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TravelContentCreator 可维护架构设计 V2
设计目标：功能不变 + 易维护 + 易扩展
一、核心设计原则
1.1 功能不变保证
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 功能兼容性保证策略 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 1. API 接口签名不变 │
│ - 所有现有 endpoint 路径保持不变 │
│ - 请求/响应格式保持兼容 │
│ - 新功能通过新 endpoint 或可选参数添加 │
│ │
│ 2. 内部重构采用 "Strangler Fig" 模式 │
│ - 新代码包裹旧代码 │
│ - 逐步替换，而非一次性重写 │
│ - 每次修改都可独立测试和回滚 │
│ │
│ 3. 数据库零迁移 │
│ - 不改表结构 │
│ - Repository 只是代码层抽象 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
1.2 可维护性设计原则
| 原则 | 具体做法 | 收益 |
|---|---|---|
| 单一职责 | 每个类/模块只做一件事 | 改一处不影响其他 |
| 依赖倒置 | 依赖抽象接口，不依赖具体实现 | 可替换、可测试 |
| 开闭原则 | 对扩展开放，对修改关闭 | 新增功能不改旧代码 |
| 显式依赖 | 所有依赖通过构造函数注入 | 一眼看清依赖关系 |
二、分层架构详解
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 架构分层图 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Layer 1: API Layer (接口层) │ │
│ │ │ │
│ │ 职责：HTTP 请求处理、参数校验、响应格式化 │ │
│ │ 规则：不包含任何业务逻辑，只做"转发" │ │
│ │ │ │
│ │ api/routers/ │ │
│ │ ├── poster.py → 海报相关 endpoint │ │
│ │ ├── tweet.py → 内容生成 endpoint │ │
│ │ ├── data.py → 基础数据 endpoint │ │
│ │ └── integration.py → 整合服务 endpoint │ │
│ │ │ │
│ │ 修改场景：新增 API、修改参数校验、调整响应格式 │ │
│ └───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Layer 2: Application Layer (应用服务层) │ │
│ │ │ │
│ │ 职责：业务流程编排、调用领域层、事务管理 │ │
│ │ 规则：协调多个领域服务，不包含具体算法实现 │ │
│ │ │ │
│ │ api/services/ │ │
│ │ ├── poster_service.py → 海报生成流程编排 (精简后 <200行) │ │
│ │ ├── content_service.py → 内容生成流程编排 (精简后 <200行) │ │
│ │ └── data_service.py → 数据查询流程编排 │ │
│ │ │ │
│ │ 修改场景：调整业务流程、新增业务规则、修改调用顺序 │ │
│ └───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Layer 3: Domain Layer (领域层) │ │
│ │ │ │
│ │ 职责：核心业务逻辑、算法实现 │ │
│ │ 规则：纯业务逻辑，不依赖框架、不依赖数据库 │ │
│ │ │ │
│ │ domain/ │ │
│ │ ├── poster/ → 海报生成领域 │ │
│ │ │ ├── engines/ → 各种引擎 (渲染、导出等) │ │
│ │ │ ├── templates/ → 模板实现 │ │
│ │ │ └── models/ → 领域模型 │ │
│ │ ├── content/ → 内容生成领域 │ │
│ │ │ ├── engines/ → 选题、内容、审核引擎 │ │
│ │ │ └── models/ → 领域模型 │ │
│ │ └── spider/ → 爬虫领域 │ │
│ │ │ │
│ │ 修改场景：新增模板、修改算法、新增生成引擎 │ │
│ └───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Layer 4: Infrastructure Layer (基础设施层) │ │
│ │ │ │
│ │ 职责：技术实现细节 (数据库、外部API、文件存储) │ │
│ │ 规则：可替换的技术实现，通过接口与上层解耦 │ │
│ │ │ │
│ │ infrastructure/ │ │
│ │ ├── database/ → 数据库访问 │ │
│ │ │ ├── connection.py → 连接池管理 │ │
│ │ │ └── repositories/ → 各表的 Repository │ │
│ │ ├── ai/ → AI 服务 │ │
│ │ │ └── llm_client.py → LLM 调用封装 │ │
│ │ ├── storage/ → 存储服务 │ │
│ │ │ └── file_storage.py → 文件存储 │ │
│ │ └── config/ → 配置管理 │ │
│ │ │ │
│ │ 修改场景：换数据库、换AI提供商、换存储方式 │ │
│ └───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
三、二次开发扩展点设计
3.1 新增海报模板 (最常见场景)
现状问题：需要修改 poster.py 的 3000+ 行代码
重构后：只需 3 步
# Step 1: 创建新模板文件
# domain/poster/templates/new_style/renderer.py
from domain.poster.templates.base import BaseTemplate
class NewStyleTemplate(BaseTemplate):
"""新风格模板"""
template_id = "new_style"
template_name = "新风格"
def render(self, images: List[Image], content: Dict) -> Image:
"""实现渲染逻辑"""
# 你的渲染代码
pass
