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3.5 KiB
Python
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"""应用 8：维客线索整理 Prompt 模板。
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接收 App3（消费分析）和 App6（备注分析）的全部线索，
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整合去重后输出统一维客线索。
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分类标签限定 6 个枚举值（与 member_retention_clue CHECK 约束一致）：
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客户基础、消费习惯、玩法偏好、促销偏好、社交关系、重要反馈。
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合并规则：
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- 相似线索合并，providers 以逗号分隔
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- 其余线索原文返回
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- 最小改动原则
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"""
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from __future__ import annotations
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import json
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def build_prompt(context: dict) -> list[dict]:
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"""构建 App8 维客线索整理 Prompt。
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Args:
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context: 包含以下字段：
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- site_id: int
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- member_id: int
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- app3_clues: list[dict] — App3 产出的线索列表
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- app6_clues: list[dict] — App6 产出的线索列表
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- app3_generated_at: str | None — App3 线索生成时间
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- app6_generated_at: str | None — App6 线索生成时间
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Returns:
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消息列表 [{"role": "system", ...}, {"role": "user", ...}]
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"""
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member_id = context["member_id"]
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app3_clues = context.get("app3_clues", [])
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||
app6_clues = context.get("app6_clues", [])
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||
app3_generated_at = context.get("app3_generated_at")
|
||
app6_generated_at = context.get("app6_generated_at")
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system_content = {
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"task": "整合去重来自消费分析和备注分析的维客线索，输出统一线索列表。",
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"app_id": "app8_consolidation",
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"rules": {
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"category_enum": [
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"客户基础", "消费习惯", "玩法偏好",
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||
"促销偏好", "社交关系", "重要反馈",
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],
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"merge_strategy": (
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"相似线索合并为一条，providers 以逗号分隔（如 '系统,张三'）；"
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"不相似的线索原文保留，不做修改。最小改动原则。"
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),
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"output_format": {
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"clues": [
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{
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"category": "枚举值（6 选 1）",
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"summary": "一句话摘要",
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"detail": "详细说明",
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"emoji": "表情符号",
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"providers": "提供者（逗号分隔）",
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}
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]
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},
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},
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"input": {
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"app3_clues": {
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"source": "消费数据分析（App3）",
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"generated_at": app3_generated_at,
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||
"clues": app3_clues,
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},
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"app6_clues": {
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||
"source": "备注分析（App6）",
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"generated_at": app6_generated_at,
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||
"clues": app6_clues,
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},
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},
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}
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user_content = (
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f"请整合会员 {member_id} 的维客线索。\n"
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"输入包含两个来源的线索：App3（消费数据分析）和 App6（备注分析）。\n"
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"规则：\n"
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"1. 相似线索合并为一条，providers 字段以逗号分隔多个提供者\n"
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"2. 不相似的线索原文保留\n"
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"3. category 必须是：客户基础、消费习惯、玩法偏好、促销偏好、社交关系、重要反馈 之一\n"
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"4. 每条线索包含 category、summary、detail、emoji、providers 五个字段\n"
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"5. 最小改动原则，尽量保留原始表述"
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)
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return [
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{"role": "system", "content": json.dumps(system_content, ensure_ascii=False)},
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{"role": "user", "content": user_content},
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]
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