xwlb —— 央视《新闻联播》自动转写与结构化入库流水线

把央视网《新闻联播》完整版视频自动抓取下来，转写成文字，再交给大模型切分成一条条独立新闻（含标题、正文）写进 MySQL/MariaDB。

全流程一条命令跑完，可幂等重跑、失败可定位、跑完自动清理中间产物。

内容版权归中央广播电视总台所有。本项目仅用于个人学习与研究用途，请勿用于商业分发。

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目录

• 一、功能
• 二、技术架构
• 三、使用说明
• 四、相关文档

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一、功能

1.1 主流程（python main.py 一条命令走完）

步骤	做什么	产出
① 链接发现	抓 tv.cctv.com/lm/xwlb/day/YYYYMMDD.shtml，匹配出当天「完整版《新闻联播》」的 VID 详情页	视频页 URL
② 下载与抽音	yt-dlp 下载 mp4，ffmpeg 抽出 mp3（已存在则跳过下载）	xwlb_video/YYYYMMDD.mp4 / .mp3
③ 转写落库	mp3 → 16kHz 单声道 wav → 按静音切成 ~11 片 → 逐片语音识别 → LLM 校对 → 写入 xwlb_daily	分片级原文 + 校对文本
④ 结构化精编	把当天全部分片文本拼起来交给 DeepSeek，切分成独立新闻并起标题	xwlb_daily_ext 多行（标题 + 正文）
⑤ 自动清理	当天全部成功后才清空 mp3/mp4/wav	释放磁盘（实测单日约 121MB）

1.2 工程能力

• 幂等重跑：xwlb_daily 按 (日期, 分片号) 先删后插；xwlb_daily_ext 按日期整体替换。同一天跑多少遍结果都一致，不会产生重复行。
• 绝不丢已识别文本：校对环节任何失败（超时、限流、返回空）都自动回退 ASR 原文，不会因为"润色"把整片文字丢掉。
• 数值事实守卫：LLM 校对若改动了数字/年份/届次/规划期等事实（实测出现过 2027→2024、十五五→十四五、第十一届→第九届），该分片整片回退 ASR 原文。
• 不写脏数据：识别为空的分片不写库；失败当天不删除已有数据，留给下次重跑。
• 可重跑的分步入口：只重做转写、只重做切分、强制重切，都有独立命令。
• 配置分层：口令/Key 在 .env，其余（含三个模型名与各供应商 base url）在 config.yml；换模型、换供应商都不用动代码。
• 失败说得清楚：缺 Key、连不上库（含隧道提示）、模型返回非 JSON 等都有明确日志与修复指引。
• 116 项离线自检：配置、清理、事实守卫、LLM 返回解析、隧道自愈、日志轮转六个测试套件，不依赖网络与真实 API。

1.3 当前数据规模（2026-09-25 实测）

表	行数	覆盖天数	日期范围
xwlb_daily（分片级原文）	7,973	725	2024-09-26 ~ 2026-09-23
xwlb_daily_ext（单条新闻）	11,494	523	2024-09-26 ~ 2026-09-23

单日耗时约 25~35 分钟（下载 + 抽音 + 11 片识别 + 校对 + 切分），全程顺序执行、无并发。

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二、技术架构

2.1 数据流

                    main.py（当天）
                         │  start_date = end_date = %Y%m%d
                         ▼
  ┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐
  │ ① 链接发现   getVideo5.get_all_video_links(start, end)         │
  │    xwlb_urls()           → tv.cctv.com/lm/xwlb/day/YYYYMMDD.shtml
  │    get_xwlb_video_link() → 匹配「完整版《新闻联播》」得到 VID 页  │
  ├───────────────────────────────────────────────────────────────┤
  │ ② 下载与抽音 download_and_extract_audio(url, date, dir)        │
  │    yt-dlp  best[ext=mp4]/best        → xwlb_video/YYYYMMDD.mp4 │
  │    ffmpeg  -c:a libmp3lame -q:a 0    → xwlb_video/YYYYMMDD.mp3 │
  ├───────────────────────────────────────────────────────────────┤
  │ ③ 转写落库   audioRead.process_long_audio(mp3, out_dir, date)  │
  │    convert_mp3_to_wav()      16kHz / 单声道 → input_YYYYMMDD.wav│
  │    split_audio_by_smart_silence(700ms, -40dBFS, keep 400ms)    │
  │        → 贪心合并为 ≤3 分钟分片 chunk_i.wav（实测约 11 片/天）   │
  │    for each chunk:                                            │
  │        transcribe_audio()          dashscope paraformer ASR    │
  │        analyze_and_correct_text()  LLM 校对 + 数值事实守卫      │
  │        _upsert_daily_chunk()       → xwlb_daily（先删后插）     │
  ├───────────────────────────────────────────────────────────────┤
  │ ④ 切分入库   newsProcess.news_to_db(date)                      │
  │    读当天 news_improve 按分片号拼接 → DeepSeek（json_object）    │
  │    → 解析 [{news_id, news_title, news_content}]                │
  │    → 删除该日期旧记录 → 批量写入 xwlb_daily_ext                 │
  ├───────────────────────────────────────────────────────────────┤
  │ ⑤ 清理       cleanup.maybe_cleanup_after_run(date, day_ok)     │
  │    成功才清空 xwlb_video/*.mp3|*.mp4 与 audio_processing/*.wav │
  └───────────────────────────────────────────────────────────────┘