def to_fabric_json(self, images: List[Image], content: Dict) -> Dict:
"""实现 Fabric.js JSON 导出"""
# 你的导出代码
pass
# Step 2: 注册模板 (可选，支持自动发现)
# domain/poster/templates/__init__.py
from .new_style.renderer import NewStyleTemplate
# 模板会被自动注册到 TemplateRegistry
-- Step 3: 数据库添加记录 (可选，也可以用默认配置)
INSERT INTO poster_template (id, name, handler_path, class_name, is_active)
VALUES ('new_style', '新风格', 'domain.poster.templates.new_style.renderer', 'NewStyleTemplate', 1);
扩展点设计：
# domain/poster/templates/base.py
from abc import ABC, abstractmethod
from typing import Dict, List, Optional
from PIL import Image
class BaseTemplate(ABC):
"""模板基类 - 定义扩展点"""
# ========== 必须实现的方法 ==========
@abstractmethod
def render(self, images: List[Image], content: Dict) -> Image:
"""渲染 PNG 图片 (必须实现)"""
pass
# ========== 可选实现的方法 (有默认实现) ==========
def to_fabric_json(self, images: List[Image], content: Dict) -> Optional[Dict]:
"""导出 Fabric.js JSON (可选)"""
return None # 默认不支持
def to_psd(self, images: List[Image], content: Dict) -> Optional[bytes]:
"""导出 PSD 文件 (可选)"""
return None # 默认不支持
def get_decoration_images(self, content: Dict) -> List[Dict]:
"""获取装饰图片 (可选)"""
return [] # 默认无装饰图
# ========== 工具方法 (子类可直接使用) ==========
def resize_image(self, image: Image, size: tuple) -> Image:
"""调整图片尺寸"""
return self.image_processor.resize(image, size)
def apply_glass_effect(self, image: Image, intensity: float) -> Image:
"""应用毛玻璃效果"""
return self.effect_engine.glass_blur(image, intensity)
3.2 新增内容生成类型
扩展点设计：
# domain/content/engines/base.py
from abc import ABC, abstractmethod
class BaseContentEngine(ABC):
"""内容生成引擎基类"""
@abstractmethod
async def generate(self, params: Dict) -> Dict:
"""生成内容"""
pass
def get_prompt_template(self) -> str:
"""获取提示词模板路径 (可覆盖)"""
return f"resource/prompt/{self.engine_type}/user.txt"
# 新增引擎示例
class VideoScriptEngine(BaseContentEngine):
"""视频脚本生成引擎"""
engine_type = "video_script"
async def generate(self, params: Dict) -> Dict:
prompt = self.build_prompt(params)
result = await self.llm_client.generate(prompt)
return self.parse_result(result)
3.3 新增数据源
扩展点设计：
# infrastructure/database/repositories/base.py
from abc import ABC, abstractmethod
from typing import List, Optional, Dict
class BaseRepository(ABC):
"""Repository 基类"""
def __init__(self, db_pool):
self.db_pool = db_pool
@abstractmethod
async def find_by_id(self, id: int) -> Optional[Dict]:
pass
@abstractmethod
async def find_all(self, **filters) -> List[Dict]:
pass
# 新增 Repository 示例
# infrastructure/database/repositories/hotel_repo.py
class HotelRepository(BaseRepository):
"""酒店数据 Repository"""
table_name = "hotel"
async def find_by_id(self, id: int) -> Optional[Dict]:
query = f"SELECT * FROM {self.table_name} WHERE id = %s"
return await self.db_pool.fetchone(query, (id,))
async def find_by_city(self, city: str) -> List[Dict]:
query = f"SELECT * FROM {self.table_name} WHERE city = %s"
return await self.db_pool.fetchall(query, (city,))
四、目录结构设计
TravelContentCreator/
├── api/ # Layer 1: API 层
