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- Aggiunto campo topic_overrides: Optional[dict[int, str]] a CalendarRequest - GenerationPipeline._run_generation ora controlla request.topic_overrides prima di chiamare LLM per generare il topic - Slot con override saltano la chiamata LLM per il topic - Log informativo quando un override viene applicato - Slot senza override continuano a funzionare come prima
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3.6 KiB
Python
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Python
"""Pydantic schemas per il calendario editoriale.
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Questi modelli rappresentano il piano di pubblicazione dei 13 slot PN
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generato da CalendarService, prima della generazione LLM del contenuto.
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"""
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from __future__ import annotations
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from typing import Optional
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from pydantic import BaseModel, Field
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class CalendarSlot(BaseModel):
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"""Un singolo slot del calendario editoriale con metadati strategici."""
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indice: int = Field(
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...,
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ge=0,
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lt=13,
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description="Indice 0-based dello slot nel ciclo di 13 post",
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)
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tipo_contenuto: str = Field(
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...,
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description="Tipo Persuasion Nurturing: valore, storytelling, news, "
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"riprova_sociale, coinvolgimento, promozione",
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)
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livello_schwartz: str = Field(
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...,
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description="Livello di consapevolezza del pubblico: L1-L5",
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)
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formato_narrativo: str = Field(
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...,
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description="Formato narrativo selezionato: PAS, AIDA, BAB, Listicle, "
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"Storytelling, Dato_Implicazione, Obiezione_Risposta",
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)
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funzione: str = Field(
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...,
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description="Funzione editoriale: Intrattenere, Educare, Persuadere, Convertire",
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)
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fase_campagna: str = Field(
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...,
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description="Fase del funnel: Attira, Cattura, Coinvolgi, Converti",
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)
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target_nicchia: str = Field(
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...,
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description="Nicchia target: es. generico, dentisti, avvocati, ecommerce",
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)
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data_pub_suggerita: str = Field(
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...,
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description="Data di pubblicazione suggerita in formato YYYY-MM-DD",
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)
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topic: Optional[str] = Field(
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default=None,
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description="Topic specifico del post. None finché non generato dall'LLM "
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"o specificato dall'utente.",
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)
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class CalendarRequest(BaseModel):
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"""Richiesta per generare un calendario editoriale."""
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obiettivo_campagna: str = Field(
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...,
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min_length=10,
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description="Obiettivo principale della campagna (es. 'Acquisire nuovi "
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"clienti dentisti nel Nord Italia')",
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)
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settimane: int = Field(
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default=2,
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ge=1,
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le=12,
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description="Durata del ciclo in settimane (default: 2 settimane per 13 post)",
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)
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nicchie: Optional[list[str]] = Field(
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default=None,
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description="Lista di nicchie target. Se None, usa NICCHIE_DEFAULT. "
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"'generico' viene sempre incluso automaticamente.",
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)
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frequenza_post: int = Field(
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default=3,
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ge=1,
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le=7,
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description="Numero di post a settimana (default: 3 — lun, mer, ven)",
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)
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data_inizio: Optional[str] = Field(
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default=None,
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description="Data di inizio del calendario in formato YYYY-MM-DD. "
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"Se None, usa la data corrente.",
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)
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topic_overrides: Optional[dict[int, str]] = Field(
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default=None,
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description="Override topic per slot specifici. Chiave: indice slot (0-12), valore: topic. "
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"Gli slot con override skipperanno la generazione topic LLM.",
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)
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class CalendarResponse(BaseModel):
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"""Risposta con il calendario editoriale generato."""
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campagna: str = Field(
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...,
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description="Riepilogo sintetico dell'obiettivo campagna",
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)
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slots: list[CalendarSlot] = Field(
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...,
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description="Lista di 13 slot del calendario ordinati per sequenza campagna "
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"(Attira → Cattura → Coinvolgi → Converti)",
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)
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totale_post: int = Field(
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...,
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description="Numero totale di slot generati (sempre 13 per ciclo completo)",
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)
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