这是 Beta 探索课程，内容结构、实验步骤和示例可能会继续调整。
内容特征与入库发布
推荐系统消费特征
视频转码、审核通过后，还没有结束——推荐系统需要内容特征才能召回和排序。内容服务不仅要保存视频，还要把「可推荐特征」同步给推荐系统。
内容特征有哪些
| 类别 | 特征 |
|---|---|
| 基础属性 | 作者、标签、分类、语言、地域 |
| 内容属性 | 时长、清晰度、封面质量、发布时间 |
| 语义特征 | 图像、音频、文本 embedding |
| 质量信号 | 审核风险等级、质量分 |
特征越完整，推荐越容易冷启动：新视频没有互动数据时，仍可根据内容相似度进入候选池。
特征的两类消费
- 离线：预计算 embedding、相似关系，供召回通道使用。
- 在线：排序时实时读取，要求低延迟。
特征要版本化：模型升级后，新旧特征并存便于对照实验，而不是原地覆盖。
入库发布的三件事
发布时要保证三件事：
- 播放资源可访问：转码产物、播放清单已就绪。
- 审核状态允许推荐：状态为
published且不高于边界。 - 特征已准备好：有完整特征，或有降级默认值。
三者缺一不可，否则会出现「发布了但播放 404」或「发布了但推荐特征为空」的坏状态。
一致性
内容链路与推荐链路存在一致性风险：
- 视频被下架 / 删除，推荐池里还残留 → 推荐了打不开的内容。
- 特征更新了，排序还用的旧特征 → 推荐结果滞后。
解决思路：
- 发布 / 下架事件同步推送推荐系统。
- 推荐前校验视频可播放状态（或接受一定延迟并快速收敛）。
- 状态机 + 补偿任务兜底。
一句话
内容供给的终点是「把可推荐的特征交付给推荐系统」。内容服务负责让视频「合格可播」，推荐服务消费的是它的特征与状态。
下一章解决播放体验——视频怎么被快速、流畅地分发。