'commit'

Apps/AiTeJiYiChong/Crawler.py

@@ -80,15 +80,20 @@ async def get_station_list(d, service, max_scrolls=MAX_SCROLLS):
             
             if ad_type == "rabbit":
                 logger.info(">>> 检测到顽固的兔子广告，执行强力双击策略...")
-                # 使用 u2 的 double_click，它比两次 click + sleep 更快
                 d.double_click(x, y, duration=0.05)
                 
                 # 处理“误触背景卡片”的逻辑
-                logger.info(">>> 考虑到可能误触背景卡片，等待 2s 后执行返回操作...")
-                await asyncio.sleep(2.0)
-                d.press("back")
-                await asyncio.sleep(1.0)
-                logger.info(">>> 已尝试从误触页面返回。")
+                logger.info(">>> 等待 3s 以确认是否进入了二级页面...")
+                await asyncio.sleep(3.0)
+                
+                # 爱特极特征元素检测 (列表页特征)
+                is_list_page = d(text="筛选").exists or d(text="排序").exists or d(text="搜索").exists
+                if not is_list_page:
+                    logger.info(">>> 检测到当前不在列表页，尝试执行返回操作...")
+                    d.press("back")
+                    await asyncio.sleep(1.5)
+                else:
+                    logger.info(">>> 当前仍在列表页，无需返回。")
             else:
                 d.click(x, y)
                 await asyncio.sleep(1.5)

Apps/AiTeJiYiChong/Opener.py

@@ -4,7 +4,8 @@ import logging
 import os
 import time
 import uiautomator2 as u2
-from Apps.AiTeJiYiChong.Kit import click_image_template
+from Apps.AiTeJiYiChong.Kit import click_image_template, take_screenshot
+from Config.Config import TEMP_IMAGE_DIR
 
 logging.basicConfig(
     level=logging.INFO,

Apps/AiTeJiYiChong/ReadImageKit.py

@@ -11,13 +11,16 @@ import cv2
 import uuid
 from openai import AsyncOpenAI, BadRequestError
 from Config.Config import (
-    ALY_LLM_API_KEY, VL_MODEL_NAME, VL_MODEL_NAME_AD
+    ALY_LLM_API_KEY, VL_MODEL_NAME, VL_MODEL_NAME_AD, TEMP_IMAGE_DIR
 )
 from Apps.AiTeJiYiChong.Config.Setting import (
     SAFE_EXCLUDE_RATIO, FALLBACK_WIDTH, FALLBACK_HEIGHT,
     BOTTOM_SAFE_EXCLUDE_RATIO
 )
 from Apps.AiTeJiYiChong import Kit
+from Apps.AiTeJiYiChong.Kit import (
+    read_image, save_image
+)
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
@@ -78,92 +81,6 @@ class ReadImageKit:
         "严格返回纯JSON格式。"
     )
 
-    @classmethod
-    async def detect_ad_popup(cls, image_path: str, device_info=None):
-        """
-        使用 VL 模型检测是否存在弹窗广告，并返回关闭按钮坐标
-        """
-        if not os.path.exists(image_path):
-            return None
-
-        with open(image_path, "rb") as image_file:
-            encoded_image = base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")
-            img_input = {"url": f"data:image/jpeg;base64,{encoded_image}"}
-
-        # 构建提示词
-        prompt = (
-            "请仔细检查这张图片中是否存在**弹窗广告**或**悬浮广告**。\n"
-            "广告可能有以下几种形式：\n"
-            "1. **屏幕中央的大型弹窗广告**：通常遮挡了页面内容，内容多为优惠券、活动推广等。\n"
-            "2. **'新电兔AI'专属悬浮广告**（高频）：\n"
-            "   - **位置范围**：严格锁定在**屏幕左侧边缘**（水平坐标约 0-250），**垂直高度处于中下部**（垂直坐标约 600-900）。\n"
-            "   - **视觉特征**：一个卡通兔子头，或带有'新电兔AI'字样的气泡图标。\n"
-            "   - **关闭按钮**：务必寻找位于该图标**正下方**的一个**黑色圆形小按钮（内含白色X）**。注意：关闭按钮通常与图标本体分离，悬浮在图标下方约 20-50 像素处。请精确返回这个黑色圆形按钮的中心坐标。\n"
-            "3. **底部的横幅广告**：带有明显的关闭按钮。\n\n"
-            "如果发现了上述任何一种广告，请务必找到该广告的**关闭按钮**（通常是一个'X'符号，或者'关闭'字样，或者位于广告下方/右上角的圆圈叉号）。\n"
-            "请返回该关闭按钮的**中心坐标**。\n\n"
-            "请以纯 JSON 格式输出：\n"
-            "{\n"
-            "  \"has_ad\": true/false,\n"
-            "  \"ad_type\": \"rabbit\", // \"rabbit\" (新电兔AI/兔子) | \"center\" (中央弹窗) | \"bottom\" (底部横幅) | \"other\"\n"
-            "  \"close_point\": [x, y]  // 0-1000 归一化坐标\n"
-            "}\n"
-            "如果没有广告，请返回 `{\"has_ad\": false}`。\n"
-            "只输出 JSON，不要包含任何其他文字。"
-        )
-
-        try:
-            resp = await cls._client.chat.completions.create(
-                model=VL_MODEL_NAME, # 使用默认 VL 模型即可，或者使用 AD 专用
-                timeout=30,
-                messages=[
-                    {
-                        "role": "user",
-                        "content": [
-                            {"type": "image_url", "image_url": img_input},
-                            {"type": "text", "text": prompt},
-                        ],
-                    }
-                ],
-            )
-            content = resp.choices[0].message.content.strip()
-            raw_json = cls._extract_json(content)
-            result = json.loads(raw_json)
-
-            if result.get("has_ad") and result.get("close_point"):
-                if result.get("ad_type") == "rabbit":
-                    logger.info("大模型找到了兔子广告！")
-                    # 强制使用固定坐标 (94, 830) - 归一化 0-1000
-                    # 根据多次 CV 测试结果 (94, 828) 和 (93, 830) 的综合评估
-                    logger.info(">>> 采用强制固定坐标策略 (94, 830) 以确保点击准确性")
-                    norm_point = [94, 830]
-                else:
-                    norm_point = result["close_point"]
-
-                # 转换坐标
-                if len(norm_point) == 2:
-                    if not device_info:
-                        device_info = cls._FALLBACK_DEVICE_INFO
-                    
-                    w = device_info.get("displayWidth", FALLBACK_WIDTH)
-                    h = device_info.get("displayHeight", FALLBACK_HEIGHT)
-                    
-                    # 假设模型返回的是 0-1000 的坐标
-                    x = int(norm_point[0] / 1000 * w)
-                    y = int(norm_point[1] / 1000 * h)
-                    
-                    return {
-                        "x": x, 
-                        "y": y,
-                        "ad_type": result.get("ad_type", "unknown")
-                    }
-            
-            return None
-
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"Failed to detect ad popup: {e}")
-            return None
-
     @staticmethod
     def _extract_json(text: str) -> str:
         if not text: