优化连接不上时创建表

applications/reporter/base_reporter.py

@@ -0,0 +1,459 @@
+"""
+报告生成器基类
+提供数据源接口、AI处理接口等扩展能力
+"""
+from abc import ABC, abstractmethod
+from typing import List, Dict, Any, Optional
+from datetime import datetime, timedelta
+import os
+import sys
+from loguru import logger
+
+# 添加父目录到路径
+current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+parent_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(current_dir))
+if parent_dir not in sys.path:
+    sys.path.insert(0, parent_dir)
+
+from utils.mysql_agent import MySQLAgent
+from config import Config
+
+
+class DataSource(ABC):
+    """数据源接口基类，用于后续扩展其他数据源"""
+    
+    @abstractmethod
+    def fetch_data(self, start_time: datetime, end_time: datetime) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        获取指定时间范围内的数据
+        
+        Args:
+            start_time: 开始时间
+            end_time: 结束时间
+            
+        Returns:
+            数据列表，每条数据应包含：标题、链接、摘要、发布时间等字段
+        """
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def get_source_name(self) -> str:
+        """获取数据源名称"""
+        pass
+
+
+class RSSDataSource(DataSource):
+    """RSS数据源实现"""
+    
+    def __init__(self, db_agent: MySQLAgent, table_name: str = "collector_rss_subscriptions"):
+        self.db_agent = db_agent
+        self.table_name = table_name
+        self.logger = logger.bind(module="RSSDataSource")
+    
+    def fetch_data(self, start_time: datetime, end_time: datetime) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """从数据库获取RSS数据"""
+        try:
+            sql = f"""
+                SELECT 
+                    `文章标题` as title,
+                    `文章链接` as link,
+                    `文章摘要` as summary,
+                    `发布时间` as publish_time,
+                    `来源URL` as source_url,
+                    `创建时间` as create_time
+                FROM `{self.table_name}`
+                WHERE `发布时间` >= %s AND `发布时间` < %s
+                ORDER BY `发布时间` DESC
+            """
+            
+            params = (
+                start_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
+                end_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
+            )
+            
+            df = self.db_agent.query_to_df(sql, params=params, is_print=False)
+            
+            if df.empty:
+                self.logger.info(f"时间范围 {start_time} 到 {end_time} 内没有RSS数据")
+                return []
+            
+            # 转换为字典列表
+            data_list = df.to_dict('records')
+            self.logger.info(f"获取到 {len(data_list)} 条RSS数据")
+            return data_list
+            
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(f"获取RSS数据失败: {str(e)}", exc_info=True)
+            return []
+    
+    def get_source_name(self) -> str:
+        return "RSS订阅"
+
+
+class AIAnalysisDataSource(DataSource):
+    """AI分析结果数据源实现 - 从ai_processor_rss_analysis表获取已筛选的相关内容"""
+    
+    def __init__(self, db_agent: MySQLAgent, table_name: str = "ai_processor_rss_analysis"):
+        self.db_agent = db_agent
+        self.table_name = table_name
+        self.logger = logger.bind(module="AIAnalysisDataSource")
+    
+    def fetch_data(self, start_time: datetime, end_time: datetime) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """从AI分析结果表获取相关数据（是否相关=1）"""
+        try:
+            sql = f"""
+                SELECT 
+                    `文章标题` as title,
+                    `文章链接` as link,
+                    `文章摘要` as summary,
+                    `发布时间` as publish_time,
+                    `来源URL` as source_url,
+                    `分类` as category,
+                    `标签` as tags,
+                    `相关度评分` as relevance_score,
+                    `分析说明` as analysis_note,
+                    `处理时间` as process_time
+                FROM `{self.table_name}`
+                WHERE `发布时间` >= %s AND `发布时间` < %s
+                  AND `是否相关` = 1
+                ORDER BY `发布时间` DESC, `相关度评分` DESC
+            """
+            
+            params = (
+                start_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
+                end_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
+            )
+            
+            df = self.db_agent.query_to_df(sql, params=params, is_print=False)
+            
+            if df.empty:
+                self.logger.info(f"时间范围 {start_time} 到 {end_time} 内没有相关数据（是否相关=1）")
+                return []
+            
+            # 转换为字典列表
+            data_list = df.to_dict('records')
+            self.logger.info(f"获取到 {len(data_list)} 条相关数据（是否相关=1）")
+            return data_list
+            
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(f"获取AI分析数据失败: {str(e)}", exc_info=True)
+            return []
+    
+    def get_source_name(self) -> str:
+        return "AI分析结果"
+
+
+class AIProcessor:
+    """AI处理器，用于筛选和分析内容"""
+    
+    def __init__(self, api_key: str = None, model: str = None):
+        from openai import OpenAI
+        
+        self.base_url = 'https://qianfan.baidubce.com/v2'
+        self.api_key = api_key or Config.BAIDU_AI_CONFIG.get('api_key')
+        self.model = model or Config.BAIDU_AI_CONFIG.get('model', 'ernie-x1-turbo-32k')
+        self.client = OpenAI(
+            base_url=self.base_url,
+            api_key=self.api_key
+        )
+        self.logger = logger.bind(module="AIProcessor")
+    
+    def filter_automotive_content(self, articles: List[Dict[str, Any]]) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        筛选与汽车后市场相关的内容
+        
+        Args:
+            articles: 文章列表
+            
+        Returns:
+            筛选后的文章列表（包含AI标记信息）
+        """
+        if not articles:
+            return []
+        
+        self.logger.info(f"开始AI筛选 {len(articles)} 篇文章")
+        
+        # 批量处理，避免API限流
+        batch_size = 10
+        filtered_articles = []
+        
+        for i in range(0, len(articles), batch_size):
+            batch = articles[i:i + batch_size]
+            try:
+                # 构建批量分析的prompt
+                articles_text = ""
+                for idx, article in enumerate(batch):
+                    articles_text += f"\n[{idx + i}] 标题: {article.get('title', '')}\n"
+                    articles_text += f"摘要: {article.get('summary', '')}\n"
+                
+                prompt = f"""请分析以下新闻文章，判断哪些与汽车后市场相关。
+
+汽车后市场的定义：汽车销售以后，围绕汽车使用过程中的各种服务，包括：
+- 汽车维修保养
+- 汽车配件
+- 汽车改装
+- 汽车美容
+- 汽车用品
+- 汽车金融
+- 汽车保险
+- 二手车交易
+- 汽车租赁
+- 汽车检测
+- 汽车报废回收
+- 汽车相关法律法规和政策
+
+文章列表：
+{articles_text}
+
+请按以下JSON格式返回结果：
+{{
+    "related_articles": [
+        {{
+            "index": 文章的序号（从0开始）,
+            "is_related": true/false,
+            "reason": "判断理由",
+            "category": "所属类别（如：维修保养、配件、政策等）"
+        }}
+    ]
+}}
+
+只返回JSON，不要其他文字说明。"""
+                
+                response = self.client.chat.completions.create(
+                    model=self.model,
+                    messages=[{
+                        "role": "user",
+                        "content": prompt
+                    }]
+                )
+                
+                result_text = response.choices[0].message.content.strip()
+                
+                # 尝试解析JSON（去除可能的markdown代码块标记）
+                import json
+                import re
+                
+                # 提取JSON部分（尝试多种方式）
+                result_json = None
+                # 方式1：查找markdown代码块中的JSON
+                json_match = re.search(r'```(?:json)?\s*(\{.*?\})\s*```', result_text, re.DOTALL)
+                if json_match:
+                    try:
+                        result_json = json.loads(json_match.group(1))
+                    except:
+                        pass
+                
+                # 方式2：直接查找JSON对象
+                if result_json is None:
+                    json_match = re.search(r'\{.*\}', result_text, re.DOTALL)
+                    if json_match:
+                        try:
+                            result_json = json.loads(json_match.group())
+                        except:
+                            pass
+                
+                # 方式3：尝试直接解析
+                if result_json is None:
+                    try:
+                        result_json = json.loads(result_text)
+                    except:
+                        self.logger.warning(f"无法解析AI返回的JSON: {result_text[:200]}")
+                        result_json = {'related_articles': []}
+                
+                # 处理结果
+                for item in result_json.get('related_articles', []):
+                    idx = item.get('index', -1)
+                    if 0 <= idx < len(batch):
+                        article = batch[idx]
+                        if item.get('is_related', False):
+                            article['ai_marked'] = True
+                            article['ai_category'] = item.get('category', '其他')
+                            article['ai_reason'] = item.get('reason', '')
+                            filtered_articles.append(article)
+                
+                # 避免API限流
+                import time
+                if i + batch_size < len(articles):
+                    time.sleep(1.5)
+                    
+            except Exception as e:
+                self.logger.error(f"AI筛选批处理失败: {str(e)}", exc_info=True)
+                # 如果AI处理失败，保留所有文章但标记为未筛选
+                for article in batch:
+                    article['ai_marked'] = False
+                    article['ai_error'] = str(e)
+        
+        self.logger.info(f"AI筛选完成，找到 {len(filtered_articles)} 篇相关文章")
+        return filtered_articles
+    
+    def generate_news_summary(self, articles: List[Dict[str, Any]]) -> str:
+        """
+        生成新闻摘要
+        
+        Args:
+            articles: 筛选后的文章列表
+            
+        Returns:
+            Markdown格式的新闻摘要
+        """
+        if not articles:
+            return "## 相关新闻\n\n暂无相关新闻。\n"
+        
+        articles_text = ""
+        for idx, article in enumerate(articles, 1):
+            category = article.get('ai_category', '其他')
+            reason = article.get('ai_reason', '')
+            articles_text += f"\n### {idx}. {article.get('title', '无标题')}\n"
+            articles_text += f"- **类别**: {category}\n"
+            articles_text += f"- **摘要**: {article.get('summary', '无摘要')}\n"
+            articles_text += f"- **链接**: [{article.get('link', '')}]({article.get('link', '')})\n"
+            articles_text += f"- **发布时间**: {article.get('publish_time', '')}\n"
+            if reason:
+                articles_text += f"- **相关性说明**: {reason}\n"
+            articles_text += "\n"
+        
+        return f"## 汽车后市场相关新闻\n\n共找到 {len(articles)} 篇相关新闻：\n\n{articles_text}"
+
+
+class BaseReporter:
+    """报告生成器基类"""
+    
+    def __init__(self, data_sources: List[DataSource] = None):
+        self.data_sources = data_sources or []
+        self.ai_processor = AIProcessor()
+        self.logger = logger.bind(module="BaseReporter")
+    
+    def add_data_source(self, data_source: DataSource):
+        """添加数据源"""
+        self.data_sources.append(data_source)
+        self.logger.info(f"添加数据源: {data_source.get_source_name()}")
+    
+    def collect_data(self, start_time: datetime, end_time: datetime) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """从所有数据源收集数据"""
+        all_data = []
+        for source in self.data_sources:
+            try:
+                data = source.fetch_data(start_time, end_time)
+                # 标记数据来源
+                for item in data:
+                    item['data_source'] = source.get_source_name()
+                all_data.extend(data)
+            except Exception as e:
+                self.logger.error(f"从 {source.get_source_name()} 收集数据失败: {str(e)}")
+        
+        # 按发布时间排序
+        all_data.sort(key=lambda x: x.get('publish_time', ''), reverse=True)
+        return all_data
+    
+    def generate_report_content(self, articles: List[Dict[str, Any]], report_type: str = "日报") -> str:
+        """
+        生成报告内容（Markdown格式）
+        
+        Args:
+            articles: 文章列表（已从AI分析结果表筛选，是否相关=1）
+            report_type: 报告类型（"日报"或"周报"），用于无数据时的提示
+        """
+        # 数据已经是从AI分析结果表筛选过的（是否相关=1），直接使用
+        related_articles = articles
+        
+        # 生成统计信息
+        related_count = len(related_articles)
+        
+        # 如果没有相关数据，返回提示信息
+        if related_count == 0:
+            if report_type == "日报":
+                message = "昨日无汽车后市场相关的新闻"
+            else:
+                message = "上周无汽车后市场相关的新闻"
+            
+            return f"""
+## 数据统计
+
+- **相关文章数**: 0
+
+## 相关新闻
+
+{message}
+"""
+        
+        # 生成新闻摘要
+        news_summary = self._generate_news_summary_from_analysis(related_articles)
+        
+        stats = f"""
+## 数据统计
+
+- **相关文章数**: {related_count}
+
+"""
+        
+        return stats + news_summary
+    
+    def _generate_news_summary_from_analysis(self, articles: List[Dict[str, Any]]) -> str:
+        """
+        从AI分析结果生成新闻摘要（使用数据库中已有的分类和分析说明）
+        
+        Args:
+            articles: 文章列表（包含category、tags、analysis_note等字段）
+            
+        Returns:
+            Markdown格式的新闻摘要
+        """
+        if not articles:
+            return "## 相关新闻\n\n暂无相关新闻。\n"
+        
+        articles_text = ""
+        for idx, article in enumerate(articles, 1):
+            category = article.get('category', '其他')
+            tags = article.get('tags', '')
+            analysis_note = article.get('analysis_note', '')
+            relevance_score = article.get('relevance_score', '')
+            
+            articles_text += f"\n### {idx}. {article.get('title', '无标题')}\n"
+            articles_text += f"- **分类**: {category}\n"
+            if tags:
+                articles_text += f"- **标签**: {tags}\n"
+            articles_text += f"- **摘要**: {article.get('summary', '无摘要')}\n"
+            articles_text += f"- **链接**: [{article.get('link', '')}]({article.get('link', '')})\n"
+            articles_text += f"- **发布时间**: {article.get('publish_time', '')}\n"
+            if relevance_score:
+                articles_text += f"- **相关度评分**: {relevance_score}\n"
+            if analysis_note:
+                articles_text += f"- **分析说明**: {analysis_note}\n"
+            articles_text += "\n"
+        
+        return f"## 汽车后市场相关新闻\n\n共找到 {len(articles)} 篇相关新闻：\n\n{articles_text}"
+    
+    def generate_html_report(self, markdown_content: str, template_path: str = None) -> str:
+        """生成HTML报告"""
+        # 使用相对导入避免循环依赖
+        from .html_template import HTMLTemplateManager
+        
+        template_manager = HTMLTemplateManager()
+        
+        if template_path and os.path.exists(template_path):
+            # 使用外部模板
+            html_content = template_manager.render_external_template(template_path, markdown_content)
+        else:
+            # 使用内置模板
+            html_content = template_manager.render_builtin_template(markdown_content)
+        
+        return html_content
+    
+    def save_report(self, html_content: str, output_path: str):
+        """保存HTML报告到文件"""
+        os.makedirs(os.path.dirname(output_path) if os.path.dirname(output_path) else '.', exist_ok=True)
+        
+        with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+            f.write(html_content)
+        
+        self.logger.info(f"HTML报告已保存到: {output_path}")
+    
+    def save_markdown_report(self, markdown_content: str, output_path: str):
+        """保存Markdown报告到文件"""
+        os.makedirs(os.path.dirname(output_path) if os.path.dirname(output_path) else '.', exist_ok=True)
+        
+        with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+            f.write(markdown_content)
+        
+        self.logger.info(f"Markdown报告已保存到: {output_path}")
+

