Optimization of Forum Function Records.
This commit is contained in:
戒酒的李白
+176
-140
@@ -1,140 +1,176 @@
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[00:53:39] 启动 media 应用...
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[00:53:41] 2025-08-25 00:53:41.770
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[00:53:41] Warning: the config option 'server.enableCORS=false' is not compatible with
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[00:53:41] 'server.enableXsrfProtection=true'.
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[00:53:41] As a result, 'server.enableCORS' is being overridden to 'true'.
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[00:53:41] More information:
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[00:53:41] In order to protect against CSRF attacks, we send a cookie with each request.
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[00:53:41] To do so, we must specify allowable origins, which places a restriction on
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[00:53:41] cross-origin resource sharing.
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[00:53:41] If cross origin resource sharing is required, please disable server.enableXsrfProtection.
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[00:53:53] 2025-08-25 00:53:53.077 Did not auto detect external IP.
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[00:53:53] Please go to https://docs.streamlit.io/ for debugging hints.
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[00:53:53] You can now view your Streamlit app in your browser.
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[00:53:53] Local URL: http://localhost:8502
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[00:53:53] Network URL: http://10.122.232.27:8502
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[00:55:05] Meida Agent已初始化
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[00:55:05] 使用LLM: {'provider': 'Gemini', 'model': 'gemini-2.5-pro', 'api_base': 'https://www.chataiapi.com/v1'}
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[00:55:05] 搜索工具集: BochaMultimodalSearch (支持5种多模态搜索工具)
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[00:55:05] [步骤 1] 生成报告结构...
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[00:55:05] [ReportStructureNode] 正在为查询生成报告结构: 武汉大学舆情
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[00:55:27] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
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[00:55:27] [ReportStructureNode] 清理后的输出: [
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[00:55:27] {
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[00:55:27] "title": "武汉大学舆情概览",
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[00:55:27] "content": "武汉大学作为中国顶尖学府之一，长期以来享有较高的社会声誉和公众关注度。其舆情呈现出复杂多样的特点，既有因其深厚学术底蕴、美丽校园风光（尤其是樱花）带来的持续正面赞誉，也因各种社会事件和内部管理问题而周期性地陷入舆论漩涡。本报告将梳理其舆情的总体态势，分析其正面与负面舆论的主要来源和特点。"
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[00:55:27] },
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[00:55:27] {
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[00:55:27] "title": "正面舆情的构成与传播",
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[00:55:27] "content": "武汉大学的正面舆情主要源于其卓越的学术成就、科研突破以及独特的校园文化。例如，国家级科研项目的成功、知名教授的学术贡献、以及每年春季的“樱花节”都成为公众热议的积极话题。这些内容通过官方媒体、校友网络和社交媒体广泛传播，有效塑造了其“最美大学”和“学术重镇”的公众形象。"
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[00:55:27] },
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[00:55:27] {
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[00:55:27] "title": "近年主要负面舆情事件盘点",
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[00:55:27] "content": "近年来，武汉大学也面临着一系列负面舆情挑战。这些事件主要集中在几个方面：一是涉及个别学生或教职工的不当言行引发的社会争议；二是围绕招生政策、校园管理（如樱花预约制）产生的质疑；三是特定突发事件（如留学生相关问题）处理不当引发的公众批评。这些事件往往在社交媒体上迅速发酵，对学校声誉造成冲击。"
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[00:55:27] },
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[00:55:27] {
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[00:55:27] "title": "典型舆情案例深度分析：“樱花”与“留学生”争议",
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[00:55:27] "content": "以“樱花预约”政策争议和涉及留学生的个别事件为例，可以深入分析武汉大学舆情的引爆点和传播路径。这些事件通常由一个具体问题（如赏樱公平性、中外学生待遇差异）触发，迅速被贴上社会公平、民族情感等宏大标签，并通过网络意见领袖的放大，演变成一场大规模的舆论风波。校方在这些事件中的回应时机、口径和方式，直接影响了舆情的最终走向。"
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[00:55:27] },
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[00:55:27] {
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[00:55:27] "title": "舆情应对与声誉管理策略",
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[00:55:27] "content": "面对复杂的舆论环境，武汉大学的舆情应对与声誉管理体系面临考验。报告将总结其在历次舆情事件中的应对得失，探讨其危机公关的反应速度、信息透明度以及与公众沟通的有效性。并在此基础上，为高校在社交媒体时代如何建立更具前瞻性和主动性的舆情监测、研判和引导机制，以维护和提升长期品牌形象提出建议。"
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[00:55:27] }
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[00:55:27] ]
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[00:55:27] [ReportStructureNode] JSON解析成功
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[00:55:27] [ReportStructureNode] 成功验证 5 个段落结构
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[00:55:27] [ReportStructureNode] 成功生成 5 个段落结构
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[00:55:27] [ReportStructureNode] 已将 5 个段落添加到状态中
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[00:55:27] 报告结构已生成，共 5 个段落:
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[00:55:27] 1. 武汉大学舆情概览
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[00:55:27] 2. 正面舆情的构成与传播
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[00:55:27] 3. 近年主要负面舆情事件盘点
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[00:55:27] 4. 典型舆情案例深度分析：“樱花”与“留学生”争议
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[00:55:27] 5. 舆情应对与声誉管理策略
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[00:55:27] - 生成搜索查询...
