diff --git a/ReportEngine/__init__.py b/ReportEngine/__init__.py
new file mode 100644
index 0000000..6450c8e
--- /dev/null
+++ b/ReportEngine/__init__.py
@@ -0,0 +1,13 @@
+"""
+Report Engine
+一个智能报告生成AI代理实现
+基于三个子agent的输出和论坛日志生成综合HTML报告
+"""
+
+from .agent import ReportAgent, create_agent
+from .utils.config import Config, load_config
+
+__version__ = "1.0.0"
+__author__ = "Report Engine Team"
+
+__all__ = ["ReportAgent", "create_agent", "Config", "load_config"]
diff --git a/ReportEngine/agent.py b/ReportEngine/agent.py
new file mode 100644
index 0000000..e1ef7d5
--- /dev/null
+++ b/ReportEngine/agent.py
@@ -0,0 +1,521 @@
+"""
+Report Agent主类
+整合所有模块，实现完整的报告生成流程
+"""
+
+import json
+import os
+import logging
+from datetime import datetime
+from typing import Optional, Dict, Any, List
+
+from .llms import GeminiLLM, BaseLLM
+from .nodes import (
+    TemplateSelectionNode,
+    HTMLGenerationNode
+)
+from .state import ReportState
+from .utils import Config, load_config
+
+
+class FileCountBaseline:
+    """文件数量基准管理器"""
+    
+    def __init__(self):
+        self.baseline_file = 'logs/report_baseline.json'
+        self.baseline_data = self._load_baseline()
+    
+    def _load_baseline(self) -> Dict[str, int]:
+        """加载基准数据"""
+        try:
+            if os.path.exists(self.baseline_file):
+                with open(self.baseline_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                    return json.load(f)
+        except Exception as e:
+            print(f"加载基准数据失败: {e}")
+        return {}
+    
+    def _save_baseline(self):
+        """保存基准数据"""
+        try:
+            os.makedirs(os.path.dirname(self.baseline_file), exist_ok=True)
+            with open(self.baseline_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                json.dump(self.baseline_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+        except Exception as e:
+            print(f"保存基准数据失败: {e}")
+    
+    def initialize_baseline(self, directories: Dict[str, str]) -> Dict[str, int]:
+        """初始化文件数量基准"""
+        current_counts = {}
+        
+        for engine, directory in directories.items():
+            if os.path.exists(directory):
+                md_files = [f for f in os.listdir(directory) if f.endswith('.md')]
+                current_counts[engine] = len(md_files)
+            else:
+                current_counts[engine] = 0
+        
+        # 保存基准数据
+        self.baseline_data = current_counts.copy()
+        self._save_baseline()
+        
+        print(f"文件数量基准已初始化: {current_counts}")
+        return current_counts
+    
+    def check_new_files(self, directories: Dict[str, str]) -> Dict[str, Any]:
+        """检查是否有新文件"""
+        current_counts = {}
+        new_files_found = {}
+        all_have_new = True
+        
+        for engine, directory in directories.items():
+            if os.path.exists(directory):
+                md_files = [f for f in os.listdir(directory) if f.endswith('.md')]
+                current_counts[engine] = len(md_files)
+                baseline_count = self.baseline_data.get(engine, 0)
+                
+                if current_counts[engine] > baseline_count:
+                    new_files_found[engine] = current_counts[engine] - baseline_count
+                else:
+                    new_files_found[engine] = 0
+                    all_have_new = False
+            else:
+                current_counts[engine] = 0
+                new_files_found[engine] = 0
+                all_have_new = False
+        
+        return {
+            'ready': all_have_new,
+            'baseline_counts': self.baseline_data,
+            'current_counts': current_counts,
+            'new_files_found': new_files_found,
+            'missing_engines': [engine for engine, count in new_files_found.items() if count == 0]
+        }
+    
+    def get_latest_files(self, directories: Dict[str, str]) -> Dict[str, str]:
+        """获取每个目录的最新文件"""
+        latest_files = {}
+        
+        for engine, directory in directories.items():
+            if os.path.exists(directory):
+                md_files = [f for f in os.listdir(directory) if f.endswith('.md')]
+                if md_files:
+                    latest_file = max(md_files, key=lambda x: os.path.getmtime(os.path.join(directory, x)))
+                    latest_files[engine] = os.path.join(directory, latest_file)
+        
+        return latest_files
+
+
+class ReportAgent:
+    """Report Agent主类"""
+    
+    def __init__(self, config: Optional[Config] = None):
+        """
+        初始化Report Agent
+        
+        Args:
+            config: 配置对象，如果不提供则自动加载
+        """
+        # 加载配置
+        self.config = config or load_config()
+        
+        # 初始化文件基准管理器
+        self.file_baseline = FileCountBaseline()
+        
+        # 初始化日志
+        self._setup_logging()
+        
+        # 初始化LLM客户端
+        self.llm_client = self._initialize_llm()
+        
+        # 初始化节点
+        self._initialize_nodes()
+        
+        # 初始化文件数量基准
+        self._initialize_file_baseline()
+        
+        # 状态
+        self.state = ReportState()
+        
+        # 确保输出目录存在
+        os.makedirs(self.config.output_dir, exist_ok=True)
+        
+        self.logger.info("Report Agent已初始化")
+        self.logger.info(f"使用LLM: {self.llm_client.get_model_info()}")
+        
+    def _setup_logging(self):
+        """设置日志"""
+        # 确保日志目录存在
+        log_dir = os.path.dirname(self.config.log_file)
+        os.makedirs(log_dir, exist_ok=True)
+        
+        # 创建专用的logger，避免与其他模块冲突
+        self.logger = logging.getLogger('ReportEngine')
+        self.logger.setLevel(logging.INFO)
+        
+        # 清除已有的handlers
+        if self.logger.handlers:
+            self.logger.handlers.clear()
+        
+        # 创建文件handler
+        file_handler = logging.FileHandler(self.config.log_file, encoding='utf-8')
+        file_handler.setLevel(logging.INFO)
+        
+        # 创建控制台handler
+        console_handler = logging.StreamHandler()
+        console_handler.setLevel(logging.INFO)
+        
+        # 设置格式
+        formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
+        file_handler.setFormatter(formatter)
+        console_handler.setFormatter(formatter)
+        
+        # 添加handlers
+        self.logger.addHandler(file_handler)
+        self.logger.addHandler(console_handler)
+        
+        # 防止日志向上传播
+        self.logger.propagate = False
+    
+    def _initialize_file_baseline(self):
+        """初始化文件数量基准"""
+        directories = {
+            'insight': 'insight_engine_streamlit_reports',
+            'media': 'media_engine_streamlit_reports',
+            'query': 'query_engine_streamlit_reports'
+        }
+        self.file_baseline.initialize_baseline(directories)
+    
+    def _initialize_llm(self) -> BaseLLM:
+        """初始化LLM客户端"""
+        if self.config.default_llm_provider == "gemini":
+            return GeminiLLM(
+                api_key=self.config.gemini_api_key,
+                model_name=self.config.gemini_model
+            )
+        else:
+            raise ValueError(f"不支持的LLM提供商: {self.config.default_llm_provider}")
+    
+    def _initialize_nodes(self):
+        """初始化处理节点"""
+        self.template_selection_node = TemplateSelectionNode(
+            self.llm_client, 
+            self.config.template_dir
+        )
+        self.html_generation_node = HTMLGenerationNode(self.llm_client)
+    
+    def generate_report(self, query: str, reports: List[Any], forum_logs: str = "", 
+                       custom_template: str = "", save_report: bool = True) -> str:
+        """
+        生成综合报告
+        
+        Args:
+            query: 原始查询
+            reports: 三个子agent的报告列表（按顺序：QueryEngine, MediaEngine, InsightEngine）
+            forum_logs: 论坛日志内容
+            custom_template: 用户自定义模板（可选）
+            save_report: 是否保存报告到文件
+            
+        Returns:
+            最终HTML报告内容
+        """
+        start_time = datetime.now()
+        
+        self.logger.info(f"开始生成报告: {query}")
+        self.logger.info(f"输入数据 - 报告数量: {len(reports)}, 论坛日志长度: {len(forum_logs)}")
+        
+        try:
+            # Step 1: 模板选择
+            template_result = self._select_template(query, reports, forum_logs, custom_template)
+            
+            # Step 2: 直接生成HTML报告
+            html_report = self._generate_html_report(query, reports, forum_logs, template_result)
+            
+            # Step 3: 保存报告
+            if save_report:
+                self._save_report(html_report)
+            
+            # 更新生成时间
+            end_time = datetime.now()
+            generation_time = (end_time - start_time).total_seconds()
+            self.state.metadata.generation_time = generation_time
+            
+            self.logger.info(f"报告生成完成，耗时: {generation_time:.2f} 秒")
+            
+            return html_report
+            
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(f"报告生成过程中发生错误: {str(e)}")
+            raise e
+    
+    def _select_template(self, query: str, reports: List[Any], forum_logs: str, custom_template: str):
+        """选择报告模板"""
+        self.logger.info("选择报告模板...")
+        
+        # 如果用户提供了自定义模板，直接使用
+        if custom_template:
+            self.logger.info("使用用户自定义模板")
+            return {
+                'template_name': 'custom',
+                'template_content': custom_template,
+                'selection_reason': '用户指定的自定义模板'
+            }
+        
+        template_input = {
+            'query': query,
+            'reports': reports,
+            'forum_logs': forum_logs
+        }
+        
+        try:
+            template_result = self.template_selection_node.run(template_input)
+            
+            # 更新状态
+            self.state.metadata.template_used = template_result['template_name']
+            
+            self.logger.info(f"选择模板: {template_result['template_name']}")
+            self.logger.info(f"选择理由: {template_result['selection_reason']}")
+            
+            return template_result
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(f"模板选择失败，使用默认模板: {str(e)}")
+            # 直接使用备用模板
+            fallback_template = {
+                'template_name': '社会公共热点事件分析报告模板',
+                'template_content': self._get_fallback_template_content(),
+                'selection_reason': '模板选择失败，使用默认社会热点事件分析模板'
+            }
+            self.state.metadata.template_used = fallback_template['template_name']
+            return fallback_template
+    
+    def _generate_html_report(self, query: str, reports: List[Any], forum_logs: str, template_result: Dict[str, Any]) -> str:
+        """生成HTML报告"""
+        self.logger.info("多轮生成HTML报告...")
+        
+        # 准备报告内容，确保有3个报告
+        query_report = reports[0] if len(reports) > 0 else ""
+        media_report = reports[1] if len(reports) > 1 else ""
+        insight_report = reports[2] if len(reports) > 2 else ""
+        
+        # 转换为字符串格式
+        query_report = str(query_report) if query_report else ""
+        media_report = str(media_report) if media_report else ""
+        insight_report = str(insight_report) if insight_report else ""
+        
+        html_input = {
+            'query': query,
+            'query_engine_report': query_report,
+            'media_engine_report': media_report,
+            'insight_engine_report': insight_report,
+            'forum_logs': forum_logs,
+            'selected_template': template_result.get('template_content', '')
+        }
+        
+        # 使用HTML生成节点生成报告
+        html_content = self.html_generation_node.run(html_input)
+        
+        # 更新状态
+        self.state.html_content = html_content
+        self.state.mark_completed()
+        
+        self.logger.info("HTML报告生成完成")
+        return html_content
+    
+    def _get_fallback_template_content(self) -> str:
+        """获取备用模板内容"""
+        return """# 社会公共热点事件分析报告
+
+## 执行摘要
+本报告针对当前社会热点事件进行综合分析，整合了多方信息源的观点和数据。
+
+## 事件概况
+### 基本信息
+- 事件性质：{event_nature}
+- 发生时间：{event_time}
+- 涉及范围：{event_scope}
+
+## 舆情态势分析
+### 整体趋势
+{sentiment_analysis}
+
+### 主要观点分布
+{opinion_distribution}
+
+## 媒体报道分析
+### 主流媒体态度
+{media_analysis}
+
+### 报道重点
+{report_focus}
+
+## 社会影响评估
+### 直接影响
+{direct_impact}
+
+### 潜在影响
+{potential_impact}
+
+## 应对建议
+### 即时措施
+{immediate_actions}
+
+### 长期策略
+{long_term_strategy}
+
+## 结论与展望
+{conclusion}
+
+---
+*报告类型：社会公共热点事件分析*
+*生成时间：{generation_time}*
+"""
+    
+    def _save_report(self, html_content: str):
+        """保存报告到文件"""
+        # 生成文件名
+        timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+        query_safe = "".join(c for c in self.state.metadata.query if c.isalnum() or c in (' ', '-', '_')).rstrip()
+        query_safe = query_safe.replace(' ', '_')[:30]
+        
+        filename = f"final_report_{query_safe}_{timestamp}.html"
+        filepath = os.path.join(self.config.output_dir, filename)
+        
+        # 保存HTML报告
+        with open(filepath, 'w', encoding='utf-8') as f:
+            f.write(html_content)
+        
+        self.logger.info(f"报告已保存到: {filepath}")
+        
+        # 保存状态
+        state_filename = f"report_state_{query_safe}_{timestamp}.json"
+        state_filepath = os.path.join(self.config.output_dir, state_filename)
+        self.state.save_to_file(state_filepath)
+        self.logger.info(f"状态已保存到: {state_filepath}")
+    
+    def get_progress_summary(self) -> Dict[str, Any]:
+        """获取进度摘要"""
+        return self.state.to_dict()
+    
+    def load_state(self, filepath: str):
+        """从文件加载状态"""
+        self.state = ReportState.load_from_file(filepath)
+        self.logger.info(f"状态已从 {filepath} 加载")
+    
+    def save_state(self, filepath: str):
+        """保存状态到文件"""
+        self.state.save_to_file(filepath)
+        self.logger.info(f"状态已保存到 {filepath}")
+    
+    def check_input_files(self, insight_dir: str, media_dir: str, query_dir: str, forum_log_path: str) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        检查输入文件是否准备就绪（基于文件数量增加）
+        
+        Args:
+            insight_dir: InsightEngine报告目录
+            media_dir: MediaEngine报告目录
+            query_dir: QueryEngine报告目录
+            forum_log_path: 论坛日志文件路径
+            
+        Returns:
+            检查结果字典
+        """
+        # 检查各个报告目录的文件数量变化
+        directories = {
+            'insight': insight_dir,
+            'media': media_dir,
+            'query': query_dir
+        }
+        
+        # 使用文件基准管理器检查新文件
+        check_result = self.file_baseline.check_new_files(directories)
+        
+        # 检查论坛日志
+        forum_ready = os.path.exists(forum_log_path)
+        
+        # 构建返回结果
+        result = {
+            'ready': check_result['ready'] and forum_ready,
+            'baseline_counts': check_result['baseline_counts'],
+            'current_counts': check_result['current_counts'],
+            'new_files_found': check_result['new_files_found'],
+            'missing_files': [],
+            'files_found': [],
+            'latest_files': {}
+        }
+        
+        # 构建详细信息
+        for engine, new_count in check_result['new_files_found'].items():
+            current_count = check_result['current_counts'][engine]
+            baseline_count = check_result['baseline_counts'].get(engine, 0)
+            
+            if new_count > 0:
+                result['files_found'].append(f"{engine}: {current_count}个文件 (新增{new_count}个)")
+            else:
+                result['missing_files'].append(f"{engine}: {current_count}个文件 (基准{baseline_count}个，无新增)")
+        
+        # 检查论坛日志
+        if forum_ready:
+            result['files_found'].append(f"forum: {os.path.basename(forum_log_path)}")
+        else:
+            result['missing_files'].append("forum: 日志文件不存在")
+        
+        # 获取最新文件路径（用于实际报告生成）
+        if result['ready']:
+            result['latest_files'] = self.file_baseline.get_latest_files(directories)
+            if forum_ready:
+                result['latest_files']['forum'] = forum_log_path
+        
+        return result
+    
+    def load_input_files(self, file_paths: Dict[str, str]) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        加载输入文件内容
+        
+        Args:
+            file_paths: 文件路径字典
+            
+        Returns:
+            加载的内容字典
+        """
+        content = {
+            'reports': [],
+            'forum_logs': ''
+        }
+        
+        # 加载报告文件
+        engines = ['query', 'media', 'insight']
+        for engine in engines:
+            if engine in file_paths:
+                try:
+                    with open(file_paths[engine], 'r', encoding='utf-8') as f:
+                        report_content = f.read()
+                    content['reports'].append(report_content)
+                    self.logger.info(f"已加载 {engine} 报告: {len(report_content)} 字符")
+                except Exception as e:
+                    self.logger.error(f"加载 {engine} 报告失败: {str(e)}")
+                    content['reports'].append("")
+        
+        # 加载论坛日志
+        if 'forum' in file_paths:
+            try:
+                with open(file_paths['forum'], 'r', encoding='utf-8') as f:
+                    content['forum_logs'] = f.read()
+                self.logger.info(f"已加载论坛日志: {len(content['forum_logs'])} 字符")
+            except Exception as e:
+                self.logger.error(f"加载论坛日志失败: {str(e)}")
+        
+        return content
+
+
+def create_agent(config_file: Optional[str] = None) -> ReportAgent:
+    """
+    创建Report Agent实例的便捷函数
+    
+    Args:
+        config_file: 配置文件路径
+        
+    Returns:
+        ReportAgent实例
+    """
+    config = load_config(config_file)
+    return ReportAgent(config)
diff --git a/ReportEngine/flask_interface.py b/ReportEngine/flask_interface.py
new file mode 100644
index 0000000..ccf2b49
--- /dev/null
+++ b/ReportEngine/flask_interface.py
@@ -0,0 +1,469 @@
+"""
+Report Engine Flask接口
+提供HTTP API用于报告生成
+"""
+
+import os
+import json
+import threading
+import time
+from datetime import datetime
+from flask import Blueprint, request, jsonify, Response
+from typing import Dict, Any
+
+from .agent import ReportAgent, create_agent
+from .utils.config import load_config
+
+
+# 创建Blueprint
+report_bp = Blueprint('report_engine', __name__)
+
+# 全局变量
+report_agent = None
+current_task = None
+task_lock = threading.Lock()
+
+
+def initialize_report_engine():
+    """初始化Report Engine"""
+    global report_agent
+    try:
+        config = load_config()
+        report_agent = create_agent()
+        print("Report Engine初始化成功")
+        return True
+    except Exception as e:
+        print(f"Report Engine初始化失败: {str(e)}")
+        return False
+
+
+class ReportTask:
+    """报告生成任务"""
+    
+    def __init__(self, query: str, task_id: str):
+        self.task_id = task_id
+        self.query = query
+        self.status = "pending"  # pending, running, completed, error
+        self.progress = 0
+        self.result = None
+        self.error_message = ""
+        self.created_at = datetime.now()
+        self.updated_at = datetime.now()
+        self.html_content = ""
+        
+    def update_status(self, status: str, progress: int = None, error_message: str = ""):
+        """更新任务状态"""
+        self.status = status
+        if progress is not None:
+            self.progress = progress
+        if error_message:
+            self.error_message = error_message
+        self.updated_at = datetime.now()
+    
+    def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
+        """转换为字典格式"""
+        return {
+            'task_id': self.task_id,
+            'query': self.query,
+            'status': self.status,
+            'progress': self.progress,
+            'error_message': self.error_message,
+            'created_at': self.created_at.isoformat(),
+            'updated_at': self.updated_at.isoformat(),
+            'has_result': bool(self.html_content)
+        }
+
+
+def check_engines_ready() -> Dict[str, Any]:
+    """检查三个子引擎是否都有新文件"""
+    directories = {
+        'insight': 'insight_engine_streamlit_reports',
+        'media': 'media_engine_streamlit_reports', 
+        'query': 'query_engine_streamlit_reports'
+    }
+    
+    forum_log_path = 'logs/forum.log'
+    
+    if not report_agent:
+        return {
+            'ready': False,
+            'error': 'Report Engine未初始化'
+        }
+    
+    return report_agent.check_input_files(
+        directories['insight'],
+        directories['media'], 
+        directories['query'],
+        forum_log_path
+    )
+
+
+def run_report_generation(task: ReportTask, query: str):
+    """在后台线程中运行报告生成"""
+    global current_task
+    
+    try:
+        task.update_status("running", 10)
+        
+        # 检查输入文件
+        check_result = check_engines_ready()
+        if not check_result['ready']:
+            task.update_status("error", 0, f"输入文件未准备就绪: {check_result.get('missing_files', [])}")
+            return
+        
+        task.update_status("running", 30)
+        
+        # 加载输入文件
+        content = report_agent.load_input_files(check_result['latest_files'])
+        
+        task.update_status("running", 50)
+        
+        # 生成报告
+        html_report = report_agent.generate_report(
+            query=query,
+            reports=content['reports'],
+            forum_logs=content['forum_logs'],
+            save_report=True
+        )
+        
+        task.update_status("running", 90)
+        
+        # 保存结果
+        task.html_content = html_report
+        task.update_status("completed", 100)
+        
+    except Exception as e:
+        task.update_status("error", 0, str(e))
+        # 只在出错时清理任务
+        with task_lock:
+            if current_task and current_task.task_id == task.task_id:
+                current_task = None
+
+
+@report_bp.route('/status', methods=['GET'])
+def get_status():
+    """获取Report Engine状态"""
+    try:
+        engines_status = check_engines_ready()
+        
+        return jsonify({
+            'success': True,
+            'initialized': report_agent is not None,
+            'engines_ready': engines_status['ready'],
+            'files_found': engines_status.get('files_found', []),
+            'missing_files': engines_status.get('missing_files', []),
+            'current_task': current_task.to_dict() if current_task else None
+        })
+    except Exception as e:
+        return jsonify({
+            'success': False,
+            'error': str(e)
+        }), 500
+
+
+@report_bp.route('/generate', methods=['POST'])
+def generate_report():
+    """开始生成报告"""
+    global current_task
+    
+    try:
+        # 检查是否有任务在运行
+        with task_lock:
+            if current_task and current_task.status == "running":
+                return jsonify({
+                    'success': False,
+                    'error': '已有报告生成任务在运行中',
+                    'current_task': current_task.to_dict()
+                }), 400
+            
+            # 如果有已完成的任务，清理它
+            if current_task and current_task.status in ["completed", "error"]:
+                current_task = None
+        
+        # 获取请求参数
+        data = request.get_json() or {}
+        query = data.get('query', '智能舆情分析报告')
+        
+        # 清空日志文件
+        clear_report_log()
+        
+        # 检查Report Engine是否初始化
+        if not report_agent:
+            return jsonify({
+                'success': False,
+                'error': 'Report Engine未初始化'
+            }), 500
+        
+        # 检查输入文件是否准备就绪
+        engines_status = check_engines_ready()
+        if not engines_status['ready']:
+            return jsonify({
+                'success': False,
+                'error': '输入文件未准备就绪',
+                'missing_files': engines_status.get('missing_files', [])
+            }), 400
+        
+        # 创建新任务
+        task_id = f"report_{int(time.time())}"
+        task = ReportTask(query, task_id)
+        
+        with task_lock:
+            current_task = task
+        
+        # 在后台线程中运行报告生成
+        thread = threading.Thread(
+            target=run_report_generation,
+            args=(task, query),
+            daemon=True
+        )
+        thread.start()
+        
+        return jsonify({
+            'success': True,
+            'task_id': task_id,
+            'message': '报告生成已启动',
+            'task': task.to_dict()
+        })
+        
+    except Exception as e:
+        return jsonify({
+            'success': False,
+            'error': str(e)
+        }), 500
+
+
+@report_bp.route('/progress/<task_id>', methods=['GET'])
+def get_progress(task_id: str):
+    """获取报告生成进度"""
+    try:
+        if not current_task or current_task.task_id != task_id:
+            # 如果任务不存在，可能是已经完成并被清理了
+            # 返回一个默认的完成状态而不是404
+            return jsonify({
+                'success': True,
+                'task': {
+                    'task_id': task_id,
+                    'status': 'completed',
+                    'progress': 100,
+                    'error_message': '',
+                    'has_result': True
+                }
+            })
+        
+        return jsonify({
+            'success': True,
+            'task': current_task.to_dict()
+        })
+        
+    except Exception as e:
+        return jsonify({
+            'success': False,
+            'error': str(e)
+        }), 500
+
+
+@report_bp.route('/result/<task_id>', methods=['GET'])
+def get_result(task_id: str):
+    """获取报告生成结果"""
+    try:
+        if not current_task or current_task.task_id != task_id:
+            return jsonify({
+                'success': False,
+                'error': '任务不存在'
+            }), 404
+        
+        if current_task.status != "completed":
+            return jsonify({
+                'success': False,
+                'error': '报告尚未完成',
+                'task': current_task.to_dict()
+            }), 400
+        
+        return Response(
+            current_task.html_content,
+            mimetype='text/html'
+        )
+        
+    except Exception as e:
+        return jsonify({
+            'success': False,
+            'error': str(e)
+        }), 500
+
+
+@report_bp.route('/result/<task_id>/json', methods=['GET'])
+def get_result_json(task_id: str):
+    """获取报告生成结果（JSON格式）"""
+    try:
+        if not current_task or current_task.task_id != task_id:
+            return jsonify({
+                'success': False,
+                'error': '任务不存在'
+            }), 404
+        
+        if current_task.status != "completed":
+            return jsonify({
+                'success': False,
+                'error': '报告尚未完成',
+                'task': current_task.to_dict()
+            }), 400
+        
+        return jsonify({
+            'success': True,
+            'task': current_task.to_dict(),
+            'html_content': current_task.html_content
+        })
+        
+    except Exception as e:
+        return jsonify({
+            'success': False,
+            'error': str(e)
+        }), 500
+
+
+@report_bp.route('/cancel/<task_id>', methods=['POST'])
+def cancel_task(task_id: str):
+    """取消报告生成任务"""
+    global current_task
+    
+    try:
+        with task_lock:
+            if current_task and current_task.task_id == task_id:
+                if current_task.status == "running":
+                    current_task.update_status("cancelled", 0, "用户取消任务")
+                current_task = None
+                
+                return jsonify({
+                    'success': True,
+                    'message': '任务已取消'
+                })
+            else:
+                return jsonify({
+                    'success': False,
+                    'error': '任务不存在或无法取消'
+                }), 404
+                
+    except Exception as e:
+        return jsonify({
+            'success': False,
+            'error': str(e)
+        }), 500
+
+
+@report_bp.route('/templates', methods=['GET'])
+def get_templates():
+    """获取可用模板列表"""
+    try:
+        if not report_agent:
+            return jsonify({
+                'success': False,
+                'error': 'Report Engine未初始化'
+            }), 500
+        
+        template_dir = report_agent.config.template_dir
+        templates = []
+        
+        if os.path.exists(template_dir):
+            for filename in os.listdir(template_dir):
+                if filename.endswith('.md'):
+                    template_path = os.path.join(template_dir, filename)
+                    try:
+                        with open(template_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                            content = f.read()
+                        
+                        templates.append({
+                            'name': filename.replace('.md', ''),
+                            'filename': filename,
+                            'description': content.split('\n')[0] if content else '无描述',
+                            'size': len(content)
+                        })
+                    except Exception as e:
+                        print(f"读取模板失败 {filename}: {str(e)}")
+        
+        return jsonify({
+            'success': True,
+            'templates': templates,
+            'template_dir': template_dir
+        })
+        
+    except Exception as e:
+        return jsonify({
+            'success': False,
+            'error': str(e)
+        }), 500
+
+
+# 错误处理
+@report_bp.errorhandler(404)
+def not_found(error):
+    return jsonify({
+        'success': False,
+        'error': 'API端点不存在'
+    }), 404
+
+
+@report_bp.errorhandler(500)
+def internal_error(error):
+    return jsonify({
+        'success': False,
+        'error': '服务器内部错误'
+    }), 500
+
+
+def clear_report_log():
+    """清空report.log文件"""
+    try:
+        config = load_config()
+        log_file = config.log_file
+        with open(log_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+            f.write('')
+        print(f"已清空日志文件: {log_file}")
+    except Exception as e:
+        print(f"清空日志文件失败: {str(e)}")
+
+
+@report_bp.route('/log', methods=['GET'])
+def get_report_log():
+    """获取report.log内容"""
+    try:
+        config = load_config()
+        log_file = config.log_file
+        
+        if not os.path.exists(log_file):
+            return jsonify({
+                'success': True,
+                'log_lines': []
+            })
+        
+        with open(log_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            lines = f.readlines()
+        
+        # 清理行尾的换行符
+        log_lines = [line.rstrip('\n\r') for line in lines if line.strip()]
+        
+        return jsonify({
+            'success': True,
+            'log_lines': log_lines
+        })
+        
+    except Exception as e:
+        return jsonify({
+            'success': False,
+            'error': f'读取日志失败: {str(e)}'
+        }), 500
+
+
+@report_bp.route('/log/clear', methods=['POST'])
+def clear_log():
+    """手动清空日志"""
+    try:
+        clear_report_log()
+        return jsonify({
+            'success': True,
+            'message': '日志已清空'
+        })
+    except Exception as e:
+        return jsonify({
+            'success': False,
+            'error': f'清空日志失败: {str(e)}'
+        }), 500
diff --git a/ReportEngine/llms/__init__.py b/ReportEngine/llms/__init__.py
new file mode 100644
index 0000000..1a77866
--- /dev/null
+++ b/ReportEngine/llms/__init__.py
@@ -0,0 +1,9 @@
+"""
+Report Engine LLM模块
+包含各种大语言模型的接口实现
+"""
+
+from .base import BaseLLM
+from .gemini_llm import GeminiLLM
+
+__all__ = ["BaseLLM", "GeminiLLM"]
diff --git a/ReportEngine/llms/base.py b/ReportEngine/llms/base.py
new file mode 100644
index 0000000..b423adb
--- /dev/null
+++ b/ReportEngine/llms/base.py
@@ -0,0 +1,95 @@
+"""
+Report Engine LLM基类
+定义所有LLM实现的基础接口
+"""
+
+from abc import ABC, abstractmethod
+from typing import Dict, Any, Optional
+
+
+class BaseLLM(ABC):
+    """LLM基类"""
+    
+    def __init__(self, api_key: str, model_name: Optional[str] = None):
+        """
+        初始化LLM客户端
+        
+        Args:
+            api_key: API密钥
+            model_name: 模型名称
+        """
+        self.api_key = api_key
+        self.model_name = model_name
+    
+    @abstractmethod
+    def invoke(self, system_prompt: str, user_prompt: str, **kwargs) -> str:
+        """
+        调用LLM生成回复
+        
+        Args:
+            system_prompt: 系统提示词
+            user_prompt: 用户输入
+            **kwargs: 其他参数
+            
+        Returns:
+            生成的回复文本
+        """
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def get_model_info(self) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        获取当前模型信息
+        
+        Returns:
+            模型信息字典
+        """
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def get_default_model(self) -> str:
+        """
+        获取默认模型名称
+        
+        Returns:
+            默认模型名称
+        """
+        pass
+    
+    def validate_response(self, response: str) -> str:
+        """
+        验证和清理响应内容
+        
+        Args:
+            response: 原始响应
+            
+        Returns:
+            清理后的响应
+        """
+        if not response:
+            return ""
+        
+        # 移除多余的空白字符
+        response = response.strip()
+        
+        # 确保响应不为空
+        if not response:
+            return "抱歉，生成的内容为空。"
+        
+        return response
+    
+    def estimate_tokens(self, text: str) -> int:
+        """
+        估算文本的token数量（简单实现）
+        
+        Args:
+            text: 输入文本
+            
+        Returns:
+            估算的token数量
+        """
+        # 简单估算：中文字符按1.5个token计算，英文单词按1个token计算
+        chinese_chars = len([c for c in text if '\u4e00' <= c <= '\u9fff'])
+        english_words = len(text.split()) - chinese_chars
+        
+        return int(chinese_chars * 1.5 + english_words)
diff --git a/ReportEngine/llms/gemini_llm.py b/ReportEngine/llms/gemini_llm.py
new file mode 100644
index 0000000..7747cb0
--- /dev/null
+++ b/ReportEngine/llms/gemini_llm.py
@@ -0,0 +1,129 @@
+"""
+Report Engine Gemini LLM实现
+使用Gemini 2.5-pro中转API进行文本生成
+"""
+
+import os
+import sys
+from typing import Optional, Dict, Any
+from openai import OpenAI
+from .base import BaseLLM
+
+# 导入根目录的config
+try:
+    current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+    root_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(current_dir))
+    if root_dir not in sys.path:
+        sys.path.append(root_dir)
+    import config
+except ImportError:
+    config = None
+
+# 添加utils目录到Python路径并导入重试模块
+try:
+    if root_dir:
+        utils_dir = os.path.join(root_dir, 'utils')
+        if utils_dir not in sys.path:
+            sys.path.append(utils_dir)
+    from retry_helper import with_retry, with_graceful_retry, LLM_RETRY_CONFIG
+except ImportError:
+    # 如果无法导入重试模块，使用空装饰器避免报错
+    def with_retry(config):
+        def decorator(func):
+            return func
+        return decorator
+    LLM_RETRY_CONFIG = None
+
+
+class GeminiLLM(BaseLLM):
+    """Report Engine Gemini LLM实现类"""
+    
+    def __init__(self, api_key: Optional[str] = None, model_name: Optional[str] = None):
+        """
+        初始化Gemini客户端
+        
+        Args:
+            api_key: Gemini API密钥，如果不提供则从config或环境变量读取
+            model_name: 模型名称，默认使用gemini-2.5-pro
+        """
+        if api_key is None:
+            # 优先从根目录config读取
+            if config and hasattr(config, 'GEMINI_API_KEY'):
+                api_key = config.GEMINI_API_KEY
+            else:
+                # 备选方案：从环境变量读取
+                api_key = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
+            
+            if not api_key:
+                raise ValueError("Gemini API Key未找到！请在config.py中设置GEMINI_API_KEY或设置环境变量")
+        
+        super().__init__(api_key, model_name)
+        
+        # 初始化OpenAI客户端，使用Gemini的中转endpoint
+        self.client = OpenAI(
+            api_key=self.api_key,
+            base_url="https://www.chataiapi.com/v1"
+        )
+        
+        self.default_model = model_name or self.get_default_model()
+    
+    def get_default_model(self) -> str:
+        """获取默认模型名称"""
+        return "gemini-2.5-pro"
+    
+    @with_retry(LLM_RETRY_CONFIG)
+    def invoke(self, system_prompt: str, user_prompt: str, **kwargs) -> str:
+        """
+        调用Gemini API生成回复
+        
+        Args:
+            system_prompt: 系统提示词
+            user_prompt: 用户输入
+            **kwargs: 其他参数，如temperature、max_tokens等
+            
+        Returns:
+            Gemini生成的回复文本
+        """
+        try:
+            # 构建消息
+            messages = [
+                {"role": "system", "content": system_prompt},
+                {"role": "user", "content": user_prompt}
+            ]
+            
+            # 设置默认参数
+            params = {
+                "model": self.default_model,
+                "messages": messages,
+                "temperature": kwargs.get("temperature", 0.7),
+                "max_tokens": kwargs.get("max_tokens", 8000),
+                "stream": False
+            }
+            
+            # 调用API
+            response = self.client.chat.completions.create(**params)
+            
+            # 提取回复内容
+            if response.choices and response.choices[0].message:
+                content = response.choices[0].message.content
+                return self.validate_response(content)
+            else:
+                return ""
+                
+        except Exception as e:
+            print(f"Report Engine Gemini API调用错误: {str(e)}")
+            raise e
+    
+    def get_model_info(self) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        获取当前模型信息
+        
+        Returns:
+            模型信息字典
+        """
+        return {
+            "provider": "Gemini",
+            "model": self.default_model,
+            "api_base": "https://www.chataiapi.com/v1",
+            "purpose": "Report Generation"
+        }
diff --git a/ReportEngine/nodes/__init__.py b/ReportEngine/nodes/__init__.py
new file mode 100644
index 0000000..b4d9714
--- /dev/null
+++ b/ReportEngine/nodes/__init__.py
@@ -0,0 +1,15 @@
+"""
+Report Engine节点处理模块
+实现报告生成的各个处理步骤
+"""
+
+from .base_node import BaseNode, StateMutationNode
+from .template_selection_node import TemplateSelectionNode
+from .html_generation_node import HTMLGenerationNode
+
+__all__ = [
+    "BaseNode",
+    "StateMutationNode", 
+    "TemplateSelectionNode",
+    "HTMLGenerationNode"
+]
diff --git a/ReportEngine/nodes/base_node.py b/ReportEngine/nodes/base_node.py
new file mode 100644
index 0000000..8b81cfb
--- /dev/null
+++ b/ReportEngine/nodes/base_node.py
@@ -0,0 +1,93 @@
+"""
+Report Engine节点基类
+定义所有处理节点的基础接口
+"""
+
+import logging
+from abc import ABC, abstractmethod
+from typing import Any, Dict, Optional
+from ..llms.base import BaseLLM
+from ..state.state import ReportState
+
+
+class BaseNode(ABC):
+    """节点基类"""
+    
+    def __init__(self, llm_client: BaseLLM, node_name: str = ""):
+        """
+        初始化节点
+        
+        Args:
+            llm_client: LLM客户端
+            node_name: 节点名称
+        """
+        self.llm_client = llm_client
+        self.node_name = node_name or self.__class__.__name__
+        self.logger = logging.getLogger('ReportEngine')
+    
+    @abstractmethod
+    def run(self, input_data: Any, **kwargs) -> Any:
+        """
+        执行节点处理逻辑
+        
+        Args:
+            input_data: 输入数据
+            **kwargs: 额外参数
+            
+        Returns:
+            处理结果
+        """
+        pass
+    
+    def validate_input(self, input_data: Any) -> bool:
+        """
+        验证输入数据
+        
+        Args:
+            input_data: 输入数据
+            
+        Returns:
+            验证是否通过
+        """
+        return True
+    
+    def process_output(self, output: Any) -> Any:
+        """
+        处理输出数据
+        
+        Args:
+            output: 原始输出
+            
+        Returns:
+            处理后的输出
+        """
+        return output
+    
+    def log_info(self, message: str):
+        """记录信息日志"""
+        formatted_message = f"[{self.node_name}] {message}"
+        self.logger.info(formatted_message)
+    
+    def log_error(self, message: str):
+        """记录错误日志"""
+        formatted_message = f"[{self.node_name}] {message}"
+        self.logger.error(formatted_message)
+
+
+class StateMutationNode(BaseNode):
+    """带状态修改功能的节点基类"""
+    
+    @abstractmethod
+    def mutate_state(self, input_data: Any, state: ReportState, **kwargs) -> ReportState:
+        """
+        修改状态
+        
+        Args:
+            input_data: 输入数据
+            state: 当前状态
+            **kwargs: 额外参数
+            
+        Returns:
+            修改后的状态
+        """
+        pass
diff --git a/ReportEngine/nodes/html_generation_node.py b/ReportEngine/nodes/html_generation_node.py
new file mode 100644
index 0000000..76cf55d
--- /dev/null
+++ b/ReportEngine/nodes/html_generation_node.py
@@ -0,0 +1,340 @@
+"""
+HTML生成节点
+将整合后的内容转换为美观的HTML报告
+"""
+
+import json
+from datetime import datetime
+from typing import Dict, Any
+
+from .base_node import StateMutationNode
+from ..llms.base import BaseLLM
+from ..state.state import ReportState
+from ..prompts import SYSTEM_PROMPT_HTML_GENERATION
+# 不再需要text_processing依赖
+
+
+class HTMLGenerationNode(StateMutationNode):
+    """HTML生成处理节点"""
+    
+    def __init__(self, llm_client: BaseLLM):
+        """
+        初始化HTML生成节点
+        
+        Args:
+            llm_client: LLM客户端
+        """
+        super().__init__(llm_client, "HTMLGenerationNode")
+    
+    def run(self, input_data: Dict[str, Any], **kwargs) -> str:
+        """
+        执行HTML生成
+        
+        Args:
+            input_data: 包含报告数据的字典
+                - query: 原始查询
+                - query_engine_report: QueryEngine报告内容
+                - media_engine_report: MediaEngine报告内容  
+                - insight_engine_report: InsightEngine报告内容
+                - forum_logs: 论坛日志内容
+                - selected_template: 选择的模板内容
+                
+        Returns:
+            生成的HTML内容
+        """
+        self.log_info("开始生成HTML报告...")
+        
+        try:
+            # 准备LLM输入数据
+            llm_input = {
+                "query": input_data.get('query', ''),
+                "query_engine_report": input_data.get('query_engine_report', ''),
+                "media_engine_report": input_data.get('media_engine_report', ''),
+                "insight_engine_report": input_data.get('insight_engine_report', ''),
+                "forum_logs": input_data.get('forum_logs', ''),
+                "selected_template": input_data.get('selected_template', '')
+            }
+            
+            # 转换为JSON格式
+            message = json.dumps(llm_input, ensure_ascii=False, indent=2)
+            
+            # 调用LLM生成HTML
+            response = self.llm_client.invoke(SYSTEM_PROMPT_HTML_GENERATION, message)
+            
+            # 处理响应
+            processed_response = self.process_output(response)
+            
+            self.log_info("HTML报告生成完成")
+            return processed_response
+            
+        except Exception as e:
+            self.log_error(f"HTML生成失败: {str(e)}")
+            # 返回备用HTML
+            return self._generate_fallback_html(input_data)
+    
+    def mutate_state(self, input_data: Dict[str, Any], state: ReportState, **kwargs) -> ReportState:
+        """
+        修改报告状态，添加生成的HTML内容
+        
+        Args:
+            input_data: 输入数据
+            state: 当前报告状态
+            **kwargs: 额外参数
+            
+        Returns:
+            更新后的报告状态
+        """
+        # 生成HTML
+        html_content = self.run(input_data, **kwargs)
+        
+        # 更新状态
+        state.html_content = html_content
+        state.mark_completed()
+        
+        return state
+    
+    def process_output(self, output: str) -> str:
+        """
+        处理LLM输出，提取HTML内容
+        
+        Args:
+            output: LLM原始输出
+            
+        Returns:
+            清理后的HTML内容
+        """
+        try:
+            self.log_info(f"处理LLM原始输出，长度: {len(output)} 字符")
+            
+            html_content = ""
+            
+            # 尝试解析JSON响应
+            try:
+                result = json.loads(output)
+                html_content = result.get('html_content', '')
+                self.log_info("成功从JSON中提取html_content")
+            except json.JSONDecodeError:
+                self.log_info("不是JSON格式，直接使用原始输出")
+                html_content = output
+            
+            # 如果还是没有内容，尝试其他提取方法
+            if not html_content.strip():
+                # 查找HTML标记
+                if '<!DOCTYPE html>' in output:
+                    start_idx = output.find('<!DOCTYPE html>')
+                    html_content = output[start_idx:]
+                elif '<html' in output:
+                    start_idx = output.find('<html')
+                    html_content = output[start_idx:]
+                else:
+                    html_content = output
+            
+            # 清理markdown代码块标记
+            if html_content.startswith('```html'):
+                html_content = html_content.replace('```html', '').replace('```', '').strip()
+            elif html_content.startswith('```'):
+                html_content = html_content.replace('```', '').strip()
+            
+            # 处理转义字符
+            html_content = html_content.replace('\\n', '\n')
+            html_content = html_content.replace('\\t', '\t')
+            html_content = html_content.replace('\\r', '\r')
+            html_content = html_content.replace('\\"', '"')
+            html_content = html_content.replace("\\'", "'")
+            
+            # 验证HTML内容
+            if not html_content.strip():
+                raise ValueError("生成的HTML内容为空")
+            
+            # 确保HTML有基本结构
+            if not html_content.strip().startswith('<!DOCTYPE') and not html_content.strip().startswith('<html'):
+                self.log_info("HTML缺少基本结构，添加包装")
+                html_content = f"""<!DOCTYPE html>
+<html lang="zh-CN">
+<head>
+    <meta charset="UTF-8">
+    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
+    <title>智能舆情分析报告</title>
+</head>
+<body>
+{html_content}
+</body>
+</html>"""
+            
+            self.log_info(f"HTML处理完成，最终长度: {len(html_content)} 字符")
+            return html_content.strip()
+            
+        except Exception as e:
+            self.log_error(f"处理HTML输出失败: {str(e)}")
+            return self._generate_error_html(str(e))
+    
+    def _generate_fallback_html(self, input_data: Dict[str, Any]) -> str:
+        """
+        生成备用HTML报告（当LLM失败时使用）
+        
+        Args:
+            input_data: 输入数据
+            
+        Returns:
+            备用HTML内容
+        """
+        self.log_info("使用备用HTML生成方法")
+        
+        query = input_data.get('query', '智能舆情分析报告')
+        query_report = input_data.get('query_engine_report', '')
+        media_report = input_data.get('media_engine_report', '')
+        insight_report = input_data.get('insight_engine_report', '')
+        forum_logs = input_data.get('forum_logs', '')
+        
+        generation_time = datetime.now().strftime("%Y年%m月%d日 %H:%M:%S")
+        
+        html_content = f"""<!DOCTYPE html>
+<html lang="zh-CN">
+<head>
+    <meta charset="UTF-8">
+    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
+    <title>{query} - 智能舆情分析报告</title>
+    <style>
+        body {{
+            font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', sans-serif;
+            line-height: 1.6;
+            color: #333;
+            max-width: 1200px;
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+        }}
+        .container {{
+            background: white;
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+        }}
+        h1 {{
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+        }}
+        h2 {{
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+        }}
+        .section {{
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+        }}
+        .meta {{
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+        }}
+        .footer {{
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+            border-top: 1px solid #eee;
+            text-align: center;
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+        }}
+        pre {{
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+        }}
+    </style>
+</head>
+<body>
+    <div class="container">
+        <h1>{query}</h1>
+        
+        <div class="meta">
+            <strong>报告生成时间:</strong> {generation_time}<br>
+            <strong>数据来源:</strong> QueryEngine、MediaEngine、InsightEngine、ForumEngine<br>
+            <strong>报告类型:</strong> 综合舆情分析报告
+        </div>
+        
+        <h2>执行摘要</h2>
+        <div class="section">
+            本报告整合了多个分析引擎的研究结果，为您提供全面的舆情分析洞察。
+            通过对查询主题"{query}"的深度分析，我们从多个维度展现了当前的舆情态势。
+        </div>
+        
+        {f'<h2>QueryEngine分析结果</h2><div class="section"><pre>{query_report}</pre></div>' if query_report else ''}
+        
+        {f'<h2>MediaEngine分析结果</h2><div class="section"><pre>{media_report}</pre></div>' if media_report else ''}
+        
+        {f'<h2>InsightEngine分析结果</h2><div class="section"><pre>{insight_report}</pre></div>' if insight_report else ''}
+        
+        {f'<h2>论坛监控数据</h2><div class="section"><pre>{forum_logs[:2000]}{"..." if len(forum_logs) > 2000 else ""}</pre></div>' if forum_logs else ''}
+        
+        <h2>综合结论</h2>
+        <div class="section">
+            基于多个分析引擎的综合研究，我们对"{query}"主题进行了全面分析。
+            各引擎从不同角度提供了深入洞察，为决策提供了重要参考。
+        </div>
+        
+        <div class="footer">
+            <p>本报告由智能舆情分析平台自动生成</p>
+            <p>ReportEngine v1.0 | 生成时间: {generation_time}</p>
+        </div>
+    </div>
+</body>
+</html>"""
+        
+        return html_content
+    
+    def _generate_error_html(self, error_message: str) -> str:
+        """
+        生成错误HTML页面
+        
+        Args:
+            error_message: 错误信息
+            
+        Returns:
+            错误HTML内容
+        """
+        return f"""<!DOCTYPE html>
+<html lang="zh-CN">
+<head>
+    <meta charset="UTF-8">
+    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
+    <title>报告生成失败</title>
+    <style>
+        body {{
+            font-family: Arial, sans-serif;
+            text-align: center;
+            padding: 50px;
+            background: #f8f9fa;
+        }}
+        .error-container {{
+            background: white;
+            padding: 40px;
+            border-radius: 8px;
+            box-shadow: 0 2px 10px rgba(0,0,0,0.1);
+            max-width: 600px;
+            margin: 0 auto;
+        }}
+        .error-title {{
+            color: #e74c3c;
+            font-size: 24px;
+            margin-bottom: 20px;
+        }}
+        .error-message {{
+            color: #666;
+            margin-bottom: 20px;
+        }}
+    </style>
+</head>
+<body>
+    <div class="error-container">
+        <div class="error-title">报告生成失败</div>
+        <div class="error-message">错误信息: {error_message}</div>
+        <p>请检查输入数据或稍后重试。</p>
+    </div>
+</body>
+</html>"""
diff --git a/ReportEngine/nodes/template_selection_node.py b/ReportEngine/nodes/template_selection_node.py
new file mode 100644
index 0000000..6edbe9e
--- /dev/null
+++ b/ReportEngine/nodes/template_selection_node.py
@@ -0,0 +1,274 @@
+"""
+模板选择节点
+根据查询内容和可用模板选择最合适的报告模板
+"""
+
+import os
+import json
+from typing import Dict, Any, List, Optional
+
+from .base_node import BaseNode
+from ..prompts import SYSTEM_PROMPT_TEMPLATE_SELECTION
+
+
+class TemplateSelectionNode(BaseNode):
+    """模板选择处理节点"""
+    
+    def __init__(self, llm_client, template_dir: str = "ReportEngine/report_template"):
+        """
+        初始化模板选择节点
+        
+        Args:
+            llm_client: LLM客户端
+            template_dir: 模板目录路径
+        """
+        super().__init__(llm_client, "TemplateSelectionNode")
+        self.template_dir = template_dir
+        
+    def run(self, input_data: Dict[str, Any], **kwargs) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        执行模板选择
+        
+        Args:
+            input_data: 包含查询和报告内容的字典
+                - query: 原始查询
+                - reports: 三个子agent的报告列表
+                - forum_logs: 论坛日志内容
+                
+        Returns:
+            选择的模板信息
+        """
+        self.log_info("开始模板选择...")
+        
+        query = input_data.get('query', '')
+        reports = input_data.get('reports', [])
+        forum_logs = input_data.get('forum_logs', '')
+        
+        # 获取可用模板
+        available_templates = self._get_available_templates()
+        
+        if not available_templates:
+            self.log_info("未找到预设模板，使用内置默认模板")
+            return self._get_fallback_template()
+        
+        # 首先尝试简单关键词匹配
+        simple_match = self._simple_keyword_matching(query, available_templates)
+        if simple_match:
+            self.log_info(f"通过关键词匹配选择模板: {simple_match['template_name']}")
+            return simple_match
+        
+        # 如果关键词匹配失败，尝试LLM选择
+        try:
+            llm_result = self._llm_template_selection(query, reports, forum_logs, available_templates)
+            if llm_result:
+                return llm_result
+        except Exception as e:
+            self.log_error(f"LLM模板选择失败: {str(e)}")
+        
+        # 所有方法都失败，使用默认的社会热点事件模板
+        default_template = self._get_default_social_event_template(available_templates)
+        if default_template:
+            return default_template
+        
+        # 最后备选方案
+        return self._get_fallback_template()
+    
+    def _simple_keyword_matching(self, query: str, available_templates: List[Dict[str, Any]]) -> Optional[Dict[str, Any]]:
+        """基于关键词的简单模板匹配"""
+        query_lower = query.lower()
+        
+        # 关键词映射
+        keyword_mapping = {
+            '企业': ['企业品牌'],
+            '品牌': ['企业品牌'],
+            '声誉': ['企业品牌'],
+            '市场': ['市场竞争'],
+            '竞争': ['市场竞争'],
+            '格局': ['市场竞争'],
+            '政策': ['政策', '行业'],
+            '行业': ['政策', '行业'],
+            '动态': ['政策', '行业'],
+            '突发': ['突发事件', '危机'],
+            '危机': ['突发事件', '危机'],
+            '公关': ['突发事件', '危机'],
+            '日常': ['日常', '定期'],
+            '定期': ['日常', '定期'],
+            '监测': ['日常', '定期'],
+            '热点': ['社会公共热点'],
+            '社会': ['社会公共热点'],
+            '事件': ['社会公共热点'],
+        }
+        
+        # 检查查询中的关键词
+        for keyword, template_keywords in keyword_mapping.items():
+            if keyword in query_lower:
+                # 查找匹配的模板
+                for template in available_templates:
+                    for template_keyword in template_keywords:
+                        if template_keyword in template['name']:
+                            return {
+                                'template_name': template['name'],
+                                'template_content': template['content'],
+                                'selection_reason': f'基于关键词"{keyword}"匹配选择'
+                            }
+        
+        return None
+    
+    def _llm_template_selection(self, query: str, reports: List[Any], forum_logs: str, 
+                              available_templates: List[Dict[str, Any]]) -> Optional[Dict[str, Any]]:
+        """使用LLM进行模板选择"""
+        self.log_info("尝试使用LLM进行模板选择...")
+        
+        # 构建模板列表
+        template_list = "\n".join([f"- {t['name']}: {t['description']}" for t in available_templates])
+        
+        user_message = f"""查询内容: {query}
+
+报告数量: {len(reports)} 个分析引擎报告
+论坛日志: {'有' if forum_logs else '无'}
+
+可用模板:
+{template_list}
+
+请选择最合适的模板。"""
+        
+        # 调用LLM
+        response = self.llm_client.invoke(SYSTEM_PROMPT_TEMPLATE_SELECTION, user_message)
+        
+        # 检查响应是否为空
+        if not response or not response.strip():
+            self.log_error("LLM返回空响应")
+            return None
+        
+        self.log_info(f"LLM原始响应: {response[:200]}...")
+        
+        # 尝试解析JSON响应
+        try:
+            # 清理响应文本
+            cleaned_response = self._clean_llm_response(response)
+            result = json.loads(cleaned_response)
+            
+            # 验证选择的模板是否存在
+            selected_template_name = result.get('template_name', '')
+            for template in available_templates:
+                if template['name'] == selected_template_name or selected_template_name in template['name']:
+                    self.log_info(f"LLM选择模板: {selected_template_name}")
+                    return {
+                        'template_name': template['name'],
+                        'template_content': template['content'],
+                        'selection_reason': result.get('selection_reason', 'LLM智能选择')
+                    }
+            
+            self.log_error(f"LLM选择的模板不存在: {selected_template_name}")
+            return None
+            
+        except json.JSONDecodeError as e:
+            self.log_error(f"JSON解析失败: {str(e)}")
+            # 尝试从文本响应中提取模板信息
+            return self._extract_template_from_text(response, available_templates)
+    
+    def _clean_llm_response(self, response: str) -> str:
+        """清理LLM响应"""
+        # 移除可能的markdown代码块标记
+        if '```json' in response:
+            response = response.split('```json')[1].split('```')[0]
+        elif '```' in response:
+            response = response.split('```')[1].split('```')[0]
+        
+        # 移除前后空白
+        response = response.strip()
+        
+        return response
+    
+    def _extract_template_from_text(self, response: str, available_templates: List[Dict[str, Any]]) -> Optional[Dict[str, Any]]:
+        """从文本响应中提取模板信息"""
+        self.log_info("尝试从文本响应中提取模板信息")
+        
+        # 查找响应中是否包含模板名称
+        for template in available_templates:
+            template_name_variants = [
+                template['name'],
+                template['name'].replace('.md', ''),
+                template['name'].replace('模板', ''),
+            ]
+            
+            for variant in template_name_variants:
+                if variant in response:
+                    self.log_info(f"在响应中找到模板: {template['name']}")
+                    return {
+                        'template_name': template['name'],
+                        'template_content': template['content'],
+                        'selection_reason': '从文本响应中提取'
+                    }
+        
+        return None
+    
+    def _get_available_templates(self) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """获取可用的模板列表"""
+        templates = []
+        
+        if not os.path.exists(self.template_dir):
+            self.log_error(f"模板目录不存在: {self.template_dir}")
+            return templates
+        
+        # 查找所有markdown模板文件
+        for filename in os.listdir(self.template_dir):
+            if filename.endswith('.md'):
+                template_path = os.path.join(self.template_dir, filename)
+                try:
+                    with open(template_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                        content = f.read()
+                    
+                    template_name = filename.replace('.md', '')
+                    description = self._extract_template_description(template_name)
+                    
+                    templates.append({
+                        'name': template_name,
+                        'path': template_path,
+                        'content': content,
+                        'description': description
+                    })
+                except Exception as e:
+                    self.log_error(f"读取模板文件失败 {filename}: {str(e)}")
+        
+        return templates
+    
+    def _extract_template_description(self, template_name: str) -> str:
+        """根据模板名称生成描述"""
+        if '企业品牌' in template_name:
+            return "适用于企业品牌声誉和形象分析"
+        elif '市场竞争' in template_name:
+            return "适用于市场竞争格局和对手分析"
+        elif '日常' in template_name or '定期' in template_name:
+            return "适用于日常监测和定期汇报"
+        elif '政策' in template_name or '行业' in template_name:
+            return "适用于政策影响和行业动态分析"
+        elif '热点' in template_name or '社会' in template_name:
+            return "适用于社会热点和公共事件分析"
+        elif '突发' in template_name or '危机' in template_name:
+            return "适用于突发事件和危机公关"
+        
+        return "通用报告模板"
+    
+    def _get_default_social_event_template(self, available_templates: List[Dict[str, Any]]) -> Optional[Dict[str, Any]]:
+        """获取默认的社会热点事件分析模板"""
+        # 查找社会热点事件分析模板
+        for template in available_templates:
+            if '社会公共热点事件' in template['name'] or '热点' in template['name']:
+                self.log_info(f"使用默认模板: {template['name']}")
+                return {
+                    'template_name': template['name'],
+                    'template_content': template['content'],
+                    'selection_reason': '默认使用社会热点事件分析模板'
+                }
+        return None
+    
+    def _get_fallback_template(self) -> Dict[str, Any]:
+        """获取备用默认模板（空模板，让LLM自行发挥）"""
+        self.log_info("未找到合适模板，使用空模板让LLM自行发挥")
+        
+        return {
+            'template_name': '自由发挥模板',
+            'template_content': '',
+            'selection_reason': '未找到合适的预设模板，让LLM根据内容自行设计报告结构'
+        }
diff --git a/ReportEngine/prompts/__init__.py b/ReportEngine/prompts/__init__.py
new file mode 100644
index 0000000..4dd0441
--- /dev/null
+++ b/ReportEngine/prompts/__init__.py
@@ -0,0 +1,20 @@
+"""
+Report Engine提示词模块
+定义报告生成各个阶段使用的系统提示词
+"""
+
+from .prompts import (
+    SYSTEM_PROMPT_TEMPLATE_SELECTION,
+    SYSTEM_PROMPT_HTML_GENERATION,
+    output_schema_template_selection,
+    output_schema_html_generation,
+    input_schema_html_generation
+)
+
+__all__ = [
+    "SYSTEM_PROMPT_TEMPLATE_SELECTION",
+    "SYSTEM_PROMPT_HTML_GENERATION", 
+    "output_schema_template_selection",
+    "output_schema_html_generation",
+    "input_schema_html_generation"
+]
diff --git a/ReportEngine/prompts/prompts.py b/ReportEngine/prompts/prompts.py
new file mode 100644
index 0000000..d7f41a8
--- /dev/null
+++ b/ReportEngine/prompts/prompts.py
@@ -0,0 +1,140 @@
+"""
+Report Engine 的所有提示词定义
+参考MediaEngine的结构，专门用于报告生成
+"""
+
+import json
+
+# ===== JSON Schema 定义 =====
+
+# 模板选择输出Schema
+output_schema_template_selection = {
+    "type": "object",
+    "properties": {
+        "template_name": {"type": "string"},
+        "selection_reason": {"type": "string"}
+    },
+    "required": ["template_name", "selection_reason"]
+}
+
+# HTML报告生成输入Schema
+input_schema_html_generation = {
+    "type": "object",
+    "properties": {
+        "query": {"type": "string"},
+        "query_engine_report": {"type": "string"},
+        "media_engine_report": {"type": "string"},
+        "insight_engine_report": {"type": "string"},
+        "forum_logs": {"type": "string"},
+        "selected_template": {"type": "string"}
+    }
+}
+
+# HTML报告生成输出Schema
+output_schema_html_generation = {
+    "type": "object",
+    "properties": {
+        "html_content": {"type": "string"}
+    },
+    "required": ["html_content"]
+}
+
+# ===== 系统提示词定义 =====
+
+# 模板选择的系统提示词
+SYSTEM_PROMPT_TEMPLATE_SELECTION = f"""
+你是一个智能报告模板选择助手。根据用户的查询内容和报告特征，从可用模板中选择最合适的一个。
+
+选择标准：
+1. 查询内容的主题类型（企业品牌、市场竞争、政策分析等）
+2. 报告的紧急程度和时效性
+3. 分析的深度和广度要求
+4. 目标受众和使用场景
+
+可用模板类型：
+- 企业品牌声誉分析报告模板：适用于品牌形象、声誉管理分析
+- 市场竞争格局舆情分析报告模板：适用于竞争对手、市场份额分析
+- 日常或定期舆情监测报告模板：适用于常规监控、定期汇报
+- 特定政策或行业动态舆情分析报告：适用于政策影响、行业变化分析
+- 社会公共热点事件分析报告模板：适用于热点事件、社会话题分析
+- 突发事件与危机公关舆情报告模板：适用于危机管理、应急响应
+
+请按照以下JSON模式定义格式化输出：
+
+<OUTPUT JSON SCHEMA>
+{json.dumps(output_schema_template_selection, indent=2, ensure_ascii=False)}
+</OUTPUT JSON SCHEMA>
+
+确保输出是一个符合上述输出JSON模式定义的JSON对象。
+只返回JSON对象，不要有解释或额外文本。
+"""
+
+# HTML报告生成的系统提示词
+SYSTEM_PROMPT_HTML_GENERATION = f"""
+你是一位专业的HTML报告生成专家。你将接收来自三个分析引擎的报告内容、论坛监控日志以及选定的报告模板，需要生成一份完整的HTML格式分析报告。
+
+<INPUT JSON SCHEMA>
+{json.dumps(input_schema_html_generation, indent=2, ensure_ascii=False)}
+</INPUT JSON SCHEMA>
+
+**你的任务：**
+1. 整合三个引擎的分析结果，避免重复内容
+2. 结合论坛日志数据，提供用户行为洞察
+3. 按照选定模板的结构组织内容
+4. 生成包含数据可视化的完整HTML报告
+
+**HTML报告要求：**
+
+1. **完整的HTML结构**：
+   - 包含DOCTYPE、html、head、body标签
+   - 响应式CSS样式
+   - JavaScript交互功能
+
+2. **美观的设计**：
+   - 现代化的UI设计
+   - 合理的色彩搭配
+   - 清晰的排版布局
+   - 适配移动设备
+
+3. **数据可视化**：
+   - 使用Chart.js生成图表
+   - 情感分析饼图
+   - 趋势分析折线图
+   - 数据源分布图
+   - 论坛活动统计图
+
+4. **内容结构**：
+   - 报告标题和摘要
+   - 各引擎分析结果整合
+   - 论坛数据分析
+   - 综合结论和建议
+   - 数据附录
+
+5. **交互功能**：
+   - 目录导航
+   - 章节折叠展开
+   - 图表交互
+   - 打印和PDF导出按钮
+   - 暗色模式切换
+
+**CSS样式要求：**
+- 使用现代CSS特性（Flexbox、Grid）
+- 响应式设计，支持各种屏幕尺寸
+- 优雅的动画效果
+- 专业的配色方案
+
+**JavaScript功能要求：**
+- Chart.js图表渲染
+- 页面交互逻辑
+- 导出功能
+- 主题切换
+
+请按照以下JSON模式定义格式化输出：
+
+<OUTPUT JSON SCHEMA>
+{json.dumps(output_schema_html_generation, indent=2, ensure_ascii=False)}
+</OUTPUT JSON SCHEMA>
+
+确保生成的HTML是完整可用的，包含所有必要的样式和脚本。
+只返回JSON对象，不要有解释或额外文本。
+"""
diff --git a/ReportEngine/report_template/企业品牌声誉分析报告模板.md b/ReportEngine/report_template/企业品牌声誉分析报告模板.md
new file mode 100644
index 0000000..e3c096c
--- /dev/null
+++ b/ReportEngine/report_template/企业品牌声誉分析报告模板.md
@@ -0,0 +1,30 @@
+### **企业品牌声誉分析报告模板**
+
+- **1.0 摘要与核心发现**
+  - 1.1 品牌声誉总览
+  - 1.2 关键指标表现
+  - 1.3 主要结论与战略启示
+- **2.0 品牌声量与影响力分析**
+  - 2.1 整体声量趋势
+  - 2.2 渠道声量分布
+  - 2.3 区域声量分布
+- **3.0 本周期关键事件回顾**
+  - 3.1 关键营销活动时间线
+  - 3.2 重大舆情事件时间线
+- **4.0 品牌形象与用户认知**
+  - 4.1 情感态度分析
+  - 4.2 品牌联想词云
+  - 4.3 核心议题分析
+- **5.0 用户画像分析**
+  - 5.1 人群属性
+  - 5.2 兴趣标签
+  - 5.3 核心触媒习惯
+- **6.0 声誉风险与机遇洞察**
+  - 6.1 主要负面议题追踪
+  - 6.2 潜在风险预警
+  - 6.3 正面机遇挖掘
+- **7.0 结论与战略建议**
+  - 7.1 品牌SWOT分析总结
+  - 7.2 品牌沟通优化建议
+  - 7.3 产品与服务提升建议
+  - 7.4 下一周期监测重点
\ No newline at end of file
diff --git a/ReportEngine/report_template/市场竞争格局舆情分析报告模板.md b/ReportEngine/report_template/市场竞争格局舆情分析报告模板.md
new file mode 100644
index 0000000..ad30788
--- /dev/null
+++ b/ReportEngine/report_template/市场竞争格局舆情分析报告模板.md
@@ -0,0 +1,28 @@
+### **市场竞争格局舆情分析报告模板**
+
+- **1.0 市场竞争态势摘要**
+  - 1.1 核心结论
+  - 1.2 关键数据对比
+  - 1.3 核心策略建议
+- **2.0 市场声量对比分析**
+  - 2.1 总体声量份额（SOV）
+  - 2.2 趋势对比
+- **3.0 本周期市场关键动态时间线**
+  - 3.1 我方关键动作
+  - 3.2 竞争对手关键动作
+- **4.0 产品口碑与用户反馈对比**
+  - 4.1 情感分布对比
+  - 4.2 优缺点对比
+  - 4.3 核心功能/卖点讨论热度对比
+- **5.0 营销与传播策略对比**
+  - 5.1 重大营销战役分析
+  - 5.2 核心传播议题对比
+  - 5.3 KOL/媒体合作策略分析
+- **6.0 竞争机会与威胁识别**
+  - 6.1 市场机会点
+  - 6.2 潜在威胁
+  - 6.3 差异化定位建议
+- **7.0 总结与行动建议**
+  - 7.1 竞争格局总结
+  - 7.2 学习与借鉴
+  - 7.3 应对与反制
\ No newline at end of file
diff --git a/ReportEngine/report_template/日常或定期舆情监测报告模板.md b/ReportEngine/report_template/日常或定期舆情监测报告模板.md
new file mode 100644
index 0000000..b00e8cb
--- /dev/null
+++ b/ReportEngine/report_template/日常或定期舆情监测报告模板.md
@@ -0,0 +1,23 @@
+### **日常/定期舆情监测报告**模板
+
+- **1.0 本周/月舆情概览**
+  - 1.1 核心数据看板
+  - 1.2 本期舆情热度TOP 3
+  - 1.3 重点预警
+- **2.0 关键数据趋势**
+  - 2.1 声量走势
+  - 2.2 情感趋势
+- **3.0 本周期舆情动态时间轴**
+  - 3.1 每日/周舆情大事记
+- **4.0 热点话题追踪**
+  - 4.1 本期热点事件/话题详情
+  - 4.2 新增/突发话题
+- **5.0 重点渠道表现**
+  - 5.1 核心社交媒体表现
+  - 5.2 核心内容平台表现
+- **6.0 负面与风险监测**
+  - 6.1 负面信息汇总
+  - 6.2 潜在风险提示
+- **7.0 简报与关注点**
+  - 7.1 本期小结
+  - 7.2 下期关注重点
\ No newline at end of file
diff --git a/ReportEngine/report_template/特定政策或行业动态舆情分析报告.md b/ReportEngine/report_template/特定政策或行业动态舆情分析报告.md
new file mode 100644
index 0000000..bbf6d6c
--- /dev/null
+++ b/ReportEngine/report_template/特定政策或行业动态舆情分析报告.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+### **特定政策/行业动态舆情分析报告模板**
+
+- **1.0 摘要：政策/动态的核心影响与舆论反应**
+  - 1.1 核心内容解读
+  - 1.2 舆论场核心观点
+  - 1.3 关键影响预判
+- **2.0 政策/动态背景与传播分析**
+  - 2.1 发布背景与解读
+  - 2.2 发展与发酵时间线
+  - 2.3 传播声量分析
+  - 2.4 权威解读与媒体关注点
+- **3.0 公众态度与社会情绪**
+  - 3.1 舆论情绪分布
+  - 3.2 各方观点聚焦
+- **4.0 潜在影响与机遇挑战分析**
+  - 4.1 对行业格局的影响
+  - 4.2 对本企业的影响（机遇与挑战）
+  - 4.3 对关联产业的影响
+- **5.0 行业标杆案例与反应**
+  - 5.1 竞争对手/头部企业的反应
+  - 5.2 行业协会/组织的观点
+- **6.0 结论与应对建议**
+  - 6.1 趋势研判
+  - 6.2 战略应对建议
+  - 6.3 公关沟通建议
\ No newline at end of file
diff --git a/ReportEngine/report_template/社会公共热点事件分析报告模板.md b/ReportEngine/report_template/社会公共热点事件分析报告模板.md
new file mode 100644
index 0000000..1b64585
--- /dev/null
+++ b/ReportEngine/report_template/社会公共热点事件分析报告模板.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+### **社会公共热点事件分析报告模板**
+
+- **1.0 报告摘要**
+  - 1.1 事件定性
+  - 1.2 核心洞察
+  - 1.3 关联性与建议
+- **2.0 事件全景与演变脉络**
+  - 2.1 事件背景与起源
+  - 2.2 舆论发酵时间线
+  - 2.3 当前态势
+- **3.0 传播路径与引爆点分析**
+  - 3.1 核心传播链条
+  - 3.2 引爆点分析
+  - 3.3 关键传播角色
+- **4.0 舆论场多方观点与情绪光谱**
+  - 4.1 核心议题与讨论焦点
+  - 4.2 多元观点呈现
+  - 4.3 社会情绪分析
+- **5.0 深层动因与价值观探讨**
+  - 5.1 事件背后的社会心态
+  - 5.2 衍生文化与网络Meme
+- **6.0 关联性评估与行动建议**
+  - 6.1 风险评估
+  - 6.2 机遇评估
+  - 6.3 最终行动建议（介入/关注/规避）
\ No newline at end of file
diff --git a/ReportEngine/report_template/突发事件与危机公关舆情报告模板.md b/ReportEngine/report_template/突发事件与危机公关舆情报告模板.md
new file mode 100644
index 0000000..6c355ee
--- /dev/null
+++ b/ReportEngine/report_template/突发事件与危机公关舆情报告模板.md
@@ -0,0 +1,27 @@
+### **突发事件与危机公关舆情报告模板**
+
+- **1.0 报告摘要**
+  - 1.1 事件定性
+  - 1.2 核心结论
+  - 1.3 关键建议
+- **2.0 事件溯源与发展脉络**
+  - 2.1 事件背景与首发
+  - 2.2 关键发展时间线
+  - 2.3 当前态势
+- **3.0 舆情传播分析**
+  - 3.1 传播声量趋势
+  - 3.2 核心传播渠道
+  - 3.3 关键传播节点（KOL/媒体）
+- **4.0 舆论场核心焦点与公众态度**
+  - 4.1 舆论焦点分析
+  - 4.2 网民情绪分布
+  - 4.3 主要观点摘录
+- **5.0 风险研判**
+  - 5.1 短期风险
+  - 5.2 长期风险
+  - 5.3 次生/衍生风险
+- **6.0 应对策略与处置建议**
+  - 6.1 黄金应对期建议
+  - 6.2 口径与声明建议
+  - 6.3 内外部沟通策略
+  - 6.4 后续行动规划
\ No newline at end of file
diff --git a/ReportEngine/state/__init__.py b/ReportEngine/state/__init__.py
new file mode 100644
index 0000000..a712106
--- /dev/null
+++ b/ReportEngine/state/__init__.py
@@ -0,0 +1,8 @@
+"""
+Report Engine状态管理模块
+定义报告生成过程中的简化状态数据结构
+"""
+
+from .state import ReportState, ReportMetadata
+
+__all__ = ["ReportState", "ReportMetadata"]
diff --git a/ReportEngine/state/state.py b/ReportEngine/state/state.py
new file mode 100644
index 0000000..fd16bdc
--- /dev/null
+++ b/ReportEngine/state/state.py
@@ -0,0 +1,138 @@
+"""
+Report Engine状态管理
+定义报告生成过程中的简化状态数据结构
+"""
+
+from dataclasses import dataclass, field
+from typing import Dict, Any, Optional
+import json
+from datetime import datetime
+
+
+@dataclass
+class ReportMetadata:
+    """简化的报告元数据"""
+    query: str = ""                      # 原始查询
+    template_used: str = ""              # 使用的模板名称
+    generation_time: float = 0.0         # 生成耗时（秒）
+    timestamp: str = field(default_factory=lambda: datetime.now().isoformat())
+    
+    def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
+        """转换为字典格式"""
+        return {
+            "query": self.query,
+            "template_used": self.template_used,
+            "generation_time": self.generation_time,
+            "timestamp": self.timestamp
+        }
+
+
+@dataclass 
+class ReportState:
+    """简化的报告状态管理"""
+    # 基本信息
+    task_id: str = ""                    # 任务ID
+    query: str = ""                      # 原始查询
+    status: str = "pending"              # 状态: pending, processing, completed, failed
+    
+    # 输入数据
+    query_engine_report: str = ""        # QueryEngine报告
+    media_engine_report: str = ""        # MediaEngine报告  
+    insight_engine_report: str = ""      # InsightEngine报告
+    forum_logs: str = ""                 # 论坛日志
+    
+    # 处理结果
+    selected_template: str = ""          # 选择的模板
+    html_content: str = ""               # 最终HTML内容
+    
+    # 元数据
+    metadata: ReportMetadata = field(default_factory=ReportMetadata)
+    
+    def __post_init__(self):
+        """初始化后处理"""
+        if not self.task_id:
+            self.task_id = f"report_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}"
+        self.metadata.query = self.query
+    
+    def mark_processing(self):
+        """标记为处理中"""
+        self.status = "processing"
+    
+    def mark_completed(self):
+        """标记为完成"""
+        self.status = "completed"
+    
+    def mark_failed(self, error_message: str = ""):
+        """标记为失败"""
+        self.status = "failed"
+        self.error_message = error_message
+    
+    def is_completed(self) -> bool:
+        """检查是否完成"""
+        return self.status == "completed" and bool(self.html_content)
+    
+    def get_progress(self) -> float:
+        """获取进度百分比"""
+        if self.status == "completed":
+            return 100.0
+        elif self.status == "processing":
+            # 简单的进度计算
+            progress = 0.0
+            if self.selected_template:
+                progress += 30.0
+            if self.html_content:
+                progress += 70.0
+            return progress
+        else:
+            return 0.0
+    
+    def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
+        """转换为字典格式"""
+        return {
+            "task_id": self.task_id,
+            "query": self.query,
+            "status": self.status,
+            "progress": self.get_progress(),
+            "selected_template": self.selected_template,
+            "has_html_content": bool(self.html_content),
+            "html_content_length": len(self.html_content) if self.html_content else 0,
+            "metadata": self.metadata.to_dict()
+        }
+    
+    def save_to_file(self, file_path: str):
+        """保存状态到文件"""
+        try:
+            state_data = self.to_dict()
+            # 不保存完整的HTML内容到状态文件（太大）
+            state_data.pop("html_content", None)
+            
+            with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                json.dump(state_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+        except Exception as e:
+            print(f"保存状态文件失败: {str(e)}")
+    
+    @classmethod
+    def load_from_file(cls, file_path: str) -> Optional["ReportState"]:
+        """从文件加载状态"""
+        try:
+            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                data = json.load(f)
+            
+            # 创建ReportState对象
+            state = cls(
+                task_id=data.get("task_id", ""),
+                query=data.get("query", ""),
+                status=data.get("status", "pending"),
+                selected_template=data.get("selected_template", "")
+            )
+            
+            # 设置元数据
+            metadata_data = data.get("metadata", {})
+            state.metadata.template_used = metadata_data.get("template_used", "")
+            state.metadata.generation_time = metadata_data.get("generation_time", 0.0)
+            
+            return state
+            
+        except Exception as e:
+            print(f"加载状态文件失败: {str(e)}")
+            return None
\ No newline at end of file
diff --git a/ReportEngine/utils/__init__.py b/ReportEngine/utils/__init__.py
new file mode 100644
index 0000000..e600e78
--- /dev/null
+++ b/ReportEngine/utils/__init__.py
@@ -0,0 +1,11 @@
+"""
+Report Engine工具模块
+包含配置管理
+"""
+
+from .config import Config, load_config
+
+__all__ = [
+    "Config", 
+    "load_config"
+]
diff --git a/ReportEngine/utils/config.py b/ReportEngine/utils/config.py
new file mode 100644
index 0000000..13d0634
--- /dev/null
+++ b/ReportEngine/utils/config.py
@@ -0,0 +1,134 @@
+"""
+Report Engine配置管理模块
+处理环境变量和配置参数
+"""
+
+import os
+from dataclasses import dataclass
+from typing import Optional
+
+
+@dataclass
+class Config:
+    """Report Engine配置类"""
+    # API密钥
+    gemini_api_key: Optional[str] = None
+    
+    # 模型配置
+    default_llm_provider: str = "gemini"
+    gemini_model: str = "gemini-2.5-pro"
+    
+    # 报告配置
+    max_content_length: int = 50000
+    output_dir: str = "final_reports"
+    template_dir: str = "ReportEngine/report_template"
+    
+    # 日志配置
+    log_file: str = "logs/report.log"
+    
+    # HTML导出配置
+    enable_pdf_export: bool = True
+    chart_style: str = "modern"  # modern, classic, minimal
+    
+    def validate(self) -> bool:
+        """验证配置"""
+        if not self.gemini_api_key:
+            print("错误: Gemini API Key未设置")
+            return False
+        return True
+    
+    @classmethod
+    def from_file(cls, config_file: str) -> "Config":
+        """从配置文件创建配置"""
+        if config_file.endswith('.py'):
+            # Python配置文件
+            import importlib.util
+            
+            # 动态导入配置文件
+            spec = importlib.util.spec_from_file_location("config", config_file)
+            config_module = importlib.util.module_from_spec(spec)
+            spec.loader.exec_module(config_module)
+            
+            return cls(
+                gemini_api_key=getattr(config_module, "GEMINI_API_KEY", None),
+                default_llm_provider=getattr(config_module, "DEFAULT_LLM_PROVIDER", "gemini"),
+                gemini_model=getattr(config_module, "GEMINI_MODEL", "gemini-2.5-pro"),
+                max_content_length=getattr(config_module, "MAX_CONTENT_LENGTH", 50000),
+                output_dir=getattr(config_module, "REPORT_OUTPUT_DIR", "final_reports"),
+                template_dir=getattr(config_module, "TEMPLATE_DIR", "ReportEngine/report_template"),
+                log_file=getattr(config_module, "REPORT_LOG_FILE", "logs/report.log"),
+                enable_pdf_export=getattr(config_module, "ENABLE_PDF_EXPORT", True),
+                chart_style=getattr(config_module, "CHART_STYLE", "modern")
+            )
+        else:
+            # .env格式配置文件
+            config_dict = {}
+            
+            if os.path.exists(config_file):
+                with open(config_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                    for line in f:
+                        line = line.strip()
+                        if line and not line.startswith('#') and '=' in line:
+                            key, value = line.split('=', 1)
+                            config_dict[key.strip()] = value.strip()
+            
+            return cls(
+                gemini_api_key=config_dict.get("GEMINI_API_KEY"),
+                default_llm_provider=config_dict.get("DEFAULT_LLM_PROVIDER", "gemini"),
+                gemini_model=config_dict.get("GEMINI_MODEL", "gemini-2.5-pro"),
+                max_content_length=int(config_dict.get("MAX_CONTENT_LENGTH", "50000")),
+                output_dir=config_dict.get("REPORT_OUTPUT_DIR", "final_reports"),
+                template_dir=config_dict.get("TEMPLATE_DIR", "ReportEngine/report_template"),
+                log_file=config_dict.get("REPORT_LOG_FILE", "logs/report.log"),
+                enable_pdf_export=config_dict.get("ENABLE_PDF_EXPORT", "true").lower() == "true",
+                chart_style=config_dict.get("CHART_STYLE", "modern")
+            )
+
+
+def load_config(config_file: Optional[str] = None) -> Config:
+    """
+    加载配置
+    
+    Args:
+        config_file: 配置文件路径，如果不指定则使用默认路径
+        
+    Returns:
+        配置对象
+    """
+    # 确定配置文件路径
+    if config_file:
+        if not os.path.exists(config_file):
+            raise FileNotFoundError(f"配置文件不存在: {config_file}")
+        file_to_load = config_file
+    else:
+        # 尝试加载常见的配置文件
+        for config_path in ["config.py", "config.env", ".env"]:
+            if os.path.exists(config_path):
+                file_to_load = config_path
+                break
+        else:
+            raise FileNotFoundError("未找到配置文件，请创建 config.py 文件")
+    
+    # 创建配置对象
+    config = Config.from_file(file_to_load)
+    
+    # 验证配置
+    if not config.validate():
+        raise ValueError("Report Engine配置验证失败，请检查配置文件中的API密钥")
+    
+    return config
+
+
+def print_config(config: Config):
+    """打印配置信息（隐藏敏感信息）"""
+    print("\n=== Report Engine配置 ===")
+    print(f"LLM提供商: {config.default_llm_provider}")
+    print(f"Gemini模型: {config.gemini_model}")
+    print(f"最大内容长度: {config.max_content_length}")
+    print(f"输出目录: {config.output_dir}")
+    print(f"模板目录: {config.template_dir}")
+    print(f"日志文件: {config.log_file}")
+    print(f"PDF导出: {config.enable_pdf_export}")
+    print(f"图表样式: {config.chart_style}")
+    print(f"Gemini API Key: {'已设置' if config.gemini_api_key else '未设置'}")
+    print("========================\n")
diff --git a/app.py b/app.py
index 817a701..fc0c6b9 100644
--- a/app.py
+++ b/app.py
@@ -18,10 +18,25 @@ import requests
 import logging
 from pathlib import Path
 
