joey5628/ozon-seller-kit
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ozon-seller-kit/docs/v2/capability-inventory.md
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Ozon Seller Kit 现有能力清单（V2 方案设计输入）

依据代码逐文件核对生成（server/ 与 studio/，忽略 node_modules/.venv/pycache/.output）。 数据来源文件：ozon-seller-kit/server/** 与 ozon-seller-kit/studio/src/**，全部行号以当前工作区为准。

一、后端 API 清单

FastAPI 应用入口 server/main.py：

  • 应用名 Ozon Seller Kit v0.1.0（main.py:13）。
  • CORS 中间件：仅当 cors_origin_list 非空时启用，allow_credentials=True，方法/请求头全放行（main.py:16-23）。
  • 挂载三个路由：api/ai、api/image、api/ozon（main.py:25-27）。
  • GET /api/health → {"status":"ok"}（main.py:30-32）。
  • 若仓库根 web/（v1 工具台，冻结）存在，则 app.mount("/", StaticFiles(html=True)) 静态托管（main.py:11, 35-36）——即生产形态下 FastAPI 同源托管前端。
方法 路径 功能 关键入参 关键出参
GET /api/health 健康检查（main.py:30-32） 无 {status: "ok"}
GET /api/ai/models 列出可用模型（ai.py:10-12 → models_catalog.list_model_options） 无 {default: str, models: [{id, label}]}
POST /api/ai/copy 生成 Ozon 俄文商品文案（ai.py:15-17 → deepseek.generate_copy） CopyRequest：source_text(≥10字符)、product_name、model_code、model(可选) CopyResponse：titles_ru/zh[2]、description_ru/zh、tags_ru/zh、model、usage{prompt_tokens,completion_tokens}
POST /api/image/edit AI 图生图/图像编辑（image.py:9-11 → image_edit.edit_image） ImageEditRequest：base_image(dataURL/公网URL)、prompt、model(白名单)、mask_image?、function?、n(1-4)、size?、seed?、style?、prompt_extend、strength? ImageEditResponse：task_id、results[{url(24h), image_base64(dataURL)}]、image_count、request_id
— /api/ozon/* 空占位（ozon.py:3-5）：仅定义前缀与注释 # Phase 3: Ozon Seller API product upload，无任何端点 — —

前端调用面：studio/src/services/image.ts 只调 /api/image/edit；/api/ai/* 目前只有 v1 工具台 web/js/ai-copy.js（233 行 models、299 行 copy，用原生 fetch）在消费。

二、配置与模型目录机制

2.1 环境变量（server/config/settings.py + 仓库根 .env）

  • load_dotenv 与 pydantic-settings 均指向仓库根 .env（settings.py:8-9, 16-17，parents[2] 上跳两级）。
  • 字段（settings.py:21-29）：
    • deepseek_api_key / openai_api_key / dashscope_api_key
    • dashscope_base_http_api_url（华北2北京业务空间专用，普通 API Key 留空）
    • host=127.0.0.1、port=8800（uvicorn 启动参数）
    • cors_origins（逗号分隔）→ 属性 cors_origin_list（settings.py:31-35）
  • get_settings() 带 @lru_cache（settings.py:38-40）。
  • .env.example 给出全部变量名：DEEPSEEK_API_KEY、DASHSCOPE_API_KEY、DASHSCOPE_BASE_HTTP_API_URL、HOST、PORT、CORS_ORIGINS。

2.2 模型目录（server/config/models.yaml + services/models_catalog.py）

  • YAML 结构：default（默认模型 id）+ models[]，每项含 id/label/provider/api_model/base_url/api_key_env/max_tokens/params。
  • 密钥不写入 yaml，只引用环境变量名（api_key_env: DEEPSEEK_API_KEY）。
  • 当前仅两个 deepseek 模型（deepseek-v4-flash 默认、deepseek-v4-pro），均 base_url=https://api.deepseek.com、max_tokens=4000、params.thinking.type=disabled（关闭思维链，防止推理耗尽 token 正文为空）。
  • models_catalog.py：
    • ModelSpec Pydantic 模型（16-25 行），params 为任意 dict、直接并入请求体。
    • load_models_file() 带 @lru_cache（43-54 行），校验 default 在列表中、列表非空；文件缺失抛 RuntimeError。
    • list_model_options()（57-62 行）→ 前端下拉用 {id,label}。
    • get_model_spec(model_id)（65-74 行）：空值回落 default，未知 id 抛 400。
    • resolve_api_key(spec)（77-83 行）：按 api_key_env 读环境变量，缺失抛 500。
  • 设计要点：模型即配置——新增模型只需改 yaml + 加环境变量，代码零改动（deepseek 类）；这是 V2 可直接继承的机制。

