一、真实场景下的痛点洞察
作为一个重度影视剧爱好者，我发现在当前的流媒体时代，"找剧"本身的成本已经超过了"看剧"：
- 时效性与权威性的矛盾： 豆瓣等传统评分网站的权威总榜往往缺乏时效性，无法反映当下的热度趋势；
- 信息噪音过载： 社交平台（如小红书、微博）的推荐虽然实时，但内容过于宽泛、主观，且充斥着营销水分；
- 平台壁垒： 优质的推荐信息散落在不同的社区与 RSS 节点中，用户获取成本极高。
产品目标： 打造一个"Zero-Touch"的自动化工作流，每周五自动从全网提取最新趋势，通过 AI 交叉验证后，将去水后的 Top 10 榜单直接推送到用户手中。
二、核心产品策略与 AI 评分机制
本产品的核心壁垒不在于爬虫技术，而在于**"多源数据交叉验证"的 AI 评分算法**。
我设计了一套基于大模型（Claude Sonnet 4.5）的权重评分漏斗：
多源数据捕获： 设定 14 天的动态回溯期，拉取豆瓣实时热门、豆瓣一周口碑以及 Odyssey+ 的最新排行。
AI 结构化分析策略： 摒弃大模型的发散性聊天，通过系统级 Prompt 强制 AI 执行严格的打分策略：
| 数据源维度 | 权重定义 | 排名 1-5 得分 | 排名 6-10 得分 |
|---|---|---|---|
| 豆瓣实时热门 | 主指标 (反映当下流行度) | 20 分 | 15 分 |
| 豆瓣一周口碑 | 次指标 (保证内容质量底线) | 15 分 | 10 分 |
| Odyssey 排行 | 参考指标 (捕捉小众/海外趋势) | 5 分 | 3 分 |
动态加权与过滤： 在基础得分之上，设定了"高质量加权"（豆瓣评分 > 9.0 额外加 5 分）、"多源共识加权"（多平台同时上榜优先）以及"受众过滤"（自动剔除少儿内容）。
结构化输出： 最终通过 Vercel AI SDK 与 JSON Schema，稳定输出电视剧与电影各 Top 5 的精选榜单。
三、隐形体验设计与高可用基建
作为一款工具产品，最好的体验就是"让用户感觉不到工具的存在"。
- 全自动极简交付： 用户无需下载 App 或打开网页。系统依托 GitHub Actions 每周自动触发，将排版精美的榜单结合 Inline Keyboard 按钮，直接推送至 Telegram 或 Bark。
- 高可用性降级方案： 在数据抓取层，考虑到 RSS 源的极度不稳定性，我设计了 RSSHub 的多端点实例自动降级机制与 15 秒超时控制，确保哪怕部分数据源失效，核心的推送服务依然能够稳定运行。
四、下一步迭代
当前版本解决了"高质量内容发现"的基础需求（基于规则与热度的粗颗粒推荐）。产品的下一阶段，将依托大语言模型（LLM）的推理能力，向"千人千面"的个性化 Agent 演进：
- 构建双向交互与反馈闭环： 充分利用 Telegram Bot 的双向沟通特性。在每周推送的榜单下方引入轻量级的交互动作（如 Inline Keyboard 的"已看且喜欢"、"不感兴趣"按钮），并允许用户直接在对话框回复几句简短的观影感受。
- 构建动态用户画像： 引入 AI 的长期记忆机制（Long-term Memory）。系统不仅记录用户的显性点击，更能通过 AI 提取用户文字反馈中的语义偏好，建立不断生长的"个人口味向量"。
- 个性化重排策略： 在原有打分漏斗的最后，增加一道"个性化 Agent"拦截网。在生成全局榜单后，AI 会计算榜单内容与个人画像的匹配度进行重排，并自动生成专属的"推荐理由"，彻底消除宽泛推荐带来的体验损耗。