+# 导入ReportEngine
+try:
+    from ReportEngine.flask_interface import report_bp, initialize_report_engine
+    REPORT_ENGINE_AVAILABLE = True
+except ImportError as e:
+    print(f"ReportEngine导入失败: {e}")
+    REPORT_ENGINE_AVAILABLE = False
+
 app = Flask(__name__)
 app.config['SECRET_KEY'] = 'Dedicated-to-creating-a-concise-and-versatile-public-opinion-analysis-platform'
 socketio = SocketIO(app, cors_allowed_origins="*")
 
+# 注册ReportEngine Blueprint
+if REPORT_ENGINE_AVAILABLE:
+    app.register_blueprint(report_bp, url_prefix='/api/report')
+    print("ReportEngine接口已注册")
+else:
+    print("ReportEngine不可用，跳过接口注册")
+
 # 设置UTF-8编码环境
 os.environ['PYTHONIOENCODING'] = 'utf-8'
 os.environ['PYTHONUTF8'] = '1'
@@ -692,6 +707,15 @@ if __name__ == '__main__':
     
     start_forum_engine()
     
+    # 初始化ReportEngine
+    if REPORT_ENGINE_AVAILABLE:
+        print("初始化ReportEngine...")
+        if initialize_report_engine():
+            print("ReportEngine初始化成功")
+            print("ReportEngine文件基准已建立，开始监控文件变化")
+        else:
+            print("ReportEngine初始化失败")
+    
     print("启动Flask服务器...")
     
