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base: marking:b161d83aace5750c1c6cdc8e86f576460e866e27
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marking:new-UI
marking:旧AI切片
..
compare: marking:3e2627c55e8ab9fe8b8c740c75ffb8d2a311a90c
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marking:new-UI
marking:旧AI切片
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No commits in common. "b161d83aace5750c1c6cdc8e86f576460e866e27" and "3e2627c55e8ab9fe8b8c740c75ffb8d2a311a90c" have entirely different histories.
b161d83aac ... 3e2627c55e

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VideoAnalysisCore/AICore/GPT/ChatGPTType.cs
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@ -11,7 +11,7 @@ namespace VideoAnalysisCore.AICore.GPT
//public const string GPT5_mini = "gpt-5-mini"; //public const string GPT5_mini = "gpt-5-mini";
//public const string GPT5 = "gpt-5-2025-08-07"; //public const string GPT5 = "gpt-5-2025-08-07";
public const string GPT54_mini = "gpt-5.4-mini-2026-03-17"; public const string GPT54_mini = "gpt-5.4-mini";
public const string GPT54 = "gpt-5.4"; public const string GPT54 = "gpt-5.4";
public const string Deepseek_Reasoner = "deepseek-reasoner"; public const string Deepseek_Reasoner = "deepseek-reasoner";

2
VideoAnalysisCore/AICore/GPT/GPTClient.cs
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@ -75,7 +75,7 @@ namespace VideoAnalysisCore.AICore.GPT
var chatResp = await PostJsonStreamAsync(Config.Host + Config.Path, chatReq, Config.ApiKey); var chatResp = await PostJsonStreamAsync(Config.Host + Config.Path, chatReq, Config.ApiKey);
if (!chatResp.IsSuccessStatusCode) if (!chatResp.IsSuccessStatusCode)
{ {
await _workflowManager.AddTaskLog(chatReq.taskId, $"==>请求GPT服务器异常 {chatResp?.StatusCode} 模型 {chatReq.model} {await chatResp.Content.ReadAsStringAsync()}"); await _workflowManager.AddTaskLog(chatReq.taskId, "==>请求GPT服务器异常 " + chatResp?.StatusCode + " " + await chatResp.Content.ReadAsStringAsync());
if (--i < 0) if (--i < 0)
{ {
throw new Exception("请求GPT服务器失败次数过多"); throw new Exception("请求GPT服务器失败次数过多");

