具体论述。
|
||||
- 没有缩进 bullet 的小节，直接在 ### 标题下连贯成段论述，不出现 ####。
|
||||
|
||||
论述充分、层次清晰、内容充实。"""
|
||||
论述层次清晰、内容充实，但务必在上述字数上限内完成：宁可精炼也不要为凑字数注水。"""
|
||||
|
||||
DRAFT_EXPAND_USER = """文章标题：{article_title}
|
||||
当前章节：{section_title}
|
||||
@@ -266,3 +267,21 @@ DRAFT_EXPAND_USER = """文章标题：{article_title}
|
||||
- 保留原有的 ### 小节标题与 #### 子要点标题；不要新增或删除小节/子要点，也不要把 #### 改成 bullet。
|
||||
- 不要输出 # 或 ##（文章标题、章节标题由系统添加）。
|
||||
- 直接返回扩充后的完整章节内容（含 ### 与 #### 两层标题及各自正文段），不要解释。"""
|
||||
|
||||
DRAFT_COMPRESS_USER = """文章标题：{article_title}
|
||||
当前章节：{section_title}
|
||||
章节内的小节与子要点（层级 bullet 列表）：
|
||||
{key_points}
|
||||
|
||||
相关素材：
|
||||
{section_materials}
|
||||
|
||||
这一章节已有内容如下：
|
||||
{existing_text}
|
||||
|
||||
以上内容篇幅明显偏长。请在保留原意、关键事实和「### 小节 / #### 子要点」两级标题结构的基础上**大幅精简**改写这一章节，使内容**压到 {target_words} 字以内**——这是硬性上限，宁可删减细节也绝不能超过。
|
||||
要求：
|
||||
- 这是「压缩」任务，不是「重写扩充」：必须比原文明显更短。大胆删减冗余表述、合并重复论点、砍掉次要细节与铺陈，只保留关键事实、数据与核心结论。
|
||||
- 保留原有的 ### 小节标题与 #### 子要点标题；不要新增或删除小节/子要点，也不要把 #### 改成 bullet。
|
||||
- 不要输出 # 或 ##（文章标题、章节标题由系统添加）。
|
||||
- 直接返回精简后的完整章节内容（含 ### 与 #### 两层标题及各自正文段），不要解释。"""
|
||||
@@ -129,12 +129,17 @@ class AIWritingState(TypedDict):
|
||||
# 直接解析这份大纲并按用户结构生成，做到「完全按我的大纲写」。留空走正常自动规划。
|
||||
user_outline_raw: str
|
||||
article_type: str
|
||||
# 当 article_type 是「已有类型库里没有」的新类型时，配置助手识别出的一句话特征说明。
|
||||
# 仅本次写作临时使用（不入库）：在大纲生成时作为 hint 附在类型后，影响全文结构与侧重。
|
||||
article_type_detail: str
|
||||
target_audience: str
|
||||
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
|
||||
# 是否在成稿里加参考文献：正文引用素材处加角标 [n]，文末按出现顺序生成「参考文献」列表（像论文）。
|
||||
add_references: bool
|
||||
# 检索类型：general=通用检索（按素材收集专家 agent 配置的技能编排，默认）/
|
||||
# notebook=我的空间（仅笔记检索）。旧值 knowledge_base / skill 由 researcher
|
||||
# 节点按 general 兼容处理。
|
||||
|
||||
+3
-1
@@ -27,7 +27,9 @@ from deerflow.models import create_chat_model
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
# 写作配置 Q&A：意图澄清最多几轮（一条用户消息 = 一轮），到顶强制提交配置卡。
|
||||
WRITING_SETUP_MAX_ROUNDS = 3
|
||||
# 写作配置 Q&A 现在「先生成大纲并与用户多轮确认 → 再提交配置」，需要更多来回，故上限放宽。
|
||||
# 仍是兜底安全阀：到顶才用 tool_choice 强制提交，正常流程由用户确认大纲后自然提交。
|
||||
WRITING_SETUP_MAX_ROUNDS = 8
|
||||
|
||||
|
||||
def _get_runtime_config(config: RunnableConfig) -> dict:
|
||||
|
||||
+23
-12
@@ -1128,29 +1128,40 @@ def build_writing_setup_prompt(article_types: list[dict] | None = None) -> str:
|
||||
type_lines = "\n".join(
|
||||
f" - `{t.get('key', '')}`：{t.get('label', '')}" for t in article_types if t.get("key")
|
||||
)
|
||||
type_block = f"【可选文章类型】article_type 只能填下列 key 之一：\n{type_lines}"
|
||||
type_block = (
|
||||
"【文章类型】优先从下列已有类型里选，命中就把它的 key 填进 `article_type`：\n"
|
||||
f"{type_lines}\n"
|
||||
"若上述类型**都不贴切**，可以**自拟一个新的文章类型**：`article_type` 填一个简短的中文类型名"
|
||||
"（如「政策解读」「人物特写」「复盘总结」），并在 `article_type_detail` 里用一句话说明该类型的"
|
||||
"写作侧重/特征。能用已有类型就不要新造，确实不贴切才新建。"
|
||||
)
|
||||
else:
|
||||
type_block = "【文章类型】若不确定 article_type，可留空，交给用户在表单里选。"
|
||||
type_block = (
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"【文章类型】根据意图判断文章类型：`article_type` 填一个简短的中文类型名，并在 "
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"`article_type_detail` 里用一句话说明其写作侧重；不确定可留空，交给用户在表单里选。"
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)
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return f"""你是「AI 写作」功能的**配置助手**。你的唯一职责：通过简短对话把用户的写作需求聊清楚，然后调用 `setup_writing` 工具把写作配置提交给用户确认。提交后由用户在表单里应用、再点「开始写作」。
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return f"""你是「AI 写作」功能的**配置助手**。你的职责分两段：① 先与用户把写作需求聊清楚，**先生成并与用户确认一份大纲**；② 待用户对大纲满意后，再调用 `setup_writing` 工具提交写作配置（含已确认的大纲），交用户开始写作。
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【铁律——最高优先级】
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- 你**绝对不撰写**文章正文、分析内容、大纲内容或任何成稿文字。即使用户的输入看起来就是一个写作任务（例如「新能源汽车市场分析」「帮我写一篇……」），你也**只把它当作"要配置的写作目标"**，绝不替用户动笔、绝不直接完成这篇写作。
