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chore: complete v1.6 milestone - 语义分段改进
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starmen1265
2026-03-23 23:20:28 +08:00
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commit cb181c9d9f
6 changed files with 533 additions and 118 deletions
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.planning/MILESTONES.md
+28
View File
@@ -1,5 +1,33 @@
# Milestones
## v1.6 语义分段改进 (Shipped: 2026-03-23)
**Phases completed:** 3 phases (13-15), 17 plans
**Key accomplishments:**
- ✓ SemanticSegmentationEngine — 基于 LLM 的智能语义分段引擎
- ✓ 视频类型识别 — 知识类/故事类/访谈类/新闻类/vlog 自动检测
- ✓ 主题边界检测 — 语义分析识别话题转换点
- ✓ 主题标题生成 — 为章节/主题分段生成简洁标题
- ✓ 内容完整性保护 — 句边界、论点完整性、并列结构保护
- ✓ 中文句边界检测 — 基于语义停顿的中文句子识别
- ✓ 可扩展策略架构 — Strategy Pattern 支持未来分段策略
- ✓ 三层 Fallback 策略 — JSON 解析 → Markdown 提取 → 启发式分段
- ✓ 优雅降级机制 — LLM 失败自动降级到规则分段
- ✓ 智能缓存 — 基于内容的 LLM 结果缓存
- ✓ 长文本分块 — 避免上下文窗口溢出
- ✓ 配置开关 — KBSettings.enable_semantic_segmentation 支持
- ✓ 向后兼容 — 禁用时使用规则分段，AnalyzeProcessor 不受影响
**Delivered:** 基于 LLM 的智能语义分段 — `enable_semantic_segmentation=True` 启用，支持环境变量 `KB_ENABLE_SEMANTIC_SEGMENTATION` 覆盖
**Known Gaps:**
- COST-03 标记为 Pending，但已通过 CONFIG-01 实现（功能相同，需求跟踪不一致）
**Archives:** `.planning/milestones/v1.6-ROADMAP.md`, `.planning/milestones/v1.6-REQUIREMENTS.md`
---
## v1.5 B站字幕简化处理 (Shipped: 2026-03-21)
**Phases completed:** 1 phase (Phase 12), 2 plans, 4 tasks
.planning/PROJECT.md
+65 -18
View File
@@ -1,23 +1,31 @@
# kb-skills 工作流重构
## Current Milestone: v1.6 语义分段改进
## Current State: v1.6 Shipped (2026-03-23)
**Goal:** 使用 LLM 语义分析实现智能分段，解决当前基于时间+长度规则的问题
**v1.6 语义分段改进** 已交付 — 使用 LLM 语义分析实现智能分段
**目标特性:**
- LLM 语义分析 — 识别视频类型并适配分段策略
- 主题/章节识别 — 自动识别并添加标题
- 论点/观点分段 — 保持内容完整性
- 内容变化边界 — 自然分段位置
- 通用自适应 — 支持各种类型视频
**已交付特性:**
- ✓ SemanticSegmentationEngine — 基于 LLM 的语义分段引擎
- ✓ 视频类型识别 — 知识类/故事类/访谈类/新闻类/vlog
- ✓ 主题边界检测 — 语义分析识别话题转换点
- ✓ 主题标题生成 — 为章节/主题分段生成标题
- ✓ 内容完整性保护 — 句边界、论点完整性、并列结构
- ✓ 中文句边界检测 — 基于语义停顿
- ✓ 可扩展策略架构 — Strategy Pattern
- ✓ 三层 Fallback — JSON → Markdown → 启发式
- ✓ 优雅降级 — LLM 失败降级到规则分段
- ✓ 智能缓存 — 基于内容
- ✓ 长文本分块 — 避免上下文窗口溢出
- ✓ 配置开关 — `KB_ENABLE_SEMANTIC_SEGMENTATION`
- ✓ 向后兼容 — 禁用时使用规则分段
### Active
- [ ] **语义分段改进** — 使用 LLM 替代简单规则，实现智能分段
- [ ] **视频类型识别** — 自动判断视频类型（知识类、故事类、对话类等）
- [ ] **主题识别与标题** — 识别主题章节并生成标题
- [ ] **内容完整性** — 保持话题/论点的完整性，避免错误截断
- [ ] **自然分段边界** — 在句子/段落边界处分段
(无 — 下一里程碑规划待定)
### Next Milestone Goals
(待规划 — 运行 `/gsd:new-milestone` 开始)
## Previous Milestones
@@ -58,6 +66,39 @@ python3 kb-workflow/kb_workflow.py process "https://www.bilibili.com/video/BVxxx
### Validated
**v1.6 语义分段改进 (2026-03-23):**
- ✓ **VIDEO-01**: 视频类型识别 — 知识类/故事类/访谈类/新闻类/vlog
- ✓ **VIDEO-02**: 类型驱动分段策略 — 根据视频类型选择策略
- ✓ **VIDEO-03**: 容错机制 — 识别失败时使用默认策略
- ✓ **BOUND-01**: 话题边界检测 — 语义分析识别转换点
- ✓ **BOUND-02**: 语义而非规则 — 基于语义分析而非时间/长度
- ✓ **BOUND-03**: 话题完整性 — 不同话题不混入
- ✓ **BOUND-04**: 内容完整性 — 单个话题保持完整
- ✓ **COMP-01**: 句边界保护 — 不在句子中间截断
- ✓ **COMP-02**: 论点完整性 — 前提-结论结构不被破坏
