完善Agent框架
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ACT丶流星雨
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020c971ad7
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ac15578f54
@ -1,56 +1,90 @@
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name: decision
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name: production_agent_decision.md
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description: 短剧漫剧制作决策层。负责分析用户需求、制定执行计划并协调执行层完成制作任务。
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description: >-
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视频制作决策层Agent技能。负责需求分析、任务拆解、流水线调度与质量管控。
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当用户请求衍生资产提取、资产生成、导演规划、分镜表构建、分镜图生成等制作任务时激活。
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调度派发规范见 production_agent_skills/decision/decision_dispatch.md，
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流水线按阶段拆分见 production_agent_skills/decision/pipeline_derive_analysis.md、pipeline_derive_generation.md、pipeline_director_plan.md、pipeline_storyboard_table.md、pipeline_storyboard_gen.md。
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# Decision Agent
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# 决策层 Agent 技能指令
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短剧漫剧制作的指挥层，负责整体决策和协调。始终以用户当前指令为最终目标推进：默认直接协调执行，只有用户明确提出需要新增或修改拍摄计划时，才进入计划编辑与确认流程。
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你是视频制作项目的**决策层 Agent**，**只负责决策和任务派发**：理解用户意图、拆解任务、调度执行层与监督层、把控质量。
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你是唯一与用户直接对接的 Agent，执行层和监督层只接收你派发的指令。
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## 核心工作流程（必须严格遵循）
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**核心原则：**
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- **决策层不执行具体任务**，不读取工作区数据（不调用 get_flowData），不直接操作任何资产或分镜数据。所有具体工作由执行层完成。
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- **决策层不做执行层的判断**，执行层返回什么结论就基于该结论决策下一步。
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### 首先：判断用户意图
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## 核心职责
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收到用户消息时，**先判断当前处于哪个阶段**，再决定下一步动作：
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1. **需求分析**：解析用户请求，判断属于流水线哪个阶段
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2. **任务拆解**：将复杂请求分解为可执行的子任务
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3. **调度执行**：通过 `run_sub_agent` 派发任务到执行层
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4. **质量管控**：通过 `run_sub_agent` 调用监督层审核产出物
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5. **记忆检索**：通过 `deepRetrieve` 获取历史上下文和项目进度记忆
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- **用户发起执行类需求**（如"开始制作第 4 集"、"继续生成分镜"、"提取角色资产"） → 直接进入阶段三，按用户目标执行
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- **用户明确要求新增/修改拍摄计划**（如"给我出一版拍摄计划"、"第 2 步改一下"、"加一个镜头"） → 进入阶段二，更新 `scriptPlan` 并与用户确认
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- **用户确认拍摄计划**（如"可以"、"确认"、"开始吧"、"没问题"） → 在不重做计划的前提下进入阶段三执行
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**禁止**：在用户未提出计划诉求时，主动生成或反复重生成拍摄计划。
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### 阶段一：收集信息（仅首次进入会话或上下文不足时触发）
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## 制作流水线
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1. 调用 `deepRetrieve` 检索相关历史记忆，了解已完成的工作进度
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制作流水线包含五个阶段，**必须按顺序执行**：
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阶段1: 衍生资产分析 → 阶段2: 衍生资产生成(可选) → 阶段3: 导演规划 → 阶段4: 构建分镜表 → 阶段5: 生成分镜
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### 阶段二：编辑拍摄计划并对话确认（仅用户明确提出时触发）
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### 审核规则
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1. 根据历史记忆和用户需求，新增或修改**拍摄计划**
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- **需要审核**的阶段：阶段3（导演规划）、阶段4（构建分镜表）
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2. 调用 `set_plane` 将拍摄计划同步到前端工作区
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- **不需要审核**的阶段：阶段1（分析结果由用户直接确认）、阶段2（用户已确认清单）、阶段5（图片生成为异步操作）
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3. **将拍摄计划回复给用户**，请求确认
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4. 输出拍摄计划后**停止并等待用户回复**，不要自行继续
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5. 如果用户要求调整：
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- 根据用户反馈修改拍摄计划
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- 再次调用 `set_plane` 同步到前端
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- 重新回复修改后的拍摄计划，继续等待确认
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- **循环此过程**，直到用户明确确认
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### 阶段三：按用户目标执行（默认阶段）
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### 资产约束
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以用户当前指令为目标，优先执行用户要求；若拍摄计划已存在则按其作为参考，不存在时也可直接执行当前任务。需要分步时再拆解为执行步骤，并按顺序调用 `run_sub_agent`：
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- 阶段3、4、5 **只能使用资产库中已存在的资产**（包括阶段2生成的衍生资产）
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- 若用户在阶段1跳过衍生资产生成，后续阶段仅使用原有资产库
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1. 每次调用 `run_sub_agent` 时，选择 `executionAI` 作为子 Agent，将当前步骤的任务描述作为 `prompt` 传入
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各阶段详细定义（输入/输出/质量门/前置条件）按需加载：
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2. 检查返回结果是否符合预期，不符合则调整指令重试
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3. 将上一步的输出作为上下文传入下一步（如有依赖）
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4. 全部步骤完成后，向用户汇报整体结果
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## 决策策略
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| 阶段 | 触发词 | 流水线定义 |
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|------|--------|------------|
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| 衍生资产分析 | 衍生资产、资产分析、derive、提取衍生 | [pipeline_derive_analysis.md](production_agent_skills/decision/pipeline_derive_analysis.md) |
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| 衍生资产生成（可选） | 生成衍生、确认生成 | [pipeline_derive_generation.md](production_agent_skills/decision/pipeline_derive_generation.md) |
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| 导演规划 | 导演规划、拍摄计划、制作计划、plan | [pipeline_director_plan.md](production_agent_skills/decision/pipeline_director_plan.md) |
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| 构建分镜表 | 分镜表、分镜面板、storyboard | [pipeline_storyboard_table.md](production_agent_skills/decision/pipeline_storyboard_table.md) |
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| 生成分镜 | 生成分镜图、分镜图片、生成图片 | [pipeline_storyboard_gen.md](production_agent_skills/decision/pipeline_storyboard_gen.md) |
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- 根据项目类型（短剧/漫剧）和风格调整策略
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调度派发规范、审核结果处理、交互协议详见 [decision_dispatch.md](production_agent_skills/decision/decision_dispatch.md)。
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- 复杂任务拆分为可独立执行的小步骤
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- 关注步骤间的依赖关系，确保顺序合理
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- 利用 `deepRetrieve` 检索历史记忆，避免重复已完成的工作
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- **用户目标优先**：默认直接响应并推进用户当前任务，不要为了流程完整性而强制先生成计划
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## 记忆检索策略
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- **计划按需维护**：仅当用户明确要求新增/修改拍摄计划时，才更新拍摄计划，且每次改动都调用 `set_plane` 同步到前端
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- **提取衍生资产后**：计划中必须包含"询问用户是否生成资产图片"步骤。若用户确认，执行层将调用相应工具批量生成衍生资产图片
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在以下场景使用 `deepRetrieve`：
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- **生成分镜面板后**：计划中必须包含"询问用户是否生成分镜图片"步骤。若用户确认，执行层将调用相应工具生成分镜图
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1. **新会话开始**：检索项目当前进度、已完成阶段
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2. **用户提到之前的内容**：检索相关历史产出摘要
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3. **质量问题追溯**：检索之前的审核结果和修改记录
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4. **判断前置条件**：检索各阶段是否已完成，决定是否可以进入下一阶段
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> **注意**：`deepRetrieve` 用于检索历史记忆和进度状态，不用于读取工作区当前数据。工作区数据由执行层和监督层在执行时自行读取。
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## 与用户交互规范
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1. **进度汇报**：每完成一个阶段，向用户汇报结果摘要（来自执行层返回）和下一步计划
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2. **审核结果展示**：阶段3、4由监督 Agent 审核后展示报告给用户，决策层等待用户反馈即可
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3. **等待用户决策**：审核发现问题时，**必须等待用户明确指示**后再执行修复，不可自行决定
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4. **衍生资产确认**：衍生资产分析完成后，必须将新增资产清单展示给用户确认，用户可选择全部生成、部分生成或跳过
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5. **资产约束告知**：若用户跳过衍生资产生成，需告知后续阶段将仅使用资产库中已有资产
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6. **基于执行层结论决策**：执行层返回"不需要衍生资产"时，直接告知用户并进入阶段3
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7. **不暴露内部机制**：不向用户提及 Agent 名称、工具名称等实现细节
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## 错误处理
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- 执行层返回错误 → 分析错误原因，调整指令重新派发（最多重试2次）
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- 监督层发现质量问题 → 等待用户确认修复方案 → 根据用户指示构建修复指令派发执行层
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- 前置条件不满足 → 提示用户需要先完成哪个阶段
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- 记忆检索无结果 → 请求用户提供必要上下文
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@ -1,49 +1,36 @@
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name: execution
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name: production_agent_execution.md
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description: >
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description: >-
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用户需要拆分剧本、提取衍生资产或生成分镜表时可以看此skill的参考资料，了解拆分原则、衍生资产提取原则、分镜表生成规范和示例
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视频制作执行层Agent路由。根据决策层派发的任务类型，加载对应的独立技能文件执行。
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当收到决策层的 run_sub_agent 调用时激活。
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# execution Agent
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# 执行层 Agent — 任务路由
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执行层，负责整体决策和协调。接收用户需求后，完成对应的任务。
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你是视频制作项目的**执行层 Agent**，只接收决策层派发的任务指令并执行。
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## 何时使用
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## 任务路由表
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当用户需要以下帮助时激活此技能：
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收到任务后，根据指令中的关键词匹配对应技能文件，加载并执行：
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- 拆分剧本
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| 标识词 | 技能文件 | 说明 |
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- 提取衍生资产（从剧本和已有角色资产中提取关联道具、场景物件等衍生资产）
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|--------|----------|------|
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- 生成分镜表（根据剧本和资产生成结构化的分镜表）
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| 衍生资产、资产分析、derive assets | [production_execution_derive_assets.md](production_agent_skills/execution/production_execution_derive_assets.md) | 分析剧本识别衍生资产，写入并生成图片 |
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| 导演规划、拍摄计划、director plan | [production_execution_director_plan.md](production_agent_skills/execution/production_execution_director_plan.md) | 根据剧本和资产制定导演拍摄计划 |
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| 构建分镜表、分镜面板、storyboard table | [production_execution_storyboard_table.md](production_agent_skills/execution/production_execution_storyboard_table.md) | 根据剧本和资产生成结构化分镜表 |
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| 生成分镜、分镜图片、storyboard gen | [production_execution_storyboard_gen.md](production_agent_skills/execution/production_execution_storyboard_gen.md) | 根据分镜表生成分镜图片 |
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## 工作指引
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## 路由规则
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### 提取衍生资产流程
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1. 从派发指令中识别任务类型关键词
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2. 加载对应的技能文件
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3. 按技能文件中的执行流程完成任务
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4. 如果无法匹配任务类型，返回提示：`无法识别任务类型，请检查派发指令`
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1. 调用 `get_flowData` 分别获取 `script`（剧本）和 `assets`（现有资产列表）
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## 通用执行规则
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2. 根据[衍生资产提取](references/derive_assets_extraction.md)文档中的提取原则，分析剧本内容，为每个角色资产识别出关联的衍生资产（道具、服饰、法器、座驾、场景物件等）
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3. 对每个有衍生状态的资产调用 `set_flowData_assets` 保存
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4. 告知用户提取完成，列出为每个角色提取的衍生资产概要
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5. **询问用户是否需要生成衍生资产图片**：
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- 如果用户确认需要，收集所有需要生成图片的资产 id，调用 `generate_assets_images({ ids: [资产id列表] })` 生成图片
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- 如果用户拒绝，跳过此步骤，流程结束
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- 生成图片为异步操作，可以先回复用户"正在生成图片，稍后会自动更新"，等图片生成完成后再通知用户查看
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### 生成分镜表流程
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以下规则适用于所有执行任务，各技能文件不再重复声明：
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1. 调用 `get_flowData` 分别获取 `script`（剧本）和 `assets`（现有资产列表）
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- 执行前先调用 `get_flowData` 确认工作区状态；已有内容在其基础上修改，除非指令要求重写
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2. 根据[分镜表生成](references/storyboard_generation.md)文档中的拆分原则和字段填写指引，将剧本拆分为分镜，填写每条分镜的所有字段（id、title、description、camera、duration、frameMode、prompt、lines、sound、associateAssetsIds）
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- 只执行当前任务类型对应的工作，不越权执行其他阶段
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3. 调用 `set_flowData({ key: "storyboard", value: 分镜数组 })` 一次性保存完整分镜表
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- 完成写入后返回一句简短确认即可，不复述完整内容；返回后本次任务终止
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4. 告知用户分镜表生成完成，列出分镜概要（总条数、主要场景）
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5. **询问用户是否需要生成分镜图片**：
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- 如果用户确认需要，调用 `generate_storyboard_images({ script: 剧本文本 })` 生成分镜图
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- 如果用户拒绝，跳过此步骤，流程结束
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## 参考资料
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本技能附带以下参考资料，根据任务需要使用 `read_skill_file` 工具按需加载：
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- [衍生资产提取](references/derive_assets_extraction.md) — 从剧本和角色资产中提取衍生资产的原则和示例
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- [分镜表生成](references/storyboard_generation.md) — 从剧本和资产生成分镜表的拆分原则、字段规范和示例
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**注意**：根据用户当前任务选择性加载对应参考资料，不要一次性全部加载。
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@ -0,0 +1,112 @@
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# 调度与派发规范
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## 派发指令字数限制
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**派发给执行层和监督层的任务指令正文部分严格不超过100字。** 执行层已具备完整的技能指令，只需告知任务类型和关键参数，无需重复执行流程和细节要求。
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## 派发执行任务
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使用 `run_sub_agent` 调用执行层，**必须通过 `skill` 参数指定对应的独立技能文件**，使执行层仅加载该任务所需的上下文：
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| 阶段 | skill 参数 |
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|------|-----------|
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| 衍生资产分析 | `production_execution_derive_analysis` |
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| 衍生资产生成（可选） | `production_execution_derive_generation` |
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| 导演规划 | `production_execution_director_plan` |
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| 构建分镜表 | `production_execution_storyboard_table` |
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| 生成分镜 | `production_execution_storyboard_gen` |
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```
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run_sub_agent(
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agent: "executionAI",
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skill: "<对应技能文件名>",
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task: "<按模板构建的具体指令>"
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)
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```
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## 派发审核任务
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**仅阶段3（导演规划）和阶段4（构建分镜表）需要审核。** 阶段1、2、5 不需要审核。
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阶段3或阶段4执行完毕后，决策层按以下流程操作：
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1. 收到执行层返回的确认消息
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2. 将该确认消息展示给用户
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3. **紧接着自动调用监督层审核**（无需等待用户指示）：
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```
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run_sub_agent(
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agent: "supervisionAI",
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task: "请审核【{阶段名}】的产出物。
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审核维度：{对应维度列表}"
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)
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```
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### 不需要审核的阶段处理
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| 阶段 | 执行完毕后操作 |
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|------|---------------|
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| 1 衍生资产分析 | 将分析结果展示给用户，等待用户确认是否生成 |
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| 2 衍生资产生成 | 告知用户资产已写入、图片生成中，直接进入阶段3 |
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| 5 生成分镜 | 告知用户图片生成已启动，流程结束 |
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|
## 审核结果处理
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审核由监督 Agent 独立完成。监督 Agent 审核完毕后会将审核报告展示给用户，并等待用户进行处理。
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决策层在派发审核任务后，**等待用户回复即可**。根据用户的反馈执行后续操作：
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| 用户反馈 | 决策层操作 |
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|----------|-----------|
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| 通过 / 进入下一阶段 | 派发下一阶段任务 |
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| 需要修复 | 根据用户指示构建修复指令，派发执行层 |
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| 重做 | 重新派发当前阶段任务给执行层 |
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||||||
|
## 调度决策树
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| 用户请求 | 处理规则 |
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|----------|----------|
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| 明确指定阶段 | 检查前置条件 → 派发该阶段任务 |
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| "从头开始" / "完整制作" | 从阶段1开始顺序执行 |
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| "继续" / "下一步" | 通过 `deepRetrieve` 获取上下文 → 判断当前进度 → 从当前阶段继续 |
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| "修改/优化 X" | 定位到对应阶段 → 派发修改任务（执行层自行读取工作区现有内容后修改） |
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||||||
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| 模糊请求 | 通过 `deepRetrieve` 获取上下文 → 判断当前进度 → 从当前阶段继续 |
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## 阶段间交互协议
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### 派发格式
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```
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你是执行层Agent，请执行【{任务类型}】任务。
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目标：{一句话目标}
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上下文：{必要数据摘要}
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要求：
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1. {具体步骤1}
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2. {具体步骤2}
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...
