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# bili-fav
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**咻咻满 Reaction 视频数据看板与收藏夹管理工具。**
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项目以本地 SQLite 视频库为可信来源：搜索发现命中的候选经 Telegram 人工确认后入库，也可以在 Telegram 私聊直接发送视频链接或 BV 号手动入库。入库后持续采集七项数据与咻咻满粉丝数，并提供本地数据看板。B 站收藏夹由人工维护，项目只用写鉴权对收藏夹做低频重排序，不再自动加入收藏夹，也不再轮询收藏夹来标记入库/出库。
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> 当前状态：**P0（数据底座）、P1（快照与粉丝追踪）、P2（只读本地看板）、P3（Telegram 发现与入库）已实施，并已完成「收藏夹解耦 + 手动入库」改造。**
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> 当前已可用：扫码授权、收藏夹重排序（`favsort.py`）；SQLite 建库迁移与黑名单种子；每日七项视频快照、粉丝数快照、失败占位、断点续跑与日备份；搜索发现、候选池、Telegram 入库/忽略/拉黑回调与私聊手动入库；只读本地看板与可重复生成的预览数据。
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> 详细业务口径、接口验证和风险记录见 [project.md](project.md)；开发架构与实施计划见 [DEVELOPMENT.md](DEVELOPMENT.md)。
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## 功能概览
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| 功能 | 状态 | 说明 |
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|---|---|---|
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| 收藏夹排序 | 可用 | 同一 UP 连续，组内按发布时间倒序，组间按该 UP 最早视频发布时间倒序。唯一使用写鉴权的功能。 |
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| 扫码授权与 Cookie 续期 | 可用 | 本地生成二维码；更新身份 Cookie 时保留设备指纹。 |
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| 视频入库 | 可用 | 搜索候选经 Telegram 确认入库；私聊发送视频链接、BV 号、av 号或 `b23.tv` 短链手动入库。只写本地库。 |
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| 视频日快照 | 可用（P1） | 逐条采集播放、点赞、投币、收藏、转发、评论、弹幕。 |
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| 粉丝追踪 | 可用（P1） | 每日记录咻咻满等配置 UP 的粉丝数。 |
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| 搜索发现与候选池 | 可用（P3） | 每小时搜索前 2 页，分类打分后写入候选池。 |
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| Telegram 通知与入库 | 可用（P3） | 入库 / 忽略 / 拉黑按钮；私聊消息手动入库。 |
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| 本地数据看板 | 可用（P2/P9） | 只读总览、视频榜、UP 主榜、内容效率、视频/UP 详情、粉丝曲线、数据说明、候选池和系统状态。 |
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| 访问统计（PV/UV） | 可用 | 前端埋点上报，按客户端 IP 与页面去重；先落内存、每分钟批量入库；系统页展示近 30 天。 |
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## 核心工作流
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```text
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关键词搜索（补漏） ──► 候选池 ──► Telegram「入库」──┐
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├──► 本地视频库（active）──► 每日指标与粉丝快照 ──► 本地看板
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Telegram 私聊发链接/BV 号 ──► 解析 ──► 入库 ─────────┘
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B 站收藏夹（人工维护）──► favsort.py 重排序（唯一使用写鉴权，频率极低）
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```
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- **收录范围**：只收录他人观看、试听或点评咻咻满内容的 reaction 视频；最终是否收录由人工确认。
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- **本地库是真相源**：入库来自「搜索候选确认」与「Telegram 私聊手动入库」；收藏夹不再自动同步。
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- **收藏夹解耦**：项目不再轮询收藏夹，也不会因取消收藏而改变视频状态；收藏夹由人工维护，重排序使用 `favsort.py`。
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- **黑名单仅作用于发现**：已入库的黑名单 UP 视频不会被清理，也会继续追踪。
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- **数据不回填**：B 站不提供任意日期的历史指标；新视频从首次入库日起开始积累快照。
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## 本地开发环境
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项目默认使用 **Python 3.14** 和 [uv](https://docs.astral.sh/uv/)。本地开发、测试和现有排序工具的运行均不依赖 Docker、Node.js、数据库服务或宿主机 cron。
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```powershell
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# 在项目根目录初始化或同步环境
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uv sync --all-groups
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# 确认锁定的解释器版本
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uv run python --version
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# 查看现有 CLI 帮助
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uv run bili-fav help
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```
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完整的 `uv` 使用方式、依赖规范、架构与开发约定见 [DEVELOPMENT.md](DEVELOPMENT.md)。
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## P0：数据底座、采集与手动入库
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P0 已实现 SQLite 迁移、配置热加载、B 站只读客户端、黑名单种子与每日快照调度。入库来源为搜索候选确认与 Telegram 私聊手动入库；**项目不再轮询收藏夹**，收藏夹由人工维护。
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```powershell
