xiaohongshu-fashion-agent

name	xiaohongshu-fashion-agent
description	运营、维护和优化小红书 AI 虚拟穿搭博主项目。用于 Codex 需要管理本仓库端到端工作流时：接入趋势源 CSV、趋势排序、商品匹配、穿搭方案、生图提示词/图片生成、小红书文案、表现分析、FastAPI 路由、测试修复，以及将项目演进为 agent 驱动的 skill 工作流。

小红书穿搭博主 Agent

快速定位

把本仓库视为一个由 AI Agent 运营的内容生产系统，目标是为虚拟小红书穿搭博主生成可审核的图文草稿。

核心运行路径：

1. TrendRadar 读取趋势源文件。
2. ProductMatcher 按人设和趋势选择商品。
3. OutfitComposer 生成穿搭描述和生图提示词。
4. ImageGenerator 调用配置好的图片 API。
5. ContentWriter 生成小红书标题、正文、话题标签和商品标签。
6. PerformanceTracker 汇总内容表现。

生文能力由当前执行本 skill 的 agent 和仓库内本地逻辑完成。不要重新引入必需的文本模型 API 配置，除非用户明确要求。生图仍可使用 image_* 配置。

开始工作前

修改代码前优先查看：

• app/pipeline.py
• app/skills/*.py
• app/trend_sources.py
• scripts/process_trends.py
• tests/

需要更完整的项目工作流时，读取 references/workflow.md。需要趋势源字段契约时，读取 references/trend-data-contract.md。

运营工作流

当用户要求运行或优化 agent 工作流时：

1. 用 python3 scripts/process_trends.py 校验趋势源。
2. 对改动范围运行定向测试。
3. 可行时用 pytest -q 运行全量测试。
4. 除非用户要求持久化，不要把 data/trends_normalized.csv 这类检查产物纳入提交。
5. 保持三张趋势源表契约稳定，确保未来爬虫只替换采集层，不影响 TrendRadar。

实现规则

• 文本类 skill 保持本地确定性逻辑：ProductMatcher、OutfitComposer、ContentWriter、PerformanceTracker 返回结构化 SkillResult，不依赖外部文本模型 API。
• 趋势边界保持清晰：适配器/爬虫写入源 CSV；app/trend_sources.py 归一化；TrendRadar 按人设排序并输出给下游。
• pipeline 输出保持稳定：post、outfit、images、trend 字段需兼容当前路由和模板。
• skill 或 route 改动先跑局部测试，再跑 pytest -q。
• 如果路由测试在当前环境卡住，优先检查同步 FastAPI handler 或同步 generator dependency 是否进入 anyio worker-thread 路径。