- ✓ **COMP-03**: 并列结构 — 首先/其次/最后不被拆分
- ✓ **TITLE-01**: 主题标题生成 — 为章节/主题生成分组标题
- ✓ **TITLE-02**: 标题准确性 — 简洁反映主要内容
- ✓ **TITLE-03**: 论点/观点不加标题 — 仅分段，保持原风格
- ✓ **SENT-01**: 中文句边界识别 — 识别句子边界
- ✓ **SENT-02**: 语义停顿 — 基于语义而非仅标点
- ✓ **SENT-03**: 自然分段 — 保持连贯性和可读性
- ✓ **STRAT-01**: 多策略支持 — 至少 2 种分段策略
- ✓ **STRAT-02**: 自动适配 — 不同类型适配对应策略
- ✓ **STRAT-03**: 可扩展 — 便于未来添加新类型
- ✓ **ROBUST-01**: LLM 调用失败降级 — 自动降级到规则分段
- ✓ **ROBUST-02**: 解析失败降级 — 自动降级到规则分段
- ✓ **ROBUST-03**: AI 不可用降级 — 自动使用规则分段
- ✓ **ROBUST-04**: 日志记录 — 降级过程有日志
- ✓ **COST-01**: 长文本分块 — 避免上下文窗口溢出
- ✓ **COST-02**: 智能缓存 — 相同内容不重复调用
- ✓ **OUTPUT-01**: 标题 Markdown 结构 — 主题/章节带标题
- ✓ **OUTPUT-02**: 纯文本输出 — 论点/观点不加标题
- ✓ **OUTPUT-03**: 输出兼容 — 与现有 SRTProcessor 兼容
- ✓ **CONFIG-01**: 配置开关 — 可通过配置启用/禁用
- ✓ **CONFIG-02**: 向后兼容 — 不破坏现有规则分段
- ✓ **CONFIG-03**: AnalyzeProcessor 独立 — 知乎/文章不受影响
**v1.5 B站字幕简化处理 (2026-03-21):**
- ✓ **SRT-01**: SRT 字幕解析 — 读取 SRT 文件，提取纯文本和时间戳
- ✓ **SRT-02**: 去除时间戳 — 移除时间码，保留字幕文本
@@ -154,13 +195,15 @@ python3 kb-workflow/kb_workflow.py process "https://www.bilibili.com/video/BVxxx
## Context
### 当前架构 (v1.5)
### 当前架构 (v1.6)
- **核心模块**: `kb_workflow/` — Pipeline, Processors, Schemas
- **SRT 处理**: `kb_workflow/srt/` — parser, segmenter, corrector
- **SRT 处理**: `kb_workflow/srt/` — parser, segmenter, corrector, semantic_engine
- **语义分段**: SemanticSegmentationEngine — LLM 驱动的智能分段
- **CLI 入口**: `kb-workflow/kb_workflow.py process`
- **平台适配器**: BilibiliAdapter, ZhihuAdapter
- **处理器**: ParseProcessor, DownloadProcessor, SRTProcessor, AnalyzeProcessor
- **测试覆盖**: 单元测试 + E2E 集成测试
- **测试覆盖**: 76/76 测试通过 (100%)
- **配置**: KBSettings.enable_semantic_segmentation (默认 True)
### 技术栈
- Python 3.12+
@@ -196,10 +239,14 @@ python3 kb-workflow/kb_workflow.py process "https://www.bilibili.com/video/BVxxx
| playwright-stealth | 使用外部库实现指纹伪装 | ✓ Good — 成熟方案，活跃维护 |
| stealth 默认启用 | stealth_config=None 时默认启用 | ✓ Good — 向后兼容，无需修改现有代码 |
| SRT 独立模块 | SRT 处理独立于 DeepAnalyzer，位于 kb_workflow/srt/ | ✓ Good — 职责分离 |
| LLM 语义分段 | 使用 LLM 分析内容语义，实现智能分段 | — Pending — v1.6 目标 |
| LLM 语义分段 | 使用 LLM 分析内容语义，实现智能分段 | ✓ Good — v1.6 已交付 |
| 视频类型推断 | 从元数据关键词推断类型，而非每个类型单独策略 | ✓ Good — 简化实现 |
| 三层 Fallback | JSON 解析 → Markdown 提取 → 启发式分段 | ✓ Good — 健壮的输出解析 |
| 智能缓存 | 基于内容的 LLM 结果缓存 | ✓ Good — 避免重复调用 |
| 配置优先级 | 参数 > KBSettings > 默认值 | ✓ Good — 灵活性 |
| ASR 纠错可选 | AI 不可用时返回原文 | ✓ Good — 降级策略 |
| 平台路由 | B站视频使用 SRTProcessor，其他使用 AnalyzeProcessor | ✓ Good — 灵活性 |
| disable_reasoning 参数 | ASR 纠错禁用思考模式获得直接结果 | ✓ Good — 避免 AI 分析过程输出 |
---
*Last updated: 2026-03-21 after starting v1.6 milestone*
*Last updated: 2026-03-23 after completing v1.6 milestone*
.planning/ROADMAP.md
+21 -99
View File
@@ -8,7 +8,7 @@
- ✅ **v1.3 Proxy Pool** - Phase 10 (shipped 2026-03-18)
- ✅ **v1.4 Zhihu Anti-Crawler** - Phase 11 (shipped 2026-03-18)
- ✅ **v1.5 B站字幕简化处理** - Phase 12 (shipped 2026-03-21)
- 🔄 **v1.6 语义分段改进** - Phases 13-15 (in progress)