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# 建库、执行迁移、写入黑名单种子（离线）
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uv run python app.py init
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# 手动入库：视频链接、BV 号、av 号或 b23.tv 短链（只写本地库）
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uv run python app.py ingest BV1x8x166EzY
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uv run python app.py ingest https://www.bilibili.com/video/BV1x8x166EzY
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uv run python app.py ingest av12345
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# 按配置周期常驻运行发现 + 每日快照；--once 只跑一次到期任务
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uv run python app.py run
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uv run python app.py run --once
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# 查看库内状态（离线）
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uv run python app.py status
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```
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- 数据写入 `data/app.db`（SQLite WAL）；升级已有数据库前会自动备份到 `data/backup/`；
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- 入库只写本地 `video(status='active')`，不写 B 站收藏夹；已失效/移出库的视频被再次入库时会重新激活；
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- 视频不可访问（`view` 返回 `-404` / `62002` / `62012`）由每日快照标记为 `removed`；
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- 黑名单只作为发现阶段的种子写入，不影响已入库视频；
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- `folders` 配置仅作为历史来源与重排序目标，系统不再自动同步或换夹。
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## P1：每日快照与粉丝追踪
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P1 已实现每日七项视频指标快照、咻咻满粉丝数快照、失败占位、断点续跑、Cookie 失效告警和 SQLite 日备份。
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```powershell
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# 采集当日快照与粉丝数（只读联网，约 18～20 分钟 / 795 条）
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uv run python app.py snapshot
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# 忽略当日完成标记，重新采集
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uv run python app.py snapshot --force
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# 回填历史视频的 UP 粉丝数快照（第 9 轮，只补空值）
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uv run python app.py backfill-followers
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uv run python app.py backfill-followers --dry-run
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# 分别为只读和写入账号扫码授权（默认 read；write 仅用于 favsort.py）
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uv run python app.py auth
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uv run python app.py auth --account write
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# 检查指定账号或两套账号的登录态
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uv run python app.py auth-check --account read
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uv run python app.py auth-check --account all
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```
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- `snapshot` 对 `active` / `unfaved` 视频逐条请求 `view`，每条请求间隔 1.0～1.6 秒；
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- 成功写入 `snapshot` 的七项指标；同日 `ok=1` 的记录直接跳过，可断点续跑；
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- 当天已完成后新入库或从 `dropped` 恢复的视频会立即补采当天快照，不必等到次日；
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- 视频不可访问（`-404` / `62002` / `62012`）标记为 `removed`；
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- 其他错误重试 3 次，仍失败写入 `ok=0` 和错误信息，不写伪造的零值；
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- 粉丝数写入 `up_stat`，失败同样写 `ok=0`；续跑时已成功的 `(stat_date, mid)` 会跳过，不会被失败结果覆盖；
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- 当日全部视频与粉丝采集成功后写入完成标记；服务启动时若当天未完成会自动补跑；
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- 每次采集后生成 `data/backup/app-YYYYMMDD.db`，按 `storage.backup_keep_days` 清理旧日备份；
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- 备份失败时 `snapshot` 返回 1 便于任务告警；再次执行只重试备份，不重复请求 B 站；
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- Cookie 失效只告警，不阻塞匿名 `view` 采集；P0/P1 只使用 `bilibili.read`。
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首次真实全量采集结果：795 条视频全部成功、0 失败、0 移除，耗时约 19 分钟；粉丝 `follower=2767270`；日备份为 `data/backup/app-20261031.db`。
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## P3：搜索发现、Telegram 入库与手动入库
