class XiaohongshuContentFactory:
    def __init__(self):
        self.ai = QwenAPI()
        self.image_gen = ImageGenerator()
        self.analytics = XHSAnalytics()
    
    def research_trending_topics(self, niche):
        """AI研究热门选题"""
        prompt = f"""
        你是小红书运营专家，请分析"{niche}"领域当前的热门选题方向。
        
        要求：
        1. 列出10个高潜力选题
        2. 每个选题附带预估互动量
        3. 分析为什么这个选题会火
        4. 给出最佳发布时间建议
        5. 标注竞争程度（高/中/低）
        
        优先选择：
        - 有争议性的话题（引发讨论）
        - 实用干货类（收藏价值高）
        - 情感共鸣类（容易传播）
        - 反常识类（吸引点击）
        """
        return json.loads(self.ai.call(prompt))
    
    def generate_note(self, topic, style="种草"):
        """生成完整的小红书笔记"""
        
        # 1. 生成标题（5个备选）
        titles = self.generate_titles(topic)
        
        # 2. 生成正文
        content = self.generate_content(topic, style)
        
        # 3. 生成配图提示词
        image_prompts = self.generate_image_prompts(topic, content)
        
        # 4. 生成图片
        images = [self.image_gen.generate(p) for p in image_prompts]
        
        # 5. 生成标签
        tags = self.generate_tags(topic, content)
        
        return {
            "titles": titles,
            "content": content,
            "images": images,
            "tags": tags
        }
    
    def generate_titles(self, topic):
        """生成爆款标题"""
        prompt = f"""
        为小红书笔记生成5个爆款标题，主题："{topic}"
        
        爆款标题公式：
        1. 数字+痛点："5个让你少走弯路的..."
        2. 反问+好奇："为什么90%的人都不知道..."
        3. 对比+冲突："月薪3千vs月薪3万的区别..."
        4. 情感+共鸣："后悔没早点知道的..."
        5. 紧迫+稀缺："再不看就晚了..."
        
        要求：
        - 每个标题15-20字
        - 包含emoji（1-2个）
        - 有吸引力但不标题党
        - 符合小红书用户搜索习惯
        """
        return self.ai.call(prompt)
    
    def generate_content(self, topic, style):
        """生成笔记正文"""
        prompt = f"""
        写一篇小红书{style}笔记，主题："{topic}"
        
        格式要求：
        1. 开头：用一句话抓住注意力（痛点/好奇/共鸣）
        2. 正文：分3-5个要点，每个要点2-3句话
        3. 每个要点前加emoji标记
        4. 穿插个人体验和感受
        5. 结尾：总结+互动引导（"你们觉得呢？"）
        6. 总字数：300-500字
        7. 语气：闺蜜聊天式，亲切自然
        
        禁止：
        - 不要用"首先、其次、最后"
        - 不要用书面语
        - 不要超过500字
        - 不要有广告感
        """
        return self.ai.call(prompt)
    
    def batch_produce(self, niche, count=30):
        """批量生产一个月的笔记"""
        # 研究选题
        topics = self.research_trending_topics(niche)
        
        notes = []
        for i in range(count):
            topic = topics[i % len(topics)]
            note = self.generate_note(topic["title"])
            note["publish_date"] = self.calculate_best_time(i)
            notes.append(note)
            print(f"生成 {i+1}/{count}: {topic['title']}")
        
        return notes

class CommentManager:
    def __init__(self):
        self.ai = QwenAPI()
    
    def auto_reply(self, comment, note_context):
        """智能回复评论"""
        prompt = f"""
        你是一个小红书博主，请回复以下评论。
        
        笔记主题：{note_context['topic']}
        评论内容：{comment['text']}
        评论者：{comment['user']}
        
        回复要求：
        1. 亲切友好，像朋友聊天
        2. 如果是提问，给出有用的回答
        3. 如果是夸赞，表示感谢并互动
        4. 如果是质疑，温和解释
        5. 适当使用emoji
        6. 长度：10-30字
        7. 引导关注或收藏（自然不刻意）
        """
        return self.ai.call(prompt)
    
    def generate_seed_comments(self, note_content):
        """生成引导性评论（用小号互动提升热度）"""
        prompt = f"""
        为以下笔记生成5条自然的互动评论，用于提升笔记热度：
        
        笔记内容：{note_content[:500]}
        
        评论类型：
        1. 提问型："请问xxx怎么做？"
        2. 补充型："我还想补充一点..."
        3. 共鸣型："太有同感了！我也..."
        4. 求推荐型："有没有推荐的xxx？"
        5. 感谢型："收藏了！太有用了"
        
        要求：自然真实，不像水军。
        """
        return self.ai.call(prompt)