applications/reporter/daily.py

@@ -0,0 +1,139 @@
+"""
+日报生成器 - 生成24小时内的汽车后市场情报报告
+"""
+import os
+import sys
+from datetime import datetime, timedelta
+from loguru import logger
+
+# 添加父目录到路径
+current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+parent_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(current_dir))
+if parent_dir not in sys.path:
+    sys.path.insert(0, parent_dir)
+
+from applications.reporter.base_reporter import BaseReporter, AIAnalysisDataSource
+from applications.reporter.dingtalk_webhook import DingTalkWebhook
+from utils.mysql_agent import MySQLAgent
+from config import Config
+
+
+class DailyReporter(BaseReporter):
+    """日报生成器"""
+    
+    def __init__(self, dingtalk_webhook: str = None):
+        """
+        初始化日报生成器
+        
+        Args:
+            dingtalk_webhook: 钉钉Webhook地址（可选）
+        """
+        super().__init__()
+        # 初始化数据库连接
+        db_agent = MySQLAgent(Config.MYSQL_CONFIG)
+        # 添加AI分析结果数据源（已筛选是否相关=1）
+        self.add_data_source(AIAnalysisDataSource(db_agent))
+        self.logger = logger.bind(module="DailyReporter")
+        
+        # 初始化钉钉推送（如果提供了webhook）
+        self.dingtalk_webhook = dingtalk_webhook or getattr(Config, 'DINGTALK_WEBHOOK', None)
+        self.dingtalk_client = None
+        if self.dingtalk_webhook:
+            self.dingtalk_client = DingTalkWebhook(self.dingtalk_webhook)
+            self.logger.info("已启用钉钉推送功能")
+    
+    def generate(self, output_dir: str = "output/reports/daily", 
+                 template_path: str = None, 
+                 save_markdown: bool = True,
+                 send_dingtalk: bool = True) -> dict:
+        """
+        生成日报
+        
+        Args:
+            output_dir: 输出目录
+            template_path: 可选的外部HTML模板路径
+            save_markdown: 是否保存Markdown文件
+            send_dingtalk: 是否发送到钉钉
+            
+        Returns:
+            包含生成文件路径的字典
+        """
+        self.logger.info("开始生成日报")
+        
+        # 计算时间范围：24小时内
+        end_time = datetime.now()
+        start_time = end_time - timedelta(hours=24)
+        
+        self.logger.info(f"时间范围: {start_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')} 至 {end_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
+        
+        # 收集数据
+        articles = self.collect_data(start_time, end_time)
+        
+        # 生成报告内容（generate_report_content会自动处理空数据情况）
+        markdown_content = f"""# 汽车后市场情报日报
+
+## 报告时间
+**生成时间**: {end_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}
+**时间范围**: {start_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')} 至 {end_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}
+
+{self.generate_report_content(articles, report_type="日报")}
+"""
+        
+        # 生成HTML报告
+        html_content = self.generate_html_report(markdown_content, template_path=template_path)
+        
+        # 保存报告
+        os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
+        timestamp = end_time.strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
+        
+        result = {}
+        
+        # 保存HTML报告
+        html_filename = f"daily_report_{timestamp}.html"
+        html_path = os.path.join(output_dir, html_filename)
+        self.save_report(html_content, html_path)
+        result['html_path'] = html_path
+        self.logger.info(f"HTML报告已保存: {html_path}")
+        
+        # 保存Markdown报告
+        markdown_path = None
+        if save_markdown:
+            markdown_filename = f"daily_report_{timestamp}.md"
+            markdown_path = os.path.join(output_dir, markdown_filename)
+            self.save_markdown_report(markdown_content, markdown_path)
+            result['markdown_path'] = markdown_path
+            self.logger.info(f"Markdown报告已保存: {markdown_path}")
+        
+        # 发送到钉钉
+        if send_dingtalk and self.dingtalk_client:
+            title = f"汽车后市场情报日报 - {end_time.strftime('%Y-%m-%d')}"
+            success = self.dingtalk_client.send_report(title, markdown_content, markdown_path)
+            result['dingtalk_sent'] = success
+            if success:
+                self.logger.info("报告已推送到钉钉群")
+            else:
+                self.logger.warning("报告推送到钉钉群失败")
+        
+        self.logger.info(f"日报生成完成")
+        return result
+
+
+def main():
+    """主函数"""
+    try:
+        reporter = DailyReporter()
+        result = reporter.generate()
+        print(f"日报已生成:")
+        print(f"  HTML: {result.get('html_path')}")
+        if 'markdown_path' in result:
+            print(f"  Markdown: {result.get('markdown_path')}")
+        if 'dingtalk_sent' in result:
+            print(f"  钉钉推送: {'成功' if result.get('dingtalk_sent') else '失败'}")
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"生成日报失败: {str(e)}", exc_info=True)
+        raise
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
+

applications/reporter/html_template.py

@@ -0,0 +1,399 @@
+"""
+HTML模板管理器
+支持内置模板和外部HTML模板
+"""
+import os
+import markdown
+from bs4 import BeautifulSoup
+import re
+from typing import Optional
+from loguru import logger
+
+
+class HTMLTemplateManager:
+    """HTML模板管理器"""
+    
+    def __init__(self):
+        self.logger = logger.bind(module="HTMLTemplateManager")
+    
+    def markdown_to_html(self, markdown_content: str) -> str:
+        """将Markdown转换为HTML"""
+        html = markdown.markdown(
+            markdown_content,
+            extensions=['tables', 'fenced_code', 'codehilite']
+        )
+        return html
+    
+    def render_builtin_template(self, markdown_content: str) -> str:
+        """使用内置模板渲染HTML"""
+        html_body = self.markdown_to_html(markdown_content)
+        
+        # 增强HTML结构
+        soup = BeautifulSoup(html_body, 'html.parser')
+        self._enhance_html_structure(soup)
+        
+        # 生成完整HTML
+        html_template = f"""<!DOCTYPE html>
+<html lang="zh-CN">
+<head>
+    <meta charset="UTF-8">
+    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
+    <title>汽车后市场情报报告</title>
+    <link href="https://fonts.googleapis.com/css2?family=Noto+Sans+SC:wght@300;400;500;700&display=swap" rel="stylesheet">
+    <style>
+        :root {{
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+            --secondary: #2ecc71;
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+        }}
+
+        * {{
+            margin: 0;
+            padding: 0;
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+        }}
+
+        body {{
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+
+        .report-container {{
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+
+        .report-header {{
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+
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+
+        .report-header .report-date {{
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+
+        h1 {{
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+        }}
+
+        h2 {{
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+        }}
+
+        h3 {{
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+        }}
+
+        h4 {{
+            color: #555;
+            font-size: 1.1em;
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+        }}
+
+        p {{
+            margin: 12px 0;
+            text-align: justify;
+        }}
+
+        ul, ol {{
+            margin: 15px 0;
+            padding-left: 30px;
+        }}
+
+        li {{
+            margin: 8px 0;
+        }}
+
+        /* 表格样式 */
+        table {{
+            width: 100%;
+            border-collapse: collapse;
+            margin: 25px 0;
+            box-shadow: 0 2px 15px rgba(0,0,0,0.1);
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+            overflow: hidden;
+        }}
+
+        table thead {{
+            background: linear-gradient(135deg, var(--primary) 0%, #2980b9 100%);
+            color: white;
+        }}
+
+        table th {{
+            padding: 15px;
+            text-align: left;
+            font-weight: 600;
+        }}
+
+        table td {{
+            padding: 12px 15px;
+            border-bottom: 1px solid var(--border);
+        }}
+
+        table tbody tr:hover {{
+            background-color: #f5f5f5;
+        }}
+
+        table tbody tr:last-child td {{
+            border-bottom: none;
+        }}
+
+        /* 代码块样式 */
+        pre {{
+            background: #f4f4f4;
+            border: 1px solid var(--border);
+            border-radius: 6px;
+            padding: 15px;
+            overflow-x: auto;
+            margin: 20px 0;
+        }}
+
+        code {{
+            background: #f4f4f4;
+            padding: 2px 6px;
+            border-radius: 3px;
+            font-family: 'Courier New', monospace;
+            font-size: 0.9em;
+        }}
+
+        pre code {{
+            background: none;
+            padding: 0;
+        }}
+
+        /* 链接样式 */
+        a {{
+            color: var(--primary);
+            text-decoration: none;
+            border-bottom: 1px dotted var(--primary);
+            transition: all 0.3s;
+        }}
+
+        a:hover {{
+            color: var(--accent);
+            border-bottom-color: var(--accent);
+        }}
+
+        /* 新闻列表样式 */
+        .news-item {{
+            background: #f9f9f9;
+            border-left: 4px solid var(--secondary);
+            padding: 15px 20px;
+            margin: 15px 0;
+            border-radius: 6px;
+            transition: all 0.3s;
+        }}
+
+        .news-item:hover {{
+            background: #f0f0f0;
+            box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.1);
+        }}
+
+        .news-item h3 {{
+            margin-top: 0;
+            color: var(--dark);
+        }}
+
+        .news-item .news-meta {{
+            color: #666;
+            font-size: 0.9em;
+            margin-top: 10px;
+        }}
+
+        .news-item .news-category {{
+            display: inline-block;
+            background: var(--secondary);
+            color: white;
+            padding: 3px 10px;
+            border-radius: 12px;
+            font-size: 0.85em;
+            margin-right: 10px;
+        }}
+
+        /* 统计信息样式 */
+        .stats-box {{
+            background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
+            color: white;
+            padding: 25px;
+            border-radius: 10px;
+            margin: 25px 0;
+        }}
+
+        .stats-box h2 {{
+            color: white;
+            border: none;
+            padding: 0;
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+        }}
+
+        .stats-grid {{
+            display: grid;
+            grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(200px, 1fr));
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+
+        .stat-item {{
+            text-align: center;
+        }}
+
+        .stat-number {{
+            font-size: 2.5em;
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+
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+            font-size: 0.9em;
+            opacity: 0.9;
+        }}
+
+        /* 响应式设计 */
+        @media (max-width: 768px) {{
+            .report-container {{
+                padding: 20px;
+            }}
+
+            .report-header h1 {{
+                font-size: 1.8em;
+            }}
+
+            h1 {{
+                font-size: 1.6em;
+            }}
+
+            h2 {{
+                font-size: 1.3em;
+            }}
+
+            table {{
+                font-size: 0.9em;
+            }}
+
+            table th,
+            table td {{
+                padding: 8px;
+            }}
+        }}
+
+        /* 打印样式 */
+        @media print {{
+            body {{
+                background: white;
+                padding: 0;
+            }}
+
+            .report-container {{
+                box-shadow: none;
+                padding: 0;
+            }}
+        }}
+    </style>
+</head>
+<body>
+    <div class="report-container">
+        {str(soup)}
+    </div>
+</body>
+</html>"""
+        
+        return html_template
+    
+    def render_external_template(self, template_path: str, markdown_content: str) -> str:
+        """
+        使用外部HTML模板渲染
+        
+        Args:
+            template_path: 外部模板文件路径
+            markdown_content: Markdown内容
+            
+        Returns:
+            渲染后的HTML内容
+        """
+        try:
+            with open(template_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                template = f.read()
+            
+            html_body = self.markdown_to_html(markdown_content)
+            
+            # 查找模板中的占位符并替换
+            # 支持 {{content}} 或 {content} 等格式
+            patterns = [
+                r'\{\{content\}\}',
+                r'\{content\}',
+                r'<!--\s*content\s*-->',
+            ]
+            
+            replaced = False
+            for pattern in patterns:
+                if re.search(pattern, template, re.IGNORECASE):
+                    template = re.sub(pattern, html_body, template, flags=re.IGNORECASE)
+                    replaced = True
+                    break
+            
+            if not replaced:
+                # 如果没有找到占位符，在body标签内追加内容
+                soup = BeautifulSoup(template, 'html.parser')
+                body = soup.find('body')
+                if body:
+                    body.append(BeautifulSoup(html_body, 'html.parser'))
+                else:
+                    # 如果没有body标签，在html末尾追加
+                    template += html_body
+                template = str(soup) if soup else template
+            
+            self.logger.info(f"使用外部模板渲染: {template_path}")
+            return template
+            
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(f"使用外部模板失败: {str(e)}，回退到内置模板", exc_info=True)
+            return self.render_builtin_template(markdown_content)
+    
+    def _enhance_html_structure(self, soup: BeautifulSoup):
+        """增强HTML结构"""
+        # 增强表格
+        for table in soup.find_all('table'):
+            if not table.get('class'):
+                table['class'] = 'data-table'
+        
+        # 增强列表项
+        for ul in soup.find_all('ul'):
+            # 检查是否是新闻列表
+            if any('新闻' in str(item) for item in ul.find_all('li')):
+                ul['class'] = 'news-list'
+        
+        # 增强链接
+        for a in soup.find_all('a'):
+            if not a.get('target'):
+                a['target'] = '_blank'
+                a['rel'] = 'noopener noreferrer'
+

applications/reporter/templates/custom_template_example.html

@@ -0,0 +1,50 @@
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="zh-CN">
+<head>
+    <meta charset="UTF-8">
+    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
+    <title>自定义报告模板示例</title>
+    <style>
+        /* 自定义样式示例 */
+        body {
+            font-family: 'Microsoft YaHei', Arial, sans-serif;
+            background: #f0f2f5;
+            padding: 20px;
+            margin: 0;
+        }
+        
+        .container {
+            max-width: 1200px;
+            margin: 0 auto;
+            background: white;
+            padding: 30px;
+            border-radius: 8px;
+            box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.1);
+        }
+        
+        /* 内容区域样式 */
+        #content {
+            line-height: 1.8;
+        }
+        
+        h1 {
+            color: #1890ff;
+            border-bottom: 2px solid #1890ff;
+            padding-bottom: 10px;
+        }
+        
+        h2 {
+            color: #333;
+            margin-top: 30px;
+        }
+    </style>
+</head>
+<body>
+    <div class="container">
+        <!-- 占位符：内容将在这里插入 -->
+        <!-- 支持以下格式之一：{{content}} 或 {content} 或 <!-- content --> -->
+        {{content}}
+    </div>
+</body>
+</html>
+

