# Param Auto Manager - 参数数据自动化管理系统

自动管理参数数据网站的系统，支持从内容库和互联网搜索数据，自动处理产品并提交到后台管理待审核区。

## 功能特性

- 📚 **内容库管理**：存储和管理搜索获取的相关文章内容
- 🔄 **自动处理流程**：自动从待处理列表中提取产品并处理
- 🔍 **智能搜索**：从内容库和互联网搜索相关数据
- 🤖 **大模型驱动**：直接调用大模型接口完成智能体任务（不再使用 openclaw 智能体）
  - 步骤4 提取产品数据 → 大模型筛选相关内容
  - 步骤5 填充字段 → 大模型生成产品数据并检查格式
  - 步骤6 提交审核 → 直接调用 ParamHub API
- 🧠 **多模型管理**：前端可新增/编辑/删除/切换大模型配置，随时换模型
  - OpenAI 兼容接口（base_url + api_key + model_name）
  - 支持最大上下文窗口配置
  - 一键测试连接
- ✅ **审核提交**：自动提交到ParamHub后台管理待审核区
- 🕐 **定时任务**：支持定时自动处理产品
- 🔧 **后台任务系统**：抓取任务在后台持续运行，不受页面刷新影响
  - 一键抓取触发后，任务在后台独立运行
  - 可随时查看任务进度和状态
  - 支持手动停止正在运行的任务
  - 自动记录成功/失败/保存数量
- 🛡️ **产品状态检查**：处理前自动检查产品是否已存在
  - 检查已发布产品（模型/GPU/CPU）
  - 检查待审核产品
  - 已存在则自动跳过，避免重复处理
- ⚠️ **异常产品管理**：自动识别无法处理的产品
  - 内容库和互联网均无搜索结果时存入异常库
  - 支持人工排查和重新处理
  - 提供异常产品列表、详情、解决、删除 API

## 系统架构

```
param-auto-manager/
├── app.py                 # 主应用入口
├── config.py              # 配置文件
├── requirements.txt       # Python依赖
├── models/
│   └── database.py        # 数据库模型（含 llm_configs 大模型配置表）
├── routes/
│   ├── articles.py        # 文章内容库API
│   ├── products.py        # 产品处理API
│   ├── system.py          # 系统管理API
│   ├── process_monitor.py # 处理步骤监控API
│   └── llm.py             # 大模型配置管理API
├── services/
│   ├── search_service.py  # 搜索服务
│   ├── process_service.py # 数据处理服务
│   ├── process_monitor.py # 处理流程监控（大模型驱动）
│   ├── llm_client.py      # 大模型调用客户端（多模型管理）
│   └── paramhub_client.py # ParamHub API客户端
├── utils/
│   └── scheduler.py       # 定时任务调度器
├── data/                  # 数据库文件目录
└── logs/                  # 日志文件目录
```

## 安装依赖

```bash
cd works/param-auto-manager
pip install -r requirements.txt
```

## 启动服务

```bash
# 方式1: 使用启动脚本
chmod +x start.sh
./start.sh

# 方式2: 直接运行
python3 app.py
```

服务将在端口 **16043** 启动。

## API 文档

### 文章内容库 API (`/api/articles`)

#### 获取文章列表
```
GET /api/articles?limit=100&offset=0
```

#### 搜索文章
```
GET /api/articles/search?q=关键词&category=分类
```

#### 获取文章详情
```
GET /api/articles/{article_id}
```

#### 创建文章
```
POST /api/articles
Content-Type: application/json

{
  "product_names": ["产品A", "产品B"],
  "category": "AI模型",
  "keywords": ["关键词1", "关键词2"],
  "summary": "文章摘要",
  "content": "文章内容",
  "source": "来源",
  "url": "原文链接"
}
```

#### 从URL抓取文章
```
POST /api/articles/fetch
Content-Type: application/json

{
  "url": "https://example.com/article",
  "product_names": ["产品A"],
  "category": "分类"
}
```