     try:
diff --git a/final_reports/final_report__20250826_161054.html b/final_reports/final_report__20250826_161054.html
new file mode 100644
index 0000000..d9f2ef5
--- /dev/null
+++ b/final_reports/final_report__20250826_161054.html
@@ -0,0 +1,13 @@
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="zh-CN">
+<head>
+    <meta charset="UTF-8">
+    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
+    <title>智能舆情分析报告</title>
+</head>
+<body>
+json
+{
+  "html_content": "<!DOCTYPE html>\n<html lang=\"zh-CN\">\n<head>\n    <meta charset=\"UTF-8\">\n    <meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width, initial-scale=1.0\">\n    <title>智能舆情分析报告 - 武汉大学</title>\n    <script src=\"https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js\"></script>\n    <style>\n        :root {\n            --bg-color: #f4f7f9;\n            --text-color: #333;\n            --card-bg: #ffffff;\n            --border-color: #e0e5eb;\n            --primary-color: #2c3e50;\n            --accent-color: #3498db;\n            --positive-color: #27ae60;\n            --negative-color: #c0392b;\n            --neutral-color: #f39c12;\n            --shadow: 0 4px 12px rgba(0, 0, 0, 0.08);\n            --font-family: 'Helvetica Neue', 'Hiragino Sans GB', 'WenQuanYi Micro Hei', 'Microsoft Yahei', sans-serif;\n        }\n\n        .dark-mode {\n            --bg-color: #1a1a1a;\n            --text-color: #e0e0e0;\n            --card-bg: #2c2c2c;\n            --border-color: #444;\n            --primary-color: #ffffff;\n            --accent-color: #5dade2;\n        }\n\n        body {\n            font-family: var(--font-family);\n            background-color: var(--bg-color);\n            color: var(--text-color);\n            margin: 0;\n            padding: 0;\n            line-height: 1.6;\n            transition: background-color 0.3s, color 0.3s;\n        }\n\n        .container {\n            display: flex;\n            max-width: 1600px;\n            margin: 0 auto;\n        }\n\n        .sidebar {\n            width: 260px;\n            background-color: var(--card-bg);\n            border-right: 1px solid var(--border-color);\n            padding: 20px;\n            height: 100vh;\n            position: sticky;\n            top: 0;\n            transition: background-color 0.3s, border-color 0.3s;\n            overflow-y: auto;\n        }\n\n        .sidebar h2 {\n            font-size: 1.5em;\n            color: var(--primary-color);\n            margin-bottom: 20px;\n            border-bottom: 2px solid var(--accent-color);\n            padding-bottom: 10px;\n        }\n\n        .sidebar ul {\n            list-style: none;\n            padding: 0;\n            margin: 0;\n        }\n\n        .sidebar li a {\n            display: block;\n            color: var(--text-color);\n            text-decoration: none;\n            padding: 10px 15px;\n            border-radius: 6px;\n            margin-bottom: 5px;\n            transition: background-color 0.2s, color 0.2s;\n            font-weight: 500;\n        }\n\n        .sidebar li a:hover, .sidebar li a.active {\n            background-color: var(--accent-color);\n            color: #fff;\n        }\n\n        .main-content {\n            flex: 1;\n            padding: 30px;\n            overflow-y: auto;\n        }\n\n        header {\n            text-align: center;\n            margin-bottom: 40px;\n        }\n\n        header h1 {\n            font-size: 2.8em;\n            color: var(--primary-color);\n            margin: 0;\n        }\n\n        header p {\n            font-size: 1.1em;\n            color: #7f8c8d;\n            margin-top: 10px;\n        }\n\n        .card {\n            background: var(--card-bg);\n            border-radius: 12px;\n            padding: 25px;\n            margin-bottom: 30px;\n            box-shadow: var(--shadow);\n            border: 1px solid var(--border-color);\n            transition: all 0.3s ease;\n        }\n\n        .card:hover {\n            transform: translateY(-5px);\n            box-shadow: 0 8px 20px rgba(0,0,0,0.1);\n        }\n\n        .card h3 {\n            font-size: 1.6em;\n            color: var(--primary-color);\n            margin-top: 0;\n            padding-bottom: 15px;\n            border-bottom: 1px solid var(--border-color);\n        }\n\n        .grid-container {\n            display: grid;\n            grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(280px, 1fr));\n            gap: 20px;\n        }\n\n        .metric-card {\n            text-align: center;\n            padding: 20px;\n        }\n\n        .metric-card .value {\n            font-size: 2.5em;\n            font-weight: bold;\n            color: var(--accent-color);\n            margin: 10px 0;\n        }\n\n        .metric-card .label {\n            font-size: 1em;\n            color: #7f8c8d;\n        }\n\n        .hot-topic-list li {\n            padding: 10px;\n            border-bottom: 1px dashed var(--border-color);\n            list-style-position: inside;\n        }\n        .hot-topic-list li:last-child { border-bottom: none; 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奶茶店</td><td>信赖↓12%→10% / 规培累↑5%→9%</td></tr>\n                            </tbody>\n                        </table>\n                    </div>\n                </details>\n                <details>\n                    <summary>🌸 话题二：樱花背后的“浪漫”与“焦虑”</summary>\n                    <div class=\"details-content\">\n                        <p><b>浪漫叙事：</b>在小红书、抖音等平台，武大樱花是“童话滤镜”的代名词，相关笔记获赞超10万。樱花与老斋舍、老图书馆的结合，构建了完美的“青春与历史”的浪漫符号，吸引了亿级流量。</p>\n                        <p><b>现实裂缝：</b>巨大的流量带来了管理难题。“抢票像春运”、“黄牛票价高昂”、“武汉人挤不进武大”等抱怨在微博集中爆发。学生群体中也出现了“母校变景点”的商业化担忧。樱花节成为一场浪漫与焦虑并存的全民事件。</p>\n                    </div>\n                </details>\n\n                <h4>4.2 新增/突发话题</h4>\n                <p><b>“哈佛交换生300美元房租劝退”事件：</b>有帖子讨论国际交换生项目，提到高昂的住宿费用让普通家庭学生望而却步，引发对国际合作项目“性价比”和教育公平性的讨论，成为一个潜在的负面议题。</p>\n\n            </section>\n\n            <section id=\"channels\" class=\"card\">\n                <h3>5.0 重点渠道表现</h3>\n                <div class=\"grid-container\">\n                    <div style=\"height: 300px;\"><canvas id=\"sourceDistributionChart\"></canvas></div>\n                    <div>\n                        <p><b>微博：</b>主要舆论场，承担了#武大樱花预约#等亿级话题的传播，是热点事件发酵和情绪集散地。</p>\n                        <p><b>知乎/贴吧：</b>深度讨论区，聚焦于学科实力、就业前景、校史争议等话题，是“焦虑”情绪的主要来源地。</p>\n                        <p><b>小红书/抖音/B站：</b>视觉与生活化内容平台，主导了“最美大学”的浪漫叙事，如樱花美景、校园Vlog、科普视频等。</p>\n                    </div>\n                </div>\n            </section>\n\n            <section id=\"risks\" class=\"card\">\n                <h3>6.0 负面与风险监测</h3>\n                <h4>6.1 负面信息汇总</h4>\n                <table>\n                    <thead><tr><th>风险类别</th><th>具体表现</th><th>风险等级</th></tr></thead>\n                    <tbody>\n                        <tr><td>就业焦虑</td><td>优势学科毕业生对薪酬待遇不满，认为“名校光环”未兑现为经济回报。</td><td class=\"risk-high\">高</td></tr>\n                        <tr><td>资源分配</td><td>学生感知到顶尖科研资源（院士、大科学装置）与普通教学资源存在巨大落差，产生“二等公民”感。</td><td class=\"risk-medium\">中</td></tr>\n                        <tr><td>校园管理</td><td>樱花季期间游客管理不善，引发学生和本地市民抱怨，校园过度商业化引担忧。</td><td class=\"risk-medium\">中</td></tr>\n                        <tr><td>国际交流</td><td>部分国际合作项目费用高昂，被质疑为“富人游戏”，引发对教育公平的讨论。</td><td class=\"risk-medium\">中</td></tr>\n                    </tbody>\n                </table>\n                \n                <h4>6.2 潜在风险提示</h4>\n                <ul>\n                    <li><b>品牌形象稀释：</b>长期存在的“就业焦虑”与“商业化”争议，可能削弱武汉大学在顶尖生源心中的“学术殿堂”形象。</li>\n                    <li><b>内部士气影响：</b>资源分配不均的感知，可能影响普通师生的归属感和满意度，导致人才流失或内部矛盾。</li>\n                </ul>\n                <h4>6.3 论坛监控日志摘要</h4>\n                <p>本周期内，系统未监测到指定专业论坛（ForumEgine）的直接相关日志。但对知乎、贴吧等泛论坛平台的监控显示，用户生成内容（UGC）是舆情，尤其是负面和焦虑情绪的核心来源。建议将这些平台纳入常态化重点监控范围。</p>\n            </section>\n\n            <section id=\"summary\" class=\"card\">\n                <h3>7.0 简报与关注点</h3>\n                <h4>7.1 本期小结：珞珈山的三重面孔</h4>\n                <p>综合本周期舆情，武汉大学的公众形象呈现出鲜明的“骄傲”、“焦虑”与“烟火气”三重面孔。它既是拥有世界顶尖学科和百年历史的国家骄傲，也是学子们为绩点、房租和未来而焦虑的现实场域，更是通过樱花
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+
+        summary {
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+
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+    </style>
+</head>
+<body>
+
+    <div class="container">
+        <header>
+            <div>
+                <h1>武汉大学智能舆情分析报告</h1>
+                <p class="subtitle">数据周期：2024-03-01 至 2024-04-30</p>
+            </div>
+            <div class="header-controls">
+                <button id="theme-toggle" class="control-btn">🌙 暗色模式</button>
+                <button onclick="window.print()" class="control-btn">🖨️ 打印/导出PDF</button>
+            </div>
+        </header>
+
+        <nav id="toc">
+            <ul>
+                <li><a href="#section-1">舆情概览</a></li>
+                <li><a href="#section-2">数据趋势</a></li>
+                <li><a href="#section-3">动态时间轴</a></li>
+                <li><a href="#section-4">热点追踪</a></li>
+                <li><a href="#section-5">渠道表现</a></li>
+                <li><a href="#section-6">风险监测</a></li>
+                <li><a href="#section-7">简报与关注</a></li>
+            </ul>
+        </nav>
+
+        <main>
+            <section id="section-1" class="report-section">
+                <h2>1.0 本期舆情概览</h2>
+                <h3>1.1 核心数据看板</h3>
+                <div class="grid-container">
+                    <div class="kpi-card">
+                        <div class="value">~210万</div>
+                        <div class="label">相关信息量</div>
+                    </div>
+                    <div class="kpi-card">
+                        <div class="value">3.8亿+</div>
+                        <div class="label">总阅读/播放量</div>
+                    </div>
+                    <div class="kpi-card">
+                        <div class="value">~420万</div>
+                        <div class="label">总互动量</div>
+                    </div>
+                </div>
+                <div class="chart-container" style="height: 350px;">
+                    <canvas id="sentimentPieChart"></canvas>
+                </div>
+
+                <h3>1.2 本期舆情热度 TOP 3</h3>
+                <div class="grid-container">
+                    <div class="topic-card">
+                        <div style="display:flex; align-items:center;"><span class="rank">1</span> <span class="title">樱花季的全民热议与管理挑战</span></div>
+                        <p class="description">#武大樱花预约# 话题引爆社交媒体，兼具“浪漫滤镜”与“抢票焦虑”，学生与游客的体验冲突成为焦点。</p>
+                    </div>
+                    <div class="topic-card">
+                        <div style="display:flex; align-items:center;"><span class="rank">2</span> <span class="title">学科荣耀与毕业生现实焦虑的碰撞</span></div>
+                        <p class="description">“世界第一”的学科声誉与毕业生“工资条沉默”形成鲜明对比，引发对名校光环与现实就业的深度讨论。</p>
+                    </div>
+                    <div class="topic-card">
+                        <div style="display:flex; align-items:center;"><span class="rank">3</span> <span class="title">百年校史的多元解读与身份认同</span></div>
+                        <p class="description">关于校史起点的讨论和“学大汉武立国”等网络梗的流行，展现了师生校友对学校历史既严肃又活泼的文化认同。</p>
+                    </div>
+                </div>
+
+                <h3>1.3 重点预警</h3>
+                <div class="alert-box warning">
+                    <span style="font-size: 1.5em;">⚠️</span>
+                    <div>
+                        <strong>潜在风险提示：</strong> 毕业生薪资预期与学科声誉的巨大落差可能持续发酵，影响招生和人才吸引力。同时，校园开放与校内资源、管理压力之间的矛盾在重大活动期间（如樱花季、校庆）易被激化，需提前预案。
+                    </div>
+                </div>
+            </section>
+
+            <section id="section-2" class="report-section">
+                <h2>2.0 关键数据趋势</h2>
+                <h3>2.1 声量走势</h3>
+                <p>在本监测周期内，舆情声量呈现多个波峰。第一个主要高峰出现在三月中上旬，与“樱花季”预约通道开放和相关讨论高度相关。第二个高峰出现在四月初，由春季招聘、毕业生薪资讨论及部分学科的“红黑榜”话题带动。整体声量维持在较高水平，显示公众对武汉大学的持续高度关注。</p>
+                <h3>2.2 情感趋势</h3>
+                <div class="chart-container">
+                    <canvas id="sentimentTrendChart"></canvas>
+                </div>
+                <p style="margin-top: 15px;">情感趋势图揭示了公众情绪的复杂性。以核心议题“学科声誉”为例，<span class="tag positive">自豪感</span>虽是主流情绪，但呈缓慢下降趋势；而<span class="tag negative">焦虑感</span>（主要关于就业、内卷）则呈明显上升趋势。这表明，在宏大的正面叙事之下，个体层面的压力与关切正在成为不可忽视的舆情力量。</p>
+            </section>
+
+            <section id="section-3" class="report-section">
+                <h2>3.0 本周期舆情动态时间轴</h2>
+                <div class="timeline">
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+    <title>智能舆情分析报告 - 武汉大学</title>
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+            珞珈舆情洞察
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+        <nav>
+            <ul id="toc">
+                <li><a href="#s1">舆情概览</a></li>
+                <li><a href="#s2">关键数据趋势</a></li>
+                <li><a href="#s3">舆情动态时间轴</a></li>
+                <li><a href="#s4">热点话题追踪</a></li>
+                <li><a href="#s5">重点渠道表现</a></li>
+                <li><a href="#s6">负面与风险监测</a></li>
+                <li><a href="#s7">简报与关注点</a></li>
+            </ul>
+        </nav>
+        <div class="sidebar-footer">
+            <p>&copy; 2024 智能报告生成</p>
+        </div>
+    </aside>
+
+    <main id="main-content">
+        <header>
+            <button class="menu-toggle" onclick="toggleSidebar()">☰</button>
+            <div>
+                <h2>武汉大学 智能舆情分析报告</h2>
+                <p style="color: #777;">数据周期：2024-03-01 至 2024-04-30</p>
+            </div>
+            <div class="header-actions">
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+            </div>
+        </header>
+
+        <section id="s1" class="report-section">
+            <h3>
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+                1.0 本期舆情概览
+            </h3>
+            <h4>1.1 核心数据看板</h4>
+            <div class="grid-container" style="margin-top: 20px;">
+                <div class="data-card">
+                    <div class="value">3.8亿+</div>
+                    <div class="label">总阅读量</div>
+                </div>
+                <div class="data-card">
+                    <div class="value">210万+</div>
+                    <div class="label">有效讨论</div>
+                </div>
+                <div class="data-card">
+                    <div class="value">420万+</div>
+                    <div class="label">总互动量</div>
+                </div>
+                <div class="data-card">
+                    <div class="value" style="color: var(--success-color);">51%</div>
+                    <div class="label">主要情感：骄傲与自豪</div>
+                </div>
+            </div>
+            <h4 style="margin-top: 30px;">1.2 本期舆情热度 TOP 3</h4>
+            <div class="grid-container" style="margin-top: 20px;">
+                <div class="hot-topic-card topic-1">
+                    <h4>TOP 1: 樱花季的浪漫与焦虑</h4>
+                    <p>#武大樱花预约# 话题阅读量超3.8亿，引发全民关注。舆论呈现两极化：游客与校友分享樱花美景的“浪漫”与“怀旧”；本地市民与未预约成功的网友则表达“抢票难”、“拥挤”的“焦虑”与“吐槽”。</p>
+                </div>
+                <div class="hot-topic-card topic-2">
+                    <h4>TOP 2: 学科实力与就业现实</h4>
+                    <p>“测绘遥感世界第一”等学术成就引发自豪感，但同时，“硕士春招薪资7.2k”、“法学生实习困境”等话题引发对就业前景的广泛讨论与焦虑，形成“理想与现实”的鲜明对比。</p>
+                </div>
+                <div class="hot-topic-card topic-3">
+                    <h4>TOP 3: 百年校史的传承与新说</h4>
+                    <p>“1893 vs 1913”的校史起点讨论在贴吧等社区持续发酵，而抖音上“学大汉武立国”的倒读梗则以年轻化、娱乐化的方式传播了校史文化，展现了历史在当代的多元解读。</p>
+                </div>
+            </div>
+            <h4 style="margin-top: 30px;">1.3 重点预警</h4>
+            <div class="alert-card" style="margin-top: 20px;">
+                <p><strong>就业焦虑情绪上升：</strong> 多个王牌学科（如测绘、法学）的毕业生薪资与公众对其“顶尖”地位的期望存在落差，相关讨论中“焦虑”、“内卷”、“工资条”等词频上升，可能影响未来招生吸引力及在校生心态。</p>
+            </div>
+        </section>
+
+        <section id="s2" class="report-section">
+            <h3>
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+                2.0 关键数据趋势
+            </h3>
+            <div class="grid-container">
+                <div style="grid-column: 1 / -1;">
+                    <h4>2.1 声量走势 (模拟)</h4>
+                    <div class="chart-container">
+                        <canvas id="volumeTrendChart"></canvas>
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+                </div>
+                <div>
+                    <h4>2.2 整体情感分布</h4>
+                    <div class="chart-container" style="height: 350px;">
+                        <canvas id="sentimentPieChart"></canvas>
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+                </div>
+                <div>
+                    <h4>2.3 数据来源平台分布</h4>
+                     <div class="chart-container" style="height: 350px;">
+                        <canvas id="platformBarChart"></canvas>
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+            </div>
+        </section>
+
+        <section id="s3" class="report-section">
+            <h3>
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+            <ul>
+                <li><a href="#overview" class="active">1.0 舆情概览</a></li>
+                <li><a href="#trends">2.0 关键数据趋势</a></li>
+                <li><a href="#timeline">3.0 舆情动态时间轴</a></li>
+                <li><a href="#topics">4.0 热点话题追踪</a></li>
+                <li><a href="#channels">5.0 重点渠道表现</a></li>
+                <li><a href="#risks">6.0 负面与风险监测</a></li>
+                <li><a href="#summary">7.0 简报与关注点</a></li>
+                <li><a href="#appendix">8.0 数据附录</a></li>
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+    <div id="main-content">
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+                <h1>智能舆情分析报告：武汉大学</h1>
+                <p>数据周期：2024-03-01 至 2024-04-30</p>
+            </div>
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+            </div>
+        </header>
+
+        <section id="overview" class="card">
+            <h2>1.0 本期舆情概览</h2>
+            <h3>1.1 核心数据看板</h3>
+            <div class="kpi-container">
+                <div class="kpi-item volume">
+                    <div class="value">210万+</div>
+                    <div class="label">相关讨论量</div>
+                </div>
+                <div class="kpi-item reads">
+                    <div class="value">3.8亿+</div>
+                    <div class="label">总阅读量</div>
+                </div>
+                <div class="kpi-item interactions">
+                    <div class="value">420万+</div>
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+                </div>
+            </div>
+            
+            <h3>1.2 本期核心情感分布</h3>
+            <div class="dual-chart-container">
+                <div class="chart-container" style="height: 300px;">
+                    <canvas id="sentimentPieChart"></canvas>
+                </div>
+                <div>
+                    <p>本周期内，关于武汉大学的舆情呈现出鲜明的“骄傲”、“焦虑”与“烟火气”三重情感交织的面孔。</p>
+                    <ul>
+                        <li><strong style="color: var(--accent-color-4);">骄傲 (约42%)</strong>: 主要源于对学校百年历史、世界一流学科（如测绘遥感）和硬核科研成果的自豪感。</li>
+                        <li><strong style="color: var(--accent-color-2);">焦虑 (约20%)</strong>: 集中体现在对樱花季管理、优势专业就业薪资、科研内卷及资源分配等现实问题的担忧。</li>
+                        <li><strong style="color: var(--accent-color-3);">烟火气/怀旧 (约38%)</strong>: 体现在校友的温馨回忆、对校园美景的浪漫想象以及对校史趣闻的津津乐道。</li>
+                    </ul>
+                </div>
+            </div>
+
+            <h3>1.3 本期舆情热度 TOP 3</h3>
+            <ol>
+                <li><strong>武大樱花预约 (微博话题阅读量 3.8亿)</strong>: 兼具浪漫期待与“抢票难”的吐槽，成为全民关注的社会事件。</li>
+                <li><strong>“世界第一”学科的现实讨论 (知乎热帖 4.5万赞)</strong>: 围绕测绘遥感等顶尖学科的学术光环与毕业生实际薪资的巨大反差展开，引发深度共鸣与焦虑。</li>
+                <li><strong>校史新解与玩梗 (抖音话题 1.2万视频)</strong>: “学大汉武立国”等校史梗在年轻群体中病毒式传播，展现了历史文化的现代活力。</li>
+            </ol>
+        </section>
+
+        <section id="trends" class="card">
+            <h2>2.0 关键数据趋势</h2>
+            <h3>2.1 声量走势</h3>
+            <div class="chart-container">
+                <canvas id="volumeTrendChart"></canvas>
+            </div>
+            <p>分析：声量在三月中下旬至四月初达到顶峰，与“樱花季”高度重合，显示该事件是本周期内最核心的舆情引爆点。其余时间声量平稳，主要由学术发布、校友新闻等常规内容驱动。</p>
+
+            <h3>2.2 核心情感趋势 (以“测绘遥感”话题为例)</h3>
+            <div class="chart-container">
+                <canvas id="sentimentTrendChart"></canvas>
+            </div>
+            <p>分析：在关于“测绘遥感”学科的讨论中，“自豪感”虽是基础情绪，但随着就业、薪资等现实问题的深入，讨论后期“焦虑”情绪占比明显上升，反映出公众及学生群体从“仰望星空”到“脚踏实地”的心态转变。</p>
+        </section>
+
+        <section id="timeline" class="card">
+            <h2>3.0 本周期舆情动态时间轴</h2>
+            <ul class="timeline">
+                <li>
+                    <div class="date">三月上旬</div>
+                    <p>#武大樱花预约# 话题开始预热，社交媒体出现大量往年美图和预约攻略，期待情绪高涨。</p>
+                </li>
+                <li>
+                    <div class="date">三月中下旬</div>
+                    <p>樱花季正式开启，声量达到顶峰。“抢票难”、“人挤人”等负面吐槽与“最美校园”的赞美形成强烈对比。</p>
+                </li>
+                <li>
+                    <div class="date">四月上旬</div>
+                    <p>知乎出现高赞问题：“如何看待武大测绘遥感世界第一，但毕业生薪资并不突出？”，引发“学术光环”与“现实就业”的大范围讨论，焦虑情绪蔓延。</p>
+                </li>
+                <li>
+                    <div class="date">四月中旬</div>
+                    <p>B站、抖音等平台出现“院士把卫星数据当糖果发”、“00后通宵做实验”等内容，展现科研硬实力，正面“敬意”情绪小幅回升。</p>
+                </li>
+                <li>
+                    <div class="date">四月下旬</div>
+                    <p>京都大学学生在珞珈讲坛朗诵《将进酒》视频走红，引发对中外文化交流的正面讨论，#武大国际范#成为热词。</p>
+                </li>
+            </ul>
+        </section>
+
+        <section id="topics" class="card">
+            <h2>4.0 热点话题追踪</h2>
+            <details>
+                <summary>话题一：百年校史与樱花季 —— 共享的文化符号</summary>
+                <div class="details-content">
+                    <p><span class="highlight">高光叙事：</span>“国立武汉大学”老牌坊、“樱花大道”、“老斋舍”等历史符号在社交媒体上被反复提及，构建了集体自豪感。抖音上“倒读校名”等创意玩法，使厚重历史变得轻松有趣。</p>
+                    <p><span class="anxiety">争议痛点：</span>樱花季的过度商业化和管理挑战引发校内
+</body>
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+
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+
+        th, td {
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+
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+    </style>
+</head>
+<body>
+
+    <div class="container">
+        <aside class="sidebar">
+            <div class="sidebar-header">导航目录</div>
+            <nav class="sidebar-nav">
+                <ul>
+                    <li><a href="#overview" class="active">1.0 舆情概览</a></li>
+                    <li><a href="#trends">2.0 关键数据趋势</a></li>
+                    <li><a href="#timeline">3.0 舆情动态时间轴</a></li>
+                    <li><a href="#hot-topics">4.0 热点话题追踪</a></li>
+                    <li><a href="#channels">5.0 重点渠道表现</a></li>
+                    <li><a href="#risks">6.0 负面与风险监测</a></li>
+                    <li><a href="#summary">7.0 简报与关注点</a></li>
+                </ul>
+            </nav>
+        </aside>
+
+        <main>
+            <header class="report-header">
+                <div class="header-top">
+                    <h1>智能舆情分析报告
+                        <span>武汉大学 · 百年名校的骄傲、焦虑与烟火气</span>
+                    </h1>
+                    <div class="header-controls">
+                        <button id="theme-toggle">切换主题</button>
+                        <button onclick="window.print()">打印/PDF</button>
+                    </div>
+                </div>
+                <p class="report-meta">报告周期: 2024-03-01 至 2024-04-30 | 数据来源: 微博、抖音、B站、知乎等12个信源</p>
+            </header>
+
+            <section id="overview">
+                <div class="section-header">
+                    <h2>1.0 本周/月舆情概览</h2>
+                    <span class="toggle-icon">▾</span>
+                </div>
+                <div class="section-content">
+                    <h3>1.1 核心数据看板</h3>
+                    <div class="grid grid-cols-3">
+                        <div class="card">
+                            <div class="value">3.8亿+</div>
+                            <div class="label">总阅读量</div>
+                        </div>
+                        <div class="card">
+                            <div class="value">210万+</div>
+                            <div class="label">有效讨论文本</div>
+                        </div>
+                        <div class="card">
+                            <div class="value">420万+</div>
+                            <div class="label">总互动量</div>
+                        </div>
+                    </div>
+
+                    <h3>1.2 本期舆情热度 TOP 3</h3>
+                    <ol>
+                        <li><strong>樱花季盛况与争议：</strong>微博话题#武大樱花预约#阅读量高达3.8亿，引发全民关注。内容兼具“浪漫滤镜”与“抢票焦虑”，是本周期绝对的流量核心。</li>
+                        <li><strong>学科实力与就业焦虑：</strong>以“测绘遥感世界第一”为代表的学术自豪感，与毕业生关于“薪资买不起房”的现实焦虑形成强烈对比，在知乎、B站等平台引发深度讨论。</li>
+                        <li><strong>百年校史的现代解读：</strong>围绕建校时间（1893 vs 1913）的讨论在贴吧等社区持续发酵，并衍生出“学大汉武立国”等网络热梗，体现了历史在青年群体中的新生命力。</li>
+                    </ol>
+
+                    <h3>1.3 重点预警</h3>
+                    <p><strong>资源落差感加剧：</strong>“院士发卫星数据当糖果”与“普通学生排队三周用PCR仪”的对比，凸显了顶尖资源与普通学生体验之间的鸿沟，可能成为内部矛盾的潜在燃点。</p>
+                    <p><strong>就业性价比焦虑：</strong>法学、口腔医学等王牌专业的学生对实习、规培待遇的吐槽增多，舆论开始关注“名校光环”在现实就业市场中的“性价比”问题。</p>
+                </div>
+            </section>
+
+            <section id="trends">
+                <div class="section-header">
+                    <h2>2.0 关键数据趋势</h2>
+                    <span class="toggle-icon">▾</span>
+                </div>
+                <div class="section-content">
+                    <div class="grid grid-cols-2">
+                        <div>
+                           <h3>2.1 整体情感分布</h3>
+                            <div class="chart-container">
+                                <canvas id="sentimentPieChart"></canvas>
+                            </div>
+                        </div>
+                        <div>
+                            <h3>2.2 核心情感趋势</h3>
+                            <div class="chart-container">
+                                <canvas id="sentimentTrendChart"></canvas>
+                            </div>
+                        </div>
+                    </div>
+                </div>
+            </section>
+
+            <section id="timeline">
+                <div class="section-header">
+                    <h2>3.0 本周期舆情动态时间轴</h2>
+                    <span class="toggle-icon">▾</span>
+                </div>
+                <div class="section-content">
+                    <ul class="timeline">
+                        <li class="timeline-item">
+                            <div class="timeline-date">3月初</div>
+                            <p><strong>#武大樱花预约# 话题启动：</strong>官方发布预约赏樱通知，社交媒体热度开始攀升，引发第一波关于“抢票难”的讨论。</p>
+                        </li>
+                        <li class="timeline-item">
+                            <div class="timeline-date">3月中旬</div>
+                            <p><strong>樱花盛开期：</strong>小红书、抖音涌现大量“童话滤镜”赏樱内容，正面情绪达到顶峰。同时，#武汉人挤不进武大# 等负面话题出现，反映管理压力。</p>
+                        </li>
+                        <li class="timeline-item">
+                            <div class="timeline-date">4月初</div>
+                            <p><strong>春招季讨论：</strong>知乎出现高赞问答，讨论“武大测绘遥感世界第一，为何毕业生工资不高”，引发对“天坑专业”和就业现实的广泛共鸣。</p>
+                        </li>
+                        <li class="timeline-item">
+                            <div class="timeline-date">4月中旬</div>
+                            <p><strong>国际交流活动：</strong>诺贝尔奖得主谢克曼返校演讲、京都大学学生朗诵《将进酒》等事件在B站获得高播放量，激发文化自豪感和学术向往。</p>
+                        </li>
+                        <li class="timeline-item">
+                            <div class="timeline-date">4月底</div>
+                            <p><strong>校史讨论发酵：</strong>贴吧及微博的“校史起点”讨论被营销号整合传播，衍生出“学大汉武立国”等网络梗，将严肃讨论娱乐化。</p>
+                        </li>
+                    </ul>
+                </div>
+            </section>
+
+            <section id="hot-topics">
+                <div class="section-header">
+                    <h2>4.0 热点话题追踪</h2>
+                    <span class="toggle-icon">▾</span>
+                </div>
+                <div class="section-content">
+                    <h3>4.1 学科光环与现实焦虑的碰撞</h3>
+                    <p>公众对武大学术实力的认知呈现两极化叙事。一方面，以“测绘遥感世界第一”、“法学全国前三”、“病毒学国家重点实验室”为代表的“高光叙事”在知乎、B站等平台持续获得高赞，构筑了强大的学术自豪感。但另一方面，来自学生和年轻校友的“焦虑痛点”也日益凸显，形成强烈反差。</p>
+                    <table>
+                        <thead>
+                            <tr><th>学科</th><th>高光叙事</th><th>焦虑痛点</th><th>情感走向</th></tr>
+                        </thead>
+                        <tbody>
+                            <tr><td>测绘遥感</td><td>知乎“世界第一”获4.5万赞</td><td>硕士春招中位数7.2k，“买不起武汉一平米”</td><td>自豪感被现实焦虑稀释</td></tr>
+                            <tr><td>法学</td><td>省考“双第一”报喜刷屏</td><td>红圈所实习5k不包宿，“温柔铠甲裂了”</td><td>精英向往与考公热并存</td></tr>
+                            <tr><td>口腔医学</td><td>B站科普视频获300万播放</td><td>规培时薪低于奶茶店，“累到筷子都拿不稳”</td><td>社会信赖与从业者疲惫</td></tr>
+                        </tbody>
+                    </table>
+                    <p class="conclusion"><strong>洞察：</strong>学科光芒并未熄灭，而是被年轻人的房租、薪资、工作强度等现实问题折射得更立体，公众对“名校”的评价标准正从单一的学术排名向“投入产出比”延伸。</p>
+
+                    <h3>4.2 校园文化：樱花的浪漫与“围城”的拉锯</h3>
+                    <p>樱花季是武大最具代表性的文化符号，但也成为内外部感知差异最大的场景。对外，它是“童话滤镜”下的浪漫圣地；对内，则夹杂着“抢票难”、“游客拥挤”的困扰。</p>
+                    <ul>
+                        <li><strong>浪漫叙事：</strong>小红书涌现超10万篇赏樱笔记，抖音“武大樱花”相关视频播放量破亿，构建了强大的正面形象。</li>
+                        <li><strong>现实裂缝：</strong>微博#武汉人挤不进武大#话题引发3.8万条讨论，学生群体抱怨正常学习生活受影响，本地市民则感到被“拒之门外”。</li>
+                    </ul>
+                     <p class="conclusion"><strong>洞察：</strong>樱花节已从校园文化活动演变为城市级公共事件。如何在开放共享与保障校内秩序之间取得平衡，是学校持续面临的治理挑战。</p>
+                </div>
+            </section>
+
+            <section id="channels">
+                <div class="section-header">
+                    <h2>5.0 重点渠道表现</h2>
+                    <span class="toggle-icon">▾</span>
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+                           <h3>5.1 核心社交媒体表现</h3>
+                            <div class="chart-container">
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+                        <div>
+                            <h3>5.2 核心内容平台表现</h3>
+                            <ul>
+                                <li><strong>微博：</strong>主要舆论场和事件引爆点。#武大樱花预约#等热搜话题主导了声量，但讨论相对碎片化。</li>
+                                <li><strong>知乎 & B站：</strong>深度讨论和专业内容核心区。关于学科实力、就业前景、科研生活的长文和视频引发了更持久和深刻的共鸣。</li>
+                                <li><strong>小红书 & 抖音：</strong>视觉化和生活化内容主阵地。以“高颜值滤镜”展示校园风光、学习vlog等内容，塑造了青春
+</body>
+</html>
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+    <title>智能舆情分析报告 - 武汉大学</title>
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+                <ul>
+                    <li><a href="#overview" class="active">舆情概览</a></li>
+                    <li><a href="#trends">关键数据趋势</a></li>
+                    <li><a href="#timeline">舆情动态时间轴</a></li>
+                    <li><a href="#hot-topics">热点话题追踪</a></li>
+                    <li><a href="#channels">重点渠道表现</a></li>
+                    <li><a href="#risks">负面与风险监测</a></li>
+                    <li><a href="#summary">简报与关注点</a></li>
+                    <li><a href="#appendix">附录：综合背景资料</a></li>
+                </ul>
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+
+        <main class="main-content">
+            <header>
+                <div>
+                    <h1>智能舆情分析报告：武汉大学</h1>
+                    <p class="header-meta">数据周期：2024-03-01 至 2024-04-30</p>
+                </div>
+                <div class="actions">
+                    <button id="print-btn">打印/导出PDF</button>
+                    <button id="dark-mode-toggle">切换主题</button>
+                </div>
+            </header>
+
+            <section id="overview" class="report-section">
+                <h2>1.0 本周期舆情概览</h2>
+                <div class="kpi-grid">
+                    <div class="kpi-card neutral">
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+                        <div class="kpi-label">全网有效声量</div>
+                    </div>
+                    <div class="kpi-card positive">
+                        <div class="kpi-value">~3.8亿</div>
+                        <div class="kpi-label">总阅读/播放量</div>
+                    </div>
+                    <div class="kpi-card negative">
+                        <div class="kpi-value">24%</div>
+                        <div class="kpi-label">核心焦虑情绪占比</div>
+                    </div>
+                </div>
+                <h3 style="margin-top: 30px; margin-bottom: 15px;">本期舆情热度 TOP 3</h3>
+                <ol style="padding-left: 20px;">
+                    <li><strong>樱花季预约与体验：</strong>微博话题#武大樱花预约#阅读量超3.8亿，引发全民关注，讨论焦点从赏花浪漫延伸至抢票难度和游客管理。</li>
+                    <li><strong>学科实力与就业焦虑：</strong>以测绘遥感“世界第一”为代表的学科自豪感，与毕业生对薪资、就业压力的现实讨论形成鲜明对比，在知乎等平台引发深度共鸣。</li>
+                    <li><strong>校史渊源与文化认同：</strong>关于建校起点的讨论（1893 vs 1913）在校友和学生群体中持续发酵，展现了强烈的身份认同和历史归属感。</li>
+                </ol>
+                <h3 style="margin-top: 30px; margin-bottom: 15px;">重点预警</h3>
+                <p style="background: var(--negative-color); color: white; padding: 15px; border-radius: 6px;">
+                    <strong>就业焦虑情绪扩散：</strong>关于顶尖学科毕业生薪资待遇不及预期的讨论，已从个别专业扩散至多个优势学科。该情绪若持续发酵，可能对未来的招生质量和人才吸引力构成长期潜在风险。
+                </p>
+            </section>
+
+            <section id="trends" class="report-section">
+                <h2>2.0 关键数据趋势</h2>
+                <div class="chart-container">
+                    <div class="full-width">
+                        <h3>2.1 声量走势 (模拟)</h3>
+                        <canvas id="volumeChart"></canvas>
+                    </div>
+                    <div>
+                        <h3>2.2 情感趋势分布</h3>
+                        <canvas id="sentimentChart"></canvas>
+                    </div>
+                    <div>
+                        <h3>2.3 重点渠道分布</h3>
+                        <canvas id="sourceChart"></canvas>
+                    </div>
+                </div>
+            </section>
+
+            <section id="timeline" class="report-section">
+                <h2>3.0 本周期舆情动态时间轴</h2>
+                <div class="timeline">
+                    <div class="timeline-item">
+                        <h4>三月上旬：校史渊源讨论升温</h4>
+                        <p>关于武大建校“1893自强学堂”与“1913国立武昌高师”的讨论在贴吧、知乎等校友社区升温，抖音出现“学大汉武立国”倒读梗，历史认同成为热点。</p>
+                    </div>
+                    <div class="timeline-item">
+                        <h4>三月中旬：樱花季引爆全网</h4>
+                        <p>#武大樱花预约#话题登上微博热搜，预约难度堪比“春运抢票”，全网流量达到本周期顶峰。小红书、抖音涌现大量赏樱攻略和美图。</p>
+                    </div>
+                    <div class="timeline-item">
+                        <h4>三月下旬：游客与学生体验两极分化</h4>
+                        <p>随着游客增多，#武汉人挤不进武大#等话题出现，校内学生对正常学习生活受影响的抱怨增多，舆论呈现“校外的浪漫”与“校内的烦恼”两种声音。</p>
+                    </div>
+                    <div class="timeline-item">
+                        <h4>四月：春招季就业焦虑凸显</h4>
+                        <p>知乎出现“如何看待武大测绘遥感世界第一，但硕士春招中位数仅7.2k”等热门提问，法学、口腔医学等专业的就业压力和规培待遇问题成为讨论焦点。</p>
+                    </div>
+                </div>
+            </section>
+
+            <section id="hot-topics" class="report-section">
+                <h2>4.0 热点话题追踪</h2>\
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+    <title>智能舆情分析报告 - 武汉大学</title>
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+                <li><a href="#trends">2.0 关键数据趋势</a></li>
+                <li><a href="#timeline">3.0 舆情动态时间轴</a></li>
+                <li><a href="#hot-topics">4.0 热点话题追踪</a></li>
+                <li><a href="#channels">5.0 重点渠道表现</a></li>
+                <li><a href="#risks">6.0 负面与风险监测</a></li>
+                <li><a href="#summary">7.0 简报与关注点</a></li>
+                <li><a href="#appendix">8.0 数据附录</a></li>
+            </ul>
+        </nav>
+        <div class="sidebar-footer">
+             <p style="font-size: 0.8em; color: var(--secondary-color); text-align: center;">报告生成于 <br> <span id="report-date"></span></p>
+        </div>
+    </div>
+
+    <main class="main-content">
+        <header class="report-header">
+            <h1>智能舆情分析报告：武汉大学</h1>
+            <div class="header-actions">
+                <button id="theme-toggle">切换模式</button>
+                <button id="print-btn">打印/导出PDF</button>
+            </div>
+        </header>
+
+        <section id="overview" class="card">
+            <h2 class="section-title">1.0 本期舆情概览</h2>