applications/reporter/weekly.py

@@ -0,0 +1,139 @@
+"""
+周报生成器 - 生成7天内的汽车后市场情报报告
+"""
+import os
+import sys
+from datetime import datetime, timedelta
+from loguru import logger
+
+# 添加父目录到路径
+current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+parent_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(current_dir))
+if parent_dir not in sys.path:
+    sys.path.insert(0, parent_dir)
+
+from applications.reporter.base_reporter import BaseReporter, AIAnalysisDataSource
+from applications.reporter.dingtalk_webhook import DingTalkWebhook
+from utils.mysql_agent import MySQLAgent
+from config import Config
+
+
+class WeeklyReporter(BaseReporter):
+    """周报生成器"""
+    
+    def __init__(self, dingtalk_webhook: str = None):
+        """
+        初始化周报生成器
+        
+        Args:
+            dingtalk_webhook: 钉钉Webhook地址（可选）
+        """
+        super().__init__()
+        # 初始化数据库连接
+        db_agent = MySQLAgent(Config.MYSQL_CONFIG)
+        # 添加AI分析结果数据源（已筛选是否相关=1）
+        self.add_data_source(AIAnalysisDataSource(db_agent))
+        self.logger = logger.bind(module="WeeklyReporter")
+        
+        # 初始化钉钉推送（如果提供了webhook）
+        self.dingtalk_webhook = dingtalk_webhook or getattr(Config, 'DINGTALK_WEBHOOK', None)
+        self.dingtalk_client = None
+        if self.dingtalk_webhook:
+            self.dingtalk_client = DingTalkWebhook(self.dingtalk_webhook)
+            self.logger.info("已启用钉钉推送功能")
+    
+    def generate(self, output_dir: str = "output/reports/weekly", 
+                 template_path: str = None,
+                 save_markdown: bool = True,
+                 send_dingtalk: bool = True) -> dict:
+        """
+        生成周报
+        
+        Args:
+            output_dir: 输出目录
+            template_path: 可选的外部HTML模板路径
+            save_markdown: 是否保存Markdown文件
+            send_dingtalk: 是否发送到钉钉
+            
+        Returns:
+            包含生成文件路径的字典
+        """
+        self.logger.info("开始生成周报")
+        
+        # 计算时间范围：7天内
+        end_time = datetime.now()
+        start_time = end_time - timedelta(days=7)
+        
+        self.logger.info(f"时间范围: {start_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')} 至 {end_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
+        
+        # 收集数据
+        articles = self.collect_data(start_time, end_time)
+        
+        # 生成报告内容（generate_report_content会自动处理空数据情况）
+        markdown_content = f"""# 汽车后市场情报周报
+
+## 报告时间
+**生成时间**: {end_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}
+**时间范围**: {start_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')} 至 {end_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}
+
+{self.generate_report_content(articles, report_type="周报")}
+"""
+        
+        # 生成HTML报告
+        html_content = self.generate_html_report(markdown_content, template_path=template_path)
+        
+        # 保存报告
+        os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
+        timestamp = end_time.strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
+        
+        result = {}
+        
+        # 保存HTML报告
+        html_filename = f"weekly_report_{timestamp}.html"
+        html_path = os.path.join(output_dir, html_filename)
+        self.save_report(html_content, html_path)
+        result['html_path'] = html_path
+        self.logger.info(f"HTML报告已保存: {html_path}")
+        
+        # 保存Markdown报告
+        markdown_path = None
+        if save_markdown:
+            markdown_filename = f"weekly_report_{timestamp}.md"
+            markdown_path = os.path.join(output_dir, markdown_filename)
+            self.save_markdown_report(markdown_content, markdown_path)
+            result['markdown_path'] = markdown_path
+            self.logger.info(f"Markdown报告已保存: {markdown_path}")
+        
+        # 发送到钉钉
+        if send_dingtalk and self.dingtalk_client:
+            title = f"汽车后市场情报周报 - {start_time.strftime('%Y-%m-%d')} 至 {end_time.strftime('%Y-%m-%d')}"
+            success = self.dingtalk_client.send_report(title, markdown_content, markdown_path)
+            result['dingtalk_sent'] = success
+            if success:
+                self.logger.info("报告已推送到钉钉群")
+            else:
+                self.logger.warning("报告推送到钉钉群失败")
+        
+        self.logger.info(f"周报生成完成")
+        return result
+
+
+def main():
+    """主函数"""
+    try:
+        reporter = WeeklyReporter()
+        result = reporter.generate()
+        print(f"周报已生成:")
+        print(f"  HTML: {result.get('html_path')}")
+        if 'markdown_path' in result:
+            print(f"  Markdown: {result.get('markdown_path')}")
+        if 'dingtalk_sent' in result:
+            print(f"  钉钉推送: {'成功' if result.get('dingtalk_sent') else '失败'}")
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"生成周报失败: {str(e)}", exc_info=True)
+        raise
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
+

config.py

@@ -1,11 +1,23 @@
+import os
+
+
 class Config:
 
     MYSQL_CONFIG = {
+        'host': '123.60.167.249',
+        'port': 3306,
+        'user': 'intelligence',
+        'password': '123123',
+        'database': "intelligence_system",
+        'max_connections': 10
+    }
+    
+    OFFLINE_MYSQL_CONFIG = {
         'host': 'localhost',
         'port': 3306,
         'user': 'root',
         'password': '123123',
-        'database':"intelligence_system",
+        'database': "intelligence_system",
         'max_connections': 10
     }
 
@@ -15,3 +27,24 @@ class Config:
         'secret_key': 'abc88888888',
         'secure': False  # 社区版默认不启用SSL
     }
+    
+    # 百度AI API配置（千帆平台）
+    # 优先从环境变量读取，如果没有则使用默认值（需要用户自行配置）
+    BAIDU_AI_CONFIG = {
+        'api_key': os.getenv('BAIDU_API_KEY', 'bce-v3/ALTAK-SFA4vEP3uBYLsyqCZcERg/1f43596d40d9a2c8318b13d5888a5e8e4e7a7f30'),  # 百度千帆API Key
+        'model': 'ernie-x1-turbo-32k',  # 使用的模型
+    }
+    
+    # AI处理器配置
+    AI_PROCESSOR_CONFIG = {
+        'batch_size': 10,  # 批量处理的默认大小
+        'delay': 1.5,  # 每条记录之间的延迟（秒），避免API限流
+        'source_table': 'processed_rss_data',  # 源数据表
+        'result_table': 'ai_processor_rss_analysis',  # AI分析结果表
+    }
+    
+    # 钉钉Webhook配置
+    # 优先从环境变量读取，如果没有则使用下面的默认值（需要用户自行配置）
+    # 请将下面的空字符串替换为你的钉钉Webhook地址，格式：https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxx
+    DINGTALK_WEBHOOK = os.getenv('DINGTALK_WEBHOOK', '')  # 钉钉机器人Webhook地址
+    # 例如：DINGTALK_WEBHOOK = os.getenv('DINGTALK_WEBHOOK', 'https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=your_token_here')

deploy/start.bat

@@ -0,0 +1,135 @@
+@echo off
+REM 情报数据处理系统 - 简化启动脚本
+REM 功能: Python环境检测 + 系统启动
+REM 作者: AI Assistant
+REM 版本: 1.0
+REM 日期: 2025-10-29
+chcp 65001 >nul
+
+setlocal enabledelayedexpansion
+
+REM 设置颜色
+for /f %%a in ('echo prompt $E ^| cmd') do set "ESC=%%a"
+set "GREEN=%ESC%[32m"
+set "RED=%ESC%[31m"
+set "YELLOW=%ESC%[33m"
+set "CYAN=%ESC%[36m"
+set "RESET=%ESC%[0m"
+
+REM 配置变量
+set "CONDA_ENV_NAME=intelligence_env"
+set "PROJECT_PATH=%~dp0.."
+set "PYTHON_VERSION=3.13"
+
+echo %CYAN%===============================================%RESET%
+echo %CYAN%    情报数据处理系统启动器%RESET%
+echo %CYAN%===============================================%RESET%
+echo.
+
+REM 检查项目路径
+if not exist "%PROJECT_PATH%\main.py" (
+    echo %RED%错误: 项目路径不存在或main.py文件未找到%RESET%
+    echo %YELLOW%当前路径: %PROJECT_PATH%%RESET%
+    pause
+    exit /b 1
+)
+
+echo %GREEN%✓ 项目路径检查通过%RESET%
+
+REM 检查Python是否安装
+echo %CYAN%检查Python环境...%RESET%
+python --version >nul 2>&1
+if %errorLevel% neq 0 (
+    echo %RED%Python未安装或未添加到PATH%RESET%
+    echo %YELLOW%正在尝试检测Anaconda...%RESET%
+    
+    REM 检查Anaconda
+    where conda >nul 2>&1
+    if %errorLevel% neq 0 (
+        echo %RED%Anaconda未安装%RESET%
+        echo %YELLOW%请安装Python或Anaconda后重试%RESET%
+        echo %CYAN%下载地址: https://www.python.org/downloads/%RESET%
+        echo %CYAN%或: https://www.anaconda.com/products/distribution%RESET%
+        pause
+        exit /b 1
+    ) else (
+        echo %GREEN%✓ 检测到Anaconda%RESET%
+        conda --version
+    )
+) else (
+    echo %GREEN%✓ Python已安装%RESET%
+    python --version
+)
+
+REM 检查Conda环境
+echo %CYAN%检查Conda环境: %CONDA_ENV_NAME%%RESET%
+conda env list | findstr /i "%CONDA_ENV_NAME%" >nul 2>&1
+if %errorLevel% neq 0 (
+    echo %YELLOW%环境不存在，正在创建...%RESET%
+    conda create -n %CONDA_ENV_NAME% python=%PYTHON_VERSION% -y
+    if %errorLevel% neq 0 (
+        echo %RED%环境创建失败%RESET%
+        pause
+        exit /b 1
+    )
+    echo %GREEN%✓ 环境创建成功%RESET%
+) else (
+    echo %GREEN%✓ 环境已存在%RESET%
+)
+
+REM 激活环境
+echo %CYAN%激活Conda环境...%RESET%
+call conda activate %CONDA_ENV_NAME%
+if %errorLevel% neq 0 (
+    echo %RED%环境激活失败%RESET%
+    pause
+    exit /b 1
+)
+echo %GREEN%✓ 环境激活成功%RESET%
+
+REM 检查依赖
+echo %CYAN%检查Python依赖...%RESET%
+if exist "%PROJECT_PATH%\requirements.txt" (
+    echo %YELLOW%安装/更新依赖包...%RESET%
+    pip install -r "%PROJECT_PATH%\requirements.txt" --quiet
+    if %errorLevel% neq 0 (
+        echo %YELLOW%依赖安装失败，尝试继续运行...%RESET%
+    ) else (
+        echo %GREEN%✓ 依赖安装完成%RESET%
+    )
+) else (
+    echo %YELLOW%未找到requirements.txt，跳过依赖安装%RESET%
+)
+
+REM 切换到项目目录
+echo %CYAN%切换到项目目录: %PROJECT_PATH%%RESET%
+cd /d "%PROJECT_PATH%"
+
+REM 检查配置文件
+if not exist "config.py" (
+    echo %YELLOW%警告: 未找到config.py配置文件%RESET%
+    echo %CYAN%将使用默认配置运行%RESET%
+)
+
+REM 显示启动信息
+echo.
+echo %GREEN%===============================================%RESET%
+echo %GREEN%    启动情报数据处理系统%RESET%
+echo %GREEN%===============================================%RESET%
+echo.
+echo %CYAN%环境信息:%RESET%
+echo   Conda环境: %CONDA_ENV_NAME%
+echo   项目路径: %PROJECT_PATH%
+echo   Python版本: 
+python --version
+echo.
+echo %YELLOW%按 Ctrl+C 停止系统%RESET%
+echo.
+
+REM 启动系统
+echo %CYAN%启动情报数据处理系统主程序...%RESET%
+python main.py
+
+echo.
+echo %CYAN%情报数据处理系统已停止%RESET%
+pause

main.py

@@ -11,11 +11,17 @@ log = CrossPlatformLog.get_logger("Main")
 
 
 class IntelligenceSystem:
-    def __init__(self, db_config=None):
-        """初始化系统（仅作为容器，不包含业务逻辑）"""
+    def __init__(self, db_config=None, run_all_on_startup=False):
+        """初始化系统（仅作为容器，不包含业务逻辑）
+        
+        Args:
+            db_config: 数据库配置
+            run_all_on_startup: 启动时是否立即执行所有到期任务（默认False）
+        """
         self.scheduler = TaskScheduler(Config.MYSQL_CONFIG, max_workers=5)
         self._running = False
-        log.info("情报系统已初始化（Cron模式）")
+        self.run_all_on_startup = run_all_on_startup
+        log.info(f"情报系统已初始化（Cron模式），启动时执行任务: {run_all_on_startup}")
 
     def start(self):
         """启动系统主入口"""
@@ -23,6 +29,15 @@ class IntelligenceSystem:
         self._setup_signal_handlers()
         log.info("系统启动 - 运行在Cron调度模式")
         
+        # 启动时执行所有到期任务（如果开关开启）
+        if self.run_all_on_startup:
+            print(f"\n{'='*60}")
+            print("🚀 启动时执行所有到期任务...")
+            print(f"{'='*60}\n")
+            log.info("启动时执行所有到期任务")
+            result = self.scheduler.check_and_run_tasks(print_empty_status=True)
+            print(f"\n启动任务执行完成: 总数={result['总任务数']}, 成功={result['成功']}, 失败={result['失败']}\n")
+
         # 时间追踪变量
         last_status_print_time = time.time()  # 上次打印状态的时间
         last_hourly_report_time = time.time()  # 上次小时统计的时间
@@ -110,7 +125,9 @@ class IntelligenceSystem:
 if __name__ == "__main__":
     try:
         # 启动系统 - 仅作为入口，不包含调度逻辑
-        system = IntelligenceSystem()
+        # run_all_on_startup=True: 启动时立即执行所有到期任务
+        # run_all_on_startup=False: 启动时不执行任务，等待下次调度周期
+        system = IntelligenceSystem(run_all_on_startup=False)
         system.start()
     except Exception as e:
         log.critical("情报系统启动失败", exc_info=True)

output/reports/daily/daily_report_20251029_173546.html

@@ -0,0 +1,301 @@
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="zh-CN">
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+    <title>汽车后市场情报报告</title>
+    <link href="https://fonts.googleapis.com/css2?family=Noto+Sans+SC:wght@300;400;500;700&display=swap" rel="stylesheet">
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+            --primary: #3498db;
+            --secondary: #2ecc71;
+            --accent: #e74c3c;
+            --dark: #2c3e50;
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+            --border: #e0e0e0;
+        }
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+        * {
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+        }
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+        body {
+            font-family: 'Noto Sans SC', -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, sans-serif;
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+        }
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+        .report-header {
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+        .report-header h1 {
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+            font-size: 2.5em;
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+        .report-header .report-date {
+            color: #666;
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+
+        h2 {
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+        }
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+        h4 {
+            color: #555;
+            font-size: 1.1em;
+            margin: 15px 0 8px 0;
+        }
+
+        p {
+            margin: 12px 0;
+            text-align: justify;
+        }
+
+        ul, ol {
+            margin: 15px 0;
+            padding-left: 30px;
+        }
+
+        li {
+            margin: 8px 0;
+        }
+
+        /* 表格样式 */
+        table {
+            width: 100%;
+            border-collapse: collapse;
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+            overflow: hidden;
+        }
+
+        table thead {
+            background: linear-gradient(135deg, var(--primary) 0%, #2980b9 100%);
+            color: white;
+        }
+
+        table th {
+            padding: 15px;
+            text-align: left;
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+        }
+
+        table td {
+            padding: 12px 15px;
+            border-bottom: 1px solid var(--border);
+        }
+
+        table tbody tr:hover {
+            background-color: #f5f5f5;
+        }
+
+        table tbody tr:last-child td {
+            border-bottom: none;
+        }
+
+        /* 代码块样式 */
+        pre {
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+            border: 1px solid var(--border);
+            border-radius: 6px;
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+        }
+
+        code {
+            background: #f4f4f4;
+            padding: 2px 6px;
+            border-radius: 3px;
+            font-family: 'Courier New', monospace;
+            font-size: 0.9em;
+        }
+
+        pre code {
+            background: none;
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+        }
+
+        /* 链接样式 */
+        a {
+            color: var(--primary);
+            text-decoration: none;
+            border-bottom: 1px dotted var(--primary);
+            transition: all 0.3s;
+        }
+
+        a:hover {
+            color: var(--accent);
+            border-bottom-color: var(--accent);
+        }
+
+        /* 新闻列表样式 */
+        .news-item {
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+            border-left: 4px solid var(--secondary);
+            padding: 15px 20px;
+            margin: 15px 0;
+            border-radius: 6px;
+            transition: all 0.3s;
+        }
+
+        .news-item:hover {
+            background: #f0f0f0;
+            box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.1);
+        }
+
+        .news-item h3 {
+            margin-top: 0;
+            color: var(--dark);
+        }
+
+        .news-item .news-meta {
+            color: #666;
+            font-size: 0.9em;
+            margin-top: 10px;
+        }
+
+        .news-item .news-category {
+            display: inline-block;
+            background: var(--secondary);
+            color: white;
+            padding: 3px 10px;
+            border-radius: 12px;
+            font-size: 0.85em;
+            margin-right: 10px;
+        }
+
+        /* 统计信息样式 */
+        .stats-box {
+            background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
+            color: white;
+            padding: 25px;
+            border-radius: 10px;
+            margin: 25px 0;
+        }
+
+        .stats-box h2 {
+            color: white;
+            border: none;
+            padding: 0;
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+        }
+
+        .stats-grid {
+            display: grid;
+            grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(200px, 1fr));
+            gap: 20px;
+            margin-top: 20px;
+        }
+
+        .stat-item {
+            text-align: center;
+        }
+
+        .stat-number {
+            font-size: 2.5em;
+            font-weight: bold;
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+        }
+
+        .stat-label {
+            font-size: 0.9em;
+            opacity: 0.9;
+        }
+
+        /* 响应式设计 */
+        @media (max-width: 768px) {
+            .report-container {
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+            }
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+            h1 {
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+            }
+
+            h2 {
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+            }
+
+            table {
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+            }
+
+            table th,
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+
+        /* 打印样式 */
+        @media print {
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+
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+    </style>
+</head>
+<body>
+    <div class="report-container">
+        <h1>汽车后市场情报日报</h1>
+<h2>报告时间</h2>
+<p><strong>生成时间</strong>: 2025-10-29 17:35:46
+<strong>时间范围</strong>: 2025-10-28 17:35:46 至 2025-10-29 17:35:46</p>
+<h2>数据统计</h2>
+<ul>
+<li><strong>相关文章数</strong>: 0</li>
+</ul>
+<h2>相关新闻</h2>
+<p>昨日无汽车后市场相关的新闻</p>
+    </div>
+</body>
+</html>

