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gsd_state_version: 1.0
milestone: v1.4
milestone_name: Zhihu Anti-Crawler
status: planning
stopped_at: Phase 13 context gathered
last_updated: "2026-03-21T16:14:07.594Z"
last_activity: 2026-03-21 — Roadmap created for v1.6
progress:
  total_phases: 15
  completed_phases: 10
  total_plans: 31
  completed_plans: 30
  percent: 0
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# Project State

## Project Reference

See: .planning/PROJECT.md (updated 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
**Current focus:** 语义分段改进 — 使用 LLM 实现智能分段

## Current Position

Phase: Phase 13 - 核心 LLM 分段功能
Plan: TBD
Status: Planning
Last activity: 2026-03-21 — Roadmap created for v1.6

Progress: [░░░░░░░░░░] 0% (Phase 13/15)

### Phase 13 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

### Phase 13 Requirements (18 total)
- VIDEO-01, VIDEO-02, VIDEO-03 (视频类型识别)
- BOUND-01, BOUND-02, BOUND-03, BOUND-04 (语义边界检测)
- COMP-01, COMP-02, COMP-03 (内容完整性保护)
- TITLE-01, TITLE-02, TITLE-03 (主题标题生成)
- SENT-01, SENT-02, SENT-03 (中文句边界检测)
- STRAT-01, STRAT-02, STRAT-03 (分段策略)

## Accumulated Context

### Decisions

Key decisions from v1.0-v1.5 (preserved):
- 管道模型 — BaseProcessor + Pipeline 架构
- 步骤级状态 — WorkflowStateManager
- Schema 验证 — Pydantic v2
- 顺序执行 — 简单性和可调试性
- CLI subparsers — 可扩展命令结构
- 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):
- LLM 语义分析 — 替代简单规则分段
- 通用自适应 — 自动识别视频类型
- 主题识别与标题 — 主题章节生成标题
- 内容完整性 — 避免错误截断话题

### 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`）
- 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）

**数据流:**
```
SRT Input → Parse Subtitles → Video Type Detection →
Semantic Segmentation → Extract Paragraphs → ASR Correction →
Deep Analysis
```

### Known Risks

**高优先级风险:**
1. **上下文窗口溢出** — 长视频（>1小时）字幕超10万字符，需分块处理
2. **LLM 输出格式不稳定** — 需多层 fallback 策略
3. **分段边界破坏完整性** — 需句边界保护机制
4. **分段不一致性** — LLM 随机性导致多次运行结果不同
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 14: 实现分块处理 + 缓存 + 温度控制

### Blockers/Concerns

None.

## Session Continuity

Last session: 2026-03-21T16:14:07.592Z
Stopped at: Phase 13 context gathered
Resume file: .planning/phases/13-llm/13-CONTEXT.md

**Next step:** `/gsd:plan-phase 13` - 开始 Phase 13 的详细规划