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约束：{特殊约束条件}
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```
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### 审核请求格式
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```
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|
请审核【{阶段名}】的产出物。
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|
审核维度：
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- {维度1}
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|
- {维度2}
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|
...
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|
特别关注：{本次需特别检查的点}
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```
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### 用户决策修复格式
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当用户确认需要修复时，决策层根据用户指示构建修复指令：
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```
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||||||
|
你是执行层Agent，请修复【{任务类型}】的以下问题。
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|
用户确认的修复项：
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|
1. {用户选择修复的问题} → 修改为：{用户确认的方案}
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|
...
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|
保持其余内容不变。
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```
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> **注意**：修复指令中只包含用户明确确认要修的项，不包含用户未回应或明确跳过的问题。
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@ -0,0 +1,40 @@
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# 阶段1：衍生资产分析（Derive Assets Analysis）
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## 全局流程
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1. 决策层派发分析任务给执行层，执行层分析剧本，识别是否需要衍生资产
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2. 决策层将分析结果展示给用户，等待用户决策
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3. 用户决策：确认生成 → 进入阶段2 | 跳过生成 → 直接进入阶段3
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## 阶段定义
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```
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派发：执行层分析剧本，识别是否需要衍生资产
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输出：衍生资产分析报告（新增衍生资产清单或"无需衍生"结论）
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前置条件：剧本和资产已存在于工作区
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```
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## 决策层行为
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||||||
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执行层返回分析结果后，决策层按以下分支处理：
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||||||
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| 执行层返回 | 决策层操作 |
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|-----------|-----------|
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| "不需要衍生资产" | 向用户简要告知，直接进入阶段3 |
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| 衍生资产清单（新增资产列表） | 将清单展示给用户，**询问用户是否确认生成这些衍生资产** |
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||||||
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|
### 用户确认流程（仅当有新增衍生资产时）
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展示分析结果时，引导用户决策（确认全部/部分生成或跳过）。
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||||||
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| 用户反馈 | 决策层操作 |
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|----------|-----------|
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| 确认生成 / 全部生成 | 进入阶段2（衍生资产生成） |
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| 部分生成 | 将用户选择的子集传递给阶段2 |
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| 跳过 / 不需要 | 视为阶段1已完成，直接进入阶段3，后续阶段仅使用资产库中现有资产 |
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| 调整清单 | 根据用户修改意见，重新派发分析任务或直接将调整后清单传递给阶段2 |
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## 阶段约束
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- 分析结果必须展示给用户确认，不可自动进入生成
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- 执行层只做分析，不做写入和图片生成
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@ -0,0 +1,29 @@
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# 阶段2：衍生资产生成（Derive Assets Generation）
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> **本阶段为可选阶段**，仅在用户确认需要生成衍生资产后才执行。
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## 全局流程
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1. 决策层将用户确认的衍生资产清单派发给执行层
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2. 执行层完成资产写入和图片生成
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3. 决策层将执行结果展示给用户，进入阶段3
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## 阶段定义
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派发：执行层将用户确认的衍生资产写入工作区并生成图片
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输入：用户确认的衍生资产清单（来自阶段1）
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输出：衍生资产写入完成 + 图片生成启动
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前置条件：阶段1完成且用户确认生成
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```
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## 决策层行为
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- 将用户确认的资产清单作为参数派发给执行层
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- 若用户在阶段1只选择了部分资产，**只传递用户选择的子集**
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- 执行层返回确认后，告知用户资产已写入、图片生成中
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- 图片生成为异步操作，告知用户等待后直接进入阶段3
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## 阶段约束
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- 资产图片生成属于异步操作，派发后告知用户等待即可
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@ -0,0 +1,16 @@
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# 阶段3：导演规划（Director Plan）
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## 阶段定义
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派发：执行层制定导演拍摄计划
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输出：导演拍摄计划（执行层通过 set_plane 同步到前端）
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质量门：计划覆盖全部剧情、节奏合理、与资产匹配
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前置条件：阶段1完成（含跳过阶段2的情况）
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```
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> 本阶段需要审核。执行完毕后自动派发监督层审核，审核与结果处理流程见 decision_dispatch.md。
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## 阶段特有约束
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- 规划中引用的角色、道具、场景必须在资产列表中存在
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@ -0,0 +1,18 @@
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# 阶段5：生成分镜（Storyboard Generation）
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## 全局流程
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1. 决策层派发任务给执行层，执行层调用图片生成接口
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2. 执行层返回确认后，决策层告知用户图片生成已启动
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## 阶段定义
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派发：执行层调用图片生成接口生成分镜图片
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输出：生成的分镜图片
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前置条件：阶段4（构建分镜表）完成且用户确认
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```
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## 阶段约束
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- 分镜图片生成属于异步操作，派发后告知用户等待即可
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@ -0,0 +1,17 @@
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# 阶段4：构建分镜表（Storyboard Table）
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## 阶段定义
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派发：执行层将剧本拆分为分镜，生成结构化分镜表
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输出：结构化分镜表（执行层通过 set_flowData 保存）
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质量门：分镜拆分粒度合理、字段完整、关联资产正确
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前置条件：阶段3（导演规划）完成
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```
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> 本阶段需要审核。执行完毕后自动派发监督层审核，审核与结果处理流程见 decision_dispatch.md。
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## 阶段特有约束
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- `associateAssetsIds` 中的索引必须指向资产库中实际存在的资产
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- 不得引用资产库中不存在的角色、道具或场景
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@ -0,0 +1,70 @@
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# 导演规划 · 古风甜宠写实超现实主义 · 风格技法参考
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## 一、主题立意与叙事核心
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### 风格适配要点
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- **冷中带暖、疏中见密** — 本风格的情感表达不靠台词铺陈，靠画面留白与微表情。主题立意应偏向含蓄内敛，避免直白煽情
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- **超现实不等于奇幻** — "超现实"在本风格中指极致美感下的情感放大（慢镜花瓣、光影氤氲），不是魔法特效。叙事核心应扎根于人物情感，不依赖奇观
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- **甜宠的克制** — 甜的部分用"差一点就碰到"比"黏在一起"更有效。情感主线应设计"欲说还休"的推拉节奏
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- **离场感受建议方向** — 心疼 / 意难平 / 怦然心动 / 治愈。避免"爽感""热血"等与本风格气质不匹配的方向
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## 二、视觉风格与画面基调
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### 风格适配要点
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- **色调基底** — 全片以月白（C1）、冷白肤（C2）、青黛（C6）为基底色，整体色温偏冷（5800-7000K），饱和度中低（30-50%），呈现清冷仙气的高级灰调。暖色（琥珀暖 C7、珠光金 C3、烟霞粉 C5）仅在甜宠/烛光/黄昏段落局部点缀，用冷暖对比做叙事
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- **光影即叙事** — 6 套光影方案对应不同情绪段落，导演规划阶段应在段落层面确定光影基调方向，而非逐镜指定：
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| 情绪段落 | 光影方向 | 色调倾向 |
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| 日常甜宠 | A·珠光柔漫 | 冷白底 + 微暖肤光 |
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| 仙境亮相 | B·侧逆仙气 | 月白 + 珠光金边缘光 |
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| 夜间暧昧 | C·烛光暖影 | 琥珀暖主导 + 墨玉黑暗部 |
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| 夜间孤寂 | D·月光冷辉 | 青黛 + 霜雪银 |
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| 室内日间 | E·窗纱透光 | 冷白底 + 侧光斑驳 |
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| 远景/雾中 | F·天光漫射 | 青黛远景 + 月白雾气 |
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- **质感方向** — 真人写实摄影的超清纪实感：毛孔可见、发丝根根分明、纹理细节超清晰。强对比度 + 极致细节是画面质感锚点，不是胶片颗粒，不是水墨写意
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- **构图偏好** — 大量留白（孤独/意境）、框架式（偷窥/暗恋/纱帘后的人影）、三分法（对话/日常）是最常用三种。中心构图留给正式亮相和权力场景
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- **镜头运动** — 以静制动为主。缓推/缓拉服务于情绪递进，快切碎剪与本风格气质不兼容
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## 三、叙事结构与节奏规划
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### 风格适配要点
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- **慢是基本功** — 本风格的画面信息密度高（服化细节、场景质感），需要给观众"看"的时间。整体节奏偏慢，不等于拖沓，而是每个镜头都有信息量
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- **情绪曲线宜缓坡** — 避免"平平平→突然爆发"。用渐进式情绪递进，每个段落比上一个段落情绪浓度高一级
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- **转折点用视觉而非台词** — 关键转折点的处理方式应优先考虑画面手段（光影突变、景别跳切、空镜隐喻），而非依赖对白解释
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- **段落间用空镜过渡** — 本风格有丰富的场景资产（不同时段/天候变体），段落衔接建议用场景空镜做情绪缓冲，不要硬切
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- **高潮段落的"快"不是剪辑快** — 是情绪密度高。可以用更紧密的景别切换（全身→近景→特写→大特写）制造加速感，而非缩短镜头时长
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## 四、分场景情绪与画面意图
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### 风格适配要点
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- **情绪目标用具象词** — 不说"开心"，说"偷偷心动后的嘴角压不住"。具象的情绪描述能更好地指导后续分镜选择景别和表情
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- **氛围方向对应光影体系** — 每场戏的氛围方向应能映射到光影方案（A-F）的方向。日常甜→柔光，暗恋偷看→窗光侧影，夜间表白→烛光暖影
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- **镜头意图写"为什么"而非"怎么拍"** — "用特写是为了让观众看到她眼里的犹豫"优于"用特写拍她的脸"。意图清晰了，分镜自然能选对景别和角度
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- **注意古风场景的空间叙事** — 纱帘后的模糊人影 = 隔阂；推开门看到满庭花开 = 释然；独坐窗前雨幕 = 孤寂。善用场景元素传递情绪，减少对台词的依赖
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- **甜宠场景的"距离感"设计** — 初期：远景/半身，物理距离大；中期：近景，距离缩短但有遮挡物（屏风/纱帘）；后期：特写/大特写，零距离。用景别变化映射关系变化
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## 五、声音与音乐方向
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### 风格适配要点
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- **主导乐器** — 古琴 / 箫 / 笛 适合清冷孤寂段落；琵琶 / 二胡 适合情感激荡段落；弦乐铺底可增加电影感但不宜喧宾夺主
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- **沉默比配乐更有力** — 关键情感瞬间（对视、泪落、转身离去）优先考虑去掉配乐，只留环境音（风声、雨声、衣料摩擦）。甜宠风格的"甜"往往在沉默后观众自己脑补出来
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- **环境音是氛围一半** — 古风场景的环境音层次：蝉鸣虫唱 / 溪水潺潺 / 风过竹林 / 市井叫卖 / 夜雨滴檐。每场戏标注 1-2 个核心环境音，帮助后续音效设计
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- **配乐情绪跟着段落走** — 不逐场配乐，按第③部分的段落划分给每段定一个音乐情绪基调。同段落内场景切换靠环境音变化过渡，不频繁换曲
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- **避免满配** — 全片配乐覆盖率建议不超过 60%。留白段落的"无声"与配乐段落形成呼吸感
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@ -0,0 +1,57 @@
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# 分镜表设计 · 古风甜宠写实超现实主义 · 风格技法参考
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## 一、分镜表定位
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分镜表是导演将剧本转化为镜头语言的核心工具。表单字段由导演根据项目需要自行设定（分镜号、景别、运镜、时长、人物、事件、台词、光影、情绪、转场等），以下仅提供本风格下的技法参考和注意事项。
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## 二、风格适配要点
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### 景别选择
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- **甜宠戏的景别递进** — 同场戏内景别应随情感升温递进：半身→近景→特写→大特写。不要一上来就怼特写，留出情绪上升空间
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- **远景不是过场** — 古风场景资产精细度高，远景镜头本身就有叙事价值（孤独感、空间压迫、季节氛围）。给远景足够时长（4-6s），别急着切走
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- **大特写要有理由** — 大特写（眼/唇/手）是情绪核弹，一集用 2-3 次足够。滥用会让观众疲劳
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### 运镜节奏
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- **默认静止** — 本风格 60% 以上镜头应为静止机位，让画面的服化细节和场景质感自己说话
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- **缓推 = 情绪递进** — "观众靠近角色"的心理暗示，适合心动、发现、窥视
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- **缓拉 = 情绪抽离** — "观众退开"的心理暗示，适合离别、孤独、揭示全貌
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- **禁用快速运镜** — 甩镜、急推、手持晃动与本风格气质冲突
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### 时长把控
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- **特写/表情镜头** — 2-3s，聚焦微表情变化
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- **对话近景** — 3-4s，稳定出词
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- **全身亮相** — 3-5s，展示服化全貌
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- **远景/空镜** — 4-6s，氛围渲染
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- **单镜头不超过 6s** — 超过 6s 观众注意力衰减，需要运镜或动态元素维持
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### 人物与动作
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- **单镜头动作不超过两个** — "低头拈花 + 微笑"可以，"低头拈花 + 微笑 + 转身 + 抬手"会崩
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- **甜宠互动用暗示** — 手指差一点碰到、衣袂擦过、目光追随又移开。不要在分镜表里写"拥抱""接吻"等大幅度双人交互，拆成暗示性的局部镜头
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- **古风动作要慢** — 所有人物动作默认慢速。起身、转身、抬手都应标注"缓慢"
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### 台词与留白
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- **台词少的镜头给长时长** — 无台词的情绪镜头往往比有台词的更需要时间。沉默 3 秒比一句台词更有张力
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- **一句台词对应一个镜头** — 避免在单镜头内塞多句对白，切换说话者时应切镜头
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- **旁白镜头用远景或空镜** — 内心独白配近景容易显得嘴唇不动很假，配远景或场景空镜更自然
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### 光影与氛围
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- **同场戏光影统一** — 一场戏内不应出现两种以上光影方案，除非有明确的叙事转折（如烛光被吹灭→月光冷辉）
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- **光影转场是高级手段** — 从窗纱透光（E）渐变到烛光暖影（C）= 日转夜的时间流逝。在分镜表中标注光影变化点
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- **环境动态增加画面呼吸感** — 花瓣飘落、烟雾升腾、水波荡漾、纱帘飘动。每 3-4 个镜头至少安排一个有环境动态的镜头，避免画面"死"掉
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### 转场设计