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[00:55:27] [FirstSearchNode] 正在生成首次搜索查询
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[00:55:47] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
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[00:55:47] [FirstSearchNode] 清理后的输出: {
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[00:55:47] "search_query": "武汉大学舆情分析",
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[00:55:47] "search_tool": "comprehensive_search",
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[00:55:47] "reasoning": "该主题旨在对武汉大学的公众舆论进行全面概述，涉及正面声誉（如学术、樱花）和负面事件。这是一个复杂且广泛的研究任务，需要整合多方面的信息。因此，“comprehensive_search”是最合适的工具，它能提供网页、AI总结和图片等多种形式的结果，有助于全面了解其复杂的舆情态势。查询“武汉大学舆情分析”直接且专业，能够有效检索到关于其声誉、社会事件、正面及负面评价的综合性分析报告和新闻报道，与报告段落的目标高度契合。"
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[00:55:47] }
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[00:55:47] [FirstSearchNode] JSON解析成功
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[00:55:47] [FirstSearchNode] 生成搜索查询: 武汉大学舆情分析
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[00:55:47] - 搜索查询: 武汉大学舆情分析
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[00:55:47] - 选择的工具: comprehensive_search
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[00:55:47] - 推理: 该主题旨在对武汉大学的公众舆论进行全面概述，涉及正面声誉（如学术、樱花）和负面事件。这是一个复杂且广泛的研究任务，需要整合多方面的信息。因此，“comprehensive_search”是最合适的工具，它能提供网页、AI总结和图片等多种形式的结果，有助于全面了解其复杂的舆情态势。查询“武汉大学舆情分析”直接且专业，能够有效检索到关于其声誉、社会事件、正面及负面评价的综合性分析报告和新闻报道，与报告段落的目标高度契合。
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[00:55:47] - 执行网络搜索...
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[00:55:47] → 执行搜索工具: comprehensive_search
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[00:55:47] --- TOOL: 全面综合搜索 (query: 武汉大学舆情分析) ---
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[00:56:11] - 找到 10 个搜索结果
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[00:56:11] 1. 武汉大学杨某媛和肖某某事件发酵放大的教训和启示... (发布于: 2025-08-15T21:42:44Z)
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[00:56:11] 2. 简评:武汉大学遭受非议真的不冤学术论文易中天张平文博士学位_网易订阅... (发布于: 2025-08-12T05:13:51Z)
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[00:56:11] 3. 应对舆情的“三字诀”... (发布于: 2025-08-01T22:04:37Z)
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[00:56:11] 4. 面对铺天盖地的舆情,武汉大学的反应太迟缓了... (发布于: 2025-08-01T09:06:33Z)
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[00:56:11] 5. 武大图书馆事件不宜久拖... (发布于: 2025-08-22T17:22:56Z)
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[00:56:11] 6. 武汉大学自宣文章引发的争议:性别角色与游戏平衡的触动_李展_宣传_科研... (发布于: 2025-04-11T10:31:00Z)
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[00:56:11] 7. 武汉大学为何最近一直备受争议?... (发布于: 2025-08-24T19:28:18Z)
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[00:56:11] 8. 武汉大学发布情况通报... (发布于: 2025-08-01T17:36:08Z)
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[00:56:11] 9. 武汉大学图书馆性骚扰事件:别让性别对立成为舆论的预设立场... (发布于: 2025-07-30T16:39:11Z)
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[00:56:11] 10. 武汉大学校长回应“学生性骚扰指控被驳回”事件... (发布于: 2025-08-01T15:13:04Z)
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[00:56:11] - 生成初始总结...
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[00:56:11] [FirstSummaryNode] 正在生成首次段落总结
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[00:56:32] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
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[00:56:32] [FirstSummaryNode] 清理后的输出: {
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[00:56:32] "paragraph_latest_state": "武汉大学作为中国顶尖学府之一，长期以来享有较高的社会声誉和公众关注度。其舆情呈现出复杂多样的特点，既有因其深厚学术底蕴、美丽校园风光（尤其是樱花）带来的持续正面赞誉，也因各种社会事件和内部管理问题而周期性地陷入舆论漩涡。本报告将梳理其舆情的总体态势，分析其正面与负面舆论的主要来源和特点。\n\n近年来，数起负面舆情事件凸显了武汉大学在危机管理和公共沟通方面面临的挑战。其中，备受关注的“图书馆性骚扰”事件尤为典型。该事件从最初的学生指控，到学校介入处分，再到司法判决推翻原有定性，整个过程一波三折。在此期间，校方被舆论广泛批评为反应迟缓、官方辞令严重、缺乏应有的担当，未能有效引导舆论、维护公平正义，导致事件持续发酵，严重损害了学校声誉。此外，一些旨在正面宣传的事件，如对“雷军奖”获得者博士生的报道，也因其叙事方式和标题引发争议，反映出学校在宣传工作中可能与公众认知存在脱节。这些案例表明，负面舆情的引爆点不仅在于事件本身，更在于校方后续处理过程中的信息发布策略和应对态度。"
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[00:56:32] }
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[00:56:32] [FirstSummaryNode] JSON解析成功
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[00:56:32] [FirstSummaryNode] 成功生成首次段落总结
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[00:56:32] [FirstSummaryNode] 已更新段落 0 的首次总结
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[00:56:32] - 初始总结完成
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[00:56:32] - 反思 1/2...