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py # FastAPI 应用入口
│ ├── middleware/ # 中间件
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── exception_handler.py # 统一异常处理
│ │ └── logging.py # 请求日志
│ ├── routers/ # 路由定义 (保持现有结构)
│ │ ├── poster.py
│ │ ├── tweet.py
│ │ ├── data.py
│ │ └── integration.py
│ ├── models/ # API 请求/响应模型
│ │ ├── request.py
│ │ └── response.py
│ └── services/ # Layer 2: 应用服务层 (精简后)
│ ├── __init__.py
│ ├── poster_service.py # <200 行，只做流程编排
│ ├── content_service.py # <200 行
│ └── data_service.py # <200 行
│
├── domain/ # Layer 3: 领域层 (新增)
│ ├── __init__.py
│ ├── poster/ # 海报生成领域
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── engines/ # 引擎
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── render_engine.py # PNG 渲染
│ │ │ ├── fabric_engine.py # Fabric.js JSON
│ │ │ ├── psd_engine.py # PSD 导出
│ │ │ └── image_engine.py # 图片处理
│ │ ├── templates/ # 模板 (从 poster/templates 迁移)
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── base.py # 模板基类
│ │ │ ├── registry.py # 模板注册表
│ │ │ ├── vibrant/ # 活力风格
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── renderer.py
│ │ │ │ ├── layout.py
│ │ │ │ └── effects.py
│ │ │ └── business/ # 商务风格
│ │ │ └── ...
│ │ └── models/ # 领域模型
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── poster_content.py
│ │ └── render_result.py
│ │
│ ├── content/ # 内容生成领域
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── engines/
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── topic_engine.py # 选题生成
│ │ │ ├── content_engine.py # 内容生成
│ │ │ ├── judge_engine.py # 内容审核
│ │ │ └── prompt_engine.py # 提示词构建
│ │ └── models/
│ │ ├── topic.py
│ │ └── article.py
│ │
│ └── spider/ # 爬虫领域
│ ├── __init__.py
│ ├── xhs_crawler.py
│ └── cookie_pool.py
│
├── infrastructure/ # Layer 4: 基础设施层 (新增)
│ ├── __init__.py
│ ├── database/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── connection.py # 连接池 (异步)
│ │ └── repositories/ # 按表拆分
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── base.py
│ │ ├── scenic_spot_repo.py
│ │ ├── product_repo.py
│ │ ├── style_repo.py
│ │ ├── audience_repo.py
│ │ └── template_repo.py
│ ├── ai/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── llm_client.py # LLM 客户端抽象
│ │ └── openai_impl.py # OpenAI 实现
│ ├── storage/
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── file_storage.py
│ └── config/
│ ├── __init__.py
│ └── settings.py
│
├── core/ # 保留现有核心模块 (逐步迁移)
│ ├── ai/ # → 迁移到 infrastructure/ai
│ ├── config/ # → 迁移到 infrastructure/config
│ ├── document/ # → 迁移到 domain/document
│ └── xhs_spider/ # → 迁移到 domain/spider
│
├── poster/ # 保留现有海报模块 (逐步迁移)
│ └── templates/ # → 迁移到 domain/poster/templates
│
├── tweet/ # 保留现有内容模块 (逐步迁移)
│ ├── topic_generator.py # → 迁移到 domain/content/engines
│ ├── content_generator.py # → 迁移到 domain/content/engines
│ └── content_judger.py # → 迁移到 domain/content/engines
│
├── utils/ # 工具层 (保留)
│ ├── file_io.py
│ ├── image_processor.py
│ └── prompts.py
│
├── resource/ # 资源文件 (保留)
│ └── prompt/
│
├── config/ # 配置文件 (保留)
│
└── tests/ # 测试 (增强)