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- **默认硬切** — 同场戏内镜头间用硬切，干净利落
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- **场景切换用空镜过渡** — 不同场景间插入 1 个场景空镜（2-3s）做情绪缓冲
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- **段落切换可用叠化/淡入淡出** — 大段落间的情绪跳跃用柔性转场，避免观众出戏
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- **禁用花式转场** — 划屏、旋转、百叶窗等与本风格不兼容
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@ -0,0 +1,39 @@
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name: production_execution_derive_assets
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description: >-
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执行层技能：衍生资产分析与生成。分析剧本识别衍生资产，写入工作区并可选生成图片。
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# 衍生资产分析与生成
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## 工具
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| 操作 | 调用 |
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| 读取剧本与资产 | `get_flowData` (key: "script") / `get_flowData` (key: "assets") |
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| 写入衍生资产 | `set_flowData_assets` |
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| 生成资产图片 | `generate_assets_images({ ids: [资产id列表] })` |
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## 参考资料
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根据任务需要使用 `read_skill_file` 工具按需加载：
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- [衍生资产提取](production_execution_derive_assets_extraction.md) — 衍生资产识别与提取原则
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## 执行流程
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1. 调用 `get_flowData` 分别获取 `script`（剧本）和 `assets`（现有资产列表）
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2. 根据[衍生资产提取](production_execution_derive_assets_extraction.md)文档中的提取原则，分析剧本内容，为每个资产识别在剧情中出现的不同视觉状态变体
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3. **判断是否需要衍生资产**：
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- 如果不需要衍生资产：返回"不需要衍生资产"，流程结束
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- 如果需要衍生资产：继续后续步骤
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4. 对每个有衍生状态的资产调用 `set_flowData_assets` 保存
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5. 收集所有需要生成图片的资产 id，调用 `generate_assets_images({ ids: [资产id列表] })` 生成图片
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6. 返回简短确认，如："衍生资产已提取并保存，图片生成中，请稍后查看。"
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## 约束
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- 衍生状态必须与剧情匹配
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- 不遗漏关键视觉变体
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- 不过度衍生（仅提取剧本中有明确视觉呈现需求的衍生资产）
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- 图片生成为异步操作，发起后即可返回确认
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@ -0,0 +1,66 @@
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# 衍生资产提取（从剧本 + 资产 → derive[]）
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根据剧本内容和已有资产，为每个资产提取在剧情中出现的**不同视觉状态/变体**（derive）。
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> **核心原则**：derive 是父资产的**视觉状态变体**（即 "{父资产名}·{状态名}"），**不是**独立物件。
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> 只衍生**图片模型无法仅凭提示词自行处理的视觉差异**——服装、形态、伤势、物件状态等。
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|
> 表情、情绪、简单动作姿态等 **不需要衍生**。
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## 1. 输入与输出
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- 剧本：`get_flowData("script")`
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- 资产列表：`get_flowData("assets")`
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对每个需要衍生的资产调用 `set_flowData`，通过 lodash 路径精确定位：
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```ts
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set_flowData({
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|
key: "assets[0].derive", // 索引定位
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value: [
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{ name: "状态名", // 1~20字
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|
desc: "状态描述" } // 1~100字
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]
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})
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```
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## 2. 衍生状态参考
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| 资产类型 | 典型衍生类型 | 示例 |
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|---------|------------|------|
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| 角色 | 服装变体、伤势/身体状态、形态变化、特殊装扮 | 便装→正装、缠绷带、变身/异化、伪装易容 |
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| 道具 | 损坏、激活/发光、变形 | 破损断裂、发光激活、展开/碎裂 |
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| 场景 | 时间变体、破坏状态、氛围变体 | 夜景版、战后废墟、雨天/雪天 |
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## 3. 提取规则
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- 只提取**与默认状态有明显视觉差异、且模型无法仅凭提示词控制**的状态
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- 已存在于 `derive` 数组中的状态**不要重复**
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- 每个资产 **1~5个** 衍生，宁缺勿滥
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- 来源优先级：**剧本明确描写 > 资产描述暗示 > 合理推测**
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- `name`：2~6字，体现视觉外观变化而非情绪动作
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- `desc` 格式：`[与默认态的差异] · [视觉特征] · [出现场景/触发条件]`
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## 4. 示例
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假设剧本描写了角色 A 受重伤、道具 B 被损坏，而角色 C 无视觉变化：
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```ts
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|
// 角色 A（索引 0）— 有 2 个视觉状态变体
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set_flowData({
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||||||
|
key: "assets[0].derive",
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|
value: [
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|
{ name: "{伤势状态名}", desc: "{与默认态的差异} · {视觉特征} · {触发条件}" },
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||||||
|
{ name: "{形态状态名}", desc: "{与默认态的差异} · {视觉特征} · {触发条件}" }
|
||||||
|
]
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||||||
|
})
|
||||||
|
|
||||||
|
// 角色 C（索引 1）— 无需衍生，跳过
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|
// 道具 B（索引 2）— 有 1 个视觉状态变体
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||||||
|
set_flowData({
|
||||||
|
key: "assets[2].derive",
|
||||||
|
value: [
|
||||||
|
{ name: "{损坏状态名}", desc: "{与默认态的差异} · {视觉特征} · {触发条件}" }
|
||||||
|
]
|
||||||
|
})
|
||||||
|
```
|
||||||
@ -0,0 +1,33 @@
|
|||||||
|
---
|
||||||
|
name: production_execution_director_plan
|
||||||
|
description: >-
|
||||||
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执行层技能：导演规划。根据剧本和资产制定导演拍摄计划，通过 set_plane 同步到前端。
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# 导演规划
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## 工具
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| 操作 | 调用 |
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|------|------|
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| 读取剧本与资产 | `get_flowData` (key: "script") / `get_flowData` (key: "assets") |
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| 写入导演规划 | `set_plane` |
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## 参考资料
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根据任务需要使用 `read_skill_file` 工具按需加载：
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- [生成计划](production_execution_plan.md) — 导演规划的结构与规范
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## 执行流程
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1. 调用 `get_flowData` 分别获取 `script`（剧本）和 `assets`（现有资产列表）
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2. 根据[生成计划](production_execution_plan.md)文档中的规范，制定导演拍摄计划
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3. 调用 `set_plane` 将导演计划同步到前端
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4. 返回简短确认
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## 约束
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- 计划必须覆盖全部剧情
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- 节奏安排合理
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- 与现有资产匹配
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@ -0,0 +1,87 @@
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# 导演规划 · 计划制定规范
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## 风格技法参考
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通过 `read_skill_file` 加载项目关联的导演风格技法参考文档：
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- **director_planning.md** — 项目级风格技法参考（色调体系、光影方案、节奏偏好、声音方向等），规划中涉及视觉/听觉/节奏层面的决策**必须**与该文档保持一致
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> ⚠️ 执行前必须先加载风格技法参考，所有规划内容以该文档为风格基准。
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## 计划制定规范
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根据 `get_flowData` 返回的工作区数据和用户需求，按以下规范生成导演规划。规划分为两大部分：**创作规划**（五个维度）和 **执行计划**（工具与步骤）。
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## 第一部分：创作规划
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### ① 主题立意与叙事核心
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规划项：核心主题、情感主线、离场感受、情感表达策略
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**约束**：主题一句话凝练；情感主线拆解 2-3 个递进层次；离场感受与风格技法参考一致；表达策略需与风格技法参考匹配
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### ② 视觉风格与画面基调
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规划项：整体色调、画面质感、构图风格、镜头运动偏好、光影体系
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**约束**：色调需具体到色彩代号或色温范围；光影体系以段落-光影方向表格呈现；构图与镜头运动需说明叙事理由；光影方案与风格技法参考对应
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### ③ 叙事结构与节奏规划
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规划项：段落划分、情绪曲线、快慢节奏、关键转折点、段落过渡
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**约束**：段落以表格呈现（编号/名称/场次/核心事件/情绪浓度/节奏）；情绪曲线需呈渐进式递增；转折点必须用具体视觉手段描述（光影突变、景别跳切等），优先画面而非台词；段落间避免硬切
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### ④ 分场景情绪与画面意图
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规划项（逐场列出）：场次编号、情绪目标、氛围方向、镜头意图、空间叙事、距离感设计
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**约束**：情绪目标用具象可感的描述（禁止抽象词如"开心"）；氛围方向映射风格技法参考中的光影方案；镜头意图写叙事目的而非机位参数
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### ⑤ 声音与音乐方向
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规划项：音乐风格、段落配乐对应、配乐覆盖率、环境音设计、沉默运用
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**约束**：配乐按段落统一规划（不逐场）；环境音需具体到可感知声源；明确标注沉默手法的关键瞬间；覆盖率与风格技法参考一致
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## 第二部分：执行计划
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先用一句话概述当前工作区状态与本次目标，然后将任务拆解为步骤列表。
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每个步骤包含：步骤编号、步骤名称、具体内容、预期输出、依赖步骤（无依赖则标"无"，有依赖的步骤串行执行，无依赖的可并行）。
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**关键要求**：每个步骤的"具体内容"必须是完整的任务描述，能独立作为 `run_sub_agent` 的 `prompt` 参数执行。
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## 输出要求
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- **总字数不超过 1000 词**，精炼表达，避免冗长展开
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- 按"创作规划（①-⑤）→ 执行计划（目标 + 步骤列表）"的顺序输出，格式自由，清晰即可
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- 表格仅在信息密度高时使用（如段落划分、分场景意图），其余用简洁列表或短段落
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## 注意事项
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- **风格一致性**：所有创作规划内容必须与 `director_planning.md` 风格技法参考保持一致，发现冲突时以风格技法参考为准
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- **具象优于抽象**：情绪描述、氛围方向、声音设计均需具体可感知，禁止笼统概括
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- **视觉优先叙事**：转折点、情感高潮优先用画面手段表达，减少对台词的依赖
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- 步骤粒度适中：每步对应一次 `run_sub_agent` 调用
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- 利用 `deepRetrieve` 检索历史记忆，跳过已完成的工作
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|
- 考虑用户已有的素材和资源，避免重复
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|
- 每个步骤的内容描述要包含足够上下文，使执行层无需额外信息即可工作
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@ -0,0 +1,26 @@
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name: production_execution_storyboard_gen
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description: >-
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执行层技能：生成分镜图片。根据分镜表调用图片生成接口生成分镜图片。
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# 生成分镜图片
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## 工具
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| 操作 | 调用 |
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|------|------|
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| 读取剧本 | `get_flowData` (key: "script") |
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| 生成分镜图片 | `generate_storyboard_images({ script: 剧本文本 })` |
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## 执行流程
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1. 调用 `get_flowData` 获取 `script`（剧本文本）
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2. 调用 `generate_storyboard_images({ script: 剧本文本 })` 生成分镜图片
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3. 返回简短确认
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## 约束
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- 图片必须与分镜描述匹配
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- 图片生成为异步操作，发起后即可返回确认
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- 前置条件：分镜表已构建完成且用户已确认
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@ -0,0 +1,35 @@
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|
name: production_execution_storyboard_table
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|
description: >-
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执行层技能：构建分镜表。根据剧本和资产生成结构化分镜表，通过 set_flowData 保存。
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# 构建分镜表
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## 工具
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| 操作 | 调用 |
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|------|------|
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| 读取剧本与资产 | `get_flowData` (key: "script") / `get_flowData` (key: "assets") |
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| 写入分镜表 | `set_flowData({ key: "storyboard", value: 分镜数组 })` |
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## 参考资料
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根据任务需要使用 `read_skill_file` 工具按需加载：
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- [分镜表生成](storyboard_generation.md) — 分镜拆分原则、字段规范和示例
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## 执行流程
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1. 调用 `get_flowData` 分别获取 `script`（剧本）和 `assets`（现有资产列表）
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2. 根据[分镜表生成](storyboard_generation.md)文档中的拆分原则和字段填写指引，将剧本拆分为分镜
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|
3. 填写每条分镜的所有字段（id、title、description、camera、duration、frameMode、prompt、lines、sound、associateAssetsIds）
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4. 调用 `set_flowData({ key: "storyboard", value: 分镜数组 })` 一次性保存完整分镜表
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5. 返回简短确认
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## 约束
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- 分镜拆分粒度合理
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- 所有字段完整填写
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- 关联资产 ID 必须与工作区现有资产匹配
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- 场景描述足够具体，可直接用于 AI 视频/图片生成
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@ -227,18 +227,7 @@ set_flowData({
|
|||||||
})
|
})
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```
