fix(llm): restore matrix/comment/price group advisor prompts and callers

Re-add MATRIX/COMMENT/PRICE_GROUPS_SYSTEM and generate_*_group_summaries_llm
removed in afe2748; align comment-group prompt with shop in attribution
prefix. Default report_config now includes the three llm_*_summaries flags.

Made-with: Cursor

backend/pipeline/jd_runner.py

@@ -168,6 +168,9 @@ def get_default_report_config() -> dict[str, Any]:
     return {
         "llm_comment_sentiment": False,
         "llm_section_bridges": False,
+        "llm_matrix_group_summaries": False,
+        "llm_comment_group_summaries": False,
+        "llm_price_group_summaries": False,
         "comment_focus_words": list(jcr.COMMENT_FOCUS_WORDS),
         "comment_scenario_groups": [
             {"label": lbl, "triggers": list(trs)}

backend/pipeline/llm_generate.py

@@ -270,3 +270,136 @@ def generate_strategy_draft_markdown_llm(
         raw = json.dumps(payload, ensure_ascii=False)
     user = STRATEGY_USER_PREFIX + raw
     return _call_llm(STRATEGY_SYSTEM, user)
+
+
+MATRIX_GROUPS_SYSTEM = """你是竞品分析顾问。输入为 JSON：``keyword`` 与 ``groups`` 数组。
+每个 group 含 ``group``（细分类目名）、``sku_count``、``price_stats``（该细类深入合并行可解析展示价的 min/max/median/mean/n，与 **§6「按细类价盘」** 分位数表同源；无则 n=0 或缺字段）、
+``lines``（该细类下若干 SKU 的标题/卖点/配料**摘录**，均来自页面抓取拼接，可能截断）。
+
+请**为每个细类**输出一小段 Markdown（全部 groups 都要写，顺序与输入一致）：
+- 以 ``#### `` + 与该 group 字段**完全一致**的细类名作为小节标题（不要使用 ``##`` 一级标题）；
+- 每段约 **100～200 字**中文：**主体**归纳该细类下**卖点表述共性**、**配料类型/宣称共性**（摘录中无配料则写「配料摘录较少」）；**品牌格局**可一句概括（仅依据摘录中可见品牌/系列，勿编造销量排名）；
+- **价带/价位**：若 ``price_stats.n`` 为大于 0 的整数，**仅允许**用该对象里的数值写价带（如 min～max、中位数），且须与 ``price_stats`` **完全一致**，**禁止**写「价格带未明确」「未体现具体价位」「多为中端」等**与上述数值相矛盾**的表述；若 n=0 或无可信数值，**不要猜测价位**，可写一句「深入样本可解析数值价不足，价盘以 **§6** 表格为准」；
+- **禁止**输出 Markdown 表格、禁止逐条复述 SKU 明细表；勿编造功效、认证；
+- 若 ``lines`` 很少，明确写「样本较少，归纳供启发」。
+
+总输出约 **800～3500 字**（细类多则偏长）。仅输出正文 Markdown，不要用代码围栏包裹全文。"""
+
+
+MATRIX_GROUPS_USER_PREFIX = (
+    "请根据以下 JSON 撰写竞品报告第五章末「细类要点归纳」正文（Markdown）。\n\n"
+)
+
+
+def generate_matrix_group_summaries_llm(
+    groups: list[dict[str, Any]], *, keyword: str
+) -> str:
+    trimmed: list[dict[str, Any]] = []
+    for g in groups:
+        if not isinstance(g, dict):
+            continue
+        g2 = dict(g)
+        ln = g2.get("lines")
+        if isinstance(ln, list) and len(ln) > 22:
+            g2["lines"] = ln[:22]
+        trimmed.append(g2)
+    payload = {"keyword": keyword, "groups": trimmed}
+    raw = json.dumps(payload, ensure_ascii=False)
+    if len(raw) > 95_000:
+        for g2 in trimmed:
+            ln = g2.get("lines")
+            if isinstance(ln, list) and len(ln) > 12:
+                g2["lines"] = ln[:12]
+        raw = json.dumps({"keyword": keyword, "groups": trimmed}, ensure_ascii=False)
+    user = MATRIX_GROUPS_USER_PREFIX + raw
+    return _call_llm(MATRIX_GROUPS_SYSTEM, user)
+
+
+COMMENT_GROUPS_SYSTEM = """你是用户研究与品类顾问。输入为 JSON：``keyword`` 与 ``groups``。
+每个 group 含 ``group``（与 §5 矩阵一致的细分类目名）、``comment_flat_rows``、``effective_text_lines``、
+``focus_hit_lines``（关注词子串命中摘要，与 §8.3 同源）、``sample_text_snippets``（评价短摘录，已截断）。
+摘录行通常以 ``【细类：…｜SKU：…｜品名：…｜店铺：…】`` 开头：细类可与本 group 名对照，**品名/SKU/店铺**表示该句具体出自哪条链接；归纳时若引用原话，**须交代是「哪家店、哪条 SKU、哪款品名」上的反馈**，勿只写「有用户说口感差」而不指代产品。
+
+请**为每个细类**输出一小段 Markdown（全部 groups 都要写，顺序与输入一致）：
+- 以 ``#### `` + 与该 group 字段**完全一致**的细类名作为小节标题（不要使用 ``##`` 一级标题）；
