探伤视频文案周更工作流
公司：无损检测仪器厂商（超声波探伤仪为主）。每周一篇短视频知识科普文案，需按"新形式"（对标专业探伤老师账号）产出。
工作台位置（本机）
- 工作台 HTML：
C:\Users\Admin\WorkBuddy\2026-08-17-21-05-51\探伤视频文案工作台\index.html - 示例选题：同目录
topics.example.json - Word 转换脚本：同目录
make_docx.py（用 venv python 执行）
硬约束（风格红线，每次生成必须遵守）
- 企业官方账号：正式干练，不做重度短视频口语化文风。
- 真人专家出镜：文案通过只言片语自然流露经验与专业，不直接吹嘘、不喊口号。
- 构思时心中有黑板板书与二维结构图，但文案里不写「看黑板上画着…」这类话。
- 案例口头讲述即可，配图在黑板演示图上体现，不写表演提示。
- 单集 2-3 分钟口播量（约 600-900 字），内容太多就拆多集。
- 平台：抖音/视频号/快手都发；主受众（特检院、检测机构、中大型企业、持证探伤）在视频号私域，抖音面向新用户（私企、大学）。
每周流程（用户触发，不主动推送、不设定时）
第 1 步：搜索与筛选
- 通用搜索：微信、百度、B站、抖音、知乎（用 WebSearch，关键词围绕超声探伤/无损检测/缺陷判定/扫查路径等）。
- 可信度三标准（都满足才选）：
1. 内容完整自洽（如论文式微信推文最严谨）；
2. 发布者身份可信（有粉丝量/专业头衔/官号/行业标准）；
3. 有渠道背书或明显专业度。注意：太官方规范的内容可能缺"探伤人员视角共鸣"，转换时适度口语化、接地气。 - 优先选题方向：缺陷判定具体步骤、探伤场景应对与判断推进、现场经验类；一个主题对应 2-3 个可靠出处。
第 2 步：生成选题 JSON
- 默认 5 个候选（用户可在操作台切 5/3/1/8，若嫌生成慢就少给）。
- 写入
探伤视频文案工作台\topics_<轮次>.json，schema：
{
"round": "2026-W34",
"generatedAt": "2026-08-17",
"count": 5,
"topics": [
{
"id": 1,
"title": "一句话主题（含技术点）",
"type": "缺陷判定|场景应对|知识科普",
"hook": "开头抓眼球的钩子（案例特点或价值点）",
"value": "观众看完能获得什么",
"outline": ["要点1", "要点2", "要点3"],
"source": {
"title": "来源标题",
"publisher": "发布者",
"identity": "身份（行业大号/官号/专家）",
"url": "https://…（真实链接）",
"credibility": "高|中|低",
"note": "为什么可信"
}
}
]
}
- 轮次标识用 ISO 周，如
2026-W34。
第 3 步：展示选题
- 用 present_files 打开
index.html，并告知用户「加载选题」按钮选择刚生成的 JSON（或直接让用户打开工作台点载入）。 - 提示用户：不满意可在对话里直接反馈（如"第 2 个太浅"），重出一批。
第 4 步：读取选定
- 用户会在对话里报编号（如"选第 3 个"），或把导出的
selection_*.json放进工作空间。 - 读取后确认主题与出处再生成。
第 5 步：生成文案
- 输出纯口播文案（md 文件写到工作台目录，如
文案_2026-W34_主题.md），结构模板：
# 标题（一句话，可带钩子）
【开场 15-30 秒】钩子/案例引子 + 点出今天价值（观众能获得什么）
【正文】按步骤展开，2-4 个要点，每步讲清"怎么做+为什么"；穿插一个具体案例
【结尾】一句话总结 + 自然引导（评论区交流/关注，不生硬）
- 正确性核对：关键技术点（标准编号如 NB/T 47013.3、工艺参数）对照出处与常识复核，吃不准的宁可不写或写模糊，不虚构。
- 专家口吻：用"我做了这么多年探伤"这类自然经验流露，但不虚构具体证书/头衔/经历。
第 6 步：交付
- 用 venv python 转 Word（注意传 Windows 路径，Python 不认
/c/格式）：
C:\Users\Admin\.workbuddy\binaries\python\envs\default\Scripts\python.exe make_docx.py "C:\...\文案_xxx.md" - 文案同时让用户能在工作台「文案台」加载预览（present_files 打开 index.html 或在对话里给路径）。
- 交付物：md + docx 各一份。
第 7 步：定稿库
- 用户把最终提交版存进操作台「定稿库」（浏览器本地保存），导出
定稿库_export.json放工作空间后告知。 - 生成文案前若定稿库有内容，先读它学习风格（结构、句式、语气），再生成。
数据与归档（历史不占记忆空间）
- 所有历史数据都是普通文件，存在工作台目录下：每轮选题
topics_<轮次>.json、文案文案_<轮次>_主题.md/.docx、选择记录selection_*.json。 - 轮次收尾（文案定稿交付）后，把该轮全部文件移入
探伤视频文案工作台\归档\<轮次>\子目录。 - 记忆文件（
.workbuddy\memory\）只写一行索引（如：2026-W34 选题已出，见 topics_2026-W34.json），绝不复制选题内容、文案全文。 - 定稿库/历史记录本机版本：操作台「文案台-历史记录」「定稿库」用浏览器 localStorage 保存，同样不进记忆。
坑与注意
- Windows 下给 Python 传路径必须用
C:/...或C:\...，不能C:\Users\...写成 bash 风格/c/...。 - pip 装包若官方源下载中断，用清华镜像：
python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple <包名>。 - 搜索时注意甄别营销号软文，宁缺毋滥；出处链接必须真实存在，不允许编造。
- 用户反馈重出选题时，记下反馈点（太浅/太泛/出处弱/太专业），下次选题避开同类问题。
