内容创作与营销

class ContentCreationAgent:
    """内容创作 Agent"""
    
    async def write_article(self, topic: str, requirements: dict):
        # 1. 主题研究
        research = await self.research_agent.investigate(topic)
        
        # 2. 大纲生成
        outline = await self.llm.generate(f"""
            基于以下研究，为一篇博客文章生成详细大纲：
            主题: {topic}
            研究发现: {research}
            目标读者: {requirements.get('audience', '通用')}
            字数: {requirements.get('word_count', 2000)}
            风格: {requirements.get('style', '专业但易懂')}
        """)
        
        # 3. 逐段撰写（保持连贯性）
        sections = []
        for section_title in outline.sections:
            section = await self.llm.generate(f"""
                撰写文章的以下部分：
                标题: {section_title}
                前文摘要: {summarize(sections)}
                要求: 自然衔接前文，包含具体案例或数据
            """)
            sections.append(section)
        
        # 4. 全文整合和润色
        article = await self.llm.generate(f"""
            整合以下内容为一篇完整的文章：
            {sections}
            
            请确保：
            - 段落间过渡自然
            - 全文风格一致
            - 添加引言和结论
            - 优化标题（SEO 友好）
        """)
        
        return article

class SocialMediaAgent:
    """社交媒体运营 Agent"""
    
    async def create_campaign(self, product: str, platforms: list):
        """为产品创建多平台营销内容"""
        
        # 分析产品卖点和目标受众
        analysis = await self.analyze_product(product)
        
        contents = {}
        for platform in platforms:
            if platform == "twitter":
                contents["twitter"] = await self.create_twitter_thread(
                    product, analysis
                )
            elif platform == "linkedin":
                contents["linkedin"] = await self.create_linkedin_post(
                    product, analysis
                )
            elif platform == "xiaohongshu":
                contents["xiaohongshu"] = await self.create_xhs_note(
                    product, analysis
                )
            elif platform == "wechat":
                contents["wechat"] = await self.create_wechat_article(
                    product, analysis
                )
        
        return contents
    
    async def create_twitter_thread(self, product, analysis):
        """创建 Twitter 推文串"""
        return await self.llm.generate(f"""
            为 {product} 创建一条 Twitter 推文串（5-7 条推文）。
            
            产品特点: {analysis.features}
            目标受众: {analysis.audience}
            
            要求:
            - 第 1 条: 吸引注意力的钩子
            - 中间: 核心卖点和案例
            - 最后: CTA（行动号召）
            - 每条不超过 280 字符
            - 使用适当的 emoji 和 hashtag
        """)

SEO Agent 工作流程：

1. 关键词研究
   - 搜索相关关键词
   - 分析搜索量和竞争度
   - 识别长尾关键词机会

2. 内容优化
   - 标题优化（包含核心关键词）
   - 元描述优化（155 字符以内）
   - H1-H6 结构化
   - 内链和外链建议
   - 图片 alt 标签

3. 竞品分析
   - 分析排名靠前的竞品内容
   - 识别内容差距和机会
   - 提供超越竞品的内容策略

4. 持续监控
   - 跟踪关键词排名变化
   - 分析流量来源和用户行为
   - 定期生成优化建议

async def generate_video_script(topic: str, duration: int):
    """生成视频脚本"""
    
    script = await llm.generate(f"""
        为一个 {duration} 分钟的短视频写脚本。
        主题: {topic}
        
        格式要求:
        [时间] [画面描述] [旁白/对话] [字幕]
        
        0:00-0:10  开场钩子（吸引注意力）
        ...
        结尾 CTA（引导关注/订阅）
        
        风格: 轻松有趣，适合短视频平台
    """)
    
    return script