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P3 已实现 WBI 搜索发现、候选池、Telegram 通知与按钮回调（仅写本地库），以及 Telegram 私聊手动入库。
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```powershell
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# 执行一次发现；--no-notify 只写候选池，不发 Telegram
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uv run python app.py discover
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uv run python app.py discover --no-notify
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# 查看候选池（离线）
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uv run python app.py candidates
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uv run python app.py candidates --decision rejected
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# 常驻运行：快照 + 发现 + Telegram long polling
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uv run python app.py run
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```
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- 搜索使用 `x/web-interface/wbi/search/type`，WBI 密钥缓存 6 小时，失败时降级旧版 `search/type`；
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- 每轮按 `discover.keywords` 搜索前 `discover.pages` 页，过滤已入库/已见/超时间窗/黑名单/标题不含要求词的结果；
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- 分数规则与 `classify` 配置一致；`score >= notify.min_score` 才发送 Telegram；
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- 通知按钮：**入库**、**忽略**、**拉黑**；回调只接受 `telegram.chat_id` 对应的私聊用户；
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- 「入库」把视频写入本地库并置为 `active`，**不写 B 站收藏夹**；同时用取到的 `view` 数据补一条当天快照；
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- 私聊文本消息会自动解析其中的视频链接 / BV 号 / av 号 / `b23.tv` 短链并逐条入库，回执汇总结果；
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- 忽略写 `candidate.decision='rejected'`；拉黑写 `up_blacklist` 并拒绝该 UP 的其他待决策候选；
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- 候选超过 `schedule.candidate_ttl_days` 且未决策时自动删除，`seen_aid` 防止重复通知；
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- 手动入库不做「标题含咻咻满」等规则校验，用户明确指定即入库。
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> 入库只依赖只读接口（`view`）；写鉴权仅用于 `favsort.py` 收藏夹重排序。离线测试使用契约一致的 Mock 覆盖。
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## P2：只读本地看板
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P2 提供移动端优先的只读看板，默认绑定 `127.0.0.1:8080`。Web 页面不提供收藏、忽略、拉黑、移出库等写操作；数据管理仍通过 Telegram、CLI 或数据库完成。
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```powershell
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# 只启动只读 Web（不运行调度、不连 B 站）
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uv run python app.py serve
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# 无子命令启动完整服务：只读 Web + 调度 + Telegram
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uv run python app.py
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# 生成 7 天预览库并启动预览
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uv run python tools/seed_preview_db.py --days 7
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uv run python app.py serve --preview --config data/preview/config.json
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```
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- 首页默认“最新动态”：顶部四个数据卡片（今日入库 / 播放增量 / 粉丝日增 / 待确认候选）可点击跳转（视频榜按入库或增长排序、粉丝页、候选页）；下方为最近发布、增长动态、热度速览、历史收藏夹与采集状态；
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- 「视频」与「UP主」是两个独立入口；工具条顺序为「排序」下拉 → 时间下拉（无需 label）→ 右侧自适应搜索框（最大 320px，放大镜按钮在输入框内），三者在 PC 与移动端都保持一行；
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- 视频排序：内容效率（默认）、综合热度、发布时间、入库时间、播放/投币/收藏/评论、互动率、播放增量/播放增速；UP 排序：内容效率、互动效率、内容量、总播放、视频数、平均播放、总互动、最近发布；
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- UP 卡片显示 UP 头像（无头像时显示首字母占位）、视频数/总时长与最新粉丝数；「总播放」排序时副指标显示「平均播放」（相当于平均播放榜，主副指标对调）；UP 详情页也显示头像；
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- 时间筛选：全部 / 近 7 天 / 近 30 天 / 近 90 天 / 近 1 年 / 已入库的年份；不再提供按收藏夹过滤，UP 页也不再按视频数筛选；
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- 内容效率 = 播放 / 内容小时；单条视频用 60 分钟先验暴露量向全库均值收缩，只统计时长 ≥ 600 秒、发布满 2 天、播放 ≥ 2000 的视频（综合热度榜同样要求播放 ≥ 2000）；UP 内容效率用经验贝叶斯收缩，避免极小样本冲榜；
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- 「数据说明」（`/about`）说明数据来源、发布时间/入库时间/快照日期、指标公式、筛选口径与已知局限，数值由 `/api/about` 动态读取；
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- 视频详情提供分 P 数、七项指标、内容/互动效率、入库时粉丝数、单指标趋势、快照表和同 UP 对比；UP 页提供聚合趋势、单视频对比与入库时/当前粉丝数；
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- 粉丝页只绘制粉丝曲线，不叠加视频数据；支持 7/30/90/全部与自选日期，范围超过一年时按每月峰值日期聚合；最近记录默认 14 天并显示较上一成功日的增量；
