feat: 插件开发 ozon 端主体完成
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Joey
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@@ -7,6 +7,7 @@ from __future__ import annotations
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import json
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import logging
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import re
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import httpx
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@@ -21,29 +22,26 @@ ALLOWED_KINDS = [
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"size_chart", "sku_collection", "custom",
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]
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SYSTEM_PROMPT = """你是一名资深电商视觉策划。根据商品信息规划一套电商详情页/主图套图的出图方案。
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SYSTEM_PROMPT = """你是一名资深电商视觉策划。根据商品信息规划一套电商套图的出图方案。
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## 输出硬性约束（违反即失败）
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1. 输出必须是**单行紧凑 JSON**：无换行、无缩进、无空格填充、无注释、无 markdown 围栏。
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2. 顶层只有 summary 和 items 两个字段；每个 item 严格只有 kind/title/detail/prompt_hint/count/variant_name 六个字段，不得增删。
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3. 文本长度上限（中文字符/英文单词数）：summary ≤ 25 字；title ≤ 8 字；detail ≤ 20 字；prompt_hint ≤ 15 个英文词。超限必须删减，不得省略号截断。
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4. count 默认 1，仅当该类图确需多个变体时才 >1，最大 3。总张数 8-15。
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5. variant_name 只能从「SKU规格」列表原样照抄；没有绑定就输出 null。
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## 规划规则
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1. SKU 主图：商品有多个带图 SKU（颜色/款式）时，每个 SKU 出 1 张独立主图（kind=white_bg），
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并在 variant_name 里填对应的 SKU 规格名（必须来自「SKU规格」列表，原样照抄）；
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单 SKU 商品出 1 张主图即可（variant_name 留空）。
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2. 场景图（kind=lifestyle）：按商品的核心使用场景出 2-4 张，每张聚焦一个场景，场景从描述/参数里提取。
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3. 细节图（kind=material 或 custom）：按商品的关键细节/材质/结构出 2-3 张，每张聚焦一个卖点细节。
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4. 尺寸标注图（kind=size_chart）：参数里有长宽高/尺寸数据时出 1 张。
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5. SKU 合集图（kind=sku_collection）：SKU 数量 >1 时出 1 张，同款多色整齐排列。
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6. 可用 kind 枚举：white_bg / key_features / selling_pt / material / lifestyle / multi_scene /
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ecommerce_detail / size_chart / sku_collection / custom。其他创意图用 custom。
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7. 总张数控制在 8-15 张；每项 count 为 1-3。
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8. title 用中文短语（≤8字，如「主图·粉色」「浴室壁挂场景」）；detail 用中文说明这张图要展示什么（≤40字）；
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prompt_hint 用英文描述构图（角度/布局/光线要点，≤60 words），供生图模型使用。
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1. SKU 主图：每个带图 SKU 出 1 张独立主图（kind=white_bg），variant_name 填对应规格名；单 SKU 出 1 张（variant_name=null）。
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2. 场景图（kind=lifestyle）：按核心使用场景出 2-4 张，每张聚焦一个场景。
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3. 细节图（kind=material 或 custom）：按关键细节/材质/结构出 2-3 张，每张聚焦一个卖点。
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4. 尺寸标注图（kind=size_chart）：参数含长宽高/尺寸时出 1 张。
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5. SKU 合集图（kind=sku_collection）：SKU >1 时出 1 张。
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6. kind 枚举：white_bg / key_features / selling_pt / material / lifestyle / multi_scene / ecommerce_detail / size_chart / sku_collection / custom。
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7. title 用中文短语（如「主图·粉色」「浴室壁挂」）；detail 中文说明这张图展示什么；prompt_hint 用英文描述构图要点。
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## 输出格式（严格 JSON，不要多余文字）
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{
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"summary": "整体思路一句话",
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"items": [
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{"kind": "white_bg", "title": "主图·粉色", "detail": "粉色SKU白底主视觉", "prompt_hint": "front view on pure white background", "count": 1, "variant_name": "粉色"}
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]
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}"""
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## 输出示例（紧凑单行）
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{"summary":"三色收纳盒全套图","items":[{"kind":"white_bg","title":"主图·粉色","detail":"粉色SKU白底主视觉","prompt_hint":"front view on white background","count":1,"variant_name":"粉色"}]}"""
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def _normalize_items(raw_items: list, sku_variants: list[str]) -> list[dict]:
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@@ -76,6 +74,54 @@ def _normalize_items(raw_items: list, sku_variants: list[str]) -> list[dict]:
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return items
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def _repair_truncated(s: str) -> dict | None:
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"""截断修复：从最后一个完整的 '}' 处截断，剥尾逗号后按括号配平补全闭合。
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适用于「items 数组中途被 max_tokens 截断」的场景——截断点在完整对象边界，
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此前的字符串必然已闭合，简单计数配平即可。
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"""
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for cut in (m.end() for m in reversed(list(re.finditer(r'\}', s)))):
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cand = s[:cut].rstrip().rstrip(',')
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opens: list[str] = []
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for ch in cand:
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if ch in '{[':
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opens.append(ch)
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elif ch == '}' and opens and opens[-1] == '{':
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opens.pop()
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elif ch == ']' and opens and opens[-1] == '[':
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opens.pop()
