# GEO-SEO Optimizer - 项目交接文档

> 生成日期: 2026-02-13
> 开发阶段: **功能开发完成** ✅
> 当前状态: **待深度测试**

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## 📊 项目概览

| 指标 | 状态 |
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| 任务完成 | 32/32 (100%) |
| 代码行数 | ~2,500 行 Python |
| 单元测试 | 64 个，全部通过 ✅ |
| 代码覆盖率 | 88% (目标 80%) ✅ |
| Git 提交 | 10 次 |

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## ✅ 已完成开发

### 1. 基础架构 (Foundation)
- [x] `config.py` - Pydantic v2 配置管理，支持 YAML + .env
- [x] `logger.py` - Rich 彩色终端日志 + 文件日志
- [x] `rate_limiter.py` - 异步令牌桶限流器（单例模式）
- [x] `validators.py` - 关键词/URL/内容长度验证

### 2. 关键词研究 (Keyword Research)
- [x] `google_planner.py` - Google Keyword Planner API 封装 + 24h缓存
- [x] `analyzer.py` - 竞争度分析器（搜索量/竞争度/价值评分）
- [x] `batch_processor.py` - 批量处理器（并发+指数退避重试）

### 3. 内容生成 (Content Generator)
- [x] `seo_optimizer.py` - SEO优化器（关键词密度、Flesch-Kincaid可读性）
- [x] `geo_optimizer.py` - GEO优化器（实体提取、语义完整性）
- [x] `schema_builder.py` - Schema.org 结构化数据（FAQ/HowTo/Article）
- [x] `template_engine.py` - Jinja2 模板引擎

### 4. 平台适配 (Platform Adapter)
- [x] `base_adapter.py` - 抽象基类
- [x] `twitter_adapter.py` - Twitter 适配器（支持线程）
- [x] `medium_adapter.py` - Medium 适配器
- [x] `quora_adapter.py` - Quora 适配器
- [x] `reddit_adapter.py` - Reddit 适配器
- [x] `linkedin_adapter.py` - LinkedIn 适配器

### 5. 数据分析 (Analytics)
- [x] `metrics_tracker.py` - SQLite 异步指标追踪
- [x] `gsc_connector.py` - Google Search Console 连接
- [x] `geo_analyzer.py` - GEO 表现分析器
- [x] `reporter.py` - HTML/JSON 报告生成器

### 6. CLI
- [x] `cli.py` - Typer 命令行入口（keywords/content/adapt/analytics）

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## 🧪 当前测试状态

### 已完成的测试
- **单元测试**: 64 个，覆盖主要功能模块
- **集成测试**: 4 个，覆盖基础工作流
- **代码覆盖率**: 88% (超过 80% 目标)

### 测试文件
```
tests/
├── test_utils.py                    # 12 个测试
├── test_keyword_research.py         # 12 个测试
├── test_content_generator.py        # 26 个测试
└── test_integration.py              # 14 个测试
```

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## 🔍 需要多 Agent Team 完成的测试

### Agent-1: 端到端测试专家
**负责范围**: 完整用户旅程验证

**任务清单**:
- [ ] 配置端到端测试框架 (Playwright)
- [ ] 实现浏览器自动化测试
- [ ] 测试真实 Google API 集成 (需 API Key)
- [ ] 测试完整工作流：关键词→内容→适配→发布

**验收标准**:
```python
# 示例：端到端测试用例
def test_complete_workflow():
    # 1. 搜索关键词
    keywords = search_keywords("digital marketing")

    # 2. 分析最佳关键词
    best = analyze_and_select_best(keywords)

    # 3. 生成内容
    content = generate_content(best)

    # 4. 多平台适配
    adapted = adapt_to_platforms(content, ["twitter", "medium"])

    # 5. 验证输出格式
    assert validate_platform_format(adapted)
```

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### Agent-2: 性能测试专家
**负责范围**: 高负载场景验证

**任务清单**:
- [ ] 并发关键词处理测试 (100/500/1000 并发)
- [ ] 限流器压力测试（验证令牌桶算法）
- [ ] 缓存性能测试（缓存命中率、TTL）
- [ ] 内存使用测试（长时间运行）

**验收标准**:
```python
# 性能基准
- 批量处理 1000 关键词 < 60 秒
- 内存使用 < 500MB
- 缓存命中率 > 80%
- API 限流无超限错误
```

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### Agent-3: 安全测试专家
**负责范围**: 安全漏洞检查