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[00:56:32] [ReflectionNode] 正在进行反思并生成新搜索查询
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[00:56:46] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
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[00:56:46] [ReflectionNode] 清理后的输出: {
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[00:56:46] "search_query": "武汉大学 正面舆情来源 学术成就 校园文化 知名校友",
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[00:56:46] "search_tool": "comprehensive_search",
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[00:56:46] "reasoning": "当前段落详细阐述了武汉大学的负面舆情案例，但对于其正面声誉的来源仅用“学术底蕴”、“美丽校园风光”等词语一笔带过，缺乏具体实例支撑，导致内容失衡。为了构建一个全面的舆情概览，需要补充关于其正面形象的具体来源和事实依据。本次搜索旨在查找武汉大学在学术成就（如科研突破、学科排名）、独特的校园文化（除樱花外的其他文化活动或传统）以及知名校友影响力等方面的具体资料，从而丰富和平衡段落内容，更全面地反映其舆情状况。综合性搜索工具最适合从新闻、学术报告、官方发布等多个维度收集这类信息。"
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[00:56:46] }
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[00:56:46] [ReflectionNode] JSON解析成功
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[00:56:46] [ReflectionNode] 反思生成搜索查询: 武汉大学 正面舆情来源 学术成就 校园文化 知名校友
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[00:56:46] 反思查询: 武汉大学 正面舆情来源 学术成就 校园文化 知名校友
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[00:56:46] 选择的工具: comprehensive_search
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[00:56:46] 反思推理: 当前段落详细阐述了武汉大学的负面舆情案例，但对于其正面声誉的来源仅用“学术底蕴”、“美丽校园风光”等词语一笔带过，缺乏具体实例支撑，导致内容失衡。为了构建一个全面的舆情概览，需要补充关于其正面形象的具体来源和事实依据。本次搜索旨在查找武汉大学在学术成就（如科研突破、学科排名）、独特的校园文化（除樱花外的其他文化活动或传统）以及知名校友影响力等方面的具体资料，从而丰富和平衡段落内容，更全面地反映其舆情状况。综合性搜索工具最适合从新闻、学术报告、官方发布等多个维度收集这类信息。
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[00:56:46] → 执行搜索工具: comprehensive_search
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[00:56:46] --- TOOL: 全面综合搜索 (query: 武汉大学 正面舆情来源 学术成就 校园文化 知名校友) ---
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[00:57:09] 找到 10 个反思搜索结果
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[00:57:09] 1. 武汉大学的知名校友... (发布于: 2023-11-25T05:37:44Z)
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[00:57:09] 2. 武汉大学有什么知名校友... (发布于: 2023-10-03T01:22:22Z)
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[00:57:09] 3. 武汉大学校友捐赠创历史,17位富豪脱颖而出,见证岁月与奉献的力量_武大_科技_校庆... (发布于: 2024-12-14T19:42:00Z)
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[00:57:09] 4. 珞珈榜样!武汉大学第十届杰出校友揭晓-武汉大学新闻网... (发布于: 2023-03-24T14:49:00Z)
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[00:57:09] 5. 武汉大学的众多杰出校友,你认识哪些呢? - 今日头条... (发布于: 2024-11-30T11:22:00Z)
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[00:57:09] 6. 10位“大咖”当选武汉大学第十届杰出校友 - 湖北日报新闻客户端... (发布于: 2022-11-09T12:15:24Z)
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[00:57:09] 7. 武汉大学杨某媛和肖某某事件发酵放大的教训和启示... (发布于: 2025-08-15T21:42:44Z)
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[00:57:09] 8. 应对舆情的“三字诀”... (发布于: 2025-08-01T22:04:37Z)
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[00:57:09] 9. 武汉大学情况通报!... (发布于: 2025-08-01T17:33:43Z)
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[00:57:09] 10. 武汉大学图书馆性骚扰事件:别让性别对立成为舆论的预设立场... (发布于: 2025-07-30T16:39:11Z)
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[00:57:09] [ReflectionSummaryNode] 正在生成反思总结
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[00:57:29] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
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[00:57:29] [ReflectionSummaryNode] 清理后的输出: {
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[00:57:29] "updated_paragraph_latest_state": "武汉大学作为中国顶尖学府之一，长期以来享有较高的社会声誉和公众关注度。其舆情呈现出复杂多样的特点，既有因其深厚学术底蕴、美丽校园风光（尤其是樱花）带来的持续正面赞誉，也因各种社会事件和内部管理问题而周期性地陷入舆论漩涡。本报告将梳理其舆情的总体态势，分析其正面与负面舆论的主要来源和特点。\n\n武汉大学的正面舆情主要源于其卓越的学术声誉、深厚的文化底蕴以及遍布各行各业的杰出校友。这些校友不仅在各自领域取得了显著成就，也以实际行动回馈母校，成为学校声誉的重要组成部分。例如，小米创始人雷军、泰康保险集团创始人陈东升、著名学者易中天等均为武汉大学的知名校友，他们的社会影响力极大地提升了母校的公众形象。此外，校友的凝聚力与对母校的认同感也通过巨额捐赠等形式得以体现，如校庆期间，武汉大学曾获得高达22亿元的校友捐赠，这不仅是学校办学实力的体现，也成为广受赞誉的社会热点。学校定期评选“杰出校友”，也持续强化了这种以人才培养成果为核心的正面形象。\n\n然而，近年来数起负面舆情事件也凸显了武汉大学在危机管理和公共沟通方面面临的挑战。其中，备受关注的“图书馆性骚扰”事件尤为典型。该事件从最初的学生指控，到学校介入处分，再到司法判决推翻原有定性，整个过程一波三折。在此期间，校方被舆论广泛批评为反应迟缓、官方辞令严重、缺乏应有的担当，未能有效引导舆论、维护公平正义，导致事件持续发酵，严重损害了学校声誉。此外，一些旨在正面宣传的事件，如对“雷军奖”获得者博士生的报道，也因其叙事方式和标题引发争议，反映出学校在宣传工作中可能与公众认知存在脱节。这些案例表明，负面舆情的引爆点不仅在于事件本身，更在于校方后续处理过程中的信息发布策略和应对态度。"
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[00:57:29] }
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[00:57:29] [ReflectionSummaryNode] JSON解析成功
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[00:57:29] [ReflectionSummaryNode] 成功生成反思总结
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[00:57:29] [ReflectionSummaryNode] 已更新段落 0 的反思总结
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[00:57:29] 反思 1 完成
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[00:57:29] - 反思 2/2...