├── unit/ # 单元测试
│ ├── domain/
│ └── infrastructure/
├── integration/ # 集成测试
└── api/ # API 测试
五、渐进式迁移策略
5.1 迁移顺序
Phase 1: 基础设施层 (风险最低)
├── 1.1 创建 infrastructure/database/connection.py (异步连接池)
├── 1.2 创建 infrastructure/database/repositories/ (按表拆分)
├── 1.3 旧 DatabaseService 调用新 Repository (适配器模式)
└── 1.4 验证：所有现有功能正常
Phase 2: 领域层抽取 (核心)
├── 2.1 创建 domain/poster/engines/ (从 poster.py 抽取)
├── 2.2 创建 domain/poster/templates/ (迁移现有模板)
├── 2.3 创建 domain/content/engines/ (从 tweet/ 迁移)
└── 2.4 验证：所有现有功能正常
Phase 3: 应用服务层精简
├── 3.1 精简 api/services/poster_service.py
├── 3.2 精简 api/services/content_service.py (原 tweet.py)
└── 3.3 验证：所有现有功能正常
Phase 4: 清理旧代码
├── 4.1 删除旧的 DatabaseService 中已迁移的代码
├── 4.2 删除旧的 poster.py 中已迁移的代码
└── 4.3 更新 import 路径
5.2 每个 Phase 的验证清单
验证清单:
API 测试:
- [ ] POST /poster/generate 正常
- [ ] POST /tweet/topic 正常
- [ ] POST /tweet/content 正常
- [ ] GET /data/scenic-spots 正常
- [ ] GET /data/products 正常
功能测试:
- [ ] 海报生成 PNG 正常
- [ ] 海报生成 Fabric.js JSON 正常
- [ ] 海报生成 PSD 正常
- [ ] 选题生成正常
- [ ] 内容生成正常
- [ ] 内容审核正常
性能测试:
- [ ] 响应时间无明显退化
- [ ] 内存使用无明显增加
六、关键代码示例
6.1 精简后的 PosterService
# api/services/poster_service.py (精简后 ~150 行)
from typing import Dict, Any, Optional, List
from domain.poster.engines import RenderEngine, FabricEngine, PSDEngine, ImageEngine
from domain.poster.templates import TemplateRegistry
from infrastructure.database.repositories import TemplateRepository
from infrastructure.ai import LLMClient
class PosterService:
"""海报服务 - 只做流程编排"""
def __init__(
self,
template_repo: TemplateRepository,
render_engine: RenderEngine,
fabric_engine: FabricEngine,
psd_engine: PSDEngine,
image_engine: ImageEngine,
llm_client: LLMClient
):
self.template_repo = template_repo
self.render_engine = render_engine
self.fabric_engine = fabric_engine
self.psd_engine = psd_engine
self.image_engine = image_engine
self.llm_client = llm_client
self.template_registry = TemplateRegistry()
async def generate_poster(
self,
template_id: str,
images_base64: List[str],
content: Optional[Dict] = None,
generate_psd: bool = False,
generate_fabric_json: bool = False
) -> Dict[str, Any]:
"""生成海报 - 编排各个引擎"""
# 1. 获取模板
template = self.template_registry.get(template_id)
if not template:
raise ValueError(f"模板不存在: {template_id}")
# 2. 处理图片
images = [self.image_engine.decode_base64(img) for img in images_base64]
# 3. 生成内容 (如果需要)
if not content:
content = await self._generate_content_with_llm(template_id)
# 4. 渲染 PNG
png_result = self.render_engine.render(template, images, content)
# 5. 可选：生成 Fabric.js JSON
fabric_json = None
if generate_fabric_json:
fabric_json = self.fabric_engine.export(template, images, content)
# 6. 可选：生成 PSD
psd_data = None
if generate_psd:
psd_data = self.psd_engine.export(template, images, content)
# 7. 返回结果
return {
"success": True,
"image_base64": self.image_engine.to_base64(png_result),
"fabric_json": fabric_json,
"psd_base64": psd_data,
"template_id": template_id
}
async def _generate_content_with_llm(self, template_id: str) -> Dict:
