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Files
kb-skills/.planning/STATE.md
T

3.2 KiB
Raw Blame History

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

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