2.3 依赖（server/requirements.txt）

fastapi>=0.115、uvicorn[standard]>=0.32、httpx>=0.27、pydantic-settings>=2.6、python-dotenv、PyYAML、dashscope>=1.23.8。

三、AI 文案服务细节（services/deepseek.py + prompts/copy_ru.py）

3.1 调用链

POST /api/ai/copy → generate_copy(req)（deepseek.py:144-181）：

  1. get_model_spec(req.model) 取模型规格，未传用默认。
  2. messages = system(SYSTEM_PROMPT) + user(build_user_prompt(...))，system 完整文本见 copy_ru.py:1-65。
  3. _chat_once(spec, messages)（deepseek.py:93-141）：
    • URL = base_url + /chat/completions；Bearer 认证。
    • payload：model=api_model、temperature=0.45（事实稳定、营销留少量变化）、max_tokens、response_format={type:"json_object"}、**spec.params。
    • httpx 超时 90s；网络错误/HTTP≥400 一律 502（detail 截断 500 字符）。
    • 解析 body["choices"][0]["message"]["content"]；若 finish_reason=="length" 且正文为空 → 502 并提示调 max_tokens 或关思维链（131-138 行，对应 yaml 中 thinking disabled 的注释）。
  4. 重试机制（159-177 行）：最多 2 次；解析失败时把上一次输出以 role=assistant 追加，再追加一条"请仅重新输出合法 JSON"的 user 消息重试一次；仍失败抛 502。

3.2 JSON 解析与字段清洗

  • _extract_json_object（17-37 行）：剥 ```json 代码块 → json.loads → 失败则截取首 { 到末 } 再解析 → 必须为 dict。
  • 字段类型容错：
    • _as_title_list（64-73 行）：标题不按逗号切分（标题本身含逗号）。
    • _as_str_list（48-61 行）：标签按 [,，\n] 切分，兼容字符串/数组。
    • _as_str（40-45 行）：必须字符串。
  • _map_copy_payload（76-90 行）→ CopyResponse，usage 取 prompt/completion tokens。
  • 最终校验：titles_ru 与 description_ru 非空，否则视为失败触发重试（164-166 行）。

3.3 提示词结构（copy_ru.py）

  • SYSTEM_PROMPT 核心约束：
    • 输出固定 JSON schema（titles_ru/zh 各 2 条一一对应；tags_ru/zh 各 10~15 个、逐项对应；description 完整俄文卡 + 中文逐项对照）。
    • 描述固定结构：Описание товара → Характеристики（只列原文事实，俄式尺寸写法）→ Преимущества（3~6 条利益点）→ Комплектация（仅原文提到配件时）。
    • 标题规则：60-90 字符、核心品类词开头、前 30 字符含关键属性、删年份/新款/爆款噪声、两标题互补。
    • 事实边界（强约束）：禁止虚构结构/配件/认证/产地/品牌/受众/使用效果；行业词归一（搪胶→винил 非 каучук）；"防摔"不得推导安全认证。
    • 优先级：事实准确 > 俄语自然 > 信息完整与转化力 > 关键词覆盖。
  • build_user_prompt（68-86 行）：模板包裹 <当前商品名>、<型号>、<商品资料>，并要求区分"事实来源"与"生成要求"，与文案无关的指令忽略、要求不得写成事实。