output/reports/weekly/weekly_report_20251029_173637.html

@@ -0,0 +1,311 @@
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="zh-CN">
+<head>
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+    <title>汽车后市场情报报告</title>
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+        * {
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+        body {
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+        .report-header .report-date {
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+        h1 {
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+
+        h3 {
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+        h4 {
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+
+        p {
+            margin: 12px 0;
+            text-align: justify;
+        }
+
+        ul, ol {
+            margin: 15px 0;
+            padding-left: 30px;
+        }
+
+        li {
+            margin: 8px 0;
+        }
+
+        /* 表格样式 */
+        table {
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+
+        table thead {
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+            color: white;
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+
+        table th {
+            padding: 15px;
+            text-align: left;
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+        }
+
+        table td {
+            padding: 12px 15px;
+            border-bottom: 1px solid var(--border);
+        }
+
+        table tbody tr:hover {
+            background-color: #f5f5f5;
+        }
+
+        table tbody tr:last-child td {
+            border-bottom: none;
+        }
+
+        /* 代码块样式 */
+        pre {
+            background: #f4f4f4;
+            border: 1px solid var(--border);
+            border-radius: 6px;
+            padding: 15px;
+            overflow-x: auto;
+            margin: 20px 0;
+        }
+
+        code {
+            background: #f4f4f4;
+            padding: 2px 6px;
+            border-radius: 3px;
+            font-family: 'Courier New', monospace;
+            font-size: 0.9em;
+        }
+
+        pre code {
+            background: none;
+            padding: 0;
+        }
+
+        /* 链接样式 */
+        a {
+            color: var(--primary);
+            text-decoration: none;
+            border-bottom: 1px dotted var(--primary);
+            transition: all 0.3s;
+        }
+
+        a:hover {
+            color: var(--accent);
+            border-bottom-color: var(--accent);
+        }
+
+        /* 新闻列表样式 */
+        .news-item {
+            background: #f9f9f9;
+            border-left: 4px solid var(--secondary);
+            padding: 15px 20px;
+            margin: 15px 0;
+            border-radius: 6px;
+            transition: all 0.3s;
+        }
+
+        .news-item:hover {
+            background: #f0f0f0;
+            box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.1);
+        }
+
+        .news-item h3 {
+            margin-top: 0;
+            color: var(--dark);
+        }
+
+        .news-item .news-meta {
+            color: #666;
+            font-size: 0.9em;
+            margin-top: 10px;
+        }
+
+        .news-item .news-category {
+            display: inline-block;
+            background: var(--secondary);
+            color: white;
+            padding: 3px 10px;
+            border-radius: 12px;
+            font-size: 0.85em;
+            margin-right: 10px;
+        }
+
+        /* 统计信息样式 */
+        .stats-box {
+            background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
+            color: white;
+            padding: 25px;
+            border-radius: 10px;
+            margin: 25px 0;
+        }
+
+        .stats-box h2 {
+            color: white;
+            border: none;
+            padding: 0;
+            margin: 0 0 15px 0;
+        }
+
+        .stats-grid {
+            display: grid;
+            grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(200px, 1fr));
+            gap: 20px;
+            margin-top: 20px;
+        }
+
+        .stat-item {
+            text-align: center;
+        }
+
+        .stat-number {
+            font-size: 2.5em;
+            font-weight: bold;
+            margin-bottom: 5px;
+        }
+
+        .stat-label {
+            font-size: 0.9em;
+            opacity: 0.9;
+        }
+
+        /* 响应式设计 */
+        @media (max-width: 768px) {
+            .report-container {
+                padding: 20px;
+            }
+
+            .report-header h1 {
+                font-size: 1.8em;
+            }
+
+            h1 {
+                font-size: 1.6em;
+            }
+
+            h2 {
+                font-size: 1.3em;
+            }
+
+            table {
+                font-size: 0.9em;
+            }
+
+            table th,
+            table td {
+                padding: 8px;
+            }
+        }
+
+        /* 打印样式 */
+        @media print {
+            body {
+                background: white;
+                padding: 0;
+            }
+
+            .report-container {
+                box-shadow: none;
+                padding: 0;
+            }
+        }
+    </style>
+</head>
+<body>
+    <div class="report-container">
+        <h1>汽车后市场情报周报</h1>
+<h2>报告时间</h2>
+<p><strong>生成时间</strong>: 2025-10-29 17:36:37
+<strong>时间范围</strong>: 2025-10-22 17:36:37 至 2025-10-29 17:36:37</p>
+<h2>数据统计</h2>
+<ul>
+<li><strong>相关文章数</strong>: 1</li>
+</ul>
+<h2>汽车后市场相关新闻</h2>
+<p>共找到 1 篇相关新闻：</p>
+<h3>1. 2025年全国汽车以旧换新补贴申请量突破1000万份</h3>
+<ul class="news-list">
+<li><strong>分类</strong>: 二手车</li>
+<li><strong>标签</strong>: ["二手车", "政策补贴"]</li>
+<li><strong>摘要</strong>: 记者从商务部了解到，截至10月22日，2025年汽车以旧换新补贴申请量突破1000万份，其中汽车报废更新超340万份，置换更新超660万份。</li>
+<li><strong>链接</strong>: <a href="http://www.chinanews.com/cj/2025/10-23/10503300.shtml" rel="noopener noreferrer" target="_blank">http://www.chinanews.com/cj/2025/10-23/10503300.shtml</a></li>
+<li><strong>发布时间</strong>: 2025-10-23 08:35:31</li>
+<li><strong>相关度评分</strong>: 70</li>
+<li><strong>分析说明</strong>: 新闻涉及汽车以旧换新补贴申请量，其中包含置换更新超660万份，直接关联二手车流通环节，属于汽车后市场中二手车领域的政策动态。</li>
+</ul>
+    </div>
+</body>
+</html>

processors/ai_processors/ai_processor_rss_data.py

@@ -0,0 +1,456 @@
+# RSS数据AI处理模块
+import os
+import sys
+import json
+import time
+import pandas as pd
+from typing import List, Dict, Any, Optional
+from datetime import datetime
+from openai import OpenAI
+
+# 添加项目根目录到路径
+current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+parent_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(current_dir))
+if parent_dir not in sys.path:
+    sys.path.insert(0, parent_dir)
+
+from utils.mysql_agent import MySQLAgent
+from utils.logger import log
+from config import Config
+
+
+class RSSDataAIProcessor:
+    """RSS数据AI处理主类
+    
+    负责：
+    - 从数据库加载未处理的RSS数据
+    - 调用AI进行分析
+    - 保存分析结果
+    - 更新处理状态
+    """
+    
+    def __init__(self):
+        """初始化AI处理器"""
+        self.log = log.bind(module="RSSDataAIProcessor")
+        self.db_agent = MySQLAgent(Config.MYSQL_CONFIG)
+        
+        # 从Config读取配置
+        self.source_table = Config.AI_PROCESSOR_CONFIG['source_table']
+        self.ai_table = Config.AI_PROCESSOR_CONFIG['result_table']
+        self.default_batch_size = Config.AI_PROCESSOR_CONFIG['batch_size']
+        self.default_delay = Config.AI_PROCESSOR_CONFIG['delay']
+        
+        # 初始化百度千帆API客户端
+        self.api_key = Config.BAIDU_AI_CONFIG.get('api_key')
+        if self.api_key:
+            self.ai_client = OpenAI(
+                base_url='https://qianfan.baidubce.com/v2',
+                api_key=self.api_key
+            )
+            self.model = Config.BAIDU_AI_CONFIG.get('model', 'ernie-x1-turbo-32k')
+            self.log.info("RSS数据AI处理器初始化完成")
+        else:
+            self.ai_client = None
+            self.log.warning("百度AI未配置，AI处理功能将不可用")
+            self.log.warning("请在config.py中配置 BAIDU_AI_CONFIG['api_key']")
+    
+    def is_configured(self) -> bool:
+        """检查是否已配置API"""
+        return self.ai_client is not None
+    
+    def main(self, batch_size: Optional[int] = 200, delay: Optional[float] = None) -> Dict[str, Any]:
+        """主程序：批量处理RSS数据的完整流程
+        
+        Args:
+            batch_size: 批量处理的记录数，None则使用配置的默认值
+            delay: 每条记录之间的延迟（秒），None则使用配置的默认值
+            
+        Returns:
+            dict: 处理结果统计信息
+        """
+        # 使用传入参数或默认配置
+        batch_size = batch_size or self.default_batch_size
+        delay = delay or self.default_delay
+        
+        try:
+            # 1. 检查配置
+            if not self.is_configured():
+                error_msg = "百度AI未配置，请在config.py中配置 BAIDU_AI_CONFIG['api_key']"
+                self.log.error(error_msg)
+                return {
+                    'success': False,
+                    'message': error_msg,
+                    'processed_count': 0,
+                    'failed_count': 0
+                }
+            
+            self.log.info(f"开始批量处理数据，批次大小: {batch_size}, 延迟: {delay}秒")
+            
+            # 2. 准备数据库表结构
+            self.ensure_ai_processed_column()
+            if not self.db_agent.table_exists(self.ai_table):
+                self.create_ai_result_table()
+            
+            # 3. 加载未处理的数据
+            df = self.load_unprocessed_data(batch_size)
+            if df.empty:
+                self.log.info("没有需要处理的数据")
+                return {
+                    'success': True,
+                    'message': '没有需要处理的数据',
+                    'processed_count': 0,
+                    'failed_count': 0
+                }
+            
+            # 4. 处理每条记录
+            results = []
+            processed_ids = []
+            failed_count = 0
+            
+            for idx, record in df.iterrows():
+                try:
+                    self.log.debug(f"处理记录 {record['id']} ({idx + 1}/{len(df)})")
+                    
+                    result = self.process_single_record(record.to_dict())
+                    
+                    if result:
+                        results.append(result)
+                        processed_ids.append(record['id'])
+                    else:
+                        failed_count += 1
+                    
+                    # 延迟，避免API限流
+                    if delay > 0 and idx < len(df) - 1:
+                        time.sleep(delay)
+                        
+                except Exception as e:
+                    self.log.error(f"处理记录 {record['id']} 异常: {str(e)}", exc_info=True)
+                    failed_count += 1
+            
+            # 5. 保存结果
+            saved_count = 0
+            if results:
+                saved_count = self.save_ai_results(results)
+            
+            # 6. 标记为已处理
+            if processed_ids:
+                self.mark_as_processed(processed_ids)
+            
+            # 7. 返回统计信息
+            stats = {
+                'success': True,
+                'message': 'AI处理完成',
+                'total_count': len(df),
+                'processed_count': len(processed_ids),
+                'saved_count': saved_count,
+                'failed_count': failed_count,
+                'relevant_count': sum(1 for r in results if r.get('是否相关')),
+                'processing_time': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
+            }
+            
+            self.log.info("批量处理完成", **stats)
+            return stats
+            
+        except Exception as e:
+            error_msg = f"批量处理失败: {str(e)}"
+            self.log.error(error_msg, exc_info=True)
+            return {
+                'success': False,
+                'message': error_msg,
+                'processed_count': 0,
+                'failed_count': 0
+            }
+    
+    def ensure_ai_processed_column(self):
+        """确保processed_rss_data表有"是否ai处理"字段"""
+        try:
+            # 检查字段是否存在
+            check_sql = """
+            SELECT COUNT(*) as count
+            FROM information_schema.COLUMNS
+            WHERE TABLE_SCHEMA = %s
+              AND TABLE_NAME = %s
+              AND COLUMN_NAME = '是否ai处理'
+            """
+            
+            result = self.db_agent.execute_sql(
+                check_sql, 
+                params=(Config.MYSQL_CONFIG['database'], self.source_table),
+                fetch=True
+            )
+            
+            if result[0][0] == 0:
+                # 字段不存在，添加字段
+                alter_sql = f"""
+                ALTER TABLE {self.source_table}
+                ADD COLUMN 是否ai处理 TINYINT(1) DEFAULT 0 COMMENT 'AI处理标记：0-未处理，1-已处理'
+                """
+                self.db_agent.execute_sql(alter_sql)
+                self.log.info(f"成功为表 {self.source_table} 添加 '是否ai处理' 字段")
+            else:
+                self.log.debug(f"表 {self.source_table} 已存在 '是否ai处理' 字段")
+                
+        except Exception as e:
+            self.log.error(f"检查/添加字段失败: {str(e)}", exc_info=True)
+            raise
+    
+    def create_ai_result_table(self):
+        """创建AI处理结果表（使用安全方法，确保不会删除现有数据）"""
+        create_sql = f"""
+        CREATE TABLE IF NOT EXISTS {self.ai_table} (
+            id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT '主键ID',
+            source_id INT NOT NULL COMMENT '来源数据ID（processed_rss_data.id）',
+            文章标题 TEXT COMMENT '文章标题',
+            文章摘要 TEXT COMMENT '文章摘要',
+            发布时间 DATETIME COMMENT '发布时间',
+            来源URL VARCHAR(1024) COMMENT '来源URL',
+            文章链接 VARCHAR(1024) COMMENT '文章链接',
+            是否相关 BOOLEAN COMMENT 'AI判断是否与汽车后市场相关',
+            相关度评分 INT COMMENT '相关度评分（0-100）',
+            标签 TEXT COMMENT 'AI生成的标签（JSON数组）',
+            分类 VARCHAR(100) COMMENT 'AI判断的主要分类',
+            分析说明 TEXT COMMENT 'AI分析说明',
+            处理时间 DATETIME COMMENT 'AI处理时间',
+            创建时间 TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '记录创建时间',
+            更新时间 TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '记录更新时间',
+            INDEX idx_source_id (source_id),
+            INDEX idx_是否相关 (是否相关),
+            INDEX idx_分类 (分类),
+            INDEX idx_处理时间 (处理时间)
+        ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci COMMENT='RSS数据AI分析结果表'
+        """
+        
+        try:
+            # 使用安全方法创建表（如果不存在），确保不会删除现有数据
+            self.db_agent.create_table_if_not_exists(
+                table_name=self.ai_table,
+                create_sql=create_sql
+            )
+        except Exception as e:
+            self.log.error(f"创建AI结果表失败（可能是数据库连接问题）: {str(e)}", exc_info=True)
+            raise
+    
+    def load_unprocessed_data(self, limit: int = 100) -> pd.DataFrame:
+        """加载未经AI处理的数据
+        
+        Args:
+            limit: 每次处理的记录数量
+            
+        Returns:
+            未处理的数据DataFrame
+        """
+        try:
+            sql = f"""
+            SELECT id, 文章标题, 文章摘要, 发布时间, 来源URL, 文章链接
+            FROM {self.source_table}
+            WHERE 是否ai处理 = 0 OR 是否ai处理 IS NULL
+            ORDER BY 创建时间 DESC
+            LIMIT %s
+            """
+            
+            df = self.db_agent.query_to_df(sql, params=(limit,), is_print=False)
+            self.log.info(f"成功加载 {len(df)} 条未处理的数据")
+            return df
+            
+        except Exception as e:
+            self.log.error(f"加载未处理数据失败: {str(e)}", exc_info=True)
+            return pd.DataFrame()
+    
+    def analyze_news(self, title: str, summary: str) -> Dict[str, Any]:
+        """调用AI分析新闻（保留原有提示词）"""
+        # 构建提示词（保留原有格式）
+        prompt = f"""分析以下新闻是否与汽车后市场相关，返回JSON格式：
+
+标题：{title}
+摘要：{summary}
+
+返回格式：
+{{
+    "is_relevant": true/false,
+    "relevance_score": 0-100,
+    "tags": ["标签1", "标签2"],
+    "category": "分类(配件/维修/保养/改装/美容/装饰/二手车/金融/保险/其他)",
+    "analysis": "简要说明"
+}}
+
+注意：只返回JSON格式的结果，不要包含其他说明文字。"""
+        
+        try:
+            # 调用百度千帆API
+            response = self.ai_client.chat.completions.create(
+                model=self.model,
+                messages=[{
+                    "role": "user",
+                    "content": prompt
+                }]
+            )
+            
+            # 获取响应内容
+            raw_content = response.choices[0].message.content
+            
+            # 解析JSON（处理markdown包裹）
+            if '```json' in raw_content:
+                json_str = raw_content.split('```json')[1].split('```')[0].strip()
+            elif '```' in raw_content:
+                json_str = raw_content.split('```')[1].split('```')[0].strip()
+            else:
+                json_str = raw_content.strip()
+            
+            result = json.loads(json_str)
+            
+            # 补充缺失字段
+            return {
+                'is_relevant': result.get('is_relevant', False),
+                'relevance_score': result.get('relevance_score', 0),
+                'tags': result.get('tags', []),
+                'category': result.get('category', '其他'),
+                'analysis': result.get('analysis', '')
+            }
+            
+        except json.JSONDecodeError as e:
+            self.log.warning(f"JSON解析失败: {str(e)}, 原始响应: {raw_content[:200]}")
+            return {
+                'is_relevant': False,
+                'relevance_score': 0,
+                'tags': [],
+                'category': '其他',
+                'analysis': f"解析失败: {raw_content[:100]}"
+            }
+        except Exception as e:
+            self.log.error(f"AI调用异常: {str(e)}", exc_info=True)
+            return {
+                'is_relevant': False,
+                'relevance_score': 0,
+                'tags': [],
+                'category': '其他',
+                'analysis': f"处理异常: {str(e)}"
+            }
+    
+    def process_single_record(self, record: Dict[str, Any]) -> Optional[Dict[str, Any]]:
+        """处理单条记录
+        
+        Args:
+            record: 记录字典
+            
+        Returns:
+            处理结果字典
+        """
+        if not self.is_configured():
+            self.log.error("AI客户端未配置，无法处理数据")
+            return None
+        
+        try:
+            title = str(record.get('文章标题', '')).strip()
+            summary = str(record.get('文章摘要', '')).strip()
+            
+            if not title and not summary:
+                self.log.warning(f"记录 {record.get('id')} 标题和摘要均为空，跳过处理")
+                return None
+            
+            # 调用AI分析
+            analysis_result = self.analyze_news(title, summary)
+            
+            # 构建结果记录
+            result = {
+                'source_id': record['id'],
+                '文章标题': title,
+                '文章摘要': summary,
+                '发布时间': record.get('发布时间'),
+                '来源URL': record.get('来源URL'),
+                '文章链接': record.get('文章链接'),
+                '是否相关': analysis_result.get('is_relevant', False),
+                '相关度评分': analysis_result.get('relevance_score', 0),
+                '标签': json.dumps(analysis_result.get('tags', []), ensure_ascii=False),
+                '分类': analysis_result.get('category', '其他'),
+                '分析说明': analysis_result.get('analysis', ''),
+                '处理时间': datetime.now()
+            }
+            
+            return result
+            
+        except Exception as e:
+            self.log.error(f"处理记录 {record.get('id')} 失败: {str(e)}", exc_info=True)
+            return None
+    
+    def save_ai_results(self, results: List[Dict[str, Any]]) -> int:
+        """保存AI处理结果
+        
+        Args:
+            results: 处理结果列表
+            
+        Returns:
+            成功保存的记录数
+        """
+        if not results:
+            return 0
+        
+        try:
+            df = pd.DataFrame(results)
+            inserted = self.db_agent.insert_from_df(
+                table_name=self.ai_table,
+                df=df,
+                ignore_duplicates=True
+            )
+            self.log.info(f"成功保存 {inserted} 条AI处理结果")
+            return inserted
+            
+        except Exception as e:
+            self.log.error(f"保存AI处理结果失败: {str(e)}", exc_info=True)
+            return 0
+    
+    def mark_as_processed(self, ids: List[int]) -> bool:
+        """标记记录为已处理
+        
+        Args:
+            ids: 记录ID列表
+            
+        Returns:
+            是否成功
+        """
+        if not ids:
+            return True
+        
+        try:
+            id_placeholders = ','.join(['%s'] * len(ids))
+            sql = f"""
+            UPDATE {self.source_table}
+            SET 是否ai处理 = 1
+            WHERE id IN ({id_placeholders})
+            """
+            
+            self.db_agent.execute_sql(sql, params=ids)
+            self.log.info(f"成功标记 {len(ids)} 条记录为已处理")
+            return True
+            
+        except Exception as e:
+            self.log.error(f"标记记录为已处理失败: {str(e)}", exc_info=True)
+            return False
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    """命令行直接运行"""
+    # 实例化处理器并调用main方法
+    processor = RSSDataAIProcessor()
+    result = processor.main()
+    
+    # 输出结果
+    if result['success']:
+        print("\n" + "=" * 60)
+        print("✓ AI处理完成")
+        print("=" * 60)
+        print(f"总记录数: {result.get('total_count', 0)}")
+        print(f"成功处理: {result.get('processed_count', 0)}")
+        print(f"保存记录: {result.get('saved_count', 0)}")
+        print(f"失败记录: {result.get('failed_count', 0)}")
+        print(f"相关记录: {result.get('relevant_count', 0)}")
+        print(f"处理时间: {result.get('processing_time', '')}")
+        print("=" * 60 + "\n")
+    else:
+        print("\n" + "=" * 60)
+        print("✗ 处理失败")
+        print("=" * 60)
+        print(f"错误信息: {result['message']}")
+        print("\n提示: 请设置环境变量")
+        print("  Windows: $env:BAIDU_API_KEY = 'your_key'")
+        print("  Linux/Mac: export BAIDU_API_KEY='your_key'")
+        print("=" * 60 + "\n")