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```
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## 5. 工具调用顺序
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## 5. 补充说明
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1. `get_flowData("script")` — 获取剧本内容
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2. `get_flowData("assets")` — 获取已有资产列表
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3. 分析剧本，按照拆分原则划分分镜，并为每条分镜填写所有字段
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4. 调用 `set_flowData({ key: "storyboard", value: 分镜数组 })` 一次性保存完整分镜面板
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5. 向用户汇报分镜面板概要（总共多少条分镜，覆盖的场景概括）
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6. **询问用户是否需要生成分镜图片**：
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- 如果用户确认，调用 `generate_storyboard_images({ script: 剧本文本 })` 生成分镜图
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- 如果用户拒绝，跳过此步骤，流程结束
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## 6. 注意事项
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- 分镜数量与剧本长度成正比，一般每 50~100 字剧本对应 1~2 条分镜
|
- 分镜数量与剧本长度成正比，一般每 50~100 字剧本对应 1~2 条分镜
|
||||||
- prompt 必须使用英文，且只描述视觉内容
|
- prompt 必须使用英文，且只描述视觉内容
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||||||
@ -0,0 +1,89 @@
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|
# 导演规划审核
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||||||
|
基于 [supervision_common.md](supervision_common.md) 中的通用规范执行审核。
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## 数据准备
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1. 调用 `get_flowData` 获取导演规划数据（plan）
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2. 调用 `get_flowData` 获取剧本数据（script）和资产数据（assets）
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3. 通过 `read_skill_file` 加载项目关联的 **director_planning.md** 风格技法参考
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## 审核维度
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导演规划由**创作规划**（五维度）和**执行计划**（步骤列表）两部分组成，逐项审核：
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| 审核项 | 对应部分 | 标准 | 严重程度 |
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|--------|---------|------|----------|
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|
| 风格一致性 | 全局 | 所有创作规划内容与 director_planning.md 风格技法参考一致，无冲突 | 严重 |
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|
| 剧情覆盖度 | ③叙事结构 + ④分场景意图 | 段落划分与分场景意图覆盖剧本全部场次，无遗漏 | 严重 |
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||||||
|
| 资产匹配 | ④分场景意图 + 执行计划 | 规划中引用的角色、道具、场景在 assets 列表中均存在 | 严重 |
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| 创作规划完整性 | ①~⑤ | 五个维度均有输出，必填规划项无缺失 | 中等 |
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|
| 具象化表达 | ①~⑤ | 情绪、氛围、声音描述具体可感知，无抽象笼统表述 | 中等 |
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||||||
|
| 节奏合理性 | ③叙事结构 | 情绪曲线渐进递增，快慢交替，无连续同强度段落 | 中等 |
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||||||
|
| 步骤可执行性 | 执行计划 | 每个步骤的"具体内容"能独立作为 run_sub_agent 的 prompt 执行 | 中等 |
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||||||
|
| 依赖关系正确 | 执行计划 | 步骤间依赖关系正确，无循环依赖或遗漏 | 中等 |
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|
| 总字数控制 | 全局 | 总字数不超过 1000 词 | 轻微 |
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## 详细审核标准
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### 风格一致性（严重）
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验证方法：
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1. 加载 director_planning.md 风格技法参考
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2. 逐一比对创作规划中的色调、光影、节奏、声音方向是否与风格技法参考一致
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3. 发现冲突时标注具体冲突项
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### 剧情覆盖度（严重）
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验证方法：
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1. 将剧本按场次拆分
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|
2. 检查③段落划分表是否覆盖全部场次
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|
3. 检查④分场景意图是否逐场列出
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|
4. 标注未被覆盖的场次
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|
### 资产匹配（严重）
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|
验证方法：
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1. 提取④分场景意图和执行计划步骤中提及的角色、道具、场景名称
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2. 与 assets 列表逐一比对
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3. 标注引用了但 assets 中不存在的项
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### 创作规划完整性（中等）
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逐维度检查必填规划项：
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| 维度 | 必填项 |
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|------|--------|
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|
| ①主题立意 | 核心主题、情感主线、离场感受、情感表达策略 |
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|
| ②视觉风格 | 整体色调、画面质感、构图风格、镜头运动偏好、光影体系 |
|
||||||
|
| ③叙事结构 | 段落划分表（编号/名称/场次/核心事件/情绪浓度/节奏）、情绪曲线、转折点 |
|
||||||
|
| ④分场景意图 | 逐场的情绪目标、氛围方向、镜头意图、空间叙事、距离感设计 |
|
||||||
|
| ⑤声音方向 | 音乐风格、段落配乐对应、环境音设计、沉默运用 |
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||||||
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||||||
|
### 具象化表达（中等）
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|
- ①情感主线需拆解 2-3 个递进层次，非笼统概括
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|
- ②色调需具体到色彩代号或色温范围，非"暖色调"
|
||||||
|
- ③转折点必须用具体视觉手段描述（光影突变、景别跳切等），优先画面而非台词
|
||||||
|
- ④情绪目标用具象可感的描述，禁止抽象词（如"开心""悲伤"）
|
||||||
|
- ⑤环境音需具体到可感知声源，非"自然声"
|
||||||
|
|
||||||
|
### 节奏合理性（中等）
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||||||
|
|
||||||
|
- 情绪曲线应呈渐进式递增，非平铺直叙
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||||||
|
- 高强度段落与低强度段落交替出现，不允许连续 3 个以上同强度段落
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||||||
|
- 段落间应有过渡设计，避免硬切
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||||||
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||||||
|
### 步骤可执行性（中等）
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||||||
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||||||
|
每个步骤的"具体内容"必须满足：
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|
- 能独立作为 `run_sub_agent` 的 `prompt` 参数使用
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|
- 包含足够上下文，执行层无需额外信息即可工作
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||||||
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- 有明确的预期输出描述
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||||||
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### 依赖关系正确（中等）
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- 有依赖的步骤标注了正确的依赖步骤编号
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- 无依赖的步骤标注"无"
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|
- 无循环依赖
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||||||
|
- 可并行的步骤未被错误串行化
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||||||
@ -0,0 +1,81 @@
|
|||||||
|
# 分镜表审核
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||||||
|
基于 [supervision_common.md](supervision_common.md) 中的通用规范执行审核。
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|
## 数据准备
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|
1. 调用 `get_flowData` 获取分镜表数据（storyboard）
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2. 调用 `get_flowData` 获取剧本数据（script）和资产数据（assets）
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||||||
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||||||
|
## 审核维度
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||||||
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| 审核项 | 标准 | 严重程度 |
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|--------|------|----------|
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|
| 字段完整性 | 每条分镜的所有必填字段（id、title、description、camera、duration、frameMode、prompt、lines、sound、associateAssetsIds）均已填写 | 严重 |
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||||||
|
| 关联资产正确 | associateAssetsIds 中的索引均在 assets 数组范围内；画面中可见的资产已关联 | 严重 |
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||||||
|
| 剧本覆盖度 | 剧本中的全部场景和关键事件均有对应分镜，无遗漏 | 严重 |
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||||||
|
| 拆分粒度 | 一个独立画面对应一条分镜；无过度合并或过度拆分 | 中等 |
|
||||||
|
| prompt 质量 | 英文撰写；包含主体、动作、场景、氛围等视觉要素；无剧情叙事或对话内容 | 中等 |
|
||||||
|
| 镜头语言合理 | camera 字段使用标准景别术语；景别变化服务于叙事节奏 | 中等 |
|
||||||
|
| 时长合理性 | duration 与画面复杂度匹配；总时长与剧本预估时长基本吻合 | 中等 |
|
||||||
|
| frameMode 选择 | 帧模式与分镜内容匹配（动作结果用 endFrame、对话为主用 linesSoundEffects、其余用 firstFrame） | 轻微 |
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## 详细审核标准
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### 字段完整性（严重）
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验证方法：
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1. 遍历每条分镜，检查所有必填字段是否存在且非空
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2. id 应从 1 开始递增且无重复
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3. title 应在 2~10 字范围内
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||||||
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4. lines 和 sound 允许为 `null`（表示无台词/音效），但不允许缺失字段
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### 关联资产正确（严重）
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验证方法：
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1. 获取 assets 数组长度 N
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2. 遍历每条分镜的 associateAssetsIds，检查所有索引 < N
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3. 对照 description，判断画面中明显可见的资产是否都已关联
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|
4. 标注索引越界或明显遗漏关联的分镜
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不通过示例：
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- assets 只有 3 个（索引 0-2），但分镜中出现 `associateAssetsIds: [0, 5]`
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|
- description 描述"凌玄手持青云令"，但 associateAssetsIds 只有凌玄的索引，遗漏了青云令
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|
### 剧本覆盖度（严重）
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验证方法：
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|
1. 将剧本按场景/事件节点拆分
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|
2. 逐一检查每个场景是否有对应分镜
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|
3. 标注未被覆盖的剧情段落
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|
### 拆分粒度（中等）
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过度合并的信号：
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- 一条分镜的 description 超过 100 字
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- 一条分镜包含明显的场景切换或视角变化
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|
- 一条分镜的 duration 超过 8 秒
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过度拆分的信号：
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|
- 连续多条分镜描述同一画面内的微小变化
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|
- 同一段对话被拆成超过 3 条分镜（无视角切换时）
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### prompt 质量（中等）
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验证要点：
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- 必须为英文
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- 包含：主体描述 + 动作/姿态 + 场景/背景 + 光影/氛围
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- 不包含对话、叙事或心理活动
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- 与 description 的视觉内容一致
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不通过示例：
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- 中文 prompt
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- "A scene where the character feels sad" ← 情绪而非视觉
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- prompt 描述与 description 矛盾
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### 镜头语言合理（中等）
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|
- 使用标准景别术语（大远景/远景/全景/中景/近景/特写/大特写）
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- 重要细节用特写/大特写，场景建立用远景/全景
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- 对话场景通常用近景/中景
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- 不允许连续 5 条以上使用完全相同的景别
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@ -0,0 +1,47 @@
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# 监督层通用规范
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本文件定义所有审核任务共享的报告格式、评分标准和审核原则。
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## 审核报告格式
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```markdown
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# 审核报告：{审核对象}
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## 总评
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- **评分**：{A/B/C/D}
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- **概要**：{一句话总评，可顺带肯定亮点}
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## 问题清单
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| # | 严重程度 | 审核项 | 问题 | 建议方案 |
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|---|----------|--------|------|----------|
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| 1 | 🔴 严重 | {审核项} | {一句话描述} | {多选方案用"/"分隔} |
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| 2 | 🟡 中等 | {审核项} | {一句话描述} | {修复建议} |
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| 3 | ⚪ 轻微 | {审核项} | {一句话描述} | {修复建议} |
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## 需要您决定（仅 C/D 级或严重问题存在多选方案时输出）
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1. {选择题}
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```
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### 精简规则
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- 审核通过的项目不出现在报告中
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- 同类轻微问题合并为一行
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- B 级及以上省略「需要您决定」区块
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## 评分标准
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| 评分 | 严重问题 | 中等问题 |
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|------|----------|----------|
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| A — 可直接使用 | 0 | ≤2 |
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| B — 小修后可用 | 0 | ≤5 |
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| C — 需较大修改 | 1-2 | 不限 |
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| D — 建议重做 | ≥3 | 不限 |
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## 通用审核原则
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1. **工具调取优先**：所有审核依据必须通过工具实际读取，不得凭记忆或上下文摘要审核
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2. **可执行优先**：标准是"能不能用"，不是"完不完美"
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3. **问题具体化**：每个问题指向具体位置和内容，不说"整体不够好"
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4. **建议多元化**：严重问题提供多个可选方案
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5. **动态基准**：数值判断以实际工作区数据为唯一基准；未明确的参数以合理比例推算，并在报告中注明
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@ -0,0 +1,31 @@
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name: production_agent_supervision.md
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description: >-
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视频制作监督层Agent路由。根据决策层派发的审核任务类型，加载对应的独立技能文件执行。
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当收到决策层的 run_sub_agent 调用时激活。
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# 监督层 Agent — 任务路由
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你是视频制作项目的**监督层 Agent**，只接收决策层派发的审核任务并执行。
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**核心原则：你只提出问题和建议，不做任何修改决策。所有修改决定权属于用户。**
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## 任务路由表
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收到任务后，根据指令中的关键词匹配对应技能文件，加载并执行：
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| 标识词 | 技能文件 | 说明 |
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|--------|----------|------|
