mindfulness/spec_kit/Personalized Reco/overview.md

Personalized Reco｜Overview（大规范总览）

目的：保留大规范的背景/总览，并作为各子模块规范的索引入口。

依据：

• 设计说明文档/個性化推薦算法規則.md
• 设计说明文档/句子文案打分規則.md（risk_flags 命名与语义的唯一准绳，必须严格对齐）
• spec_kit/User Profile Scoring/spec.md（客户端问卷画像输出契约，V1.2）

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1. 背景

需要在后端实现一套可复用、可调参、可观测、可回退的推荐流程，覆盖 Feed / Push / Widget 三种分发场景。推荐模块必须与 API/任务解耦，避免逻辑散落；并在 Push 等高风险场景自动“降个性化/降风险”。

当前约束与确认点（来自需求澄清）：

• 数据库现状：数据库尚未设计，当前为空（需要新增 DB 设计与迁移子模块）。
• 规则口径：risk_flags 等内容画像语义必须严格对齐 句子文案打分规则。
• 调用方式：推荐请求时由客户端传入 user_profile 与历史集合（已推荐 ID、已触达/浏览 ID）。
• Widget 情绪区间：0.4~0.8 采用软降权（非硬过滤）。
• 频控：Push/Widget 需要冷却与频控（确认要做）。
• 集成形态：既需要 FastAPI API 接口，也需要 Celery 任务调用（两者都要）。

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2. 大需求输入/输出（对外契约摘要）

• 输入：
  • scene: feed | push | widget
  • user_profile: 客户端问卷画像（V1.2，支持字段缺失/跳过）
  • already_recommended_ids: 已推荐过的文案 ID（本次请求需去重）
  • touched_or_viewed_ids: 已触达/浏览的文案 ID（本次请求需去重/疲劳）
  • k：返回条数（feed 默认 30；push/widget 默认 1）
• 输出：
  • 推荐句子列表（content_id + text + final_score 等）
  • meta：候选规模、过滤/频控后规模、回退层级、empty_reason 等（用于打点）

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3. 子模块拆分（modules/）

原则：每个子模块都可独立实现、测试、验收；子模块之间通过明确接口关联。

目录结构：

spec_kit/Personalized Reco/
├ overview.md
├ spec.md
└ modules/
   ├ db-design/
   │  └ spec.md
   ├ content-repository/
   │  └ spec.md
   ├ reco-engine/
   │  └ spec.md
   ├ scoring/
   │  └ spec.md
   ├ rerank-freqcap/
   │  └ spec.md
   ├ observability/
   │  └ spec.md
   └ integration-api-worker/
      └ spec.md

模块关系（逻辑依赖）：

• integration-api-worker → 调用 reco-engine
• reco-engine → 依赖 content-repository 拉取候选
• reco-engine → 依赖 hard filter / scoring / rerank-freqcap（此处拆为独立模块：scoring、rerank-freqcap）
• content-repository → 依赖 db-design 提供表结构与字段契约
• observability → 被 reco-engine 与 integration-api-worker 共同使用

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4. 主规范与子规范的职责划分

• spec.md：大需求的高层契约与总体约束（面向集成与验收）。
• modules/*/spec.md：每块可落地实现的子模块规范（面向工程实现与单测）。

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5. 模块实现顺序（建议）

原则：先把“数据可查”打通，再实现“可排序”，最后做“可对外提供（API/任务）”与“可观测”。

1. modules/db-design/（数据库设计与迁移）
   • 交付：表结构 + Alembic 迁移可跑通；能插入/读取最小 ContentProfile 字段。
2. modules/content-repository/（数据访问层）
   • 交付：按场景/回退层级拉候选、按 ID（content_id 自增 int）批量查；risk_flags 旧→新映射与默认值兜底。
   • 口径：suitability 读取层统一输出稳定结构；缺失时补齐“全 0.5”，key 集合固定为：
     • context：family/work/relationship/friends/health
     • need：emotional_support/parenting_pressure/self_worth/anxiety_relief/rest_balance
3. modules/scoring/（打分）
   • 交付：final_score 与缺失字段保守策略（V1.2）实现；Push 的 P_uncertainty；Widget 情绪区间软降权。
4. modules/rerank-freqcap/（去重/重排/频控）
   • 交付：基于传入历史集合的去重；Feed 的 MMR；Push/Widget 冷却窗口规则（先保证“同句不重复”）。
5. modules/observability/（可观测）
   • 交付：统一 meta 结构与字段；能准确定位候选在何阶段被清空/回退。
6. modules/reco-engine/（引擎编排）
   • 交付：串起候选→过滤→打分→重排→回退；输出 items+meta；在画像缺失/候选不足时仍稳定返回。
7. modules/integration-api-worker/（API + Celery 集成）
   • 交付：FastAPI 路由 + Celery 任务都能调用同一引擎；相同输入下结果一致（忽略时间戳差异）。