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- 日报/周报/月报改为结构化卡片推送（column_set布局） - 新增 report:daily/weekly/monthly 权限到角色管理 - 产出统计只算中期制作阶段动画秒数 - 效率之星改为跨项目加权通过率 - AI点评补充风险数据源 - 禁用多余admin账号，股东角色加报告权限 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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3.3 KiB
Python
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Python
"""豆包大模型服务 —— 通过火山引擎 ARK 平台调用"""
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import logging
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from config import ARK_API_KEY, ARK_MODEL, ARK_BASE_URL
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logger = logging.getLogger(__name__)
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# 延迟初始化，避免无 Key 时报错
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_client = None
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def _get_client():
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global _client
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if _client is None and ARK_API_KEY:
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from openai import OpenAI
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_client = OpenAI(api_key=ARK_API_KEY, base_url=ARK_BASE_URL)
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return _client
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def generate_report_summary(data_context: str, report_type: str) -> str:
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"""
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调用豆包生成报告摘要
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:param data_context: 数据库汇总数据（纯文本）
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:param report_type: daily / weekly / monthly
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:return: AI 生成的 markdown 摘要，失败时返回空字符串
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"""
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client = _get_client()
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if not client:
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logger.warning("豆包 AI 未配置 API Key，跳过摘要生成")
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return ""
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type_labels = {"daily": "日报", "weekly": "周报", "monthly": "月报"}
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label = type_labels.get(report_type, "报告")
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system_prompt = (
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"你是 AirLabs 动画团队的项目管理助手。"
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"请根据提供的数据，用简洁的中文生成一段{label}点评。\n"
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"重要规则：\n"
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"1. 不要重复罗列原始数据（项目数、提交人次、未提交人员等已在报告上方展示）\n"
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"2. 直接给出分析洞察和可执行建议\n"
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"3. 如果有风险项目，重点提醒并给出具体改进方向\n"
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"4. 语言简练专业，适合管理层阅读\n"
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"5. 不要使用标题（如 ## 核心数据概览），直接写正文\n"
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"6. 总字数控制在 200 字以内"
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).format(label=label)
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try:
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response = client.chat.completions.create(
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model=ARK_MODEL,
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messages=[
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{"role": "system", "content": system_prompt},
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{"role": "user", "content": f"以下是{label}数据，请生成总结：\n\n{data_context}"},
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],
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temperature=0.7,
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max_tokens=1024,
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timeout=30,
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)
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return response.choices[0].message.content.strip()
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except Exception as e:
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logger.error(f"豆包 AI 调用失败: {e}")
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return ""
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def generate_risk_analysis(project_data: str) -> str:
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"""
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调用豆包分析项目风险
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:param project_data: 项目数据文本
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:return: AI 生成的风险分析，失败时返回空字符串
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||
"""
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client = _get_client()
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||
if not client:
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||
return ""
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||
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system_prompt = (
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"你是 AirLabs 动画团队的项目风险分析专家。"
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"请根据项目数据，分析风险原因并给出改进建议。"
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"要求：\n"
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"1. 分析要具体，基于数据说话\n"
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"2. 建议要可执行\n"
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"3. 使用中文，简练专业\n"
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"4. 总字数控制在 150 字以内"
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)
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||
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||
try:
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response = client.chat.completions.create(
|
||
model=ARK_MODEL,
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||
messages=[
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||
{"role": "system", "content": system_prompt},
|
||
{"role": "user", "content": f"项目数据：\n\n{project_data}"},
|
||
],
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||
temperature=0.7,
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||
max_tokens=512,
|
||
timeout=30,
|
||
)
|
||
return response.choices[0].message.content.strip()
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||
except Exception as e:
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||
logger.error(f"豆包 AI 风险分析失败: {e}")
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||
return ""
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