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- 你**绝对不撰写**文章正文、分析内容或任何成稿文字。即使用户的输入看起来就是一个写作任务（例如「新能源汽车市场分析」「帮我写一篇……」），你也**只产出「大纲」（仅结构与标题）与「写作配置」**，绝不替用户动笔、绝不直接完成这篇写作。
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- 你只有两个工具：① `ask_clarification`（向用户提问澄清，需要时用）；② `setup_writing`（提交写作配置）。**没有任何其它工具**，不要做检索、不要做研究、不要假装调用别的工具。
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- 不要在回复里输出文章段落、要点清单或大纲（用户主动粘贴的大纲除外——原样放进 `outline` 参数）。
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- `setup_writing` **只能在用户明确确认大纲之后**才调用；在那之前绝不调用它。
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【工作流程】（与用户交互确认，但最多 3 轮内必须提交）
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1. 读用户输入。当关键项（文章类型、目标字数、目标读者）缺失或模糊时，调用 `ask_clarification` 向用户提问——**优先给出 `options` 选项**让用户点选（例如目标字数给「800 / 1500 / 3000」，读者给「普通读者 / 行业专家 / 政策决策者」）。一次可就 1-2 个独立的关键项各发一个 ask_clarification。
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2. 与用户的澄清来回**最多 2 次**。一旦关键信息明确、或已经问过 2 次，就**立即进入第 3 步提交**，缺失字段用合理默认值，绝不无休止追问。
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3. 调用 `setup_writing` 提交配置：
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【工作流程】
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1. **聊清需求**：读用户输入，当关键项（文章类型、目标字数、目标读者）缺失或模糊时，调用 `ask_clarification` 提问——**优先给出 `options` 选项**让用户点选（如目标字数「800 / 1500 / 3000」、读者「普通读者 / 行业专家 / 政策决策者」）。澄清**最多 2 次**，信息够了就进入下一步，不要无休止追问。
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2. **生成大纲（先于确认意图）**：信息足够后，直接以**普通回复文本**输出一份**多级层级**的中文大纲——用 Markdown 标题层级（`#` 一级、`##` 二级，必要时 `###` 三级），每节可用**一句话**点明这一节要写什么，但**绝不写正文**；大纲规模与目标字数匹配。**在回复的最后一句**明确请用户确认，例如：「以上是建议大纲，你看是否需要调整？确认后我就整理写作配置、开始写作。」这一步**不要调用任何工具**，输出完大纲就结束本轮、等待用户回应。
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3. **按反馈灵活改大纲**：用户要求调整（增删章节、改层级、换角度等）就**重新输出修订后的完整大纲**，并再次在最后一句请其确认；如此反复，直到用户表示满意/确认。用户若只是补充信息也照常更新大纲再确认。
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4. **提交配置**：用户确认大纲后，调用 `setup_writing` 提交：
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- `user_intent`：精炼成一句话的写作目标（必填）。
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- `article_type`：见下方可选类型；不确定就留空。
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- `article_type`：见下方【文章类型】——优先选已有类型的 key；都不贴切才自拟一个新的中文类型名。
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- `article_type_detail`：**仅当 article_type 是新类型时**，用一句话说明该类型的写作侧重/特征；命中已有类型则留空。
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- `word_count_target`：正整数；用户没明说就给合理默认（如 800）。
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- `target_audience`：如「普通读者」「行业专家」；没提就填「普通读者」。
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- `writing_mode`：用户强调「严格依据素材/不要编造」→ `strict`，否则 `loose`。
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- `material_source`：**默认 `knowledge_base`（知识库）**；只有当用户明确要求用「技能/技能检索」时才填 `skill`，否则一律 `knowledge_base`。
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- `outline`：用户提供的大纲原文（保留其层级与标题），否则留空。
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4. 调用 `setup_writing` 前，用**一句话**说明你将提交的配置要点；调用之后不要再输出任何文章内容。
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- `outline`：**填入刚刚与用户确认的那份大纲全文**（保留其层级与标题）。
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调用前用**一句话**说明将提交的配置要点；调用之后不再输出任何内容。
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{type_block}
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"""
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+2
@@ -74,6 +74,8 @@ class SetupWritingApprovalMiddleware(AgentMiddleware[SetupWritingApprovalMiddlew
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return {
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"user_intent": str(args.get("user_intent") or "").strip(),
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"article_type": str(args.get("article_type") or "").strip(),