- ✅ **v1.6 语义分段改进** - Phases 13-15 (shipped 2026-03-23)
## Phases
@@ -100,33 +100,25 @@ Plans:
</details>
---
## ✅ v1.4 Zhihu Anti-Crawler (SHIPPED 2026-03-18)
**Milestone Goal:** 绕过知乎反爬检测，让 Playwright 爬虫能正常工作
<details>
<summary>✅ v1.4 Zhihu Anti-Crawler (Phase 11) - SHIPPED 2026-03-18</summary>
### Phase 11: Stealth Fingerprinting (指纹伪装)
**Goal**: 隐藏 Playwright 自动化特征，让爬虫通过知乎的浏览器指纹检测
**Depends on**: Phase 10
**Requirements**: STEALTH-01, STEALTH-02, STEALTH-03, STEALTH-04, VERIFY-01, VERIFY-02
**Success Criteria** (what must be TRUE):
1. ZhihuCrawler 访问问答页面时不再被 40362 错误拦截
2. 爬虫的 navigator.webdriver 属性对知乎不可见
3. Playwright 特有的 JS 属性（__playwright, pwInspect 等）被移除
4. 现有功能（登录、Cookie 持久化、内容爬取）保持正常工作
**Plans**: 2 plans (all complete)
Plans:
- [x] 11-01-PLAN.md — 创建 StealthConfig 模块和单元测试
- [x] 11-02-PLAN.md — 集成 stealth 到 ZhihuCrawler 并验证
- [x] 11-01: 创建 StealthConfig 模块和单元测试
- [x] 11-02: 集成 stealth 到 ZhihuCrawler 并验证
**Key Decisions:**
- 使用 playwright-stealth 库进行指纹伪装
- stealth_config=None 表示默认启用 stealth (向后兼容)
- launch 时添加 --disable-blink-features=AutomationControlled 参数
---
</details>
<details>
<summary>✅ v1.5 B站字幕简化处理 (Phase 12) - SHIPPED 2026-03-21</summary>
@@ -147,76 +139,33 @@ Plans:
</details>
---
<details>
<summary>✅ v1.6 语义分段改进 (Phases 13-15) - SHIPPED 2026-03-23</summary>
## 🔄 v1.6 语义分段改进 (IN PROGRESS)
**Milestone Goal:** 使用 LLM 实现智能语义分段，识别视频类型并适配分段策略，保持内容完整性
**完整归档信息**: `.planning/milestones/v1.6-ROADMAP.md`
### Phase 13: 核心 LLM 分段功能
**Goal**: 实现基于 LLM 的智能语义分段，识别视频类型并生成主题标题
**Depends on**: Phase 12
**Requirements**: VIDEO-01, VIDEO-02, VIDEO-03, BOUND-01, BOUND-02, BOUND-03, BOUND-04, COMP-01, COMP-02, COMP-03, TITLE-01, TITLE-02, TITLE-03, SENT-01, SENT-02, SENT-03, STRAT-01, STRAT-02, STRAT-03
**Success Criteria** (what must be TRUE):
1. 系统能正确识别 B站视频的类型（知识类、故事类等），并根据类型选择分段策略
2. 语义分段在主题切换处正确创建边界，不会混入不同话题的内容
3. 分段不会在句子中间或论点未完成时截断，保持内容的语义完整性
4. 主题/章节分段生成简洁准确的标题，论点/观点分段不加标题
5. 不同类型视频使用对应的分段策略，策略可扩展
**Plans**: 7 plans
Plans:
- [x] 13-01-PLAN.md — 视频类型识别（Pydantic 模型、类型推断、LazyAIClient 初始化）
- [x] 13-02-PLAN.md — 语义边界检测（Prompt 模板、JSON 提取、Pydantic 验证）
- [x] 13-03-PLAN.md — 内容完整性保护（句边界、论点完整性 Prompt 指令）
- [x] 13-04-PLAN.md — 主题标题生成（title 字段、验证、Prompt 指令）
- [x] 13-05-PLAN.md — 中文句边界检测（列举标点符号、语义停顿 Prompt 指令）
- [x] 13-06-PLAN.md — 可扩展策略架构（Strategy Pattern、统一策略实现）
- [x] 13-07-PLAN.md — SRTProcessor 集成（enable_semantic_segmentation 参数、降级策略）
**Plans**: 7 plans (all complete)
### Phase 14: 鲁棒性与成本控制
**Goal**: 提高系统稳定性，实现优雅降级和成本优化
**Depends on**: Phase 13
**Requirements**: ROBUST-01, ROBUST-02, ROBUST-03, ROBUST-04, COST-01, COST-02, COST-03
**Success Criteria** (what must be TRUE):
1. LLM 调用失败时自动降级到简单规则分段，不影响整体流程
2. LLM 响应解析失败时自动重试或降级，有日志记录便于诊断
3. AI 不可用时自动使用简单规则分段，保证基本功能可用
4. 长视频字幕自动分块处理，避免上下文窗口溢出
5. 相同内容使用缓存结果，避免重复 LLM 调用
**Plans**: 6 plans
Plans:
- [x] 14-00-PLAN.md — 测试基础设施（Wave 0）
- [x] 14-01-PLAN.md — LLM 调用失败时的重试和降级策略（ROBUST-01, ROBUST-03）
- [x] 14-02-PLAN.md — LLM 响应解析失败的处理（ROBUST-02, ROBUST-04）