+            <p>本报告周期内（2024年3月1日至4月30日），关于武汉大学的社会舆论呈现出“骄傲、焦虑与烟火气”并存的复杂图景。公众既为学校的百年校史、顶尖学科和科研成就感到自豪，也对毕业生就业薪资、校园管理及资源分配等问题表达了深切焦虑。樱花季、校史梗、校友记忆等话题则构成了充满人情味的“烟火气”讨论，使武大的公众形象更加立体和丰满。</p>
+            
+            <div class="dashboard">
+                <div class="stat-item">
+                    <p class="value">≈210万</p>
+                    <p class="label">有效分析样本</p>
+                </div>
+                <div class="stat-item">
+                    <p class="value">3.8亿+</p>
+                    <p class="label">总阅读量</p>
+                </div>
+                <div class="stat-item">
+                    <p class="value">420万+</p>
+                    <p class="label">总互动量</p>
+                </div>
+            </div>
+
+            <h3 style="margin-top: 30px;">1.2 本期舆情热度 TOP 3</h3>
+            <ol>
+                <li><strong>武大樱花季预约与体验：</strong>微博话题#武大樱花预约#阅读量超3.8亿，引发关于“浪漫盛景”与“抢票难”的广泛讨论。</li>
+                <li><strong>顶尖学科与就业薪资反差：</strong>围绕“测绘遥感世界第一，毕业薪资买不起房”的讨论在知乎等平台发酵，反映出公众对高等教育回报率的现实焦虑。</li>
+                <li><strong>百年校史与校友文化：</strong>从“校史起点”的趣味争论到校友对老斋舍、珞珈山的集体怀旧，展现了深厚的文化认同感。</li>
+            </ol>
+
+            <h3 style="margin-top: 20px;">1.3 重点预警</h3>
+            <div class="risk-card">
+                <p><strong>预警：</strong>樱花季预约系统体验不佳、部分顶尖学科毕业生薪资预期落差较大，已形成周期性负面舆情。若不加以引导和改善，可能固化为“管理不善”、“学非所用”的负面标签，对学校声誉及招生吸引力构成潜在风险。</p>
+            </div>
+        </section>
+
+        <section id="trends" class="card">
+            <h2 class="section-title">2.0 关键数据趋势</h2>
+            <div class="chart-container">
+                <div>
+                    <h3>2.1 声量走势 (模拟)</h3>
+                    <canvas id="volumeTrendChart"></canvas>
+                </div>
+                <div>
+                    <h3>2.2 情感趋势</h3>
+                    <canvas id="sentimentTrendChart"></canvas>
+                </div>
+            </div>
+        </section>
+
+        <section id="timeline" class="card">
+            <h2 class="section-title">3.0 本周期舆情动态时间轴</h2>
+            <div class="timeline">
+                <div class="timeline-item">
+                    <h4>3月初：樱花季预热</h4>
+                    <p>各大社交平台开始出现对武大樱花的期待和往年美图回顾，为即将到来的樱花季积攒热度。</p>
+                </div>
+                <div class="timeline-item">
+                    <h4>3月中下旬：樱花季高峰</h4>
+                    <p>樱花盛开，#武大樱花预约#话题引爆，正面“浪漫”赞誉与负面“抢票难”抱怨交织，声量达到本周期顶峰。</p>
+                </div>
+                <div class="timeline-item">
+                    <h4>4月初：求职季焦虑</h4>
+                    <p>春招进入关键期，知乎、脉脉等平台出现关于测绘、法学等王牌专业毕业生薪资的讨论，引发对“名校光环”与“现实骨感”的思考。</p>
+                </div>
+                <div class="timeline-item">
+                    <h4>4月中下旬：校友怀旧与文化讨论</h4>
+                    <p>校友怀旧情绪升温，讨论内容从校园建筑、知名校友到校史趣闻（如“学大汉武立国”梗），展现了强大的文化凝聚力。</p>
+                </div>
+            </div>
+        </section>
+
+        <section id="hot-topics" class="card">
+            <h2 class="section-title">4.0 热点话题追踪</h2>
+            
+            <div class="topic-card">
+                <h4>4.1.1 樱花季的“浪漫”与“拥堵”</h4>
+                <p><strong>内容：</strong>公众一方面盛赞武大樱花的绝美景色（“如云似雪”、“梦幻花海”），另一方面强烈吐槽预约系统的崩溃和入校管理的混乱（“抢票像春运”、“武汉人挤不进武大”）。
+                <br><strong>洞察：</strong>樱花季是武大最强的“文化IP”，但也成为一把双刃剑。巨大的流量带来了品牌曝光，也放大了管理和服务的短板。舆论核心诉求在于提升游客体验，平衡校园开放与正常教学秩序。</p>
+            </div>
+
+            <div class="topic-card">
+                <h4>4.1.2 “世界第一”学科的“薪资焦虑”</h4>
+                <p><strong>内容：</strong>以测绘遥感（全球第一）为代表的顶尖学科，其毕业生在就业市场面临的薪资挑战（“硕士春招中位数7.2k”）成为热议焦点。讨论延伸至法学、生物等多个优势学科。
+                <br><strong>洞察：</strong>此话题触及了“教育投入产出比”的社会痛点。公众并非质疑学科本身的价值，而是对顶尖科研实力未能完全转化为毕业生的高薪酬表示担忧和不解。这反映了社会对人才价值实现的普遍焦虑。</p>
+            </div>
+
+            <div class="topic-card">
+                <h4>4.1.3 百年校史的“光环”与“段子”</h4>
+                <p><strong>内容：</strong>从对校史起点（1893 vs 1913）的“考据”式争论，到对“国立武汉大学”门楼倒读梗的二次创作，再到对老斋舍、十八栋等历史建筑的深情追忆。
+                <br><strong>洞察：</strong>历史不再是冰冷的陈列，而是被网民和校友以多元、有趣的方式解读和传播。这种“共享的青春现场”极大地增强了武大的文化向心力和品牌故事性。</p>
+            </div>
+
+            <h3 style="margin-top: 30px;">4.2 新增/突发话题</h3>
+            <p><strong>“大科学装置”与“光谷房租推手”：</strong>关于武大参与建设的高精尖科研设施（如高场固体核磁）的科普内容获得积极反响，但部分舆论将其与周边区域（如光谷）生活成本上涨（“房租一年涨12%”）联系起来，形成了“感谢”与“生活不易”并存的复杂民意。</p>
+        </section>
+
+        <section id="channels" class="card">
+            <h2 class="section-title">5.0 重点渠道表现</h2>
+            <p>不同平台承载了关于武汉大学舆情的不同侧面，共同构成了完整的舆论生态。</p>
+            <div class="chart-container">
+                <div>
+                    <h3>5.1
+</body>
+</html>
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+    <div class="report-container">
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+<header class="report-header">
+    <div class="header-content">
+        <h1 class="report-title">智能舆情分析报告 - 智能舆情分析报告</h1>
+        <div class="report-meta">
+            <div class="meta-item">
+                <span class="meta-label">查询内容:</span>
+                <span class="meta-value">智能舆情分析报告</span>
+            </div>
+            <div class="meta-item">
+                <span class="meta-label">生成时间:</span>
+                <span class="meta-value">2025年08月26日 13:45:05</span>
+            </div>
+            <div class="meta-item">
+                <span class="meta-label">使用模板:</span>
+                <span class="meta-value">市场竞争格局舆情分析报告模板</span>
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+    <button onclick="window.print()" class="btn btn-primary">
+        <i class="icon-print"></i> 打印报告
+    </button>
+    <button onclick="exportToPDF()" class="btn btn-secondary">
+        <i class="icon-download"></i> 导出PDF
+    </button>
+    <button onclick="toggleDarkMode()" class="btn btn-outline">
+        <i class="icon-moon"></i> 暗色模式
+    </button>
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+    </div>
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+        
+<nav class="table-of-contents">
+    <h2>目录</h2>
+    <ul class="toc-list">
+        <li><a href="#section-1">1. 执行摘要</a></li><li><a href="#section-2">2. QueryEngine分析结果</a></li><li><a href="#section-3">3. MediaEngine分析结果</a></li><li><a href="#section-4">4. InsightEngine分析结果</a></li><li><a href="#section-5">5. 综合结论与建议</a></li>
+    </ul>
+</nav>
+
+        
+<section class="report-section" id="section-1">
+    <div class="section-header">
+        <h2 class="section-title">1. 执行摘要</h2>
+        <span class="source-badge">Integrated</span>
+    </div>
+    <div class="section-content">
+        <p>本报告基于3个数据源的综合分析，包括：</p>
+<ul>
+<li>QueryEngine: 提供了3769字符的详细分析</li>
+<li>MediaEngine: 提供了3279字符的详细分析</li>
+<li>InsightEngine: 提供了2217字符的详细分析</li>
+</ul>
+
+<p>通过多维度的数据整合和分析，本报告旨在为决策提供全面、准确的舆情洞察。</p>
+    </div>
+</section>
+
+
+<section class="report-section" id="section-2">
+    <div class="section-header">
+        <h2 class="section-title">2. QueryEngine分析结果</h2>
+        <span class="source-badge">QueryEngine</span>
+    </div>
+    <div class="section-content">
+        <p>科研实力方面，武汉大学2024年发表SCIE和SSCI国际论文10654篇，位居全球前列，高被引科学家23人次（全球第55位），展现出强大的学术影响力。学校科研成果丰硕，包括在重要学术期刊发表论文、申请发明专利、出版专著、获得省部级以上成果奖、获批国家级人才项目等。仅2023年一年，就有学院获批国家社科基金项目8项（含重点项目2项），省部级项目3项，以及多项省厅级和横向课题。学校还取得了87项省部级科技进步奖和人文社科优秀成果奖，62项市级奖项，科研经费合同总额达3.7亿元，出版专著98部。特别是在高场固体核磁分析领域达到领先水平，为结构生物学、材料科学、清洁能源等前沿领域提供重要支撑。</p>
+
+<h2>结论</h2>
+    </div>
+</section>
+
+
+<section class="report-section" id="section-3">
+    <div class="section-header">
+        <h2 class="section-title">3. MediaEngine分析结果</h2>
+        <span class="source-badge">MediaEngine</span>
+    </div>
+    <div class="section-content">
+        <h2>结论</h2>
+
+<h1>深度研究报告</h1>
+
+<p>好的，这是根据您提供的数据格式化的Markdown报告。</p>
+    </div>
+</section>
+
+
+<section class="report-section" id="section-4">
+    <div class="section-header">
+        <h2 class="section-title">4. InsightEngine分析结果</h2>
+        <span class="source-badge">InsightEngine</span>
+    </div>
+    <div class="section-content">
+        <p>> <strong>结论</strong>：历史是武大人共同的“开放剧本”，人人可改台词，却从未离场。</p>
+
+<p>> <strong>结论</strong>：学科光芒没有熄灭，只是被年轻人的房租、夜班、脱发折射得更立体。</p>
+
+<p>> <strong>结论</strong>：顶尖师资是珞珈山最强磁场，也是“内部不平等”最显眼坐标。</p>
+    </div>
+</section>
+
+
+<section class="report-section" id="section-5">
+    <div class="section-header">
+        <h2 class="section-title">5. 综合结论与建议</h2>
+        <span class="source-badge">Integrated</span>
+    </div>
+    <div class="section-content">
+        <p>基于多源数据的综合分析，我们得出以下结论：</p>
+
+<p>1. <strong>数据完整性</strong>: 本次分析整合了多个维度的数据源，确保了分析结果的全面性和可靠性。</p>
+
+<p>2. <strong>趋势识别</strong>: 通过对比分析不同数据源的信息，识别出了关键的舆情发展趋势。</p>
+
+<p>3. <strong>用户行为</strong>: 论坛数据反映了用户的真实态度和参与度，为舆情评估提供了重要参考。</p>
+
+<p>4. <strong>建议措施</strong>: 建议持续监控相关话题的发展，及时调整应对策略。</p>
+    </div>
+</section>
+
+        
+<div class="charts-container">
+    <div class="chart-grid">
+        <div class="chart-item">
+            <canvas id="sentimentChart"></canvas>
+        </div>
+        <div class="chart-item">
+            <canvas id="sourceChart"></canvas>
+        </div>
+        <div class="chart-item">
+            <canvas id="timelineChart"></canvas>
+        </div>
+        <div class="chart-item">
+            <canvas id="forumChart"></canvas>
+        </div>
+    </div>
+</div>
+
+<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js"></script>
+<script>
+// 情感分析饼图
+const sentimentCtx = document.getElementById('sentimentChart').getContext('2d');
+const sentimentChart = new Chart(sentimentCtx, {"type": "pie", "title": "情感分布分析", "data": {"labels": ["正面", "中性", "负面"], "data": [0, 0, 0], "backgroundColor": ["#4CAF50", "#FFC107", "#F44336"]}, "options": {"responsive": true, "plugins": {"legend": {"position": "bottom"}, "title": {"display": true, "text": "舆情情感倾向分布"}}}});
+
+// 数据源柱状图
+const sourceCtx = document.getElementById('sourceChart').getContext('2d');
+const sourceChart = new Chart(sourceCtx, {"type": "bar", "title": "数据源分布", "data": {"labels": ["查询引擎", "媒体引擎", "洞察引擎"], "datasets": [{"label": "数据量", "data": [0, 0, 0], "backgroundColor": ["#2196F3", "#9C27B0", "#FF9800"], "borderColor": ["#2196F3", "#9C27B0", "#FF9800"], "borderWidth": 1}]}, "options": {"responsive": true, "plugins": {"legend": {"display": false}, "title": {"display": true, "text": "各数据源贡献度"}}, "scales": {"y": {"beginAtZero": true}}}});
+
+// 时间线图表
+const timelineCtx = document.getElementById('timelineChart').getContext('2d');
+const timelineChart = new Chart(timelineCtx, {"type": "line", "title": "活动时间线", "data": {"labels": ["13:00"], "datasets": [{"label": "活动量", "data": [1], "borderColor": "#3498db", "backgroundColor": "rgba(52, 152, 219, 0.1)", "tension": 0.4, "fill": true}]}, "options": {"responsive": true, "plugins": {"legend": {"display": true}, "title": {"display": true, "text": "论坛活动时间分布"}}, "scales": {"y": {"beginAtZero": true}}}});
+
+// 论坛统计图表
+const forumCtx = document.getElementById('forumChart').getContext('2d');
+const forumChart = new Chart(forumCtx, {"type": "doughnut", "title": "论坛数据统计", "data": {"labels": ["帖子数", "评论数", "活跃用户"], "datasets": [{"data": [0, 0, 0], "backgroundColor": ["#e74c3c", "#f39c12", "#2ecc71"], "borderWidth": 2, "borderColor": "#ffffff"}]}, "options": {"responsive": true, "plugins": {"legend": {"position": "bottom"}, "title": {"display": true, "text": "论坛活动概况"}}}});
+</script>
+
+<style>
+.charts-container {{
+    padding: 20px;
+    background: #f8f9fa;
+    border-radius: 8px;
+    margin: 20px 0;
+}}
+
+.chart-grid {{
+    display: grid;
+    grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(400px, 1fr));
+    gap: 20px;
+}}
+
+.chart-item {{
+    background: white;
+    padding: 15px;
+    border-radius: 8px;
+    box-shadow: 0 2px 4px rgba(0,0,0,0.1);
+}}
+
+.chart-item canvas {{
+    max-height: 300px;
+}}
+
+@media (max-width: 768px) {{
+    .chart-grid {{
+        grid-template-columns: 1fr;
+    }}
+}}
+</style>
+
+        
+<footer class="report-footer">
+    <div class="footer-content">
+        <div class="footer-section">
+            <h3>数据源信息</h3>
+            <ul class="source-list">
+                <li>无特定源文件</li>
+            </ul>
+        </div>
+        <div class="footer-section">
+            <h3>生成信息</h3>
+            <p>报告生成耗时: 0.00 秒</p>
+            <p>数据处理引擎: 智能舆情分析系统</p>
+            <p>版本: v1.0.0</p>
+        </div>
+    </div>
+    <div class="footer-bottom">
+        <p>&copy; 2024 智能舆情分析平台. 本报告由AI自动生成，仅供参考。</p>
+    </div>
+</footer>
+
+    </div>
+    
+    
+<script>
+// 暗色模式切换
+function toggleDarkMode() {
+    document.body.classList.toggle('dark-mode');
+    const isDark = document.body.classList.contains('dark-mode');
+    localStorage.setItem('darkMode', isDark);
+}
+
+// 页面加载时恢复暗色模式设置
+document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() {
+    const isDark = localStorage.getItem('darkMode') === 'true';
+    if (isDark) {
+        document.body.classList.add('dark-mode');
+    }
+});
+
+// 平滑滚动
+document.querySelectorAll('a[href^="#"]').forEach(anchor => {
+    anchor.addEventListener('click', function (e) {
+        e.preventDefault();
+        const target = document.querySelector(this.getAttribute('href'));
+        if (target) {
+            target.scrollIntoView({
+                behavior: 'smooth',
+                block: 'start'
+            });
+        }
+    });
+});
+</script>
+
+    
+<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/html2pdf.js/0.10.1/html2pdf.bundle.min.js"></script>
+<script>
+function exportToPDF() {
+    const element = document.querySelector('.report-container');
+    const opt = {
+        margin: 1,
+        filename: 'report.pdf',
+        image: { type: 'jpeg', quality: 0.98 },
+        html2canvas: { scale: 2 },
+        jsPDF: { unit: 'in', format: 'letter', orientation: 'portrait' }
+    };
+    
+    // 隐藏操作按钮
+    const buttons = document.querySelector('.action-buttons');
+    if (buttons) {
+        buttons.style.display = 'none';
+    }
+    
+    html2pdf().set(opt).from(element).save().then(() => {
+        // 恢复操作按钮
+        if (buttons) {
+            buttons.style.display = 'block';
+        }
+    });
+}
+</script>
+
+</body>
+</html>
diff --git a/final_reports/final_report_武汉大学舆情分析_20250826_121457.html b/final_reports/final_report_武汉大学舆情分析_20250826_121457.html
new file mode 100644
index 0000000..7cce812
--- /dev/null
+++ b/final_reports/final_report_武汉大学舆情分析_20250826_121457.html
@@ -0,0 +1,543 @@
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="zh-CN">
+<head>
+    <meta charset="UTF-8">
+    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
+    <title>武汉大学舆情分析报告</title>
+    <style>
+        /* --- 全局样式与变量 --- */
+        :root {
+            --primary-color: #0056b3; /* 主题色 - 深蓝 */
+            --secondary-color: #007bff; /* 辅助色 - 亮蓝 */
+            --text-color: #333;
+            --light-text-color: #666;
+            --bg-color: #f8f9fa;
+            --card-bg-color: #ffffff;
+            --border-color: #dee2e6;
+            --shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.05);
+            --font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", Roboto, "Helvetica Neue", Arial, "Noto Sans", sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji", "Segoe UI Symbol", "Noto Color Emoji";
+            
+            /* 情感与风险颜色 */
+            --positive-color: #28a745;
+            --neutral-color: #6c757d;
+            --negative-color: #dc3545;
+            --medium-risk-color: #fd7e14;
+            --high-risk-color: #dc3545;
+            --low-risk-color: #17a2b8;
+        }
+
+        body {
+            font-family: var(--font-family);
+            background-color: var(--bg-color);
+            color: var(--text-color);
+            margin: 0;
+            padding: 0;
+            line-height: 1.6;
+            font-size: 16px;
+        }
+
+        /* --- 容器与布局 --- */
+        .report-container {
+            max-width: 1200px;
+            margin: 20px auto;
+            padding: 20px;
+        }
+
+        .grid-container {
+            display: grid;
+            grid-template-columns: 1fr;
+            gap: 20px;
+        }
+
+        @media (min-width: 992px) {
+            .grid-container {
+                grid-template-columns: repeat(2, 1fr);
+            }
+            .grid-col-span-2 {
+                grid-column: span 2;
+            }
+        }
+
+        /* --- 卡片样式 --- */
+        .card {
+            background-color: var(--card-bg-color);
+            border-radius: 8px;
+            box-shadow: var(--shadow);
+            padding: 25px;
+            border: 1px solid var(--border-color);
+            transition: transform 0.2s ease-in-out, box-shadow 0.2s ease-in-out;
+        }
+        .card:hover {
+            transform: translateY(-5px);
+            box-shadow: 0 8px 16px rgba(0,0,0,0.1);
+        }
+
+        .card-header {
+            border-bottom: 1px solid var(--border-color);
+            padding-bottom: 15px;
+            margin-bottom: 20px;
+            display: flex;
+            align-items: center;
+            gap: 10px;
+        }
+
+        .card-header h2 {
+            margin: 0;
+            font-size: 1.5em;
+            color: var(--primary-color);
+        }
+        
+        .card-header .icon {
+            font-size: 1.5em;
+            color: var(--primary-color);
+        }
+
+        /* --- 报告头部 --- */
+        .report-header {
+            text-align: center;
+            margin-bottom: 30px;
+            padding: 20px;
+            background: linear-gradient(135deg, var(--primary-color), var(--secondary-color));
+            color: white;
+            border-radius: 8px;
+            position: relative;
+        }
+
+        .report-header h1 {
+            margin: 0;
+            font-size: 2.5em;
+            font-weight: 600;
+        }
+
+        .report-header p {
+            margin: 5px 0 0;
+            font-size: 1.1em;
+            opacity: 0.9;
+        }
+        
+        .print-button {
+            position: absolute;
+            top: 20px;
+            right: 20px;
+            background-color: rgba(255, 255, 255, 0.2);
+            color: white;
+            border: 1px solid white;
+            padding: 8px 15px;
+            border-radius: 5px;
+            cursor: pointer;
+            transition: background-color 0.3s;
+        }
+        .print-button:hover {
+            background-color: rgba(255, 255, 255, 0.4);
+        }
+
+        /* --- 特定模块样式 --- */
+        /* 执行摘要 */
+        .executive-summary p {
+            font-size: 1.1em;
+            color: var(--light-text-color);
+        }
+
+        /* 关键发现 */
+        .finding-item {
+            display: flex;
+            align-items: flex-start;
+            gap: 15px;
+            padding: 15px 0;
+            border-bottom: 1px solid #f0f0f0;
+        }
+        .finding-item:last-child {
+            border-bottom: none;
+        }
+        .finding-importance {
+            flex-shrink: 0;
+            width: 10px;
+            height: 10px;
+            border-radius: 50%;
+            margin-top: 8px;
+        }
+        .importance-medium { background-color: var(--medium-risk-color); }
+        .importance-high { background-color: var(--high-risk-color); }
+        .importance-low { background-color: var(--low-risk-color); }
+
+        .finding-content h3 {
+            margin: 0 0 5px 0;
+            font-size: 1.1em;
+        }
+        .finding-content p {
+            margin: 0;
+            color: var(--light-text-color);
+        }
+        .finding-source {
+            font-size: 0.8em;
+            color: #999;
+            font-style: italic;
+        }
+
+        /* 情感分析 */
+        .sentiment-container {
+            display: flex;
+            flex-direction: column;
+            gap: 20px;
+        }
+        @media (min-width: 768px) {
+            .sentiment-container {
+                flex-direction: row;
+                align-items: center;
+            }
+        }
+        .sentiment-chart {
+            flex: 1;
+            min-height: 250px;
+            position: relative;
+        }
+        .sentiment-details {
+            flex: 1;
+        }
+        .sentiment-details .overall {
+            font-size: 1.2em;
+            font-weight: bold;
+            margin-bottom: 15px;
+        }
+        .sentiment-details .overall-value-neutral { color: var(--neutral-color); }
+        .sentiment-details .overall-value-positive { color: var(--positive-color); }
+        .sentiment-details .overall-value-negative { color: var(--negative-color); }
+        
+        .sentiment-details ul {
+            list-style-type: none;
+            padding-left: 0;
+            margin: 0;
+        }
+        .sentiment-details li {
+            background-color: #f1f3f5;
+            padding: 8px 12px;
+            border-radius: 4px;
+            margin-bottom: 8px;
+        }
+
+        /* 风险评估 */
+        .risk-level {
+            font-size: 1.5em;
+            font-weight: bold;
+            text-align: center;
+            padding: 15px;
+            border-radius: 5px;
+            margin-bottom: 20px;
+        }
+        .risk-level.medium {
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+            color: var(--medium-risk-color);
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+
+        /* 建议措施 */
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+
+        /* 附录 */
+        .appendix {
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+
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+</head>
+<body>
+
+    <div class="report-container">
+        <header class="report-header">
+            <button class="print-button" onclick="window.print()">🖨️ 打印/导出PDF</button>
+            <h1>武汉大学舆情分析报告</h1>
+            <p id="generation-time"></p>
+        </header>
+
+        <main class="grid-container">
+            <!-- 执行摘要 -->
+            <section class="card grid-col-span-2 executive-summary">
+                <div class="card-header">
+                    <span class="icon">📝</span>
+                    <h2>执行摘要</h2>
+                </div>
+                <p>基于对'未知主题'的多维度分析，本报告整合了深度洞察、媒体监测和查询分析的结果。</p>
+            </section>
+
+            <!-- 关键发现 -->
+            <section class="card grid-col-span-2">
+                <div class="card-header">
+                    <span class="icon">💡</span>
+                    <h2>关键发现</h2>
+                </div>
+                <div id="key-findings-list">
+                    <div class="finding-item">
+                        <div class="finding-importance importance-medium"></div>
+                        <div class="finding-content">
+                            <h3>数据收集完成</h3>
+                            <p>成功收集了来自三个分析引擎的数据</p>
+                            <span class="finding-source">来源: 系统</span>
+                        </div>
+                    </div>
+                </div>
+            </section>
+
+            <!-- 情感分析 -->
+            <section class="card grid-col-span-2">
+                <div class="card-header">
+                    <span class="icon">📊</span>
+                    <h2>情感分析</h2>
+                </div>
+                <div class="sentiment-container">
+                    <div class="sentiment-chart">
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+                    </div>
+                    <div class="sentiment-details">
+                        <p class="overall">
+                            整体情感倾向: <span class="overall-value-neutral">中性</span>
+                        </p>
+                        <h3>关键情感驱动因素:</h3>
+                        <ul>
+                            <li>数据分析</li>
+                            <li>系统处理</li>
+                        </ul>
+                    </div>
+                </div>
+            </section>
+
+            <!-- 风险评估 -->
+            <section class="card">
+                <div class="card-header">
+                    <span class="icon">⚠️</span>
+                    <h2>风险评估</h2>
+                </div>
+                <div class="risk-level medium">
+                    风险等级: 中等
+                </div>
+                <div class="risk-assessment-grid">
+                    <div>
+                        <h3>主要风险因素</h3>
+                        <ul>
+                            <li>数据处理限制</li>
+                        </ul>
+                    </div>
+                    <div>
+                        <h3>缓解建议</h3>
+                        <ul>
+                            <li>建议人工复核分析结果</li>
+                        </ul>
+                    </div>
+                </div>
+            </section>
+
+            <!-- 建议措施 -->
+            <section class="card">
+                <div class="card-header">
+                    <span class="icon">🚀</span>
+                    <h2>建议措施</h2>
+                </div>
+                <table class="recommendations-table">
+                    <thead>
+                        <tr>
+                            <th>类别</th>
+                            <th>建议</th>
+                            <th>优先级</th>
+                        </tr>
+                    </thead>
+                    <tbody>
+                        <tr>
+                            <td>数据质量</td>
+                            <td>建议对分析结果进行人工验证</td>
+                            <td><span class="priority-badge priority-medium">中</span></td>
+                        </tr>
+                    </tbody>
+                </table>
+            </section>
+            
+            <!-- 时间线事件 (处理空数据) -->
+            <section class="card grid-col-span-2">
+                <div class="card-header">
+                    <span class="icon">🗓️</span>
+                    <h2>关键时间线事件</h2>
+                </div>
+                <p>本次分析未发现关键时间节点事件。</p>
+            </section>
+
+        </main>
+
+        <footer class="appendix">
+            <p>本报告由自动化分析系统生成。数据来源：内部数据引擎。© 2024</p>
+        </footer>
+    </div>
+
+    <!-- 引入Chart.js库 -->
+    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js"></script>
+    <script>
+        // 动态设置报告生成时间
+        document.getElementById('generation-time').textContent = `报告生成于: ${new Date().toLocaleString('zh-CN')}`;
+
+        // 等待DOM加载完成后执行图表渲染
+        document.addEventListener('DOMContentLoaded', function () {
+            // 从输入数据中获取情感分析结果
+            const sentimentData = {
+                positive: 0.33,
+                neutral: 0.34,
+                negative: 0.33
+            };
+
+            const ctx = document.getElementById('sentimentChart').getContext('2d');
+            
+            new Chart(ctx, {
+                type: 'doughnut',
+                data: {
+                    labels: ['积极', '中性', '消极'],
+                    datasets: [{
+                        label: '情感分布',
+                        data: [
+                            sentimentData.positive * 100, 
+                            sentimentData.neutral * 100, 
+                            sentimentData.negative * 100
+                        ],
+                        backgroundColor: [
+                            '#28a745', // 积极 (绿色)
+                            '#6c757d', // 中性 (灰色)
+                            '#dc3545'  // 消极 (红色)
+                        ],
+                        borderColor: '#ffffff',
+                        borderWidth: 3,
+                        hoverOffset: 4
+                    }]
+                },
+                options: {
+                    responsive: true,
+                    maintainAspectRatio: false,
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+                            position: 'bottom',
+                            labels: {
+                                padding: 20,
+                                usePointStyle: true,
+                                pointStyle: 'circle'
+                            }
+                        },
+                        tooltip: {
+                            callbacks: {
+                                label: function(context) {
+                                    let label = context.label || '';
+                                    if (label) {
+                                        label += ': ';
+                                    }
+                                    if (context.parsed !== null) {
+                                        label += context.parsed.toFixed(2) + '%';
+                                    }
+                                    return label;
+                                }
+                            }
+                        },
+                        title: {
+                            display: true,
+                            text: '情感倾向分布',
+                            font: {
+                                size: 16
+                            },
+                            padding: {
+                                top: 10,
+                                bottom: 20
+                            }
+                        }
+                    }
+                }
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+  "title": "智能舆情分析报告 - 智能舆情分析报告",
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+      "title": "执行摘要",
+      "content": "本报告基于3个数据源的综合分析，包括：\n- QueryEngine: 提供了3769字符的详细分析\n- MediaEngine: 提供了3279字符的详细分析\n- InsightEngine: 提供了2217字符的详细分析\n\n通过多维度的数据整合和分析，本报告旨在为决策提供全面、准确的舆情洞察。",
+      "source_engine": "Integrated",
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+      "title": "QueryEngine分析结果",
+      "content": "科研实力方面，武汉大学2024年发表SCIE和SSCI国际论文10654篇，位居全球前列，高被引科学家23人次（全球第55位），展现出强大的学术影响力。学校科研成果丰硕，包括在重要学术期刊发表论文、申请发明专利、出版专著、获得省部级以上成果奖、获批国家级人才项目等。仅2023年一年，就有学院获批国家社科基金项目8项（含重点项目2项），省部级项目3项，以及多项省厅级和横向课题。学校还取得了87项省部级科技进步奖和人文社科优秀成果奖，62项市级奖项，科研经费合同总额达3.7亿元，出版专著98部。特别是在高场固体核磁分析领域达到领先水平，为结构生物学、材料科学、清洁能源等前沿领域提供重要支撑。\n\n## 结论",
+      "source_engine": "QueryEngine",
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+      "title": "MediaEngine分析结果",
+      "content": "## 结论\n\n# 深度研究报告\n\n好的，这是根据您提供的数据格式化的Markdown报告。",
+      "source_engine": "MediaEngine",
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+    {
+      "title": "InsightEngine分析结果",
+      "content": "> **结论**：历史是武大人共同的“开放剧本”，人人可改台词，却从未离场。\n\n> **结论**：学科光芒没有熄灭，只是被年轻人的房租、夜班、脱发折射得更立体。\n\n> **结论**：顶尖师资是珞珈山最强磁场，也是“内部不平等”最显眼坐标。",
+      "source_engine": "InsightEngine",
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+    {
+      "title": "综合结论与建议",
+      "content": "基于多源数据的综合分析，我们得出以下结论：\n\n1. **数据完整性**: 本次分析整合了多个维度的数据源，确保了分析结果的全面性和可靠性。\n\n2. **趋势识别**: 通过对比分析不同数据源的信息，识别出了关键的舆情发展趋势。\n\n3. **用户行为**: 论坛数据反映了用户的真实态度和参与度，为舆情评估提供了重要参考。\n\n4. **建议措施**: 建议持续监控相关话题的发展，及时调整应对策略。",
+      "source_engine": "Integrated",
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+  "metadata": {
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+    }
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+  "html_content": "\n<!DOCTYPE html>\n<html lang=\"zh-CN\">\n<head>\n    <meta charset=\"UTF-8\">\n    <meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width, initial-scale=1.0\">\n    <title>智能舆情分析报告 - 智能舆情分析报告</title>\n    \n<style>\n/* 基础样式 */\n* {\n    margin: 0;\n    padding: 0;\n    box-sizing: border-box;\n}\n\nbody {\n    font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', 'Roboto', 'Helvetica Neue', Arial, sans-serif;\n    line-height: 1.6;\n    color: #333;\n    background-color: #f8f9fa;\n}\n\n.report-container {\n    max-width: 1200px;\n    margin: 0 auto;\n    background: white;\n    box-shadow: 0 0 20px rgba(0,0,0,0.1);\n}\n\n/* 头部样式 */\n.report-header {\n    background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);\n    color: white;\n    padding: 40px 30px;\n    text-align: center;\n}\n\n.report-title {\n    font-size: 2.5em;\n    margin-bottom: 20px;\n    font-weight: 700;\n}\n\n.report-meta {\n    display: flex;\n    justify-content: center;\n    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   line-height: 1.8;\n}\n\n.section-content h1,\n.section-content h2,\n.section-content h3,\n.section-content h4 {\n    margin: 20px 0 15px 0;\n    color: #2c3e50;\n}\n\n.section-content p {\n    margin-bottom: 15px;\n    text-align: justify;\n}\n\n.section-content ul,\n.section-content ol {\n    margin: 15px 0 15px 30px;\n}\n\n.section-content li {\n    margin-bottom: 8px;\n}\n\n.section-content strong {\n    color: #e74c3c;\n}\n\n.section-content a {\n    color: #3498db;\n    text-decoration: none;\n}\n\n.section-content a:hover {\n    text-decoration: underline;\n}\n\n/* 尾部样式 */\n.report-footer {\n    background: #2c3e50;\n    color: white;\n    padding: 40px 30px 20px;\n}\n\n.footer-content {\n    display: grid;\n    grid-template-columns: 1fr 1fr;\n    gap: 40px;\n    margin-bottom: 20px;\n}\n\n.footer-section h3 {\n    margin-bottom: 15px;\n    color: #ecf0f1;\n}\n\n.source-list {\n    list-style: none;\n}\n\n.source-list li {\n    margin-bottom: 5px;\n    padding-left: 15px;\n   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class=\"table-of-contents\">\n    <h2>目录</h2>\n    <ul class=\"toc-list\">\n        <li><a href=\"#section-1\">1. 执行摘要</a></li><li><a href=\"#section-2\">2. QueryEngine分析结果</a></li><li><a href=\"#section-3\">3. MediaEngine分析结果</a></li><li><a href=\"#section-4\">4. InsightEngine分析结果</a></li><li><a href=\"#section-5\">5. 综合结论与建议</a></li>\n    </ul>\n</nav>\n\n        \n<section class=\"report-section\" id=\"section-1\">\n    <div class=\"section-header\">\n        <h2 class=\"section-title\">1. 执行摘要</h2>\n        <span class=\"source-badge\">Integrated</span>\n    </div>\n    <div class=\"section-content\">\n        <p>本报告基于3个数据源的综合分析，包括：</p>\n<ul>\n<li>QueryEngine: 提供了3769字符的详细分析</li>\n<li>MediaEngine: 提供了3279字符的详细分析</li>\n<li>InsightEngine: 提供了2217字符的详细分析</li>\n</ul>\n\n<p>通过多维度的数据整合和分析，本报告旨在为决策提供全面、准确的舆情洞察。</p>\n    </div>\n</section>\n\n\n<section class=\"report-section\" id=\"section-2\">\n    <div class=\"section-header\">\n        <h2 class=\"section-title\">2. QueryEngine分析结果</h2>\n        <span class=\"source-badge\">QueryEngine</span>\n    </div>\n    <div class=\"section-content\">\n        <p>科研实力方面，武汉大学2024年发表SCIE和SSCI国际论文10654篇，位居全球前列，高被引科学家23人次（全球第55位），展现出强大的学术影响力。学校科研成果丰硕，包括在重要学术期刊发表论文、申请发明专利、出版专著、获得省部级以上成果奖、获批国家级人才项目等。仅2023年一年，就有学院获批国家社科基金项目8项（含重点项目2项），省部级项目3项，以及多项省厅级和横向课题。学校还取得了87项省部级科技进步奖和人文社科优秀成果奖，62项市级奖项，科研经费合同总额达3.7亿元，出版专著98部。特别是在高场固体核磁分析领域达到领先水平，为结构生物学、材料科学、清洁能源等前沿领域提供重要支撑。</p>\n\n<h2>结论</h2>\n    </div>\n</section>\n\n\n<section class=\"report-section\" id=\"section-3\">\n    <div class=\"section-header\">\n        <h2 class=\"section-title\">3. MediaEngine分析结果</h2>\n        <span class=\"source-badge\">MediaEngine</span>\n    </div>\n    <div class=\"section-content\">\n        <h2>结论</h2>\n\n<h1>深度研究报告</h1>\n\n<p>好的，这是根据您提供的数据格式化的Markdown报告。</p>\n    </div>\n</section>\n\n\n<section class=\"report-section\" id=\"section-4\">\n    <div class=\"section-header\">\n        <h2 class=\"section-title\">4. InsightEngine分析结果</h2>\n        <span class=\"source-badge\">InsightEngine</span>\n    </div>\n    <div class=\"section-content\">\n        <p>> <strong>结论</strong>：历史是武大人共同的“开放剧本”，人人可改台词，却从未离场。</p>\n\n<p>> <strong>结论</strong>：学科光芒没有熄灭，只是被年轻人的房租、夜班、脱发折射得更立体。</p>\n\n<p>> <strong>结论</strong>：顶尖师资是珞珈山最强磁场，也是“内部不平等”最显眼坐标。</p>\n    </div>\n</section>\n\n\n<section class=\"report-section\" id=\"section-5\">\n    <div class=\"section-header\">\n        <h2 class=\"section-title\">5. 综合结论与建议</h2>\n        <span class=\"source-badge\">Integrated</span>\n    </div>\n    <div class=\"section-content\">\n        <p>基于多源数据的综合分析，我们得出以下结论：</p>\n\n<p>1. <strong>数据完整性</strong>: 本次分析整合了多个维度的数据源，确保了分析结果的全面性和可靠性。</p>\n\n<p>2. <strong>趋势识别</strong>: 通过对比分析不同数据源的信息，识别出了关键的舆情发展趋势。</p>\n\n<p>3. <strong>用户行为</strong>: 论坛数据反映了用户的真实态度和参与度，为舆情评估提供了重要参考。</p>\n\n<p>4. <strong>建议措施</strong>: 建议持续监控相关话题的发展，及时调整应对策略。</p>\n    </div>\n</section>\n\n        \n<div class=\"charts-container\">\n    <div class=\"chart-grid\">\n        <div class=\"chart-item\">\n            <canvas id=\"sentimentChart\"></canvas>\n        </div>\n        <div class=\"chart-item\">\n            <canvas id=\"sourceChart\"></canvas>\n        </div>\n        <div class=\"chart-item\">\n            <canvas id=\"timelineChart\"></canvas>\n        </div>\n        <div class=\"chart-item\">\n            <canvas id=\"forumChart\"></canvas>\n        </div>\n    </div>\n</div>\n\n<script src=\"https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js\"></script>\n<script>\n// 情感分析饼图\nconst sentimentCtx = document.getElementById('sentimentChart').getContext('2d');\nconst sentimentChart = new Chart(sentimentCtx, {\"type\": \"pie\", \"title\": \"情感分布分析\", \"data\": {\"labels\": [\"正面\", \"中性\", \"负面\"], \"data\": [0, 0, 0], \"backgroundColor\": [\"#4CAF50\", \"#FFC107\", \"#F44336\"]}, \"options\": {\"responsive\": true, \"plugins\": {\"legend\": {\"position\": \"bottom\"}, \"title\": {\"display\": true, \"text\": \"舆情情感倾向分布\"}}}});\n\n// 数据源柱状图\nconst sourceCtx = document.getElementById('sourceChart').getContext('2d');\nconst sourceChart = new Chart(sourceCtx, {\"type\": \"bar\", \"title\": \"数据源分布\", \"data\": {\"labels\": [\"查询引擎\", \"媒体引擎\", \"洞察引擎\"], \"datasets\": [{\"label\": \"数据量\", \"data\": [0, 0, 0], \"backgroundColor\": [\"#2196F3\", \"#9C27B0\", \"#FF9800\"], \"borderColor\": [\"#2196F3\", \"#9C27B0\", \"#FF9800\"], \"borderWidth\": 1}]}, \"options\": {\"responsive\": true, \"plugins\": {\"legend\": {\"display\": false}, \"title\": {\"display\": true, \"text\": \"各数据源贡献度\"}}, \"scales\": {\"y\": {\"beginAtZero\": true}}}});\n\n// 时间线图表\nconst timelineCtx = document.getElementById('timelineChart').getContext('2d');\nconst timelineChart = new Chart(timelineCtx, {\"type\": \"line\", \"title\": \"活动时间线\", \"data\": {\"labels\": [\"13:00\"], \"datasets\": [{\"label\": \"活动量\", \"data\": [1], \"borderColor\": \"#3498db\", \"backgroundColor\": \"rgba(52, 152, 219, 0.1)\", \"tension\": 0.4, \"fill\": true}]}, \"options\": {\"responsive\": true, \"plugins\": {\"legend\": {\"display\": true}, \"title\": {\"display\": true, \"text\": \"论坛活动时间分布\"}}, \"scales\": {\"y\": {\"beginAtZero\": true}}}});\n\n// 论坛统计图表\nconst forumCtx = document.getElementById('forumChart').getContext('2d');\nconst forumChart = new Chart(forumCtx, {\"type\": \"doughnut\", \"title\": \"论坛数据统计\", \"data\": {\"labels\": [\"帖子数\", \"评论数\", \"活跃用户\"], \"datasets\": [{\"data\": [0, 0, 0], \"backgroundColor\": [\"#e74c3c\", \"#f39c12\", \"#2ecc71\"], \"borderWidth\": 2, \"borderColor\": \"#ffffff\"}]}, \"options\": {\"responsive\": true, \"plugins\": {\"legend\": {\"position\": \"bottom\"}, \"title\": {\"display\": true, \"text\": \"论坛活动概况\"}}}});\n</script>\n\n<style>\n.charts-container {{\n    padding: 20px;\n    background: #f8f9fa;\n    border-radius: 8px;\n    margin: 20px 0;\n}}\n\n.chart-grid {{\n    display: grid;\n    grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(400px, 1fr));\n    gap: 20px;\n}}\n\n.chart-item {{\n    background: white;\n    padding: 15px;\n    border-radius: 8px;\n    box-shadow: 0 2px 4px rgba(0,0,0,0.1);\n}}\n\n.chart-item canvas {{\n    max-height: 300px;\n}}\n\n@media (max-width: 768px) {{\n    .chart-grid {{\n        grid-template-columns: 1fr;\n    }}\n}}\n</style>\n\n        \n<footer class=\"report-footer\">\n    <div class=\"footer-content\">\n        <div class=\"footer-section\">\n            <h3>数据源信息</h3>\n            <ul class=\"source-list\">\n                <li>无特定源文件</li>\n            </ul>\n        </div>\n        <div class=\"footer-section\">\n            <h3>生成信息</h3>\n            <p>报告生成耗时: 0.00 秒</p>\n            <p>数据处理引擎: 智能舆情分析系统</p>\n            <p>版本: v1.0.0</p>\n        </div>\n    </div>\n    <div class=\"footer-bottom\">\n        <p>&copy; 2024 智能舆情分析平台. 本报告由AI自动生成，仅供参考。</p>\n    </div>\n</footer>\n\n    </div>\n    \n    \n<script>\n// 暗色模式切换\nfunction toggleDarkMode() {\n    document.body.classList.toggle('dark-mode');\n    const isDark = document.body.classList.contains('dark-mode');\n    localStorage.setItem('darkMode', isDark);\n}\n\n// 页面加载时恢复暗色模式设置\ndocument.addEventListener('DOMContentLoaded', function() {\n    const isDark = localStorage.getItem('darkMode') === 'true';\n    if (isDark) {\n        document.body.classList.add('dark-mode');\n    }\n});\n\n// 平滑滚动\ndocument.querySelectorAll('a[href^=\"#\"]').forEach(anchor => {\n    anchor.addEventListener('click', function (e) {\n        e.preventDefault();\n        const target = document.querySelector(this.getAttribute('href'));\n        if (target) {\n            target.scrollIntoView({\n                behavior: 'smooth',\n                block: 'start'\n            });\n        }\n    });\n});\n</script>\n\n    \n<script src=\"https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/html2pdf.js/0.10.1/html2pdf.bundle.min.js\"></script>\n<script>\nfunction exportToPDF() {\n    const element = document.querySelector('.report-container');\n    const opt = {\n        margin: 1,\n        filename: 'report.pdf',\n        image: { type: 'jpeg', quality: 0.98 },\n        html2canvas: { scale: 2 },\n        jsPDF: { unit: 'in', format: 'letter', orientation: 'portrait' }\n    };\n    \n    // 隐藏操作按钮\n    const buttons = document.querySelector('.action-buttons');\n    if (buttons) {\n        buttons.style.display = 'none';\n    }\n    \n    html2pdf().set(opt).from(element).save().then(() => {\n        // 恢复操作按钮\n        if (buttons) {\n            buttons.style.display = 'block';\n        }\n    });\n}\n</script>\n\n</body>\n</html>\n",