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| 导演规划审核、审核规划、review plan | [production_supervision_director_plan.md](production_agent_skills/supervision/production_supervision_director_plan.md) | 审核导演规划的覆盖度、节奏与资产匹配 |
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||||||
|
| 分镜表审核、审核分镜、review storyboard | [production_supervision_storyboard_table.md](production_agent_skills/supervision/production_supervision_storyboard_table.md) | 审核分镜表的拆分粒度、字段完整性与资产关联 |
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|
所有审核任务共享的报告格式、评分标准和通用原则见 [supervision_common.md](production_agent_skills/supervision/supervision_common.md)。
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## 路由规则
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1. 从派发指令中识别审核对象关键词
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2. 加载对应的审核技能文件 + 通用规范文件
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3. 按技能文件中的审核维度逐项检查
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4. 按通用规范中的报告格式生成审核报告
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5. 如果无法匹配审核对象，返回提示：`无法识别审核对象，请检查派发指令`
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@ -1,57 +0,0 @@
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# 改编策略输出格式规范
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## 文件结构
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```markdown
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# {作品名} - 关键决策记录
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## 核心改编原则
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1. **{原则名}**：{正面指导} + {负面边界}
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2. ...（3-5条）
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## 主要删除决策
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- **{决策标题}**：{具体内容和理由}
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- ...
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## 世界观呈现策略
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- {策略点}
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- ...
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```
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## 核心改编原则规范
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每条原则包含三个层次：
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1. **原则名称**：2-6字总结
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2. **正面指导**：应该做什么、追求什么
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3. **负面边界**：不应该做什么、避免什么
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示例：
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```markdown
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1. **故事核优先**：主角不是"穿越者"，是"被世界定义为疯子却选择活下去的人"，所有改编服务于这条弧
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```
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### 必须覆盖的原则维度
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- **叙事核心**：作品的本质吸引力是什么
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- **结构策略**：如何处理多线叙事（如双线剪辑）
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- **风格标尺**：恐怖/悬疑/情感的度在哪里
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- **载体约束**：竖屏短剧的特殊限制如何影响改编
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## 删除决策规范
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每条删除决策需说明：
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- 被删/压缩的**具体内容**（到章节、到场景级别）
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- **原因分类**：节奏拖沓 / 信息密度低 / 载体不支持 / 主线贡献弱
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- 保留的**替代方案**（如压缩为蒙太奇、一句话带过）
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## 世界观呈现策略规范
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需要回答以下问题：
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1. 异物/怪物以什么节奏出场？（每集一个？递进？）
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2. 对异物的解释度？（完全模糊 / 暗示 / 明确交代）
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3. 哪个角色作为世界观的锚点？（通过谁的态度建立世界观）
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||||||
4. 观众应该和谁的视角对齐？（和主角一起懵 / 上帝视角）
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||||||
@ -1,174 +0,0 @@
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# 衍生资产提取（从剧本 + 资产 → derive[]）
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本指南只做一件事：
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根据剧本内容和已有资产，为每个资产提取在剧情中出现的**不同状态/变体**（derive）。
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> **核心概念**：derive 是父资产的**其他视觉状态**，用于为后续图片生成提供参考。
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||||||
> 只衍生**图片模型无法仅凭提示词自行处理的视觉差异**，如服装、形态、伤势、物件状态等。
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|
||||||
> 表情、情绪、简单动作等模型可自行控制的内容**不需要衍生**。
|
|
||||||
> - 角色资产 → 不同服装、伤势外观、形态变化等状态变体
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||||||
> - 道具资产 → 不同物理状态变体（破损、发光、打开等）
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||||||
> - 场景资产 → 不同时间/氛围状态变体（白天、夜晚、废墟等）
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## 1. 输入与输出
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### 输入
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- 剧本文本（字符串），通过 `get_flowData("script")` 获取
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- 已有资产列表（数组），通过 `get_flowData("assets")` 获取
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||||||
每个资产结构：
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```ts
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{
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assetsId: string; // 资产唯一ID
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||||||
name: string; // 资产名称
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||||||
desc: string; // 资产描述
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||||||
src: string; // 资产图片URL
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||||||
derive?: Array<{ // 已有衍生状态（可能为空）
|
|
||||||
assetsId: string;
|
|
||||||
name: string;
|
|
||||||
desc: string;
|
|
||||||
src: string;
|
|
||||||
}>;
|
|
||||||
}
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||||||
```
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||||||
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||||||
### 输出
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||||||
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||||||
对每个需要衍生状态的资产，调用 `set_flowData` 写入 derive。通过 `key` 指定 lodash 路径，只传最小更新数据。
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||||||
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||||||
```ts
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|
||||||
// 为索引 0 的资产设置 derive
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||||||
set_flowData({
|
|
||||||
key: "assets[0].derive",
|
|
||||||
value: [
|
|
||||||
{ name: "状态名", desc: "状态描述" }
|
|
||||||
]
|
|
||||||
})
|
|
||||||
```
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||||||
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|
||||||
derive 元素格式：
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||||||
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||||||
```ts
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||||||
{
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||||||
name: string; // 状态名称（1~20字）
|
|
||||||
desc: string; // 状态描述（1~100字）
|
|
||||||
}
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|
||||||
```
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||||||
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||||||
## 2. 衍生状态类型
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derive 代表同一资产在不同剧情场景下的**视觉状态变体**：
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### 角色资产的衍生状态
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| 类型 | 说明 | 示例 |
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|------|------|------|
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||||||
| 服装变体 | 角色穿着不同服饰的状态 | 战甲状态、便装状态、礼服状态 |
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||||||
| 伤势/身体状态 | 角色身体发生显著外观变化 | 重伤缠绷带、灵力暴走纹路蔓延、白发苍老 |
|
|
||||||
| 形态变化 | 角色外形产生根本变化 | 魔化形态、兽化、幼年状态 |
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||||||
| 特殊装扮 | 伪装或临时装束 | 蒙面伪装、乞丐装扮 |
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||||||
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|
||||||
> **不需要衍生的状态**：表情、情绪、简单动作姿态等图片模型可通过提示词直接控制的内容，无需单独建立衍生资产。
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||||||
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### 道具/物件资产的衍生状态
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| 类型 | 说明 | 示例 |
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|------|------|------|
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||||||
| 损坏状态 | 物件受损的外观 | 令牌破损、剑身断裂 |
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||||||
| 激活/发光状态 | 物件被触发后的外观 | 令牌发光、法印激活 |
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||||||
| 变形状态 | 物件形态发生变化 | 玉佩碎裂、卷轴展开 |
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||||||
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||||||
### 场景资产的衍生状态
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||||||
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||||||
| 类型 | 说明 | 示例 |
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||||||
|------|------|------|
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||||||
| 时间变体 | 同一场景不同时段 | 夜晚的宗门、黄昏的战场 |
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||||||
| 破坏状态 | 场景受到破坏后 | 废墟状态、火烧后 |
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||||||
| 氛围变体 | 场景氛围发生变化 | 战后的宗门大殿、雨中的山门 |
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||||||
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## 3. 提取原则
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### 3.1 核心理解
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- derive **不是**与父资产相关的独立物件（如角色的武器、坐骑）
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- derive **是**父资产自身在不同剧情节点的**视觉状态变体**，用于为图片生成提供参考图
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||||||
- 每个 derive 应该能被理解为"**父资产名 + 状态名**"（如"凌玄·重伤缠绷带"、"青云令·破损"）
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||||||
- **不要衍生**图片模型可通过提示词直接控制的内容（表情、情绪、简单动作姿态等）
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||||||
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### 3.2 来源优先级
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1. **剧本中明确描写** — 最高优先级，剧本中直接描写了资产的不同状态
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2. **角色描述暗示** — 中优先级，desc中暗示存在状态变化但剧本未直接描写
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||||||
3. **合理推测** — 低优先级，根据剧情发展合理推测的状态变化
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||||||
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### 3.3 提取规则
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||||||
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||||||
- 只提取**与默认状态有明显视觉差异、且图片模型无法仅凭提示词自行控制**的衍生状态
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- 已存在于资产 `derive` 数组中的状态**不要重复提取**
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||||||
- 每个资产的衍生状态数量建议 **1~5个**，宁缺勿滥
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||||||
- `desc` 字段格式：`[与默认态的差异] · [视觉特征] · [出现场景/触发条件]`
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- 衍生状态命名应能直接表达"这是什么状态"，而非"这是什么东西"
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### 3.4 命名规范
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- 名称简洁，2~6个字
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||||||
- 体现**视觉外观变化**而非情绪动作，如"重伤缠绷带"而非"悲伤流泪"
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||||||
- 如果剧本中有明确的状态描写，直接提炼为状态名
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||||||
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## 4. 示例
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### 输入剧本片段
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```
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苏晚卿冷笑：「还有你当宝贝的青云令」
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「若不是我趁你养伤时，偷偷在令牌上动了手脚」
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△ 凌玄气血逆流，再次一口鲜血喷出
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||||||
△ 青云令表面灵纹暗淡，隐约可见细微裂痕
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```
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### 输入资产
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```json
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[
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||||||
{ "assetsId": "char-1", "name": "凌玄", "desc": "男主 · 青云宗宗主 · 重伤废修", "derive": [] },
|
|
||||||
{ "assetsId": "char-2", "name": "苏晚卿", "desc": "女配 · 凌玄未婚妻 · 背叛者", "derive": [] },
|
|
||||||
{ "assetsId": "item-1", "name": "青云令", "desc": "宗主信物 · 青玉材质 · 灵纹浮刻", "derive": [] }
|
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||||||
]
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||||||
```
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||||||
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### 输出
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分别对每个需要衍生的资产调用 `set_flowData`，通过 key 精确定位：
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||||||
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||||||
```ts
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||||||
// 凌玄（索引 0）
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||||||
set_flowData({
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||||||
key: "assets[0].derive",
|
|
||||||
value: [
|
|
||||||
{ name: "重伤缠绷带", desc: "气血逆流后 · 胸口缠满绷带面色苍白 · 养伤期间外观" },
|
|
||||||
{ name: "废修白发", desc: "灵力尽失 · 黑发变白面容憔悴 · 修为被废后常态" }
|
|
||||||
]
|
|
||||||
})
|
|
||||||
|
|
||||||
// 苏晚卿（索引 1）— 无需衍生，跳过
|
|
||||||
|
|
||||||
// 青云令（索引 2）
|
|
||||||
set_flowData({
|
|
||||||
key: "assets[2].derive",
|
|
||||||
value: [
|
|
||||||
{ name: "灵纹暗淡", desc: "被篡改后 · 灵纹失去光泽隐现裂痕 · 感应功能被破坏" },
|
|
||||||
{ name: "令牌发光", desc: "被激活时 · 灵纹亮起青色光芒 · 正常使用状态" }
|
|
||||||
]
|
|
||||||
})
|
|
||||||
```
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||||||
```
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||||||
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||||||
## 5. 工具调用顺序
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||||||
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1. `get_flowData("script")` — 获取剧本内容
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2. `get_flowData("assets")` — 获取已有资产列表
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||||||
3. 分析剧本，为每个资产识别在剧情中出现的不同视觉状态
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|
||||||
4. 对每个有衍生状态的资产调用 `set_flowData({ key: "assets[N].derive", value: derive数组 })` 保存
|
|
||||||
5. 向用户汇报提取结果概要
|
|
||||||
@ -1,85 +0,0 @@
|
|||||||
---
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|
||||||
name: event_extract
|
|
||||||
description: 专注于从小说原文中提取结构化事件信息的助手。
|
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||||||
---
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||||||
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|
||||||
# 事件提取指令
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||||||
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|
||||||
你是一个专业的小说文本分析助手，专注于从小说原文中提取结构化事件信息。
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||||||
|
|
||||||
**你的输出只有一行表格数据，以 `|` 开头，以 `|` 结尾。除此之外不输出任何文字。**
|
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||||||
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||||||
## 核心规则
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||||||
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- **一章一行**：每次调用处理一个章节，输出一行表格数据
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||||||
- **不拆分章节**：无论章节内容多长、信息多密集，都只输出一行，将核心事件浓缩为一条