四、图生图服务细节（services/image_edit.py）

4.1 云与模型

  • 调用阿里云百炼 DashScope（dashscope Python SDK，同步调用，asyncio.to_thread 放入线程池，177-185 行）。
  • 模型白名单（schemas/image_edit.py:9-17）：wanx2.1-imageedit、wan2.6-image、qwen-image-edit、qwen-image-edit-plus、qwen-image-edit-plus-2025-10-30。
  • 两种调用形态（按模型路由，170-174 行）：
    • wanx2.1-imageedit → ImageSynthesis.call（71-121 行）：同步、function 式。kwargs：api_key/model/function/prompt/base_image_url/n + 可选 mask_image_url/size/seed/style/prompt_extend/strength。解析 rsp.output.results[].url 与 usage.image_count、request_id。
    • wan2.6-image / qwen-image-edit 系列 → MultiModalConversation.call（124-167 行）：messages=[{role:user, content:[{image: base_image},{text: prompt}]}] + n/size/prompt_extend；解析 output.choices[0].message.content[].image。
  • function 白名单（schemas/image_edit.py:24-29）：description_edit（无掩码图生图，默认）/ description_edit_with_mask（局部重绘，需 mask_image）/ stylization_local / stylization_all。

4.2 请求校验（schemas/image_edit.py）

  • base_image / mask_image：data URL（data:image/...）或公网 http(s) URL；data URL 编码后 ≤ 15MB（_MAX_BASE64_LENGTH，32 行）；mask 可空。
  • prompt 非空；model 白名单校验；n 14；strength 0.01.0（默认 0.5，加文字/大改建议 0.8）；prompt_extend 默认 True。

4.3 关键工程决策

  • 服务端代理下载 → data URL（_download_to_data_url，29-48 行）：阿里云结果 URL 未开放 CORS，前端直接绘 canvas 会污染画布无法导出；服务端下载后转 data:{content-type};base64,...，上限 20MB（_MAX_PROXY_BYTES，23 行），失败回退空串、前端用 url。
  • 无密钥 → 500；SDK 异常/HTTP 非 200 → 502（_fail，60-64 行）。
  • _apply_base_url（51-57 行）：仅北京业务空间需设 dashscope.base_http_api_url。
  • 文件头注释明确：当前不落盘、不存储图片，将来接七牛云可在返回 URL 后加"下载并转存"步骤，api 层与前端契约不动（image_edit.py:1-9）——这是刻意的扩展点。

五、studio 前端页面/组件/功能清单与交互流程

5.1 技术栈（studio/package.json + vite.config.ts）

  • React 19.2、react-router 7（createBrowserRouter）、antd 6.1（zhCN）、axios、Vite 7（SWC 插件）、TS 5.9；@ 别名 → src。
  • dev server：端口 8900（strictPort、open），/api 代理到 http://127.0.0.1:8800（vite.config.ts:17-22）。

5.2 页面与路由

文件 内容
src/main.tsx createRoot 挂载
src/App.tsx ConfigProvider（zhCN、主色 #8b5cf6、圆角 8）+ AntdApp + RouterProvider
src/router/index.tsx / 与 /ai-image → AiImagePage（MainLayout 内）；* → Navigate /
src/layouts/MainLayout.tsx 固定 Sider(240, 深色, 可折叠) + Header(页面标题/副标题) + Content(Outlet)；<768px 切 Drawer 移动菜单
src/layouts/SidebarMenu.tsx antd Menu，"主要功能"分组，点击 navigate
src/layouts/menuConfig.tsx 仅一个菜单项：/ai-image「AI 图生图」（subtitle：上传图片、加水印、用万相模型进行图生图编辑）；getPageInfo 路径→标题映射

5.3 AiImagePage（pages/ai-image/AiImagePage.tsx）——主页面

状态：图片列表 ImageItem[]（id/fileName/image/dataUrl/state）、全局水印设置（type=image|text、text 默认 'Panda Store'、opacity 默认 30、水印图 /imgs/watermark.jpg 预加载为 HTMLImageElement）、编辑弹窗（modalOpen/editing）。

区块与流程：

  1. 水印设置面板：类型 Radio（图片/文字）→ 文字输入 或 水印图预览（圆形贴图）；透明度 Slider（0-100）。
  2. 上传：Upload.Dragger 多图、accept=image/*、beforeUpload 返回 false（阻止自动上传，纯前端读文件）→ fileToImage（FileReader → dataURL → Image）→ 追加进列表，按图片尺寸算默认水印位置（右下角）。
  3. 预览网格：每张图一个 WatermarkCanvas（可拖拽水印，坐标相对原图、clampPos 限制不越界）；卡片操作：加水印/清除水印（toggleWatermark）、AI 生图（openEdit：renderFullRes 全分辨率合成水印图 → dataURL → 打开弹窗）、导出 PNG（downloadCanvas，文件名加 _watermark 后缀）、删除；顶部"全部加水印"（applyToAll 重建所有 state）与"清空所有"。
  4. AI 生图弹窗 = ImageEditModal（见下）。