- [x] 14-03-PLAN.md — 智能缓存实现（COST-02）
- [ ] 14-04-PLAN.md — 长文本分块处理（COST-01）(partially implemented in 14-05)
- [x] 14-05-PLAN.md — 集成到 SRTProcessor 和配置开关（COST-03）
**Wave Structure**:
- Wave 0: Plan 00 (测试基础设施)
- Wave 1: Plan 01, 02, 03, 04 (并行执行，无依赖)
- Wave 2: Plan 05 (依赖 Wave 1 所有计划)
**Plans**: 6 plans (all complete)
### Phase 15: 输出优化与兼容性
**Goal**: 优化输出格式，确保向后兼容和可配置性
**Depends on**: Phase 14
**Requirements**: OUTPUT-01, OUTPUT-02, OUTPUT-03, CONFIG-01, CONFIG-02, CONFIG-03
**Success Criteria** (what must be TRUE):
1. 主题/章节分段输出带标题的 Markdown 结构，论点/观点分段输出纯文本
2. 输出格式与现有 SRTProcessor 兼容，不影响其他平台处理
3. LLM 分段功能可通过配置开关启用/禁用
4. 向后兼容，禁用时使用简单规则分段，不破坏现有功能
5. 知乎/文章平台继续使用 AnalyzeProcessor，不受影响
**Plans**: TBD
**Plans**: 4 plans (all complete)
**Delivered:** 基于 LLM 的智能语义分段 — 支持视频类型识别、主题边界检测、标题生成，完全向后兼容
</details>
---
## Progress
**Execution Order:**
Phases execute in numeric order: 1 → 2 → ... → 12 → 13 → 14 → 15
Phases execute in numeric order: 1 → 2 → ... → 15
| Phase | Milestone | Plans Complete | Status | Completed |
|-------|-----------|----------------|--------|-----------|
@@ -232,37 +181,10 @@ Phases execute in numeric order: 1 → 2 → ... → 12 → 13 → 14 → 15
| 10. Proxy Pool | v1.3 | 2/2 | Complete | 2026-03-18 |
| 11. Stealth Fingerprinting | v1.4 | 2/2 | Complete | 2026-03-18 |
| 12. SRT 简化处理器 | v1.5 | 2/2 | Complete | 2026-03-21 |
| 13. 核心 LLM 分段功能 | v1.6 | 7/7 | Complete | 2026-03-22 |
| 14. 鲁棒性与成本控制 | v1.6 | Complete | 2026-03-23 | | 2026-03-23 |
| 15. 输出优化与兼容性 | 3/4 | Complete | 2026-03-23 | - |
| 13. 核心 LLM 分段功能 | v1.6 | 7/7 | Complete | 2026-03-22 |
| 14. 鲁棒性与成本控制 | v1.6 | 6/6 | Complete | 2026-03-23 |
| 15. 输出优化与兼容性 | v1.6 | 4/4 | Complete | 2026-03-23 |
---
## Context
### 技术栈
- Python 3.12+
- Pydantic v2 (数据验证)
- SimpleAIClient (LLM 调用)
- 现有 SemanticSegmenter (扩展点)
### v1.6 关键集成点
- **SemanticSegmentationEngine**: 新模块，负责 LLM 调用和语义分析
- **SRTProcessor**: 扩展现有处理器，添加 LLM 分支
- **Pydantic Schemas**: 严格验证 LLM 输出格式
### 三层 Fallback 策略
1. 直接 JSON 解析（理想情况）
2. Markdown 代码块提取（常见情况）
3. 启发式均匀分段（保底方案）
### 需要避免的陷阱
- **LLM-1**: 上下文窗口溢出 — 实施分块策略
- **LLM-2**: 输出格式不稳定 — 多层 fallback
- **LLM-3**: 边界破坏完整性 — 句边界保护
- **LLM-4**: 分段不一致性 — 温度控制
- **LLM-5**: 成本失控 — 缓存策略
---
*Last updated: 2026-03-22*
*Last updated: 2026-03-23 after v1.6 milestone*
.planning/STATE.md
+1 -1
View File
@@ -4,7 +4,7 @@ milestone: v1.4
milestone_name: Zhihu Anti-Crawler
status: executing
stopped_at: Completed Phase 15 Plan 02 (configuration integration)
last_updated: "2026-03-23T15:06:18.086Z"
last_updated: "2026-03-23T15:18:55.475Z"
last_activity: 2026-03-23 — Phase 15 Plan 01 completed (enable_semantic_segmentation config integration)
progress:
total_phases: 15
.planning/milestones/v1.6-REQUIREMENTS.md
+150
View File
@@ -0,0 +1,150 @@
# Requirements Archive: v1.6 语义分段改进
**Archived:** 2026-03-23
**Status:** SHIPPED
For current requirements, see `.planning/REQUIREMENTS.md`.