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+    "query": "武汉大学舆情分析",
+    "insight_report": "# 珞珈山舆情全景报告  \n**“百年名校的骄傲、焦虑与烟火气”**  \n> 数据周期：2024-03-01 至 2024-04-30  \n> 监测平台：微博、抖音、B 站、小红书、知乎、贴吧、树洞等 12 个信源  \n> 情感样本：≈ 210 万条有效文本、3.8 亿次阅读、420 万条互动\n\n---\n\n## 一、百年校史：从“薛定谔的起点”到“共享的青春现场”\n\n| 维度 | 高光片段 | 争议点 | 情绪占比 |\n|---|---|---|---|\n| 1893 VS 1913 | 抖音#国立武汉大学门楼# 1.2 万条模仿“学大汉武立国”倒读梗 | 贴吧“80 周年还是 100 周年”贴 15 页楼，**“荒诞”21%** | 自豪 38% / 吐槽 34% |\n| 樱花季 | 微博#武大樱花预约# 3.8 亿阅读 | “抢票像春运”暴躁 34%，安慰陌生人 27% | 浪漫 42% / 焦虑 28% |\n| 校友记忆 | 知乎匿名答 2.7 万赞：*“百年光阴也就一坡之隔”* | 00 后主播带货雪糕：“母校变景点？” | 怀旧 45% / 商业化 21% |\n\n> **结论**：历史是武大人共同的“开放剧本”，人人可改台词，却从未离场。\n\n---\n\n## 二、学科与科研：从“世界第一”到“工资条沉默”\n\n| 学科 | 高光叙事 | 焦虑痛点 | 情感走势 |\n|---|---|---|---|\n| **测绘遥感** | 知乎“世界第一”4.5 万赞 | 硕士春招中位数 7.2k，“买不起武汉一平米” | 自豪↓55%→51% / 焦虑↑17%→24% |\n| **法学** | 省考“双第一”报喜九宫格 | 红圈所实习 5k 不包宿，“法学生的温柔铠甲”裂缝 | 温情↓18%→14% / 考公↑6%→11% |\n| **口腔医学** | B 站“阿牙”拔牙 300 万播 | 规培时薪 < 奶茶店，“连筷子都拿不稳” | 信赖 12%→10% / 规培累 5%→9% |\n| **病毒学** | 抖音“00 后通宵 WB”120 万赞 | 后台 3.7% 私信含“猝死”关键词 | 敬意 8%→6% / 科研高压 5% |\n\n> **结论**：学科光芒没有熄灭，只是被年轻人的房租、夜班、脱发折射得更立体。\n\n---\n\n## 三、人才与师资：院士隔壁的“二等公民”\n\n| 指标 | 官方数字 | 学生体感 | 舆情热词 |\n|---|---|---|---|\n| 全职院士 | 11 人 | “院士把卫星数据当糖果发” vs “PCR 仪排三周” | **“资源落差”** |\n| 博雅计划 | 淘汰率 20% | “神仙打架”课表刷屏 | **“卷到凌晨三点”** |\n| 诺奖光环 | 谢克曼返校演讲 | “失败是科研入场券”弹幕 80 万播 | **“含金量飙升”** |\n\n> **结论**：顶尖师资是珞珈山最强磁场，也是“内部不平等”最显眼坐标。\n\n---\n\n## 四、校园文化与国际化：樱花、讲坛与学分坑\n\n| 场景 | 浪漫叙事 | 现实裂缝 | 情感两极 |\n|---|---|---|---|\n| 樱花节 | 小红书 10 万赞“童话滤镜” | #武汉人挤不进武大# 3.8 万条愤怒 | 游客 47% / 学生 36% |\n| 珞珈讲坛 | 京都大学学生朗诵《将进酒》 80 万播 | 哈佛交换“300 美元房租劝退普通家庭” | 文化共振 58% / 性价比 31% |\n| 海外校区 | “高级游学”抖音 460 万播 | “学分坑比房租更可怕” | 理想 42% / 质疑 37% |\n\n> **结论**：樱花年年开，**浪漫与焦虑的拉锯**也年年更新。\n\n---\n\n## 五、社会服务：从“家门口的国家队”到“光谷房租推手”\n\n| 议题 | 正向案例 | 负面/焦虑 | 情感分布 |\n|---|---|---|---|\n| **长江大保护** | 渔民放流中华鲟 32.7 万赞 | —— | 非常正面 64% |\n| **抗疫记忆** | “救命盒”试剂、“ECMO 拉回父亲” | 科研经费、医生待遇 28% | 心疼+致敬 60% |\n| **乡村振兴** | “珞珈红”茶叶、菌菇大王爷爷 | 销路隐忧 10% | 期待 55% |\n| **大科学装置** | “给原子拍 CT” 4.3 万赞 | 光谷房租一年涨 12% | 感谢 38% / 生活不易 29% |\n\n> **结论**：武大让湖北人既谈亲人又谈底气，**“感谢”与“房租焦虑”并存**是最市井的温度。\n\n---\n\n## 六、结论：珞珈山的三重面孔\n\n| 面孔 | 关键词 | 数据注脚 |\n|---|---|---|\n| **骄傲** | 世界第一学科、11 位院士、抗疫硬核 | 自豪声量 51% |\n| **焦虑** | 房租、规培、绩点、抢票 | 焦虑声量 24% |\n| **烟火气** | 樱花滤镜、校史段子、菌菇大王 | 温情/怀旧 45% |\n\n> **一句话总结**：  \n> 在珞珈山，**百年名校不是博物馆，而是一场永不停更的青春现场**——  \n> 你可以用任何姿势与它发生关系，它也用所有情绪回应你：  \n> *骄傲给你翅膀，焦虑给你重量，烟火气给你继续生活的理由。*",
+    "media_report": "# 深度研究报告\n\n好的，这是根据您提供的数据格式化的Markdown报告。\n\n# 武汉大学：历史、地位与综合概览\n\n武汉大学，简称“武大”，坐落于湖北省武汉市，是一所中华人民共和国教育部直属的综合性全国重点大学。作为国家“985工程”、“211工程”重点建设高校，武汉大学亦是首批“双一流”建设高校之一，体现了其在中国高等教育体系中的卓越地位与重要影响力。学校的办学历史源远流长，可追溯至1893年由晚清湖广总督张之洞创办的自强学堂，历经传承演变，于1928年定名为国立武汉大学，是近代中国首批国立综合性大学之一。2000年，武汉大学与武汉水利电力大学、武汉测绘科技大学、湖北医科大学合并组建新的武汉大学，学科优势进一步整合，综合实力显著增强。学校学科实力雄厚，在教育部第四轮学科评估中，其马克思主义理论、地球物理学、测绘科学与技术、图书情报与档案管理4个学科获评顶尖的A+等级，A类学科总数达19个，位居全国高校前列。在全球范围内，其遥感技术学科高居世界第一，水资源工程、图书情报科学等学科也处于世界领先地位。凭借卓越的学科建设成就，学校共有11个学科入选国家“双一流”建设名单。校园依山傍水，坐拥珞珈山，环绕东湖，自然风光与人文景观交相辉映，被誉为中国最美的大学校园之一。\n\n## 学术实力与优势学科\n\n武汉大学学术实力雄厚，科研成果卓著。根据科睿唯安2024年数据，学校有18个学科进入ESI（基本科学指标数据库）全球排名前1%，彰显了其强大的国际学术影响力。在国内学科评估中，武汉大学同样表现卓越。根据教育部第四轮学科评估结果，其马克思主义理论、地球物理学、测绘科学与技术、图书情报与档案管理4个一级学科获评A+（位列全国前2%），达到全国顶尖水平。此外，法学、生物学、软件工程、公共管理等多个学科也获评A（位列全国前2%-5%），学科优势全面。值得一提的是，其遥感技术学科更是高居全球排名榜首，在软科世界大学学术排名中，武汉大学也连续多年稳居世界百强。学校的科研创新能力依托于世界一流的科研平台，拥有测绘遥感信息工程、水资源与水电工程科学、病毒学、杂交水稻和软件工程等5个国家重点实验室，以及2个国家工程技术研究中心和多个教育部重点实验室。凭借这些平台，武汉大学不仅在国际核心期刊上产出大量高水平学术成果，还深度参与了三峡工程、南水北调等国家重大工程项目的科研攻关，展现了其服务国家战略需求的强大能力。\n\n## 校园环境与人文底蕴\n\n武汉大学素有“中国最美大学”之称，其独特的校园风光源于自然山水与人文建筑的完美交融。校园坐落于长江之畔，东湖之滨，以珞珈山为屏，东湖水为镜。其早期校园规划是中国近代大学校园建设的佳作与典范，开创性地实行了功能分区，并巧妙运用对景、借景等中国传统园林手法，依山就势，将建筑群有机融入自然，造就了湖光山色、钟灵毓秀的整体环境。春日里的樱花大道是武大最负盛名的景观，当樱花盛开，花影与琅琅晨读声交织，“历史与青春在此共书一页”。\n\n校园的标志性建筑群始建于1930年代，是中国近代唯一完整规划并于短时间内建成的大学建筑群。校门口庄重的牌坊正面刻有“国立武汉大学”，背面则题写着“文法理工农医”，彰显了其作为综合性大学的宏大学术视野。这些建筑的设计理念以“中国固有之形式”为基调，实现了中西合璧的完美融合。其外观呈现飞檐斗拱、琉璃瓦顶等中式古典特征，整体布局遵循“轴线对称、主从有序”的传统原则；内部则采用了钢筋混凝土等当时先进的西方建筑技术与结构，并融入了罗马式、拜占庭式等西方古典元素。沿着樱花大道拾级而上，便是以老斋舍为代表的建筑群，其依山而建，形似布达拉宫，气势磅礴。而位于狮子山顶、作为校园至高点和精神象征的老图书馆，以其巍峨的八角飞檐，让人心生敬仰。此外，“珞珈山十八栋”别墅群则是当年为吸引顶尖名师鸿儒而建，见证了学校对人才的尊崇。\n\n正是这种山水与建筑、自然与人文的和谐统一，孕育了武汉大学独特的人文精神。庄严厚重的历史建筑群沉淀了自1893年“自强学堂”以来的百年风骨，而秀美的自然景色则赋予了校园自由开放的灵气，从而形成了武大特有的“珞珈文化”和校园精神。\n\n## 杰出校友与社会贡献\n\n武汉大学自创立以来，始终以培养顶尖人才为己任，为中国乃至世界的社会发展输送了无数栋梁之才。这些杰出校友遍布各行各业，以其卓越成就彰显了母校“自强、弘毅、求是、拓新”的精神。\n\n在政界，武汉大学培养了对中国近现代史产生深远影响的杰出人物。中国共产党的创始人之一、中华人民共和国开国元勋董必武，以及同为中共创始人的陈潭秋和党的重要领导人罗荣桓等革命先驱，都与武汉大学有着深厚的渊源。他们为中国的革命事业和新中国的建立与发展作出了不可磨灭的贡献，是武大校友中的光辉典范。\n\n在商界，武大校友引领着时代的浪潮。小米公司的创始人、同时担任全国人大代表的雷军，以其创新精神和技术远见，深刻改变了全球智能手机和物联网行业的格局。泰康保险集团创始人陈东升、卓尔控股有限公司董事长阎志以及华人实业家与慈善家黄彰任等企业家，都在各自的领域取得了非凡的商业成就，是中国经济发展的重要推动力量。\n\n在学术殿堂，武大学子同样星光璀璨。中国现代地质学之父李四光，为中国石油勘探事业立下了不朽功勋。曾在武汉大学任教的诺贝尔物理学奖得主杨振宁，其提出的“杨-米尔斯理论”是现代物理学的基石之一。新晋杰出校友、免疫学家董晨，则在细胞免疫研究领域取得了世界级的成果。\n\n在文化与法律界，著名学者易中天以其独特的视角和生动的语言，极大地推动了中国历史文化的普及。艺术大师吴冠中被誉为中国现代艺术的泰斗，其作品融合中西，影响深远。著名法学家端木正曾任最高人民法院副院长，为中国的法治建设作出了卓越贡献。\n\n从政界元勋到商界巨擘，从科学泰斗到文化大家，武汉大学培养的杰出人才不胜枚举。他们的奋斗与贡献，不仅是个人价值的实现，更是武汉大学卓越人才培养成果的生动证明，深刻体现了其对社会进步和人类发展的深远影响。\n\n## 国际合作与未来展望\n\n武汉大学坚定不移地推进国际化办学战略，致力于提升全球学术声誉与国际影响力。截至2024年底，学校已与全球53个国家和地区的374所大学及科研机构建立了紧密的合作关系，其中包括哈佛大学、耶鲁大学、牛津大学、剑桥大学、东京大学、多伦多大学等世界名校。学校积极开展覆盖美洲、欧洲、亚洲多地的学生交换与联合培养项目，例如获国家留学基金委批准的“中法医工交叉创新型人才培养项目”等创新型人才国际合作培养项目。在中外合作办学方面，与美国杜克大学强强联手创办的昆山杜克大学，开创了中国“985工程”高校与世界顶尖大学合作办学的成功典范。此外，武汉大学自2006年起便积极参与汉语国际推广，在海外合作建立了多所孔子学院。\n\n展望未来，在“双一流”建设的背景下，武汉大学将继续以更高水平的开放姿态，加强全方位国际交流。最新的“软科世界大学学术排名”显示，武汉大学已连续三年稳居世界百强，这为其全球声誉的提升提供了有力证明。学校将继续围绕国家重大战略需求，通过加强学科建设、提升师资水平与科研实力，深化与世界知名高校的合作，持续增强其在全球高等教育领域的竞争力，向着建成中国特色、世界一流大学的宏伟目标不断迈进。\n\n## 结论\n\n综上所述，武汉大学不仅是中国高等教育体系中的璀璨明珠，更是一所历史底蕴、学术实力与人文精神交相辉映的顶尖学府。从晚清自强学堂的百年传承，到“985工程”与“双一流”建设的核心成员，其卓越地位毋庸置疑。学校凭借在遥感、测绘等领域的全球领先优势和雄厚的综合科研实力，为国家重大战略需求提供了强有力的智力支持。其独一无二的珞珈山水与中西合璧的古典建筑群，共同构筑了“中国最美大学”的诗意画卷，孕育了独特的珞珈文化。遍布全球各行各业的杰出校友，更是其“自强、弘毅、求是、拓新”校训精神的生动体现。展望未来，武汉大学正以更加开放的姿态深化国际合作，朝着建成中国特色、世界一流大学的宏伟目标稳步前行，续写其辉煌篇章。",
+    "query_report": "# 武汉大学综合报告\n\n## 武汉大学历史与概况\n\n武汉大学的历史可追溯至1893年湖广总督张之洞创办的自强学堂，最初专注于外语和商务人才培养。历经多次重组和更名，包括1902年改为方言学堂、1913年改建为国立武昌高等师范学校，以及1926年合并多校成立国立武昌中山大学。1928年，正式组建国立武汉大学，下设文、理、工、法四个学院，标志着现代武汉大学的诞生。此后，学校于1932年迁至珞珈山，并逐步扩展为涵盖文、法、理、工、农、医等多学科的综合性大学。校园建筑群坐落于湖光山色的珞珈山，风格中西合璧，布局开敞，山水相接，轴线明晰，设计精巧，堪称中国近代大学校园建筑的典范，其中老图书馆及老斋舍建筑群为国家文物保护单位，校史馆所在的老图书馆是武大悠久历史与人文精神的杰出代表。文化底蕴深厚，如“十八栋”已成为“历史文化教育基地”和“爱国主义教育基地”，弘扬优秀校园文化，1938年周恩来曾在珞珈山“十八栋”设立国共合作抗日机构。名人校友辈出，包括国际知名学者如加拿大McMaster大学终身正教授Xiaolin Wu、新不伦瑞克大学终身正教授Yun Zhang，以及国内杰出人士如深圳市政协副主席李连和、鞍钢集团总经理张晓刚。在中国高等教育中，武汉大学位列“双一流A类”、“985工程”和“211工程”重点建设高校，拥有11个“双一流”建设学科，在华中地区高校排名第一。国际排名方面，学校在THE、QS、USNews、软科等世界大学评价机构的平均排名从2017年的323位上升至2021年的187位，全面进入全球前200，自然指数世界排名全球第35位，ES世界排名有20个专业进入全球前1%，其中测绘遥感学科全球第一。科研成就卓著，学校连续在Nature、Science、Cell上发表高水平成果，研发的移动测量车、杂交水稻和珞珈系列卫星服务国家战略，连续三年获得国家科技进步奖一等奖，在高校科技进步贡献100强排行榜位居全国第四。此外，学校拥有770人（次）“国字号”人才，包括18名院士，师资力量雄厚。武汉大学以其卓越的教学质量、科研实力和130年的历史文化底蕴，始终与国家和民族在自强的道路上“同频共振”，成为国家自强之路的重要象征，影响力深远。\n\n## 学科设置与学术实力\n\n武汉大学作为中国顶尖综合性大学，学科门类齐全，科研实力雄厚，在国内外享有较高声誉。根据2024年最新排名数据，学校在泰晤士高等教育世界大学排名中位列第134位，软科世界大学学术排名（ARWU）中位列第89位，QS世界大学排名中位列第194位，在国内高校中稳居前列。\n\n在学科建设方面，武汉大学拥有11个双一流建设学科，涵盖哲学、法学、马克思主义理论、化学、临床医学等优势领域。其中，法学位列全国前3%（第2名），马克思主义理论位列前3%（第3名），化学位列前7%（第13名），临床医学位列前20%（第21名）。管理学整体排名全国第三，图书情报与档案管理专业更是排名全国第一。化学学科作为湖北省重点学科和优势特色学科群的支撑学科，2018年进入ESI世界排名前1%，目前已接近2‰。\n\n根据2022年2月24日教育部、财政部、国家发展改革委公布的第二轮\"双一流\"建设高校及建设学科名单，武汉大学\"双一流\"建设学科完全按照教育部颁发的学科目录进行认定，不再参考各类世界大学排名。学校作为首批\"双一流\"建设高校，现有普通本科生29450人，硕士研究生20085人，博士研究生8616人，形成了完整的人才培养体系。\n\n科研实力方面，武汉大学2024年发表SCIE和SSCI国际论文10654篇，位居全球前列，高被引科学家23人次（全球第55位），展现出强大的学术影响力。学校科研成果丰硕，包括在重要学术期刊发表论文、申请发明专利、出版专著、获得省部级以上成果奖、获批国家级人才项目等。仅2023年一年，就有学院获批国家社科基金项目8项（含重点项目2项），省部级项目3项，以及多项省厅级和横向课题。学校还取得了87项省部级科技进步奖和人文社科优秀成果奖，62项市级奖项，科研经费合同总额达3.7亿元，出版专著98部。特别是在高场固体核磁分析领域达到领先水平，为结构生物学、材料科学、清洁能源等前沿领域提供重要支撑。\n\n学校课程设置具有鲜明的人文与科学交叉理念，将自然科学与应用科学、社会科学和艺术人文三个学部的跨学科专业与传统专业课程有机结合。武汉大学与华中科技大学共同构成湖北省高等教育\"双核引擎\"，贡献了全省六成以上的科研产出，已形成覆盖理工农医经管法多学科的完整体系，在\"双一流\"建设中表现突出，正稳步向世界一流大学目标迈进。\n\n## 校园环境与建筑特色\n\n武汉大学校园环境以珞珈山为依托，融合自然景观与人文建筑，形成独特的校园文化氛围。校园内著名的樱花大道是春季赏樱的最佳地点，每当花开时节，如云似雪的樱花铺满道路，宛如梦幻花海长廊，吸引络绎不绝的赏花人潮。老图书馆作为民国时期的建筑代表，采用中西合璧的宫殿式设计，以花岗岩为主色调，庄重大方，其正门上方镶有老子手持竹简的镂空铁画像，增添传统神韵。图书馆始建于1917年，1935年迁至现址，1985年又建成新图书馆，历史悠久，藏书丰富。与之相连的老斋舍建筑群沿山而建，由四栋宿舍楼通过三座拱门相连，每栋以《千字文》命名，形成天、地、玄、黄等16个斋舍，体现深厚文化底蕴。建筑整体设计巧妙，外墙四角削斜，檐牙高啄，带有中国传统建筑神韵，入口处修有多层阶梯（百步梯），气势恢宏。整体建筑群布局精巧，轴线明晰，与樱花娇嫩形成鲜明对比，共同构成武汉大学“近现代中国大学校园建筑典范”的特色。近年来，学校完成了文理学部图书馆新馆扩建、学生公寓等21项工程，并建设了人才公寓等7项项目，汉林广场的修建实现了南北校区无缝对接，新图书馆、万林艺术博物馆等现代建筑相继落成，这些新建筑在设计中延续了传统元素如绿瓦屋顶、灰砖墙和抬升基座，既传承了百年学府的遗产，又展现了创新精神。校园内古色古香的建筑、浓郁的学习氛围、多姿多彩的校园生活以及宜人的自然环境，无一不流露出非凡魅力和丰富内涵，吸引无数游客和学者，营造出浓厚的历史与学术氛围。\n\n## 师资力量与学生生活\n\n武汉大学拥有雄厚的师资力量，截至2024年9月，学校共有专任教师2487人，其中具有高级职称的专任教师2318人（含正高级1102人，副高级1216人），占专任教师的比例为93.20%；具有研究生学位（硕士和博士）的教师比例高，队伍规模合理、结构优化、素质优良。知名学者包括中国工程院院士刘经南教授等担任首席顾问，学校注重高水平教师队伍建设，并逐步提高教师国际化水平，形成评价公正、开放包容的一流师资管理模式。硬件设施完善，建有现代化教学区、实验实训区、图书馆、体育馆及配备独立卫浴和空调的学生公寓，梅园食堂等餐饮场所提供优质服务。学校专注于小而精、与国际接轨的教育模式，为学生提供优质的科研条件和个性化指导。学生规模方面，学校注重高质量培养，同时拥有丰富的社团活动，包括学术类、实践类、艺术类、体育类和公益类等79个学生社团，支持学生通过专业赛事、暑期社会实践（如辩论队活动，由新闻与传播学院学生陈铭担任队长）等项目发展兴趣和锻炼能力，校园生活设施齐全，为学生创造了全面的学术与生活体验。\n\n## 国际合作与社会贡献\n\n武汉大学在国际合作与社会贡献方面取得了显著成就。学校于2006年成立了国际问题研究院，推动跨学科国际问题研究与人才培养，为国际问题研究提供智力支持，社会服务能力和社会影响力不断增强。在国际交流方面，武汉大学积极开展港澳台学生教育管理，并组织专题调研活动，建立了国际交流部负责学生出国事务。学校与埃塞俄比亚等非洲国家建立了重要战略合作伙伴关系，将中非合作作为国际交流的重要方向，同时与耶鲁大学等国际知名高校开展兼具人才培养与社会服务功能的国际合作项目。此外，武汉大学的国际服务项目为学生提供海外学习和研究机会，推动高层次国际交流。毕业生就业方面，学校培养的人才受到国际知名企业如普华永道的青睐，通过海外学子招聘计划（CSI）等渠道，毕业生在国内外职场展现出广泛影响力。普华永道等企业为武汉大学毕业生提供年薪8-15万元的优厚待遇，特别重视'双师型'人才和具有专业职称的人员。学校还通过发挥毕业生就业和社会评价对人才培养的反馈机制效用，建立了多层次、宽领域、立体化的国际合作与交流体系，体现了武汉大学在国际化教育和社会服务方面的卓越贡献。\n\n## 结论\n\n综上所述，武汉大学作为一所拥有130年悠久历史的顶尖综合性大学，在历史底蕴、学科建设、科研实力、校园环境、师资力量、国际合作等方面均表现出色。学校不仅在国内高等教育中稳居前列，位列“双一流A类”、“985工程”和“211工程”重点建设高校，还在国际排名中持续提升，全面进入全球前200。学科门类齐全，拥有11个双一流建设学科，科研产出丰硕，师资力量雄厚，校园环境优美融合自然与人文特色。通过广泛的国际合作和社会贡献，武汉大学培养了众多杰出人才，为国家和社会发展提供了重要支持。未来，学校有望继续发挥其综合优势，稳步向世界一流大学目标迈进，为国家自强和全球高等教育发展做出更大贡献。",
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<div class=\"report-container\">\n        <header class=\"report-header\">\n            <button class=\"print-button\" onclick=\"window.print()\">🖨️ 打印/导出PDF</button>\n            <h1>武汉大学舆情分析报告</h1>\n            <p id=\"generation-time\"></p>\n        </header>\n\n        <main class=\"grid-container\">\n            <!-- 执行摘要 -->\n            <section class=\"card grid-col-span-2 executive-summary\">\n                <div class=\"card-header\">\n                    <span class=\"icon\">📝</span>\n                    <h2>执行摘要</h2>\n                </div>\n                <p>基于对'未知主题'的多维度分析，本报告整合了深度洞察、媒体监测和查询分析的结果。</p>\n            </section>\n\n            <!-- 关键发现 -->\n            <section class=\"card grid-col-span-2\">\n                <div class=\"card-header\">\n                    <span class=\"icon\">💡</span>\n                    <h2>关键发现</h2>\n                </div>\n                <div id=\"key-findings-list\">\n                    <div class=\"finding-item\">\n                        <div class=\"finding-importance importance-medium\"></div>\n                        <div class=\"finding-content\">\n                            <h3>数据收集完成</h3>\n                            <p>成功收集了来自三个分析引擎的数据</p>\n                            <span class=\"finding-source\">来源: 系统</span>\n                        </div>\n                    </div>\n                </div>\n            </section>\n\n            <!-- 情感分析 -->\n            <section class=\"card grid-col-span-2\">\n                <div class=\"card-header\">\n                    <span class=\"icon\">📊</span>\n                    <h2>情感分析</h2>\n                </div>\n                <div class=\"sentiment-container\">\n                    <div class=\"sentiment-chart\">\n                        <canvas id=\"sentimentChart\" aria-label=\"情感分布饼图\" role=\"img\"></canvas>\n                    </div>\n                    <div class=\"sentiment-details\">\n                        <p class=\"overall\">\n                            整体情感倾向: <span class=\"overall-value-neutral\">中性</span>\n                        </p>\n                        <h3>关键情感驱动因素:</h3>\n                        <ul>\n                            <li>数据分析</li>\n                            <li>系统处理</li>\n                        </ul>\n                    </div>\n                </div>\n            </section>\n\n            <!-- 风险评估 -->\n            <section class=\"card\">\n                <div class=\"card-header\">\n                    <span class=\"icon\">⚠️</span>\n                    <h2>风险评估</h2>\n                </div>\n                <div class=\"risk-level medium\">\n                    风险等级: 中等\n                </div>\n                <div class=\"risk-assessment-grid\">\n                    <div>\n                        <h3>主要风险因素</h3>\n                        <ul>\n                            <li>数据处理限制</li>\n                        </ul>\n                    </div>\n                    <div>\n                        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</tr>\n                    </tbody>\n                </table>\n            </section>\n            \n            <!-- 时间线事件 (处理空数据) -->\n            <section class=\"card grid-col-span-2\">\n                <div class=\"card-header\">\n                    <span class=\"icon\">🗓️</span>\n                    <h2>关键时间线事件</h2>\n                </div>\n                <p>本次分析未发现关键时间节点事件。</p>\n            </section>\n\n        </main>\n\n        <footer class=\"appendix\">\n            <p>本报告由自动化分析系统生成。数据来源：内部数据引擎。© 2024</p>\n        </footer>\n    </div>\n\n    <!-- 引入Chart.js库 -->\n    <script src=\"https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js\"></script>\n    <script>\n        // 动态设置报告生成时间\n        document.getElementById('generation-time').textContent = `报告生成于: ${new Date().toLocaleString('zh-CN')}`;\n\n        // 等待DOM加载完成后执行图表渲染\n        document.addEventListener('DOMContentLoaded', function () {\n            // 从输入数据中获取情感分析结果\n            const sentimentData = {\n                positive: 0.33,\n                neutral: 0.34,\n                negative: 0.33\n            };\n\n            const ctx = document.getElementById('sentimentChart').getContext('2d');\n            \n            new Chart(ctx, {\n                type: 'doughnut',\n                data: {\n                    labels: ['积极', '中性', '消极'],\n                    datasets: [{\n                        label: '情感分布',\n                        data: [\n                            sentimentData.positive * 100, \n                            sentimentData.neutral * 100, \n                            sentimentData.negative * 100\n                        ],\n                        backgroundColor: [\n                            '#28a745', // 积极 (绿色)\n                            '#6c757d', // 中性 (灰色)\n                            '#dc3545'  // 消极 (红色)\n                        ],\n                        borderColor: '#ffffff',\n                        borderWidth: 3,\n                        hoverOffset: 4\n       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                 label += context.parsed.toFixed(2) + '%';\n                                    }\n                                    return label;\n                                }\n                            }\n                        },\n                        title: {\n                            display: true,\n                            text: '情感倾向分布',\n                            font: {\n                                size: 16\n                            },\n                            padding: {\n                                top: 10,\n                                bottom: 20\n                            }\n                        }\n                    }\n                }\n            });\n        });\n    </script>\n</body>\n</html>",
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@@ -0,0 +1,98 @@
+# 2023-2024时代少年团舆情深度洞察报告  
+> **“光与裂缝”：当少年成为放大镜下的全民议题**
+
+---
+
+## 🔍 一、舆论全景：一条“情绪过山车”  
+| **指标** | **2023** | **2024** | **变化** |
+|---|---|---|---|
+| 正面情感 | 54% | 60% | ↑6pp |
+| 负面情感 | 28% | 25% | ↓3pp |
+| 私生相关日均话题量 | 1.4万 | 2.3万 | ↑64% |
+| 豆瓣“脱粉回踩”帖环比 | — | +180% | — |
+
+> **关键词云两极**  
+> 正面：**少年感**、**全开麦稳**、**双向奔赴**  
+> 负面：**私生**、**麦麸**、**站桩唱**、**粉丝互撕**
+
+**🔥 最滚烫场景**  
+- **上海“加冠礼”演唱会**  
+  ▪️ 深圳18岁女孩手绘应援扇→92万赞  
+  ▪️ 马嘉祺《写你》舞台弹幕“泪目”刷屏→3.7亿阅读  
+
+**💔 最刺痛场景**  
+- **演唱会安检风波**  
+  ▪️ 话题#时团上海演唱会安检无底线#24h阅读**3亿**  
+  ▪️ 粉丝哭诉视频弹幕“霸凌”刷屏→900万播放  
+
+---
+
+## ⚔️ 二、粉丝文化 × 路人观感：冲突现场实录  
+
+| **冲突场景** | **粉丝逻辑** | **路人反弹** | **数据注脚** |
+|---|---|---|---|
+| **广州地铁应援贴纸** | “只贴3小时，天亮就撕” | “地铁牛皮癣” | 投诉量↑300% |
+| **《花少7》弹幕刷屏** | “表达爱意” | “关弹幕保智商” | 弹幕密度10秒7次 |
+| **酸奶代言控评** | “感谢金主霸霸” | 官方被迫关评 | 负向情感32% |
+
+> **豆瓣高赞提问**  
+> 《粉丝能不能别抢我回家地铁？》→热榜第5  
+
+---
+
+## 📉 三、成员危机复盘：以“307”事件为例  
+
+| **阶段** | **舆情温度** | **关键动作** | **民意拐点** |
+|---|---|---|---|
+| **爆发** | -68 | 112字声明被批模版 | “学霸人设翻车”47万赞 |
+| **裂缝** | -42 | B站《这一年他有多累》380万播放 | “复读”“等你”抬头 |
+| **转折** | -5 | 素颜中戏报名被偶遇 | “给小孩第二次机会”58万赞 |
+| **长尾** | +17 | 粉丝自律打卡群“今日学习8h” | 舆情回正 |
+
+> **金句**  
+> “对307的恶意，其实是对自己失败的投射。”——知乎匿名答主3.4万赞  
+
+---
+
+## 🎧 四、作品口碑：流量放大镜下的舞台质检  
+
+| **平台** | **评分/情感** | **关键评论** |
+|---|---|---|
+| **豆瓣** | 5.7（五星&一星各40%） | “编曲野心大，人声撑不起” |
+| **QQ音乐弹幕** | 正向高频：**转音杀疯** | 重复刷屏2000+ |
+| **B站** | 技术贴澄清↑ | 耳返事故±20音分分析 |
+| **猫眼想看** | 路人占比27%→**新峰值** | “想验货”关键词突增 |
+
+---
+
+## 💰 五、商业价值：品牌“边爱边怕”的冰与火  
+
+### 带货高光  
+- **马嘉祺×国际护肤**  
+  ▪️ 48h销量4.2万单，**破男士线纪录**  
+- **宋亚轩×轻奢珠宝**  
+  ▪️ 10天完成**月销售KPI**
+
+### 风险暗涌  
+| **维度** | **2023** | **2024** | **信号** |
+|---|---|---|---|
+| 舆情风险权重 | 15% | 28% | ↑红字警告 |
+| 续约赞成票 | 78% | 53% | **团史最低** |
+| 舆情保险预算 | 0 | 已列入多家合同 | 70%损失覆盖 |
+
+> **品牌方匿名语录**  
+> “能带货也要能睡得着觉”——考察期从3个月拉长至6个月  
+
+---
+
+## 🔚 结论：在“完美”与“真实”之间  
+1. **民意本质**  
+   舞台滤镜越完美，现实放大镜越苛刻。舆情死结不在业务，而在“人”——私生困扰与粉丝管理是两大高压线。  
+2. **群体情绪**  
+   - 粉丝：从“护他完美”转向**“陪他变好”**  
+   - 路人：从“群嘲”到“观望”，**二次机会窗口已出现**  
+3. **商业风向**  
+   带货力仍是硬通货，但“**不翻车**”成为稀缺资源。**短约+退出条款+舆情保险**将成为新常态。  
+
+> **最动人注脚**  
+> “我们爱的是舞台上的光，但光背后的人也需要被保护。”——1.6万赞的知乎留言，或许才是数据背后最真实的体温。
\ No newline at end of file
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+# 2023-2024时代少年团舆情深度洞察报告  
+> **“光与裂缝”：当少年成为放大镜下的全民议题**
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+## 🔍 一、舆论全景：一条“情绪过山车”  
+| **指标** | **2023** | **2024** | **变化** |
+|---|---|---|---|
+| 正面情感 | 54% | 60% | ↑6pp |
+| 负面情感 | 28% | 25% | ↓3pp |
+| 私生相关日均话题量 | 1.4万 | 2.3万 | ↑64% |
+| 豆瓣“脱粉回踩”帖环比 | — | +180% | — |
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+> **关键词云两极**  
+> 正面：**少年感**、**全开麦稳**、**双向奔赴**  
+> 负面：**私生**、**麦麸**、**站桩唱**、**粉丝互撕**
+
+**🔥 最滚烫场景**  
+- **上海“加冠礼”演唱会**  
+  ▪️ 深圳18岁女孩手绘应援扇→92万赞  
+  ▪️ 马嘉祺《写你》舞台弹幕“泪目”刷屏→3.7亿阅读  
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+**💔 最刺痛场景**  
+- **演唱会安检风波**  
+  ▪️ 话题#时团上海演唱会安检无底线#24h阅读**3亿**  
+  ▪️ 粉丝哭诉视频弹幕“霸凌”刷屏→900万播放  
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+## ⚔️ 二、粉丝文化 × 路人观感：冲突现场实录  
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+| **冲突场景** | **粉丝逻辑** | **路人反弹** | **数据注脚** |
+|---|---|---|---|
+| **广州地铁应援贴纸** | “只贴3小时，天亮就撕” | “地铁牛皮癣” | 投诉量↑300% |
+| **《花少7》弹幕刷屏** | “表达爱意” | “关弹幕保智商” | 弹幕密度10秒7次 |
+| **酸奶代言控评** | “感谢金主霸霸” | 官方被迫关评 | 负向情感32% |
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+> **豆瓣高赞提问**  
+> 《粉丝能不能别抢我回家地铁？》→热榜第5  
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+## 📉 三、成员危机复盘：以“307”事件为例  
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+| **阶段** | **舆情温度** | **关键动作** | **民意拐点** |
+|---|---|---|---|
+| **爆发** | -68 | 112字声明被批模版 | “学霸人设翻车”47万赞 |
+| **裂缝** | -42 | B站《这一年他有多累》380万播放 | “复读”“等你”抬头 |
+| **转折** | -5 | 素颜中戏报名被偶遇 | “给小孩第二次机会”58万赞 |
+| **长尾** | +17 | 粉丝自律打卡群“今日学习8h” | 舆情回正 |
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+> **金句**  
+> “对307的恶意，其实是对自己失败的投射。”——知乎匿名答主3.4万赞  
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+## 🎧 四、作品口碑：流量放大镜下的舞台质检  
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+| **平台** | **评分/情感** | **关键评论** |
+|---|---|---|
+| **豆瓣** | 5.7（五星&一星各40%） | “编曲野心大，人声撑不起” |
+| **QQ音乐弹幕** | 正向高频：**转音杀疯** | 重复刷屏2000+ |
+| **B站** | 技术贴澄清↑ | 耳返事故±20音分分析 |
+| **猫眼想看** | 路人占比27%→**新峰值** | “想验货”关键词突增 |
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+## 💰 五、商业价值：品牌“边爱边怕”的冰与火  
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+### 带货高光  
+- **马嘉祺×国际护肤**  
+  ▪️ 48h销量4.2万单，**破男士线纪录**  
+- **宋亚轩×轻奢珠宝**  
+  ▪️ 10天完成**月销售KPI**
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+### 风险暗涌  
+| **维度** | **2023** | **2024** | **信号** |
+|---|---|---|---|
+| 舆情风险权重 | 15% | 28% | ↑红字警告 |
+| 续约赞成票 | 78% | 53% | **团史最低** |
+| 舆情保险预算 | 0 | 已列入多家合同 | 70%损失覆盖 |
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+> **品牌方匿名语录**  
+> “能带货也要能睡得着觉”——考察期从3个月拉长至6个月  
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+## 🔚 结论：在“完美”与“真实”之间  
+1. **民意本质**  
+   舞台滤镜越完美，现实放大镜越苛刻。舆情死结不在业务，而在“人”——私生困扰与粉丝管理是两大高压线。  
+2. **群体情绪**  
+   - 粉丝：从“护他完美”转向**“陪他变好”**  
+   - 路人：从“群嘲”到“观望”，**二次机会窗口已出现**  
+3. **商业风向**  
+   带货力仍是硬通货，但“**不翻车**”成为稀缺资源。**短约+退出条款+舆情保险**将成为新常态。  
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+> **最动人注脚**  
+> “我们爱的是舞台上的光，但光背后的人也需要被保护。”——1.6万赞的知乎留言，或许才是数据背后最真实的体温。
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-[21:39:11] [SYSTEM] === ForumEgine 监控开始 - 2025-08-25 21:39:11 ===
-[21:39:22] [QUERY] 北京邮电大学当前奖学金政策包括国家奖学金、学业奖学金以及企业及爱心团体设立的各类奖助学金。根据2024年最新信息，博士研究生学业奖学金已进行调整：一年级奖学金100%覆盖，金额为0.8万元；学制内其他年级覆盖65%，其中特等奖学金比例为5%（每年1.8万元）、一等奖学金比例为20%。硕士研究生学业奖学金覆盖比例从原来的"全覆盖"缩减至最高55%。国家奖学金和学业奖学金的评定工作将于2024年10月启动，12月31日前一次性发放。具体资助政策可关注"北京邮电大学学生处"官方微信获取最新官方通知。
-[21:39:47] [QUERY] 北京邮电大学当前奖学金政策包括国家奖学金、学业奖学金、国家励志奖学金以及企业及爱心团体设立的各类奖助学金。根据2024年最新信息，博士研究生学业奖学金已进行调整：一年级奖学金100%覆盖，金额为0.8万元；学制内其他年级覆盖65%，其中特等奖学金比例为5%（每年1.8万元）、一等奖学金比例为20%。硕士研究生学业奖学金覆盖比例从原来的"全覆盖"缩减至最高55%。2024年教育部分配我校研究生国家奖学金名额530人，其中硕士生名额314人（每人奖励2万元），博士生名额216人（每人奖励3万元）。国家奖学金和学业奖学金的评定工作将于2024年10月启动，12月31日前一次性发放。国家励志奖学金每学年评选一次，每人每年6000元，2023-2024学年共有442名本科学生获得。企业和社会赞助奖助学金根据当年实际捐赠情况设立，具体资助政策可关注"北京邮电大学学生处"官方微信获取最新官方通知。
-[21:39:57] [MEDIA] 近期，关于北京邮电大学（北邮）各类奖学金金额、名额及覆盖率被削减的传闻在学生群体中迅速传播，引发了广泛的关注和担忧。此事件的起因主要源于多名2025级研究生新生。他们在收到录取材料时，发现其中附有一份“说明”文件，该文件披露了奖学金政策的重大变动，特别是硕士研究生学业奖学金的覆盖比例由原先的“全覆盖”被大幅缩减。由于这一变动是在学生确认录取后才被告知，许多学生认为此举缺乏透明度和诚信。相关消息最初通过新生的爆料和讨论在社交媒体上传播开来，迅速发酵，不仅在新生群体中引发了强烈不满，也导致在校生对自身未来的奖助学金政策产生了普遍的忧虑。
-[21:40:02] [INSIGHT] “奖学金直接砍半，我室友上学期还能拿8000，这学期直接归零。”这是北邮论坛里点赞最高（268赞）的一条留言，也是当前学生情绪最浓缩的写照。校方4月28日在官网贴出的《2023-2024学年奖助经费调整说明》只有冷冰冰的400字，却像一块石头砸进本就焦虑的毕业季：国家奖学金名额从205人缩到140人，校级特等从3000元降到1500元，覆盖面由11.2%滑到6.8%。微博话题#北邮奖学金缩水# 48小时阅读破1200万，评论区前两页几乎被“考研、出国、房租”刷屏——“本来指着奖学金交英国留位费，现在只能改申香港”“实验室师兄说，这钱够他少打两份工”。值得注意的是，情感监测样本（n=3.2万条）里“愤怒”占41%，“失望”27%，但仍有15%的“理解”声音：“学校财政也紧张，总比涨学费强”。在“树洞”小程序里，一条带定位的匿名帖写到“我妈刚打电话问我钱够不够，我笑着说够，其实卡里只剩120”，短短一夜收获700多条抱抱表情，成为这场舆情里最柔软也最真实的注脚。
-[21:40:15] [QUERY] 北京邮电大学当前奖学金政策包括国家奖学金、学业奖学金、国家励志奖学金以及企业及爱心团体设立的各类奖助学金。根据2024年最新信息，博士研究生学业奖学金已进行调整：一年级奖学金100%覆盖，金额为0.8万元；学制内其他年级覆盖65%，其中特等奖学金比例为5%（每年1.8万元）、一等奖学金比例为20%。硕士研究生学业奖学金覆盖比例从原来的"全覆盖"缩减至最高55%。2024年教育部分配我校研究生国家奖学金名额530人，其中硕士生名额314人（每人奖励2万元），博士生名额216人（每人奖励3万元）。国家奖学金和学业奖学金的评定工作将于2024年10月启动，12月31日前一次性发放。国家励志奖学金每学年评选一次，每人每年6000元，2023-2024学年共有442名本科学生获得。企业和社会赞助奖助学金根据当年实际捐赠情况设立，具体资助政策可关注"北京邮电大学学生处"官方微信获取最新官方通知。值得注意的是，学校在2024年招生宣传时仍沿用此前100%全覆盖方案，直至7月15日才通过附件"说明"的方式通知2025级新生奖学金政策调整，这一变动引发了学生争议。学校已收到相关反馈，并表示正在推进相关工作，将持续完善奖学金体系。
-[21:40:37] [QUERY] 根据搜索结果，北京邮电大学研究生国家奖学金由中央财政设立，每年评审一次，奖励标准为每生每年2万元。然而，当前数据缺乏历史对比，无法直接说明2024年奖学金缩减的具体表现，如金额减少、名额削减或评选标准变化。需要进一步获取详细的历史数据和实例，以分析变化幅度，例如对比往年奖学金金额、名额分配和评选条件，从而全面评估缩减情况。
-[21:40:58] [QUERY] 根据搜索结果，北京邮电大学研究生国家奖学金由中央财政设立，每年评审一次，奖励标准为每生每年2万元。然而，当前数据缺乏历史对比，无法直接说明2024年奖学金缩减的具体表现，如金额减少、名额削减或评选标准变化。需要进一步获取详细的历史数据和实例，以分析变化幅度，例如对比往年奖学金金额、名额分配和评选条件，从而全面评估缩减情况。值得注意的是，2024年北京市优秀研究生指导教师及团队评选推荐中提到了推荐优秀导师团队，这可能间接影响奖学金评选标准或名额分配，但具体数据仍缺失。建议参考教育部2023年度部门决算报表等官方文件，以获取更全面的历史数据支持。
-[21:41:00] [MEDIA] 近期，关于北京邮电大学（北邮）各类奖学金金额、名额及覆盖率被削减的传闻在学生群体中迅速传播，引发了广泛的关注和担忧。此事件的起因主要源于多名2025级研究生新生。他们在收到录取材料时，发现其中附有一份“说明”文件，该文件披露了奖学金政策的重大变动。根据文件内容，硕士研究生学业奖学金的覆盖比例将从原先的“全覆盖”大幅缩减至最高55%，而部分年级的博士研究生覆盖比例也从100%降至65%。由于这一变动是在学生确认录取后才以附件形式告知，许多学生认为此举缺乏透明度和诚信。相关消息最初通过新生的爆料和讨论在社交媒体上传播开来，迅速发酵，不仅在新生群体中引发了强烈不满，也导致在校生对自身未来的奖助学金政策产生了普遍的忧虑。
-[21:41:12] [INSIGHT] “奖学金直接砍半，我室友上学期还能拿8000，这学期直接归零。”这条在北邮人论坛被顶到268赞的留言，像一记闷拳砸在所有学生的胸口。4月28日，校方悄悄挂出的《2023-2024学年奖助经费调整说明》只有400字，却像一把钝刀：国家奖学金名额从205砍到140，校级特等从3000腰斩到1500，覆盖率从11.2%跌到6.8%。微博话题#北邮奖学金缩水# 48小时冲上1200万阅读，评论区前50条里，“英国留位费”“房租”“考研二战”出现频率高达73%，有女生直接晒银行卡截图：余额121.36元。情感监测抓取的3.2万条帖子里，愤怒占41%，失望27%，但15%的“理解”声音也真实存在：“总比涨学费强，起码还能吃食堂。”树洞里最扎心的是一条凌晨3点的匿名帖：“我妈刚打电话问我钱够不够，我笑着说够，其实卡里只剩120。”这条帖子下面，700多个“抱抱”表情整整齐齐，像一场无声的集体哽咽。更刺痛的是，有研三学长在知乎回答里说，为了凑实验耗材费，他已经开始接代写代码的私活，“白天实验室，夜里跑滴滴，奖学金没了，毕业还得继续”。这场缩水，不只是数字游戏，是把一群本就踮着脚尖往前走的年轻人，又往悬崖边推了半步。
-[21:41:24] [QUERY] 根据搜索结果，北京邮电大学研究生国家奖学金由中央财政设立，每年评审一次，奖励标准为每生每年2万元。然而，当前数据缺乏历史对比，无法直接说明2024年奖学金缩减的具体表现，如金额减少、名额削减或评选标准变化。需要进一步获取详细的历史数据和实例，以分析变化幅度，例如对比往年奖学金金额、名额分配和评选条件，从而全面评估缩减情况。值得注意的是，2024年北京市优秀研究生指导教师及团队评选推荐中提到了推荐优秀导师团队，这可能间接影响奖学金评选标准或名额分配，但具体数据仍缺失。建议参考教育部2023年度部门决算报表等官方文件，以获取更全面的历史数据支持。此外，搜索结果中提到学校可能基于实际情况调整补助标准，例如省级特困生与困难生标准差别较大导致比例偏少，这可能影响奖学金名额分配或评选标准的调整，但具体数据未明确。投资评审小组根据变化调整评审起点的机制也可能适用于奖学金评审，但缺乏直接证据。
-[21:41:40] [MEDIA] 近期，关于北京邮电大学（北邮）各类奖学金金额、名额及覆盖率被削减的传闻在学生群体中迅速传播，引发了广泛的关注和担忧。此事件的起因主要源于多名2025级研究生新生，他们向澎湃新闻等媒体反映，在收到录取材料时，发现其中附有一份“说明”文件，该文件披露了奖学金政策的重大变动。根据文件内容，硕士研究生学业奖学金的覆盖比例将从原先的“全覆盖”大幅缩减至最高55%，而部分年级的博士研究生覆盖比例也从100%降至65%。由于这一变动是在学生确认录取后才以附件形式告知，许多学生认为此举缺乏透明度和诚信。相关消息最初通过新生的爆料和讨论在社交媒体上传播开来，迅速发酵，不仅在新生群体中引发了强烈不满，也导致在校生对自身未来的奖助学金政策产生了普遍的忧虑。
-[21:41:49] [QUERY] 北京邮电大学奖学金缩减的原因可从多个维度分析。根据2024年财政预算数据，学校财政拨款支出预算数为112,567.46万元，较2023年增加8,316.63万元，但预算分配可能因政策导向和资源优先级调整而影响奖学金额度。政策变化方面，教育部和财政部联合文件（如教财〔2018〕16号）强调优化资金使用，要求调整预算分配以响应社会人才需求变化，可能导致奖学金向基础学科和国家战略领域倾斜，而非全面增加。此外，校内资源分配遵循三级预算管理制度，各单位根据学校政策自行制定预算，奖学金可能因院系优先级调整而缩减。疫情和入境政策影响也间接导致2022年中国政府奖学金生人数下降，预算相应减少，这可能对整体奖学金池产生连锁效应。综合来看，财政预算调整、政策导向变化及校内资源分配优化是主要驱动因素，旨在最大化奖学金激励作用，而非简单缩减。
-[21:42:16] [QUERY] 北京邮电大学奖学金缩减的原因可从多个维度分析。根据2024年财政预算数据，学校财政拨款支出预算数为112,567.46万元，较2023年增加8,316.63万元，但预算分配可能因政策导向和资源优先级调整而影响奖学金额度。政策变化方面，教育部和财政部联合文件（如教财〔2018〕16号）强调优化资金使用，要求调整预算分配以响应社会人才需求变化，可能导致奖学金向基础学科和国家战略领域倾斜，而非全面增加。此外，校内资源分配遵循三级预算管理制度，各单位根据学校政策自行制定预算，奖学金可能因院系优先级调整而缩减。疫情和入境政策影响也间接导致2022年中国政府奖学金生人数下降，预算相应减少，这可能对整体奖学金池产生连锁效应。官方说明显示，奖学金覆盖比例显著缩减，硕士研究生学业奖学金从原“全覆盖”降至最高55%，博士研究生部分年级从100%降至65%，且一年级硕士研究生仅50%享有8000元/人/年的奖金，这一变动通过附件形式告知学生，反映了资源分配的优化调整。综合来看，财政预算调整、政策导向变化及校内资源分配优化是主要驱动因素，旨在最大化奖学金激励作用，而非简单缩减。
+=== ForumEgine 系统初始化 - 2025-08-26 17:27:18 ===
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-[21:37:08] 启动 insight 应用...
-[21:37:09] 2025-08-25 21:37:09.711
-[21:37:09] Warning: the config option 'server.enableCORS=false' is not compatible with
-[21:37:09] 'server.enableXsrfProtection=true'.
-[21:37:09] As a result, 'server.enableCORS' is being overridden to 'true'.
-[21:37:09] More information:
-[21:37:09] In order to protect against CSRF attacks, we send a cookie with each request.
-[21:37:09] To do so, we must specify allowable origins, which places a restriction on
-[21:37:09] cross-origin resource sharing.
-[21:37:09] If cross origin resource sharing is required, please disable server.enableXsrfProtection.
-[21:37:20] 2025-08-25 21:37:20.406 Did not auto detect external IP.
-[21:37:20] Please go to https://docs.streamlit.io/ for debugging hints.
-[21:37:20] You can now view your Streamlit app in your browser.
-[21:37:20] Local URL: http://localhost:8501
-[21:37:20] Network URL: http://10.122.232.27:8501
-[21:38:02] WeiboMultilingualSentimentAnalyzer 已创建，调用 initialize() 来加载模型
-[21:38:41] Insight Agent已初始化
-[21:38:41] 使用LLM: {'provider': 'Kimi', 'model': 'kimi-k2-0711-preview', 'api_base': 'https://api.moonshot.cn/v1', 'max_context_length': '长文本支持（200K+ tokens）'}
-[21:38:41] 搜索工具集: MediaCrawlerDB (支持5种本地数据库查询工具)
-[21:38:41] 情感分析: WeiboMultilingualSentiment (支持22种语言的情感分析)
-[21:38:41] [步骤 1] 生成报告结构...
-[21:38:41] [ReportStructureNode] 正在为查询生成报告结构: 北京邮电大学奖学金缩减
-[21:38:41] [Kimi] 输入长度: 432, 使用max_tokens: 4096
-[21:39:00] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.moonshot.cn/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
-[21:39:00] [ReportStructureNode] 清理后的输出: [{"title":"事件背景与官方通报","content":"梳理北京邮电大学2023-2024学年奖学金整体预算、政策调整通知及校方官方回应，明确缩减涉及的具体奖项、金额与覆盖比例变化。"},{"title":"受影响学生规模与反馈","content":"统计奖学金名额减少后各学院、各年级受影响学生人数，汇总学生论坛、社交媒体上的主要诉求、焦虑点及已出现的联名信、校长信箱反馈案例。"},{"title":"校方解释与资金来源分析","content":"剖析北邮财务处、学生处对缩减原因的公开说明（如财政拨款结构调整、捐赠收入下降等），结合教育部对中央高校奖助经费的最新政策导向进行交叉验证。"},{"title":"同类高校对比与行业趋势","content":"选取同城或同类型“双一流”高校（如北航、北理、电子科大）同期奖学金数据，比较其是否同步缩减或逆势增加，揭示高校奖助经费普遍面临的共性与差异。"},{"title":"潜在影响与建议措施","content":"评估缩减对优秀生源吸引力、学生科研积极性及校友捐赠意愿的长期影响，提出校方可操作的补救方案（增设企业冠名奖学金、提高勤工助学岗位补贴等）。"}]
-[21:39:00] [ReportStructureNode] JSON解析成功
-[21:39:00] [ReportStructureNode] 成功验证 5 个段落结构
-[21:39:00] [ReportStructureNode] 成功生成 5 个段落结构
-[21:39:00] [ReportStructureNode] 已将 5 个段落添加到状态中
-[21:39:00] 报告结构已生成，共 5 个段落:
-[21:39:00] 1. 事件背景与官方通报
-[21:39:00] 2. 受影响学生规模与反馈
-[21:39:00] 3. 校方解释与资金来源分析
-[21:39:00] 4. 同类高校对比与行业趋势
-[21:39:00] 5. 潜在影响与建议措施
-[21:39:00] - 生成搜索查询...
-[21:39:00] [FirstSearchNode] 正在生成首次搜索查询
-[21:39:00] [Kimi] 输入长度: 4368, 使用max_tokens: 4096
-[21:39:11] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.moonshot.cn/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
-[21:39:11] [FirstSearchNode] 清理后的输出: {"search_query": "北邮奖学金砍了 北京邮电大学奖学金减少 北邮奖学金缩水 奖学金没了", "search_tool": "search_topic_by_date", "start_date": "2023-09-01", "end_date": "2024-07-31", "reasoning": "通过使用贴近学生真实表达的语言（如'砍了'、'缩水'、'没了'等网络口语），结合时间范围精确锁定2023-2024学年，可以精准捕捉学生对奖学金政策调整的真实反应和具体讨论内容，从而间接了解校方政策变化的具体细节和影响范围"}
-[21:39:11] [FirstSearchNode] JSON解析成功
-[21:39:11] [FirstSearchNode] 生成搜索查询: 北邮奖学金砍了 北京邮电大学奖学金减少 北邮奖学金缩水 奖学金没了
-[21:39:11] - 搜索查询: 北邮奖学金砍了 北京邮电大学奖学金减少 北邮奖学金缩水 奖学金没了
-[21:39:11] - 选择的工具: search_topic_globally
-[21:39:11] - 推理: 通过使用贴近学生真实表达的语言（如'砍了'、'缩水'、'没了'等网络口语），结合时间范围精确锁定2023-2024学年，可以精准捕捉学生对奖学金政策调整的真实反应和具体讨论内容，从而间接了解校方政策变化的具体细节和影响范围
-[21:39:11] - 执行数据库查询...
-[21:39:11] → 执行数据库查询工具: search_topic_globally
-[21:39:11] 🔍 关键词优化中间件: 处理查询 '北邮奖学金砍了 北京邮电大学奖学金减少 北邮奖学金缩水 奖学金没了'
-[21:39:16] ✅ 优化成功: 20个关键词
-[21:39:16] 1. '北邮奖学金砍了'
-[21:39:16] 2. '北邮奖学金少了'
-[21:39:16] 3. '北邮奖学金缩水'
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-[21:39:16] 6. '北邮学生奖学金取消'
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-[21:39:16] 8. '北邮奖学金缩水严重'
-[21:39:16] 9. '北邮奖学金断供'
-[21:39:16] 10. '北邮奖学金不发了'
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-[21:39:16] 12. '北邮奖学金被取消了'
-[21:39:16] 13. '北邮奖学金大缩水'
-[21:39:16] 14. '北邮奖学金变天了'
-[21:39:16] 15. '北邮奖学金真的没了'
-[21:39:16] 16. '北邮奖学金出事了'
-[21:39:16] 17. '北邮奖学金被砍'
-[21:39:16] 18. '北邮奖学金缩水了'
-[21:39:16] 19. '北邮奖学金没影了'
-[21:39:16] 20. '北邮奖学金不给了'
-[21:39:16] 🔍 原始查询: '北邮奖学金砍了 北京邮电大学奖学金减少 北邮奖学金缩水 奖学金没了'
-[21:39:16] ✨ 优化后关键词: ['北邮奖学金砍了', '北邮奖学金少了', '北邮奖学金缩水', '北邮奖学金没了', '北邮没钱发奖学金', '北邮学生奖学金取消', '北邮奖学金变少了', '北邮奖学金缩水严重', '北邮奖学金断供', '北邮奖学金不发了', '北邮奖学金怎么没了', '北邮奖学金被取消了', '北邮奖学金大缩水', '北邮奖学金变天了', '北邮奖学金真的没了', '北邮奖学金出事了', '北邮奖学金被砍', '北邮奖学金缩水了', '北邮奖学金没影了', '北邮奖学金不给了']
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-[21:40:21] ✨ 优化后关键词: ['北邮奖学金砍了', '北邮奖学金被砍', '北邮学生炸了', '北邮奖学金取消', '北邮学生怒了', '北邮奖学金出事', '北邮奖学金风波', '北邮学生生活难', '北邮奖学金没了', '北邮学生要疯了', '北邮奖学金被砍惨了', '北邮学生没救了', '北邮奖学金遭殃', '北邮学生抗议', '北邮奖学金崩了']
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-[21:41:21] 反思推理: 当前段落虽然生动呈现了学生的愤怒和焦虑，但缺乏校方视角的官方声音和具体政策细节。微博是官方发布和学生讨论的主要战场，需要补充学校具体回应内容、官方解释理由，以及是否有后续补救措施，让事件呈现更完整的双方视角
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-[21:41:30] 6. '北邮回应奖学金'
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-[21:41:30] 10. '北邮奖学金缩水了'
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-[21:41:30] ✨ 优化后关键词: ['北邮奖学金少了', '北邮奖学金缩水', '北邮奖学金怎么了', '北邮奖学金变少了', '北邮奖学金被砍了', '北邮回应奖学金', '北邮官方说奖学金', '北邮学生吐槽奖学金', '北邮奖学金不给了', '北邮奖学金缩水了', '北邮奖学金变了', '北邮奖学金政策变了', '北邮奖学金真的缩水了吗', '北邮奖学金还发不发', '北邮奖学金取消了吗', '北邮奖学金到底咋回事', '北邮奖学金最新消息', '北邮奖学金被调整', '北邮奖学金遭质疑', '北邮奖学金争议']
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index 7f36faa..f456867 100644
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+++ b/logs/media.log
@@ -1,163 +1,11 @@
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-[21:37:21] As a result, 'server.enableCORS' is being overridden to 'true'.
-[21:37:21] More information:
-[21:37:21] In order to protect against CSRF attacks, we send a cookie with each request.
-[21:37:21] To do so, we must specify allowable origins, which places a restriction on
-[21:37:21] cross-origin resource sharing.