processors/keywords.txt

@@ -0,0 +1,37 @@
+汽车配件
+汽车维修
+汽车保养
+汽车改装
+汽车美容
+汽车装饰
+轮胎
+机油
+刹车片
+火花塞
+滤清器
+蓄电池
+车灯
+保险杠
+车门
+座椅
+方向盘
+仪表盘
+音响
+导航
+汽车用品
+车载设备
+汽车电子
+汽车安全
+汽车保险
+二手车
+汽车交易
+汽车金融
+汽车租赁
+汽车服务
+4S店
+汽修店
+汽车后市场
+汽车产业链
+汽车供应链
+汽车
+车

processors/processor_rss_data.py

@@ -0,0 +1,431 @@
+# RSS数据处理模块 - 汽车后市场新闻分词和过滤
+import pandas as pd
+import jieba
+import jieba.posseg as pseg
+import os
+import sys
+from typing import List, Dict, Any, Optional
+from datetime import datetime
+
+# 添加项目根目录到路径
+current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+parent_dir = os.path.dirname(current_dir)
+if parent_dir not in sys.path:
+    sys.path.insert(0, parent_dir)
+
+from utils.mysql_agent import MySQLAgent
+from utils.logger import log
+from config import Config
+
+class RSSDataProcessor:
+    """RSS数据处理器 - 专门处理汽车后市场相关新闻"""
+    
+    def __init__(self):
+        """初始化处理器"""
+        self.log = log.bind(module="RSSDataProcessor")
+        self.db_agent = MySQLAgent(Config.MYSQL_CONFIG)
+        self.table_name = "collector_rss_subscriptions"
+        self.processed_table_name = "processed_rss_data"
+        
+        # 获取项目根目录
+        current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+        self.project_root = os.path.dirname(current_dir)
+        
+        # 设置文件路径（相对于项目根目录）
+        self.keywords_file = os.path.join(self.project_root, "processors", "keywords.txt")
+        self.stopwords_file = os.path.join(self.project_root, "processors", "stopwords.txt")
+        
+        # 汽车后市场相关关键词（默认值，实际从文件加载）
+        self.auto_aftermarket_keywords = {
+            '汽车配件', '汽车维修', '汽车保养', '汽车改装', '汽车美容', '汽车装饰',
+            '轮胎', '机油', '刹车片', '火花塞', '滤清器', '蓄电池', '车灯',
+            '保险杠', '车门', '座椅', '方向盘', '仪表盘', '音响', '导航',
+            '汽车用品', '车载设备', '汽车电子', '汽车安全', '汽车保险',
+            '二手车', '汽车交易', '汽车金融', '汽车租赁', '汽车服务',
+            '4S店', '汽修店', '汽车后市场', '汽车产业链', '汽车供应链', '汽车', '车'
+        }
+        
+        # 停用词表（默认值，实际从文件加载）
+        self.stopwords = {
+            '的', '了', '在', '是', '我', '有', '和', '就', '不', '人', '都', '一', '一个',
+            '上', '也', '很', '到', '说', '要', '去', '你', '会', '着', '没有', '看', '好',
+            '自己', '这', '那', '它', '他', '她', '我们', '你们', '他们', '什么', '怎么',
+            '为什么', '因为', '所以', '但是', '然后', '如果', '虽然', '而且', '或者',
+            '可以', '应该', '必须', '需要', '想要', '希望', '觉得', '认为', '知道',
+            '了解', '明白', '清楚', '简单', '容易', '困难', '重要', '主要', '基本',
+            '一般', '特别', '非常', '十分', '相当', '比较', '更加', '最', '更',
+            '已经', '正在', '将要', '可能', '也许', '大概', '大约', '左右', '上下',
+            '今天', '明天', '昨天', '现在', '以前', '以后', '时候', '时间', '地方',
+            '这里', '那里', '这样', '那样', '如此', '这样', '那样', '如何', '怎样'
+        }
+        
+        # 缓存关键词，避免重复加载
+        self._cached_keywords = None
+        
+        self.log.info("RSS数据处理器初始化完成")
+    
+    def load_keywords(self, keywords_file: Optional[str] = None) -> set:
+        """从文件加载汽车后市场关键词（带缓存）"""
+        # 如果已经缓存，直接返回
+        if self._cached_keywords is not None:
+            return self._cached_keywords
+        
+        # 使用默认路径（项目根目录下的文件）
+        if keywords_file is None:
+            keywords_file = self.keywords_file
+        
+        keywords = set()
+        try:
+            if os.path.exists(keywords_file):
+                with open(keywords_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                    keywords = set(line.strip() for line in f if line.strip())
+                self.log.info(f"成功加载汽车后市场关键词，共 {len(keywords)} 个")
+            else:
+                self.log.warning(f"关键词文件不存在: {keywords_file}")
+                # 使用默认关键词
+                keywords = self.auto_aftermarket_keywords
+        except Exception as e:
+            self.log.error(f"加载关键词失败: {str(e)}")
+            keywords = self.auto_aftermarket_keywords
+        
+        # 缓存关键词
+        self._cached_keywords = keywords
+        return keywords
+    
+    def load_rss_data(self, limit: int = 1000) -> pd.DataFrame:
+        """从数据库加载未处理的RSS数据"""
+        try:
+            sql = f"""
+            SELECT id, 文章标题, 文章摘要, 发布时间, 来源URL, 文章链接
+            FROM {self.table_name}
+            WHERE 是否已处理 = 0
+            ORDER BY 发布时间 DESC
+            LIMIT %s
+            """
+            
+            df = self.db_agent.query_to_df(sql, params=(limit,), is_print=False)
+            self.log.info(f"成功加载 {len(df)} 条未处理的RSS数据")
+            return df
+            
+        except Exception as e:
+            self.log.error(f"加载RSS数据失败: {str(e)}", exc_info=True)
+            return pd.DataFrame()
+    
+    def mark_as_processed(self, ids: List[int]) -> bool:
+        """标记指定ID的数据为已处理"""
+        if not ids:
+            return True
+        
+        try:
+            # 将ID列表转换为字符串格式用于SQL IN语句
+            id_placeholders = ','.join(['%s'] * len(ids))
+            sql = f"""
+            UPDATE {self.table_name}
+            SET 是否已处理 = 1
+            WHERE id IN ({id_placeholders})
+            """
+            
+            result = self.db_agent.execute_sql(sql, params=ids)
+            self.log.info(f"成功标记 {len(ids)} 条数据为已处理")
+            return True
+            
+        except Exception as e:
+            self.log.error(f"标记数据为已处理失败: {str(e)}", exc_info=True)
+            return False
+    
+    def load_stopwords(self, stopwords_file: Optional[str] = None) -> set:
+        """加载停用词表"""
+        # 使用默认路径（项目根目录下的文件）
+        if stopwords_file is None:
+            stopwords_file = self.stopwords_file
+        
+        try:
+            if os.path.exists(stopwords_file):
+                with open(stopwords_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                    stopwords = set(line.strip() for line in f if line.strip())
+                self.log.info(f"成功加载停用词表，共 {len(stopwords)} 个词")
+                return stopwords
+            else:
+                self.log.warning(f"停用词文件不存在: {stopwords_file}，使用默认停用词")
+                return self.stopwords
+        except Exception as e:
+            self.log.error(f"加载停用词表失败: {str(e)}")
+            return self.stopwords
+    
+    def add_custom_dict(self, custom_dict_file: Optional[str] = None):
+        """添加自定义词典"""
+        if custom_dict_file and os.path.exists(custom_dict_file):
+            try:
+                jieba.load_userdict(custom_dict_file)
+                self.log.info("成功加载自定义词典")
+            except Exception as e:
+                self.log.warning(f"加载自定义词典失败: {str(e)}")
+        
+        # 从文件加载汽车后市场关键词并添加到jieba词典
+        keywords = self.load_keywords()
+        for keyword in keywords:
+            jieba.add_word(keyword, freq=1000, tag='n')
+
+    def segment_and_pos(self, text: str, stopwords: set) -> List[str]:
+        """分词并标注词性，过滤停用词"""
+        if not text or pd.isna(text):
+            return []
+        
+        words = pseg.cut(str(text))
+        result = []
+        # 汽车后市场相关的词性标签
+        allowed_flags = {'n', 'vn', 'np', 'ns', 'nr', 'nt'}  # 名词、动词、动名词、名词短语、处所词、人名、机构名
+        
+        for word, flag in words:
+            word = word.strip()
+            if (len(word) >= 1 and 
+                word not in stopwords and 
+                flag in allowed_flags and
+                not word.isdigit()):  # 过滤纯数字
+                result.append(word)
+        
+        return result
+    
+    def is_auto_aftermarket_related(self, text: str) -> bool:
+        """判断文本是否与汽车后市场相关"""
+        if not text:
+            return False
+        
+        text_lower = str(text).lower()
+        
+        # 从文件加载关键词
+        keywords = self.load_keywords()
+        
+        # 检查是否包含汽车后市场关键词
+        for keyword in keywords:
+            if keyword in text_lower:
+                return True
+        
+        # 检查分词结果中是否包含相关词汇
+        words = self.segment_and_pos(text, self.stopwords)
+        for word in words:
+            if word in keywords:
+                return True
+        
+        return False
+
+    def process_dataframe(self, df: pd.DataFrame, stopwords: set) -> pd.DataFrame:
+        """处理整个DataFrame，进行分词和过滤"""
+        if df.empty:
+            self.log.warning("输入的DataFrame为空")
+            return df
+        
+        # 确保所有文本都是字符串，并处理NaN值
+        df['文章标题'] = df['文章标题'].fillna('').astype(str)
+        df['文章摘要'] = df['文章摘要'].fillna('').astype(str)
+        
+        # 合并标题和摘要进行分词
+        df['combined_text'] = df['文章标题'] + ' ' + df['文章摘要']
+        
+        # 分词处理
+        df['segmented_words'] = df['combined_text'].apply(lambda x: self.segment_and_pos(x, stopwords))
+        
+        # 判断是否与汽车后市场相关（只要出现关键词就入库）
+        df['is_auto_related'] = df['combined_text'].apply(self.is_auto_aftermarket_related)
+        df['is_filtered'] = df['is_auto_related']
+        
+        # 添加处理时间
+        df['processed_time'] = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
+        
+        self.log.info(f"数据处理完成，共处理 {len(df)} 条记录")
+        return df
+    
+    def filter_auto_aftermarket_news(self, df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
+        """过滤出汽车后市场相关的新闻"""
+        if df.empty:
+            return df
+        
+        # 过滤出包含关键词的文章
+        filtered_df = df[df['is_filtered'] == True].copy()
+        
+        self.log.info(f"过滤出 {len(filtered_df)} 条汽车后市场相关新闻")
+        return filtered_df
+    
+    def save_to_database(self, df: pd.DataFrame) -> bool:
+        """保存处理结果到数据库"""
+        if df.empty:
+            self.log.warning("没有数据需要保存")
+            return False
+        
+        try:
+            # 准备保存的数据
+            save_df = df[['文章标题', '文章摘要', '发布时间', '来源URL', '文章链接', 
+                         'segmented_words', 'is_auto_related', 'processed_time']].copy()
+            
+            # 将分词结果转换为字符串
+            save_df['分词结果'] = save_df['segmented_words'].apply(lambda x: ' '.join(x))
+            
+            # 重命名列名为中文
+            save_df = save_df.rename(columns={
+                'is_auto_related': '是否汽车相关',
+                'processed_time': '处理时间'
+            })
+            
+            # 删除不需要的列
+            save_df = save_df.drop('segmented_words', axis=1)
+            
+            # 检查目标表是否存在，不存在则创建
+            # 注意：如果连接失败，table_exists可能返回False，需要捕获异常
+            try:
+                table_exists = self.db_agent.table_exists(self.processed_table_name)
+                if not table_exists:
+                    self.log.warning(f"表 {self.processed_table_name} 不存在，正在创建...")
+                    self.create_processed_table()
+                else:
+                    # 表存在时，也确保有唯一索引（安全操作，不会删除数据）
+                    self.create_processed_table()  # 这个方法会检查并添加索引，不会删除数据
+            except Exception as table_check_error:
+                # 如果检查表存在性时连接失败，记录错误但不中断
+                # 因为后续的插入操作会再次尝试连接
+                self.log.warning(f"检查表存在性时出错（可能是连接问题）: {str(table_check_error)}")
+                # 尝试创建表（如果表已存在，CREATE TABLE IF NOT EXISTS不会报错）
+                try:
+                    self.create_processed_table()
+                except Exception as create_error:
+                    # 如果创建表也失败（可能是连接问题），记录错误
+                    self.log.error(f"创建表时出错（可能是连接问题）: {str(create_error)}")
+                    # 继续尝试插入，如果表存在，插入会成功；如果表不存在，插入会失败并抛出异常
+            
+            # 插入数据（ignore_duplicates=True 会跳过重复的文章链接）
+            # 注意：INSERT INTO + ignore_duplicates 只会跳过重复记录，不会覆盖或删除现有数据
+            # 如果数据库连接失败，此操作会抛出异常，不会部分成功
+            inserted_rows = self.db_agent.insert_from_df(
+                table_name=self.processed_table_name,
+                df=save_df,
+                ignore_duplicates=True  # 跳过重复的文章链接，不会删除或覆盖现有数据
+            )
+            
+            self.log.info(f"成功保存 {inserted_rows} 条处理结果到数据库")
+            return True
+            
+        except Exception as e:
+            self.log.error(f"保存到数据库失败: {str(e)}", exc_info=True)
+            return False
+    
+    def create_processed_table(self):
+        """
+        创建处理结果表（带唯一索引保护，防止重复插入）
+        使用 MySQLAgent 的安全方法，确保不会删除现有数据
+        """
+        create_sql = f"""
+        CREATE TABLE IF NOT EXISTS {self.processed_table_name} (
+            id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
+            文章标题 TEXT,
+            文章摘要 TEXT,
+            发布时间 DATETIME,
+            来源URL VARCHAR(1024),
+            文章链接 VARCHAR(1024),
+            分词结果 TEXT,
+            是否汽车相关 BOOLEAN,
+            处理时间 DATETIME,
+            创建时间 TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
+            更新时间 TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP
+        ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci
+        """
+        
+        try:
+            # 使用安全方法创建表（如果不存在）
+            self.db_agent.create_table_if_not_exists(
+                table_name=self.processed_table_name,
+                create_sql=create_sql
+            )
+            
+            # 使用安全方法添加唯一索引（如果不存在）
+            # 注意：唯一索引在创建表时不能直接包含，因为如果表已存在会报错
+            # 所以先创建表，再单独添加索引
+            self.db_agent.add_unique_index_if_not_exists(
+                table_name=self.processed_table_name,
+                index_name='uk_article_link',
+                column_name='文章链接',
+                column_length=500,
+                check_duplicates=True
+            )
+            
+        except Exception as e:
+            # 如果创建表或添加索引失败（可能是连接问题），抛出异常
+            # 这样上层调用可以知道操作失败，不会误以为成功
+            self.log.error(f"创建/检查表失败（可能是数据库连接问题）: {str(e)}", exc_info=True)
+            raise
+    
+    def get_processing_statistics(self, df: pd.DataFrame) -> Dict[str, Any]:
+        """获取处理统计信息"""
+        if df.empty:
+            return {}
+        
+        total_count = len(df)
+        filtered_count = len(df[df['is_filtered'] == True])
+        
+        stats = {
+            'total_articles': total_count,
+            'filtered_articles': filtered_count,
+            'filter_rate': filtered_count / total_count if total_count > 0 else 0,
+            'processing_time': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
+        }
+        
+        return stats
+
+    def process_rss_data(self, limit: int = 1000, save_to_db: bool = True) -> Dict[str, Any]:
+        """处理RSS数据的主函数"""
+        try:
+            self.log.info("开始处理RSS数据...")
+            
+            # 1. 加载RSS数据
+            df = self.load_rss_data(limit)
+            if df.empty:
+                self.log.warning("没有加载到RSS数据")
+                return {'success': False, 'message': '没有数据可处理'}
+            
+            # 2. 加载停用词表
+            stopwords = self.load_stopwords()
+            
+            # 3. 添加自定义词典
+            self.add_custom_dict()
+            
+            # 4. 处理数据
+            processed_df = self.process_dataframe(df, stopwords)
+            
+            # 5. 过滤汽车后市场相关新闻
+            filtered_df = self.filter_auto_aftermarket_news(processed_df)
+            
+            # 6. 获取统计信息
+            stats = self.get_processing_statistics(processed_df)
+            
+            # 7. 保存到数据库
+            if save_to_db and not filtered_df.empty:
+                save_success = self.save_to_database(filtered_df)
+                stats['save_success'] = save_success
+            
+            # 8. 标记数据为已处理
+            if not df.empty and 'id' in df.columns:
+                processed_ids = df['id'].tolist()
+                mark_success = self.mark_as_processed(processed_ids)
+                stats['mark_success'] = mark_success
+                if not mark_success:
+                    self.log.warning("部分数据标记为已处理失败")
+            
+            # 9. 输出结果
+            self.log.info("RSS数据处理完成", **stats)
+            
+            return {
+                'success': True,
+                'message': 'RSS数据处理完成',
+                'statistics': stats,
+                'filtered_data': filtered_df
+            }
+            
+        except Exception as e:
+            self.log.error(f"RSS数据处理失败: {str(e)}", exc_info=True)
+            return {'success': False, 'message': f'处理失败: {str(e)}'}
+
+
+    def main(self, limit: int = 1000, save_to_db: bool = True) -> Dict[str, Any]:
+        """主函数入口（实例方法），对外统一调用"""
+        return self.process_rss_data(limit=limit, save_to_db=save_to_db)
+
+if __name__ == "__main__":
+    RSSDataProcessor().main(limit=5000, save_to_db=True)

processors/stopwords.txt

@@ -0,0 +1,100 @@
+的
+了
+在
+是
+我
+有
+和
+就
+不
+人
+都
+一
+一个
+上
+也
+很
+到
+说
+要
+去
+你
+会
+着
+没有
+看
+好
+自己
+这
+那
+它
+他
+她
+我们
+你们
+他们
+什么
+怎么
+为什么
+因为
+所以
+但是
+然后
+如果
+虽然
+而且
+或者
+可以
+应该
+必须
+需要
+想要
+希望
+觉得
+认为
+知道
+了解
+明白
+清楚
+简单
+容易
+困难
+重要
+主要
+基本
+一般
+特别
+非常
+十分
+相当
+比较
+更加
+最
+更
+已经
+正在
+将要
+可能
+也许
+大概
+大约
+左右
+上下
+今天
+明天
+昨天
+现在
+以前
+以后
+时候
+时间
+地方
+这里
+那里
+这样
+那样
+如此
+这样
+那样
+如何
+怎样

system_management/scheduler/task_scheduler.py

@@ -1,6 +1,5 @@
 import importlib
 import threading
-import time
 from datetime import datetime
 from typing import Dict, List, Optional, Any
 import croniter
@@ -246,50 +245,90 @@ class TaskScheduler:
             except Exception:
                 pass
 
-    def _execute_task_logic(self, task: Dict[str, Any]) -> None:
-        """执行任务的具体逻辑（动态导入模块）"""
-        start_time = time.time()
-        task_id = task['task_id']
-        module_path = task['module_path']
-        task_log = log.bind(task_id=task_id, module=module_path)
+    def _execute_task_logic(self, task):
+        """
+        执行任务逻辑的核心方法
+        支持类方法、静态方法和实例方法的调用
+        """
+        module_path = task.get('module_path')
+        if not module_path:
+            raise ValueError("任务缺少 module_path 配置")
+
+        # 解析模块路径和类名
+        try:
+            path_parts = module_path.split('.')
+            if len(path_parts) < 2:
+                raise ValueError(f"无效的模块路径: {module_path}")
+
+            module_name = '.'.join(path_parts[:-1])
+            class_name = path_parts[-1]
+            method_name = 'main'  # 默认方法名
+        except Exception as e:
+            raise ValueError(f"解析模块路径失败: {str(e)}")
+
+        # 动态导入模块
+        try:
+            import importlib
+            module = importlib.import_module(module_name)
+        except ImportError as e:
+            raise ImportError(f"无法导入模块 {module_name}: {str(e)}")
+
+        # 获取类和方法
+        if not hasattr(module, class_name):
+            raise AttributeError(f"模块 {module_name} 中未找到类 {class_name}")
+
+        cls = getattr(module, class_name)
+
+        # 检查是否存在指定方法
+        if not hasattr(cls, method_name):
+            raise AttributeError(f"类 {class_name} 中未找到方法 {method_name}")
+
+        method = getattr(cls, method_name)
+
+        # 根据方法类型决定如何调用
+        import inspect
+        callable_entry = None
+
+        # 判断是否为静态方法或类方法
+        if isinstance(method, staticmethod):
+            # 静态方法可以直接调用
+            callable_entry = method
+        elif isinstance(method, classmethod):
+            # 类方法需要传入类作为第一个参数
+            callable_entry = method
+        else:
+            # 实例方法或普通函数
+            try:
+                # 尝试检查方法签名
+                sig = inspect.signature(method)
+                params = list(sig.parameters.values())
+
+                # 如果第一个参数是self且没有默认值，则认为是实例方法
+                if params and params[0].name == 'self' and params[0].default == inspect.Parameter.empty:
+                    # 创建实例并获取绑定方法
+                    instance = cls()
+                    callable_entry = getattr(instance, method_name)
+                else:
+                    # 可能是普通函数或者是带有默认self参数的方法
+                    callable_entry = method
+            except Exception:
+                # 如果检查签名失败，默认尝试创建实例
+                try:
+                    instance = cls()
+                    callable_entry = getattr(instance, method_name)
+                except Exception:
+                    # 如果创建实例也失败，则直接调用方法（适用于不需要self的特殊情况）
+                    callable_entry = method
+
+        # 执行任务
+        if not callable(callable_entry):
+            raise TypeError(f"{module_path}.{method_name} 不是可调用对象")
 
         try:
-            # 解析可调用入口（支持模块/类/函数路径）
-            # 若路径最终为类，先实例化再调 main；否则直接调用
-            target_obj = None
-            parts = module_path.split('.') if isinstance(module_path, str) else []
-            resolved = None
-            try:
-                # 尝试导入尽可能深的模块
-                for i in range(len(parts), 0, -1):
-                    mod = importlib.import_module('.'.join(parts[:i]))
-                    attr_chain = parts[i:]
-                    obj = mod
-                    for attr in attr_chain:
-                        obj = getattr(obj, attr)
-                    resolved = obj
-                    break
-            except Exception:
-                resolved = None
-
-            if isinstance(resolved, type):
-                try:
-                    target_obj = resolved()  # 触发 __init__ 日志
-                    if hasattr(target_obj, 'main') and callable(getattr(target_obj, 'main')):
-                        task_log.debug("开始执行实例的 main()")
-                        getattr(target_obj, 'main')()
-                    else:
-                        raise AttributeError(f"类 {resolved.__name__} 未提供可调用的 main()")
-                except Exception as e:
-                    raise
-            else:
-                callable_entry = self._resolve_callable(module_path)
-                task_log.debug("开始执行任务入口函数")
-                callable_entry()
-            task_log.info(f"任务执行完成，耗时: {time.time() - start_time:.2f}秒")
-
+            # 执行任务逻辑
+            callable_entry()
         except Exception as e:
-            task_log.error("任务逻辑执行失败", exc_info=True)
+            self.logger.error(f"任务逻辑执行失败: {str(e)}")
             raise
 
     def _calculate_next_run_time(self, cron_expr: str, time_zone: str = 'Asia/Shanghai') -> datetime:

test/test_demo.py

@@ -0,0 +1 @@
+print("Hello, World!")