+- 每段约 **100～220 字**中文：归纳该细类下**消费者在讨论什么**（口感、价格、物流、功效疑虑等）、**关注词命中反映的诉求**；勿编造摘录中未出现的品牌、医学结论；
+- **禁止**输出 Markdown 表格、禁止逐条复述全部评价；
+- 若 ``effective_text_lines`` 很少，明确写「样本较少，归纳供启发」。
+
+总输出约 **600～3200 字**。仅输出正文 Markdown，不要用代码围栏包裹全文。"""
+
+
+COMMENT_GROUPS_USER_PREFIX = (
+    "请根据以下 JSON 撰写竞品报告第八章末「细类评论与关注词要点归纳」正文（Markdown）。\n\n"
+)
+
+
+def generate_comment_group_summaries_llm(
+    groups: list[dict[str, Any]], *, keyword: str
+) -> str:
+    trimmed: list[dict[str, Any]] = []
+    for g in groups:
+        if not isinstance(g, dict):
+            continue
+        g2 = dict(g)
+        sn = g2.get("sample_text_snippets")
+        if isinstance(sn, list) and len(sn) > 16:
+            g2["sample_text_snippets"] = sn[:16]
+        fh = g2.get("focus_hit_lines")
+        if isinstance(fh, list) and len(fh) > 14:
+            g2["focus_hit_lines"] = fh[:14]
+        trimmed.append(g2)
+    payload = {"keyword": keyword, "groups": trimmed}
+    raw = json.dumps(payload, ensure_ascii=False)
+    if len(raw) > 95_000:
+        for g2 in trimmed:
+            sn = g2.get("sample_text_snippets")
+            if isinstance(sn, list) and len(sn) > 10:
+                g2["sample_text_snippets"] = sn[:10]
+        raw = json.dumps({"keyword": keyword, "groups": trimmed}, ensure_ascii=False)
+    user = COMMENT_GROUPS_USER_PREFIX + raw
+    return _call_llm(COMMENT_GROUPS_SYSTEM, user)
+
+
+PRICE_GROUPS_SYSTEM = """你是定价与渠道顾问。输入为 JSON：``keyword`` 与 ``groups``。
+每个 group 含 ``group``（细分类目名，与 §5 矩阵、§6「按细类价盘」小节一致）、``sku_count``、``price_stats``（该细类可解析展示价的 min/max/median/mean/n，与 §6 各细类 Markdown 分位数表同源）、
+``listing_snippets``（若干「标题｜标价｜券后｜详情价」摘录，来自合并表字段，已截断）。
+
+请**为每个细类**输出一小段 Markdown（全部 groups 都要写，顺序与输入一致）：
+- 以 ``#### `` + 与该 group 字段**完全一致**的细类名作为小节标题；
+- 每段约 **80～200 字**中文，**只写价盘与价差**：用 ``price_stats`` 概括价带/离散度（如 min～max、中位数、相对集中或拉得开）；用 ``listing_snippets`` 归纳**标价 vs 券后 vs 详情价**是否常一致、是否常见券后低于标价、价差幅度的大致印象；**可一句**联系标题里**显式出现的规格数字**（如克重、件数）解释**价高/价差大是否可能来自大规格或组合装**——仅当摘录里确有数字时写，勿展开成宣称解读；
+- **硬性禁止**（本章不是卖点章）：不要列举或归纳「0 蔗糖 / 低 GI / 全麦 / 代餐 / 孕妇 / 控糖」等**营销宣称或场景关键词**；不要写配料、功效、品牌叙事、用户画像；这些若出现应留给报告 **§5 细类要点归纳** 或 **§7**；
+- **禁止** Markdown 表格、禁止罗列全部 SKU；勿编造未出现的到手价、销量排名；
+- 若 ``price_stats`` 中 n=0 或缺失，写「该细类无可解析数值价，从略」。
+
+总输出约 **500～2800 字**。仅输出正文 Markdown，不要用代码围栏包裹全文。"""
+
+
+PRICE_GROUPS_USER_PREFIX = (
+    "请根据以下 JSON 撰写竞品报告第六章末「细类价盘要点归纳」正文（Markdown）。"
+    "本章只写**数值价带与标价/券后/详情价关系**，勿写卖点宣称关键词归纳。\n\n"
+)
+
+
+def generate_price_group_summaries_llm(
+    groups: list[dict[str, Any]], *, keyword: str
+) -> str:
+    trimmed: list[dict[str, Any]] = []
+    for g in groups:
+        if not isinstance(g, dict):
+            continue
+        g2 = dict(g)
+        sn = g2.get("listing_snippets")
+        if isinstance(sn, list) and len(sn) > 14:
+            g2["listing_snippets"] = sn[:14]
+        trimmed.append(g2)
+    payload = {"keyword": keyword, "groups": trimmed}
+    raw = json.dumps(payload, ensure_ascii=False)
+    if len(raw) > 95_000:
+        for g2 in trimmed:
+            sn = g2.get("listing_snippets")
+            if isinstance(sn, list) and len(sn) > 8:
+                g2["listing_snippets"] = sn[:8]
+        raw = json.dumps({"keyword": keyword, "groups": trimmed}, ensure_ascii=False)
+    user = PRICE_GROUPS_USER_PREFIX + raw
+    return _call_llm(PRICE_GROUPS_SYSTEM, user)