-[21:37:21] If cross origin resource sharing is required, please disable server.enableXsrfProtection.
-[21:37:32] 2025-08-25 21:37:32.127 Did not auto detect external IP.
-[21:37:32] Please go to https://docs.streamlit.io/ for debugging hints.
-[21:37:32] You can now view your Streamlit app in your browser.
-[21:37:32] Local URL: http://localhost:8502
-[21:37:32] Network URL: http://10.122.232.27:8502
-[21:38:41] Meida Agent已初始化
-[21:38:41] 使用LLM: {'provider': 'Gemini', 'model': 'gemini-2.5-pro', 'api_base': 'https://www.chataiapi.com/v1'}
-[21:38:41] 搜索工具集: BochaMultimodalSearch (支持5种多模态搜索工具)
-[21:38:41] [步骤 1] 生成报告结构...
-[21:38:41] [ReportStructureNode] 正在为查询生成报告结构: 北京邮电大学奖学金缩减
-[21:39:03] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
-[21:39:03] [ReportStructureNode] 清理后的输出: [
-[21:39:03] {
-[21:39:03] "title": "北京邮电大学奖学金缩减传闻概述",
-[21:39:03] "content": "概述近期在北京邮电大学学生群体中广泛传播的关于各类奖学金金额、名额及覆盖率被削减的传闻。阐述此事件的起因，例如社交媒体上的爆料、学生之间的讨论，以及由此引发的普遍担忧和关注。"
-[21:39:03] },
-[21:39:03] {
-[21:39:03] "title": "具体奖学金项目的变动细节",
-[21:39:03] "content": "详细梳理传闻中涉及的具体奖学金项目，如学业奖学金、国家奖学金、专项奖学金等。探究每个项目具体的变动情况，包括但不限于奖金金额的下调幅度、获奖名额的缩减比例以及评选标准的可能调整。"
-[21:39:03] },
-[21:39:03] {
-[21:39:03] "title": "学校官方回应与可能的原因分析",
-[21:39:03] "content": "搜集并整理北京邮电大学校方、相关院系或学生工作处就奖学金调整事宜发布的官方声明、通知或解释。基于官方信息和普遍分析，探讨导致奖学金缩减的潜在原因，例如预算调整、国家政策变化或学校资金分配策略的转变。"
-[21:39:03] },
-[21:39:03] {
-[21:39:03] "title": "对学生群体造成的实际影响与反应",
-[21:39:03] "content": "分析奖学金缩减对学生产生的多方面影响，包括增加学生的经济压力、可能对学习积极性和学术竞争氛围造成打击，以及对学生未来深造或就业规划的间接影响。总结学生群体通过各种渠道表达的诉求、情绪和主要观点。"
-[21:39:03] },
-[21:39:03] {
-[21:39:03] "title": "国内高校奖助学金体系的宏观背景与趋势",
-[21:39:03] "content": "将北京邮电大学的案例置于更广阔的国内高等教育背景下进行审视。探讨其他高校是否存在类似的奖学金调整情况，分析这是否反映了当前经济形势下国内高校普遍面临的财政挑战，或是国家整体奖助学金政策导向变化的体现。"
-[21:39:03] }
-[21:39:03] ]
-[21:39:03] [ReportStructureNode] JSON解析成功
-[21:39:03] [ReportStructureNode] 成功验证 5 个段落结构
-[21:39:03] [ReportStructureNode] 成功生成 5 个段落结构
-[21:39:03] [ReportStructureNode] 已将 5 个段落添加到状态中
-[21:39:03] 报告结构已生成，共 5 个段落:
-[21:39:03] 1. 北京邮电大学奖学金缩减传闻概述
-[21:39:03] 2. 具体奖学金项目的变动细节
-[21:39:03] 3. 学校官方回应与可能的原因分析
-[21:39:03] 4. 对学生群体造成的实际影响与反应
-[21:39:03] 5. 国内高校奖助学金体系的宏观背景与趋势
-[21:39:03] - 生成搜索查询...
-[21:39:03] [FirstSearchNode] 正在生成首次搜索查询
-[21:39:27] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
-[21:39:27] [FirstSearchNode] 清理后的输出: {
-[21:39:27] "search_query": "北京邮电大学 奖学金 缩减 传闻",
-[21:39:27] "search_tool": "search_last_week",
-[21:39:27] "reasoning": "该段落旨在概述一个“近期”发生的传闻事件。为了准确捕捉事件的起因、社交媒体上的讨论以及由此引发的关注，需要检索最新的相关信息。'search_last_week'工具能将搜索范围限定在过去一周，非常适合追踪这类刚刚发酵的网络热点事件，既能找到事件的源头，也能覆盖其后续发展。查询语句包含了核心主体“北京邮电大学”、关键事件“奖学金缩减”和事件性质“传闻”，能够精准地定位到相关的学生讨论、社交媒体爆料和新闻报道。"
-[21:39:27] }
-[21:39:27] [FirstSearchNode] JSON解析成功
-[21:39:27] [FirstSearchNode] 生成搜索查询: 北京邮电大学 奖学金 缩减 传闻
-[21:39:27] - 搜索查询: 北京邮电大学 奖学金 缩减 传闻
-[21:39:27] - 选择的工具: comprehensive_search
-[21:39:27] - 推理: 该段落旨在概述一个“近期”发生的传闻事件。为了准确捕捉事件的起因、社交媒体上的讨论以及由此引发的关注，需要检索最新的相关信息。'search_last_week'工具能将搜索范围限定在过去一周，非常适合追踪这类刚刚发酵的网络热点事件，既能找到事件的源头，也能覆盖其后续发展。查询语句包含了核心主体“北京邮电大学”、关键事件“奖学金缩减”和事件性质“传闻”，能够精准地定位到相关的学生讨论、社交媒体爆料和新闻报道。
-[21:39:27] - 执行网络搜索...
-[21:39:27] → 执行搜索工具: comprehensive_search
-[21:39:27] --- TOOL: 全面综合搜索 (query: 北京邮电大学 奖学金 缩减 传闻) ---
-[21:39:38] - 找到 6 个搜索结果
-[21:39:38] 1. 北邮缩减研究生奖学金覆盖比例引争议,校方:已收到学生反馈... (发布于: 2025-07-30T08:12:07Z)
-[21:39:38] 2. 北邮缩减研究生奖学金覆盖比例引争议 政策变动引发学生不满... (发布于: 2025-07-30T10:00:23Z)
-[21:39:38] 3. 北京邮电大学超话—新浪微博超话社区... (发布于: 2023-06-20T00:48:39Z)
-[21:39:38] 4. 王天定的微博_微博... (发布于: 2025-07-30T14:01:34Z)
-[21:39:38] 5. 有关北邮的奖学金问题... (发布于: 2025-03-14T20:16:19Z)
-[21:39:38] 6. 科学网-北邮缩减研究生奖学金覆盖比例引争议... (发布于: 2025-07-30T11:34:00Z)
-[21:39:38] - 生成初始总结...
-[21:39:38] [FirstSummaryNode] 正在生成首次段落总结
-[21:39:56] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
-[21:39:56] [FirstSummaryNode] 清理后的输出: {
-[21:39:56] "paragraph_latest_state": "近期，关于北京邮电大学（北邮）各类奖学金金额、名额及覆盖率被削减的传闻在学生群体中迅速传播，引发了广泛的关注和担忧。此事件的起因主要源于多名2025级研究生新生。他们在收到录取材料时，发现其中附有一份“说明”文件，该文件披露了奖学金政策的重大变动，特别是硕士研究生学业奖学金的覆盖比例由原先的“全覆盖”被大幅缩减。由于这一变动是在学生确认录取后才被告知，许多学生认为此举缺乏透明度和诚信。相关消息最初通过新生的爆料和讨论在社交媒体上传播开来，迅速发酵，不仅在新生群体中引发了强烈不满，也导致在校生对自身未来的奖助学金政策产生了普遍的忧虑。"
-[21:39:56] }
-[21:39:56] [FirstSummaryNode] JSON解析成功
-[21:39:56] [FirstSummaryNode] 成功生成首次段落总结
-[21:39:56] [FirstSummaryNode] 已更新段落 0 的首次总结
-[21:39:56] - 初始总结完成
-[21:39:56] - 反思 1/2...
-[21:39:56] [ReflectionNode] 正在进行反思并生成新搜索查询
-[21:40:14] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
-[21:40:14] [ReflectionNode] 清理后的输出: {
-[21:40:14] "search_query": "北京邮电大学 研究生奖学金 政策调整 官方回应",
-[21:40:14] "search_tool": "comprehensive_search",
-[21:40:14] "reasoning": "当前的段落已经很好地概述了事件的起因，即2025级研究生新生在录取后才被告知奖学金政策变动。然而，为了使段落更加全面和准确，需要补充以下关键信息：1. 具体的政策变动细节，例如，学业奖学金覆盖率从“全覆盖”具体降低到了多少？新的奖学金等级和金额是如何划分的？2. 事件发酵后，北京邮电大学官方是否发布了正式的声明或回应？回应的具体内容是什么？3. 主流媒体或教育领域的权威媒体对此事件的报道和评论。选择“comprehensive_search”工具是因为该事件是近期热点，信息分散在新闻网站、社交媒体平台和官方公告等多个渠道，综合搜索能最有效地收集这些多方面的信息。搜索查询“北京邮电大学 研究生奖学金 政策调整 官方回应”旨在精确地找到关于政策调整的具体文件、细节以及校方的正式解释，从而为段落补充最核心的事实依据。"
-[21:40:14] }
-[21:40:14] [ReflectionNode] JSON解析成功
-[21:40:14] [ReflectionNode] 反思生成搜索查询: 北京邮电大学 研究生奖学金 政策调整 官方回应
-[21:40:14] 反思查询: 北京邮电大学 研究生奖学金 政策调整 官方回应
-[21:40:14] 选择的工具: comprehensive_search
-[21:40:14] 反思推理: 当前的段落已经很好地概述了事件的起因，即2025级研究生新生在录取后才被告知奖学金政策变动。然而，为了使段落更加全面和准确，需要补充以下关键信息：1. 具体的政策变动细节，例如，学业奖学金覆盖率从“全覆盖”具体降低到了多少？新的奖学金等级和金额是如何划分的？2. 事件发酵后，北京邮电大学官方是否发布了正式的声明或回应？回应的具体内容是什么？3. 主流媒体或教育领域的权威媒体对此事件的报道和评论。选择“comprehensive_search”工具是因为该事件是近期热点，信息分散在新闻网站、社交媒体平台和官方公告等多个渠道，综合搜索能最有效地收集这些多方面的信息。搜索查询“北京邮电大学 研究生奖学金 政策调整 官方回应”旨在精确地找到关于政策调整的具体文件、细节以及校方的正式解释，从而为段落补充最核心的事实依据。
-[21:40:14] → 执行搜索工具: comprehensive_search
-[21:40:14] --- TOOL: 全面综合搜索 (query: 北京邮电大学 研究生奖学金 政策调整 官方回应) ---
-[21:40:34] 找到 5 个反思搜索结果
-[21:40:34] 1. 北邮缩减研究生奖学金覆盖比例引争议 政策变动引发学生不满... (发布于: 2025-07-30T10:00:23Z)
-[21:40:34] 2. 北邮缩减研究生奖学金覆盖比例引争议,校方:已收到学生反馈... (发布于: 2025-07-30T08:12:07Z)
-[21:40:34] 3. 2025北京邮电大学研究生奖学金和助学金有哪些,多少钱?_大学生必备网... (发布于: 2024-10-15T17:20:15Z)
-[21:40:34] 4. 研究生有哪些奖助政策?... (发布于: 2025-08-18T18:32:07Z)
-[21:40:34] 5. 科学网-北邮缩减研究生奖学金覆盖比例引争议... (发布于: 2025-07-30T11:34:00Z)
-[21:40:34] [ReflectionSummaryNode] 正在生成反思总结
-[21:40:59] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
-[21:40:59] [ReflectionSummaryNode] 清理后的输出: {
-[21:40:59] "updated_paragraph_latest_state": "近期，关于北京邮电大学（北邮）各类奖学金金额、名额及覆盖率被削减的传闻在学生群体中迅速传播，引发了广泛的关注和担忧。此事件的起因主要源于多名2025级研究生新生。他们在收到录取材料时，发现其中附有一份“说明”文件，该文件披露了奖学金政策的重大变动。根据文件内容，硕士研究生学业奖学金的覆盖比例将从原先的“全覆盖”大幅缩减至最高55%，而部分年级的博士研究生覆盖比例也从100%降至65%。由于这一变动是在学生确认录取后才以附件形式告知，许多学生认为此举缺乏透明度和诚信。相关消息最初通过新生的爆料和讨论在社交媒体上传播开来，迅速发酵，不仅在新生群体中引发了强烈不满，也导致在校生对自身未来的奖助学金政策产生了普遍的忧虑。"
-[21:40:59] }
-[21:40:59] [ReflectionSummaryNode] JSON解析成功
-[21:40:59] [ReflectionSummaryNode] 成功生成反思总结
-[21:40:59] [ReflectionSummaryNode] 已更新段落 0 的反思总结
-[21:40:59] 反思 1 完成
-[21:40:59] - 反思 2/2...
-[21:40:59] [ReflectionNode] 正在进行反思并生成新搜索查询
-[21:41:14] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
-[21:41:14] [ReflectionNode] 清理后的输出: {
-[21:41:14] "search_query": "北京邮电大学 奖学金缩减 官方回应",
-[21:41:14] "search_tool": "search_last_week",
-[21:41:14] "reasoning": "当前段落已经很好地概述了基于学生爆料的奖学金缩减传闻的起因和传播情况。然而，为了使概述更加全面和客观，缺少了一个关键环节：北京邮电大学校方对此事的官方回应或声明。获取官方的立场——无论是澄清、确认还是提供解决方案——对于完整理解事件全貌至关重要。考虑到这是一个近期发酵的热点事件，校方的回应很可能在最近一周内发布。因此，使用`search_last_week`工具并以“北京邮电大学 奖学金缩减 官方回应”为关键词进行搜索，是查找此关键缺失信息的最高效方法。"
-[21:41:14] }
-[21:41:14] [ReflectionNode] JSON解析成功
-[21:41:14] [ReflectionNode] 反思生成搜索查询: 北京邮电大学 奖学金缩减 官方回应
-[21:41:14] 反思查询: 北京邮电大学 奖学金缩减 官方回应
-[21:41:14] 选择的工具: comprehensive_search
-[21:41:14] 反思推理: 当前段落已经很好地概述了基于学生爆料的奖学金缩减传闻的起因和传播情况。然而，为了使概述更加全面和客观，缺少了一个关键环节：北京邮电大学校方对此事的官方回应或声明。获取官方的立场——无论是澄清、确认还是提供解决方案——对于完整理解事件全貌至关重要。考虑到这是一个近期发酵的热点事件，校方的回应很可能在最近一周内发布。因此，使用`search_last_week`工具并以“北京邮电大学 奖学金缩减 官方回应”为关键词进行搜索，是查找此关键缺失信息的最高效方法。
-[21:41:14] → 执行搜索工具: comprehensive_search
-[21:41:14] --- TOOL: 全面综合搜索 (query: 北京邮电大学 奖学金缩减 官方回应) ---
-[21:41:26] 找到 3 个反思搜索结果
-[21:41:26] 1. 北邮缩减研究生奖学金覆盖比例引争议,校方:已收到学生反馈... (发布于: 2025-07-30T08:12:07Z)
-[21:41:26] 2. 王天定的微博_微博... (发布于: 2025-07-30T14:01:34Z)
-[21:41:26] 3. 科学网-北邮缩减研究生奖学金覆盖比例引争议... (发布于: 2025-07-30T11:34:00Z)
-[21:41:26] [ReflectionSummaryNode] 正在生成反思总结
-[21:41:40] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
-[21:41:40] [ReflectionSummaryNode] 清理后的输出: {
-[21:41:40] "updated_paragraph_latest_state": "近期，关于北京邮电大学（北邮）各类奖学金金额、名额及覆盖率被削减的传闻在学生群体中迅速传播，引发了广泛的关注和担忧。此事件的起因主要源于多名2025级研究生新生，他们向澎湃新闻等媒体反映，在收到录取材料时，发现其中附有一份“说明”文件，该文件披露了奖学金政策的重大变动。根据文件内容，硕士研究生学业奖学金的覆盖比例将从原先的“全覆盖”大幅缩减至最高55%，而部分年级的博士研究生覆盖比例也从100%降至65%。由于这一变动是在学生确认录取后才以附件形式告知，许多学生认为此举缺乏透明度和诚信。相关消息最初通过新生的爆料和讨论在社交媒体上传播开来，迅速发酵，不仅在新生群体中引发了强烈不满，也导致在校生对自身未来的奖助学金政策产生了普遍的忧虑。"
-[21:41:40] }
-[21:41:40] [ReflectionSummaryNode] JSON解析成功
-[21:41:40] [ReflectionSummaryNode] 成功生成反思总结
-[21:41:40] [ReflectionSummaryNode] 已更新段落 0 的反思总结
-[21:41:40] 反思 2 完成
-[21:41:40] - 生成搜索查询...
-[21:41:40] [FirstSearchNode] 正在生成首次搜索查询
-[21:41:53] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://www.chataiapi.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
-[21:41:53] [FirstSearchNode] 清理后的输出: {
-[21:41:53] "search_query": "大学奖学金 金额下调 名额缩减 评选标准调整",
-[21:41:53] "search_tool": "search_last_week",
-[21:41:53] "reasoning": "该段落旨在探究关于奖学金变动的“传闻”，这表明相关信息可能是近期出现的动态或新闻。使用“search_last_week”工具可以有效地筛选掉过时的信息，聚焦于过去一周内关于奖学金政策变动的最新报道或讨论。搜索查询直接采用了内容中的核心关键词，如“金额下调”、“名额缩减”和“评选标准调整”，以确保搜索结果的精确性，从而准确地获取所需信息。"
-[21:41:53] }
-[21:41:53] [FirstSearchNode] JSON解析成功
-[21:41:53] [FirstSearchNode] 生成搜索查询: 大学奖学金 金额下调 名额缩减 评选标准调整
-[21:41:53] - 搜索查询: 大学奖学金 金额下调 名额缩减 评选标准调整
-[21:41:53] - 选择的工具: comprehensive_search
-[21:41:53] - 推理: 该段落旨在探究关于奖学金变动的“传闻”，这表明相关信息可能是近期出现的动态或新闻。使用“search_last_week”工具可以有效地筛选掉过时的信息，聚焦于过去一周内关于奖学金政策变动的最新报道或讨论。搜索查询直接采用了内容中的核心关键词，如“金额下调”、“名额缩减”和“评选标准调整”，以确保搜索结果的精确性，从而准确地获取所需信息。
-[21:41:53] - 执行网络搜索...
-[21:41:53] → 执行搜索工具: comprehensive_search
-[21:41:53] --- TOOL: 全面综合搜索 (query: 大学奖学金 金额下调 名额缩减 评选标准调整) ---
-[21:42:23] 搜索时发生网络错误: HTTPSConnectionPool(host='api.bochaai.com', port=443): Read timed out. (read timeout=30)
-[21:42:23] WARNING:retry_helper:非关键API _search_internal 第 1 次尝试失败: HTTPSConnectionPool(host='api.bochaai.com', port=443): Read timed out. (read timeout=30)
-[21:42:23] INFO:retry_helper:将在 2.0 秒后进行第 2 次尝试...
+[17:27:18] 启动 media 应用...
+[17:27:20] 2025-08-26 17:27:20.342
+[17:27:20] Warning: the config option 'server.enableCORS=false' is not compatible with
+[17:27:20] 'server.enableXsrfProtection=true'.
+[17:27:20] As a result, 'server.enableCORS' is being overridden to 'true'.
+[17:27:20] More information:
+[17:27:20] In order to protect against CSRF attacks, we send a cookie with each request.
+[17:27:20] To do so, we must specify allowable origins, which places a restriction on
+[17:27:20] cross-origin resource sharing.
+[17:27:20] If cross origin resource sharing is required, please disable server.enableXsrfProtection.
+[17:27:20] 2025-08-26 17:27:20.659 Port 8502 is already in use
diff --git a/logs/query.log b/logs/query.log
index 2d27b71..4e1c040 100644
--- a/logs/query.log
+++ b/logs/query.log
@@ -1,317 +1,11 @@
-[21:37:32] 启动 query 应用...
-[21:37:33] 2025-08-25 21:37:33.161
-[21:37:33] Warning: the config option 'server.enableCORS=false' is not compatible with
-[21:37:33] 'server.enableXsrfProtection=true'.
-[21:37:33] As a result, 'server.enableCORS' is being overridden to 'true'.
-[21:37:33] More information:
-[21:37:33] In order to protect against CSRF attacks, we send a cookie with each request.
-[21:37:33] To do so, we must specify allowable origins, which places a restriction on
-[21:37:33] cross-origin resource sharing.
-[21:37:33] If cross origin resource sharing is required, please disable server.enableXsrfProtection.
-[21:37:43] 2025-08-25 21:37:43.788 Did not auto detect external IP.
-[21:37:43] Please go to https://docs.streamlit.io/ for debugging hints.
-[21:37:43] You can now view your Streamlit app in your browser.
-[21:37:43] Local URL: http://localhost:8503
-[21:37:43] Network URL: http://10.122.232.27:8503
-[21:38:41] Query Agent已初始化
-[21:38:41] 使用LLM: {'provider': 'DeepSeek', 'model': 'deepseek-chat', 'api_base': 'https://api.deepseek.com'}
-[21:38:41] 搜索工具集: TavilyNewsAgency (支持6种搜索工具)
-[21:38:41] [步骤 1] 生成报告结构...
-[21:38:41] [ReportStructureNode] 正在为查询生成报告结构: 北京邮电大学奖学金缩减
-[21:38:42] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
-[21:38:59] [ReportStructureNode] 清理后的输出: [
-[21:38:59] {
-[21:38:59] "title": "北京邮电大学奖学金政策现状概述",
-[21:38:59] "content": "北京邮电大学当前奖学金政策的基本情况，包括奖学金种类、覆盖范围、金额标准等基本信息，以及近期是否有官方发布的政策调整通知。"
-[21:38:59] },
-[21:38:59] {
-[21:38:59] "title": "奖学金缩减的具体表现与数据",
-[21:38:59] "content": "北京邮电大学奖学金缩减的具体方面，如金额减少、名额削减、评选标准变化等，需要具体数据和实例支持，对比历史数据说明变化幅度。"
-[21:38:59] },
-[21:38:59] {
-[21:38:59] "title": "奖学金缩减的原因分析",
-[21:38:59] "content": "导致北京邮电大学奖学金缩减的可能原因，如财政预算调整、政策导向变化、校内资源分配优先级调整等，需结合官方说明或相关背景分析。"
-[21:38:59] },
-[21:38:59] {
-[21:38:59] "title": "奖学金缩减对学生的影响",
-[21:38:59] "content": "奖学金缩减对北京邮电大学学生的影响，包括经济压力、学习动力、就业竞争力等方面，需收集学生反馈和案例说明实际影响。"
-[21:38:59] },
-[21:38:59] {
-[21:38:59] "title": "应对措施与未来展望",
-[21:38:59] "content": "北京邮电大学或学生针对奖学金缩减可能采取的应对措施，如 alternative资助方式、政策调整建议，以及未来奖学金政策的可能发展趋势。"
-[21:38:59] }
-[21:38:59] ]
-[21:38:59] [ReportStructureNode] JSON解析成功
-[21:38:59] [ReportStructureNode] 成功验证 5 个段落结构
-[21:38:59] [ReportStructureNode] 成功生成 5 个段落结构
-[21:38:59] [ReportStructureNode] 已将 5 个段落添加到状态中
-[21:38:59] 报告结构已生成，共 5 个段落:
-[21:38:59] 1. 北京邮电大学奖学金政策现状概述
-[21:38:59] 2. 奖学金缩减的具体表现与数据
-[21:38:59] 3. 奖学金缩减的原因分析
-[21:38:59] 4. 奖学金缩减对学生的影响
-[21:38:59] 5. 应对措施与未来展望
-[21:38:59] - 生成搜索查询...
-[21:38:59] [FirstSearchNode] 正在生成首次搜索查询
-[21:39:00] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
-[21:39:08] [FirstSearchNode] 清理后的输出: {
-[21:39:08] "search_query": "北京邮电大学 奖学金政策 2024 种类 金额 标准 官方通知",
-[21:39:08] "search_tool": "search_news_last_week",
-[21:39:08] "reasoning": "选择本周新闻搜索工具，因为需要获取最新的奖学金政策信息，包括近期是否有官方政策调整通知。过去一周的搜索范围既能确保信息的时效性，又能覆盖可能的近期政策变化。",
-[21:39:08] "start_date": "",
-[21:39:08] "end_date": ""
-[21:39:08] }
-[21:39:08] [FirstSearchNode] JSON解析成功
-[21:39:08] [FirstSearchNode] 生成搜索查询: 北京邮电大学 奖学金政策 2024 种类 金额 标准 官方通知
-[21:39:08] - 搜索查询: 北京邮电大学 奖学金政策 2024 种类 金额 标准 官方通知
-[21:39:08] - 选择的工具: basic_search_news
-[21:39:08] - 推理: 选择本周新闻搜索工具，因为需要获取最新的奖学金政策信息，包括近期是否有官方政策调整通知。过去一周的搜索范围既能确保信息的时效性，又能覆盖可能的近期政策变化。
-[21:39:08] - 执行网络搜索...
-[21:39:08] → 执行搜索工具: basic_search_news
-[21:39:08] --- TOOL: 基础新闻搜索 (query: 北京邮电大学 奖学金政策 2024 种类 金额 标准 官方通知) ---
-[21:39:10] - 找到 7 个搜索结果
-[21:39:10] 1. 北邮缩减研究生奖学金覆盖比例引争议，校方：已收到学生反馈 - 大众网...
-[21:39:10] 2. [DOC] 附件二 - 北京邮电大学...
-[21:39:10] 3. [PDF] 附件四北京邮电大学2025 级国家计划内全日制研究生奖、助学金说明...
-[21:39:10] 4. 2024年北京邮电大学经济管理学院研究生国家奖学金评定细则（专硕 ......
-[21:39:10] 5. 北京邮电大学2024年博士研究生招生简章 - 华慧考博英语...
-[21:39:10] 6. [PDF] 北京郵電大學...
-[21:39:10] 7. 北邮缩减研究生奖学金覆盖比例引争议校方:已收到学生反馈 - 新浪教育...
-[21:39:10] - 生成初始总结...
-[21:39:10] [FirstSummaryNode] 正在生成首次段落总结
-[21:39:11] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
-[21:39:21] [FirstSummaryNode] 清理后的输出: {"paragraph_latest_state": "北京邮电大学当前奖学金政策包括国家奖学金、学业奖学金以及企业及爱心团体设立的各类奖助学金。根据2024年最新信息，博士研究生学业奖学金已进行调整：一年级奖学金100%覆盖，金额为0.8万元；学制内其他年级覆盖65%，其中特等奖学金比例为5%（每年1.8万元）、一等奖学金比例为20%。硕士研究生学业奖学金覆盖比例从原来的\"全覆盖\"缩减至最高55%。国家奖学金和学业奖学金的评定工作将于2024年10月启动，12月31日前一次性发放。具体资助政策可关注\"北京邮电大学学生处\"官方微信获取最新官方通知。"}
-[21:39:21] [FirstSummaryNode] JSON解析成功
-[21:39:21] [FirstSummaryNode] 成功生成首次段落总结
-[21:39:21] [FirstSummaryNode] 已更新段落 0 的首次总结
-[21:39:21] - 初始总结完成
-[21:39:21] - 反思 1/2...
-[21:39:21] [ReflectionNode] 正在进行反思并生成新搜索查询
-[21:39:21] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
-[21:39:30] [ReflectionNode] 清理后的输出: {
-[21:39:30] "search_query": "北京邮电大学奖学金政策2024 国家奖学金 企业奖学金 爱心团体奖学金",
-[21:39:30] "search_tool": "search_news_last_week",
-[21:39:30] "reasoning": "当前段落已包含学业奖学金的基本信息，但缺乏国家奖学金的具体金额标准、企业及爱心团体设立的各类奖助学金的详细信息，以及是否有官方最新政策调整通知。使用本周新闻工具可以获取最新的官方发布和政策调整信息，确保内容的时效性和准确性。"
-[21:39:30] }
-[21:39:30] [ReflectionNode] JSON解析成功
-[21:39:30] [ReflectionNode] 反思生成搜索查询: 北京邮电大学奖学金政策2024 国家奖学金 企业奖学金 爱心团体奖学金
-[21:39:30] 反思查询: 北京邮电大学奖学金政策2024 国家奖学金 企业奖学金 爱心团体奖学金
-[21:39:30] 选择的工具: basic_search_news
-[21:39:30] 反思推理: 当前段落已包含学业奖学金的基本信息，但缺乏国家奖学金的具体金额标准、企业及爱心团体设立的各类奖助学金的详细信息，以及是否有官方最新政策调整通知。使用本周新闻工具可以获取最新的官方发布和政策调整信息，确保内容的时效性和准确性。
-[21:39:30] → 执行搜索工具: basic_search_news
-[21:39:30] --- TOOL: 基础新闻搜索 (query: 北京邮电大学奖学金政策2024 国家奖学金 企业奖学金 爱心团体奖学金) ---
-[21:39:32] 找到 7 个反思搜索结果
-[21:39:32] 1. 2024年北京邮电大学经济管理学院研究生国家奖学金评定 ......
-[21:39:32] 2. 北京郵電大學...
-[21:39:32] 3. 学生奖励-北京邮电大学本科招生网...
-[21:39:32] 4. 附件二...
-[21:39:32] 5. 关于做好2024年研究生国家奖学金追加名额评定工作的通知...
-[21:39:32] 6. 北邮缩减研究生奖学金覆盖比例引争议，校方：已收到学生反馈...
-[21:39:32] 7. 助学金说明...
-[21:39:32] [ReflectionSummaryNode] 正在生成反思总结
-[21:39:32] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
-[21:39:47] [ReflectionSummaryNode] 清理后的输出: {
-[21:39:47] "updated_paragraph_latest_state": "北京邮电大学当前奖学金政策包括国家奖学金、学业奖学金、国家励志奖学金以及企业及爱心团体设立的各类奖助学金。根据2024年最新信息，博士研究生学业奖学金已进行调整：一年级奖学金100%覆盖，金额为0.8万元；学制内其他年级覆盖65%，其中特等奖学金比例为5%（每年1.8万元）、一等奖学金比例为20%。硕士研究生学业奖学金覆盖比例从原来的\"全覆盖\"缩减至最高55%。2024年教育部分配我校研究生国家奖学金名额530人，其中硕士生名额314人（每人奖励2万元），博士生名额216人（每人奖励3万元）。国家奖学金和学业奖学金的评定工作将于2024年10月启动，12月31日前一次性发放。国家励志奖学金每学年评选一次，每人每年6000元，2023-2024学年共有442名本科学生获得。企业和社会赞助奖助学金根据当年实际捐赠情况设立，具体资助政策可关注\"北京邮电大学学生处\"官方微信获取最新官方通知。"
-[21:39:47] }
-[21:39:47] [ReflectionSummaryNode] JSON解析成功
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-[21:39:47] [ReflectionSummaryNode] 已更新段落 0 的反思总结
-[21:39:47] 反思 1 完成
-[21:39:47] - 反思 2/2...
-[21:39:47] [ReflectionNode] 正在进行反思并生成新搜索查询
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-[21:39:55] [ReflectionNode] 清理后的输出: {
-[21:39:55] "search_query": "北京邮电大学2024年奖学金政策调整官方通知",
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-[21:39:55] "reasoning": "当前段落已包含详细的奖学金种类和金额信息，但需要确认是否有最新的官方政策调整通知。使用search_news_last_week工具可以获取最近一周内学校官方发布的最新政策通知，确保信息的时效性和准确性。"
-[21:39:55] }
-[21:39:55] [ReflectionNode] JSON解析成功
-[21:39:55] [ReflectionNode] 反思生成搜索查询: 北京邮电大学2024年奖学金政策调整官方通知
-[21:39:55] 反思查询: 北京邮电大学2024年奖学金政策调整官方通知
-[21:39:55] 选择的工具: basic_search_news
-[21:39:55] 反思推理: 当前段落已包含详细的奖学金种类和金额信息，但需要确认是否有最新的官方政策调整通知。使用search_news_last_week工具可以获取最近一周内学校官方发布的最新政策通知，确保信息的时效性和准确性。
-[21:39:55] → 执行搜索工具: basic_search_news
-[21:39:55] --- TOOL: 基础新闻搜索 (query: 北京邮电大学2024年奖学金政策调整官方通知) ---
-[21:39:57] 找到 7 个反思搜索结果
-[21:39:57] 1. 北邮缩减研究生奖学金覆盖比例引争议校方:已收到学生反馈...
-[21:39:57] 2. 附件二...
-[21:39:57] 3. 硕博研究生奖学金“缩水”？报考时没跟学生说清楚？北京邮电 ......
-[21:39:57] 4. 助学金说明...
-[21:39:57] 5. 2024年北京邮电大学经济管理学院研究生国家奖学金评定 ......
-[21:39:57] 6. 如何评价北京邮电大学2025 年硕博奖学金缩水？...
-[21:39:57] 7. 北邮缩减研究生奖学金覆盖比例引争议，校方：已收到学生反馈...
-[21:39:57] [ReflectionSummaryNode] 正在生成反思总结
-[21:39:57] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
-[21:40:14] [ReflectionSummaryNode] 清理后的输出: {
-[21:40:14] "updated_paragraph_latest_state": "北京邮电大学当前奖学金政策包括国家奖学金、学业奖学金、国家励志奖学金以及企业及爱心团体设立的各类奖助学金。根据2024年最新信息，博士研究生学业奖学金已进行调整：一年级奖学金100%覆盖，金额为0.8万元；学制内其他年级覆盖65%，其中特等奖学金比例为5%（每年1.8万元）、一等奖学金比例为20%。硕士研究生学业奖学金覆盖比例从原来的\"全覆盖\"缩减至最高55%。2024年教育部分配我校研究生国家奖学金名额530人，其中硕士生名额314人（每人奖励2万元），博士生名额216人（每人奖励3万元）。国家奖学金和学业奖学金的评定工作将于2024年10月启动，12月31日前一次性发放。国家励志奖学金每学年评选一次，每人每年6000元，2023-2024学年共有442名本科学生获得。企业和社会赞助奖助学金根据当年实际捐赠情况设立，具体资助政策可关注\"北京邮电大学学生处\"官方微信获取最新官方通知。值得注意的是，学校在2024年招生宣传时仍沿用此前100%全覆盖方案，直至7月15日才通过附件\"说明\"的方式通知2025级新生奖学金政策调整，这一变动引发了学生争议。学校已收到相关反馈，并表示正在推进相关工作，将持续完善奖学金体系。"
-[21:40:14] }
-[21:40:14] [ReflectionSummaryNode] JSON解析成功
-[21:40:14] [ReflectionSummaryNode] 成功生成反思总结
-[21:40:14] [ReflectionSummaryNode] 已更新段落 0 的反思总结
-[21:40:14] 反思 2 完成
-[21:40:14] - 生成搜索查询...
-[21:40:14] [FirstSearchNode] 正在生成首次搜索查询
-[21:40:14] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
-[21:40:24] [FirstSearchNode] 清理后的输出: {
-[21:40:24] "search_query": "北京邮电大学 奖学金 缩减 金额减少 名额削减 评选标准 数据 2024",
-[21:40:24] "search_tool": "deep_search_news",
-[21:40:24] "reasoning": "选择深度新闻分析工具是因为需要获取详细的奖学金缩减数据、具体变化幅度和历史对比信息。该工具能提供全面的分析结果，包含具体的数据支持和实例，适合研究教育政策变化的深度报道。",
-[21:40:24] "start_date": "",
-[21:40:24] "end_date": ""
-[21:40:24] }
-[21:40:24] [FirstSearchNode] JSON解析成功
-[21:40:24] [FirstSearchNode] 生成搜索查询: 北京邮电大学 奖学金 缩减 金额减少 名额削减 评选标准 数据 2024
-[21:40:24] - 搜索查询: 北京邮电大学 奖学金 缩减 金额减少 名额削减 评选标准 数据 2024
-[21:40:24] - 选择的工具: basic_search_news
-[21:40:24] - 推理: 选择深度新闻分析工具是因为需要获取详细的奖学金缩减数据、具体变化幅度和历史对比信息。该工具能提供全面的分析结果，包含具体的数据支持和实例，适合研究教育政策变化的深度报道。
-[21:40:24] - 执行网络搜索...
-[21:40:24] → 执行搜索工具: basic_search_news
-[21:40:24] --- TOOL: 基础新闻搜索 (query: 北京邮电大学 奖学金 缩减 金额减少 名额削减 评选标准 数据 2024) ---
-[21:40:27] - 找到 2 个搜索结果
-[21:40:27] 1. 2024年北京邮电大学经济管理学院研究生国家奖学金评定 ......
-[21:40:27] 2. AI·未来(李开复) | PDF...
-[21:40:27] - 生成初始总结...
-[21:40:27] [FirstSummaryNode] 正在生成首次段落总结
-[21:40:28] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
-[21:40:36] [FirstSummaryNode] 清理后的输出: {"paragraph_latest_state": "根据搜索结果，北京邮电大学研究生国家奖学金由中央财政设立，每年评审一次，奖励标准为每生每年2万元。然而，当前数据缺乏历史对比，无法直接说明2024年奖学金缩减的具体表现，如金额减少、名额削减或评选标准变化。需要进一步获取详细的历史数据和实例，以分析变化幅度，例如对比往年奖学金金额、名额分配和评选条件，从而全面评估缩减情况。"}
-[21:40:36] [FirstSummaryNode] JSON解析成功
-[21:40:36] [FirstSummaryNode] 成功生成首次段落总结
-[21:40:36] [FirstSummaryNode] 已更新段落 1 的首次总结
-[21:40:36] - 初始总结完成
-[21:40:36] - 反思 1/2...
-[21:40:36] [ReflectionNode] 正在进行反思并生成新搜索查询
-[21:40:36] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
-[21:40:44] [ReflectionNode] 清理后的输出: {
-[21:40:44] "search_query": "北京邮电大学奖学金金额变化历史数据名额削减评选标准2024",
-[21:40:44] "search_tool": "deep_search_news",
-[21:40:44] "reasoning": "当前段落缺乏历史对比数据和具体缩减实例。需要深度搜索工具来获取北京邮电大学奖学金历年金额变化、名额分配趋势、评选标准调整等详细历史数据，以便进行准确的对比分析，说明2024年奖学金缩减的具体表现和变化幅度。"
-[21:40:44] }
-[21:40:44] [ReflectionNode] JSON解析成功
-[21:40:44] [ReflectionNode] 反思生成搜索查询: 北京邮电大学奖学金金额变化历史数据名额削减评选标准2024
-[21:40:44] 反思查询: 北京邮电大学奖学金金额变化历史数据名额削减评选标准2024
-[21:40:44] 选择的工具: basic_search_news
-[21:40:44] 反思推理: 当前段落缺乏历史对比数据和具体缩减实例。需要深度搜索工具来获取北京邮电大学奖学金历年金额变化、名额分配趋势、评选标准调整等详细历史数据，以便进行准确的对比分析，说明2024年奖学金缩减的具体表现和变化幅度。
-[21:40:44] → 执行搜索工具: basic_search_news
-[21:40:44] --- TOOL: 基础新闻搜索 (query: 北京邮电大学奖学金金额变化历史数据名额削减评选标准2024) ---
-[21:40:46] 找到 7 个反思搜索结果
-[21:40:46] 1. 2024年北京邮电大学经济管理学院研究生国家奖学金评定细则（专硕 ......
-[21:40:46] 2. [PDF] Doc 10184 - 大会有效决议(截至2022 年10月7日) - ICAO...
-[21:40:46] 3. [DOC] 附件二 - 北京邮电大学...
-[21:40:46] 4. [PDF] 教育部2023 年度部门决算...
-[21:40:46] 5. [PDF] 国际关系学院专业学位授权点建设2021 年度报告...
-[21:40:46] 6. [PDF] 研究生教育发展质量年度报告...
-[21:40:46] 7. [PDF] 2024 澳門年鑑...
-[21:40:46] [ReflectionSummaryNode] 正在生成反思总结
-[21:40:46] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
-[21:40:57] [ReflectionSummaryNode] 清理后的输出: {
-[21:40:57] "updated_paragraph_latest_state": "根据搜索结果，北京邮电大学研究生国家奖学金由中央财政设立，每年评审一次，奖励标准为每生每年2万元。然而，当前数据缺乏历史对比，无法直接说明2024年奖学金缩减的具体表现，如金额减少、名额削减或评选标准变化。需要进一步获取详细的历史数据和实例，以分析变化幅度，例如对比往年奖学金金额、名额分配和评选条件，从而全面评估缩减情况。值得注意的是，2024年北京市优秀研究生指导教师及团队评选推荐中提到了推荐优秀导师团队，这可能间接影响奖学金评选标准或名额分配，但具体数据仍缺失。建议参考教育部2023年度部门决算报表等官方文件，以获取更全面的历史数据支持。"
-[21:40:57] }
-[21:40:57] [ReflectionSummaryNode] JSON解析成功
-[21:40:57] [ReflectionSummaryNode] 成功生成反思总结
-[21:40:57] [ReflectionSummaryNode] 已更新段落 1 的反思总结
-[21:40:57] 反思 1 完成
-[21:40:57] - 反思 2/2...
-[21:40:57] [ReflectionNode] 正在进行反思并生成新搜索查询
-[21:40:59] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
-[21:41:07] [ReflectionNode] 清理后的输出: {
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-[21:41:07] "end_date": ""
-[21:41:07] }
-[21:41:07] [ReflectionNode] JSON解析成功
-[21:41:07] [ReflectionNode] 反思生成搜索查询: 北京邮电大学奖学金金额变化 名额削减 评选标准调整 历史数据对比
-[21:41:07] 反思查询: 北京邮电大学奖学金金额变化 名额削减 评选标准调整 历史数据对比
-[21:41:07] 选择的工具: basic_search_news
-[21:41:07] 反思推理: 当前段落缺乏具体的奖学金缩减数据对比，需要深度搜索工具来获取北京邮电大学奖学金的历史变化数据，包括金额调整、名额变化、评选标准修改等具体信息，以及官方发布的年度决算报告和相关政策文件来支持分析。
-[21:41:07] → 执行搜索工具: basic_search_news
-[21:41:07] --- TOOL: 基础新闻搜索 (query: 北京邮电大学奖学金金额变化 名额削减 评选标准调整 历史数据对比) ---
-[21:41:09] 找到 7 个反思搜索结果
-[21:41:09] 1. [PDF] Doc 10184 - 大会有效决议(截至2022 年10月7日) - ICAO...
-[21:41:09] 2. [PDF] 研究生教育发展质量年度报告...
-[21:41:09] 3. [PDF] 绪论...
-[21:41:09] 4. [DOC] 国资管理办法汇编：校内文件 - 北京大学...
-[21:41:09] 5. [PDF] 2022 - 教育部...
-[21:41:09] 6. [PDF] 国际关系学院专业学位授权点建设2021 年度报告...
-[21:41:09] 7. [PDF] 第三方评价报告 - 广东省财政厅...
-[21:41:09] [ReflectionSummaryNode] 正在生成反思总结
-[21:41:09] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
-[21:41:23] [ReflectionSummaryNode] 清理后的输出: {
-[21:41:23] "updated_paragraph_latest_state": "根据搜索结果，北京邮电大学研究生国家奖学金由中央财政设立，每年评审一次，奖励标准为每生每年2万元。然而，当前数据缺乏历史对比，无法直接说明2024年奖学金缩减的具体表现，如金额减少、名额削减或评选标准变化。需要进一步获取详细的历史数据和实例，以分析变化幅度，例如对比往年奖学金金额、名额分配和评选条件，从而全面评估缩减情况。值得注意的是，2024年北京市优秀研究生指导教师及团队评选推荐中提到了推荐优秀导师团队，这可能间接影响奖学金评选标准或名额分配，但具体数据仍缺失。建议参考教育部2023年度部门决算报表等官方文件，以获取更全面的历史数据支持。此外，搜索结果中提到学校可能基于实际情况调整补助标准，例如省级特困生与困难生标准差别较大导致比例偏少，这可能影响奖学金名额分配或评选标准的调整，但具体数据未明确。投资评审小组根据变化调整评审起点的机制也可能适用于奖学金评审，但缺乏直接证据。"
-[21:41:23] }
-[21:41:23] [ReflectionSummaryNode] JSON解析成功
-[21:41:23] [ReflectionSummaryNode] 成功生成反思总结
-[21:41:23] [ReflectionSummaryNode] 已更新段落 1 的反思总结
-[21:41:23] 反思 2 完成
-[21:41:23] - 生成搜索查询...
-[21:41:23] [FirstSearchNode] 正在生成首次搜索查询
-[21:41:23] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
-[21:41:31] [FirstSearchNode] 清理后的输出: {
-[21:41:31] "search_query": "北京邮电大学奖学金缩减原因 财政预算调整 政策变化 资源分配",
-[21:41:31] "search_tool": "deep_search_news",
-[21:41:31] "reasoning": "该段落需要深入分析奖学金缩减的多方面原因，包括财政、政策、资源分配等复杂因素。深度新闻分析工具能够提供全面的背景信息和详细的分析结果，有助于理解这一教育政策变化的深层次原因和官方说明。",
-[21:41:31] "start_date": "",
-[21:41:31] "end_date": ""
-[21:41:31] }
-[21:41:31] [FirstSearchNode] JSON解析成功
-[21:41:31] [FirstSearchNode] 生成搜索查询: 北京邮电大学奖学金缩减原因 财政预算调整 政策变化 资源分配
-[21:41:31] - 搜索查询: 北京邮电大学奖学金缩减原因 财政预算调整 政策变化 资源分配
-[21:41:31] - 选择的工具: basic_search_news
-[21:41:31] - 推理: 该段落需要深入分析奖学金缩减的多方面原因，包括财政、政策、资源分配等复杂因素。深度新闻分析工具能够提供全面的背景信息和详细的分析结果，有助于理解这一教育政策变化的深层次原因和官方说明。
-[21:41:31] - 执行网络搜索...
-[21:41:31] → 执行搜索工具: basic_search_news
-[21:41:31] --- TOOL: 基础新闻搜索 (query: 北京邮电大学奖学金缩减原因 财政预算调整 政策变化 资源分配) ---
-[21:41:33] - 找到 7 个搜索结果
-[21:41:33] 1. [PDF] 北京邮电大学2024 年部门预算...
-[21:41:33] 2. [DOC] 国资管理办法汇编：校内文件 - 北京大学...
-[21:41:33] 3. [PDF] 目录 - 北京邮电大学研究生院...
-[21:41:33] 4. [PDF] 教育部2022 年部门预算...
-[21:41:33] 5. [PDF] CONTENTS - 北京邮电大学电子工程学院...
-[21:41:33] 6. [DOC] 中央对北京市转移支付预算执行情况绩效自评报告 ... - 北京市教育委员会...
-[21:41:33] 7. [DOC] 财务处- 北京外国语大学...
-[21:41:33] - 生成初始总结...
-[21:41:33] [FirstSummaryNode] 正在生成首次段落总结
-[21:41:33] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
-[21:41:48] [FirstSummaryNode] 清理后的输出: {"paragraph_latest_state": "北京邮电大学奖学金缩减的原因可从多个维度分析。根据2024年财政预算数据，学校财政拨款支出预算数为112,567.46万元，较2023年增加8,316.63万元，但预算分配可能因政策导向和资源优先级调整而影响奖学金额度。政策变化方面，教育部和财政部联合文件（如教财〔2018〕16号）强调优化资金使用，要求调整预算分配以响应社会人才需求变化，可能导致奖学金向基础学科和国家战略领域倾斜，而非全面增加。此外，校内资源分配遵循三级预算管理制度，各单位根据学校政策自行制定预算，奖学金可能因院系优先级调整而缩减。疫情和入境政策影响也间接导致2022年中国政府奖学金生人数下降，预算相应减少，这可能对整体奖学金池产生连锁效应。综合来看，财政预算调整、政策导向变化及校内资源分配优化是主要驱动因素，旨在最大化奖学金激励作用，而非简单缩减。"}
-[21:41:48] [FirstSummaryNode] JSON解析成功
-[21:41:48] [FirstSummaryNode] 成功生成首次段落总结
-[21:41:48] [FirstSummaryNode] 已更新段落 2 的首次总结
-[21:41:48] - 初始总结完成
-[21:41:48] - 反思 1/2...
-[21:41:48] [ReflectionNode] 正在进行反思并生成新搜索查询
-[21:41:48] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
-[21:41:57] [ReflectionNode] 清理后的输出: {
-[21:41:57] "search_query": "北京邮电大学奖学金缩减官方说明 2024",
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-[21:41:57] "reasoning": "当前段落已分析了财政预算、政策导向和校内资源分配等理论原因，但缺乏来自北京邮电大学官方的直接说明或声明。使用深度新闻分析工具可以搜索学校官方渠道发布的关于奖学金调整的具体解释、公告或相关采访，为分析提供更权威的一手信息支撑。",
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-[21:41:57] }
-[21:41:57] [ReflectionNode] JSON解析成功
-[21:41:57] [ReflectionNode] 反思生成搜索查询: 北京邮电大学奖学金缩减官方说明 2024
-[21:41:57] 反思查询: 北京邮电大学奖学金缩减官方说明 2024
-[21:41:57] 选择的工具: basic_search_news
-[21:41:57] 反思推理: 当前段落已分析了财政预算、政策导向和校内资源分配等理论原因，但缺乏来自北京邮电大学官方的直接说明或声明。使用深度新闻分析工具可以搜索学校官方渠道发布的关于奖学金调整的具体解释、公告或相关采访，为分析提供更权威的一手信息支撑。
-[21:41:57] → 执行搜索工具: basic_search_news
-[21:41:57] --- TOOL: 基础新闻搜索 (query: 北京邮电大学奖学金缩减官方说明 2024) ---
-[21:41:59] 找到 7 个反思搜索结果
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-[21:41:59] 4. 北邮缩减研究生奖学金覆盖比例引争议校方:已收到学生反馈 - 新浪教育...
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-[21:41:59] [ReflectionSummaryNode] 正在生成反思总结
-[21:42:00] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
-[21:42:16] [ReflectionSummaryNode] 清理后的输出: {
-[21:42:16] "updated_paragraph_latest_state": "北京邮电大学奖学金缩减的原因可从多个维度分析。根据2024年财政预算数据，学校财政拨款支出预算数为112,567.46万元，较2023年增加8,316.63万元，但预算分配可能因政策导向和资源优先级调整而影响奖学金额度。政策变化方面，教育部和财政部联合文件（如教财〔2018〕16号）强调优化资金使用，要求调整预算分配以响应社会人才需求变化，可能导致奖学金向基础学科和国家战略领域倾斜，而非全面增加。此外，校内资源分配遵循三级预算管理制度，各单位根据学校政策自行制定预算，奖学金可能因院系优先级调整而缩减。疫情和入境政策影响也间接导致2022年中国政府奖学金生人数下降，预算相应减少，这可能对整体奖学金池产生连锁效应。官方说明显示，奖学金覆盖比例显著缩减，硕士研究生学业奖学金从原“全覆盖”降至最高55%，博士研究生部分年级从100%降至65%，且一年级硕士研究生仅50%享有8000元/人/年的奖金，这一变动通过附件形式告知学生，反映了资源分配的优化调整。综合来看，财政预算调整、政策导向变化及校内资源分配优化是主要驱动因素，旨在最大化奖学金激励作用，而非简单缩减。"
-[21:42:16] }
-[21:42:16] [ReflectionSummaryNode] JSON解析成功
-[21:42:16] [ReflectionSummaryNode] 成功生成反思总结
-[21:42:16] [ReflectionSummaryNode] 已更新段落 2 的反思总结
-[21:42:16] 反思 1 完成
-[21:42:16] - 反思 2/2...
-[21:42:16] [ReflectionNode] 正在进行反思并生成新搜索查询
-[21:42:17] INFO:httpx:HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
+[17:27:18] 启动 query 应用...
+[17:27:20] 2025-08-26 17:27:20.327
+[17:27:20] Warning: the config option 'server.enableCORS=false' is not compatible with
+[17:27:20] 'server.enableXsrfProtection=true'.
+[17:27:20] As a result, 'server.enableCORS' is being overridden to 'true'.
+[17:27:20] More information:
+[17:27:20] In order to protect against CSRF attacks, we send a cookie with each request.
+[17:27:20] To do so, we must specify allowable origins, which places a restriction on
+[17:27:20] cross-origin resource sharing.
+[17:27:20] If cross origin resource sharing is required, please disable server.enableXsrfProtection.
+[17:27:20] 2025-08-26 17:27:20.646 Port 8503 is already in use
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@@ -0,0 +1,31 @@
+2025-08-26 17:05:45,220 - ReportEngine - INFO - 已加载 query 报告: 3769 字符
+2025-08-26 17:05:45,222 - ReportEngine - INFO - 已加载 media 报告: 3279 字符
+2025-08-26 17:05:45,224 - ReportEngine - INFO - 已加载 insight 报告: 2217 字符
+2025-08-26 17:05:45,225 - ReportEngine - INFO - 已加载论坛日志: 47 字符
+2025-08-26 17:05:45,226 - ReportEngine - INFO - 开始生成报告: 智能舆情分析报告
+2025-08-26 17:05:45,227 - ReportEngine - INFO - 输入数据 - 报告数量: 3, 论坛日志长度: 47
+2025-08-26 17:05:45,227 - ReportEngine - INFO - 选择报告模板...
+2025-08-26 17:05:45,227 - ReportEngine - INFO - [TemplateSelectionNode] 开始模板选择...
+2025-08-26 17:05:45,230 - ReportEngine - INFO - [TemplateSelectionNode] 尝试使用LLM进行模板选择...
+2025-08-26 17:05:58,747 - ReportEngine - INFO - [TemplateSelectionNode] LLM原始响应: ```json
+{
+  "template_name": "日常或定期舆情监测报告模板",
+  "selection_reason": "查询内容“智能舆情分析报告”为通用性描述，未指定具体分析主题（如品牌、竞品或特定事件），也未体现紧急性或危机情况。这种常规性的、主题不明确的报告需求，最适合使用“日常或定期舆情监测报告模板”进行数据汇总和常规汇报。"
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+2025-08-26 17:05:58,747 - ReportEngine - INFO - [TemplateSelectionNode] LLM选择模板: 日常或定期舆情监测报告模板
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+2025-08-26 17:05:58,747 - ReportEngine - INFO - 选择理由: 查询内容“智能舆情分析报告”为通用性描述，未指定具体分析主题（如品牌、竞品或特定事件），也未体现紧急性或危机情况。这种常规性的、主题不明确的报告需求，最适合使用“日常或定期舆情监测报告模板”进行数据汇总和常规汇报。
+2025-08-26 17:05:58,748 - ReportEngine - INFO - 多轮生成HTML报告...
+2025-08-26 17:05:58,748 - ReportEngine - INFO - [HTMLGenerationNode] 开始生成HTML报告...
+2025-08-26 17:08:25,596 - ReportEngine - INFO - [HTMLGenerationNode] 处理LLM原始输出，长度: 14702 字符
+2025-08-26 17:08:25,596 - ReportEngine - INFO - [HTMLGenerationNode] 不是JSON格式，直接使用原始输出
+2025-08-26 17:08:25,597 - ReportEngine - INFO - [HTMLGenerationNode] HTML缺少基本结构，添加包装
+2025-08-26 17:08:25,597 - ReportEngine - INFO - [HTMLGenerationNode] HTML处理完成，最终长度: 14344 字符
+2025-08-26 17:08:25,597 - ReportEngine - INFO - [HTMLGenerationNode] HTML报告生成完成
+2025-08-26 17:08:25,597 - ReportEngine - INFO - HTML报告生成完成
+2025-08-26 17:08:25,598 - ReportEngine - INFO - 报告已保存到: final_reports\final_report__20250826_170825.html
+2025-08-26 17:08:25,599 - ReportEngine - INFO - 状态已保存到: final_reports\report_state__20250826_170825.json
+2025-08-26 17:08:25,599 - ReportEngine - INFO - 报告生成完成，耗时: 160.37 秒
+2025-08-26 17:27:19,107 - ReportEngine - INFO - Report Agent已初始化
+2025-08-26 17:27:19,108 - ReportEngine - INFO - 使用LLM: {'provider': 'Gemini', 'model': 'gemini-2.5-pro', 'api_base': 'https://www.chataiapi.com/v1', 'purpose': 'Report Generation'}
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+  "media": 5,
+  "query": 6
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\ No newline at end of file
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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,98 @@
+# 2023-2024时代少年团舆情深度洞察报告  
+> **“光与裂缝”：当少年成为放大镜下的全民议题**
+
+---
+
+## 🔍 一、舆论全景：一条“情绪过山车”  
+| **指标** | **2023** | **2024** | **变化** |
+|---|---|---|---|
+| 正面情感 | 54% | 60% | ↑6pp |
+| 负面情感 | 28% | 25% | ↓3pp |
+| 私生相关日均话题量 | 1.4万 | 2.3万 | ↑64% |
+| 豆瓣“脱粉回踩”帖环比 | — | +180% | — |
+
+> **关键词云两极**  
+> 正面：**少年感**、**全开麦稳**、**双向奔赴**  
+> 负面：**私生**、**麦麸**、**站桩唱**、**粉丝互撕**
+
+**🔥 最滚烫场景**  
+- **上海“加冠礼”演唱会**  
+  ▪️ 深圳18岁女孩手绘应援扇→92万赞  
+  ▪️ 马嘉祺《写你》舞台弹幕“泪目”刷屏→3.7亿阅读  
+
+**💔 最刺痛场景**  
+- **演唱会安检风波**  
+  ▪️ 话题#时团上海演唱会安检无底线#24h阅读**3亿**  
+  ▪️ 粉丝哭诉视频弹幕“霸凌”刷屏→900万播放  
+
+---
+
+## ⚔️ 二、粉丝文化 × 路人观感：冲突现场实录  
+
+| **冲突场景** | **粉丝逻辑** | **路人反弹** | **数据注脚** |
+|---|---|---|---|
+| **广州地铁应援贴纸** | “只贴3小时，天亮就撕” | “地铁牛皮癣” | 投诉量↑300% |
+| **《花少7》弹幕刷屏** | “表达爱意” | “关弹幕保智商” | 弹幕密度10秒7次 |
+| **酸奶代言控评** | “感谢金主霸霸” | 官方被迫关评 | 负向情感32% |
+
+> **豆瓣高赞提问**  
+> 《粉丝能不能别抢我回家地铁？》→热榜第5  
+
+---
+
+## 📉 三、成员危机复盘：以“307”事件为例  
+
+| **阶段** | **舆情温度** | **关键动作** | **民意拐点** |
+|---|---|---|---|
+| **爆发** | -68 | 112字声明被批模版 | “学霸人设翻车”47万赞 |
+| **裂缝** | -42 | B站《这一年他有多累》380万播放 | “复读”“等你”抬头 |
+| **转折** | -5 | 素颜中戏报名被偶遇 | “给小孩第二次机会”58万赞 |
+| **长尾** | +17 | 粉丝自律打卡群“今日学习8h” | 舆情回正 |
+
+> **金句**  
+> “对307的恶意，其实是对自己失败的投射。”——知乎匿名答主3.4万赞  
+
+---
+
+## 🎧 四、作品口碑：流量放大镜下的舞台质检  
+
+| **平台** | **评分/情感** | **关键评论** |
+|---|---|---|
+| **豆瓣** | 5.7（五星&一星各40%） | “编曲野心大，人声撑不起” |
+| **QQ音乐弹幕** | 正向高频：**转音杀疯** | 重复刷屏2000+ |
+| **B站** | 技术贴澄清↑ | 耳返事故±20音分分析 |
+| **猫眼想看** | 路人占比27%→**新峰值** | “想验货”关键词突增 |
+
+---
+
+## 💰 五、商业价值：品牌“边爱边怕”的冰与火  
+
+### 带货高光  
+- **马嘉祺×国际护肤**  
+  ▪️ 48h销量4.2万单，**破男士线纪录**  
+- **宋亚轩×轻奢珠宝**  
+  ▪️ 10天完成**月销售KPI**
+
+### 风险暗涌  
+| **维度** | **2023** | **2024** | **信号** |
+|---|---|---|---|
+| 舆情风险权重 | 15% | 28% | ↑红字警告 |
+| 续约赞成票 | 78% | 53% | **团史最低** |
+| 舆情保险预算 | 0 | 已列入多家合同 | 70%损失覆盖 |
+
+> **品牌方匿名语录**  
+> “能带货也要能睡得着觉”——考察期从3个月拉长至6个月  
+
+---
+
+## 🔚 结论：在“完美”与“真实”之间  
+1. **民意本质**  
+   舞台滤镜越完美，现实放大镜越苛刻。舆情死结不在业务，而在“人”——私生困扰与粉丝管理是两大高压线。  
+2. **群体情绪**  
+   - 粉丝：从“护他完美”转向**“陪他变好”**  
+   - 路人：从“群嘲”到“观望”，**二次机会窗口已出现**  
+3. **商业风向**  
+   带货力仍是硬通货，但“**不翻车**”成为稀缺资源。**短约+退出条款+舆情保险**将成为新常态。  
+
+> **最动人注脚**  
+> “我们爱的是舞台上的光，但光背后的人也需要被保护。”——1.6万赞的知乎留言，或许才是数据背后最真实的体温。
\ No newline at end of file
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+# 2023-2024时代少年团舆情深度洞察报告  
+> **“光与裂缝”：当少年成为放大镜下的全民议题**
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+---
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+## 🔍 一、舆论全景：一条“情绪过山车”  
+| **指标** | **2023** | **2024** | **变化** |
+|---|---|---|---|
+| 正面情感 | 54% | 60% | ↑6pp |
+| 负面情感 | 28% | 25% | ↓3pp |
+| 私生相关日均话题量 | 1.4万 | 2.3万 | ↑64% |
+| 豆瓣“脱粉回踩”帖环比 | — | +180% | — |
+
+> **关键词云两极**  
+> 正面：**少年感**、**全开麦稳**、**双向奔赴**  
+> 负面：**私生**、**麦麸**、**站桩唱**、**粉丝互撕**
+
+**🔥 最滚烫场景**  
+- **上海“加冠礼”演唱会**  
+  ▪️ 深圳18岁女孩手绘应援扇→92万赞  
+  ▪️ 马嘉祺《写你》舞台弹幕“泪目”刷屏→3.7亿阅读  
+
+**💔 最刺痛场景**  
+- **演唱会安检风波**  
+  ▪️ 话题#时团上海演唱会安检无底线#24h阅读**3亿**  
+  ▪️ 粉丝哭诉视频弹幕“霸凌”刷屏→900万播放  
+
+---
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+## ⚔️ 二、粉丝文化 × 路人观感：冲突现场实录  
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+| **冲突场景** | **粉丝逻辑** | **路人反弹** | **数据注脚** |
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+
+> **豆瓣高赞提问**  
+> 《粉丝能不能别抢我回家地铁？》→热榜第5  
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+## 📉 三、成员危机复盘：以“307”事件为例  
+
+| **阶段** | **舆情温度** | **关键动作** | **民意拐点** |
+|---|---|---|---|
+| **爆发** | -68 | 112字声明被批模版 | “学霸人设翻车”47万赞 |
+| **裂缝** | -42 | B站《这一年他有多累》380万播放 | “复读”“等你”抬头 |
+| **转折** | -5 | 素颜中戏报名被偶遇 | “给小孩第二次机会”58万赞 |
+| **长尾** | +17 | 粉丝自律打卡群“今日学习8h” | 舆情回正 |
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+> **金句**  
+> “对307的恶意，其实是对自己失败的投射。”——知乎匿名答主3.4万赞  
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+## 🎧 四、作品口碑：流量放大镜下的舞台质检  
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+| **平台** | **评分/情感** | **关键评论** |
+|---|---|---|
+| **豆瓣** | 5.7（五星&一星各40%） | “编曲野心大，人声撑不起” |
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+## 💰 五、商业价值：品牌“边爱边怕”的冰与火  
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+### 带货高光  
+- **马嘉祺×国际护肤**  
+  ▪️ 48h销量4.2万单，**破男士线纪录**  
+- **宋亚轩×轻奢珠宝**  
+  ▪️ 10天完成**月销售KPI**
+
+### 风险暗涌  
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+|---|---|---|---|
+| 舆情风险权重 | 15% | 28% | ↑红字警告 |
+| 续约赞成票 | 78% | 53% | **团史最低** |
+| 舆情保险预算 | 0 | 已列入多家合同 | 70%损失覆盖 |
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+> **品牌方匿名语录**  
+> “能带货也要能睡得着觉”——考察期从3个月拉长至6个月  
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+## 🔚 结论：在“完美”与“真实”之间  
+1. **民意本质**  
+   舞台滤镜越完美，现实放大镜越苛刻。舆情死结不在业务，而在“人”——私生困扰与粉丝管理是两大高压线。  
+2. **群体情绪**  
+   - 粉丝：从“护他完美”转向**“陪他变好”**  
+   - 路人：从“群嘲”到“观望”，**二次机会窗口已出现**  
+3. **商业风向**  
+   带货力仍是硬通货，但“**不翻车**”成为稀缺资源。**短约+退出条款+舆情保险**将成为新常态。  
+
+> **最动人注脚**  
+> “我们爱的是舞台上的光，但光背后的人也需要被保护。”——1.6万赞的知乎留言，或许才是数据背后最真实的体温。
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             background-color: #f0f0f0;
         }
 
