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Python
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Python
"""策略稿 → 核心信息卡 → 商详文案包（两步 LLM，JSON 输出）。"""
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from __future__ import annotations
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import json
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from typing import Any
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from .llm_client import call_llm
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_MAX_STRATEGY_CHARS = 28_000
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CORE_CARD_SYSTEM = """你是电商商详与营销文案顾问。根据用户提供的「策略稿全文」与结构化决策、业务备注，输出**仅一段 UTF-8 JSON 对象**（不要 Markdown 代码围栏，不要前后说明文字）。
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**硬性**：
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- 事实、数字、功效、检测结论、销量、评价原文：**仅可**来自输入；**禁止**编造未出现的品牌名、数据、「用户说」引语。
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- 食品/健康相关：**禁止**治疗承诺与夸大疗效；无依据写「输入未体现」或「待法务确认」。
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- 句子短、可落地；兼顾**购买者决策**与商详写手可用性。
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**JSON 键（须全部出现，值为字符串；无内容用空串）**：
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- one_liner_value：一句话价值主张（买家能得到什么）
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- buyer_job_to_be_done：购买者的任务或情境（一句）
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- key_pain_or_desire：核心痛点或欲望（与策略一致）
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- why_this_product：为何要选这一款（相对同类，一句）
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- proof_or_trust_angle：信任或证明角度（无依据写「输入未体现」）
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- differentiation_vs_alternatives：与替代方案相比的差异（一句）
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- price_value_framing：价位与价值感如何表述（与策略价位可对读；无则「待业务确认」）
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- compliance_taboos：表述禁区摘要（来自业务备注或策略风险）
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- open_points_for_business：待业务补充（无则空串）
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"""
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DETAIL_PACK_SYSTEM = """你是京东商详向文案手。输入为已定稿的「核心信息卡」JSON 与关键词。请输出**仅一段 UTF-8 JSON 对象**（不要 Markdown 代码围栏）。
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**硬性**：
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- **仅可**依据核心信息卡展开；**禁止**新增数字、功效、认证、评价引语、竞品具体名（除非信息卡里已有）。
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- 购买者视角，短句；禁止输出 JSON 键名英文给最终读者（值全部为中文商详可用文案）。
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- 不要泄露「核心信息卡」「策略稿」等内部词。
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**JSON 键（须全部出现）**：
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- listing_titles：字符串数组，4～6 条商品短标题备选（每条约 30 字内）
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- listing_subtitle：一条列表副文案（约 60 字内）
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- detail_headline：商详首屏下 lead，1～2 句
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- selling_bullets：字符串数组，5～8 条卖点（每条约 40 字内）
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- spec_sidebar_lines：字符串数组，0～3 条参数区旁短句（可空数组）
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- faq：对象数组，每项含 question、answer 字符串，3～5 组；答句不得超出信息卡承诺
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"""
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def _truncate_strategy(md: str) -> tuple[str, bool]:
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t = (md or "").strip()
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if len(t) <= _MAX_STRATEGY_CHARS:
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return t, False
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return t[: _MAX_STRATEGY_CHARS].rstrip() + "\n\n…（策略正文已截断，以下同）\n", True
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def _parse_llm_json(raw: str) -> dict[str, Any]:
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s = (raw or "").strip()
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if not s:
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raise ValueError("大模型返回为空")
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try:
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out = json.loads(s)
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except json.JSONDecodeError:
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i = s.find("{")
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j = s.rfind("}")
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if i >= 0 and j > i:
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out = json.loads(s[i : j + 1])
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else:
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raise ValueError("大模型返回不是合法 JSON") from None
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if not isinstance(out, dict):
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raise ValueError("大模型 JSON 须为对象")
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return out
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def generate_core_info_card(
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*,
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keyword: str,
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strategy_markdown: str,
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strategy_decisions: dict[str, Any] | None,
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business_notes: str,
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) -> dict[str, Any]:
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md, truncated = _truncate_strategy(strategy_markdown)
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payload = {
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"keyword": keyword,
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"strategy_markdown": md,
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"strategy_markdown_truncated": truncated,
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"strategy_decisions": strategy_decisions or {},
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"business_notes": (business_notes or "").strip(),
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}
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user = (
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"请根据以下 JSON 输出核心信息卡（仅 JSON 对象）：\n"
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+ json.dumps(payload, ensure_ascii=False)
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)
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raw = call_llm(CORE_CARD_SYSTEM, user)
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return _parse_llm_json(raw)
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def generate_detail_page_pack(
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*,
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keyword: str,
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core_info_card: dict[str, Any],
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) -> dict[str, Any]:
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payload = {
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"keyword": keyword,
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"core_info_card": core_info_card,
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||
}
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user = "请根据以下 JSON 输出商详包（仅 JSON 对象）：\n" + json.dumps(
|
||
payload, ensure_ascii=False
|
||
)
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raw = call_llm(DETAIL_PACK_SYSTEM, user)
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return _parse_llm_json(raw)
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def generate_marketing_detail_pack(
|
||
*,
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keyword: str,
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||
strategy_markdown: str,
|
||
strategy_decisions: dict[str, Any] | None = None,
|
||
business_notes: str = "",
|
||
) -> dict[str, Any]:
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||
core = generate_core_info_card(
|
||
keyword=keyword,
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||
strategy_markdown=strategy_markdown,
|
||
strategy_decisions=strategy_decisions,
|
||
business_notes=business_notes,
|
||
)
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pack = generate_detail_page_pack(keyword=keyword, core_info_card=core)
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return {
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"core_info_card": core,
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||
"detail_page_pack": pack,
|
||
}
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