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## 实现计划
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### 1. 数据库结构更新
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* **修改`init_database`方法**：在`product_analysis`表中添加`follows`字段，用于存储转换后的用户关注数
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### 2. 添加用户关注数转换方法
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* **创建`convert_user_count_to_number`方法**：使用Ollama API将`user_count`文本转换为数字
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* 处理不同格式："53 followers" → 53，"1.9K followers" → 1900
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* 调用Ollama API进行智能转换
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* 返回转换后的数字
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### 3. 集成到现有分析流程
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* **修改`get_product_data`方法**：在查询中包含`user_count`和`url`字段
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* **更新`analyze_products`方法**：
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* 扩展返回值处理，包含`user_count`和`url`
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* 在分析过程中调用转换方法处理关注数
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* 将转换后的数字传递给保存方法
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### 4. 更新数据保存方法
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* **修改`save_analysis_result`方法**：添加`follows`参数，将转换后的关注数保存到数据库
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### 5. 添加关注数分析更新功能
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* **创建`analyze_follower_counts`方法**：
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* 查询所有产品及其分析记录
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* 对每个产品转换`user_count`并更新`product_analysis.follows`
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* 处理已有分析记录的关注数更新
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### 6. 完善工作流程
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* **更新`run_full_workflow_async`方法**：添加第4步，执行关注数分析更新
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## 预期效果
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* 新的`product_analysis`表将包含`follows`字段，存储转换后的数字关注数
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* 新分析的产品将自动转换并保存关注数
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* 已有产品将通过额外步骤更新关注数
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* 使用Ollama API确保转换准确性
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## 关键技术点
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* SQLite数据库表结构修改
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* Ollama API调用与结果解析
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* 文本到数字的智能转换
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* 现有代码的无缝集成
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* 批量数据处理与更新
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