2.2 技术栈

层	选型	用途
语言/运行	Python 3.13 + .venv	本机为 externally-managed 环境，必须用虚拟环境
网页抓取	requests + beautifulsoup4	解析央视按天页面，定位完整版视频
视频下载	yt-dlp	下载 mp4
音频处理	ffmpeg（系统依赖）+ pydub + audioop-lts	抽音、16k 单声道转换、静音切分（3.13 已移除 audioop，需补丁包）
语音识别	阿里云 DashScope paraformer-realtime-v2	中文长音频转写（接入点可配）
文本校对	阿里云 DashScope qwen3.7-max	修正 ASR 的错别字/断句（受事实守卫约束）
新闻切分	DeepSeek deepseek-chat（json_object）	切分为独立新闻 + 起标题
LLM 接入	可配置的 endpoints + routes	base url / 协议类型 / 密钥变量名都在 config.yml，可换供应商
数据库	MySQL / MariaDB 10.11 + mysql-connector-python	结果入库
配置	PyYAML（config.yml）+ 自研 dotenv 解析（.env）	敏感/非敏感分开
远程访问	autossh	本地 13306 → 远端 3306 隧道

2.3 目录结构

xwlb/
├── main.py               # 每日入口（当天）
├── getVideo5.py          # 链接发现 + 下载 + 主流程编排
├── audioRead.py          # 转写 + 校对 + 分片写库
├── newsProcess.py        # DeepSeek 切分 + 写 xwlb_daily_ext
├── deepseek.py           # DeepSeek 客户端（重试 / 退避 / json_object）
├── cleanup.py            # 中间产物清理（自动钩子 + 手动命令）
├── config.py / config.yml# 非敏感配置加载器 / 配置本体（含三个模型名）
├── env.py                # 敏感配置（.env）加载与缺失检查
├── mysql_handler.py      # 数据库层（项目内置，不再依赖父项目）
├── mysqlHandle.py        # 转发 mysql_handler.MySQLDB
├── newsRedo.py           # 手动重跑某天（跳过 / 只切分 / 全流程）
├── main_videos.py        # 补缺失日期（区间写在文件内）
├── .env / .env.example   # 敏感项 / 模板
├── requirements.txt
├── autossh.sh            # SSH 隧道脚本
├── xwlb_video/           # 中间产物：YYYYMMDD.mp4 / .mp3（成功后清空）
├── audio_processing/     # 中间产物：input_*.wav / chunk_*.wav（成功后清空）
├── docs/                 # ARCHITECTURE.md（技术说明）、BUGS.md（缺陷清单）
└── tests/                # 4 个离线测试套件

2.4 数据库结构

xwlb_daily —— 音频分片级文本（一天的完整版被切成约 11 片，每片一行）

字段	类型	说明
nid	int, PK, auto_increment	自增主键
news_days	date	日期（YYYY-MM-DD）
daily_sub_id	int	分片序号，从 0 开始
news_raw	text	ASR 原始识别文本
news_improve	text	校对后文本（关闭校对或守卫回退时等于 news_raw）
news_title	text	保留字段（当前流程未使用）