**任务清单**:
- [ ] SQL 注入测试 (SQLite 查询)
- [ ] XSS 攻击测试 (内容输入)
- [ ] API 密钥安全测试 (.env 保护)
- [ ] 输入验证边界测试 (超长内容、特殊字符)
- [ ] 路径遍历测试 (缓存文件路径)

**验收标准**:
```python
# 安全测试用例
def test_sql_injection_protection():
    malicious = "'; DROP TABLE metrics; --"
    result = validate_keyword(malicious)
    assert result[0] == False  # 应被拒绝

def test_xss_protection():
    malicious = "<script>alert('xss')</script>"
    # 内容应被转义或拒绝
```

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### Agent-4: 平台适配测试专家
**负责范围**: 各平台格式验证

**任务清单**:
- [ ] Twitter 280字符限制测试（含中文）
- [ ] Medium Markdown 格式验证
- [ ] Reddit Markdown 转换测试
- [ ] LinkedIn 专业语气调整验证
- [ ] Quora 问答格式验证
- [ ] Twitter 线程分割逻辑测试

**验收标准**:
```python
# 平台格式验证
def test_twitter_character_limit():
    long_content = "a" * 300
    adapter = TwitterAdapter()
    result = adapter.format_content(long_content)
    assert len(result.body) <= 280

def test_twitter_thread_format():
    adapter = TwitterAdapter()
    thread = adapter.format_content(long_text, format="thread")
    assert "1/" in thread.body  # 线程编号
```

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### Agent-5: 数据分析测试专家
**负责范围**: GEO/SEO 评分算法验证

**任务清单**:
- [ ] SEO 评分准确性验证（对比行业标准工具）
- [ ] GEO 实体识别准确率测试
- [ ] GSC 数据一致性验证
- [ ] 报告生成格式验证 (HTML/JSON)
- [ ] 评分算法边界条件测试

**验收标准**:
```python
# 算法准确性
def test_seo_score_accuracy():
    content = load_fixture("high_quality_content.txt")
    result = seo_optimizer.optimize(content, "keyword", "Title")
    assert 70 <= result.score <= 100  # 高质量内容应得高分

def test_geo_entity_extraction():
    content = "Apple and Google released new products."
    result = geo_optimizer.optimize(content)
    assert "Apple" in result.entities
    assert "Google" in result.entities
```

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## 📋 下一步行动计划

### Phase 1: 测试框架搭建 (Agent-1)
```bash
# 安装测试依赖
pip install pytest-playwright locust

# 初始化 Playwright
playwright install
```

### Phase 2: 并行测试执行 (All Agents)
- Agent-1: 端到端测试 → `tests/e2e/`
- Agent-2: 性能测试 → `tests/performance/`
- Agent-3: 安全测试 → `tests/security/`
- Agent-4: 平台测试 → `tests/platform/`
- Agent-5: 算法测试 → `tests/algorithm/`

### Phase 3: 报告汇总
- 汇总各 Agent 测试报告
- 修复发现的问题
- 最终验收测试

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## 📦 交付物清单

| 文件/目录 | 说明 |
|-----------|------|
| `src/` | 源代码 (25+ Python 文件) |
| `tests/` | 基础测试 (64 个测试) |
| `task.json` | 任务清单 (32 任务全部完成) |
| `progress.txt` | 开发日志 |
| `cloud.md` | 开发规范文档 |
| `init.sh` | 初始化脚本 |
| `auto_runner.py` | 自动化任务脚本 |
| `pyproject.toml` | 项目配置 |

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## 🔧 快速开始

```bash
# 1. 进入项目目录
cd /Users/hammer/Desktop/auto

# 2. 运行初始化
./init.sh

# 3. 运行测试
python3 -m pytest tests/ -v

# 4. 使用 CLI
geo-seo --help
```

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## 📞 联系信息

**开发系统**: KIMI-2.5 持续开发系统
**最后更新**: 2026-02-13
**项目状态**: 功能开发完成，待深度测试

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> 💡 **提示**: 使用 `./init.sh` 脚本可快速恢复开发环境，查看当前任务状态。