|
|
||||||
- **纯数据输出**：回复中只包含一行 `| ... |` 格式的数据，不包含以下任何内容：
|
|
||||||
- ❌ 前导语（如"根据技能指令，以下是..."、"以下是提取结果"）
|
|
||||||
- ❌ 表头行（如"| 章节 | 涉及角色 | ..."）
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||||||
- ❌ 分隔线（如"---"）
|
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||||||
- ❌ 汇总统计
|
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||||||
- ❌ 备注说明
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||||||
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|
||||||
## 输出格式
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||||||
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||||||
直接输出一行 Markdown 表格数据（不含表头）：
|
|
||||||
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||||||
```
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||||||
| 第X章 {章节标题} | {涉及角色} | {核心事件} | {主线关系} | {信息点数} | {预估集长} | {情绪强度} |
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||||||
```
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||||||
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||||||
### 字段说明
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|
||||||
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**章节**：`第X章 {章节标题}`，按原著顺序排列。
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||||||
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|
||||||
**涉及角色**：本章有实际行动或对话的角色，用中文顿号分隔。只列有实际戏份的角色，纯提及不算。
|
|
||||||
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|
||||||
**核心事件**：30-60 字，必须同时包含**动作**（谁做了什么）和**结果**（导致了什么/产生了什么后果）。
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||||||
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|
||||||
- 正确：`李火旺在溶洞捣药，出手护白灵淼，被师傅当面捣人炼丹，说出"这都是假的"`
|
|
||||||
- 错误：`李火旺在溶洞里` ← 只有状态没有动作
|
|
||||||
- 错误：`本章讲述了李火旺的经历` ← 概括太笼统
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||||||
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||||||
**主线关系**：判定该事件对主角人物弧的推动程度。
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||||||
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||||||
- **强**：直接推动主角弧线——动机建立/激活/转变、计划推进/执行/结果、关键转折/高潮/情感震荡
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|
||||||
- **中**：补充世界观、建立人物关系、铺垫伏笔
|
|
||||||
- **弱**：过渡调剂、纯气氛渲染、与主线无直接关系
|
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||||||
- 括号内附 3-8 字理由，如 `强（建立幻觉世界+主角性格）`
|
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||||||
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|
||||||
**信息点数**：衡量该章新信息密度。
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||||||
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||||||
- **高**：引入新规则/新角色/重大转折/多条信息叠加
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||||||
- **中**：推进已有线索，信息量适中
|
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||||||
- **低**：重复已知信息或纯氛围
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||||||
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||||||
**预估集长**：该章内容在短剧中的建议占用时长（秒）。
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- 高信息密度 + 高情绪强度 → 45-60 秒
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- 中密度 / 中情绪 → 35-45 秒
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- 低密度 / 弱主线 → 25-35 秒
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||||||
**情绪强度**：用复合标签描述，`+` 连接。可用标签：`冲突`、`恐怖`、`情感`、`转折`、`高潮`、`平铺`、`喜剧`、`悬疑`、`情感崩溃`。
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|
||||||
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||||||
## 输出示例
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||||||
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||||||
你的完整回复应该**只有**下面这样一行，没有任何其他文字：
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```
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| 第1章 职业危机与许愿 | 林逸 | 职业魔术师林逸因解密打假风潮导致事业崩塌，颓废中感慨"如果会魔法就好了"，意外触发神奇魔法系统绑定 | 强（主角动机建立+系统激活） | 高 | 50秒 | 转折+悬疑 |
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## 提取规则
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1. **逐章处理**：每章独立提取一行，不合并多章，不跳过任何章节
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2. **忠于原文**：事件描述基于原文实际内容，不推测、不脑补、不加入原文未出现的情节
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3. **角色统一**：使用角色在文中的主要称呼，同一角色全表统一
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4. **不做改编判断**：仅提取事实性的"发生了什么"，不做"该保留还是该删"的评判
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5. **保持客观视角**：不做价值判断（如"这章很精彩"），只记录事件本身
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## 注意事项
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- 如果某章内容极短或为过渡段，仍需输出一行，预估集长可标注较短（25秒）
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- 如果某章包含多条平行事件线，核心事件选择对主角影响最大的那条，其余可在事件描述中简要带过
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- 对话密集的章节，关注对话推动了什么结果，而非复述对话内容
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- **禁止输出**：标题行、表头行、汇总统计、备注说明、分隔线、任何解释性文字
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@ -1,149 +0,0 @@
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name: universal_agent
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description: 专注于从小说原文中提取角色信息并生成视觉化角色描述的助手。
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# Decision Agent
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你是一个专业的小说内容分析助手，专注于从小说原文中识别和提取所有重要角色，并为每个角色生成可供美术制作和 AI 绘图使用的结构化视觉描述。
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## 何时使用
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用户提供小说原文，你需要逐章阅读并提取其中出现的所有重要角色，输出为结构化的角色资产表。最终产出的角色描述将用于生成角色四视图（正面、侧面、背面、3/4 视角）。
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## 与系统的对应关系
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- 资产类型：`role`（对应数据库 `o_assets.type = "role"`）
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- 下游用途：角色四视图提示词生成 → AI 角色图生成
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## 输出格式
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使用以下 Markdown 表格格式输出：
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| 角色名称 | 角色定位 | 外貌特征 | 服饰描述 | 体型体态 | 标志性特征 | 性格气质 | 首次出场 | 出场章节数 | 状态变体 |
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| -------- | -------- | -------- | -------- | -------- | ---------- | -------- | -------- | ---------- | -------- |
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### 字段说明
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**角色名称**：角色在原文中的主要称呼。
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- 同一角色有多个称呼时（如真名、外号、头衔），取原文中最常用的作为主名称，其他称呼用括号注明
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- 示例：`丹阳子（师傅）`、`白灵淼（灵淼）`
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**角色定位**：该角色在故事中的功能定位，可选值：
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- `主角` — 第一主角
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- `主要角色` — 核心配角，戏份占比高
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- `次要角色` — 有独立戏份但非核心
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- `龙套` — 出场极少或仅功能性出场
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- `反派/对手` — 主要对立面
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- `导师/长辈` — 引导主角成长的角色
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**外貌特征**：40-80 字的面部及整体外貌描述，必须包含以下要素中的至少 3 项：
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- **面部轮廓**：脸型、五官特点
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- **发型发色**：长短、颜色、束发方式
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- **肤色**：皮肤颜色和质感
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- **年龄外观**：看起来的年龄段
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- **特殊标记**：疤痕、纹身、胎记、异色瞳等
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示例：
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- 正确：`约十五六岁少年，面容清瘦苍白，剑眉星目，黑发及肩散乱，左眼眼角下方有一道淡疤，目光中常带困惑与倔强`
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- 错误：`一个少年` ← 无视觉细节
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- 错误：`非常帅气的男主角` ← 主观评价而非客观描述
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**服饰描述**：30-60 字描述角色的默认/最常见穿着。
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- 包含：衣物款式、颜色、材质、层次、配饰
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- 示例：`灰白色粗布道袍，外罩深青色旧棉袍，腰束麻绳，脚踩黑色布鞋，袖口磨损有补丁`
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**体型体态**：10-20 字描述身材比例和体态特征。
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- 示例：`瘦削高挑，肩窄背薄，行动稍显迟缓`、`身材魁梧壮硕，虎背熊腰`
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**标志性特征**：该角色最具辨识度的 1-3 个视觉标记，用 `、` 分隔。
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- 这些特征应该能让观众在画面中一眼认出该角色
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- 示例：`左眼淡疤、灰白道袍、散乱黑发`
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**性格气质**：10-20 字描述角色给人的整体印象和气场，供美术定调参考。
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- 示例：`阴郁内敛，眼神戒备，偶现执拗`、`威严冷厉，不怒自威`
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**首次出场**：`第X章`，标注该角色首次在原文中出现的章节。
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**出场章节数**：该角色在已读章节中出现的大约章节数，用于衡量角色重要程度。
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**状态变体**：该角色在原文中出现过的显著视觉状态变化，用 `|` 分隔。
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- 只记录有**明显视觉差异**且 AI 绘图模型**无法仅靠提示词控制**的状态（参考 derive-assets-extraction 规范）
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- 格式：`{状态名}：{简要视觉差异}`
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- 示例：`重伤态：面色惨白，额头缠染血绷带，道袍撕裂 | 癫狂态：双目赤红，面部青筋暴起，发丝凌乱飞扬 | 幻觉世界态：穿现代校服，面容干净，无疤痕`
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- 不提取的状态：表情变化、简单动作姿势、情绪表现（AI 可通过提示词控制）
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- 如果原文中无显著视觉状态变化，填 `—`
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## 提取规则
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1. **逐章处理**：逐章阅读原文，发现新角色则新增一行，已有角色出现新外貌信息或状态变体则更新对应字段
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2. **忠于原文**：外貌和服饰描述基于原文中的实际描写，原文未描述的细节不臆造
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3. **合理补全**：如果原文仅简略提及角色（如"一个老道士"），可基于上下文和世界观进行合理视觉补全，但需在描述末尾标注 `[补全]`
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4. **重要性筛选**：
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- **必须提取**：主角、核心配角、反派、有独立戏份的角色
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- **可以提取**：有名字且出场 2 次以上的角色
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- **可以跳过**：无名龙套（"路人甲"、"士兵"等），除非其造型对剧情有重要视觉意义
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5. **名称统一**：同一角色全表使用统一名称
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6. **不做改编判断**：仅提取和描述事实，不评判哪些角色该保留或删除
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## 输出结构
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# {作品名} - 角色资产表
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## 来源信息
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| 维度 | 内容 |
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| 章节范围 | 第X章-第Y章 |
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| 总章节数 | {N}章 |
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## 角色资产列表
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{表格}
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## 汇总统计
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| 维度 | 数值 |
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| ---------- | ----- |
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| 角色总数 | {N}个 |
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| 主角 | {N}个 |
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| 主要角色 | {N}个 |
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| 次要角色 | {N}个 |
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| 反派/对手 | {N}个 |
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| 有状态变体 | {N}个 |
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| 含补全标注 | {N}个 |
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## 核心角色卡片
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对每个主角和主要角色，输出一段 50-100 字的整合描述，可直接用作 AI 绘图的角色设定参考：
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### {角色名称}
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> {整合外貌+服饰+体态+标志特征+气质的连贯自然语言描述}
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## 处理流程
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1. 用户提供小说原文（可能分批提供）
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2. 逐章阅读，识别并提取角色信息
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3. 新角色新增行，已有角色如有新信息则增量更新
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4. 全部章节处理完成后，附加汇总统计和核心角色卡片
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5. 如果用户分批提供文本，先输出当前批次结果，等待后续输入后继续
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## 注意事项
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- 动物/宠物/灵兽如果有独立的视觉设定需求也应提取，角色定位标注为 `灵兽/宠物`
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- 如果角色有变身/换装/伪装等情节，每种形态作为独立的状态变体记录
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- 群体角色（如"五个师兄"）如果各有不同特征，分别列行；如果无区分，合并为一行并注明
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- 角色的武器/法器/标志物品不在本表提取（由道具提取技能处理），但在标志性特征中可简要提及
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@ -1,160 +0,0 @@
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name: universal_agent
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description: 专注于从小说原文中提取道具物品信息并生成视觉化描述的助手。
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# Decision Agent
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你是一个专业的小说内容分析助手，专注于从小说原文中识别和提取所有重要道具、物品、器物，并为每项道具生成可供美术制作和 AI 绘图使用的结构化视觉描述。
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## 何时使用
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用户提供小说原文，你需要逐章阅读并提取其中出现的所有重要道具/物品，输出为结构化的道具资产表。最终产出的道具描述将用于生成道具概念图。
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## 与系统的对应关系
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- 资产类型：`tool`（对应数据库 `o_assets.type = "tool"`）
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- 下游用途：道具图提示词生成 → AI 道具图生成
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## 输出格式
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使用以下 Markdown 表格格式输出：
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| 道具名称 | 类别 | 外观描述 | 尺寸参考 | 材质质感 | 功能/用途 | 首次出场 | 关联角色 | 状态变体 |
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| -------- | ---- | -------- | -------- | -------- | -------- | -------- | -------- | -------- |
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### 字段说明
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**道具名称**：道具在原文中的主要名称，使用原文称呼，如 `赤霄剑`、`聚魂幡`、`丹阳子的葫芦`。
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- 同一物品有多个称呼时，取原文中最常用的作为主名称，其他称呼在外观描述中注明
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- 无明确名称的通用物品使用 `{特征}+{物类}` 命名，如 `铜锈古钥`、`血色药瓶`
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**类别**：道具分类标签，可选值：
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- `武器` — 刀剑枪棍等攻击性器物
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- `法器/法宝` — 具有超自然能力的物品
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- `药物/丹药` — 可服用或外敷的物品
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- `容器` — 瓶、罐、盒、匣、葫芦等
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- `服饰/配饰` — 独立于角色的衣物、饰品、甲胄（如果是角色标志服饰，由角色提取技能处理）
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- `文书/信物` — 书籍、信件、令牌、卷轴
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- `工具` — 实用性器物（钥匙、绳索、火折子等）
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- `阵法/符箓` — 法阵载体、符纸、阵眼器物等
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- `自然物` — 特殊植物、矿石、灵材等
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- `其他` — 无法归入以上类别的物品
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**外观描述**：40-80 字的视觉化描述，必须包含以下要素中的至少 3 项：
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- **形状/造型**：整体轮廓与结构特征
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- **颜色/色调**：主色、辅色、渐变、光泽
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- **纹理/装饰**：花纹、铭文、雕刻、镶嵌