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[00:57:29] [ReflectionNode] 正在进行反思并生成新搜索查询
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[00:57:49] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
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[00:57:49] [ReflectionNode] 清理后的输出: {
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[00:57:49] "search_query": "武汉大学 近年来的主要舆情事件和争议",
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[00:57:49] "search_tool": "comprehensive_search",
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[00:57:49] "reasoning": "当前段落已经提及了杰出校友作为正面舆情的来源，以及“图书馆性骚扰”和“雷军奖”宣传争议作为负面案例。为了使段落更加全面，我需要补充更多的信息。首先，段落开头提到了“樱花”但未展开，这是一个极其重要的、具有持续性影响的正面舆情来源，需要具体资料来丰富。其次，负面舆情的案例仅有两个，且偏向于危机管理和宣传失当，可能遗漏了其他类型的争议，例如学术诚信问题、招生政策争议或学生管理相关的其他事件。因此，我选择“comprehensive_search”工具进行广泛搜索，查询“武汉大学 近年来的主要舆情事件和争议”，旨在系统性地搜集近几年内所有重要的正面和负面舆论焦点，从而为段落补充更多元、更有代表性的案例，使分析更加深入和平衡。"
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[00:57:49] }
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[00:57:49] [ReflectionNode] JSON解析成功
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[00:57:49] [ReflectionNode] 反思生成搜索查询: 武汉大学 近年来的主要舆情事件和争议
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[00:57:49] 反思查询: 武汉大学 近年来的主要舆情事件和争议
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[00:57:49] 选择的工具: comprehensive_search
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[00:57:49] 反思推理: 当前段落已经提及了杰出校友作为正面舆情的来源，以及“图书馆性骚扰”和“雷军奖”宣传争议作为负面案例。为了使段落更加全面，我需要补充更多的信息。首先，段落开头提到了“樱花”但未展开，这是一个极其重要的、具有持续性影响的正面舆情来源，需要具体资料来丰富。其次，负面舆情的案例仅有两个，且偏向于危机管理和宣传失当，可能遗漏了其他类型的争议，例如学术诚信问题、招生政策争议或学生管理相关的其他事件。因此，我选择“comprehensive_search”工具进行广泛搜索，查询“武汉大学 近年来的主要舆情事件和争议”，旨在系统性地搜集近几年内所有重要的正面和负面舆论焦点，从而为段落补充更多元、更有代表性的案例，使分析更加深入和平衡。
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[00:57:49] → 执行搜索工具: comprehensive_search
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[00:57:49] --- TOOL: 全面综合搜索 (query: 武汉大学 近年来的主要舆情事件和争议) ---
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[14:56:35] 启动 media 应用...
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[14:56:35] 2025-08-25 14:56:35.984
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[14:56:35] Warning: the config option 'server.enableCORS=false' is not compatible with
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[14:56:35] 'server.enableXsrfProtection=true'.
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[14:56:35] As a result, 'server.enableCORS' is being overridden to 'true'.
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||||
[14:56:35] More information:
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||||
[14:56:35] In order to protect against CSRF attacks, we send a cookie with each request.
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[14:56:35] To do so, we must specify allowable origins, which places a restriction on
|
||||
[14:56:35] cross-origin resource sharing.
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||||
[14:56:35] If cross origin resource sharing is required, please disable server.enableXsrfProtection.
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||||
[14:56:46] 2025-08-25 14:56:46.592 Did not auto detect external IP.
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||||
[14:56:46] Please go to https://docs.streamlit.io/ for debugging hints.
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[14:56:46] You can now view your Streamlit app in your browser.
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||||
[14:56:46] Local URL: http://localhost:8502
|
||||
[14:56:46] Network URL: http://10.122.232.27:8502
|
||||
[14:57:53] Meida Agent已初始化
|
||||
[14:57:53] 使用LLM: {'provider': 'Gemini', 'model': 'gemini-2.5-pro', 'api_base': 'https://www.chataiapi.com/v1'}
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||||
[14:57:53] 搜索工具集: BochaMultimodalSearch (支持5种多模态搜索工具)
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[14:57:53] [步骤 1] 生成报告结构...
