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完整流水线
一条视频从 TikTok 到国内平台，中间经过六个阶段。每个阶段的状态都在本地库，失败可恢复，不丢进度。
阶段总览
- 01采集
- 02下载入队
- 03AI 二创
- 04字幕烧录
- 05多平台发布
- 06状态回写与清理
一、采集
在桌面端「采集」页粘贴 TikTok 主页链接或 @用户名，可设每日定时自动跑；也可以用「视频直采」把单条视频 URL 丢进来。采集只入库元数据：video_id、永久链接 source_url、标题。原片由下载阶段现查现下。
二、下载入队
下载队列在真正下载那一刻才向 SaveTik 解析一次下载地址（返回的是有时效的 CDN 链接），拿到即拉取。已存在且校验通过的 raw.mp4 直接跳过。403 / 404 / 链接过期 / 文件过小视为源失效，重新解析后重试；网络超时或 429 按指数退避重试，不标记永久失败。
三、AI 二创
飞书内置的文本 / 视觉模型，或你配置的外部 API，按平台生成标题、正文与标签。解析只看「笔记标题：」这类字段；识别不出标题时不会退回原始标题，而是标记为待补标题等人工处理。
四、字幕烧录
画面上叠加标题与中文字幕，走 ffmpeg 转码。敏感词按系统规则自动替换。转码失败会留在队列里重试，不会影响其他笔记。
五、多平台发布
每个账号发布前重新检测自己的 Cookie，逐个从本地待发布列表 claim 一条记录（pending → running，靠 SQLite 条件更新防多账号抢同一条）。每个账号每次运行只发一条，失败则 release 回 pending。准备媒体和字幕 → 检测账号 → 按平台规则填写并发布 → 回写状态。
六、状态回写与清理
每个平台独立状态：pending / running / success / failed。全部已配置且有账号的平台都 success 后，笔记的原片目录才允许删除。
数据放在哪
| 数据 | 位置 |
|---|---|
| 笔记与平台发布状态 | 本机 runtime/db/notes.db |
| 账号库 | 本机 runtime/db/database.db |
| 原片、成片、字幕 | 本机 runtime/notes/ 与作业临时目录 |
| 账号 Cookie | 本机 runtime/cookies/ |
飞书只用于可选的失败通知与 LLM 算力，不存你的素材与发布状态。