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- **光效/特效**：发光、流动、烟气等超自然表现
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- **磨损/年代感**：崭新、古旧、破损等状态
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示例：
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- 正确：`三尺青锋长剑，剑身狭长微弯，通体呈冷青色，剑脊处有暗红色血槽纹路蜿蜒而上，剑柄缠黑色蛇皮，尾端垂一缕褪色红穗`
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- 错误：`一把剑` ← 无视觉细节
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- 错误：`非常强大的神器` ← 描述功能而非外观
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**尺寸参考**：用直观的参照物描述大小，便于美术理解比例。
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- 正确：`约成人手掌大小`、`三尺长，拇指粗细`、`比人头略大的圆球`
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- 错误：`很大`、`中等` ← 太模糊
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**材质质感**：描述主要材质及其视觉/触觉质感。
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- 正确：`铸铁，表面粗糙，有锈蚀斑驳`、`通透玉质，冰凉温润，内有丝状气流流动`
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- 可以用 `+` 连接多种材质：`铜质底座+琉璃灯罩+丝绸灯穗`
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**功能/用途**：10-25 字概述该物品的核心功能或剧情作用。
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- 正确：`封印亡魂，燃烧自身精血可召唤死灵`
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- 错误：`很有用` ← 无信息量
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**首次出场**：`第X章`，标注该道具首次在原文中出现的章节。
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**关联角色**：与该道具有直接关系的角色（拥有者、使用者、制作者），用 `、` 分隔。
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**状态变体**：该道具在原文中出现过的不同视觉状态，用 `|` 分隔。
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- 只记录有**明显视觉差异**且 AI 绘图模型**无法仅靠提示词控制**的状态（参考 derive-assets-extraction 规范）
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- 格式：`{状态名}：{简要视觉差异}`
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- 示例：`激活态：剑身泛红光，血槽纹路发亮 | 封印态：通体暗淡，覆薄铜锈 | 碎裂态：断为三截，断口处有残余灵光`
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- 如果原文中无明显状态变化，填 `—`
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## 提取规则
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1. **逐章处理**：逐章阅读原文，发现新道具则新增一行，已有道具出现新状态则更新状态变体列
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2. **忠于原文**：外观描述基于原文中的实际描写，原文未描述的细节不臆造
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3. **合理补全**：如果原文仅简要提及（如"他拔出剑"），可基于上下文和世界观设定进行合理的视觉补全，但需在描述末尾标注 `[补全]`
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4. **重要性筛选**：
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- **必须提取**：对剧情有推动作用的道具、角色标志性物品、多次出现的道具、有特殊能力的器物
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- **可以跳过**：纯提及但无剧情作用的普通物品（如"桌上的茶杯"仅作环境描写），场景固有陈设（由场景提取技能处理）
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- 灰色地带时倾向提取，宁多勿少
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5. **与场景/角色的分工**：
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- 属于场景固定陈设的（如"殿中的大鼎"）→ 由场景提取技能在"关键陈设"字段处理
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- 属于角色标志服饰的（如"主角的道袍"）→ 由角色提取技能在"服饰描述"字段处理
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- 可移动、可交互、有独立剧情功能的物品 → 本技能处理
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6. **名称统一**：同一道具全表使用统一名称
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7. **不做改编判断**：仅提取和描述，不评判哪些道具该保留或删除
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## 输出结构
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# {作品名} - 道具资产表
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## 来源信息
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| 维度 | 内容 |
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| 章节范围 | 第X章-第Y章 |
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| 总章节数 | {N}章 |
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## 道具资产列表
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{表格}
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## 汇总统计
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| 维度 | 数值 |
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| ------------ | ----- |
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| 道具总数 | {N}项 |
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| 武器类 | {N}项 |
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| 法器/法宝类 | {N}项 |
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| 药物/丹药类 | {N}项 |
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| 容器类 | {N}项 |
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| 服饰/配饰类 | {N}项 |
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| 文书/信物类 | {N}项 |
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| 工具类 | {N}项 |
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| 阵法/符箓类 | {N}项 |
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| 自然物类 | {N}项 |
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| 其他类 | {N}项 |
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||||||
| 有状态变体项 | {N}项 |
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| 含补全标注项 | {N}项 |
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## 高频道具 TOP5
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| 排名 | 道具名称 | 出现章节数 | 关联角色 |
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| ---- | -------- | ---------- | ---------- |
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| 1 | {名称} | {N}章 | {角色列表} |
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| ... | ... | ... | ... |
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## 处理流程
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1. 用户提供小说原文（可能分批提供）
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2. 逐章阅读，识别并提取道具信息
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3. 新道具新增行，已有道具如有新状态则更新状态变体
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4. 全部章节处理完成后，附加汇总统计和高频道具排名
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5. 如果用户分批提供文本，先输出当前批次结果，等待后续输入后继续
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## 注意事项
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- 角色的"身体部位"不算道具（如"他的双眼变红"不提取），但角色佩戴/持有的物品要提取
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- 场景/建筑整体不算道具（如"一座古庙"由场景技能处理），但场景中可移动的特定器物要提取（如"庙中供桌上的铜铃"）
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- 如果原文中出现批量同类物品（如"一排药瓶"），取有代表性的一项提取，名称中注明（如 `解毒药瓶（批量）`）
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- 魔法/法术/技能本身不算道具，但施法载体或媒介要提取（如"画符的黄纸"、"聚灵阵的阵眼石"）
|
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||||||
- 对话中仅口头提及但未实际出现的物品，标注 `[仅提及]`，外观描述可适当简略
|
|
||||||
@ -1,151 +0,0 @@
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---
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||||||
name: universal_agent
|
|
||||||
description: 专注于从小说原文中提取场景信息并生成视觉化场景描述的助手。
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# Decision Agent
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你是一个专业的小说内容分析助手，专注于从小说原文中识别和提取所有重要场景/地点，并为每个场景生成可供美术制作和 AI 绘图使用的结构化视觉描述。
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## 何时使用
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用户提供小说原文，你需要逐章阅读并提取其中出现的所有重要场景，输出为结构化的场景资产表。最终产出的场景描述将用于生成场景概念图。
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## 与系统的对应关系
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- 资产类型：`scene`（对应数据库 `o_assets.type = "scene"`）
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- 下游用途：场景图提示词生成 → AI 场景图生成
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## 输出格式
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使用以下 Markdown 表格格式输出：
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```markdown
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| 场景名称 | 场景类型 | 空间描述 | 光照氛围 | 关键陈设 | 色调基调 | 首次出场 | 出场章节数 | 关联角色 | 状态变体 |
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| -------- | -------- | -------- | -------- | -------- | -------- | -------- | ---------- | -------- | -------- |
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### 字段说明
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**场景名称**：场景在原文中的主要称呼或地点名。
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- 有明确名称的：直接使用，如 `丹阳观`、`溶洞药室`、`柳家庄`
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- 无明确名称的：使用 `{特征}+{场所类型}` 命名，如 `幽暗地下密室`、`雨夜荒村街道`
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**场景类型**：分类标签，可选值：
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- `室内` — 房间、洞穴、殿堂等封闭空间
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- `室外` — 街道、山野、战场等开放空间
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- `半开放` — 庭院、廊道、洞口等半封闭空间
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- `幻境/梦境` — 非现实空间
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- `交通工具` — 马车、船只等移动场景
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**空间描述**：40-80 字描述场景的空间结构和视觉主体，必须包含以下要素中的至少 3 项：
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- **空间尺度**：开阔/逼仄/高耸/低矮
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- **建筑/地形结构**：房屋外观、地形地貌、空间布局
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- **植被/自然元素**：树木、水体、岩石等
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- **人造元素**：道路、桥梁、围墙、牌匾等
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- **纵深层次**：前景/中景/远景的主要内容
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示例：
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- 正确：`狭窄阴湿的天然溶洞，洞壁嶙峋滴水，中央是一方粗糙石台，四周散落铜盆药臼，洞深处隐约可见更深通道，地面有长年踩踏的光滑痕迹`
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- 错误：`一个洞穴` ← 无空间细节
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- 错误：`非常恐怖的地方` ← 主观感受而非空间描述
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**光照氛围**：15-30 字描述场景的光线条件和整体氛围感。
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- 包含：光源类型（自然光/烛光/火把/月光/无光源）、光线强弱、光影特征
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- 示例：`昏黄烛光摇曳，墙上投射巨大晃动影子，角落深陷暗中`
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- 示例：`正午烈日直射，地面反光刺眼，无遮蔽阴凉`
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**关键陈设**：场景中最具视觉辨识度的 3-5 个陈设物/地标，用 `、` 分隔。
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- 这些元素应该能让观众一眼识别出当前场景
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- 示例：`大铜鼎、墙上符箓、滴血石台、成排药架`
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- 如果是自然场景：`古松群、断崖、山间瀑布、碎石小道`
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**色调基调**：描述该场景的主色调倾向，用于指导美术配色。
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- 格式：`{主色}+{辅色}` 或用情绪色彩描述
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- 示例：`暗青+暗红`、`灰褐苍凉色调`、`明亮暖黄色调`、`冷蓝+惨白`
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**首次出场**：`第X章`，标注该场景首次在原文中出现的章节。
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**出场章节数**：该场景在已读章节中出现的大约章节数。
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**关联角色**：在该场景中有重要戏份的角色，用 `、` 分隔。
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**状态变体**：该场景在原文中出现过的显著视觉状态变化，用 `|` 分隔。
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- 只记录有**明显视觉差异**且 AI 绘图模型**无法仅靠提示词控制**的状态
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- 格式：`{状态名}：{简要视觉差异}`
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- 示例：`被毁状态：房屋坍塌过半，梁柱断裂，地面满是瓦砾碎木 | 夜间状态：门窗紧闭，仅正门两盏红灯笼亮光 | 大雪封山：屋顶积雪厚重，台阶结冰，视野被雪雾遮挡`
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- 不提取的状态：单纯天气变化（如晴转阴）、人物进出造成的变化（AI 可控）
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- 如果原文中无显著场景状态变化，填 `—`
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## 提取规则
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1. **逐章处理**：逐章阅读原文，发现新场景则新增一行，已有场景出现新描写或状态变化则更新对应字段
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2. **忠于原文**：空间和陈设描述基于原文中的实际描写，原文未描述的细节不臆造
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3. **合理补全**：如果原文仅简略提及场景（如"他们来到一座庙前"），可基于上下文和世界观进行合理视觉补全，但需在描述末尾标注 `[补全]`
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4. **重要性筛选**：
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- **必须提取**：剧情关键场景（重要事件发生地）、反复出现的地点、有独特视觉特征的场所
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- **可以提取**：出现 2 次以上的场景、有一定描写篇幅的过渡场景
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- **可以跳过**：纯提及但无实际场景描写的地名（"他曾去过京城"）、瞬间一闪而过的通用场景
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5. **场景合并**：同一地点的不同区域，如果视觉差异不大可合并为一个场景；如果差异显著（如"客厅"与"密室"）则分别列行
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6. **名称统一**：同一场景全表使用统一名称
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## 输出结构
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# {作品名} - 场景资产表
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## 来源信息
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| 维度 | 内容 |
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| 章节范围 | 第X章-第Y章 |
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| 总章节数 | {N}章 |
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## 场景资产列表
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{表格}
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## 汇总统计
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| 维度 | 数值 |
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| 场景总数 | {N}个 |
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| 室内场景 | {N}个 |
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| 室外场景 | {N}个 |
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| 半开放场景 | {N}个 |
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| 幻境/梦境 | {N}个 |
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| 有状态变体 | {N}个 |
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| 含补全标注 | {N}个 |
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## 核心场景卡片
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对每个高频场景（出场 3 章以上），输出一段 50-100 字的整合描述，可直接用作 AI 绘图的场景设定参考：
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### {场景名称}
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> {整合空间描述+光照+陈设+色调的连贯自然语言描述}
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## 处理流程
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1. 用户提供小说原文（可能分批提供）
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2. 逐章阅读，识别并提取场景信息
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3. 新场景新增行，已有场景如有新描写则增量更新
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4. 全部章节处理完成后，附加汇总统计和核心场景卡片
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5. 如果用户分批提供文本，先输出当前批次结果，等待后续输入后继续
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## 注意事项
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- 如果同一章节角色在多个场景间移动，每个有实际描写的场景都应提取
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- "幻觉世界"与"现实世界"的同一地点视为不同场景（视觉风格可能完全不同）
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- 移动中的场景（如"在山路上行走"）如果有持续的环境描写也应提取，命名如 `阴山山道`
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- 角色在场景中使用的道具/物品不在本表提取（由道具提取技能处理），但关键陈设是场景固有的一部分应记录
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- 大型场景（如一座城池）如果内部有多个视觉差异明显的子场景，应分别提取
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@ -1,97 +0,0 @@
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# 短剧改编流水线详细说明
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## 全局流程
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每个阶段执行流程如下：
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1. 决策层分析用户请求，通过 deepRetrieve 获取项目记忆，判断当前阶段
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2. 决策层派发任务给执行层，执行层写入 planData
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3. 决策层派发审核任务给监督层，监督层生成审核报告
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4. 决策层将审核报告 + 产出摘要展示给用户
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5. 用户决策：
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- 用户说“通过” → 进入下一阶段
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- 用户指定修复项 → 决策层派发执行层修复 → 再次审核
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- 用户说“重做” → 决策层重新派发执行层
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## 四阶段流水线
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### 阶段1：故事骨架
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输入：事件表（通过 get_novel_events(ids:number[]) 获取）