表中无 (news_days, daily_sub_id) 唯一索引，幂等性由代码「先删后插」保证。

建表语句（新环境可直接执行；库名默认 myquant）

CREATE TABLE IF NOT EXISTS xwlb_daily (
  nid           int(11)     NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  news_days     date        NOT NULL,
  daily_sub_id  int(11)     NOT NULL,
  news_raw      text        NOT NULL,
  news_improve  text        NOT NULL,
  news_title    text        NOT NULL,
  PRIMARY KEY (nid)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS xwlb_daily_ext (
  extid         int(11)        NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  news_date     date           NOT NULL,
  sub_id        tinyint(4)     NOT NULL,
  news_title    varchar(256)   NOT NULL,
  news_content  text           NOT NULL,
  PRIMARY KEY (extid)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci;

xwlb_daily_ext —— 最终产物：单条新闻

字段	类型	说明
extid	int, PK, auto_increment	自增主键
news_date	date	日期（YYYY-MM-DD）
sub_id	tinyint	当天第几条新闻，从 1 开始
news_title	varchar(256)	新闻标题（模型生成）
news_content	text	新闻正文

2.5 三个模型的职责

环节	模型配置项	走哪个接入点（routes.*）	默认模型	输入 → 输出
语音识别	models.asr_model	asr → dashscope	paraformer-realtime-v2	单片 wav → 该片文本
文本校对	models.correct_model	correct → dashscope	qwen3.7-max	单片 ASR 文本 → 校对后文本（同一分片粒度）
新闻切分	models.split_model	split → deepseek	deepseek-chat	当天全文 → JSON 数组（标题 + 正文）

模型名与接入点是分开配置的：换供应商时改 routes + endpoints，再同步改模型名，代码不动（见 3.4 更换 LLM 供应商）。

为什么要两道 LLM：ASR 只保证"字"对上，标点、断句、同音错字仍需修；而切分属于理解任务——需要判断新闻边界、给每条起标题，所以交给擅长长文本理解的 DeepSeek。两道 LLM 的分工边界清晰，任一道失败都不会污染另一道的结果。

2.6 关键设计取舍

取舍	做法	原因
校对会改错事实	数值事实守卫：数值签名不一致就整片回退原文	宁保留可信的 ASR 原文，也不接受"通顺但错误"的文本
重跑会重复写库	xwlb_daily 先删后插；xwlb_daily_ext 按日期替换	无需唯一索引即可幂等，重跑不产生脏数据
分片识别失败	记 ERROR、不写空行、其余分片照常	空行曾导致下游拼出残缺文本（历史库中有 101 行空白）
切分返回非 JSON	剥代码围栏 + raw_decode 兜底 + 强化提示词重试一次	历史上有 22 天因此得到 0 条精编
中间产物占用磁盘	当天全部成功才清理，失败保留	成功即无价值，可释放磁盘；失败则保留供重跑
顺序执行、不并发	逐片串行	单机负载可控、日志与失败定位简单；单日 25~35 分钟已满足离线需求

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三、使用说明

3.1 环境要求

• Linux（本机 Raspberry Pi / Debian）
• Python 3.11 ~ 3.13（本项目在 3.13.5 上验证）
• 系统依赖：ffmpeg；autossh（远程数据库时）
• 一个可用的 MySQL/MariaDB 库（两张表需已存在，见 2.4）
• 阿里云 DashScope API Key（语音识别 + 校对）、DeepSeek API Key（切分）

3.2 安装

cd /home/pi/project/xwlb

# 1) 端口隧道：本地 13306 → 远端 3306（数据库不在本机时需要，通了可跳过）
bash autossh.sh

# 2) 虚拟环境（本机 Python 为 externally-managed，必须用 venv）
python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -r requirements.txt

# 3) 配置
cp .env.example .env       # 填 3 个敏感项
vim config.yml             # 核对数据库地址、目录、模型

Python 3.13 已移除标准库 audioop，pydub 需要 requirements.txt 中的 audioop-lts，已自动按版本条件安装。

3.3 配置

（1）.env —— 只放敏感项（已被 .gitignore 排除）

MYSQL_PASSWORD=...
DASHSCOPE_API_KEY=sk-...
DEEPSEEK_API_KEY=sk-...

