docs(state): record phase 13 planning complete

.planning/STATE.md

@@ -1,17 +1,17 @@
 ---
 gsd_state_version: 1.0
-milestone: v1.4
+milestone: v1.6
-milestone_name: Zhihu Anti-Crawler
+milestone_name: 语义分段改进
-status: planning
+status: ready_to_execute
-stopped_at: Phase 13 context gathered
+stopped_at: Phase 13 planning complete
-last_updated: "2026-03-21T16:14:07.594Z"
+last_updated: "2026-03-22T10:00:00.000Z"
-last_activity: 2026-03-21 — Roadmap created for v1.6
+last_activity: 2026-03-22 — Phase 13 plan created (7 plans)
 progress:
   total_phases: 15
-  completed_phases: 10
+  completed_phases: 12
-  total_plans: 31
+  total_plans: 38
   completed_plans: 30
-  percent: 0
+  percent: 79
 ---
 
 # Project State
@@ -26,9 +26,9 @@ See: .planning/PROJECT.md (updated 2026-03-21)
 ## Current Position
 
 Phase: Phase 13 - 核心 LLM 分段功能
-Plan: TBD
+Plan: 01-07
-Status: Planning
+Status: Ready to execute
-Last activity: 2026-03-21 — Roadmap created for v1.6
+Last activity: 2026-03-22 — Phase 13 plan created (7 plans)
 
 Progress: [░░░░░░░░░░] 0% (Phase 13/15)
 
@@ -56,29 +56,38 @@ Key decisions from v1.0-v1.5 (preserved):
 - SRT 独立模块 — kb_workflow/srt/ 职责分离
 - ASR 纠错可选 — AI 不可用时返回原文
 
-v1.6 scope (待验证):
+v1.6 Phase 13 decisions (from 13-CONTEXT.md):
-- LLM 语义分析 — 替代简单规则分段
+- **数量控制**: 采用建议式数量引导（5-8段），不强制执行
-- 通用自适应 — 自动识别视频类型
+- **视频类型策略**: 无类型区分 — 使用统一 Prompt，不针对不同类型设计不同策略
-- 主题识别与标题 — 主题章节生成标题
+- **句边界保护**: 纯 Prompt 约束 — 依赖 LLM 理解，不进行代码后处理
-- 内容完整性 — 避免错误截断话题
+- **论点完整性**: 一般性指令 — 不提供具体示例或标记词识别
+- **并列结构**: 不特别指定 — 让 LLM 根据整体语义自然判断
+- **中文句边界**: Prompt 中强调 — 列举所有中文句末标点
+- **标题范围**: LLM 自主判断 — 哪些分段需要标题由 LLM 决定
+- **标题风格**: 简洁描述型 — 5-15字，如「机器学习概述」
+- **标题格式**: H2 (##) — 与现有格式保持一致
+- **标题缺失处理**: 跳过标题 — 无法生成标题时设为 null
+- **模块位置**: `kb_workflow/srt/semantic_engine.py`
+- **现有 SemanticSegmenter**: 完全替代 — 新代码完全替代旧代码
+- **SRTProcessor 集成**: 配置开关控制 — `enable_semantic_segmentation` 参数
+- **Pydantic Schema 位置**: `semantic_engine.py` 内
 
 ### Technical Context
 
 **架构集成:**
-- 扩展现有 `SemanticSegmenter`，保持向后兼容
 - 新增 `SemanticSegmentationEngine` 模块（`kb_workflow/srt/semantic_engine.py`）
+- 替代现有 `SemanticSegmenter`（规则分段）
 - 在 `SRTProcessor` 中添加 LLM 分支（`enable_semantic_segmentation` 参数）
 
 **技术栈:**
 - SimpleAIClient（已集成 zhipu/openai/minimax）
 - Pydantic v2（LLM 响应验证）
-- 现有 SemanticSegmenter（规则分段保留）
+- Protocol（SegmentationStrategy 接口）
 
 **数据流:**
 ```
-SRT Input → Parse Subtitles → Video Type Detection →
+SRT Input → Parse Subtitles → SemanticSegmentationEngine (LLM) →
-Semantic Segmentation → Extract Paragraphs → ASR Correction →
+Extract Paragraphs → ASR Correction → Generate Markdown
-Deep Analysis
 ```
 
 ### Known Risks
@@ -91,8 +100,9 @@ Deep Analysis
 5. **成本失控** — 高频 LLM 调用可能导致费用激增
 
 **缓解策略:**
-- Phase 13: 实现 Pydantic 验证 + 句边界保护
+- Phase 13: 实现 Pydantic 验证 + 句边界保护（Prompt 约束）
-- Phase 14: 实现分块处理 + 缓存 + 温度控制
+- Phase 14: 实现分块处理 + 缓存 + 温度控制 + 降级策略
+- Phase 15: 输出格式优化 + 配置开关
 
 ### Blockers/Concerns
 
@@ -100,8 +110,23 @@ None.
 
 ## Session Continuity
 
-Last session: 2026-03-21T16:14:07.592Z
+Last session: 2026-03-22T10:00:00.000Z
-Stopped at: Phase 13 context gathered
+Stopped at: Phase 13 planning complete
 Resume file: .planning/phases/13-llm/13-CONTEXT.md
 
-**Next step:** `/gsd:plan-phase 13` - 开始 Phase 13 的详细规划
+**Next step:** `/gsd:execute-phase 13` - 开始执行 Phase 13 的 7 个计划
+
+## Phase 13 Plan Structure
+
+**Wave 1** (并行执行，无依赖):
+- Plan 01: 视频类型识别（TDD）- VIDEO-01, VIDEO-02, VIDEO-03
+- Plan 02: 语义边界检测（TDD）- BOUND-01, BOUND-02, BOUND-03, BOUND-04
+- Plan 03: 内容完整性保护（TDD）- COMP-01, COMP-02, COMP-03
+- Plan 04: 主题标题生成（TDD）- TITLE-01, TITLE-02, TITLE-03
+- Plan 05: 中文句边界检测（TDD）- SENT-01, SENT-02, SENT-03
+
+**Wave 2** (依赖 Wave 1):
+- Plan 06: 可扩展策略架构 - STRAT-01, STRAT-02, STRAT-03
+- Plan 07: SRTProcessor 集成 - CONFIG-03
+
+**Total**: 7 plans (5 TDD + 2 execute)