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# 新（列表外）文章类型的一句话特征说明；命中已有类型时为空。
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||||
"article_type_detail": str(args.get("article_type_detail") or "").strip(),
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||||
"word_count_target": self._coerce_word_count(args.get("word_count_target")),
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||||
"target_audience": str(args.get("target_audience") or "").strip(),
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||||
"writing_mode": str(args.get("writing_mode") or "").strip(),
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||||
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+9
-3
@@ -28,24 +28,30 @@ def setup_writing(
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writing_mode: str | None = None,
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material_source: str | None = None,
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outline: str | None = None,
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article_type_detail: str | None = None,
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) -> Command:
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"""把与用户聊清的写作配置提交给前端表单（不直接开始写作）。
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Args:
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user_intent: 用户的写作意图（精炼成一句话的写作目标）。
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article_type: 文章类型的 key（须是系统给定的合法类型之一；不确定可留空）。
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article_type: 文章类型。优先填系统给定的合法类型 key；若已有类型都不贴切，可**自拟一个新的
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文章类型**——此时填一个简短的中文类型名（如「政策解读」「人物特写」），并在
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``article_type_detail`` 里说明该类型特征。不确定可留空。
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word_count_target: 目标字数（正整数）。
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target_audience: 目标读者（如「行业专家」「普通读者」）。
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writing_mode: 写作模式，'strict'（严格依据素材）或 'loose'（可结合通用知识）。
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material_source: 素材来源，'knowledge_base'（知识库）或 'skill'（技能检索）。
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outline: 若用户已提供大纲，原样填入其大纲文本（保留其层级与标题），否则留空。
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outline: **已与用户确认的大纲全文**（保留其层级与标题）。本工具在用户确认大纲后调用，
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故通常应带上这份大纲；用户未提供/未确认大纲时才留空。
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article_type_detail: 仅当 ``article_type`` 是**新类型（不在已有列表里）**时填写：用一句话说明
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这个类型的写作侧重/特征（如「以政策原文为锚、逐条拆解影响并给出执行建议」）。命中已有类型时留空。
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"""
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logger.info("[setup_writing] proposed writing config submitted (intercepted by approval middleware)")
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return Command(
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update={
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"messages": [
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ToolMessage(
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content="写作配置已生成，请在右侧确认后应用到表单。",
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content="写作配置已生成，请在右侧确认后应用到表单，或直接开始写作。",
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||||
tool_call_id=runtime.tool_call_id,
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)
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]
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Reference in new issue
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