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VideoAnalysisCore/AICore/GPT/GTP_Analysis_1.cs
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@ -220,17 +220,16 @@ namespace VideoAnalysisCore.AICore.GPT
var checkMessage = var checkMessage =
$""" $"""
请你担任一位专业的视频内容分析教研老师，擅长评估视频内容的结构和逻辑流暢度。 请你担任一位专业的视频内容分析教研老师，擅长评估视频内容的结构和逻辑流暢度。
{(taskInfo.VideoType == AttachmentsInfoType.复习 ?" 本堂课是复习课,分段可能是针对大段的知识点讲解" :string.Empty)}
核心任务： 请根据我提供的【分段方案】【完整字幕文本】，对该分段方案进行严谨评估。 核心任务： 请根据我提供的【分段方案】【完整字幕文本】，对该分段方案进行严谨评估。
补充上下文：{pptFormat} 补充上下文：{pptFormat}
本节课所属章节：{sections} 本节课所属章节：{sections}
内容结构与主题合理性： 内容结构与主题合理性：
分段准确性：评估单个分段内的课堂字幕描述内容与分段的Theme/Conten匹配、是否存在错误,捏造的情况(硬性指标)。 分段准确性：评估单个分段内的课堂字幕内容与分段的Theme/Conten匹配、是否存在错误,捏造的情况(硬性指标)。
知识点分配：检查分段内的知识点是否与分段Conten有关联，知识点分配给这个分段是否合理(硬性指标)。 知识点分配：检查分段内的知识点是否与分段Conten有关联，知识点分配给这个分段是否合理(硬性指标)。
逻辑过渡：评估分段之间的过渡是否自然流畅，后一段是否是前一段内容的合理延伸或转折。 逻辑过渡：评估分段之间的过渡是否自然流畅，后一段是否是前一段内容的合理延伸或转折。
额外补充: 额外补充:
1. 忽略掉分段没有结束时间的问题我会自己处理 1. 忽略掉分段没有结束时间的问题我会自己处理
2. 评估的分数只针对分段方案的内容是否与实际字幕讲述内容符合 2. 评估的分数只针对分段方案的内容是否与实际字幕描述内容符合
3. 字幕内容仅供参考不被计入扣分项 3. 字幕内容仅供参考不被计入扣分项
综合评分： 综合评分：
请基于以上分析，提供一个0-100的综合得分（70分及格,打分一定要严谨,总分一定要准确）。 请基于以上分析，提供一个0-100的综合得分（70分及格,打分一定要严谨,总分一定要准确）。
@ -395,7 +394,7 @@ namespace VideoAnalysisCore.AICore.GPT
/// </summary> /// </summary>
/// <returns></returns> /// <returns></returns>
private async Task<List<VideoKnowRes>> Analytics(VideoTask taskInfo, private async Task<List<VideoKnowRes>> Analytics(VideoTask taskInfo,
TotalCaptionsDto captions, string sections,string last改进意见) TotalCaptionsDto captions, string sections)
{ {
var tryCount = 10; var tryCount = 10;
while (tryCount-- > 0) while (tryCount-- > 0)
@ -423,10 +422,8 @@ namespace VideoAnalysisCore.AICore.GPT
不分析课堂作业相关的内容我已经预处理了 不分析课堂作业相关的内容我已经预处理了
初步划分阶段：{keyFrameStr} 初步划分阶段：{keyFrameStr}
Stage：判断阶段类型如果内容以解题为主，归类为“例题精讲”；如果涉及新知识讲解，归类为“新知讲解”；以此类推。 Stage：判断阶段类型如果内容以解题为主，归类为“例题精讲”；如果涉及新知识讲解，归类为“新知讲解”；以此类推。
Content：简述单个阶段的核心讲解内容40~150字（如“例题”“证明”“练习”“总结”...）, 必须完全基于字幕文本可推断的信息，禁止捏造不存在的内容,表述可稍微收敛绝对化措辞，避免出现比字幕更强的结论外推（硬性条件）。 Content：简述单个阶段的核心讲解内容40~150字（如“例题”“证明”“练习”“总结”...）, 必须完全基于字幕文本可推断的信息，禁止捏造不存在的内容（硬性条件）。
Theme：理解Content，提炼一个精确的主题 （例如，“xxxx的基本应用” 标题尽量避免过度理想化，保持“教学实际流程”与“知识点概括”一致）。 Theme：理解Content，提炼一个精确的主题（例如，“柯西不等式的基本应用”）。
{(string.IsNullOrEmpty(last改进意见) ? last改进意见 :"我还有一段上次分析结果的的改进意见 也请你在分析时也参考不要在出现相同问题 "+ last改进意见)}
--------------------------------------------------------
输出要求：确保阶段划分合理、无重叠、 输出要求：确保阶段划分合理、无重叠、
输出格式要求：内容只返回json格式({resFormat}) 输出格式要求：内容只返回json格式({resFormat})
字幕格式(开始秒:内容|下一段字幕).以下是包含时间的视频字幕文本。 字幕格式(开始秒:内容|下一段字幕).以下是包含时间的视频字幕文本。
@ -763,11 +760,10 @@ namespace VideoAnalysisCore.AICore.GPT
var maxVideoTime = captions?.TimeBase?.LastOrDefault()?.End ?? 0; var maxVideoTime = captions?.TimeBase?.LastOrDefault()?.End ?? 0;
List<VideoKnowRes>? questionRes = null; List<VideoKnowRes>? questionRes = null;
var tryCount = 20; var tryCount = 20;
var last改进意见 = string.Empty;
while (tryCount-- > 0) while (tryCount-- > 0)
{ {
//视频字幕分析 //视频字幕分析
questionRes = await Analytics(taskInfo, captions, sections, last改进意见); questionRes = await Analytics(taskInfo, captions, sections);
if (questionRes is null) continue; if (questionRes is null) continue;
//处理分段 知识点 //处理分段 知识点
List<VideoKonwPoint> insertData = await GetVideoKnow(questionRes, taskInfo, sections, knowledgeInfos); List<VideoKonwPoint> insertData = await GetVideoKnow(questionRes, taskInfo, sections, knowledgeInfos);
@ -778,8 +774,6 @@ namespace VideoAnalysisCore.AICore.GPT
await _workflowManager.AddTaskLog(taskInfo.Id, $"==>课堂内容AI分析结果 得分=>{checkRes.Score}"); await _workflowManager.AddTaskLog(taskInfo.Id, $"==>课堂内容AI分析结果 得分=>{checkRes.Score}");
await _workflowManager.AddTaskLog(taskInfo.Id, $"==>改进意见 {checkRes.Suggestion}"); await _workflowManager.AddTaskLog(taskInfo.Id, $"==>改进意见 {checkRes.Suggestion}");
await _workflowManager.AddTaskLog(taskInfo.Id, $"==>扣分原因 {checkRes.MinusScore}"); await _workflowManager.AddTaskLog(taskInfo.Id, $"==>扣分原因 {checkRes.MinusScore}");
last改进意见 = checkRes.Suggestion;
// 质量复检 // 质量复检
//if (checkRes != null) //if (checkRes != null)
//{ //{