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本次 squash merge 将 codex-story-first-image-intent 的整体改动合入 development，核心内容包括： 1. 后端数据与迁移：新增 stories、story_versions、story_image_intents、chapter_cover_intents、assets 等模型与 Alembic 迁移，建立 story-first、markdown-first、asset-first 的主数据链路。 2. 生成与任务链：引入 StoryBuilderOrchestrator、ChapterComposerOrchestrator、story_image_tasks、chapter_cover_tasks，图片生成从正文占位符改为结构化 intent -> asset -> markdown 回填。 3. 并发与一致性：为 story/chapter intent 增加 claim_token、claimed_at、attempt_count，采用数据库原子 claim 为主、Redis 锁为辅，避免重复生成、锁误删和 processing 卡死。 4. Memoir 读写路径：章节 canonical_markdown 成为正文真源，列表/详情接口补齐 markdown、cover_asset、word_count 等字段，PDF 与 asset 解析链路同步升级。 5. Memory / Retrieval：扩展 transcript ingest、chunking、evidence 检索与 story 聚合基础设施，为后续 story-first RAG 与多 agent 编排提供底座。 6. App 端体验：章节页继续走 MarkdownRenderer 阅读链，同时吸收 fix3-19 的跨平台 UI glitch 修复；更新对话页、首页、文案资源与章节列表映射逻辑。 7. 测试与文档：补充 asset resolver、story image task、章节封面派发、markdown 映射等回归测试，并加入图片占位符退役设计文档。
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1.8 KiB
Python
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1.8 KiB
Python
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Chapter 封面意图 — 从本章 stories 或章节内容聚合生成封面 prompt。
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封面不回写进 chapter 正文 markdown，绑定到 chapters.cover_asset_id。
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from __future__ import annotations
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def aggregate_cover_prompt_from_stories(
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stories: list,
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*,
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chapter_title: str = "",
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chapter_category: str = "",
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) -> str:
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从本章 stories 聚合封面 prompt。
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人物、地点、时间、情绪、时代背景。
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"""
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parts = []
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if chapter_title:
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parts.append(chapter_title)
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if chapter_category:
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parts.append(chapter_category)
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for s in (stories or [])[:5]:
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title = getattr(s, "title", None) or (
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s.get("title") if isinstance(s, dict) else None
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)
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stage = getattr(s, "stage", None) or (
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s.get("stage") if isinstance(s, dict) else None
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)
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summary = getattr(s, "summary", None) or (
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s.get("summary") if isinstance(s, dict) else None
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)
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if title:
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parts.append(title)
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if stage:
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parts.append(stage)
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if summary:
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parts.append((summary or "")[:100])
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return "，".join(p for p in parts if p)
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def aggregate_cover_prompt_from_chapter(
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chapter_title: str = "",
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chapter_category: str = "",
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markdown_excerpt: str = "",
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) -> str:
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"""
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从章节标题、分类、正文摘要聚合封面 prompt。
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用于无 story_links 的章节（兼容旧 memoir 流程）。
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"""
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parts = []
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if chapter_title:
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parts.append(chapter_title)
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if chapter_category:
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parts.append(chapter_category)
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if markdown_excerpt:
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parts.append(markdown_excerpt[:200].strip())
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return "，".join(p for p in parts if p) or "人生回忆录章节"
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