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- 前端使用 History API 的干净路径路由（`/videos`、`/ups`、`/video/{aid}`、`/up/{mid}`、`/about`），不使用 `#/` hash；旧 `/rank` 链接仍可用；
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- 候选池和系统状态只读展示，操作入口指向 Telegram/CLI；
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- 系统状态页展示访问统计（近 30 天每日 PV/UV 与 Top 页面）：前端在整页加载与站内路由切换时通过 `navigator.sendBeacon("/api/visit")` 上报，服务端按客户端 IP 与归一化路由聚合，先写内存缓冲、每分钟批量落库（详见 [访问统计与真实来源 IP](#访问统计与真实来源-ip)）；
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- 首页、视频榜、UP 主榜、视频/UP 详情、粉丝页和数据说明页对访客可见；
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- 配置 `web.auth_token` 后，“候选”和“系统”页面及其接口需要登录，启用登录页和 HttpOnly Cookie；访客的底部导航只显示公开页面；
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- 本地回环地址且未配置 token 时视为无鉴权，全部页面可见；非回环地址且未配置 token 时拒绝启动；
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- 所有业务接口只接受 GET，写方法返回 `405`；仅显式放行 `POST /api/visit`（访问统计埋点）与 `POST /login`（会话），其余 POST/PUT/PATCH/DELETE 仍统一 `405`；
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- 首页/榜单聚合结果缓存 1 小时，粉丝结果缓存 24 小时；快照、发现、入库/忽略/拉黑、候选清理和粉丝 CSV 导入会立即让对应缓存失效。
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### 预览数据
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`tools/seed_preview_db.py` 通过 SQLite backup API 复制真实库到 `data/preview/app.db`，再回填 7 天合成快照：
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- 合成行标记 `src='preview'`，并写入 `kv preview:seeded=1`；
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- 真实库只读，预览库与真实库完全分离；
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- 默认包含少量缺失日、3 条失败快照、4 条预览候选和 1 条预览黑名单；
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- `--profile first-day` 可生成保持“首次导入”状态的冷启动库；
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- 预览配置不包含真实 Cookie，端口 8081，Telegram 关闭；
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- 重新生成前必须先停止预览服务，否则 Windows 会因数据库被占用而拒绝覆盖；
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- 第 9 轮起本地不再保留 `data/app.db` 真实副本，重新生成请加 `--source data/backup/<真实库备份>`；预览库会自动升级到当前 schema（含 `up_profile` / `pages`）。
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### 粉丝历史回填（CSV）
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B 站粉丝历史 CSV 形如：
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```csv
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时间,粉丝,7日变化,1日变化
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2026-10-31 22:42,2767269,139,-33
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2026-10-29 23:53,2767334,496,15
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```
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导入命令：
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```powershell
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# 先预览将要写入的内容
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uv run python tools/import_fans_csv.py --csv E:\Downloads\history.csv --dry-run
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# 实际写入；默认跳过已有成功记录，--force 才覆盖同日期记录
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uv run python tools/import_fans_csv.py --csv E:\Downloads\history.csv
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# 用完整 CSV 替换该 mid 的全部粉丝历史（推荐首次导入完整历史时使用）
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uv run python tools/import_fans_csv.py --csv E:\Downloads\history.csv --replace
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```
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- 只写 `up_stat`，不修改视频快照、收藏夹或黑名单；
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- 同一天出现多行时保留时间最晚的一条；
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- 缺失日期不插值，粉丝曲线会断开；
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- 默认跳过已有 `ok=1` 记录；`ok=0` 的历史记录会被修复；
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- `--replace` 会先删除该 mid 的全部 `up_stat`，再按 CSV 重建，适合用完整历史覆盖旧数据；
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- 如果数据库里已有晚于 CSV 末尾的记录，`--replace` 会拒绝执行；确认要删除时才加 `--allow-lossy-replace`；只想补齐 CSV 日期并保留后续采集时用 `--force`；
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- 页面的“日增”只在存在前一天数据时计算，跨多天不会标成日增；
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- 写入前建议先备份 `data/app.db`，例如 `data/backup/app-pre-fans-YYYYMMDD.db`；
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- 容器内运行时用 `--db /data/app.db` 或 `--config /config/config.json`，避免默认去找 `/app/config.json`。
