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访谈与阶段 - 新增 app/agents/stage_constants.py：集中 CHAT_STAGES、章节分类/顺序、阶段到默认 memoir 类别等，与 MemoirState 默认槽位顺序对齐；减少散落在 prompts 内的重复常量。 - 新增 app/agents/chat/prompt_context.py：以 ChatPromptContext 汇总 guided 系统提示所需字段（阶段、槽位、轮次、人设、记忆证据、回复长度模式、背景声线、职业等），统一走 get_guided_conversation_prompt。 - 大幅收敛 app/agents/chat/prompts_conversation.py；调整 prompts.py、stage_prompts.py、stage_detection.py；同步 interview_agent、profile_agent、helpers 与 state_schema，使对话侧构造提示的方式一致、可测。 回忆录流水线 - memoir/prompts.py 删除已迁至 stage_constants / 独立模板的大段常量与图片占位相关逻辑；classification / extraction / fidelity / narrative agents 与 orchest（全量历史仍可用于计数，注入模型时按轮次与字符上限截断）、image_prompt_fallback_disabled。 - dependencies 增加 get_llm_provider_fast（LRU 缓存，可与默认共用密钥与 base_url）。 任务与编排 - memoir_tasks：prepare_batches 注入 llm_fast；开启独立快档模型时打结构化日志。 - chapter_cover_tasks、story_image_tasks：与图片 prompt / JSON 工具路径或策略变更对齐（import 与行为一致）。 - story_pipeline_sync 等小处同步。 其它核心 - langchain_llm、text_normalize 随上述调用链微调。 开发者体验 - .cursor/settings.json：启用 redis-development、postman 插件。 测试 - 新增 test_image_prompt_policy：覆盖「禁止回退」等图片 prompt 策略。 - 更新 test_interview_prompts、test_interview_reply_length、test_experience_regressions、test_json_and_memory_utils，匹配新常量位置、json_utils 与对话/长度行为。
82 lines
2.6 KiB
Python
82 lines
2.6 KiB
Python
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ImagePromptOrchestrator：图片提示词生成编排器。
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根据调用方（封面/正文）选择 build_prompt 或 build_cover_prompt；
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统一异常处理和回退；内部委托 PromptGenerationAgent。
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from __future__ import annotations
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from typing import Any, Optional
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from app.features.memoir.memoir_images.settings import MemoirImageSettings
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from app.agents.image_prompt.prompt_agent import PromptGenerationAgent
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class ImagePromptOrchestrator:
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"""
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图片提示词编排器。
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区分封面 vs 正文配图，统一调用 PromptGenerationAgent；
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异常与回退由 PromptGenerationAgent（底层 MemoirImagePromptService）处理。
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"""
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def __init__(self, llm: Optional[Any], settings: MemoirImageSettings) -> None:
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self._agent = PromptGenerationAgent(llm=llm, settings=settings)
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def build_prompt(
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self,
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chapter_title: str,
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chapter_category: str,
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description: str,
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context_excerpt: str,
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) -> dict[str, str]:
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"""
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生成正文配图的 prompt。
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委托 PromptGenerationAgent，已含 LLM 调用失败时的 fallback 逻辑。
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"""
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return self._agent.build_prompt(
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chapter_title=chapter_title,
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chapter_category=chapter_category,
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description=description,
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context_excerpt=context_excerpt,
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)
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def build_cover_prompt(
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self,
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chapter_title: str,
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chapter_category: str,
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context_excerpt: str,
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||
) -> dict[str, str]:
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||
"""
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生成章节封面的 prompt。
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||
委托 PromptGenerationAgent，已含 LLM 调用失败时的 fallback 逻辑。
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||
"""
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return self._agent.build_cover_prompt(
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chapter_title=chapter_title,
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chapter_category=chapter_category,
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||
context_excerpt=context_excerpt,
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||
)
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def build_story_primary_prompt(
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self,
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story_title: str,
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story_stage: str | None,
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prompt_brief: str,
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style_profile: str | None,
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) -> dict[str, str]:
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"""生成 story 主插图的 prompt。"""
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return self._agent.build_story_primary_prompt(
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||
story_title=story_title,
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||
story_stage=story_stage,
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||
prompt_brief=prompt_brief,
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||
style_profile=style_profile,
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||
)
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def get_image_prompt_orchestrator() -> ImagePromptOrchestrator:
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"""Celery / 后台任务入口：统一装配 LLM 与 MemoirImageSettings。"""
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from app.core.dependencies import get_llm_provider
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llm = getattr(get_llm_provider(), "langchain_llm", None)
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return ImagePromptOrchestrator(llm=llm, settings=MemoirImageSettings.from_env())
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