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[14:57:53] [ReportStructureNode] 正在为查询生成报告结构: 北京暴雨
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[14:58:08] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
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||||
[14:58:08] [ReportStructureNode] 清理后的输出: [
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[14:58:08] {
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[14:58:08] "title": "北京遭遇历史性特大暴雨事件概述",
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[14:58:08] "content": "概述近期发生在北京及其周边地区的特大暴雨事件。内容应包括降雨的起止时间、极端降雨量（与历史记录对比）、主要影响区域（如房山、门头沟等），并点出此次降雨是受台风“杜苏芮”残余环流影响的背景。"
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[14:58:08] },
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[14:58:08] {
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[14:58:08] "title": "暴雨引发的严重灾情与社会影响",
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[14:58:08] "content": "详细描述此次暴雨造成的具体灾害和损失。重点阐述引发的山洪、泥石流等地质灾害，城市内涝情况，对交通、电力、通讯等基础设施的严重破坏，以及不幸造成的人员伤亡和失联情况。"
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[14:58:08] },
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[14:58:08] {
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[14:58:08] "title": "极端降雨的成因气象分析",
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[14:58:08] "content": "从气象学角度深入分析此次极端强降雨的形成机制。解释台风“杜苏芮”北上后其残余环流如何与副热带高压和地形（太行山、燕山）相互作用，形成稳定且强大的水汽输送通道，最终导致长时间、高强度的降水集中在特定区域。"
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[14:58:08] },
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[14:58:08] {
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[14:58:08] "title": "政府与社会的应急响应及救援行动",
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[14:58:08] "content": "介绍各方为应对此次暴雨灾害所采取的紧急措施。包括政府发布的预警级别、应急预案的启动，对市民的停工停课建议，以及解放军、武警、消防救援队伍和民间救援力量在重灾区展开的人员搜救、物资转移和生命线工程抢修等行动。"
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[14:58:08] },
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[14:58:08] {
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[14:58:08] "title": "灾后反思：与历史对比及未来城市防洪挑战",
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[14:58:08] "content": "将此次暴雨事件与北京历史上著名的“7·21”特大暴雨进行比较，分析两次事件在降雨模式、影响区域和应对措施上的异同点。探讨此次事件暴露出的城市应急管理和基础设施建设中的薄弱环节，以及在气候变化背景下，特大城市面临的防洪排涝新挑战与未来改进方向。"
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[14:58:08] }
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[14:58:08] ]
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[14:58:08] [ReportStructureNode] JSON解析成功
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[14:58:08] [ReportStructureNode] 成功验证 5 个段落结构
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[14:58:08] [ReportStructureNode] 成功生成 5 个段落结构
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[14:58:08] [ReportStructureNode] 已将 5 个段落添加到状态中
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[14:58:08] 报告结构已生成，共 5 个段落:
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[14:58:08] 1. 北京遭遇历史性特大暴雨事件概述
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[14:58:08] 2. 暴雨引发的严重灾情与社会影响
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[14:58:08] 3. 极端降雨的成因气象分析
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[14:58:08] 4. 政府与社会的应急响应及救援行动
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[14:58:08] 5. 灾后反思：与历史对比及未来城市防洪挑战
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[14:58:08] - 生成搜索查询...
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[14:58:08] [FirstSearchNode] 正在生成首次搜索查询
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[14:58:29] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
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[14:58:29] [FirstSearchNode] 清理后的输出: {
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[14:58:29] "search_query": "北京特大暴雨事件 台风杜苏芮影响 降雨量记录",
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[14:58:29] "search_tool": "comprehensive_search",
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[14:58:29] "reasoning": "该任务需要全面概述一个近期发生的特定天气事件，并包含时间、雨量、历史对比、影响区域和成因等多个维度的信息。`comprehensive_search` 是最适合的工具，因为它能提供整合性的AI总结和来自多个来源的详细网页信息，有助于全面了解事件的始末和关键数据。查询语句“北京特大暴雨事件 台风杜苏芮影响 降雨量记录”精确地包含了地点、事件性质、成因和所需的核心数据点，能够最高效地获取撰写该段落所需的全部信息。"
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[14:58:29] }
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[14:58:29] [FirstSearchNode] JSON解析成功
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[14:58:29] [FirstSearchNode] 生成搜索查询: 北京特大暴雨事件 台风杜苏芮影响 降雨量记录
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[14:58:29] - 搜索查询: 北京特大暴雨事件 台风杜苏芮影响 降雨量记录
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[14:58:29] - 选择的工具: comprehensive_search
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[14:58:29] - 推理: 该任务需要全面概述一个近期发生的特定天气事件，并包含时间、雨量、历史对比、影响区域和成因等多个维度的信息。`comprehensive_search` 是最适合的工具，因为它能提供整合性的AI总结和来自多个来源的详细网页信息，有助于全面了解事件的始末和关键数据。查询语句“北京特大暴雨事件 台风杜苏芮影响 降雨量记录”精确地包含了地点、事件性质、成因和所需的核心数据点，能够最高效地获取撰写该段落所需的全部信息。
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[14:58:29] - 执行网络搜索...
