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任务描述
需求描述
一、背景
由于目前埋词测试的策略有很多，遇到风险，或者遇到邮件警告需要进行批量恢复埋词之前的标题与ST。
业务价值：风险管控，预估50w+
验收人：沈伯潜
二、需求说明
新增智能文案优化（埋词）恢复服务
操作位置：通用队列，
1）指定 通用队列【埋词时间（起始时间）+埋词类型（必填，支持多个）+埋词埋词标签（非必填）】，通过通用埋词队列找到最早埋词记录进行恢复。
2）Listing维度埋词表 需记录最新标题与历史标题，最新ST与历史ST，并记录更新时间，且将待恢复的数据插入通用上架队列，类型记录为【Listing恢复】
三、验收标准
能正常恢复已经智能文案优化的数据，包含AI 标题重生， chatGPT标题重生等策略。
由于目前埋词测试的策略有很多，遇到风险，或者遇到邮件警告需要进行批量恢复埋词之前的标题与ST。
业务价值：风险管控，预估50w+
验收人：沈伯潜
二、需求说明
新增智能文案优化（埋词）恢复服务
操作位置：通用队列，
1）指定 通用队列【埋词时间（起始时间）+埋词类型（必填，支持多个）+埋词埋词标签（非必填）】，通过通用埋词队列找到最早埋词记录进行恢复。
2）Listing维度埋词表 需记录最新标题与历史标题，最新ST与历史ST，并记录更新时间，且将待恢复的数据插入通用上架队列，类型记录为【Listing恢复】
三、验收标准
能正常恢复已经智能文案优化的数据，包含AI 标题重生， chatGPT标题重生等策略。
验收标准
能正常恢复已经智能文案优化的数据，包含AI 标题重生， chatGPT标题重生等策略。
2：无新增的脚本，
3：核心代码部分：
4：新增一个公共队列 type =56，文案还原，Listing恢复这个文本已经有人用了
5：测试环境查看还原配置： db.getSiblingDB("zhcxkj_amazon").getCollection("Dictionary")
.find({Type: new NumberInt("689")})
.limit(21)
6：查询阿里云日志：
7:测试环境任务调度：CopyRestorationJob