#### 删除文章
```
DELETE /api/articles/{article_id}
```

### 产品处理 API (`/api/products`)

#### 获取待处理产品列表
```
GET /api/products/pending?limit=20&order_by=priority
```

#### 添加待处理产品
```
POST /api/products/pending
Content-Type: application/json

{
  "product_name": "产品名称",
  "category": "分类",
  "subcategory": "子分类",
  "priority": 10,
  "source": "manual"
}
```

#### 批量添加待处理产品
```
POST /api/products/pending
Content-Type: application/json

[
  {"product_name": "产品1", "category": "分类"},
  {"product_name": "产品2", "category": "分类"}
]
```

#### 移除待处理产品
```
DELETE /api/products/pending/{product_name}
```

#### 获取处理中的产品
```
GET /api/products/processing
```

#### 获取处理历史
```
GET /api/products/history?limit=100
```

#### 获取指定产品的处理历史
```
GET /api/products/history/{product_name}
```

#### 处理单个产品
```
POST /api/products/process
Content-Type: application/json

{
  "product_name": "产品名称",
  "category": "分类",
  "subcategory": "子分类"
}
```

#### 批量处理产品
```
POST /api/products/process/batch
Content-Type: application/json

{
  "limit": 5
}
```

### 后台任务 API (`/api/tasks`)

#### 启动后台抓取任务
```
POST /api/tasks/start
Content-Type: application/json

{
  "results": [{"title": "标题", "url": "https://..."}],
  "auto_save": true,
  "category": "分类",
  "keywords": ["关键词"]
}
```

#### 获取任务状态
```
GET /api/tasks/{task_id}/status
```

#### 停止任务
```
POST /api/tasks/{task_id}/stop
```

#### 获取活动任务列表
```
GET /api/tasks/active
```

#### 获取最近任务
```
GET /api/tasks/recent?limit=20
```

#### 删除任务记录
```
DELETE /api/tasks/{task_id}
```

#### 清理已完成任务
```
POST /api/tasks/clear
```

### 系统管理 API (`/api/system`)

#### 获取系统配置
```
GET /api/system/config
```

#### 更新系统配置
```
PUT /api/system/config
Content-Type: application/json

{
  "auto_process_enabled": "true",
  "process_interval": "300",
  "batch_size": "5"
}
```

#### 获取系统统计
```
GET /api/system/stats
```

#### 健康检查
```
GET /api/system/health
```

### 大模型配置 API (`/api/llm`)

#### 获取所有大模型配置
```
GET /api/llm/configs
```

#### 获取当前激活的大模型配置
```
GET /api/llm/configs/active
```

#### 新增大模型配置
```
POST /api/llm/configs
Content-Type: application/json

{
  "name": "本地Qwen3.6",
  "base_url": "http://192.168.2.7:18003/v1",
  "api_key": "sk-xxxx",
  "model_name": "unsloth/Qwen3.6-27B-Q4_K_M",
  "max_context": 262144
}
```

#### 更新大模型配置
```
PUT /api/llm/configs/{config_id}
```

#### 删除大模型配置（激活中的不能删）
```
DELETE /api/llm/configs/{config_id}
```

#### 切换激活的大模型
```
POST /api/llm/configs/{config_id}/activate
```

#### 测试大模型连接
```
POST /api/llm/test
Content-Type: application/json

# 不传 config 则测试当前激活配置；传 config 测试指定配置
{"config": {"base_url": "...", "api_key": "...", "model_name": "..."}}
```

## 处理流程

1. **添加待处理产品**：手动添加或系统自动发现新产品
2. **产品状态检查**：
   - 检查产品是否已在 ParamHub 系统中
   - 检查已发布产品（模型/GPU/CPU）
   - 检查待审核列表
   - 如已存在则跳过后续处理
3. **自动/手动触发处理**（大模型驱动）：
   - 从内容库搜索相关文章
   - 从互联网搜索最新数据
   - 步骤4：调用**大模型**筛选与产品直接相关且对参数提取有用的内容（替代原智能体）
   - 步骤5：调用**大模型**根据相关内容生成产品数据并检查格式（替代原智能体）
   - 步骤6：直接调用 ParamHub API 提交到待审核区（不再依赖智能体）
4. **发现新产品**：处理过程中自动发现并添加相关产品

