上线版: 产品表单统一+form嵌套修复+用户管理+部署+三套叙事
- 产品编辑入口统一走 ProductFormFull(卖点/风格/人群/品牌词全字段); 修复开任务页 <form> 套 <form> 致"编辑产品"报错、改不了、跳回首个产品 - dashboard 入口卡片对齐实际路由: 系统管理(/config) 与 工作配置(/settings) 分开; settings ?tab=products 直达改用挂载后读 URL, 消除 hydration mismatch - 新增用户管理(users API/admin service/改密页) + alembic 022/023/024 - 上线部署: Dockerfile / docker-compose.prod+https / nginx https / .env.example - A8 三套正交叙事(痛点/场景/成分背书) + beige 调色去AI化 + 飞轮 text_import 高权重信号 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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yangqianqian
@@ -26,21 +26,37 @@ def _pick_reference_for_role(
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images_by_scene: dict[str, list[bytes]] | None,
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fallback: list[bytes] | None,
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) -> tuple[list[bytes] | None, str]:
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"""R5多图：按分镜 role 选该场景的产品图。取不到回落主图。
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"""R5多图：把【全部】产品参考图都传给每张分镜，按 role 偏好排序。
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返回 (参考图bytes列表, 命中scene标签用于日志)。
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🔴 产品内外一体，绝不按 role 只喂单张（倩倩姐2026-06-26拍板纠正）：
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旧逻辑命中偏好场景就 return 单张 → 质地特写分镜只拿到膏体微距、没有主图，
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模型缺完整瓶身锚点 → 脑补瓶身走样+乱印字（"3张好/4张每套坏一张"的根因）。
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现改为每张分镜都把所有场景图一起传，只把本 role 最相关的场景排最前
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（多模态对靠前的图权重更高），且主图(primary)始终在列表内做瓶身锚点。
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返回 (排序后的全部参考图bytes列表, 排序说明用于日志)。
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"""
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if images_by_scene:
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for scene in ROLE_SCENE_PREFERENCE.get(role, ["primary"]):
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prefs = ROLE_SCENE_PREFERENCE.get(role, ["primary"])
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ordered: list[bytes] = []
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used_scenes: list[str] = []
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# 1) 先按 role 偏好顺序排（本 role 最相关的视角靠前）
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for scene in prefs:
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imgs = images_by_scene.get(scene)
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if imgs:
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return imgs, scene
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# 偏好全落空：用任意可用图兜底（仍优先 primary）
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if images_by_scene.get("primary"):
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return images_by_scene["primary"], "primary"
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ordered.extend(imgs)
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used_scenes.append(scene)
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# 2) 主图始终保底进列表（即使不在偏好里，也要补做瓶身锚点）
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if "primary" not in used_scenes and images_by_scene.get("primary"):
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ordered.extend(images_by_scene["primary"])
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used_scenes.append("primary")
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# 3) 其余场景图也补进来：同一产品的所有视角都给模型看，防瓶身走样
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for scene, imgs in images_by_scene.items():
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if imgs:
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return imgs, f"{scene}(兜底)"
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if scene not in used_scenes and imgs:
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ordered.extend(imgs)
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used_scenes.append(scene)
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if ordered:
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return ordered, "+".join(used_scenes)
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return fallback, "fallback"
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@@ -53,17 +69,42 @@ class ImageClient(Protocol):
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async def gemini_generate(
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self, prompt: str, reference_images: list[bytes], model: str
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) -> bytes: ...
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def has_alt_channel(self) -> bool: ...