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[14:58:29] → 执行搜索工具: comprehensive_search
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[14:58:29] --- TOOL: 全面综合搜索 (query: 北京特大暴雨事件 台风杜苏芮影响 降雨量记录) ---
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[14:58:51] - 找到 10 个搜索结果
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[14:58:51] 1. 北京特大暴雨致33人死亡_工作_全市_降雨量... (发布于: 2023-08-10T09:03:00Z)
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[14:58:51] 2. 受杜苏芮影响,北京迎来特大暴雨,门头沟与房山受灾严重北京市暴雨天气_网易订阅... (发布于: 2023-08-03T06:52:57Z)
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[14:58:51] 3. “杜苏芮”带给京津冀强降雨 北京数百条道路被淹_航班_预警_暴雨... (发布于: 2023-08-01T07:17:00Z)
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[14:58:51] 4. 台风“杜苏芮”来袭,北京遭遇历史罕见特大暴雨_综合_防灾_预警... (发布于: 2023-08-28T13:38:00Z)
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[14:58:51] 5. “疯狂倾倒”70多小时,两天下完两年的雨,这场雨到底有多大?降水雨量强降雨大暴雨台风泰利_网易订阅... (发布于: 2023-08-02T08:52:05Z)
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[14:58:51] 6. 天气预报:好消息!台风“杜苏芮”拐弯了,京津冀特大暴雨停止!降雨预报图台风泰利_网易订阅... (发布于: 2023-08-01T06:28:26Z)
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[14:58:51] 7. 北京局地为何现特大暴雨 极端天气解析... (发布于: 2025-07-27T12:34:46Z)
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[14:58:51] 8. 京冀极端强降雨破纪录!区域最大累计降雨量超千毫米什么概念降水大暴雨台风泰利中央气象台_网易订阅... (发布于: 2023-08-01T20:25:05Z)
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[14:58:51] 9. 北京局部地区遭遇特大暴雨袭击... (发布于: 2025-07-27T23:22:43Z)
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[14:58:51] 10. 北京:午后起部分地区有暴雨,局地七八级大风... (发布于: 2025-08-19T11:08:09Z)
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[14:58:51] - 生成初始总结...
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[14:58:51] [FirstSummaryNode] 正在生成首次段落总结
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[14:59:04] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
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[14:59:04] [FirstSummaryNode] 清理后的输出: {
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[14:59:04] "paragraph_latest_state": "受台风“杜苏芮”残余环流北上影响，自7月29日晚间至8月2日，北京市及周边地区遭遇了一场历史罕见的特大暴雨。此次降雨过程极端性强，记录到的降雨量极值出现在昌平区的王家园水库，刷新了北京地区有仪器测量记录以来的最大降雨量。包括房山、门头沟在内的北京南部和西部地区成为主要影响区域，部分地区累计降雨量超过600毫米。此次强降雨是中央气象台自2010年启用预警发布机制以来，第二次发布最高级别的暴雨红色预警，其对京津冀地区造成的影响甚至超过了台风登陆时在沿海省份的强度。"
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[14:59:04] }
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[14:59:04] [FirstSummaryNode] JSON解析成功
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[14:59:04] [FirstSummaryNode] 成功生成首次段落总结
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[14:59:04] [FirstSummaryNode] 已更新段落 0 的首次总结
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[14:59:04] - 初始总结完成
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[14:59:04] - 反思 1/2...
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[14:59:04] [ReflectionNode] 正在进行反思并生成新搜索查询
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[14:59:23] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
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[14:59:23] [ReflectionNode] 清理后的输出: {
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[14:59:23] "search_query": "北京“23·7”特大暴雨具体降雨量数据 与2012年“7·21”特大暴雨对比",
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[14:59:23] "search_tool": "comprehensive_search",
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[14:59:23] "reasoning": "当前段落已概述了暴雨事件的基本情况，但为了突出其“历史性”，需要更精确的量化数据作为支撑。计划内容要求将极端降雨量与历史记录进行对比，而目前段落中只提到了刷新纪录，但未提供具体的极值数据以及与北京历史上最著名的“7·21”暴雨事件的具体数据对比。因此，我需要搜索此次暴雨在昌平王家园水库、门头沟等关键地点的确切降雨量数值，并查找2012年“7·21”暴雨的相应数据，以便进行直接比较，从而更具说服力地论证此次事件的极端性。comprehensive_search最适合用来查找这些已经成为确定历史事实的官方数据和权威报道。"
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[14:59:23] }
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[14:59:23] [ReflectionNode] JSON解析成功
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[14:59:23] [ReflectionNode] 反思生成搜索查询: 北京“23·7”特大暴雨具体降雨量数据 与2012年“7·21”特大暴雨对比
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[14:59:23] 反思查询: 北京“23·7”特大暴雨具体降雨量数据 与2012年“7·21”特大暴雨对比
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[14:59:23] 选择的工具: comprehensive_search
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[14:59:23] 反思推理: 当前段落已概述了暴雨事件的基本情况，但为了突出其“历史性”，需要更精确的量化数据作为支撑。计划内容要求将极端降雨量与历史记录进行对比，而目前段落中只提到了刷新纪录，但未提供具体的极值数据以及与北京历史上最著名的“7·21”暴雨事件的具体数据对比。因此，我需要搜索此次暴雨在昌平王家园水库、门头沟等关键地点的确切降雨量数值，并查找2012年“7·21”暴雨的相应数据，以便进行直接比较，从而更具说服力地论证此次事件的极端性。comprehensive_search最适合用来查找这些已经成为确定历史事实的官方数据和权威报道。
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[14:59:23] → 执行搜索工具: comprehensive_search