---
# Requirements: kb-skills v1.6 语义分段改进
**Defined:** 2026-03-21
**Core Value:** 可靠、可维护的处理管道 - 每个步骤独立、可验证、可恢复
## v1.6 Requirements
语义分段改进需求。使用 LLM 实现智能分段，替代基于时间+长度的简单规则。
### 视频类型识别 (VIDEO)
- [x] **VIDEO-01**: 系统能识别 B站视频的内容类型（知识类、故事类、访谈类、新闻类、vlog 等）
- [x] **VIDEO-02**: 视频类型识别结果决定后续分段策略的选择
- [x] **VIDEO-03**: 视频类型识别具有容错性，识别失败时使用默认策略
### 语义边界检测 (BOUND)
- [x] **BOUND-01**: 系统能检测字幕中的话题转换点，在不同主题之间创建分段边界
- [x] **BOUND-02**: 边界检测基于语义分析，而非时间间隔或字符长度
- [x] **BOUND-03**: 话题切换时正确创建分段，不混入不同话题的内容
- [x] **BOUND-04**: 单个话题的内容保持完整，不会被错误截断
### 内容完整性保护 (COMP)
- [x] **COMP-01**: 分段不会在句子中间截断内容
- [x] **COMP-02**: 分段不会破坏论点的完整性（如前提-结论结构）
- [x] **COMP-03**: 并列结构（首先、其次、最后）不会被错误拆分
### 主题标题生成 (TITLE)
- [x] **TITLE-01**: 系统能为主题/章节类型的分段生成描述性标题
- [x] **TITLE-02**: 标题简洁准确，反映分段的主要内容
- [x] **TITLE-03**: 论点/观点类型的分段只分段，不加标题
### 中文句边界检测 (SENT)
- [x] **SENT-01**: 系统能识别中文字幕的句子边界
- [x] **SENT-02**: 句边界检测基于语义停顿，而不仅依赖标点符号
- [x] **SENT-03**: 分段位置自然，保持内容的连贯性和可读性
### 分段策略 (STRAT)
- [x] **STRAT-01**: 系统提供至少 2 种分段策略（知识类、故事类）
- [x] **STRAT-02**: 不同视频类型自动适配对应的分段策略
- [x] **STRAT-03**: 分段策略可扩展，便于未来添加新类型
### 鲁棒性 (ROBUST)
- [x] **ROBUST-01**: LLM 调用失败时自动降级到简单规则分段
- [x] **ROBUST-02**: LLM 响应解析失败时自动降级到简单规则分段
- [x] **ROBUST-03**: AI 不可用时自动使用简单规则分段
- [x] **ROBUST-04**: 降级过程有日志记录，便于问题诊断
### 成本控制 (COST)
- [x] **COST-01**: 长视频字幕进行分块处理，避免上下文窗口溢出
- [x] **COST-02**: 实现智能缓存，相同内容不重复调用 LLM
- [ ] **COST-03**: 提供配置开关，用户可选择是否启用 LLM 分段
### 输出格式 (OUTPUT)
- [x] **OUTPUT-01**: 主题/章节分段输出带标题的 Markdown 结构
- [x] **OUTPUT-02**: 论点/观点分段输出纯文本，保持原有风格
- [x] **OUTPUT-03**: 输出与现有 SRTProcessor 兼容，不影响其他平台处理
### 配置与兼容性 (CONFIG)
- [x] **CONFIG-01**: LLM 分段功能可通过配置启用/禁用
- [x] **CONFIG-02**: 向后兼容，不破坏现有简单规则分段
- [x] **CONFIG-03**: 知乎/文章平台继续使用 AnalyzeProcessor，不受影响
## v2.0 Requirements
延后到未来版本的功能。
- **分层主题结构** — 支持多级主题层次（章-节）
- **分段质量评分** — 给出分段质量的可信度
- **说话人识别集成** — 结合说话者变化优化分段
- **可配置分段粒度** — 用户可控制分段密度
## Out of Scope
明确排除的功能。
| 功能 | 原因 |
|------|------|
| 固定大小分段 | 违背语义分段初衷，破坏内容完整性 |
| 实时流式分段 | 需要全局上下文才能做出好的分段决策 |
| 多模态融合 | 需要视频帧分析，超出纯文本处理范围 |
| 分段合并建议 | v1.6 专注于核心分段功能 |
| 时间戳对齐 | v1.6 可以简化处理，延后到 v2.0 |
## Traceability
需求与阶段的映射关系。
| Requirement | Phase | Status |
|-------------|-------|--------|
| VIDEO-01 | Phase 13 | Complete |
| VIDEO-02 | Phase 13 | Complete |
| VIDEO-03 | Phase 13 | Complete |
| BOUND-01 | Phase 13 | Complete |
| BOUND-02 | Phase 13 | Complete |
| BOUND-03 | Phase 13 | Complete |
| BOUND-04 | Phase 13 | Complete |
| COMP-01 | Phase 13 | Complete |
| COMP-02 | Phase 13 | Complete |
| COMP-03 | Phase 13 | Complete |
| TITLE-01 | Phase 13 | Complete |
| TITLE-02 | Phase 13 | Complete |
| TITLE-03 | Phase 13 | Complete |
| SENT-01 | Phase 13 | Complete |
| SENT-02 | Phase 13 | Complete |
| SENT-03 | Phase 13 | Complete |
| STRAT-01 | Phase 13 | Complete |
| STRAT-02 | Phase 13 | Complete |
| STRAT-03 | Phase 13 | Complete |
| ROBUST-01 | Phase 14 | Complete |
