MarketMind —— AI 竞品内容分析与合规多平台分发系统

MarketMind 是一款基于 FastAPI 与 Vue 3 架构的前后端分离数字化营销大模型 Agent 协同应用。系统通过云端多 Agent 管道编排，实时检索外部竞品舆情痛点，并对冲召回本地品牌资产库（RAG），一键生成小红书、抖音脚本、公众号等多矩阵渠道的爆款流量宣发语料，将原本复杂且繁琐的人工搜集同行竞品舆情、多平台纯手工撰写及肉眼排查合规风险等工作通过云端工作流与底层算法治理，全面优化成**“商家仅需输入自家产品优势与同行竞品链接”的极简两步操作**，即可批量交付安全可控的爆款文案，可以有效地减少商家在线上运营方面的工作量。

针对大模型在创意生成期普遍存在的 AI 幻觉（恶意抹黑、品牌侵权风险），系统在文案生成后引入了审查机制，会指出文案中存在的风险（如果有的话）。

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🛰️ 云端 Agent 工作流拓扑架构 (Coze Engine)

• 📊 V2.0 旗舰版纯线性合规管道拓扑图：

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🔥 核心技术亮点与工程实践

1. 工业级 Guardrail 拦截心智

为了防止创意撰写模型为了追求“拉踩爽感”而捏造竞品物理缺陷，我们在流水线出口强制引流进入“精确模式审计终节点”。独立审计模型将逐句比对网络检索出的事实画像，拦截一切不合规语料，彻底规避品牌公关及法律红线。

// 终节点标准化结构输出规约
{
  "is_passed": true,
  "risk_level": "NONE",
  "audit_log": "合规审查100%通过，无品牌侵权风险。",
  "fix_suggestion": "",
  "final_content": "..."
}

2. 后端自适应解包算法 (Recursive Unpacker)

扣子同步运行接口返回的响应极易因为多层嵌套产生双重序列化、单双引号错配等诡异变态形态（如自动包裹 {'output': '...'} 壳）。后端微网关（main.py）手写了递归自适应解包机制，并融合 json.loads 与 ast.literal_eval 双重解析保底，剥离嵌套字典，100% 确保合规调试面板在前端无损高阶渲染。

3. 多代架构演进心路 (Architecture Evolution)

项目内嵌的文档中心完整留存并对比了 V1.0（同步多分支五节点拓扑）因应对延迟危机和质量危机，最终向 V2.0（线性 Guardrail 强合并打包）旗舰架构重构演进的完整技术路线。

🛠️ 项目依赖对齐与快速开始

1. 克隆项目

git clone https://github.com/sensy734-eng/MarketMind.git cd MarketMind

2. 安装标准依赖

pip install -r requirements.txt

3. 声明环境变量

复制 .env.example 并重命名为 .env，填入你的个人 COZE_API_TOKEN 和 WORKFLOW_ID

4. 启动后端微网关

uvicorn main:app --reload