update:1.开放系统内置提示词，支持用户自定义模板
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xiamuceer
@@ -1,7 +1,8 @@
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"""章节重新生成服务"""
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from typing import Dict, Any, AsyncGenerator, Optional, List
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from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
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from app.services.ai_service import AIService
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from app.services.prompt_service import prompt_service
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from app.services.prompt_service import prompt_service, PromptService
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from app.models.chapter import Chapter
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from app.models.memory import PlotAnalysis
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from app.schemas.regeneration import ChapterRegenerateRequest, PreserveElementsConfig
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@@ -24,7 +25,9 @@ class ChapterRegenerator:
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analysis: Optional[PlotAnalysis],
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regenerate_request: ChapterRegenerateRequest,
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project_context: Dict[str, Any],
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style_content: str = ""
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style_content: str = "",
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user_id: str = None,
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db: AsyncSession = None
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) -> AsyncGenerator[Dict[str, Any], None]:
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"""
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根据反馈重新生成章节（流式）
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@@ -34,6 +37,9 @@ class ChapterRegenerator:
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analysis: 分析结果（可选）
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regenerate_request: 重新生成请求参数
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project_context: 项目上下文（项目信息、角色、大纲等）
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style_content: 写作风格
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user_id: 用户ID（用于获取自定义提示词）
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db: 数据库会话（用于查询自定义提示词）
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Yields:
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包含类型和数据的字典: {'type': 'progress'/'chunk', 'data': ...}
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@@ -52,12 +58,14 @@ class ChapterRegenerator:
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# 2. 构建完整提示词
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yield {'type': 'progress', 'progress': 10, 'message': '正在构建生成提示词...'}
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full_prompt = self._build_regeneration_prompt(
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full_prompt = await self._build_regeneration_prompt(
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chapter=chapter,
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modification_instructions=modification_instructions,
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||||
project_context=project_context,
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||||
regenerate_request=regenerate_request,
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style_content=style_content
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style_content=style_content,
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user_id=user_id,
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db=db
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)
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logger.info(f"🎯 提示词构建完成，开始AI生成")
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@@ -158,126 +166,31 @@ class ChapterRegenerator:
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return "\n".join(instructions)
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def _build_regeneration_prompt(
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async def _build_regeneration_prompt(
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self,
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||||
chapter: Chapter,
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||||
modification_instructions: str,
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||||
project_context: Dict[str, Any],
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||||
regenerate_request: ChapterRegenerateRequest,
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||||
style_content: str = ""
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||||
style_content: str = "",
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||||
user_id: str = None,
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db: AsyncSession = None
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) -> str:
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"""构建完整的重新生成提示词"""
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prompt_parts = []
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# 系统角色
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prompt_parts.append("""你是一位经验丰富的专业小说编辑和作家。现在需要根据反馈意见重新创作一个章节。
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你的任务是：
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1. 仔细理解原章节的内容和意图
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2. 认真分析所有的修改要求
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3. 在保持故事连贯性的前提下，创作一个改进后的新版本
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4. 确保新版本在艺术性和可读性上都有明显提升
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""")
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# 原始章节信息
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prompt_parts.append(f"""## 📖 原始章节信息
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**章节**：第{chapter.chapter_number}章
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**标题**：{chapter.title}
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**字数**：{chapter.word_count}字
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**原始内容**：
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{chapter.content}
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""")
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# 修改指令
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prompt_parts.append(modification_instructions)
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prompt_parts.append("\n---\n")
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# 项目背景信息
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prompt_parts.append(f"""## 🌍 项目背景信息
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**小说标题**：{project_context.get('project_title', '未知')}
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**题材**：{project_context.get('genre', '未设定')}
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**主题**：{project_context.get('theme', '未设定')}
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||||
**叙事视角**：{project_context.get('narrative_perspective', '第三人称')}
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**世界观设定**：
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- 时代背景：{project_context.get('time_period', '未设定')}
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- 地理位置：{project_context.get('location', '未设定')}
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- 氛围基调：{project_context.get('atmosphere', '未设定')}
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""")
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# 角色信息
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if project_context.get('characters_info'):
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prompt_parts.append(f"""## 👥 角色信息
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{project_context['characters_info']}
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""")
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# 章节大纲
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if project_context.get('chapter_outline'):
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prompt_parts.append(f"""## 📝 本章大纲
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{project_context['chapter_outline']}
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||||
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""")
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||||
# 前置章节上下文
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if project_context.get('previous_context'):
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prompt_parts.append(f"""## 📚 前置章节上下文
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||||
{project_context['previous_context']}
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""")
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# 写作风格要求（如果提供）
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if style_content:
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prompt_parts.append(f"""## 🎨 写作风格要求
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{style_content}
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请在重新创作时严格遵循上述写作风格。
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""")
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# 创作要求
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prompt_parts.append(f"""## ✨ 创作要求
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1. **解决问题**：针对上述修改指令中提到的所有问题进行改进
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2. **保持连贯**：确保与前后章节的情节、人物、风格保持一致
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3. **提升质量**：在节奏、情感、描写等方面明显优于原版
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4. **保留精华**：保持原章节中优秀的部分和关键情节
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5. **字数控制**：目标字数约{regenerate_request.target_word_count}字（可适当浮动±20%）
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{f'6. **风格一致**：严格按照上述写作风格进行创作' if style_content else ''}
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## 🎬 开始创作
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请现在开始创作改进后的新版本章节内容。
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**重要提示**：
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- 直接输出章节正文内容，从故事内容开始写
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- **不要**输出章节标题（如"第X章"、"第X章：XXX"等）
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- **不要**输出任何额外的说明、注释或元数据
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||||
- 只需要纯粹的故事正文内容
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现在开始：
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""")
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return "\n".join(prompt_parts)
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# 获取自定义提示词模板
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template = await PromptService.get_template("CHAPTER_REGENERATION", user_id, db)
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# 格式化提示词
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return PromptService.format_prompt(
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template,
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chapter_number=chapter.chapter_number,
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title=chapter.title,
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||||
word_count=chapter.word_count,
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||||
content=chapter.content,
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||||
modification_instructions=modification_instructions,
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||||
project_context=project_context,
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||||
style_content=style_content,
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target_word_count=regenerate_request.target_word_count
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)
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def calculate_content_diff(
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self,
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