| ROBUST-02 | Phase 14 | Complete |
| ROBUST-03 | Phase 14 | Complete |
| ROBUST-04 | Phase 14 | Complete |
| COST-01 | Phase 14 | Complete |
| COST-02 | Phase 14 | Complete |
| COST-03 | Phase 14 | Pending |
| OUTPUT-01 | Phase 15 | Complete |
| OUTPUT-02 | Phase 15 | Complete |
| OUTPUT-03 | Phase 15 | Complete |
| CONFIG-01 | Phase 15 | Complete |
| CONFIG-02 | Phase 15 | Complete |
| CONFIG-03 | Phase 15 | Complete |
**Coverage:**
- v1.6 requirements: 30 total
- Mapped to phases: 30 (100%) ✓
- Phase 13: 18 requirements (60%)
- Phase 14: 7 requirements (23%)
- Phase 15: 5 requirements (17%)
---
*Requirements defined: 2026-03-21*
*Last updated: 2026-03-21 after roadmap creation*
.planning/milestones/v1.6-ROADMAP.md
+268
View File
@@ -0,0 +1,268 @@
# Roadmap: kb-skills
## Milestones
- ✅ **v1.0 Pipeline Architecture** - Phases 1-4 (shipped 2026-03-15)
- ✅ **v1.1 Architecture Refactor** - Phases 5-6 (shipped 2026-03-16)
- ✅ **v1.2 Zhihu Crawler** - Phases 7-9 (shipped 2026-03-17)
- ✅ **v1.3 Proxy Pool** - Phase 10 (shipped 2026-03-18)
- ✅ **v1.4 Zhihu Anti-Crawler** - Phase 11 (shipped 2026-03-18)
- ✅ **v1.5 B站字幕简化处理** - Phase 12 (shipped 2026-03-21)
- 🔄 **v1.6 语义分段改进** - Phases 13-15 (in progress)
## Phases
<details>
<summary>✅ v1.0 Pipeline Architecture (Phases 1-4) - SHIPPED 2026-03-15</summary>
### Phase 1: Foundation
**Goal**: 项目基础设施和状态管理
**Plans**: 3 plans
Plans:
- [x] 01-01: WorkflowStateManager 状态管理
- [x] 01-02: LinkParser URL 解析
- [x] 01-03: IdempotencyChecker 幂等检查
### Phase 2: Adapters
**Goal**: 平台元数据适配器
**Plans**: 2 plans
Plans:
- [x] 02-01: BilibiliAdapter B站适配器
- [x] 02-02: ZhihuAdapter 知乎适配器
### Phase 3: Processors
**Goal**: 管道处理器架构
**Plans**: 3 plans
Plans:
- [x] 03-01: BaseProcessor 基类
- [x] 03-02: 具体处理器实现
- [x] 03-03: Schema 验证
### Phase 4: Pipeline
**Goal**: 处理器编排和 CLI
**Plans**: 2 plans
Plans:
- [x] 04-01: Pipeline 编排引擎
- [x] 04-02: CLI process 命令
</details>
<details>
<summary>✅ v1.1 Architecture Refactor (Phases 5-6) - SHIPPED 2026-03-16</summary>
### Phase 5: 归档与目录优化
**Goal**: 统一中间目录结构，添加自动归档步骤，优化最终目录布局
**Plans**: 3 plans (all complete)
### Phase 6: 代码整合
**Goal**: 将独立的元数据技能和 Pipeline 模块整合进 kb-workflow
**Plans**: 3 plans (all complete)
</details>
<details>
<summary>✅ v1.2 Zhihu Crawler (Phases 7-9) - SHIPPED 2026-03-17</summary>
### Phase 7: 登录认证体系
**Goal**: 建立知乎登录认证机制，支持二维码扫码和手动 Cookie 两种方式
**Plans**: 3 plans (all complete)
### Phase 8: 内容爬取实现
**Goal**: 实现知乎问答、专栏/文章、评论的完整爬取功能
**Plans**: 3 plans (all complete)
### Phase 9: Pipeline 整合
**Goal**: 将新爬虫实现整合进现有 Pipeline 架构
**Plans**: 1 plan (complete)
</details>
<details>
<summary>✅ v1.3 Proxy Pool (Phase 10) - SHIPPED 2026-03-18</summary>
### Phase 10: Proxy Pool (代理池管理)
**Goal**: 建立代理池基础设施，支持多代理配置、自动轮换和健康检查
**Requirements**: PROXY-01, PROXY-02, PROXY-03, PROXY-04
**Plans**: 2 plans (all complete)
Plans:
