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knowledge_type 会随章节数爆炸。建议先做「强制归并到标准概念」把稀有标签收拢到高频标准名， 再处理二级分类。新分析写入时会自动映射规范名。
在三级标签（最好已规范化）之上聚类二级，每个一级约 8~12 个。标签多时需十余分钟，后台执行可离开。
对过大二级拆成 2~4 个子类。军事「体系作战理论」已试点拆分成功。
小说自有设定（全书出现 ≥60 次的虚构名词/整句）不是现实指代，不应进黑话表。 此操作扫全库已存黑话并删除过度解读条目；新分析生成后会自动过滤。
A类=黑话还原+逻辑解释+案例分析；B类=仅逻辑解释。占位符：分级 {title}{context}{hints}{numbered}{para_count}{types}；黑话/案例 {context}{passage}；逻辑 {cls}{context}{passage}{types}。
配置 OpenAI 兼容的 API 后，抓取知识时可自动生成解读和标签。留空则使用手动模式。
支持 OpenAI / DeepSeek / Moonshot / 本地 Ollama 等
主模型触发内容审核（400 data_inspection）时自动切换；留空则仅脱敏重试。土改/党国等原文仍保留在库里。
以上参数需重启服务后生效