feat(M6): 第2环标杆8维分析引擎

8维草案(banana不变量+俊达配方+3链接):标题公式/开头钩子/正文结构/
卖点呈现/情绪语气emoji/目标人群/话题标签/视觉配图节奏。
- _benchmark_prompt.py: 8维vision prompt(不打分,提炼可复用配方)
- benchmark_analyzer.py: 引擎核心(vision读截图+手填亮点→8维JSON,失败兜底)
- benchmarks.py: POST /benchmarks/{id}/analyze 端点(写features_json,流转analyze_status)
端到端实测:8维齐全0缺失,真调LLM(conf0.9非兜底),落库done,质量高(识别收藏钩子/成分背书/诚实标未体现)

backend/app/services/ai_engine/_benchmark_prompt.py

@@ -0,0 +1,25 @@
+"""
+app/services/ai_engine/_benchmark_prompt.py — 第2环标杆8维分析 prompt
+
+8维草案来源（倩倩姐2026-06-16）：banana不变量/可变量方法论 + 俊达拆解中心配方 + 3小红书链接。
+方法论核心：分析目的不是打分，是提炼"仿写时必须保留的配方"（不变量），喂给第5环文案+第6环配图对标。
+输入=爆款笔记截图（GPT vision 读图）+ 运营手填亮点（highlights）。
+"""
+
+BENCHMARK_8DIM_PROMPT = """你是小红书爆款拆解专家。请把这篇爆款笔记拆成"可复用配方"，供后续对标仿写。
+硬性规则：只分析本次提供的截图与亮点描述，不臆造、不沿用历史案例、不默认任何品类。
+看不清或无法判断的维度，填"截图未体现"，不要编。
+
+请从以下8个维度拆解，返回JSON（仅JSON，无其他文字）：
+{
+  "title_formula": "标题用了什么套路（提问式/数字式/悬念式/对比式/利益前置等）+大致字数",
+  "opening_hook": "开头前1-3句如何抓人（痛点直击/反差/利益前置/场景代入等），摘录关键句",
+  "content_structure": "正文骨架顺序（如 痛点-方案-效果 / 故事-产品-号召 / 测评-对比-结论）",
+  "selling_point_style": "卖点怎么呈现（几个卖点、轻重排布、是否数据化/场景化、植入方式）",
+  "emotion_tone": "情绪语气（亲切/专业/俏皮/种草感/姐妹分享等）+ emoji使用规律（频率/类型/位置）",
+  "target_audience": "这篇打给谁（年龄段/使用场景/核心痛点画像），一句话",
+  "topic_tags": "话题标签策略（选了哪类tag、几个、大词与精准小词的配比）",
+  "visual_rhythm": "视觉配图配方（封面风格、构图、色调、光线、配图排布节奏、是否压字/大字报模板）",
+  "confidence": 0.9,
+  "source": "vision"
+}"""