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[14:59:23] --- TOOL: 全面综合搜索 (query: 北京“23·7”特大暴雨具体降雨量数据 与2012年“7·21”特大暴雨对比) ---
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[14:59:43] 找到 10 个反思搜索结果
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[14:59:43] 1. 2025年7月23日以来北京强降水有哪些特点... (发布于: 2025-07-29T17:11:00Z)
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[14:59:43] 2. 孔锋:北京本轮极端强降雨,为何破坏力这么强?... (发布于: 2025-07-29T17:47:07Z)
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[14:59:43] 3. “疯狂倾倒”70多小时,京津冀这场雨到底有大?-中新网... (发布于: 2023-08-02T00:01:00Z)
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[14:59:43] 4. 中央气象台:此次华北极端强降雨远超“7·21”特大暴雨_7x24小时财经新闻_新浪网... (发布于: 2023-08-01T18:40:38Z)
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[14:59:43] 5. 回顾一下北京近些年的几次暴雨强降雨大暴雨降雨量北京市台风泰利京津冀暴雨_网易订阅... (发布于: 2023-08-03T10:25:53Z)
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[14:59:43] 6. 专家解读丨华北强降雨,到底有多强?-中国气象局政府门户网站... (发布于: 2023-08-01T00:51:31Z)
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[14:59:43] 7. “数说”北京市7月23日以来降雨极端性... (发布于: 2025-07-29T16:11:00Z)
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[14:59:43] 8. 北京强降雨已造成30人死亡 北方此轮降雨何时结束?... (发布于: 2025-07-29T08:57:23Z)
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[14:59:43] 9. 北京等遭遇严重洪灾!库克宣布:苹果向中国捐款... (发布于: 2025-07-30T08:42:09Z)
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[14:59:43] 10. 北京北部昨夜再遭大暴雨 今夜部分地区仍有暴雨... (发布于: 2025-07-28T08:46:18Z)
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[14:59:43] [ReflectionSummaryNode] 正在生成反思总结
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[15:00:12] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
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[15:00:12] [ReflectionSummaryNode] 清理后的输出: {
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[15:00:12] "updated_paragraph_latest_state": "受台风“杜苏芮”残余环流北上影响，自7月29日晚间起，北京市及周边地区遭遇了一场历史罕见的特大暴雨，强降水过程持续时间长达83小时。此次降雨过程极端性强，记录到的降雨量极值出现在昌平区的王家园水库，刷新了北京地区有仪器测量记录140年以来的最大降雨量，全市有两处站点的累计降雨量超过700毫米。此次降雨的最大值出现在河北邢台临城县，累计降雨量高达1003.0毫米，相当于当地近两年的总降雨量。与备受关注的2012年“7·21”特大暴雨相比，本次过程的降雨量和影响范围均显著超越——当时北京记录到的最大降雨点为房山区的460毫米，而此次的极值远超该数值。包括房山、门头沟在内的北京西部和南部地区成为核心影响区域。由于其极端强度，中央气象台发布了史上第二个暴雨红色预警，其对京津冀地区造成的影响甚至超过了台风登陆时在沿海省份的强度。"
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[15:00:12] }
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[15:00:12] [ReflectionSummaryNode] JSON解析成功
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[15:00:12] [ReflectionSummaryNode] 成功生成反思总结
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[15:00:12] [ReflectionSummaryNode] 已更新段落 0 的反思总结
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[15:00:12] 反思 1 完成
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[15:00:12] - 反思 2/2...
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[15:00:12] [ReflectionNode] 正在进行反思并生成新搜索查询
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[15:00:30] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
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[15:00:30] [ReflectionNode] 清理后的输出: {
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[15:00:30] "search_query": "北京23·7特大暴雨灾害 伤亡人数 基础设施破坏 经济损失",
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[15:00:30] "search_tool": "comprehensive_search",
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[15:00:30] "reasoning": "当前的段落已经详细描述了北京特大暴雨的气象学背景、降雨量极值和持续时间。然而，为了构成一个全面的事件概述，段落缺少了关于灾害造成的具体影响和后果的关键信息，例如人员伤亡情况、受灾人口、以及对基础设施（如交通、通讯、水利设施）造成的具体破坏和由此产生的经济损失。为了补充这些关于灾情严重性的核心事实，需要进行一次全面的搜索。'comprehensive_search'工具最适合用于搜集这类涉及多方面（新闻报道、政府公告、灾情统计）的综合信息，以确保内容的完整性和准确性。"
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[15:00:30] }
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[15:00:30] [ReflectionNode] JSON解析成功
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[15:00:30] [ReflectionNode] 反思生成搜索查询: 北京23·7特大暴雨灾害 伤亡人数 基础设施破坏 经济损失
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[15:00:30] 反思查询: 北京23·7特大暴雨灾害 伤亡人数 基础设施破坏 经济损失
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[15:00:30] 选择的工具: comprehensive_search
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[15:00:30] 反思推理: 当前的段落已经详细描述了北京特大暴雨的气象学背景、降雨量极值和持续时间。然而，为了构成一个全面的事件概述，段落缺少了关于灾害造成的具体影响和后果的关键信息，例如人员伤亡情况、受灾人口、以及对基础设施（如交通、通讯、水利设施）造成的具体破坏和由此产生的经济损失。为了补充这些关于灾情严重性的核心事实，需要进行一次全面的搜索。'comprehensive_search'工具最适合用于搜集这类涉及多方面（新闻报道、政府公告、灾情统计）的综合信息，以确保内容的完整性和准确性。
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[15:00:30] → 执行搜索工具: comprehensive_search
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[15:00:30] --- TOOL: 全面综合搜索 (query: 北京23·7特大暴雨灾害 伤亡人数 基础设施破坏 经济损失) ---
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[15:00:46] 找到 10 个反思搜索结果