（2）config.yml —— 其余全部配置

mysql:      { host: localhost, port: 13306, user: myquant, database: myquant }
paths:      { video_dir: xwlb_video, audio_dir: audio_processing }
models:
  asr_model: paraformer-realtime-v2   # 语音识别
  correct_model: qwen3.7-max          # ASR 文本校对
  split_model: deepseek-chat          # 新闻切分 + 标题

# 接入点（base url）：换供应商 / 换区域 / 走代理只改这一段
endpoints:
  dashscope:
    kind: dashscope                                       # dashscope=用 SDK，openai=OpenAI 兼容
    http_base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1  # 文本生成走 HTTP
    websocket_base_url: wss://dashscope.aliyuncs.com/api-ws/v1/inference  # 实时 ASR 走 WS
    api_key_env: DASHSCOPE_API_KEY                        # 密钥在 .env 里的变量名
  deepseek:
    kind: openai
    base_url: https://api.deepseek.com/v1
    chat_completions_path: /chat/completions
    api_key_env: DEEPSEEK_API_KEY

# 每个环节走哪个接入点（值是 endpoints 下的名字）
routes: { asr: dashscope, correct: dashscope, split: deepseek }

llm_correct:
  enabled: 1                          # 1=开启校对（默认）；0=直接用 ASR 原文
cleanup:
  after_daily_run: 1                  # 当天成功结束后自动清理中间产物
  only_on_success: 1                  # 仅成功才清理；0=无论成败都清理
  remove_video: 1                     # 删除 mp3 / mp4
  remove_audio: 1                     # 删除 wav

优先级：进程环境变量 > config.yml > 代码内置默认值。 所以临时试验可以不改文件：

DASHSCOPE_LLM_MODEL=qwen-max .venv/bin/python audioRead.py 20260904
LLM_CORRECT_ENABLED=0 .venv/bin/python getVideo5.py 20260904 20260904
XWLB_ROUTE_CORRECT=deepseek .venv/bin/python newsProcess.py 2026-09-04   # 临时换校对供应商

启动时会打印生效配置（不含敏感值），含每个环节实际用的接入点：

配置来源: /home/pi/project/xwlb/config.yml | MySQL myquant@localhost:13306/myquant |
模型 asr=paraformer-realtime-v2 correct=qwen3.7-max split=deepseek-chat | 校对=开启 | 完成后清理=开启
接入点 asr     -> dashscope  kind=dashscope wss://dashscope.aliyuncs.com/api-ws/v1/inference（密钥变量 DASHSCOPE_API_KEY）
接入点 correct -> dashscope  kind=dashscope https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1（密钥变量 DASHSCOPE_API_KEY）
接入点 split   -> deepseek   kind=openai    https://api.deepseek.com/v1/chat/completions（密钥变量 DEEPSEEK_API_KEY）

3.4 更换 LLM 供应商

供应商不写死在代码里：地址在 endpoints，走哪条线在 routes，密钥变量名在 api_key_env。

想做什么	改哪里
换区域（如 DashScope 国际站）	endpoints.dashscope 的两个 url
走公司网关 / 代理 / 自建推理	改对应接入点的 base_url（OpenAI 兼容）
换校对供应商（如月之暗面、智谱、Kimi）	① routes.correct 指向新接入点 ② 在 endpoints 加一段 ③ 改 models.correct_model ④ .env 加对应 Key
换切分供应商	同上，改 routes.split + models.split_model
换 ASR 供应商	⚠️ 实时语音识别只有 kind: dashscope 一种适配器；换厂商需要新增适配器（换区域/网关仍可，改 url 即可）

示例：把校对从通义千问换成月之暗面

routes: { asr: dashscope, correct: moonshot, split: deepseek }
endpoints:
  moonshot:
    kind: openai
    base_url: https://api.moonshot.cn/v1
    chat_completions_path: /chat/completions
    api_key_env: MOONSHOT_API_KEY
models:
  correct_model: kimi-k2-0905-preview

# .env
MOONSHOT_API_KEY=sk-...

要点：

• kind 只有两种：dashscope（用 dashscope SDK）和 openai（OpenAI 兼容的 /chat/completions，覆盖 DeepSeek / Kimi / 智谱 / vLLM / 各类网关）。
• 请求地址 = base_url + chat_completions_path，所以不带版本号的网关地址（如 https://my-gateway/llm）也能直接填。
• 缺 base_url、routes 指向不存在的接入点、kind 拼错，都会在启动日志与调用时报出可读错误，不会静默走错地址。
• 换供应商不影响数值事实守卫：无论哪家的校对结果，改动数字/年份/届次一样会被拦下并回退 ASR 原文（已用 DeepSeek 作为校对供应商实测）。
• 运行时必需哪些 Key 是按路由推导的：只有被 routes 用到的接入点才要求配 Key，未被使用的不会报缺失。