"""使用 LLM 生成内容"""
# 调用 LLM 客户端
pass
6.2 模板注册表
# domain/poster/templates/registry.py
from typing import Dict, Type, Optional
from .base import BaseTemplate
import importlib
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
class TemplateRegistry:
"""模板注册表 - 支持动态注册和自动发现"""
_instance = None
_templates: Dict[str, Type[BaseTemplate]] = {}
def __new__(cls):
if cls._instance is None:
cls._instance = super().__new__(cls)
cls._instance._auto_discover()
return cls._instance
def _auto_discover(self):
"""自动发现并注册模板"""
# 扫描 templates 目录下的所有模板
template_modules = [
'domain.poster.templates.vibrant.renderer',
'domain.poster.templates.business.renderer',
# 新模板会自动被发现
]
for module_path in template_modules:
try:
module = importlib.import_module(module_path)
for attr_name in dir(module):
attr = getattr(module, attr_name)
if (isinstance(attr, type) and
issubclass(attr, BaseTemplate) and
attr is not BaseTemplate):
self.register(attr)
except Exception as e:
logger.warning(f"加载模板模块失败: {module_path}, {e}")
def register(self, template_class: Type[BaseTemplate]):
"""注册模板"""
template_id = getattr(template_class, 'template_id', template_class.__name__)
self._templates[template_id] = template_class
logger.info(f"注册模板: {template_id}")
def get(self, template_id: str) -> Optional[BaseTemplate]:
"""获取模板实例"""
template_class = self._templates.get(template_id)
if template_class:
return template_class()
return None
def list_all(self) -> Dict[str, dict]:
"""列出所有可用模板"""
return {
tid: {
'name': getattr(cls, 'template_name', tid),
'description': getattr(cls, 'description', '')
}
for tid, cls in self._templates.items()
}
6.3 Repository 示例
# infrastructure/database/repositories/scenic_spot_repo.py
from typing import List, Optional, Dict
from .base import BaseRepository
class ScenicSpotRepository(BaseRepository):
"""景区数据 Repository"""
table_name = "scenic_spot"
async def find_by_id(self, id: int) -> Optional[Dict]:
query = f"SELECT * FROM {self.table_name} WHERE id = %s"
return await self.db_pool.fetchone(query, (id,))
async def find_by_name(self, name: str) -> Optional[Dict]:
query = f"SELECT * FROM {self.table_name} WHERE name = %s"
return await self.db_pool.fetchone(query, (name,))
async def find_all_active(self) -> List[Dict]:
query = f"SELECT * FROM {self.table_name} WHERE is_active = 1"
return await self.db_pool.fetchall(query)
async def search(self, keyword: str, limit: int = 20) -> List[Dict]:
query = f"""
SELECT * FROM {self.table_name}
WHERE name LIKE %s OR description LIKE %s
LIMIT %s
"""
pattern = f"%{keyword}%"
return await self.db_pool.fetchall(query, (pattern, pattern, limit))
七、常见二次开发场景速查
| 场景 | 修改位置 | 影响范围 |
|---|---|---|
| 新增海报模板 | domain/poster/templates/新模板/ |
仅新模板 |
| 修改现有模板渲染 | domain/poster/templates/xxx/renderer.py |
仅该模板 |
| 新增内容生成类型 | domain/content/engines/新引擎.py |
仅新引擎 |
| 修改 LLM 提示词 | resource/prompt/xxx/ |
仅该提示词 |
| 新增数据表查询 | infrastructure/database/repositories/新repo.py |
仅新 repo |
| 修改 API 参数 | api/routers/xxx.py + api/models/ |
仅该 API |
