业务和功能介绍
新媒体运营者每天需要从大量 RSS 信息源中筛选热点、提炼要点、撰写各平台差异化文案，再手动粘贴到微信公众号、微博、头条号等编辑器——全流程耗时长、重复劳动多，且各平台对排版格式要求不同，人工适配成本极高。
本项目（mp-agent）的目标是构建一条"信息聚合 → AI 生成 → 多平台分发"的全自动内容流水线：定时从订阅的 RSS 源抓取文章，由大语言模型自动摘要和合写每日资讯，并按平台规范格式化后一键发布或提供带主题排版的富文本复制，将单期内容生产时间从数小时压缩至分钟级，支持零人工干预的定时全自动运行，也支持人工介入的半自动审核模式。
本项目（mp-agent）的目标是构建一条"信息聚合 → AI 生成 → 多平台分发"的全自动内容流水线：定时从订阅的 RSS 源抓取文章，由大语言模型自动摘要和合写每日资讯，并按平台规范格式化后一键发布或提供带主题排版的富文本复制，将单期内容生产时间从数小时压缩至分钟级，支持零人工干预的定时全自动运行，也支持人工介入的半自动审核模式。
项目实现
整体架构和设计思路：项目采用"模块协议化 + 异步流水线"架构，全链路基于 Python asyncio，确保高并发下 I/O 不阻塞。
核心层次：
CLI / Scheduler（typer + APScheduler）
↓
Orchestrator（流水线调度中枢）
↓
Fetcher ──→ Generator ──→ Publisher
↓ ↓ ↓
Storage（SQLAlchemy async + SQLite）
↓
Dashboard（FastAPI + SSE + Jinja2 + HTMX）
负责模块和结果：作为独立开发者，负责全部模块的设计与实现：
- 设计并实现完整的 Fetcher → Generator → Publisher 流水线，支持 4 家 LLM 提供商和 3 个发布平台。
- 构建 Web Dashboard 全部 10 个页面和路由，包含 SSE 实时日志流、主题切换预览、配置可视化编辑等功能。
- 实现多平台主题排版系统：微信公众号 5 套主题（经典蓝/优雅紫/清新绿/暖橙/玫瑰金）、头条号 2 套主题，每套主题均通过 inline-style 注入确保粘贴到平台编辑器后样式完整保留。
- 实现 SHA-256 哈希去重方案，在实测中对同一 Feed 多次拉取做到 100% 去重。
- 自动化流水线单次运行（含抓取 + AI 生成 + 发布）平均耗时约 90 秒，覆盖 10+ Feed 源、生成 3-5 篇分类资讯稿并同步发布至三端。
- 通过 APScheduler 实现定时全自动运行，运营人员每日无需手动介入即可完成内容发布，节省单期制作时间 2-3 小时。
核心层次：
CLI / Scheduler（typer + APScheduler）
↓
Orchestrator（流水线调度中枢）
↓
Fetcher ──→ Generator ──→ Publisher
↓ ↓ ↓
Storage（SQLAlchemy async + SQLite）
↓
Dashboard（FastAPI + SSE + Jinja2 + HTMX）
负责模块和结果：作为独立开发者，负责全部模块的设计与实现：
- 设计并实现完整的 Fetcher → Generator → Publisher 流水线，支持 4 家 LLM 提供商和 3 个发布平台。
- 构建 Web Dashboard 全部 10 个页面和路由，包含 SSE 实时日志流、主题切换预览、配置可视化编辑等功能。
- 实现多平台主题排版系统：微信公众号 5 套主题（经典蓝/优雅紫/清新绿/暖橙/玫瑰金）、头条号 2 套主题，每套主题均通过 inline-style 注入确保粘贴到平台编辑器后样式完整保留。
- 实现 SHA-256 哈希去重方案，在实测中对同一 Feed 多次拉取做到 100% 去重。
- 自动化流水线单次运行（含抓取 + AI 生成 + 发布）平均耗时约 90 秒，覆盖 10+ Feed 源、生成 3-5 篇分类资讯稿并同步发布至三端。
- 通过 APScheduler 实现定时全自动运行，运营人员每日无需手动介入即可完成内容发布，节省单期制作时间 2-3 小时。
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