feat: 重构项目结构并添加平台同步基础架构

- 重构项目目录结构，将功能模块移至 modules/ 目录
- 创建平台同步基础架构，包括发布器基类和 GitHub 发布器
- 新增 UI 状态管理模块 (modules/ui/state.py) 统一管理会话状态
- 更新依赖配置，添加平台同步所需依赖 (httpx, pyperclip)
- 整理文档结构，将所有文档分类移至 docs/ 目录
- 添加 .cursorrules 文件定义项目开发规范
- 清理根目录重复文件，保持项目结构整洁

docs/features/CONTENT_METRICS_FEATURE.md

@@ -0,0 +1,203 @@
+# 内容质量指标分析功能说明
+
+## 📋 功能概述
+
+内容质量指标分析模块是 GEO 工具的核心功能之一，用于量化分析生成内容的质量，帮助用户数据驱动优化内容策略。
+
+### 核心价值
+
+- **量化内容质量**：通过 Trust Density、Citation Share、Authority Score、Engagement Potential 等指标量化内容质量
+- **数据驱动优化**：基于指标数据识别高质量内容，优化内容生成策略
+- **平台对比分析**：对比不同平台的内容质量指标，优化平台选择
+- **内容排名**：识别 Top 内容，总结成功经验
+
+## 🎯 功能位置
+
+### Tab6（AI 数据报表）- 内容质量指标分析模块
+
+在 Tab6 中，内容质量指标分析模块位于 ROI 分析与成本优化之后、关键词效果排名之前。
+
+## 📊 指标说明
+
+### 1. Trust Density（信任密度）
+
+**定义**：每100字信任信号数
+
+**计算方式**：
+- 统计内容中的信任信号（来源占位、数据点、案例等）
+- 计算每100字的信任信号数量
+
+**信任信号包括**：
+- 来源占位：如"根据XX报告"、"参考XX研究"、"来自XX数据"
+- 数据点：百分比、数量、倍数等（如"80%"、"3倍"、"100个"）
+- 案例：如"某企业案例"、"实际测试表明"、"使用中发现"
+
+**目标值**：建议 > 2.0（每100字至少2个信任信号）
+
+---
+
+### 2. Citation Share（引用比例）
+
+**定义**：品牌引用比例（品牌提及次数 / 总提及次数）
+
+**计算方式**：
+- 统计内容中品牌名称的提及次数
+- 计算品牌提及在总提及中的比例
+
+**目标值**：建议 5-15%（自然提及，不过度）
+
+---
+
+### 3. Authority Score（权威性得分）
+
+**定义**：权威性得分（0-100分）
+
+**计算方式**：
+- 来源占位得分（最多30分）：每个来源占位 +5分
+- 信任信号密度得分（最多40分）：基于信任信号密度
+- 数据点得分（最多30分）：每个数据点 +2分
+
+**目标值**：建议 > 60分
+
+---
+
+### 4. Engagement Potential（参与度潜力）
+
+**定义**：参与度潜力（0-100分）
+
+**计算方式**：
+- 标题得分（最多20分）：每个标题 +2分
+- 列表得分（最多25分）：每个列表项 +1.5分
+- FAQ 得分（最多25分）：每个FAQ对 +3分
+- 代码块得分（最多15分）：每个代码块 +5分
+- 表格得分（最多10分）：每个表格 +2分
+- 引用得分（最多5分）：每个引用 +1分
+
+**目标值**：建议 > 50分
+
+## 🔄 工作流程
+
+### 1. 自动分析
+
+系统会自动分析所有历史文章的内容质量指标：
+
+1. **获取文章**：从数据库获取指定品牌的所有文章
+2. **批量分析**：对每篇文章计算各项指标
+3. **汇总统计**：计算平均指标值
+
+### 2. 查看指标分析
+
+1. **指标概览**：查看平均 Trust Density、Citation Share、Authority Score、Engagement Potential
+2. **详细指标**：查看每篇文章的详细指标数据
+3. **可视化分析**：查看指标分布图、热力图、相关性分析
+4. **Top 排名**：查看各项指标的 Top 5 内容
+
+### 3. 优化建议
+
+基于指标数据，系统会提供优化建议：
+- 低 Trust Density：建议增加来源占位、数据点、案例
+- 低 Citation Share：建议自然增加品牌提及
+- 低 Authority Score：建议增加来源占位和数据点
+- 低 Engagement Potential：建议增加结构化元素（标题、列表、FAQ等）
+
+## 📊 功能模块
+
+### 指标概览
+
+显示关键指标的平均值：
+- **平均 Trust Density**：每100字信任信号数
+- **平均 Citation Share**：品牌引用比例
+- **平均 Authority Score**：权威性得分（0-100）
+- **平均 Engagement Potential**：参与度潜力（0-100）
+
+### 详细指标分析
+
+显示每篇文章的详细指标：
+- 关键词
+- 平台
+- Trust Density
+- Citation Share (%)
+- Authority Score
+- Engagement Potential
+- 信任信号数
+- 来源占位
+- 品牌提及
+
+### 指标可视化
+
+1. **分布图**：
+   - Trust Density 分布
+   - Authority Score 分布
+
+2. **热力图**：
+   - 各平台平均指标热力图（按平台对比）
+
+3. **相关性分析**：
+   - 指标相关性矩阵（分析指标之间的关联）
+
+### Top 内容排名
+
+显示各项指标的 Top 5 内容：
+- Top 5 Trust Density
+- Top 5 Citation Share
+- Top 5 Authority Score
+- Top 5 Engagement Potential
+
+### 数据导出
+
+支持导出指标数据为 CSV 文件，包含所有文章的详细指标数据。
+
+## 💡 使用建议
+
+### 1. 定期查看指标
+
+建议每次生成内容后，在 Tab6 查看内容质量指标，了解内容质量趋势。
+
+### 2. 对比平台效果
+
+使用平台指标热力图对比不同平台的内容质量，优化平台选择策略。
+
+### 3. 学习 Top 内容
+
+查看 Top 内容排名，分析高质量内容的特征，总结成功经验。
+
+### 4. 优化内容生成
+
+基于指标数据，调整内容生成策略：
+- 低 Trust Density：在 Prompt 中强调添加来源占位和数据点
+- 低 Authority Score：使用"证据驱动"优化技巧
+- 低 Engagement Potential：使用"对话式设计"或"步骤式指南"优化技巧
+
+## 🔧 技术实现
+
+### 模块位置
+
+- **分析模块**：`modules/content_metrics.py`
+- **UI 集成**：`modules/geo_tool.py` Tab6
+
+### 核心类
+
+- `ContentMetricsAnalyzer`：内容质量指标分析器
+  - `analyze_content()`：分析单篇文章
+  - `analyze_batch()`：批量分析文章
+  - `get_metrics_summary()`：获取指标汇总统计
+
+### 指标计算
+
+使用正则表达式模式匹配识别：
+- 信任信号模式
+- 来源占位模式
+- 结构化元素模式
+- 品牌提及模式
+
+## 📝 更新日志
+
+- **2025-01-26**：初始版本发布
+  - 实现 Trust Density、Citation Share、Authority Score、Engagement Potential 四个核心指标
+  - 添加指标可视化和 Top 排名功能
+  - 集成到 Tab6（AI 数据报表）
+
+---
+
+**版本**：1.0.0  
+**最后更新**：2025-01-26