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## 访问统计与真实来源 IP
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看板提供基础访问统计（PV/UV）。前端在整页加载与站内路由切换时通过
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`navigator.sendBeacon("/api/visit")` 上报路径；服务端按 `(日期, 客户端 IP, 归一化路由)`
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聚合，**先写入进程内缓冲、每分钟批量落库**到 `visit` 表，`/system` 系统状态页展示近
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30 天每日 PV/UV 与 Top 页面。
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统计按客户端 IP 去重，因此反代必须还原真实客户端 IP。链路为
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`域名 → CDN → 公网 EIP → 云服务器内网 → 宿主机 nginx → 127.0.0.1:8080(容器)`：
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容器内看到的 socket 对端是 Docker 网关，真实 IP 只能来自 nginx 注入的请求头。
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- nginx 用 `realip` 模块按 CDN 网段把真实 IP 归一化到 `$remote_addr`，再写
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`X-Real-IP` 传给容器；直连公网 EIP 时 `$remote_addr` 本身就是客户端；
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- 应用只读 `X-Real-IP`，且仅当 socket 对端属于可信代理网段时采信，否则回退对端，
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因此直连请求伪造的 `CF-Connecting-IP` / `EO-Connecting-IP` / `X-Forwarded-For` 无效；
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- 三种来源（直连 EIP / Cloudflare / EdgeOne）的完整 nginx 配置、网段刷新脚本与
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配置项说明见 [`deploy/nginx/README.md`](deploy/nginx/README.md)。
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`config.json` 中的 `web.track` 控制统计行为：`enabled` / `header_order` /
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`trusted_proxies` / `count_bots` / `flush_seconds` / `keep_days` /
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`max_hits_per_ip_path_per_day`；默认过滤常见爬虫 UA、每分钟落库、保留 180 天。
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## 快速部署（Docker）
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仓库根目录已包含 `Dockerfile`、`compose.example.yml`、`.dockerignore` 和 `config.docker.example.json`。Compose 文件是示例，需要显式指定：
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```powershell
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# 1. 准备服务器配置；至少填写 B 站 Cookie / Telegram，并保留 /data 绝对路径
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Copy-Item config.docker.example.json config.json
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# 2. 构建并后台启动
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docker compose -f compose.example.yml up -d --build
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# 3. 查看日志与健康状态
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docker compose -f compose.example.yml logs -f
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curl http://127.0.0.1:8080/api/health
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```
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||
如果希望省略 `-f`，可以复制为 `compose.yml`（该文件不提交）：
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||
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||
```powershell
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||
Copy-Item compose.example.yml compose.yml
|
||
docker compose up -d --build
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||
```
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- 容器执行 `python app.py --config /config/config.json`，同时运行只读 Web、调度和 Telegram；
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||
- `config.json` 挂载到 `/config/config.json`，`data/` 挂载到 `/data/`；
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||
- 服务器配置需使用 `web.host = 0.0.0.0` 并设置 `web.auth_token`，否则服务拒绝启动；
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||
- `storage.database_path` 使用 `/data/app.db`，`storage.backup_dir` 使用 `/data/backup`；
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||
- 首次部署可先在本地执行 `uv run python app.py auth --account read` 扫码，再把生成好的 `config.json` 放到服务器；
|
||
- 也可在容器内扫码：`docker compose -f compose.example.yml run --rm board python app.py auth --account read --no-browser`，二维码会打印在临时文件路径，可用 `docker cp` 取出；
|
||
- 镜像包含 `tools/`，可直接在容器内执行 `python tools/import_fans_csv.py ...` 回填粉丝历史；
|
||
- 数据卷包含数据库、备份与预览库，建议定期备份 `/data`。
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|
||
不使用 Compose 时：
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||
```powershell
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||
