ScriptLens

问题背景

ScriptLens 面向短剧选品、编剧统筹和平台审核场景。它关注的问题不是简单总结剧本，而是把长剧本拆成可追溯的证据链，并围绕开场钩子、爽点密度、动机自洽、节奏控制和审核风险给出结构化判断。

我的职责

• 负责整体产品和工程实现，覆盖后端 API、剧本解析、检索链路、评分流水线、Agent 追问与前端报告呈现。
• 设计五维 scorecard 输出契约，将模型判断约束到可解释、可定位、可复查的证据上。
• 复用并裁剪 ScholarMind 的文档理解和 Agent Runtime 能力，使剧本分析链路保持单服务部署和低维护成本。
• 设计多轮追问和定向改写机制，要求回答引用原文场景，剧本外问题通过联网检索补充来源。

技术架构

• 后端：FastAPI 单服务承载上传、解析、检索、评分、追问和改写接口，避免首版过早拆成多个微服务。
• 检索：结合 embedding、BM25 与 RRF，对长剧本做场景级召回和证据定位。
• Agent：ReAct 子包处理多轮追问和改写建议，剧本内问题优先引用原文，剧本外问题补充外部来源。
• 前端：React + Ant Design 展示决策卡、五维评分、证据高亮、三视角报告和改写建议。
• 部署：dev 阶段使用 PostgreSQL / Redis / API 组合，prod 计划复用现有低成本云端资源，仅新增业务 API 容器。

核心难点

• 长剧本证据定位：评分结论必须能跳回原文场景，避免只给抽象评价。
• 评分稳定性：五个维度需要有清晰判据和档位锚点，减少模型在不同剧本之间的尺度漂移。
• Agent 边界：追问和改写需要区分剧本内证据、外部市场信息和主观建议，避免混在一起。
• 工程复用：在吸收 ScholarMind 能力的同时，保持 ScriptLens 自身需求边界清晰，不把学术文档工作流原样搬进短剧场景。

证据入口

• GitHub：https://github.com/wanghong5233/ScriptLens
• 访问入口：部署后补充
• 架构图 / 技术复盘：待补充

结果与复盘

• 已形成从剧本解析、证据召回、五维评分到报告输出的端到端链路。
• 当前重点是优化评分稳定性、报告可读性和部署流程，预计完成后补充线上访问入口。
• 后续会补充更多真实剧本样例、评分误差分析和改写效果对比。

设计取舍与后续计划

• 首版采用单服务架构，而不是拆分独立 RAG、Agent 和报告服务，优先保证部署简单和问题定位直接。
• 评分输出优先强调证据和档位锚点，而不是追求一次性给出复杂行业结论。
• 短剧外部市场、法规和同类爆款问题走联网检索并附源 URL，避免模型把剧本外知识伪装成剧本文本证据。