> **大模型配置**：系统所有智能体任务均由当前激活的大模型直接完成。
> 在首页「大模型配置」面板可新增、编辑、切换、删除大模型接口，
> 切换后立即生效，无需重启服务。

## 数据库表结构

### articles (文章内容库)
- id, product_names, category, keywords, summary, content, source, url, fetch_date

### pending_products (待处理产品列表)
- id, product_name, category, subcategory, priority, source

### processing_products (处理中产品)
- id, product_name, category, subcategory, status, started_at

### process_history (处理历史)
- id, product_name, category, subcategory, status, review_id, details

### llm_configs (大模型配置)
- id, name, base_url, api_key, model_name, max_context, is_active

### process_sessions / process_steps (处理会话与步骤)
- 记录每次处理会话及每个步骤的状态、耗时、数据、错误信息

### abnormal_products (异常产品)
- 无搜索结果等无法处理的产品记录

## 配置说明

编辑 `config.py` 文件：

```python
PORT = 16043                    # 服务端口
PARAMHUB_BASE_URL = 'http://localhost:16041'  # ParamHub API地址
PARAMHUB_PASSWORD = 'admin123'  # ParamHub管理员密码
SEARCH_MAX_RESULTS = 10         # 搜索最大结果数
PROCESS_INTERVAL = 300         # 自动处理间隔(秒)
BATCH_SIZE = 5                 # 批量处理数量
```

大模型接口在**首页「大模型配置」面板**中管理（数据库 llm_configs 表），首次启动自动写入默认配置：

- 接口地址：`http://192.168.2.7:18003/v1`
- 模型名称：`unsloth/Qwen3.6-27B-Q4_K_M`
- 最大上下文窗口：262144

## 注意事项

1. 确保 ParamHub 服务（端口16041）正常运行
2. 确保大模型接口可用（可在首页测试连接）
3. 首次运行会自动创建数据库和表结构
4. 定时任务默认每5分钟执行一次自动处理
5. 可通过系统配置API调整自动处理参数
6. 大模型调用超时时间 600 秒，长任务请耐心等待

## 日志

日志文件位于 `logs/app.log`，包含：
- 系统启动信息
- 处理过程记录（含大模型调用日志）
- 错误和异常信息

## 版本历史

- v2.0.0 (2026-08-13): 大模型驱动版（主分支大版本）
  - 核心改造：不再使用 openclaw 智能体执行步骤流程
  - 新增大模型调用服务 llm_client.py，直接调用 OpenAI 兼容接口
  - 步骤4/5 改由大模型直接完成（提取数据、填充字段）
  - 步骤6 改为直接调用 ParamHub API 提交
  - 新增多模型配置管理（数据库 llm_configs 表）
  - 前端新增「大模型配置」面板：新增/编辑/删除/切换/测试连接
  - 旧版（智能体版）已移至 aliyun-codingplan 分支

- v1.17.0 (2026-07-17): 异常产品管理
  - 新增异常产品库，自动存储无法处理的产品
  - 内容库和互联网均无搜索结果时存入异常库
  - 新增异常产品 API（查询/详情/解决/删除/重试）
  - 优化错误处理流程

- v1.16.0 (2026-07-16): 产品状态检查
  - 新增产品状态检查功能
  - 处理前检查产品是否已存在（已发布/待审核）
  - 避免重复处理已有产品
  - 新增 check_product_exists API 方法

- v1.1.0 (2026-07-14): 后台任务系统
  - 新增后台任务API（/api/tasks）
  - 抓取任务在后台独立运行，不受页面刷新影响
  - 支持任务状态查询和手动停止
  - 新增后台任务管理界面
  - 数据库新增 background_tasks 表

- v1.0.0 (2026-07-12): 初始版本
  - 内容库管理
  - 产品处理流程
  - 定时任务调度
  - ParamHub API集成