5.4 ImageEditModal（pages/ai-image/components/ImageEditModal.tsx）——编辑工作台 Drawer

右抽屉（min(1240px, 96vw)），每次打开重置状态；三段式布局 + 底部 AI 指令条：

  • 左：底图切换 Thumb 列表——「原图」+ 每次 AI 生成的结果图（AiResult{id,image,dataUrl,url}），点击切换当前底图（标注可叠加在 AI 结果上继续编辑）。
  • 中：AnnotationCanvas（预览最大宽 900）——标注画布，Pointer 交互：拖拽移动、旋转手柄旋转、四角手柄缩放（文字改 fontSize、标尺等比改 length/tSize/lineWidth/labelFontSize）；命中检测 hitTest（旋转手柄 → 四角 → body）；onBeginInteraction 每次交互开始时压撤销快照。
  • 右：属性编辑——Tabs（文字/标尺）；添加文字/标尺按钮；选中元素属性面板 ElementPropsPanel；样式预设：选中元素可"保存预设"（localStorage key ozon_annotation_presets_v1，只存样式不含内容/位置），新建元素/选中元素可套用预设；撤销/清空/导出 PNG。
  • 底部 AI 条：TextArea 指令（Enter 快捷生成）+ 模型 Select（5 个模型带中文说明）+「AI 生成」按钮。
  • runAi（195-228 行）：editImage({base_image: currentDataUrl, prompt, model, n:1, strength:0.8, prompt_extend:true}) → 取 results[0]，优先 image_base64 否则 url → 解码为 Image 追加为结果底图并自动切换。出错用 apiErrorMessage 提示。
  • exportImage（230-240 行）：新 canvas 合成底图 + 全部标注元素 → PNG 下载。

5.5 组件与工具细节

文件 能力
components/WatermarkCanvas.tsx 单图水印预览（PREVIEW_MAX_WIDTH=360），命中水印区域拖拽，坐标映射回原图，clampPos 防越界
components/AnnotationCanvas.tsx 标注画布（预览最大宽 900）：绘制底图+元素+选中框；Pointer 交互（move/rotate/resize）；交互开始回调存撤销
components/ElementPropsPanel.tsx 文字：内容/字体(9 种)/字号/加粗/文字色/描边色/描边宽；标尺：长度/线色/线宽/T字大小/标签文字/标签色/标签字号；公共：透明度/旋转
utils/watermark.ts WATERMARK_SCALE=0.15(图片水印直径比)、WATERMARK_MARGIN=10、WATERMARK_TEXT_SCALE=0.051；getWatermarkSize/clampPos/defaultPos；drawWatermarked：图片水印圆形裁剪+全局透明度，文字水印先绘离屏层再合成（避免描边透出）；renderFullRes 全分辨率合成
utils/annotation.ts FONT_FAMILIES、HANDLE_RADIUS=7、ROTATE_GAP=26；measureText/elementBox/toLocal/hitTest；drawElement/drawText/drawRuler/drawSelectionHandles；createTextElement/createRulerElement 工厂（默认值随图宽缩放）
utils/image.ts fileToImage、canvasToDataUrl、downloadCanvas
types/image.ts WatermarkType/WatermarkState/ImageItem/ImageEditRequest/ImageEditResponse（与后端 schema 字段一致）
types/annotation.ts TextElement/RulerElement（中心点/旋转/透明度 + 各自样式字段）
services/api.ts axios 实例：baseURL=envConfig.apiBaseUrl(默认 /api)、timeout 120s；api.get/post 解包 res.data；apiErrorMessage 提取 FastAPI detail
services/image.ts editImage(payload) → POST /image/edit
config/env.ts VITE_API_BASE_URL(默认 /api)、VITE_APP_NAME、debug=import.meta.env.DEV

5.6 前后端衔接方式

  • 前端只调 /api/image/edit（services/image.ts）；/api/ai/* 暂无 studio 页面（v1 web/js/ai-copy.js 在消费，v1 已冻结）。
  • 图片以 data URL 在请求体内传输（15MB 上限），响应以服务端代理的 image_base64 为主、url 兜底——专为规避阿里云结果 URL 无 CORS 的画布污染问题。