- [x] 10-01: ProxyPool 核心类实现 — 从 YAML/环境变量加载代理，Round-Robin 轮换
- [x] 10-02: 健康检查与 ZhihuCrawler 集成 — 被动检测、冷却恢复、代理切换
**Key Decisions:**
- 使用索引指针而非 itertools.cycle 实现轮换
- 惰性冷却检查而非后台定时器
- ProxyPool 参数优先于 config.proxy 配置
</details>
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## ✅ v1.4 Zhihu Anti-Crawler (SHIPPED 2026-03-18)
**Milestone Goal:** 绕过知乎反爬检测，让 Playwright 爬虫能正常工作
### Phase 11: Stealth Fingerprinting (指纹伪装)
**Goal**: 隐藏 Playwright 自动化特征，让爬虫通过知乎的浏览器指纹检测
**Depends on**: Phase 10
**Requirements**: STEALTH-01, STEALTH-02, STEALTH-03, STEALTH-04, VERIFY-01, VERIFY-02
**Success Criteria** (what must be TRUE):
1. ZhihuCrawler 访问问答页面时不再被 40362 错误拦截
2. 爬虫的 navigator.webdriver 属性对知乎不可见
3. Playwright 特有的 JS 属性（__playwright, pwInspect 等）被移除
4. 现有功能（登录、Cookie 持久化、内容爬取）保持正常工作
**Plans**: 2 plans (all complete)
Plans:
- [x] 11-01-PLAN.md — 创建 StealthConfig 模块和单元测试
- [x] 11-02-PLAN.md — 集成 stealth 到 ZhihuCrawler 并验证
**Key Decisions:**
- 使用 playwright-stealth 库进行指纹伪装
- stealth_config=None 表示默认启用 stealth (向后兼容)
- launch 时添加 --disable-blink-features=AutomationControlled 参数
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<details>
<summary>✅ v1.5 B站字幕简化处理 (Phase 12) - SHIPPED 2026-03-21</summary>
### Phase 12: SRT 简化处理器
**Goal**: 实现 SRT 字幕处理，生成简化的 Markdown 文档，保留元数据和标签，移除深度分析
**Plans**: 2 plans (all complete)
Plans:
- [x] 12-01: SRT 处理模块（parser、segmenter、corrector）和 SRTProcessor 实现
- [x] 12-02: Pipeline 集成、平台路由、测试验证
**Key Decisions:**
- SRT 处理模块独立于 DeepAnalyzer，位于 kb_workflow/srt/
- 语义分段基于简单规则（时间间隔 + 长度限制），不依赖 LLM
- ASR 纠错可选，AI 不可用时返回原文
- B 站视频使用 SRTProcessor，知乎/文章继续使用 AnalyzeProcessor
</details>
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## 🔄 v1.6 语义分段改进 (IN PROGRESS)
**Milestone Goal:** 使用 LLM 实现智能语义分段，识别视频类型并适配分段策略，保持内容完整性
### Phase 13: 核心 LLM 分段功能
**Goal**: 实现基于 LLM 的智能语义分段，识别视频类型并生成主题标题
**Depends on**: Phase 12
**Requirements**: VIDEO-01, VIDEO-02, VIDEO-03, BOUND-01, BOUND-02, BOUND-03, BOUND-04, COMP-01, COMP-02, COMP-03, TITLE-01, TITLE-02, TITLE-03, SENT-01, SENT-02, SENT-03, STRAT-01, STRAT-02, STRAT-03
**Success Criteria** (what must be TRUE):
1. 系统能正确识别 B站视频的类型（知识类、故事类等），并根据类型选择分段策略
2. 语义分段在主题切换处正确创建边界，不会混入不同话题的内容
3. 分段不会在句子中间或论点未完成时截断，保持内容的语义完整性
4. 主题/章节分段生成简洁准确的标题，论点/观点分段不加标题
5. 不同类型视频使用对应的分段策略，策略可扩展
**Plans**: 7 plans
Plans:
- [x] 13-01-PLAN.md — 视频类型识别（Pydantic 模型、类型推断、LazyAIClient 初始化）
- [x] 13-02-PLAN.md — 语义边界检测（Prompt 模板、JSON 提取、Pydantic 验证）
- [x] 13-03-PLAN.md — 内容完整性保护（句边界、论点完整性 Prompt 指令）
- [x] 13-04-PLAN.md — 主题标题生成（title 字段、验证、Prompt 指令）
- [x] 13-05-PLAN.md — 中文句边界检测（列举标点符号、语义停顿 Prompt 指令）
- [x] 13-06-PLAN.md — 可扩展策略架构（Strategy Pattern、统一策略实现）
- [x] 13-07-PLAN.md — SRTProcessor 集成（enable_semantic_segmentation 参数、降级策略）