docker build -t reaction-board .
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||
docker run -d --name reaction-board --restart unless-stopped `
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-p 8080:8080 `
|
||
-v ${PWD}/config.json:/config/config.json `
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||
-v ${PWD}/data:/data `
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||
reaction-board
|
||
```
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## 配置
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||
复制样例配置，并填写 B 站账号信息：
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||
|
||
```powershell
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||
Copy-Item config.example.json config.json
|
||
```
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||
`config.json` 已被 `.gitignore` 忽略，**不得提交**。配置必须使用双账号格式：
|
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|
||
```json
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||
{
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||
"bilibili": {
|
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"read": { "mid": 0, "cookie": "...", "csrf": "..." },
|
||
"write": { "mid": 0, "cookie": "...", "csrf": "..." }
|
||
}
|
||
}
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||
```
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||
|
||
- `bilibili.read`：视频数据快照、粉丝数、搜索发现与入库等所有只读查询使用；
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||
- `bilibili.write`：仅 `favsort.py` 收藏夹重排序使用；
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||
- 两个账号的 Cookie、CSRF 与设备指纹严格隔离；顶层 `mid` / `cookie` / `csrf` **不再支持**；
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||
- `overrides`：可选，为代发或联合投稿视频指定归属 UP；
|
||
- `folders`：历史来源与重排序目标（`year` + `media_id` + `title`），系统不再自动同步或建夹；
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||
- `up_blacklist_seed`：首次启动写入数据库的 UP 黑名单种子；
|
||
- `track_fans`：需要每日追踪粉丝数的 UP mid；
|
||
- `discover`：搜索关键词、页数与时间窗（`keywords` / `pages` / `window_days`）；
|
||
- `storage`：数据库与备份目录；
|
||
- `web`：绑定地址、端口、访问令牌与 `web.track`（访问统计开关、可信代理网段、上报头顺序、落库周期与保留期）；
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- `schedule` / `notify` / `classify` / `heat_weights`：任务节奏、通知阈值、分类规则和热度权重。
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配置每 60 秒检查一次 mtime，凭据、分类规则等变更无需重启即可在下次任务读取；但 `schedule.discover_minutes` 与 `schedule.snapshot_at` 在启动时固化，修改后需重启 `run` 进程。
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完整配置口径以 [project.md](project.md) 和 [DEVELOPMENT.md](DEVELOPMENT.md) 为准。
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## 当前可用：收藏夹排序 CLI
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所有命令建议通过 `uv run` 执行：
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```powershell
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# 查看全部命令；无需 config.json
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uv run bili-fav help
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# 为写账号扫码登录与检查状态（认证入口统一在 app.py）
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uv run python app.py auth --account write
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uv run python app.py auth-check --account write
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# 列出本人创建的收藏夹
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uv run bili-fav folders
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# 只读：拉取收藏夹，生成排序计划
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uv run bili-fav plan <media_id> -v
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# 查看或离线重算已有计划
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uv run bili-fav show <media_id>
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uv run bili-fav replan <media_id>
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# 写操作：按计划逐步排序；完成后校验
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uv run bili-fav run <media_id>
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uv run bili-fav verify <media_id>
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```
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`plan` 会生成 `data/plan-<media_id>.json`，其中含原始顺序、目标顺序、移动脚本及视频元数据缓存。`run` 直接使用该计划，不会重复请求 `infos`；如排序算法变更，可用 `replan` 离线重算。
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### 排序规则
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1. **同一 UP 必须连续**：按 `upper.mid` 分组，组内按发布时间倒序；发布时间相同则按 `avid` 升序。