六、可直接复用到 V2 vs 需要重写的部分

6.1 可直接复用（成熟、结构清晰、低耦合）

资产 理由
模型目录机制（models.yaml + models_catalog.py） "模型即配置"：换/加 LLM 只改 yaml+env，代码零改动；resolve_api_key 按 env 名取密钥，安全；V2 加多厂商直接扩展
DeepSeek 调用骨架（deepseek.py 的 _chat_once + _extract_json_object + 重试纠错循环） 通用性强：JSON 输出强制、代码块剥离、容错截取、失败追加修正消息重试一次；可抽象为通用 "JSON 任务 LLM 调用器" 供 V2 任意生成任务复用
文案 schema 与提示词（schemas/copy.py + prompts/copy_ru.py） 领域逻辑已打磨（事实边界、俄语标题/描述结构、中俄对照）；V2 若保留文案生成，整套平移
图生图服务（services/image_edit.py + schemas/image_edit.py） 多模型路由（ImageSynthesis vs MultiModalConversation）、服务端代理下载规避 CORS、线程池隔离同步 SDK、响应契约（task_id/request_id 已预留异步字段）；注释已规划"返回后接七牛转存"扩展点，与 V2 存储需求天然衔接
前端 API 层（services/api.ts + services/image.ts + config/env.ts） axios 封装（120s 超时、detail 提取）与端点封装可原样复用；新增端点照 image.ts 模式加即可
水印/图片/标注工具集（utils/watermark.ts、utils/image.ts、utils/annotation.ts） 纯 canvas 数学、框架无关、按原图坐标系建模（预览缩放/全分辨率导出分离），可直接搬入 V2
标注数据模型（types/annotation.ts：TextElement/RulerElement） 字段设计合理（中心点+旋转+透明度+样式），可直接作为 V2 标注/叠加元素的数据契约种子，甚至与后端共享 schema
布局壳（MainLayout + SidebarMenu + menuConfig） 菜单配置驱动、移动端适配完整；V2 加页面只改 menuConfig + router
水印批处理主流程（AiImagePage 上传→全局水印→批量套用→导出） 完整闭环，可整体作为 V2 的一个功能模块迁入

6.2 需要重写/新建（当前缺失或形态不适配 V2）

资产 现状与重写理由
Ozon 对接（api/ozon.py） 纯占位，V2 若做"发布到 Ozon"需从零实现 Seller API（token 管理、类目树、商品上传、图片上传等）
前端 AI 文案页 studio 完全没有文案 UI；后端 /api/ai/copy 就绪，V2 需新建页面（可参考 v1 web/js/ai-copy.js 的表单交互）
服务端文件/任务持久化 现状：图不落盘、无上传端点、无 DB、无任务队列；图生图同步等待（前端 120s 超时）。V2 若引入"商品文件夹"契约（README 所述四部分衔接点）与异步任务，需新增上传/资产/任务/持久化体系
ImageEditModal 状态管理 编辑+AI 生成+撤销+预设全在组件本地 useState；V2 若需跨步骤工作流/历史/多页共享，需抽出 store（如 zustand/redux）与后端任务状态同步
AiImagePage 批量状态 纯内存 useState，刷新即失；V2 按商品文件夹组织时需要持久化/恢复会话
鉴权与错误治理 无任何鉴权、无统一错误码规范（全部 HTTPException detail 字符串）；V2 多用户/上线需补齐
水印可配置性 水印图硬编码 /imgs/watermark.jpg、比例/字号为常量；V2 应支持自定义水印资源与配置
路由/菜单 仅 1 页；V2 多页面需按功能域重组（当前结构太薄，扩展时建议直接重构而非继续堆叠）
测试与文档链 无自动化测试；契约靠 README/docs 维护。V2 建议引入 schema 共享（README 中 packages/schema 待建项）避免前后端字段漂移

6.3 一句话结论

后端资产（模型目录、LLM 调用骨架、图生图多模型服务、schema）质量高且刻意留了扩展点（异步字段、七牛转存注释），可大幅平移；前端可平移的是纯 canvas 工具层与布局壳，而所有"产品化"能力——Ozon 对接、文案 UI、持久化/资产、异步任务、鉴权、状态管理——目前为空或雏形，是 V2 的主要建设量。

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