+        .app-button.locked {
+            background-color: #f5f5f5;
+            color: #999999;
+            cursor: not-allowed;
+            position: relative;
+        }
+
+        .app-button.locked:hover {
+            background-color: #f5f5f5;
+        }
+
+        .app-button.locked::after {
+            content: "";
+            position: absolute;
+            top: 50%;
+            right: 10px;
+            transform: translateY(-50%);
+            font-size: 12px;
+        }
+
+        .app-button.locked .status-indicator {
+            background-color: #cccccc;
+        }
+
         .status-indicator {
             position: absolute;
             top: 5px;
@@ -406,6 +430,107 @@
             opacity: 0.6;
             margin-top: 5px;
         }
+
+        /* Report Engine 专用样式 */
+        .report-container {
+            display: none;
+            height: 100%;
+            flex-direction: column;
+            position: relative;
+        }
+
+        .report-container.active {
+            display: flex;
+        }
+
+        .report-content {
+            flex: 1;
+            padding: 20px;
+            overflow-y: auto;
+            background-color: #ffffff;
+        }
+
+        .report-controls {
+            display: flex;
+            gap: 10px;
+            margin-bottom: 20px;
+            padding: 15px;
+            border-bottom: 2px solid #000000;
+            background-color: #f8f9fa;
+        }
+
+        .report-button {
+            padding: 10px 20px;
+            border: 2px solid #000000;
+            background-color: #ffffff;
+            cursor: pointer;
+            font-size: 14px;
+            font-weight: bold;
+            transition: all 0.3s ease;
+        }
+
+        .report-button:hover {
+            background-color: #f0f0f0;
+        }
+
+        .report-button:disabled {
+            background-color: #e0e0e0;
+            cursor: not-allowed;
+        }
+
+        .report-button.primary {
+            background-color: #000000;
+            color: #ffffff;
+        }
+
+        .report-button.primary:hover {
+            background-color: #333333;
+        }
+
+        .report-status {
+            padding: 15px;
+            margin: 10px 0;
+            border: 2px solid #000000;
+            background-color: #f8f9fa;
+            font-family: 'Courier New', monospace;
+        }
+
+        .report-status.loading {
+            border-color: #ffa500;
+            background-color: #fff8e1;
+        }
+
+        .report-status.success {
+            border-color: #00aa00;
+            background-color: #f0fff0;
+        }
+
+        .report-status.error {
+            border-color: #aa0000;
+            background-color: #fff0f0;
+        }
+
+        .report-preview {
+            border: 2px solid #000000;
+            background-color: #ffffff;
+            min-height: 400px;
+            overflow-y: auto;
+        }
+
+        .report-preview iframe {
+            width: 100%;
+            height: 100%;
+            border: none;
+        }
+
+        .report-loading {
+            display: flex;
+            align-items: center;
+            justify-content: center;
+            height: 200px;
+            color: #666;
+            font-size: 14px;
+        }
     </style>
 </head>
 <body>
@@ -432,6 +557,13 @@
                         </div>
                     </div>
                     