| 新增 API 接口 | api/routers/xxx.py |
仅新接口 |
| 换 AI 提供商 | infrastructure/ai/新实现.py |
仅 AI 层 |
八、测试策略
# tests/unit/domain/poster/test_vibrant_template.py
import pytest
from domain.poster.templates.vibrant.renderer import VibrantTemplate
from PIL import Image
class TestVibrantTemplate:
"""Vibrant 模板单元测试"""
@pytest.fixture
def template(self):
return VibrantTemplate()
@pytest.fixture
def sample_image(self):
return Image.new('RGB', (1350, 1800), color='blue')
@pytest.fixture
def sample_content(self):
return {
"title": "测试标题",
"slogan": "测试副标题",
"price": "199",
"content_items": ["项目1", "项目2"]
}
def test_render_returns_image(self, template, sample_image, sample_content):
"""测试渲染返回图片"""
result = template.render([sample_image], sample_content)
assert isinstance(result, Image.Image)
assert result.size == (1350, 1800)
def test_to_fabric_json_returns_dict(self, template, sample_image, sample_content):
"""测试 Fabric.js 导出"""
result = template.to_fabric_json([sample_image], sample_content)
assert isinstance(result, dict)
assert "objects" in result
九、面向 AIGC 扩展的插件化架构
9.1 未来可能的 AIGC 功能
| 功能 | 描述 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 视频脚本生成 | 根据景点生成短视频脚本 | 景点信息、风格 | 分镜脚本 JSON |
| AI 配音 | 文字转语音 | 文本、音色 | 音频文件 |
| 智能抠图 | 移除图片背景 | 图片 | 透明背景图 |
| 图片风格迁移 | 将图片转换为特定风格 | 图片、风格 | 风格化图片 |
| AI 视频生成 | 图片生成视频 | 图片序列、音频 | 视频文件 |
| 智能排版 | 自动调整海报布局 | 内容、约束 | 布局方案 |
| 多语言翻译 | 内容多语言适配 | 文本、目标语言 | 翻译文本 |
9.2 插件化引擎架构
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AIGC 插件化架构 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 统一任务入口 (Python) │ │
│ │ │ │
│ │ POST /api/v2/aigc/execute │ │
│ │ { │ │
│ │ "engine": "poster_generate", // 引擎类型 │ │
│ │ "params": {...}, // 引擎参数 │ │
│ │ "async": true // 是否异步 │ │
│ │ } │ │
│ │ │ │
│ └───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 引擎注册表 (EngineRegistry) │ │
│ │ │ │
│ │ engines = { │ │
│ │ "poster_generate": PosterGenerateEngine, │ │
│ │ "content_generate": ContentGenerateEngine, │ │
│ │ "topic_generate": TopicGenerateEngine, │ │
│ │ "content_judge": ContentJudgeEngine, │ │
│ │ "video_script": VideoScriptEngine, # 未来新增 │ │
│ │ "ai_voice": AIVoiceEngine, # 未来新增 │ │
│ │ "image_style": ImageStyleEngine, # 未来新增 │ │
│ │ } │ │
│ │ │ │
│ └───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 引擎基类 (BaseAIGCEngine) │ │
│ │ │ │
│ │ class BaseAIGCEngine(ABC): │ │
│ │ engine_id: str # 引擎唯一标识 │ │
│ │ engine_name: str # 引擎显示名称 │ │
│ │ version: str # 版本号 │ │
│ │ │ │
│ │ @abstractmethod │ │
│ │ async def execute(params: Dict) -> EngineResult │ │
│ │ │ │
│ │ @abstractmethod │ │
│ │ def get_param_schema() -> Dict # 参数 JSON Schema │ │
│ │ │ │
│ │ def validate_params(params) -> bool │ │
│ │ def estimate_duration(params) -> int # 预估耗时(秒) │ │
│ │ def get_progress(task_id) -> int # 获取进度(0-100) │ │
│ │ │ │
│ └───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 具体引擎实现 │ │
│ │ │ │
│ │ domain/aigc/engines/ │ │
│ │ ├── poster_generate.py # 海报生成引擎 │ │
│ │ ├── content_generate.py # 内容生成引擎 │ │
│ │ ├── topic_generate.py # 选题生成引擎 │ │