test/钉钉api测试.ipynb

@@ -0,0 +1,67 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "metadata": {},
+   "cell_type": "markdown",
+   "source": "## 获取钉钉token",
+   "id": "4a7d18176711daad"
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "id": "initial_id",
+   "metadata": {
+    "collapsed": true,
+    "ExecuteTime": {
+     "end_time": "2025-10-30T02:59:09.458462Z",
+     "start_time": "2025-10-30T02:59:09.015765Z"
+    }
+   },
+   "source": [
+    "from utils.Ding_api import DingAPI\n",
+    "\n",
+    "api_instance = DingAPI()\n",
+    "token = api_instance.get_token()\n",
+    "print(token)"
+   ],
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stderr",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "D:\\ProgramTools\\anaconda3\\envs\\intelligence_system\\Lib\\site-packages\\requests\\__init__.py:86: RequestsDependencyWarning: Unable to find acceptable character detection dependency (chardet or charset_normalizer).\n",
+      "  warnings.warn(\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "2b166a1c8e683ee38f8d2112a7de5e05\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "execution_count": 1
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 2
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython2",
+   "version": "2.7.6"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}

tools/task_manager.ipynb

@@ -14,8 +14,8 @@
    "id": "initial_id",
    "metadata": {
     "ExecuteTime": {
-     "end_time": "2025-10-17T05:43:18.381936Z",
-     "start_time": "2025-10-17T05:43:15.265036Z"
+     "end_time": "2025-10-29T02:25:08.582541Z",
+     "start_time": "2025-10-29T02:25:08.473381Z"
     },
     "collapsed": true
    },
@@ -25,7 +25,7 @@
      "output_type": "stream",
      "text": [
       "PROJECT_ROOT = d:\\Idea Project\\intelligence_system\n",
-      "\u001b[32m2025-10-23 16:56:55\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mtask_scheduler\u001b[0m - \u001b[1m任务调度器已初始化，最大工作线程数: 5\u001b[0m\n"
+      "\u001b[32m2025-10-30 13:57:07\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mtask_scheduler\u001b[0m - \u001b[1m任务调度器已初始化，最大工作线程数: 5\u001b[0m\n"
      ]
     }
    ],
@@ -242,7 +242,7 @@
      "name": "stdout",
      "output_type": "stream",
      "text": [
-      "\u001b[32m2025-10-17 13:43:18\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mmysql_agent\u001b[0m - \u001b[1m查询执行成功\u001b[0m\n"
+      "\u001b[32m2025-10-29 09:54:09\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mmysql_agent\u001b[0m - \u001b[1m查询执行成功\u001b[0m\n"
      ]
     },
     {
@@ -281,20 +281,36 @@
        "  </thead>\n",
        "  <tbody>\n",
        "    <tr>\n",
+       "      <td>2</td>\n",
+       "      <td>RSS基于规则数据处理</td>\n",
+       "      <td>processor</td>\n",
+       "      <td>processors.processor_rss_data</td>\n",
+       "      <td>0 8,20 * * *</td>\n",
+       "      <td>Asia/Shanghai</td>\n",
+       "      <td>2025-10-28 20:00:00</td>\n",
+       "      <td>2025-10-28 13:34:49</td>\n",
+       "      <td>success</td>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>2025-10-22 16:06:42</td>\n",
+       "      <td>2025-10-28 13:34:50</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
        "      <td>1</td>\n",
        "      <td>RSS新闻订阅</td>\n",
        "      <td>collector</td>\n",
        "      <td>collectors.rss_subscriptions.NewsAPIClient</td>\n",
-       "      <td>5 0 * * *</td>\n",
+       "      <td>*/5 * * * *</td>\n",
        "      <td>Asia/Shanghai</td>\n",
-       "      <td>2025-10-18 00:05:00</td>\n",
-       "      <td>2025-10-17 00:05:07</td>\n",
+       "      <td>2025-10-28 13:40:00</td>\n",
+       "      <td>2025-10-28 13:35:09</td>\n",
        "      <td>success</td>\n",
-       "      <td>4</td>\n",
+       "      <td>495</td>\n",
        "      <td>1</td>\n",
        "      <td>0</td>\n",
        "      <td>2025-10-16 15:47:34</td>\n",
-       "      <td>2025-10-17 00:05:08</td>\n",
+       "      <td>2025-10-28 13:35:09</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "  </tbody>\n",
        "</table>"
@@ -346,34 +362,54 @@
        "  <tbody>\n",
        "    <tr>\n",
        "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>2</td>\n",
+       "      <td>RSS基于规则数据处理</td>\n",
+       "      <td>processor</td>\n",
+       "      <td>processors.processor_rss_data</td>\n",
+       "      <td>0 8,20 * * *</td>\n",
+       "      <td>Asia/Shanghai</td>\n",
+       "      <td>2025-10-28 20:00:00</td>\n",
+       "      <td>2025-10-28 13:34:49</td>\n",
+       "      <td>success</td>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>0</td>\n",
+       "      <td>2025-10-22 16:06:42</td>\n",
+       "      <td>2025-10-28 13:34:50</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
        "      <td>1</td>\n",
        "      <td>RSS新闻订阅</td>\n",
        "      <td>collector</td>\n",
        "      <td>collectors.rss_subscriptions.NewsAPIClient</td>\n",
-       "      <td>5 0 * * *</td>\n",
+       "      <td>*/5 * * * *</td>\n",
        "      <td>Asia/Shanghai</td>\n",
-       "      <td>2025-10-18 00:05:00</td>\n",
-       "      <td>2025-10-17 00:05:07</td>\n",
+       "      <td>2025-10-28 13:40:00</td>\n",
+       "      <td>2025-10-28 13:35:09</td>\n",
        "      <td>success</td>\n",
-       "      <td>4</td>\n",
+       "      <td>495</td>\n",
        "      <td>1</td>\n",
        "      <td>0</td>\n",
        "      <td>2025-10-16 15:47:34</td>\n",
-       "      <td>2025-10-17 00:05:08</td>\n",
+       "      <td>2025-10-28 13:35:09</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "  </tbody>\n",
        "</table>\n",
        "</div>"
       ],
       "text/plain": [
-       "   任务ID     任务名称       任务类型                                        模块路径  \\\n",
-       "0     1  RSS新闻订阅  collector  collectors.rss_subscriptions.NewsAPIClient   \n",
+       "   任务ID         任务名称       任务类型                                        模块路径  \\\n",
+       "0     2  RSS基于规则数据处理  processor               processors.processor_rss_data   \n",
+       "1     1      RSS新闻订阅  collector  collectors.rss_subscriptions.NewsAPIClient   \n",
        "\n",
-       "     Cron表达式             时区               下次运行时间               最后运行时间  \\\n",
-       "0  5 0 * * *  Asia/Shanghai  2025-10-18 00:05:00  2025-10-17 00:05:07   \n",
+       "        Cron表达式             时区               下次运行时间               最后运行时间  \\\n",
+       "0  0 8,20 * * *  Asia/Shanghai  2025-10-28 20:00:00  2025-10-28 13:34:49   \n",
+       "1   */5 * * * *  Asia/Shanghai  2025-10-28 13:40:00  2025-10-28 13:35:09   \n",
        "\n",
        "      运行状态  运行次数  是否活跃  is_running          created_at          updated_at  \n",
-       "0  success     4     1           0 2025-10-16 15:47:34 2025-10-17 00:05:08  "
+       "0  success    10     1           0 2025-10-22 16:06:42 2025-10-28 13:34:50  \n",
+       "1  success   495     1           0 2025-10-16 15:47:34 2025-10-28 13:35:09  "
       ]
      },
      "execution_count": 2,
@@ -433,12 +469,12 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 3,
+   "execution_count": 10,
    "id": "eab90de72c35429e",
    "metadata": {
     "ExecuteTime": {
-     "end_time": "2025-10-17T05:43:26.113877Z",
-     "start_time": "2025-10-17T05:43:26.071398Z"
+     "end_time": "2025-10-29T02:26:12.873536Z",
+     "start_time": "2025-10-29T02:26:12.648420Z"
     }
    },
    "outputs": [
@@ -446,7 +482,7 @@
      "name": "stdout",
      "output_type": "stream",
      "text": [
-      "\u001b[32m2025-10-17 13:43:26\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mmysql_agent\u001b[0m - \u001b[1m查询执行成功\u001b[0m\n"
+      "\u001b[32m2025-10-29 10:26:12\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mmysql_agent\u001b[0m - \u001b[1m查询执行成功\u001b[0m\n"
      ]
     },
     {
@@ -456,14 +492,14 @@
        "**任务ID**: 1\n",
        "**任务名称**: RSS新闻订阅\n",
        "**任务类型**: collector\n",
-       "**模块路径**: collectors.rss_subscriptions.NewsAPIClient\n",
-       "**Cron表达式**: 5 0 * * *\n",
+       "**模块路径**: processors.processor_rss_data.RSSDataProcessor\n",
+       "**Cron表达式**: */5 * * * *\n",
        "**时区**: Asia/Shanghai\n",
-       "**最后运行时间**: 2025-10-17 00:05:07\n",
-       "**下次运行时间**: 2025-10-18 00:05:00\n",
+       "**最后运行时间**: 2025-10-28 13:35:09\n",
+       "**下次运行时间**: 2025-10-29 10:25:00\n",
        "**运行状态**: success\n",
        "**是否活跃**: 是\n",
-       "**运行次数**: 4\n",
+       "**运行次数**: 496\n",
        "**创建时间**: 2025-10-16 15:47:34"
       ],
       "text/plain": [
@@ -479,20 +515,20 @@
        "{'task_id': 1,\n",
        " 'task_name': 'RSS新闻订阅',\n",
        " 'task_type': 'collector',\n",
-       " 'module_path': 'collectors.rss_subscriptions.NewsAPIClient',\n",
-       " 'cron_expression': '5 0 * * *',\n",
+       " 'module_path': 'processors.processor_rss_data.RSSDataProcessor',\n",
+       " 'cron_expression': '*/5 * * * *',\n",
        " 'time_zone': 'Asia/Shanghai',\n",
-       " 'next_run_time': Timestamp('2025-10-18 00:05:00'),\n",
-       " 'last_run_time': Timestamp('2025-10-17 00:05:07'),\n",
+       " 'next_run_time': Timestamp('2025-10-29 10:25:00'),\n",
+       " 'last_run_time': Timestamp('2025-10-28 13:35:09'),\n",
        " 'last_run_status': 'success',\n",
-       " 'run_count': 4,\n",
+       " 'run_count': 496,\n",
        " 'is_active': 1,\n",
        " 'is_running': 0,\n",
        " 'created_at': Timestamp('2025-10-16 15:47:34'),\n",
-       " 'updated_at': Timestamp('2025-10-17 00:05:08')}"
+       " 'updated_at': Timestamp('2025-10-29 10:24:49')}"
       ]
      },
-     "execution_count": 3,
+     "execution_count": 10,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     }
@@ -536,24 +572,16 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 14,
+   "execution_count": 4,
    "id": "2b2d723bb8e2784f",
    "metadata": {},
    "outputs": [
-    {
-     "name": "stderr",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "d:\\ProgramTools\\anaconda3\\envs\\intelligence_system\\Lib\\site-packages\\requests\\__init__.py:86: RequestsDependencyWarning: Unable to find acceptable character detection dependency (chardet or charset_normalizer).\n",
-      "  warnings.warn(\n"
-     ]
-    },
     {
      "name": "stdout",
      "output_type": "stream",
      "text": [
-      "\u001b[32m2025-10-16 15:47:34\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mmysql_agent\u001b[0m - \u001b[1m查询执行成功\u001b[0m\n",