+                    <!-- 报告引擎界面 -->
+                    <div class="report-container" id="reportContainer">
+                        <div class="report-content" id="reportContent">
+                            <!-- 报告内容将在这里显示 -->
+                        </div>
+                    </div>
+                    
                     <div style="display: flex; align-items: center; justify-content: center; height: 100%; color: #666;">
                         <span>默认只显示第一个页面 - 点击按钮切换页面</span>
                     </div>
@@ -458,6 +590,10 @@
                         <span class="status-indicator running" id="status-forum"></span>
                         Forum Engine
                     </button>
+                    <button class="app-button locked" data-app="report" title="需等待其余三个Agent工作完毕">
+                        <span class="status-indicator" id="status-report"></span>
+                        Report Engine
+                    </button>
                 </div>
 
                 <!-- 控制台输出 -->
@@ -485,7 +621,8 @@
             insight: 'stopped',
             media: 'stopped',
             query: 'stopped',
-            forum: 'running'  // Forum Engine 默认运行
+            forum: 'running',  // Forum Engine 默认运行
+            report: 'stopped'  // Report Engine
         };
 
         // 应用名称映射
@@ -493,7 +630,8 @@
             insight: 'Insight Engine',
             media: 'Media Engine', 
             query: 'Query Engine',
-            forum: 'Forum Engine'
+            forum: 'Forum Engine',
+            report: 'Report Engine'
         };
 
         // 初始化
@@ -505,6 +643,10 @@
             checkStatus();
             setInterval(checkStatus, 5000);
             
+            // 初始化Report Engine锁定状态检查
+            checkReportLockStatus();
+            reportLockCheckInterval = setInterval(checkReportLockStatus, 10000); // 每10秒检查一次
+            
             // 定期刷新控制台输出
             setInterval(() => {
                 refreshConsoleOutput();
@@ -629,6 +771,15 @@
         function switchToApp(app) {
             if (app === currentApp) return;
 
+            // 检查Report Engine是否被锁定
+            if (app === 'report') {
+                const reportButton = document.querySelector(`[data-app="report"]`);
+                if (reportButton.classList.contains('locked')) {
+                    showMessage('需等待其余三个Agent工作完毕', 'error');
+                    return;
+                }
+            }
+
             // 更新按钮状态
             document.querySelectorAll('.app-button').forEach(btn => {
                 btn.classList.remove('active');
@@ -644,17 +795,32 @@
                 
                 // 显示论坛容器，隐藏其他内容
                 document.getElementById('forumContainer').classList.add('active');
+                document.getElementById('reportContainer').classList.remove('active');
                 
                 // 清空控制台并加载forum日志
                 document.getElementById('consoleOutput').innerHTML = '<div class="console-line">[系统] 切换到论坛模式</div>';
                 loadForumLog();
                 
+            } else if (app === 'report') {
+                // 切换到报告模式
+                document.getElementById('embeddedHeader').textContent = 'Report Engine - 智能报告生成';
+                
+                // 显示报告容器，隐藏其他内容
+                document.getElementById('reportContainer').classList.add('active');
+                document.getElementById('forumContainer').classList.remove('active');
+                
+                // 清空控制台并加载report日志
+                document.getElementById('consoleOutput').innerHTML = '<div class="console-line">[系统] 切换到报告生成模式</div>';
+                loadReportLog();
+                loadReportInterface();
+                
             } else {
                 // 切换到普通Engine模式
                 document.getElementById('embeddedHeader').textContent = appNames[app];
                 
-                // 隐藏论坛容器
+                // 隐藏论坛和报告容器
                 document.getElementById('forumContainer').classList.remove('active');
+                document.getElementById('reportContainer').classList.remove('active');
                 
                 // 清空并加载新的控制台输出
                 document.getElementById('consoleOutput').innerHTML = '<div class="console-line">[系统] 切换到 ' + appNames[app] + '</div>';
@@ -678,6 +844,11 @@
                 return;
             }
             
+            if (app === 'report') {
+                loadReportLog();
+                return;
+            }
+            
             fetch(`/api/output/${app}`)
             .then(response => response.json())
             .then(data => {
@@ -711,6 +882,11 @@
                 return;
             }
             
+            if (currentApp === 'report') {
+                refreshReportLog();
+                return;
+            }
+            
             if (appStatus[currentApp] === 'running' || appStatus[currentApp] === 'starting') {
                 fetch(`/api/output/${currentApp}`)
                 .then(response => response.json())
@@ -809,13 +985,38 @@
                     placeholder.remove();
                 }
                 
-                // 显示论坛容器
+                // 显示论坛容器，隐藏报告容器
                 document.getElementById('forumContainer').classList.add('active');
+                document.getElementById('reportContainer').classList.remove('active');
                 return;
             }
             
-            // 隐藏论坛容器
+            // 如果是Report Engine，显示报告界面
+            if (app === 'report') {
+                header.textContent = 'Report Engine - 智能报告生成';
+                
+                // 隐藏所有iframe
+                if (typeof preloadedIframes !== 'undefined') {
+                    Object.values(preloadedIframes).forEach(iframe => {
+                        iframe.style.display = 'none';
+                    });
+                }
+                
+                // 移除占位符
+                const placeholder = content.querySelector('.status-placeholder');
+                if (placeholder) {
+                    placeholder.remove();
+                }
+                
+                // 显示报告容器，隐藏论坛容器
+                document.getElementById('reportContainer').classList.add('active');
+                document.getElementById('forumContainer').classList.remove('active');
+                return;
+            }
+            
+            // 隐藏论坛和报告容器
             document.getElementById('forumContainer').classList.remove('active');
+            document.getElementById('reportContainer').classList.remove('active');
 
             header.textContent = appNames[app] || app;
 
@@ -930,6 +1131,10 @@
 
         // Forum Engine 相关函数
         let forumLogLineCount = 0;
+        
+        // Report Engine 相关函数
+        let reportLogLineCount = 0;
+        let reportLockCheckInterval = null;
 
         // 实时刷新论坛消息（适用于所有页面）
         function refreshForumMessages() {
@@ -1051,6 +1256,100 @@
             });
         }
 
+        // 刷新Report Engine日志
+        // 检查Report Engine锁定状态
+        function checkReportLockStatus() {
+            fetch('/api/report/status')
+            .then(response => response.json())
+            .then(data => {
+                const reportButton = document.querySelector('[data-app="report"]');
+                
+                if (data.success && data.engines_ready) {
+                    // 文件准备就绪，解锁按钮
+                    reportButton.classList.remove('locked');
+                    reportButton.title = 'Report Engine - 智能报告生成\n所有引擎都有新文件，可以生成报告';
+                } else {
+                    // 文件未准备就绪，锁定按钮
+                    reportButton.classList.add('locked');
+                    
+                    // 构建详细的提示信息
+                    let titleInfo = 'Report Engine暂时锁定\n';
+                    
+                    if (data.missing_files && data.missing_files.length > 0) {
+                        titleInfo += '等待新文件:\n' + data.missing_files.join('\n');
+                    } else {
+                        titleInfo += '等待三个分析引擎都产生新的报告文件';
+                    }
+                    
+                    reportButton.title = titleInfo;
+                }
+            })
+            .catch(error => {
+                console.error('检查Report Engine状态失败:', error);
+                // 出错时默认锁定
+                const reportButton = document.querySelector('[data-app="report"]');
+                reportButton.classList.add('locked');
+                reportButton.title = 'Report Engine状态检查失败';
+            });
+        }
+
+        function refreshReportLog() {
+            fetch('/api/report/log')
+            .then(response => response.json())
+            .then(data => {
+                if (data.success && data.log_lines.length > reportLogLineCount) {
+                    const consoleOutput = document.getElementById('consoleOutput');
+                    
+                    // 只添加新的行
+                    const newLines = data.log_lines.slice(reportLogLineCount);
+                    newLines.forEach(line => {
+                        const div = document.createElement('div');
+                        div.className = 'console-line';
+                        div.textContent = line;
+                        consoleOutput.appendChild(div);
+                    });
+                    
+                    reportLogLineCount = data.log_lines.length;
+                    consoleOutput.scrollTop = consoleOutput.scrollHeight;
+                }
+            })
+            .catch(error => {
+                console.error('刷新Report日志失败:', error);
+            });
+        }
+
+        // 加载Report Engine日志
+        function loadReportLog() {
+            fetch('/api/report/log')
+            .then(response => response.json())
+            .then(data => {
+                if (data.success) {
+                    const consoleOutput = document.getElementById('consoleOutput');
+                    consoleOutput.innerHTML = '<div class="console-line">[系统] Report Engine 日志监控已启动</div>';
+                    
+                    if (data.log_lines && data.log_lines.length > 0) {
+                        data.log_lines.forEach(line => {
+                            const div = document.createElement('div');
+                            div.className = 'console-line';
+                            div.textContent = line;
+                            consoleOutput.appendChild(div);
+                        });
+                        
+                        // 重置计数器以确保后续消息能正确显示
+                        reportLogLineCount = data.log_lines.length;
+                    } else {
+                        // 如果没有日志，重置计数器
+                        reportLogLineCount = 0;
+                    }
+                    
+                    consoleOutput.scrollTop = consoleOutput.scrollHeight;
+                }
+            })
+            .catch(error => {
+                console.error('加载Report日志失败:', error);
+            });
+        }
+
         // 解析论坛消息并添加到对话区
         function parseForumMessage(logLine) {
             try {
@@ -1162,6 +1461,280 @@
                 default: return '未知';
             }
         }
+
+        // Report Engine 相关函数
+        let reportTaskId = null;
+        let reportPollingInterval = null;
+
+        // 加载报告界面
+        function loadReportInterface() {
+            const reportContent = document.getElementById('reportContent');
+            
+            // 检查ReportEngine状态
+            fetch('/api/report/status')
+            .then(response => response.json())
+            .then(data => {
+                if (data.success) {
+                    // 更新ReportEngine状态指示器
+                    const indicator = document.getElementById('status-report');
+                    if (indicator) {
+                        if (data.initialized) {
+                            indicator.className = 'status-indicator running';
+                            appStatus.report = 'running';
+                        } else {
+                            indicator.className = 'status-indicator';
+                            appStatus.report = 'stopped';
+                        }
+                    }
+                    
+                    // 渲染报告界面
+                    renderReportInterface(data);
+                } else {
+                    reportContent.innerHTML = `
+                        <div class="report-status error">
+                            <strong>错误:</strong> ${data.error}
+                        </div>
+                    `;
+                }
+            })
+            .catch(error => {
+                console.error('加载报告界面失败:', error);
+                reportContent.innerHTML = `
+                    <div class="report-status error">
+                        <strong>加载失败:</strong> ${error.message}
+                    </div>
+                `;
+            });
+        }
+
+        // 渲染报告界面
+        function renderReportInterface(statusData) {
+            const reportContent = document.getElementById('reportContent');
+            
+            let interfaceHTML = `
+                <div class="report-controls">
+                    <button class="report-button primary" onclick="generateReport()" id="generateBtn">
+                        生成最终报告
+                    </button>
+                    <button class="report-button" onclick="checkReportStatus()" id="statusBtn">
+                        检查状态
+                    </button>
+                </div>
+            `;
+            
+            // 显示状态信息
+            if (statusData.initialized) {
+                interfaceHTML += `
+                    <div class="report-status success">
+                        <strong>ReportEngine状态:</strong> 已初始化<br>
+                        <strong>文件检查:</strong> ${statusData.engines_ready ? '准备就绪' : '文件未就绪'}<br>
+                        <strong>找到文件:</strong> ${statusData.files_found ? statusData.files_found.join(', ') : '无'}<br>
+                        ${statusData.missing_files && statusData.missing_files.length > 0 ? 
+                          `<strong>缺失文件:</strong> ${statusData.missing_files.join(', ')}` : ''}
+                    </div>
+                `;
+            } else {
+                interfaceHTML += `
+                    <div class="report-status error">
+                        <strong>ReportEngine状态:</strong> 未初始化
+                    </div>
+                `;
+            }
+            
+            // 如果有当前任务，显示任务状态
+            if (statusData.current_task) {
+                interfaceHTML += renderTaskStatus(statusData.current_task);
+            }
+            
+            // 添加报告预览区域
+            interfaceHTML += `
+                <div class="report-preview" id="reportPreview">
+                    <div class="report-loading">
+                        点击"生成最终报告"开始生成综合分析报告
+                    </div>
+                </div>
+            `;
+            
+            reportContent.innerHTML = interfaceHTML;
+        }
+
+        // 渲染任务状态
+        function renderTaskStatus(task) {
+            const statusClass = task.status === 'completed' ? 'success' : 
+                              task.status === 'error' ? 'error' : 'loading';
+            
+            let statusHTML = `
+                <div class="report-status ${statusClass}">
+                    <strong>任务ID:</strong> ${task.task_id}<br>
+                    <strong>查询:</strong> ${task.query}<br>
+                    <strong>状态:</strong> ${task.status}<br>
+                    <strong>进度:</strong> ${task.progress}%<br>
+                    <strong>创建时间:</strong> ${new Date(task.created_at).toLocaleString()}<br>
+                    <strong>更新时间:</strong> ${new Date(task.updated_at).toLocaleString()}
+            `;
+            
+            if (task.error_message) {
+                statusHTML += `<br><strong>错误信息:</strong> ${task.error_message}`;
+            }
+            
+            if (task.has_result) {
+                statusHTML += `<br><button class="report-button" onclick="viewReport('${task.task_id}')">查看报告</button>`;
+            }
+            
+            statusHTML += '</div>';
+            return statusHTML;
+        }
+
+        // 生成报告
+        function generateReport() {
+            const query = document.getElementById('searchInput').value.trim() || '智能舆情分析报告';
+            
+            // 重置日志计数器，因为后台会清空日志文件
+            reportLogLineCount = 0;
+            
+            // 清空控制台显示
+            const consoleOutput = document.getElementById('consoleOutput');
+            consoleOutput.innerHTML = '<div class="console-line">[系统] 开始生成报告，日志已重置</div>';
+            
+            const generateBtn = document.getElementById('generateBtn');
+            generateBtn.disabled = true;
+            generateBtn.textContent = '生成中...';
+            
+            fetch('/api/report/generate', {
+                method: 'POST',
+                headers: {
+                    'Content-Type': 'application/json'
+                },
+                body: JSON.stringify({ query: query })
+            })
+            .then(response => response.json())
+            .then(data => {
+                if (data.success) {
+                    reportTaskId = data.task_id;
+                    showMessage('报告生成已启动', 'success');
+                    
+                    // 立即刷新一次日志以确保同步
+                    setTimeout(() => {
+                        refreshReportLog();
+                    }, 500);
+                    
+                    // 开始轮询任务状态
+                    startProgressPolling(data.task_id);
+                } else {
+                    showMessage('启动失败: ' + data.error, 'error');
+                    generateBtn.disabled = false;
+                    generateBtn.textContent = '生成最终报告';
+                }
+            })
+            .catch(error => {
+                console.error('生成报告失败:', error);
+                showMessage('生成报告失败: ' + error.message, 'error');
+                generateBtn.disabled = false;
+                generateBtn.textContent = '生成最终报告';
+            });
+        }
+
+        // 开始进度轮询
+        function startProgressPolling(taskId) {
+            if (reportPollingInterval) {
+                clearInterval(reportPollingInterval);
+            }
+            
+            reportPollingInterval = setInterval(() => {
+                checkTaskProgress(taskId);
+            }, 2000);
+        }
+
+        // 检查任务进度
+        function checkTaskProgress(taskId) {
+            fetch(`/api/report/progress/${taskId}`)
+            .then(response => response.json())
+            .then(data => {
+                if (data.success) {
+                    updateProgressDisplay(data.task);
+                    
+                    // 在检查进度时也刷新日志
+                    refreshReportLog();
+                    
+                    if (data.task.status === 'completed') {
+                        clearInterval(reportPollingInterval);
+                        showMessage('报告生成完成！', 'success');
+                        
+                        // 自动显示报告
+                        viewReport(taskId);
+                        
+                        // 重新启用生成按钮
+                        const generateBtn = document.getElementById('generateBtn');
+                        generateBtn.disabled = false;
+                        generateBtn.textContent = '生成最终报告';
+                    } else if (data.task.status === 'error') {
+                        clearInterval(reportPollingInterval);
+                        showMessage('报告生成失败: ' + data.task.error_message, 'error');
+                        
+                        // 重新启用生成按钮
+                        const generateBtn = document.getElementById('generateBtn');
+                        generateBtn.disabled = false;
+                        generateBtn.textContent = '生成最终报告';
+                    }
+                }
+            })
+            .catch(error => {
+                console.error('检查进度失败:', error);
+            });
+        }
+
+        // 更新进度显示
+        function updateProgressDisplay(task) {
+            const reportContent = document.getElementById('reportContent');
+            const existingStatus = reportContent.querySelector('.report-status');
+            
+            if (existingStatus) {
+                existingStatus.outerHTML = renderTaskStatus(task);
+            }
+        }
+
+        // 查看报告
+        function viewReport(taskId) {
+            const reportPreview = document.getElementById('reportPreview');
+            reportPreview.innerHTML = '<div class="report-loading">加载报告中...</div>';
+            
+            fetch(`/api/report/result/${taskId}`)
+            .then(response => {
+                if (response.ok) {
+                    return response.text();
+                } else {
+                    throw new Error('报告加载失败');
+                }
+            })
+            .then(htmlContent => {
+                // 创建iframe来显示HTML内容
+                const iframe = document.createElement('iframe');
+                iframe.style.width = '100%';
+                iframe.style.height = '600px';
+                iframe.style.border = 'none';
+                
+                reportPreview.innerHTML = '';
+                reportPreview.appendChild(iframe);
+                
+                // 将HTML内容写入iframe
+                iframe.contentDocument.open();
+                iframe.contentDocument.write(htmlContent);
+                iframe.contentDocument.close();
+            })
+            .catch(error => {
+                console.error('查看报告失败:', error);
+                reportPreview.innerHTML = `
+                    <div class="report-loading">
+                        报告加载失败: ${error.message}
+                    </div>
+                `;
+            });
+        }
+
+        // 检查报告状态
+        function checkReportStatus() {
+            loadReportInterface();
+        }
     </script>
 </body>
 </html>