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2. **组间按最早投稿倒序**：取该 UP 在当前收藏夹中最早视频的发布时间作为组键，按组键倒序；并列时按组内最小 `avid` 升序。
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3. **失效或异常资源置底**：保持它们原有的相对顺序。
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4. **可配置归属修正**：`config.json` 的 `overrides` 可为指定视频指定实际归属 UP。
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> 组间规则是有意设计：某个 UP 只要存在较老视频，即使近期继续投稿，整个分组也会靠后。
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## 扫码授权
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当接口返回 `-101` 或 Cookie 即将过期时，使用统一认证入口：
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```powershell
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uv run python app.py auth --account read
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uv run python app.py auth --account write
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uv run python app.py auth-check --account all
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```
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授权流程在本地生成二维码图片并等待手机客户端扫码确认。成功后：
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- 更新 `SESSDATA`、`bili_jct`、`DedeUserID`、`sid` 等身份字段；
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- 保留 `buvid3`、`buvid4`、`_uuid`、`buvid_fp` 等设备指纹；
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- 将选中账号的 `csrf` 同步为新的 `bili_jct`，并从 `nav` 回写该账号实际 mid；
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- 原子写入 `config.json`，并保留 `config.json.bak`；
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- 通过 `x/web-interface/nav` 验证新登录态，失败时自动回滚；不会修改另一个账号。
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常用选项：
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```powershell
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uv run python app.py auth --account write --no-browser
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uv run python app.py auth --account read --timeout 180
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```
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## B 站访问与安全约束
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| 接口 | 当前用途 | 身份 Cookie |
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| `view` / `relation/stat` / `nav` | 每日快照、入库详情、粉丝数、read 登录态 | `read`。 |
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| `wbi/search/type` | 关键词搜索发现 | `read`（匿名可用）。 |
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| `fav/resource/ids` / `infos` | 收藏夹重排序计划（`favsort.py`） | `write`。 |
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| `fav/folder/created/list-all` | 列出目标自建收藏夹（`favsort.py`） | `write`。 |
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| `fav/resource/sort` | 收藏夹重排序 | `write`，需要完整 Cookie 和 CSRF。 |
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只读客户端默认剥离 `read` 身份 Cookie，仅保留该账号设备指纹；如果失败才使用完整 `read` Cookie 重试。写操作（`sort`）一律使用完整 `write` Cookie 与 CSRF，且仅由 `favsort.py` 触发。
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B 站请求通过 `httpx` 连接池发送，并按 `data/raw-request.txt` 对齐 Chrome 155 的 UA、`sec-ch-ua`、`origin`、`referer` 和 `priority` 等请求头；收藏夹请求的 `referer` 会带上目标 `media_id`。私聊手动入库的 `b23.tv` 短链通过同一传输层跟随重定向还原为视频 URL。
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`x/v3/fav/resource/sort` 的实测语义为：
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```text
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sort=A:2:B:2 → 将 B 插到 A 之后
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```
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运行排序时会重新读取实际顺序、逐步回读校验，并在收藏夹内容于执行期间变动时中止，避免用过期计划强制排序。写操作存在风险，请确认计划后再执行；中断后可直接再次运行 `run` 继续收敛。
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## 测试
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测试全部离线运行，外部接口只在 transport 边界用真实响应形状的 Mock 替换：
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```powershell
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uv run python tests/test_auth.py # Cookie 合并、设备指纹、Set-Cookie 解析
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uv run python tests/test_moves.py # 排序移动脚本：随机排列与头部用例
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uv run python tests/test_favsort_http.py # favsort httpx 请求头与匿名回退
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uv run python tests/test_config.py # 配置加载、校验、ENV 覆盖与热加载
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uv run python tests/test_client_ip.py # 来源 IP 提取、路由归一化与机器人判定（纯函数）
