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
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刘国栋
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# 话题集群生成功能说明
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## 📋 功能概述
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话题集群生成模块是 GEO 工具的高级功能，用于将关键词聚类为话题集群，系统化规划内容策略，发现内容盲区，建立完整的内容矩阵。
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### 核心价值
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- **从"点"到"面"的覆盖**：从单篇内容优化（点）到系统化覆盖整个话题领域（面）
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- **发现内容盲区**：识别哪些话题集群缺少内容，帮助用户发现内容空白点
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- **系统化内容规划**：基于话题集群生成内容规划建议，建立完整的内容矩阵
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- **话题关联分析**：分析话题之间的关联关系，发现跨话题的内容机会
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## 🎯 功能位置
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### 关键词蒸馏模块（Tab1）
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在生成关键词或进行语义扩展后，可以：
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1. **🚀 生成话题集群**：基于现有关键词生成话题集群
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- 设置话题集群数量（3-10 个）
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- 一键生成话题集群
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2. **📊 话题集群统计**：查看话题集群统计信息
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- 话题总数
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- 关键词总数
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- 平均关键词/话题
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- 最大话题关键词数
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3. **📋 话题集群列表**：查看每个话题集群的详细信息
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- 话题名称和描述
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- 包含的关键词列表
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- 优先级标识
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4. **🔗 话题关联关系**：查看话题之间的关联关系
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- 关联强度（强/弱）
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- 关联类型（功能相关/场景相关等）
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5. **📈 话题网络图**：可视化展示话题集群的网络关系
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- 节点大小表示关键词数量
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- 连线表示话题关联
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6. **💡 内容规划建议**：基于话题集群生成内容规划建议
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- 内容盲区分析
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- 内容优先级
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- 详细内容建议
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### AI 数据报表模块（Tab6）
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在历史关键词基础上，可以：
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1. **🚀 生成话题集群分析**：基于历史关键词生成话题集群分析
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- 设置话题集群数量（3-10 个）
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- 一键生成话题集群分析
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2. **📈 话题分布图**：可视化展示各话题集群的关键词数量分布
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3. **📊 覆盖情况分析**：分析话题集群的覆盖情况
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- 识别覆盖盲区
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- 分析话题分布
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4. **💡 内容规划建议**：基于历史数据生成内容规划建议
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- 内容盲区分析
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- 内容优先级
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- 详细内容建议
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## 🔄 工作流程
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### 推荐工作流程
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1. **生成关键词**
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- 在 Tab1 使用"AI生成"、"托词工具"或"混合模式"生成关键词
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- 可选：进行语义扩展，增加关键词覆盖面
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2. **生成话题集群**
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- 设置话题集群数量（建议 5-7 个）
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- 点击"🚀 生成话题集群"
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- 查看话题集群统计和列表
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3. **分析话题关联**
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- 查看话题关联关系表
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- 查看话题网络图，了解话题之间的关联
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4. **查看内容规划建议**
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- 查看内容盲区分析，发现内容空白点
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- 查看内容优先级，了解哪些话题需要优先创作
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- 查看详细内容建议，获取具体的内容创作指导
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5. **系统化内容创作**
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- 根据内容规划建议，系统化创作内容
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- 优先覆盖高优先级、低覆盖的话题
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- 建立完整的内容矩阵
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### 历史数据分析流程（Tab6）
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1. **生成话题集群分析**
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- 在 Tab6 点击"🚀 生成话题集群分析"
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- 基于历史关键词自动生成话题集群
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2. **分析覆盖情况**
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- 查看话题分布图，了解各话题的覆盖情况
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- 识别覆盖盲区，发现需要加强的话题
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3. **优化内容策略**
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- 根据内容规划建议，调整内容创作策略
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- 优先覆盖高价值、低覆盖的话题
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## 📊 话题聚类算法
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### 语义相似性聚类
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系统使用 LLM 进行语义相似性聚类，将语义相似的关键词归为同一话题集群：
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1. **语义分析**：分析关键词的语义含义
