chore: complete v1.6 milestone - 语义分段改进

2026-03-23 23:20:28 +08:00
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@@ -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>

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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
+<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>

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+<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>

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 ## 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 |

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-## Context
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-### 技术栈
- Python 3.12+
- Pydantic v2 (数据验证)
- SimpleAIClient (LLM 调用)
- 现有 SemanticSegmenter (扩展点)
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-### 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
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-### 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）
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-### 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*
+*Last updated: 2026-03-23 after v1.6 milestone*