3.4.1 推理模型（thinking）注意

现在的模型多是"推理模型"：回答前先生成一大段思维链，推理 token 按输出计费。 实测（详见 docs/REPORT_raw_vs_improve.md）：

环节	关掉思考	开着思考	结论
校对	312 token / 4~6 秒，输出几乎一致	5,932 token	关（省约 13 倍，机械任务不需要推理）
切分	4,656 token，正文覆盖率 95.34%、20 条	19,077 token，覆盖率 99.67%、27 条	开（关掉会丢 4.7% 正文、少切 7 条）

关思考的参数名因供应商而异，写错会被静默忽略（不报错但也不生效），所以配在接入点上：

endpoints:
  qwen:      { extra_body: {enable_thinking: false} }   # 通义/百炼兼容模式
  deepseek:  { extra_body: {thinking: {type: disabled}} }  # DeepSeek 推理模型

也可在 llm_correct / llm_split 段写 extra_body 覆盖（优先级更高）。 使用推理模型时 llm_split.max_tokens 要给足（现为 60000）：实测推理 token 在 14k~24k 之间波动，上限 20000 会截断，甚至整个回复为空。

3.5 运行

场景	命令	说明
日常（当天）	.venv/bin/python main.py	抓当天 → 下载 → 转写 → 切分 → 清理
指定某天	.venv/bin/python getVideo5.py 20260904 20260904	日期格式 YYYYMMDD
指定区间	.venv/bin/python getVideo5.py 20260901 20260907	逐日全流程
补缺失日期	.venv/bin/python main_videos.py	反查库中缺失日期再补跑（区间写在文件内，需按需修改）
重跑某天	.venv/bin/python newsRedo.py 2026-09-04	已有精编 → 跳过；有原文 → 只重做切分；都没有 → 全流程
强制重切	.venv/bin/python newsRedo.py 2026-09-04 --force	忽略已有记录，重新切分并替换该日 xwlb_daily_ext
只重做切分	.venv/bin/python newsProcess.py 2026-09-04 [--force]	不碰音频，直接用库中文本重切
只重做转写	.venv/bin/python audioRead.py 20260904	用已有 xwlb_video/20260904.mp3 重跑分割+识别+落库
手动清理	.venv/bin/python cleanup.py [--dry-run]	清空两个中间产物目录，--dry-run 只列不删

注意：默认 cleanup.remove_video: 1，当天成功后 mp3 会被删掉。因此要重做某天的转写（audioRead.py）时，需要先重新下载该天的 mp3——最简单是把 cleanup.remove_video 临时设为 0，或直接跑 getVideo5.py 重下再重跑。

3.6 自检与测试

六个测试套件共 116 项断言，全部离线运行（不消耗 API 额度、不触碰真实文件）：

.venv/bin/python tests/test_config.py          # 37 项：配置加载、优先级、接入点/路由、敏感项隔离
.venv/bin/python tests/test_cleanup.py         # 10 项：清理开关五种组合（临时目录）
.venv/bin/python tests/test_fidelity_guard.py  # 14 项：数值事实守卫（含真实篡改样例）
.venv/bin/python tests/test_news_parse.py      # 16 项：LLM 返回解析（含真实坏返回）
.venv/bin/python tests/test_tunnel.py          # 20 项：隧道自愈各分支（临时端口，不碰真实隧道）
.venv/bin/python tests/test_logrotate.py       # 19 项：轮转指令、保留天数、行尾注释、占位符替换

其中隧道测试不会碰真实的 13306 与 autossh.sh：它用临时 config.yml + 临时端口的假脚本， 验证"端口已通时绝不执行脚本""systemd 托管时只等待不抢端口"等关键约定。

连通性自检：

# 打印生效配置并校验 Key 是否齐全
.venv/bin/python -c "import config; config.log_summary()"

# 数据库连通
.venv/bin/python -c "from mysqlHandle import MySQLDB; d=MySQLDB(); print(d.query_one('xwlb_daily','COUNT(*) c')); d.close()"