-      "\u001b[32m2025-10-16 15:47:34\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mtask_scheduler\u001b[0m - \u001b[1m新任务添加成功\u001b[0m\n"
+      "\u001b[32m2025-10-29 09:56:52\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mmysql_agent\u001b[0m - \u001b[1m查询执行成功\u001b[0m\n",
+      "\u001b[32m2025-10-29 09:56:52\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mtask_scheduler\u001b[0m - \u001b[1m新任务添加成功\u001b[0m\n"
      ]
     },
     {
@@ -571,7 +599,7 @@
     {
      "data": {
       "text/markdown": [
-       "新任务ID: 0，任务名称: RSS新闻订阅"
+       "新任务ID: 0，任务名称: AI处理RSS新闻"
       ],
       "text/plain": [
        "<IPython.core.display.Markdown object>"
@@ -586,7 +614,7 @@
        "np.int64(0)"
       ]
      },
-     "execution_count": 14,
+     "execution_count": 4,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     }
@@ -611,9 +639,9 @@
     "\n",
     "# 执行：添加一个新闻采集任务\n",
     "add_new_task(\n",
-    "    name=\"RSS新闻订阅\",\n",
-    "    task_type=\"collector\",\n",
-    "    module_path=\"collectors.rss_subscriptions\",\n",
+    "    name=\"AI处理RSS新闻\",\n",
+    "    task_type=\"processor\",\n",
+    "    module_path=\"processors.ai_processors.ai_processor_rss_data.RSSDataAIProcessor\",\n",
     "    cron_expression=\"5 0 * * *\",  # 每5分钟执行1次\n",
     "    timezone=\"Asia/Shanghai\"\n",
     ")"
@@ -629,19 +657,19 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 4,
+   "execution_count": 21,
    "id": "c892fd8ad2f0dd9d",
    "metadata": {
     "ExecuteTime": {
-     "end_time": "2025-10-17T05:44:19.046308Z",
-     "start_time": "2025-10-17T05:44:18.980345Z"
+     "end_time": "2025-10-29T02:29:56.088085Z",
+     "start_time": "2025-10-29T02:29:55.754298Z"
     }
    },
    "outputs": [
     {
      "data": {
       "text/markdown": [
-       "### 任务ID 1 更新成功"
+       "### 任务ID 2 更新成功"
       ],
       "text/plain": [
        "<IPython.core.display.Markdown object>"
@@ -654,25 +682,25 @@
      "name": "stdout",
      "output_type": "stream",
      "text": [
-      "\u001b[32m2025-10-17 13:44:19\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mmysql_agent\u001b[0m - \u001b[1m查询执行成功\u001b[0m\n"
+      "\u001b[32m2025-10-29 10:29:56\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mmysql_agent\u001b[0m - \u001b[1m查询执行成功\u001b[0m\n"
      ]
     },
     {
      "data": {
       "text/markdown": [
        "### 任务详情\n",
-       "**任务ID**: 1\n",
-       "**任务名称**: RSS新闻订阅\n",
-       "**任务类型**: collector\n",
-       "**模块路径**: collectors.rss_subscriptions.NewsAPIClient\n",
-       "**Cron表达式**: 5 * * * *\n",
+       "**任务ID**: 2\n",
+       "**任务名称**: RSS基于规则数据处理\n",
+       "**任务类型**: processor\n",
+       "**模块路径**: processors.processor_rss_data\n",
+       "**Cron表达式**: 0 8,20 * * *\n",
        "**时区**: Asia/Shanghai\n",
-       "**最后运行时间**: 2025-10-17 00:05:07\n",
-       "**下次运行时间**: 2025-10-18 00:05:00\n",
+       "**最后运行时间**: 2025-10-28 13:34:49\n",
+       "**下次运行时间**: 2025-10-28 20:00:00\n",
        "**运行状态**: success\n",
        "**是否活跃**: 是\n",
-       "**运行次数**: 4\n",
-       "**创建时间**: 2025-10-16 15:47:34"
+       "**运行次数**: 10\n",
+       "**创建时间**: 2025-10-22 16:06:42"
       ],
       "text/plain": [
        "<IPython.core.display.Markdown object>"
@@ -687,7 +715,7 @@
        "True"
       ]
      },
-     "execution_count": 4,
+     "execution_count": 21,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     }
@@ -720,7 +748,7 @@
     "    return success\n",
     "\n",
     "# 执行：更新任务（示例：修改任务1的Cron表达式为每天10点）\n",
-    "update_task(1, cron = \"5 * * * *\")\n",
+    "update_task(2, module = \"processors.processor_rss_data\")\n",
     "\n",
     "# 执行：同时更新多个属性（名称和Cron表达式）\n",
     "# update_task(1, name=\"每日早间新闻采集\", cron=\"0 8 * * *\")"
@@ -786,17 +814,21 @@
    "id": "c554c748169d5ac8",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "## 7. 手动执行任务（对应命令行 run）"
+    "## 7. 手动执行任务（对应命令行 run）\n",
+    "\n",
+    "自动识别main，即main的上一级"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 2,
+   "execution_count": 3,
    "id": "94892f4134316f8e",
    "metadata": {
     "ExecuteTime": {
-     "end_time": "2025-10-17T05:44:37.714559Z",
-     "start_time": "2025-10-17T05:44:35.084369Z"
+     "start_time": "2025-10-29T02:30:10.298891Z"
+    },
+    "jupyter": {
+     "is_executing": true
     }
    },
    "outputs": [
@@ -828,12 +860,12 @@
      "name": "stdout",
      "output_type": "stream",
      "text": [
-      "\u001b[32m2025-10-23 16:57:20\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mmysql_agent\u001b[0m - \u001b[1m查询执行成功\u001b[0m\n",
-      "\u001b[32m2025-10-23 16:57:20\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mprocessor_rss_data\u001b[0m - \u001b[1mRSS数据处理器初始化完成\u001b[0m\n",
-      "\u001b[32m2025-10-23 16:57:20\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mprocessor_rss_data\u001b[0m - \u001b[1m开始处理RSS数据...\u001b[0m\n",
-      "\u001b[32m2025-10-23 16:57:21\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mprocessor_rss_data\u001b[0m - \u001b[1m成功加载 8 条未处理的RSS数据\u001b[0m\n",
-      "\u001b[32m2025-10-23 16:57:21\u001b[0m | \u001b[33m\u001b[1mWARNING \u001b[0m | \u001b[36mprocessor_rss_data\u001b[0m - \u001b[33m\u001b[1m停用词文件不存在: processors/stopwords.txt，使用默认停用词\u001b[0m\n",
-      "\u001b[32m2025-10-23 16:57:21\u001b[0m | \u001b[33m\u001b[1mWARNING \u001b[0m | \u001b[36mprocessor_rss_data\u001b[0m - \u001b[33m\u001b[1m关键词文件不存在: processors/keywords.txt\u001b[0m\n"
+      "\u001b[32m2025-10-30 13:57:49\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mmysql_agent\u001b[0m - \u001b[1m查询执行成功\u001b[0m\n",
+      "\u001b[32m2025-10-30 13:57:49\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mprocessor_rss_data\u001b[0m - \u001b[1mRSS数据处理器初始化完成\u001b[0m\n",
+      "\u001b[32m2025-10-30 13:57:49\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mprocessor_rss_data\u001b[0m - \u001b[1m开始处理RSS数据...\u001b[0m\n",
+      "\u001b[32m2025-10-30 13:57:50\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mprocessor_rss_data\u001b[0m - \u001b[1m成功加载 6 条未处理的RSS数据\u001b[0m\n",
+      "\u001b[32m2025-10-30 13:57:50\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mprocessor_rss_data\u001b[0m - \u001b[1m成功加载停用词表，共 98 个词\u001b[0m\n",
+      "\u001b[32m2025-10-30 13:57:50\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mprocessor_rss_data\u001b[0m - \u001b[1m成功加载汽车后市场关键词，共 37 个\u001b[0m\n"
      ]
     },
     {
@@ -842,7 +874,7 @@
      "text": [
       "Building prefix dict from the default dictionary ...\n",
       "Loading model from cache C:\\Users\\zy187\\AppData\\Local\\Temp\\jieba.cache\n",
-      "Loading model cost 0.609 seconds.\n",
+      "Loading model cost 0.839 seconds.\n",
       "Prefix dict has been built successfully.\n"
      ]
     },
@@ -850,13 +882,10 @@
      "name": "stdout",
      "output_type": "stream",
      "text": [
-      "\u001b[32m2025-10-23 16:57:21\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mprocessor_rss_data\u001b[0m - \u001b[1m数据处理完成，共处理 8 条记录\u001b[0m\n",
-      "\u001b[32m2025-10-23 16:57:21\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mprocessor_rss_data\u001b[0m - \u001b[1m过滤出 1 条汽车后市场相关新闻\u001b[0m\n",
-      "\u001b[32m2025-10-23 16:57:21\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mmysql_agent\u001b[0m - \u001b[1m表 processed_rss_data 插入结果汇总\u001b[0m\n",
-      "\u001b[32m2025-10-23 16:57:21\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mprocessor_rss_data\u001b[0m - \u001b[1m成功保存 1 条处理结果到数据库\u001b[0m\n",
-      "\u001b[32m2025-10-23 16:57:21\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mprocessor_rss_data\u001b[0m - \u001b[1m成功标记 8 条数据为已处理\u001b[0m\n",
-      "\u001b[32m2025-10-23 16:57:21\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mprocessor_rss_data\u001b[0m - \u001b[1mRSS数据处理完成\u001b[0m\n",
-      "\u001b[32m2025-10-23 16:57:21\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mtask_scheduler\u001b[0m - \u001b[1m任务执行完成，耗时: 1.19秒\u001b[0m\n"
+      "\u001b[32m2025-10-30 13:57:50\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mprocessor_rss_data\u001b[0m - \u001b[1m数据处理完成，共处理 6 条记录\u001b[0m\n",
+      "\u001b[32m2025-10-30 13:57:50\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mprocessor_rss_data\u001b[0m - \u001b[1m过滤出 0 条汽车后市场相关新闻\u001b[0m\n",
+      "\u001b[32m2025-10-30 13:57:51\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mprocessor_rss_data\u001b[0m - \u001b[1m成功标记 6 条数据为已处理\u001b[0m\n",
+      "\u001b[32m2025-10-30 13:57:51\u001b[0m | \u001b[1mINFO    \u001b[0m | \u001b[36mprocessor_rss_data\u001b[0m - \u001b[1mRSS数据处理完成\u001b[0m\n"
      ]
     },
     {
@@ -886,7 +915,7 @@
     {
      "data": {
       "text/markdown": [
-       "**执行时长**: 1.26 秒"
+       "**执行时长**: 4.41 秒"
       ],
       "text/plain": [
        "<IPython.core.display.Markdown object>"
@@ -907,39 +936,6 @@
      "metadata": {},
      "output_type": "display_data"
     },
-    {
-     "data": {
-      "text/markdown": [
-       "### 📋 执行输出:"
-      ],
-      "text/plain": [
-       "<IPython.core.display.Markdown object>"
-      ]
-     },
-     "metadata": {},
-     "output_type": "display_data"
-    },
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "RSS数据处理完成！\n",
-      "处理统计: {'total_articles': 8, 'filtered_articles': 1, 'filter_rate': 0.125, 'processing_time': '2025-10-23 16:57:21', 'save_success': True, 'mark_success': True}\n",
-      "\n"
-     ]
-    },
-    {
-     "data": {
-      "text/markdown": [
-       "---"
-      ],
-      "text/plain": [
-       "<IPython.core.display.Markdown object>"
-      ]
-     },
-     "metadata": {},
-     "output_type": "display_data"
-    },
     {
      "data": {
       "text/markdown": [
@@ -958,12 +954,12 @@
        "{'success': True,\n",
        " 'task_name': 'RSS基于规则数据处理',\n",
        " 'task_id': 2,\n",
-       " 'execution_time': 1.2610254287719727,\n",
-       " 'output': \"RSS数据处理完成！\\n处理统计: {'total_articles': 8, 'filtered_articles': 1, 'filter_rate': 0.125, 'processing_time': '2025-10-23 16:57:21', 'save_success': True, 'mark_success': True}\\n\",\n",
+       " 'execution_time': 4.414557695388794,\n",
+       " 'output': '',\n",
        " 'error': None}"
       ]
      },
-     "execution_count": 2,
+     "execution_count": 3,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     }