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[15:00:46] 1. 北京:力争在7月31日抢通全部干线公路... (发布于: 2025-07-31T17:45:08Z)
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[15:00:46] 2. 北京本轮极端强降雨造成重大灾害,北部山区损失严重,全市因灾死亡30人... (发布于: 2025-07-29T06:57:08Z)
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[15:00:46] 3. 北京洪涝灾害造成30余万人受灾 加快损毁基础设施抢修... (发布于: 2025-07-31T18:43:09Z)
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[15:00:46] 4. 北京强降雨已造成30人死亡 北方此轮降雨何时结束?... (发布于: 2025-07-29T08:57:23Z)
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[15:00:46] 5. 北京北部山区312个行政村的基础设施损毁严重... (发布于: 2025-07-31T16:46:15Z)
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[15:00:46] 6. 北京暴雨,为何造成重大灾害?... (发布于: 2025-07-30T09:34:14Z)
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[15:00:46] 7. 北京极端强降雨造成重大人员伤亡和财产损失,正全力救灾和恢复重建... (发布于: 2025-07-31T19:22:39Z)
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[15:00:46] 8. 北京此次洪涝灾害共造成30余万人受灾,2.4万间房屋受损... (发布于: 2025-07-31T17:07:10Z)
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[15:00:46] 9. 北京“23·7”特大暴雨灾后重建:受灾区域农业生产已基本恢复正常 — 新京报... (发布于: 2024-06-21T09:25:00Z)
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[15:00:46] 10. 灾后“暖”冬——回访北京“23·7”特大暴雨灾害现场_门头沟区_永定河_沿河口村... (发布于: 2024-01-20T16:26:00Z)
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[15:00:46] [ReflectionSummaryNode] 正在生成反思总结
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[15:01:11] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
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[15:01:11] [ReflectionSummaryNode] 清理后的输出: {
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[15:01:11] "updated_paragraph_latest_state": "受台风“杜苏芮”残余环流北上影响，自2023年7月29日晚间起，北京市及周边地区遭遇了一场历史罕见的特大暴雨，强降水过程持续时间长达83小时。此次降雨过程极端性强，记录到的降雨量极值出现在昌平区的王家园水库，刷新了北京地区有仪器测量记录140年以来的最大降雨量，全市有两处站点的累计降雨量超过700毫米。此次降雨的最大值出现在河北邢台临城县，累计降雨量高达1003.0毫米，相当于当地近两年的总降雨量。与备受关注的2012年“7·21”特大暴雨相比，本次“23·7”特大暴雨过程的降雨量和影响范围均显著超越——当时北京记录到的最大降雨点为房山区的460毫米，而此次的极值远超该数值。包括房山、门头沟在内的北京西部、南部以及密云、怀柔等北部山区成为核心影响区域。由于其极端强度，中央气象台发布了史上第二个暴雨红色预警。这场特大暴雨造成了重大人员伤亡和财产损失，据官方通报，截至7月31日12时，全市因灾死亡44人。此次洪涝灾害还导致30余万人受灾，2.4万间房屋受损，并对房山、门头沟以及北部山区多个乡镇的交通、电力等基础设施造成了严重破坏。"
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[15:01:11] }
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[15:01:11] [ReflectionSummaryNode] JSON解析成功
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[15:01:11] [ReflectionSummaryNode] 成功生成反思总结
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[15:01:11] [ReflectionSummaryNode] 已更新段落 0 的反思总结
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[15:01:11] 反思 2 完成
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[15:01:11] - 生成搜索查询...
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[15:01:11] [FirstSearchNode] 正在生成首次搜索查询
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[15:01:32] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
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[15:01:32] [FirstSearchNode] 清理后的输出: {
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[15:01:32] "search_query": "近期特大暴雨灾情报告 人员伤亡 基础设施破坏",
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[15:01:32] "search_tool": "search_last_week",
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[15:01:32] "reasoning": "段落内容要求详细了解“此次暴雨”造成的具体灾害和损失，这表明需要针对一个近期的特定事件进行深入研究。选择 `search_last_week` 工具可以最有效地聚焦于过去一周内的重大新闻事件，过滤掉无关的历史信息。这个时间范围足以覆盖灾害发生、救援、以及初步损失统计的全过程，从而获得全面的报告。搜索查询“近期特大暴雨灾情报告 人员伤亡 基础设施破坏”精准地包含了核心事件（特大暴雨灾情）、信息类型（报告）以及内容中要求的关键要素（人员伤亡、基础设施破坏），有助于快速定位到官方通报和深度新闻报道，以获取最准确、最详尽的数据。"
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[15:01:32] }
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[15:01:32] [FirstSearchNode] JSON解析成功
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[15:01:32] [FirstSearchNode] 生成搜索查询: 近期特大暴雨灾情报告 人员伤亡 基础设施破坏
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[15:01:32] - 搜索查询: 近期特大暴雨灾情报告 人员伤亡 基础设施破坏
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[15:01:32] - 选择的工具: comprehensive_search
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[15:01:32] - 推理: 段落内容要求详细了解“此次暴雨”造成的具体灾害和损失，这表明需要针对一个近期的特定事件进行深入研究。选择 `search_last_week` 工具可以最有效地聚焦于过去一周内的重大新闻事件，过滤掉无关的历史信息。这个时间范围足以覆盖灾害发生、救援、以及初步损失统计的全过程，从而获得全面的报告。搜索查询“近期特大暴雨灾情报告 人员伤亡 基础设施破坏”精准地包含了核心事件（特大暴雨灾情）、信息类型（报告）以及内容中要求的关键要素（人员伤亡、基础设施破坏），有助于快速定位到官方通报和深度新闻报道，以获取最准确、最详尽的数据。
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[15:01:32] - 执行网络搜索...
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[15:01:32] → 执行搜索工具: comprehensive_search
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[15:01:32] --- TOOL: 全面综合搜索 (query: 近期特大暴雨灾情报告 人员伤亡 基础设施破坏) ---
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