3.7 定时任务（systemd）

已配置为 systemd 定时器：每天 21:00 触发全链路，失败后 21:30、22:00 各自动重试一次。

bash scripts/install_systemd.sh          # 安装/更新单元（幂等，可反复执行）
systemctl list-timers xwlb-daily.timer   # 看下次触发时间
journalctl -u xwlb-daily -f              # 实时看日志（也在 main.log）
sudo systemctl start xwlb-daily.service  # 立即试跑一次
sudo systemctl disable --now xwlb-daily.timer   # 临时停用

涉及三个单元（源码在 systemd/）：

单元	作用
xwlb-daily.timer	每天 21:00 触发；Persistent=true，树莓派关机错过时刻会在开机后补跑
xwlb-daily.service	oneshot，调用 scripts/run_daily.sh；TimeoutStartSec=10800 以容忍内部等待重试
xwlb-tunnel.service	autossh 隧道托管（开机自启、断线自动重连），xwlb-daily 依赖它

重试不是简单地"再跑一遍"：

• 只缺切分（识别已全部完成）→ 只重跑切分环节，省掉全部 ASR 调用（约十几分钟与相应费用）
• 识别没跑完 → 重跑全链路
• 判断依据是识别全部完成后写的标记 state/.asr_complete_<日期>； 只看"库里有没有分片"是不够的——识别中途卡死也会留下部分分片， 那样会被误判成"只缺切分"，把半天内容当成完整一天入库（scripts/day_status.py 专门防这个）
• 识别不完整的那一天不会执行切分（不发布半天的 ext），宁可让重试补全， 也不产生"看起来完整"的一天；分片原文仍在 xwlb_daily 里，不会丢
• 标记放在 state/ 且不随清理删除：它是长期凭证，删了就分不清 "已完成"与"识别只跑了一半但切分照样写了 ext" （cleanup 只清 xwlb_video/*.mp3|*.mp4 与 audio_processing/*.wav）
• 单次尝试有 40 分钟上限（XWLB_ATTEMPT_TIMEOUT），卡死的 ASR 不会拖垮整晚
• 有文件锁防重入，手动执行与定时触发叠在一起也不会重复烧 ASR

退出码：0 成功；1 重试用尽仍失败（会出现在 systemctl --failed）；2 已有实例在运行。

用 cron 也行，但那样拿不到"超时上限、重试、防重入、开机补跑"这些保障： 40 20 * * * cd /home/pi/project/xwlb && .venv/bin/python main.py >> main.log 2>&1

3.8 数据库隧道自愈

数据库在内网，靠 autossh.sh 把本地 13306 转发到远端 3306。隧道断掉时， 任何入口都会自己把它拉起来——不只是定时任务，手动跑 main.py / getVideo5.py / newsProcess.py / day_status.py 都一样（实现挂在数据库连接层 MySQLDB.connect()）。

行为（tunnel.py，所有入口共用一套逻辑）：

情况	动作
端口可连	什么都不做（正常路径零开销，不会多起进程）
端口不通，且 systemd 隧道单元 active	只等待它自动重连——不另起 autossh 抢同一个端口（那会让 systemd 单元因端口被占反复重启失败）
端口不通，systemd 单元未在运行	执行 config.yml 里 mysql.tunnel.script（默认 autossh.sh），最多等 30 秒
仍不通	如实报错，不再假装成功

python tunnel.py            # 手动探测 + 按需修复，退出码 0=通 / 1=仍不通
python tunnel.py --dry-run  # 只看会做什么，不执行

配置：

mysql:
  tunnel:
    enabled: 1
    script: autossh.sh                    # 相对项目根
    systemd_unit: xwlb-tunnel.service     # 该单元 active 时只等待，不抢端口
    wait_seconds: 30
    connect_timeout: 2

（直连远端数据库时，host 不是本机地址 → 判定为"不适用隧道"，不会去跑 autossh.sh。）

3.9 日志轮转

bash scripts/install_logrotate.sh      # 安装/更新（幂等，可反复执行）

两处一起收口，都是保留 14 天：

日志	位置	策略
任务日志 main.log	项目根（>>main.log 追加）	logrotate：每天轮转、保留 14 份、立即压缩 → main.log-20260925.gz
systemd journal	/var/log/journal	journald：MaxRetentionSec=14day + SystemMaxUse=500M