utils/Ding_api.py

@@ -0,0 +1,52 @@
+import requests
+from typing import Optional
+
+
+class DingAPI():
+    def __init__(self):
+        self.token = None
+        self.url = ''
+
+    def get_token(self) -> Optional:
+        """
+        获取Access Token
+        return: token(str)
+        """
+
+        url = 'https://api.dingtalk.com/v1.0/oauth2/dinga88e3d35525b86ca/token'
+
+        payload = {
+            "client_id": "dingn3de1pyuwkymohhe",
+            "client_secret": "qv__egWJnLVXh14_R1rfD_vBi7M8Gzhnk94EJN6puMzsqqpBCP8U7Ow-zA7SV8Rx",
+            "grant_type": "client_credentials"
+        }
+
+        response = requests.post(url, json=payload)
+        token = response.json().get('access_token')
+
+        return token
+
+
+    def card_create(self, data):
+        """
+        创建并投放卡片
+        return: response(dict)
+        """
+        url = 'https://api.dingtalk.com/v1.0/card/instances/createAndDeliver'
+
+        headers = {
+            'x-acs-dingtalk-access-token': data["token"],
+            'Content-Type': 'application/json'
+        }
+
+        data = {
+            "cardTemplateId": "cee2715f-001d-41cb-8fcd-3be18be9fbf5.schema",
+            "outTrackId": "",
+            "cardData":"",
+            "openSpaceId":"dtv1.card//IM_GROUP.4210192048793363",# 场域id
+        }
+        response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
+        return response.json()
+
+    def get_
+

utils/mysql_agent.py

@@ -153,6 +153,12 @@ class MySQLAgent:
         """
         兼容旧接口的通用插入方法：保留replace参数，同时支持新的ignore_duplicates
         自动处理重复数据，对所有数据源通用，插入失败的数据会通过日志记录
+        
+        安全性说明:
+            - 使用 INSERT INTO（不是 REPLACE INTO 或 INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE）
+            - 当 ignore_duplicates=True 时，重复记录会被跳过，不会覆盖或删除现有数据
+            - 如果数据库连接失败，操作会抛出异常，不会部分成功
+            - 所有操作都是安全的，不会导致数据丢失或覆盖
         """
         # 【兼容性处理】如果未指定ignore_duplicates，用replace参数推导
         if ignore_duplicates is None:
@@ -592,6 +598,114 @@ class MySQLAgent:
                            exc_info=True)
             return False
 
+    def create_table_if_not_exists(self, table_name: str, create_sql: str) -> bool:
+        """
+        创建表（如果不存在）
+        使用 CREATE TABLE IF NOT EXISTS，不会删除已存在的表和数据
+        
+        参数:
+            table_name: 表名
+            create_sql: 完整的 CREATE TABLE SQL 语句（必须包含 IF NOT EXISTS）
+        
+        返回:
+            bool: 是否成功（表已存在也会返回True）
+        
+        注意:
+            - 此方法使用 CREATE TABLE IF NOT EXISTS，是安全的，不会删除现有数据
+            - 如果连接失败，会抛出异常
+        """
+        if "IF NOT EXISTS" not in create_sql.upper():
+            self.log.warning(f"CREATE TABLE 语句建议使用 IF NOT EXISTS 以保证安全性")
+        
+        try:
+            self.execute_sql(create_sql)
+            self.log.info(f"成功创建/检查表（表已存在时不会删除数据）: {table_name}")
+            return True
+        except Exception as e:
+            self.log.error(f"创建/检查表失败（可能是数据库连接问题）: {str(e)}", 
+                         table=table_name, exc_info=True)
+            raise
+
+    def add_unique_index_if_not_exists(self, table_name: str, index_name: str, 
+                                      column_name: str, column_length: int = 500,
+                                      check_duplicates: bool = True) -> bool:
+        """
+        添加唯一索引（如果不存在）
+        不会删除数据，只添加索引
+        
+        参数:
+            table_name: 表名
+            index_name: 索引名称
+            column_name: 要添加索引的列名
+            column_length: 索引长度（对于VARCHAR/TEXT类型）
+            check_duplicates: 是否在添加索引前检查重复数据
+        
+        返回:
+            bool: 是否成功添加索引（索引已存在也会返回True）
+        
+        注意:
+            - 此方法是安全的，不会删除数据
+            - 如果表中存在重复数据，会跳过添加索引（不会删除数据）
+            - 如果连接失败，会抛出异常
+        """
+        try:
+            # 1. 检查索引是否已存在
+            check_index_sql = f"""
+            SELECT COUNT(*) as cnt
+            FROM INFORMATION_SCHEMA.STATISTICS
+            WHERE TABLE_SCHEMA = %s
+              AND TABLE_NAME = %s
+              AND INDEX_NAME = %s
+            """
+            result = self.query_to_df(
+                check_index_sql, 
+                params=(self.config['database'], table_name, index_name),
+                is_print=False
+            )
+            
+            if not result.empty and result['cnt'].iloc[0] > 0:
+                self.log.debug(f"唯一索引 {index_name} 已存在，跳过添加")
+                return True
+            
+            # 2. 如果启用重复检查，先检查是否有重复数据
+            if check_duplicates:
+                check_duplicates_sql = f"""
+                SELECT {column_name}, COUNT(*) as cnt
+                FROM `{table_name}`
+                WHERE {column_name} IS NOT NULL AND {column_name} != ''
+                GROUP BY {column_name}
+                HAVING cnt > 1
+                LIMIT 1
+                """
+                duplicates = self.query_to_df(check_duplicates_sql, is_print=False)
+                
+                if not duplicates.empty:
+                    self.log.warning(
+                        f"表 {table_name} 中存在重复的 {column_name} 数据，无法添加唯一索引。"
+                        "现有数据不会被删除。",
+                        duplicate_count=len(duplicates)
+                    )
+                    return False
+            
+            # 3. 添加唯一索引
+            add_index_sql = f"""
+            ALTER TABLE `{table_name}`
+            ADD UNIQUE KEY `{index_name}` ({column_name}({column_length}))
+            """
+            self.execute_sql(add_index_sql)
+            self.log.info(f"成功添加唯一索引 {index_name}（现有数据不受影响）")
+            return True
+            
+        except Exception as e:
+            error_msg = str(e)
+            # 如果索引已存在，不报错
+            if "Duplicate key name" in error_msg or "already exists" in error_msg.lower():
+                self.log.debug(f"唯一索引 {index_name} 已存在，跳过添加")
+                return True
+            else:
+                self.log.warning(f"添加唯一索引时出现问题（不影响现有数据）: {error_msg}")
+                raise
+
     def execute_sql(self, sql: str, params: Union[tuple, dict, None] = None,
                     fetch: bool = False) -> Union[int, List[Dict[str, Any]]]:
         """执行SQL语句（原有逻辑完全保留）"""