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平台元数据与 AI 编排边界

品类趋势雷达、平台元数据采集和 AI 智能编排流的职责边界说明。

功能定位

平台元数据 和 AI 智能编排 是 StudioX 后续内容洞察能力的两层边界。

当前品类趋势雷达先只落地平台元数据采集与入库层：配置品类、配置采样源、保存帖子元数据、保存评论元数据。趋势判断、报告生成、选题建议和经营洞察不放在这个模块里，而是交给独立的 AI 智能编排流。

平台元数据负责什么

平台元数据模块关注四类对象：

对象说明
品类配置管理大类、父子层级、采集范围、平台策略和保留策略
采样源管理搜索词、话题、榜单、类目入口和人工 URL
帖子元数据保存标题、文案、发布时间、媒体引用、互动指标和平台 metadata
评论元数据保存评论内容、层级、发布时间、互动指标和平台 metadata

当前启用平台以小红书为主。多平台字段会保留扩展能力，但不代表抖音、微博、B 站、电商评论和官方 API 已经全部可用。

平台元数据不做什么

这个模块明确不做：

  • 不做趋势评分。
  • 不判断是否爆火。
  • 不做实体抽取、风味拆分、品牌归类或卖点归因。
  • 不做情绪识别和购买意图识别。
  • 不生成日报、周报、月报或专题报告。
  • 不保存平台登录态、Cookie、Token 或明文原始平台 ID。
  • 不把图片和视频二进制写入云端数据库。
  • 不把本地网关 raw cache 当成云端长期存储。

本地网关可以短期保存原始响应或运行缓存；云端只保存脱敏后可运营查询的元数据。

本地网关怎么参与

采集链路仍复用现有本地网关 WSS 控制通道，不新增平行认证链路。

典型链路：

云端平台元数据
  -> WSS topic=trend_radar
  -> 本地 Go Gateway
  -> Python Worker
  -> 平台采集适配器
  -> 本地 raw cache
  -> 标准化和脱敏
  -> 事件回传云端
  -> trend_posts / trend_comments

云端负责配置、状态、元数据入库和权限；本地网关负责平台访问、短期缓存、脱敏处理和事件回传。

AI 智能编排负责什么

AI 智能编排流定位为通用 AI 执行与治理平台。它消费业务模块提供的结构化上下文，不直接替代业务模块采集数据。

它负责：

  • 流程定义和版本。
  • 节点编排。
  • Prompt 模板和版本。
  • 模型配置。
  • 运行任务、重跑和取消。
  • 结构化输出校验。
  • Markdown、JSON、HTML、PDF 等产物存储。
  • token、成本、预算和用量统计。
  • 权限、审计和运行监控。

品类趋势雷达后续可以把品类、采样源、帖子和评论上下文交给 AI 编排流，生成日报、周报、专题报告、产品机会建议或内容选题建议。

权限和安全边界

这两层能力都要遵守同一条边界：

  • 业务模块只输出经过权限和脱敏处理的结构化上下文。
  • AI 编排流不绕过业务模块直接读取 raw cache。
  • 每次 AI 运行应绑定流程版本、Prompt 版本、模型配置和上下文 hash。
  • 每个产物应能追溯到输入上下文、节点版本和模型参数。
  • 成本和用量应能按部门、业务、流程和模型统计。

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