实测效果：34MB 的 main.log 轮转后成 2.9MB 压缩归档，归档行数与轮转前完全一致（32453 行），磁盘立即回收。

配置里有两个容易踩的点：

• 必须用 copytruncate：脚本以 >>main.log 方式持续写入，一次任务跑几十分钟、句柄一直开着。 默认的"改名+新建"会让运行中的进程继续写旧文件，当晚日志被切进归档、新文件却空着。
• 指令后面不能写注释：logrotate 会把注释当成参数值（实测报 bad rotation count '14 # 保留 14 份'），注释只能单独成行。 tests/test_logrotate.py 专门锁住了这条。

轮转由系统自带的 logrotate.timer（每天 00:46）驱动，无需额外定时任务。

sudo logrotate -d /etc/logrotate.d/xwlb   # 干跑校验配置
sudo logrotate -f /etc/logrotate.d/xwlb   # 立即轮转一次
zcat main.log-20260925.gz | less          # 看归档
ls -lh main.log*                          # 看当前归档与占用

3.10 故障排查

现象	原因 / 处理
MySQL 连接失败 ...	隧道不通。现在会自动恢复：连接失败时探测端口，不通则执行 autossh.sh 并等待（见 3.9 隧道自愈）。仍失败再手动 bash autossh.sh，并确认 config.yml 的 mysql.port 是隧道端口 13306
缺少敏感配置 ...	.env 未填 MYSQL_PASSWORD / DASHSCOPE_API_KEY / DEEPSEEK_API_KEY
externally-managed-environment	不要用系统 pip，用 .venv/bin/pip
No module named 'audioop'	Python 3.13 需装 audioop-lts（已在 requirements 中）
某天识别成功但精编为 0 条	切分返回非 JSON；现会自动用强化提示词重试一次，仍失败则保留原文不写库，可 newsProcess.py <日期> --force 重试
校对结果与原文数字不一致	事实守卫已拦截并回退原文，日志会打印 ⚠️ 校对改动了数值事实，已回退 ASR 原文
想完全关掉 LLM 校对	config.yml 设 llm_correct.enabled: 0
接入点配置错误: ...	routes.* 指向了不存在的接入点、kind 拼错、或缺 base_url；按日志提示补 endpoints 字段
ASR 接入点 ... kind=openai：实时语音识别仅支持 kind=dashscope	ASR 换厂商需新增适配器；换区域 / 网关请保留 kind: dashscope 只改 url
换供应商后报 401 / 403	.env 里没有该接入点 api_key_env 指定的那个变量（不是把新 Key 塞进旧变量名）
换供应商后报模型不存在	models.correct_model / models.split_model 还是旧供应商的模型名，需同步修改
getVideo5 报某天 404	该天页面尚未上线（当天节目过期或未发布），日志会明确跳过
磁盘被中间产物占满	python cleanup.py --dry-run 查看，再 python cleanup.py
main.log 越来越大	已配 logrotate 保留 14 天（见 3.9）；未装则 bash scripts/install_logrotate.sh
日志轮转报 bad rotation count	指令行写了行尾注释；logrotate 不支持，注释要单独成行
某天识别到一半卡死（无新日志、无 CPU）	ASR 的 Recognition.call 没有超时参数，长连接可能悬挂；定时任务有 40 分钟上限并在 21:30/22:00 重试。手动跑请自行 timeout
定时任务没跑	systemctl list-timers xwlb-daily.timer；systemctl status xwlb-daily.service；日志 journalctl -u xwlb-daily -n 100
定时任务报数据库连接失败	隧道服务：systemctl status xwlb-tunnel；手动兜底 bash autossh.sh

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四、相关文档

文档	内容
docs/ARCHITECTURE.md	完整技术说明：数据流、模块与函数索引、数据库结构、配置项全表、外部调用实测参数、时序图
docs/REPORT_raw_vs_improve.md	校对效果评估：7973 条真实数据统计、实测 token 开销、合并/关闭校对的对比与结论
docs/BUGS.md	15 项缺陷清单（含严重度、位置、影响、证据、修复），以及本次修复的实测验证记录与后续待办

已知待办（详见 docs/BUGS.md）：

• main_videos.py 的日期区间仍写死在文件内，尚未改为命令行参数；
• 历史数据治理（截至 2026-09-25）：xwlb_daily 有 100 行空白分片、202 天缺 xwlb_daily_ext，可用上述分步入口补齐；
• 项目尚未 git init（.gitignore 已就绪）；main.log 无轮转（历史 34MB 作为证据保留）。