│ │ ├── content_judge.py # 内容审核引擎 │ │
│ │ ├── video_script.py # 视频脚本引擎 (未来) │ │
│ │ └── ai_voice.py # AI配音引擎 (未来) │ │
│ │ │ │
│ └───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
9.3 新增 AIGC 功能的标准流程
只需 3 步，无需修改现有代码：
# Step 1: 创建引擎文件
# domain/aigc/engines/video_script.py
from .base import BaseAIGCEngine, EngineResult
class VideoScriptEngine(BaseAIGCEngine):
"""视频脚本生成引擎"""
engine_id = "video_script"
engine_name = "视频脚本生成"
version = "1.0.0"
def get_param_schema(self) -> Dict:
"""定义参数结构"""
return {
"type": "object",
"required": ["scenic_spot_id", "duration"],
"properties": {
"scenic_spot_id": {"type": "integer", "description": "景点ID"},
"duration": {"type": "integer", "description": "视频时长(秒)"},
"style": {"type": "string", "enum": ["vlog", "documentary", "promo"]}
}
}
async def execute(self, params: Dict) -> EngineResult:
"""执行生成"""
# 1. 获取景点信息
spot = await self.scenic_spot_repo.find_by_id(params["scenic_spot_id"])
# 2. 构建提示词
prompt = self.prompt_engine.build("video_script", spot, params)
# 3. 调用 LLM
result = await self.llm_client.generate(prompt)
# 4. 解析结果
script = self.parse_script(result)
return EngineResult(
success=True,
data={"script": script, "scenes": len(script["scenes"])}
)
def estimate_duration(self, params: Dict) -> int:
"""预估耗时"""
return 30 # 约30秒
# Step 2: 注册引擎 (自动发现，或手动注册)
# domain/aigc/engines/__init__.py
from .video_script import VideoScriptEngine
# 引擎会被自动注册到 EngineRegistry
# Step 3: (可选) 添加提示词模板
# resource/prompt/video_script/system.txt
# resource/prompt/video_script/user.txt
完成！ 新引擎自动可用：
# 调用新引擎
curl -X POST /api/v2/aigc/execute \
-d '{"engine": "video_script", "params": {"scenic_spot_id": 1, "duration": 60}}'
9.4 与 Java 端的对接
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Java ↔ Python 对接架构 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Java (zwy_picture) Python (TravelContentCreator) │
│ ┌─────────────────────────┐ ┌─────────────────────────────┐ │
│ │ WebSocketTaskController │ │ /api/v2/aigc/ │ │
│ │ │ │ │ │
│ │ POST /tasks/submit │───HTTP────▶│ POST /execute │ │
│ │ { │ │ { │ │
│ │ taskType: "aigc", │ │ engine: "poster_generate",│ │
│ │ params: { │ │ params: {...}, │ │
│ │ engine: "poster..",│ │ callback_url: "..." │ │
│ │ ... │ │ } │ │
│ │ } │ │ │ │
│ │ } │ │ Response: │ │
│ │ │◀──HTTP─────│ {task_id, status, ...} │ │
│ │ │ │ │ │
│ │ GET /tasks/{id}/status │───HTTP────▶│ GET /task/{id}/status │ │
│ │ │◀──HTTP─────│ {progress, result, ...} │ │
│ │ │ │ │ │
│ │ (WebSocket通知用户) │◀─Callback──│ POST callback_url │ │
│ │ │ │ {task_id, status, result} │ │
│ └─────────────────────────┘ └─────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Java 端简化后的代码：
// WebSocketTaskController.java - 简化版
@PostMapping("/submit")
public BaseResponse<Map<String, Object>> submitTask(@RequestBody Map<String, Object> request) {
String taskType = (String) request.get("taskType");
// 所有 AIGC 任务统一走一个入口
if (taskType.equals("aigc") || isAIGCTask(taskType)) {
return handleAIGCTask(userId, request);
}
// 其他非 AIGC 任务...
