feat: Implement PolyWeather web map API with FastAPI, integrating existing weather data collection and analysis modules.

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# 🎵 PolyMusic: 音乐市场量化分析系统 - 独立开发文档
## 1. 项目定位
PolyMusic 是一个独立的量化分析系统,旨在通过聚合 **流媒体实测数据 (Spotify/Apple Music)**、**社交媒体前置信号 (TikTok/YouTube)** 和 **行业动态 (Awards/Releases)**,为音乐相关的预测市场提供精准的决策分析。
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## 2. 核心架构设计
### A. 数据采集层 (The Data Feed)
- **Spotify Scanner**:
- 每日定时抓取 Global & US Top 200 榜单。
- 提取字段:Track Name, Artist, Daily Streams, Position, Previous Position.
- **Viral Tracker (前哨信号)**:
- 监控 TikTok 热门音频趋势图,追踪 BGM 使用量增幅 (Acceleration)。
- 监控 YouTube Trending 榜单。
- **Contextual Hub (行业动态)**:
- 重大活动日历:超级碗、格莱美、科切拉音乐节、主流艺人回归预热。
### B. 分析引擎 (The Trend Engine)
- **Accumulation Solver (积分缺口分析)**:
- 专门针对“周榜”市场。根据当前已消耗的天数,计算出各候选人要反超第一名所需的每日平均流值及其标准差。
- **Decay Controller (热度半衰期计算)**:
- 为突发热点(如夺金表演、空降 MV)建立衰减曲线记录。判断当前的高流值是“单日冲击”还是“长期阶跃”。
- **Consensus Tracker**:
- 对比 Kworb, Billboard 预测与 Polymarket 赔率的偏差 (MAE)。
### C. AI 决策层 (Groq LLaMA 3.3 70B)
- **Prompt 逻辑框架**:
- **P0 (Event Trigger)**: 是否有头部艺人突然在 Instagram/Twitter 进行大规模预热或空降。
- **P1 (Viral Drift)**: 该歌曲的传播是否已由于某个非音乐事件(体育、电影、社交媒体挑战)出现斜率阶跃。
- **P2 (Consistency Check)**: 预测市场的价格波动是否与目前观察到的流值增长率相匹配。
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## 3. 技术栈建议
- **Backend**: Python 3.11+ (FastAPI)
- **Database**: SQLite (存储每日流值与历史 MAE)
- **AI Engine**: Groq SDK (LLaMA 3.3 70B)
- **Crawler**: Requests / BeautifulSoup / Selenium (用于绕过部分动态频率限制)
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## 4. 目录结构预览 (Independent Project)
```text
PolyMusic/
├── src/
│ ├── data/ # 爬虫与数据采集
│ │ ├── spotify.py
│ │ ├── tiktok.py
│ │ └── billboard.py
│ ├── analysis/ # 核心算法
│ │ ├── accumulation.py
│ │ └── decay_model.py
│ └── ai/ # AI 决策管线
│ └── prompt_engine.py
├── data/ # 本地存储 (JSON/SQLite)
├── web/ # 可视化面板 (类似于 PolyWeather Map)
├── bot_listener.py # Telegram 交互入口
└── requirements.txt
```
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## 5. 核心博弈指标 (KPIs)
- **Stream Gap (流值缺口)**:反超所需最低日均流值。
- **Momentum Coefficient (动能系数)**:流值增长的二阶导数。
- **Price Inaccuracy (定价误差)**Polymarket 赔率与量化结果的期望偏差。
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## 6. 下一步动作
1. 初始化项目结构。
2. 优先攻克 Spotify 每日 Top 200 的数据持久化(通过爬虫或自动化工具)。
3. 建立第一个周榜计算模型,并在本周五(3月6日结算日)进行实战对账。
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