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def _image_provider_order() -> list[str]:
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"""从环境变量读主备顺序（扒 imageProviderOrder）"""
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def _image_provider_order(has_alt: bool = True) -> list[str]:
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"""从环境变量读主备顺序（扒 imageProviderOrder）。
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🔴 真双通道互备（倩倩姐2026-06拍板）：codeproxy / apiports 是两个独立中转站,
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各用自己的 base+key, 任一站上游挂(502/503)由另一站顶上 —— 这才是真备份。
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若 .env 把主备都设成同一个站(如都 codeproxy), 去重后只剩一个 → 退化成"假备份"
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(一站挂全挂)。故只要序列用到 GPT 中转站家族, 就自动补齐缺失的那个,
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保证 codeproxy+apiports 双通道都在。"gpt" 是 apiports 的等价别名(同 base+主key),
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归一化掉避免重复尝试同一站。codeproxy 走 /images/edits，apiports 走
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/chat/completions 多模态编辑；两者都必须带产品参考图，不碰纯文生图。
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🔴 has_alt=False（用户/env 都没配 codeproxy key）时，绝不把 codeproxy 补进序列——
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否则每张图都白白尝试 codeproxy → 撞"绝不静默降级"红线 → 空转重试 3 次拖慢整体
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（倩倩姐2026-06-30方案A）。录了 key（has_alt=True）才补齐，真双通道逻辑不变。
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"""
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primary = os.environ.get("IMAGE_PROVIDER_PRIMARY", "gpt").lower()
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fallback = os.environ.get("IMAGE_PROVIDER_FALLBACK", "gemini").lower()
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seen: list[str] = []
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order: list[str] = []
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for p in [primary, fallback]:
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if p and p not in seen:
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seen.append(p)
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return seen
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p = "apiports" if p == "gpt" else p
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# 没配 codeproxy key 时，显式点名 codeproxy 也跳过（避免空转重试）
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if p == "codeproxy" and not has_alt:
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continue
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if p and p not in order:
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order.append(p)
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if any(p in ("codeproxy", "apiports") for p in order):
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for ch in ("codeproxy", "apiports"):
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# codeproxy 仅在真有备用 key 时补齐
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if ch == "codeproxy" and not has_alt:
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||||
continue
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if ch not in order:
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order.append(ch)
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return order
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def _gemini_models() -> list[str]:
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@@ -90,12 +131,20 @@ async def _retry(coro_fn, attempts: int = IMAGE_RETRY_ATTEMPTS, backoff: float =
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async def _request_gpt(client: ImageClient, prompt: str, reference_images: list[bytes], provider: str | None = None) -> bytes:
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if reference_images:
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return await client.gpt_edits(prompt, reference_images, IMAGE_SIZE_DEFAULT, provider)
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# 无产品参考图时降级为纯文生图（需 ALLOW_TEXT_ONLY_IMAGE=true 或 M2阶段）
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allow_text_only = os.environ.get("ALLOW_TEXT_ONLY_IMAGE", "true").lower() == "true"
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if allow_text_only:
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logger.warning("无产品参考图，降级为纯文生图（可能产品跑偏，建议前端上传参考图）")
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return await client.gpt_generate(prompt, IMAGE_SIZE_DEFAULT, provider)
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raise ValueError("GPT 主通道缺产品图：禁止纯文生图以免产品跑偏（设 ALLOW_TEXT_ONLY_IMAGE=true 可解锁）")
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# 🔴 红线：瓶身忠于参考图原样，禁止纯文生图脑补产品（倩倩姐2026-06-15拍板）。
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# ALLOW_TEXT_ONLY_IMAGE 默认 false，即使显式设为 true 也拒绝——纯文生图会让产品包装
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# 完全由模型自由发挥，严重走样，不符合合规与真实双重要求。
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# 若要解锁请联系产品负责人，不在代码层开放。
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_env_val = os.environ.get("ALLOW_TEXT_ONLY_IMAGE", "false").lower()
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if _env_val == "true":
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logger.warning(
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"检测到 ALLOW_TEXT_ONLY_IMAGE=true，但该选项已被锁定（红线：禁纯文生图）。"
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"将强制抛出缺图异常，请为产品上传参考图。"
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)
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raise ValueError(
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"缺少产品参考图，无法生成忠于实物的产品图，请先上传该产品的主图。"
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"（红线：禁止纯文生图脑补产品包装，ALLOW_TEXT_ONLY_IMAGE 已锁定为无效）"
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)
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async def _request_gemini(client: ImageClient, prompt: str, reference_images: list[bytes]) -> bytes:
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@@ -118,7 +167,9 @@ async def generate_one_image(
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返回图片 bytes（PNG/JPEG）。
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"""
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refs = reference_images or []
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providers = _image_provider_order()
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# 没配 codeproxy 备用 key 时不把它补进尝试序列（避免每张图空转重试，方案A）
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has_alt = bool(getattr(client, "has_alt_channel", lambda: True)())
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providers = _image_provider_order(has_alt)
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||||
errors: list[str] = []
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for provider in providers:
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@@ -191,6 +242,9 @@ async def generate_storyboard_images(
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f"素材使用={item.get('asset_use','')}。"
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f"{brand_line}"
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f"禁止事项={item.get('forbidden','')}。"
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"参考图说明：随附的多张参考图都是【同一个产品】的不同视角（主图=产品/包装本体，"
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"其余=质地/细节/场景特写）；产品外形、颜色、包装上原有文字必须100%忠于主图原样，"
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"禁止重绘产品本体、禁止在包装上增删改任何文字（品牌词只放图上标题/贴纸等排版层，绝不印产品本体）。"
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"排版要求：独立小红书3:4图文海报，画面完整；标题只出现一次，不与其他页重复；"
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"中文文字少而清晰，主标题+最多3个短点位；可自然用✅✨🌿💧🪞🧴📦🔍种草符号但不堆砌；"
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"不要生成App截图或笔记详情页界面。"
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