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2. **相似度计算**：计算关键词之间的语义相似度
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3. **聚类分组**：将相似的关键词归为同一话题集群
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4. **话题命名**：为每个话题集群生成有代表性的名称
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### 备用聚类算法
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如果 LLM 聚类失败，系统会使用基于规则的简单聚类算法：
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1. **字符串相似度**：使用 SequenceMatcher 计算关键词之间的字符串相似度
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2. **阈值聚类**：将相似度超过阈值的关键词归为同一集群
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3. **简单命名**：从关键词中提取核心词作为话题名称
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## 📈 可视化展示
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### 话题网络图
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- **节点**：表示话题集群，节点大小表示关键词数量
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- **连线**：表示话题之间的关联关系
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- **布局**：使用圆形布局，便于查看话题关系
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### 话题分布图
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- **柱状图**：展示各话题集群的关键词数量分布
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- **颜色映射**：使用颜色深浅表示关键词数量
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## 💡 内容规划建议
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### 内容盲区分析
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系统会识别以下类型的内容盲区：
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1. **完全空白**：该话题集群完全没有内容
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2. **内容不足**：该话题集群内容较少，需要补充
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3. **关联缺失**：话题之间的关联内容缺失
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### 内容优先级
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系统会根据以下因素确定内容优先级：
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1. **话题重要性**：话题的关键词数量和覆盖范围
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2. **覆盖度**：当前话题的内容覆盖情况
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3. **关联度**：话题与其他话题的关联程度
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### 内容建议
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为每个话题集群提供：
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1. **内容类型**：建议的内容类型（文章、指南、案例等）
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2. **发布平台**：建议的发布平台（博客、知乎、小红书等）
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3. **关键词策略**：如何围绕话题使用关键词
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4. **内容创意**：具体的内容创作建议
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## ⚠️ 注意事项
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1. **需要 LLM**：话题集群生成功能需要配置生成 LLM 的 API Key
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2. **API 调用**：聚类过程会调用 LLM API，注意 API 费用
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3. **关键词数量**：建议至少 20 个关键词，才能生成有意义的话题集群
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4. **聚类质量**：聚类质量取决于 LLM 的能力和 Prompt 设计
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5. **数量限制**：一次最多处理 100 个关键词进行聚类
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## 🔗 相关功能
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- **关键词生成**：在 Tab1 生成初始关键词
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- **语义扩展**：在 Tab1 扩展关键词覆盖面
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- **内容生成**：在 Tab2 使用话题集群中的关键词生成内容
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- **多模型验证**：在 Tab4 验证话题集群中的关键词效果
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- **历史记录**：在 Tab5 查看历史关键词记录
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- **AI 数据报表**：在 Tab6 进行话题集群分析
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## 🎯 最佳实践
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1. **分阶段聚类**：
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- 首先生成 30-50 个核心关键词
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- 然后进行语义扩展，增加到 50-100 个关键词
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- 最后生成话题集群，系统化规划内容
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2. **合理设置集群数量**：
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- 关键词较少（<30）：设置 3-5 个话题集群
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- 关键词中等（30-70）：设置 5-7 个话题集群
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- 关键词较多（>70）：设置 7-10 个话题集群
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3. **关注内容盲区**：
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- 优先查看内容盲区分析
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- 优先覆盖高优先级、低覆盖的话题
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- 系统化补充内容空白点
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4. **利用话题关联**：
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- 查看话题关联关系，发现跨话题的内容机会
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- 创作关联话题的内容，提升整体覆盖面
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5. **定期分析**：
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- 在 Tab6 定期进行话题集群分析
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- 基于历史数据优化内容策略
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- 持续发现和补充内容盲区
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## 📊 预期效果
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### 短期效果
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- **发现内容盲区**：快速识别哪些话题缺少内容
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- **系统化规划**：建立清晰的内容创作计划
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- **提升效率**：避免重复创作相似内容
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### 长期效果
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- **完整覆盖**：系统化覆盖整个话题领域
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- **提升权威性**：建立完整的内容矩阵，提升品牌权威性
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- **持续优化**：基于数据分析持续优化内容策略
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**版本**：v1.0
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**更新日期**：2025-01-26
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Reference in New Issue
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