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suffix = ''.join('}' if o == '{' else ']' for o in reversed(opens))
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try:
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data = json.loads(cand + suffix)
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if isinstance(data, dict):
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return data
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except json.JSONDecodeError:
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continue
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return None
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def _extract_json(text: str) -> dict:
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"""从模型输出提取 JSON：剥离思考块/markdown 围栏，截断时尝试修复。"""
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s = (text or '').strip()
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# 剥离思考块（思考型模型会把推理过程放进 <think>）
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s = re.sub(r'<think>.*?</think>', '', s, flags=re.S).strip()
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# 剥离 markdown 代码围栏
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m = re.search(r'```(?:json)?\s*(.*?)```', s, flags=re.S)
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if m:
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s = m.group(1).strip()
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try:
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return json.loads(s)
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except json.JSONDecodeError:
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||||
pass
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start = s.find('{')
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if start >= 0:
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repaired = _repair_truncated(s[start:])
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if repaired is not None:
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log.warning("规划器输出疑似被截断，已自动截断修复（可能丢失末尾部分方案项）")
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return repaired
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raise ValueError("模型输出无法解析为 JSON")
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async def generate_plan(
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product_info: dict,
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sku_variants: list[str],
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@@ -94,7 +140,7 @@ async def generate_plan(
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"目标平台": platform, # ozon/wb/cn（决定图内文案语言）
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}, ensure_ascii=False)
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||||
async with httpx.AsyncClient(timeout=60, verify=False) as client:
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||||
async with httpx.AsyncClient(timeout=90, verify=False) as client:
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resp = await client.post(
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||||
f"{s.deepseek_base_url.rstrip('/')}/chat/completions",
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||||
headers={"Authorization": f"Bearer {s.deepseek_api_key}", "Content-Type": "application/json"},
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@@ -106,16 +152,30 @@ async def generate_plan(
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],
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||||
"response_format": {"type": "json_object"},
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||||
"temperature": 0.3,
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"max_tokens": 2000,
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"max_tokens": 8000,
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},
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)
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resp.raise_for_status()
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content = resp.json()["choices"][0]["message"]["content"]
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body = resp.json()
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message = body["choices"][0]["message"]
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finish_reason = body["choices"][0].get("finish_reason", "")
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usage = body.get("usage") or {}
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log.info(
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"规划器 token 用量: prompt=%s completion=%s finish=%s",
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usage.get("prompt_tokens", "?"), usage.get("completion_tokens", "?"), finish_reason,
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)
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||||
content = message.get("content") or ""
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||||
# 思考型输出：content 为空时从 reasoning_content 里捞
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if not content.strip() and message.get("reasoning_content"):
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content = message["reasoning_content"]
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||||
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||||
try:
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||||
data = json.loads(content)
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||||
except json.JSONDecodeError as exc:
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||||
log.error("规划器输出不是合法 JSON: %s", content[:200])
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||||
data = _extract_json(content)
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||||
except ValueError as exc:
|
||||
log.error(
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||||
"规划器输出解析失败 finish_reason=%s content[:200]=%s",
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||||
finish_reason, content[:200],
|
||||
)
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||||
raise RuntimeError("规划器输出解析失败") from exc
|
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||||
items = _normalize_items(data.get("items") or [], sku_variants)
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