### Phase 14: 鲁棒性与成本控制
**Goal**: 提高系统稳定性，实现优雅降级和成本优化
**Depends on**: Phase 13
**Requirements**: ROBUST-01, ROBUST-02, ROBUST-03, ROBUST-04, COST-01, COST-02, COST-03
**Success Criteria** (what must be TRUE):
1. LLM 调用失败时自动降级到简单规则分段，不影响整体流程
2. LLM 响应解析失败时自动重试或降级，有日志记录便于诊断
3. AI 不可用时自动使用简单规则分段，保证基本功能可用
4. 长视频字幕自动分块处理，避免上下文窗口溢出
5. 相同内容使用缓存结果，避免重复 LLM 调用
**Plans**: 6 plans
Plans:
- [x] 14-00-PLAN.md — 测试基础设施（Wave 0）
- [x] 14-01-PLAN.md — LLM 调用失败时的重试和降级策略（ROBUST-01, ROBUST-03）
- [x] 14-02-PLAN.md — LLM 响应解析失败的处理（ROBUST-02, ROBUST-04）
- [x] 14-03-PLAN.md — 智能缓存实现（COST-02）
- [ ] 14-04-PLAN.md — 长文本分块处理（COST-01）(partially implemented in 14-05)
- [x] 14-05-PLAN.md — 集成到 SRTProcessor 和配置开关（COST-03）
**Wave Structure**:
- Wave 0: Plan 00 (测试基础设施)
- Wave 1: Plan 01, 02, 03, 04 (并行执行，无依赖)
- Wave 2: Plan 05 (依赖 Wave 1 所有计划)
### Phase 15: 输出优化与兼容性
**Goal**: 优化输出格式，确保向后兼容和可配置性
**Depends on**: Phase 14
**Requirements**: OUTPUT-01, OUTPUT-02, OUTPUT-03, CONFIG-01, CONFIG-02, CONFIG-03
**Success Criteria** (what must be TRUE):
1. 主题/章节分段输出带标题的 Markdown 结构，论点/观点分段输出纯文本
2. 输出格式与现有 SRTProcessor 兼容，不影响其他平台处理
3. LLM 分段功能可通过配置开关启用/禁用
4. 向后兼容，禁用时使用简单规则分段，不破坏现有功能
5. 知乎/文章平台继续使用 AnalyzeProcessor，不受影响
**Plans**: TBD
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## Progress
**Execution Order:**
Phases execute in numeric order: 1 → 2 → ... → 12 → 13 → 14 → 15
| Phase | Milestone | Plans Complete | Status | Completed |
|-------|-----------|----------------|--------|-----------|
| 1. Foundation | v1.0 | 3/3 | Complete | 2026-03-15 |
| 2. Adapters | v1.0 | 2/2 | Complete | 2026-03-15 |
| 3. Processors | v1.0 | 3/3 | Complete | 2026-03-15 |
| 4. Pipeline | v1.0 | 2/2 | Complete | 2026-03-15 |
| 5. 归档与目录优化 | v1.1 | 3/3 | Complete | 2026-03-16 |
| 6. 代码整合 | v1.1 | 3/3 | Complete | 2026-03-16 |
| 7. 登录认证体系 | v1.2 | 3/3 | Complete | 2026-03-17 |
| 8. 内容爬取实现 | v1.2 | 3/3 | Complete | 2026-03-17 |
| 9. Pipeline 整合 | v1.2 | 1/1 | Complete | 2026-03-17 |
| 10. Proxy Pool | v1.3 | 2/2 | Complete | 2026-03-18 |
| 11. Stealth Fingerprinting | v1.4 | 2/2 | Complete | 2026-03-18 |
| 12. SRT 简化处理器 | v1.5 | 2/2 | Complete | 2026-03-21 |
| 13. 核心 LLM 分段功能 | v1.6 | 7/7 | Complete | 2026-03-22 |
| 14. 鲁棒性与成本控制 | v1.6 | Complete | 2026-03-23 | | 2026-03-23 |
| 15. 输出优化与兼容性 | 3/4 | Complete | 2026-03-23 | - |
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## Context
### 技术栈
- Python 3.12+
- Pydantic v2 (数据验证)
- SimpleAIClient (LLM 调用)
- 现有 SemanticSegmenter (扩展点)
### v1.6 关键集成点
- **SemanticSegmentationEngine**: 新模块，负责 LLM 调用和语义分析
- **SRTProcessor**: 扩展现有处理器，添加 LLM 分支
- **Pydantic Schemas**: 严格验证 LLM 输出格式
### 三层 Fallback 策略
1. 直接 JSON 解析（理想情况）
2. Markdown 代码块提取（常见情况）
3. 启发式均匀分段（保底方案）
### 需要避免的陷阱
- **LLM-1**: 上下文窗口溢出 — 实施分块策略
- **LLM-2**: 输出格式不稳定 — 多层 fallback
- **LLM-3**: 边界破坏完整性 — 句边界保护
- **LLM-4**: 分段不一致性 — 温度控制
- **LLM-5**: 成本失控 — 缓存策略
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*Last updated: 2026-03-22*