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uv run python tests/test_visits.py # 访问统计内存缓冲、批量落库与保留期清理
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uv run python tests/test_migrations.py # 迁移、备份、回滚与保留期
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uv run python tests/test_database.py # 单写队列、事务与并发
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uv run python tests/test_repository.py # 收藏夹/视频状态机与黑名单
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uv run python tests/test_bilibili_client.py # ids/infos/view/view-detail/fans/nav/短链契约与重试
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uv run python tests/test_httpx_transport.py # httpx B 站/Telegram 传输层
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uv run python tests/test_classify.py # 标题归一化、时长解析与打分
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uv run python tests/test_video_ref.py # BV/av/URL/b23.tv 引用解析（纯函数）
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uv run python tests/test_search.py # WBI 签名、搜索解析与降级
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uv run python tests/test_candidates.py # 候选池、去重、通知与 fav_action
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uv run python tests/test_discovery.py # 发现过滤、候选池与通知批次
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uv run python tests/test_library.py # 入库（候选/手动）、忽略、拉黑与幂等
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uv run python tests/test_telegram.py # 消息、分片、长轮询、回调与文本入库
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uv run python tests/test_snapshot.py # 七项快照、补采、断点续跑、粉丝、备份重试
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uv run python tests/test_maintenance.py # 日备份与保留期
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uv run python tests/test_timeutil.py # 上海时区与每日任务时间
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uv run python tests/test_analytics.py # 热度、互动率、增长与封面
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uv run python tests/test_preview_seed.py # 预览库回填、确定性与安全边界
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uv run python tests/test_fans_csv.py # 粉丝 CSV 解析、替换与幂等回填
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uv run python tests/test_web_queries.py # 看板查询层、冷启动与访问统计聚合
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uv run python tests/test_web_server.py # 只读路由、鉴权、静态资源、访问统计与预览模式
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uv run python tests/test_scheduler.py # 内置调度器到期/失败隔离
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uv run python tests/test_provider.py # 凭据变化重建客户端与配置 revision
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uv run python tests/test_favsort_run.py # 排序参数校验与混合资源类型
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uv run python tests/test_logging.py # JSON 日志脱敏
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uv run python tests/test_cli.py # CLI 离线路径
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```
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## 运行期文件
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```text
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config.json.bak 最近一次 auth 更新前的配置备份
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data/plan-<media_id>.json 排序计划、顺序快照和元数据缓存
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data/journal-<media_id>.jsonl 排序执行日志
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data/app.db SQLite 数据库（视频、快照、粉丝、黑名单、历史收藏夹）
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data/backup/app-YYYYMMDD.db 每日快照后的 SQLite 备份
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data/backup/app-pre-v*.db 数据库迁移前的自动备份
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data/backup/app-pre-fans-*.db 粉丝历史回填前的手动备份
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data/preview/app.db 合成预览数据库（不提交）
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data/preview/config.json 无凭据的预览配置（不提交）
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```
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## 文档索引
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- [project.md](project.md)：完整可行性分析、业务口径、接口验证、数据模型草案和风险清单。
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- [DEVELOPMENT.md](DEVELOPMENT.md)：开发架构、数据库迁移、API、调度、Telegram 与分阶段实施计划。
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