}
private BaseResponse<Map<String, Object>> handleAIGCTask(Long userId, Map<String, Object> request) {
// 直接转发给 Python 端，不需要 switch-case
Map<String, Object> response = aigcServiceClient.execute(
request.get("engine"),
request.get("params"),
getCallbackUrl(userId)
);
return ResultUtils.success(response);
}
9.5 引擎能力查询 API
# GET /api/v2/aigc/engines
# 返回所有可用引擎及其参数结构
Response:
engines:
- id: "poster_generate"
name: "海报生成"
version: "2.0.0"
param_schema:
type: object
required: [template_id, images]
properties:
template_id: {type: string}
images: {type: array, items: {type: string}}
content: {type: object}
estimated_duration: 15
- id: "content_generate"
name: "内容生成"
version: "1.0.0"
param_schema: {...}
- id: "video_script"
name: "视频脚本生成"
version: "1.0.0"
param_schema: {...}
9.6 更新后的目录结构
domain/
├── aigc/ # AIGC 统一入口 (新增)
│ ├── __init__.py
│ ├── engine_registry.py # 引擎注册表
│ ├── engine_executor.py # 引擎执行器
│ ├── task_manager.py # 任务管理
│ └── engines/ # 所有引擎
│ ├── __init__.py
│ ├── base.py # 引擎基类
│ ├── poster_generate.py # 海报生成 (封装现有逻辑)
│ ├── content_generate.py # 内容生成 (封装现有逻辑)
│ ├── topic_generate.py # 选题生成 (封装现有逻辑)
│ ├── content_judge.py # 内容审核 (封装现有逻辑)
│ └── _future/ # 未来扩展
│ ├── video_script.py
│ ├── ai_voice.py
│ └── image_style.py
│
├── poster/ # 海报领域 (保持)
│ └── ...
│
├── content/ # 内容领域 (保持)
│ └── ...
│
└── spider/ # 爬虫领域 (保持)
└── ...
十、扩展能力对比
| 场景 | 现有架构 | 新架构 |
|---|---|---|
| 新增 AIGC 功能 | 改 router + service + 多处 | 只加 1 个引擎文件 |
| Java 端对接 | 每个功能单独对接 | 统一 /aigc/execute |
| 参数校验 | 各处重复实现 | 引擎自带 Schema |
| 进度查询 | 无统一方案 | 引擎统一接口 |
| 能力发现 | 硬编码 | 动态查询 API |
这个架构设计确保了：
- 功能不变：API 签名不变，渐进式迁移
- 易维护：每个模块职责单一，改一处不影响其他
- 易扩展：新增 AIGC 功能只需添加引擎文件，不改现有代码
- 统一对接：Java 端通过统一入口调用所有 AIGC 能力