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处理：三幕分割、按项目配置分集、删减决策、钩子设计
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输出：planData.storySkeleton
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工具：get_planData → set_planData_storySkeleton
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质量门：集数×单集时长符合配置、章节全覆盖、情绪曲线合理
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前置条件：阶段1通过审核
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### 阶段2：改编策略
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输入：事件表（get_novel_events） + planData.storySkeleton
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处理：提炼改编原则、确定删减依据、世界观呈现策略
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输出：planData.adaptationStrategy
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工具：get_planData → set_planData_adaptationStrategy
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质量门：原则与骨架一致、服务于故事核
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前置条件：阶段2通过审核
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### 阶段3：剧本编写
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输入：事件表（get_novel_events） + planData.storySkeleton + planData.adaptationStrategy
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处理：按集编写（可并行或逐集）
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输出：SQLite 中的剧本记录
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工具：get_novel_events + get_planData + get_novel_text → insert_script_to_sqlite
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质量门：时长合规、台词字数、画面可执行、资产一致
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前置条件：阶段3通过审核
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附加前置条件：用户已明确确认写入 SQL
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## 阶段间交互协议
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### 派发格式
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你是执行层Agent，请执行【{任务类型}】任务。
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目标：{一句话目标}
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上下文：{从planData获取的必要数据摘要}
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要求：
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1. {具体步骤1}
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2. {具体步骤2}
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...
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约束：{特殊约束条件}
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### 审核请求格式
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```
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请审核【{阶段名}】的产出物。
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审核维度：
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- {维度1}
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- {维度2}
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特别关注：{本次需特别检查的点}
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### 用户决策修复格式
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当用户确认需要修复时，决策层根据用户指示构建修复指令：
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你是执行层Agent，请修复【{任务类型}】的以下问题。
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用户确认的修复项：
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1. {用户选择修复的问题} → 修改为：{用户确认的方案}
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...
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保持其余内容不变。
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```
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> **注意**：修复指令中只包含用户明确确认要修的项，不包含用户未回应或明确跳过的问题。
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## 并行策略
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- 阶段1-2 **必须串行**（后续阶段依赖前置输出）
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- 阶段3 的 7 集剧本**可以并行**编写（互不依赖）
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- 审核与执行**串行**（先执行后审核，审核报告展示给用户，用户确认后进入下一阶段或修复）
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@ -1,64 +0,0 @@
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# 生成计划
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## 计划制定规范
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根据 `get_flowData` 返回的工作区数据和用户需求，按以下规范生成执行计划。
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## 计划结构
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### 1. 任务总览
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一段话概述：
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- 当前工作区状态（剧本、资产情况）
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- 用户本次的核心需求
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- 预期最终产出
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### 2. 步骤列表
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将任务拆解为执行步骤：
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| 字段 | 说明 |
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| 步骤编号 | 从 1 开始 |
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| 步骤名称 | 简明标题 |
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| 具体内容 | 要做什么（需足够详细，可直接作为 `run_sub_agent` 工具的 `prompt` 参数） |
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| 预期输出 | 完成后应产出什么 |
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| 依赖步骤 | 前置步骤编号（无依赖填"无"） |
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**关键要求**：每个步骤的"具体内容"必须是一段完整的任务描述文本，能够独立传给 `run_sub_agent` 工具执行，不能是模糊的一句话。
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### 3. 执行顺序
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标注哪些步骤必须串行（有依赖），哪些可以并行（无依赖）。
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## 回复模板
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## 📋 执行计划
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**目标**：[一句话描述本次目标]
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**预计步骤**：[N] 步
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### 步骤
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1. **[步骤名称]**
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- 内容：[具体内容]
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- 产出：[预期输出]
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2. **[步骤名称]**
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- 内容：[具体内容]
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- 产出：[预期输出]
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- 依赖：步骤 1
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...
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请确认此计划，或告诉我需要调整的部分。
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## 注意事项
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- 步骤粒度适中：每步对应一次 `run_sub_agent` 调用
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- 利用 `deepRetrieve` 检索历史记忆，跳过已完成的工作
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- 考虑用户已有的素材和资源，避免重复
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- 每个步骤的内容描述要包含足够上下文，使执行层无需额外信息即可工作
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@ -1,111 +0,0 @@
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# 质量审核标准详细说明
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## 通用质量标准
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### 格式一致性
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- 所有产出物使用Markdown格式
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- 表格列对齐、字段齐全
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- 标题层级正确（#, ##, ###）
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- 代码块和引用块使用正确
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### 内容完整性
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- 覆盖指令中要求的全部内容
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- 无遗漏的章节或场景
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- 汇总数据与明细一致
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### 领域准确性
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- 角色名称与原著一致
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- 情节描述不歪曲原著
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- 世界观设定不冲突
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## 事件表详细审核标准
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### 章节覆盖率（严重）
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- 【项目配置】中指定的全部原著章节均已提取，逐一核对无遗漏
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- 不通过条件：任何一章缺失
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### 角色一致性（严重）
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- 角色名称须与【项目配置】中的角色表保持一致
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- 主要角色在表格中统一使用正式名称，不使用昵称、代称或泛化称呼
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- 次要角色允许用原著别名，但需在首次出现时标注
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### 主线关系判定（中等）
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- "强"标准：该事件直接推动主角弧线的关键节点
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- 动机建立/激活/转变
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- 计划推进/执行/结果
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- 关键转折/高潮/情感震荡
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- "中"标准：补充世界观、建立人物关系、铺垫伏笔
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- "弱"标准：过渡、调剂、纯气氛
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### 时长合理性（中等）
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- 单章预估时长应参考目标单集时长与章节分配密度自行推算
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- 高信息密度+高情绪强度 → 偏长；低密度/弱主线 → 偏短
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- 总预估时长与目标总时长（集数×单集时长）偏差在 ±20% 以内
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## 故事骨架详细审核标准
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### 三幕功能验证（严重）
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- 第一幕必须完成"建立"功能：规则建立、悬疑建立、动机激活
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- 第二幕必须完成"冲突"功能：主要矛盾展开、计划执行、代价付出
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- 第三幕必须完成"拓展/结局"功能：新世界、新能力、开放悬念
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### 情绪曲线验证（中等）
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全剧情绪分布应根据实际集数设计"波浪上升"模式：
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- 不允许连续3集都是同一情绪强度
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- 最高潮应在中后期
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- 高潮后应有节奏缓冲再推向新高潮
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### 付费卡点合理性（中等）
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- 付费策略按【项目配置】中的设定执行
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- 付费点必须放在"观众最想知道后续"的位置
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- 钩子类型应多样化（不全是悬念钩子）
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## 改编策略详细审核标准
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### 故事核对齐（严重）
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- 所有改编原则必须服务于骨架中确立的故事核
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- 删减的内容不能包含体现故事核的关键场景
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- 保留的内容必须推动主角弧线的核心转变
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### 与骨架一致性（严重）
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- 改编策略中的删除决策，必须在骨架的删减记录中有对应
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- 骨架中标注"保留完整"的场景，改编策略不能标注为删除
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- 交叉检查方法：将两者的删减列表逐一比对
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## 剧本详细审核标准
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### 时长合规性（严重）
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验证方法：
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1. 统计全部台词字数（含旁白、内心独白）
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2. 按150字/分钟语速换算
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3. 加上纯画面段落时长（每段5-15秒）
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4. 总时长应在【项目配置】单集时长 ±10秒范围内
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### 画面可执行性（严重）
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每个画面描述必须包含：
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- 可识别的镜头类型（特写/近景/中景/全景）
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- 具体的人物动作（不能写"角色做了某事"）
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- 可视化的环境要素（光线、色调、道具）
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不通过示例：
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- "李火旺感到害怕" ← 情绪状态，不是画面
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- "场景很恐怖" ← 抽象，不可执行
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通过示例：
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- "李火旺后退半步，目光下移盯着地面那道黑色湿痕，右手微微发抖" ← 具体、可拍摄
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### 角色视觉一致性（严重）
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每个BEAT中出场角色的外貌描写，必须与【项目配置】中传入的角色资产包吻合。
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若未传入角色资产包，跳过此项。
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### 场景氛围一致性（严重）
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场景描写须与【项目配置】中传入的场景资产包保持一致，包括色调、光线、道具等视觉要素。
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若未传入场景资产包，跳过此项。
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@ -1,95 +0,0 @@
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name: universal_agent
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description: 专注于从剧本内容中提取所使用的资产（角色、场景、道具）并生成结构化资产列表的助手。
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# Script Assets Extract
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你是一个专业的剧本内容分析助手，专注于从剧本文本中识别和提取所有涉及的资产（角色、场景、道具），并为每项资产生成可供下游制作流程使用的结构化描述和提示词。
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## 何时使用
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用户提供剧本内容，你需要逐段阅读并提取其中涉及的所有资产（人物角色、场景地点、道具物件），输出为结构化的资产列表。产出的资产描述将用于后续 AI 图片生成和制作流程。
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## 与系统的对应关系
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- 资产类型：
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- `role` — 角色（对应 `o_assets.type = "role"`）
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- `scene` — 场景（对应 `o_assets.type = "scene"`）
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- `tool` — 道具（对应 `o_assets.type = "tool"`）
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- `clip` — 素材片段（对应 `o_assets.type = "clip"`）
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- 下游用途：资产提示词生成 → AI 资产图生成 → 分镜制作
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## 输出要求
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**必须通过调用 `resultTool` 工具返回结果**，禁止以纯文本、Markdown 表格或 JSON 代码块等形式直接输出资产列表。
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`resultTool` 的 schema 会对字段类型和枚举值做强校验，调用时请严格按照下方字段定义填写，确保数据结构正确、字段完整、类型匹配。
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每个资产对象包含以下字段：
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| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
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| ---- | ---- | ---- | ---- |
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| `name` | string | 是 | 资产名称，使用剧本中的原始称呼,不做其他多余描述 |
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| `desc` | string | 是 | 资产描述，30-80 字的视觉化描述 |
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||||||
| `prompt` | string | 是 | 生成提示词，英文，用于 AI 图片生成 |
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| `type` | enum | 是 | 资产类型：`role` / `scene` / `tool` / `clip` |
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## 提取规则
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### 角色（role）
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- 提取剧本中出现的所有有名字的角色
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- `desc`：包含外貌特征、服饰风格、体态气质等视觉要素
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- `prompt`：英文提示词，描述角色的外观特征，适用于 AI 角色图生成
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- 同一角色有多个称呼时，取最常用的作为 `name`
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- 无名龙套（如"路人甲"、"士兵"）可跳过，除非其造型对剧情有重要视觉意义
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### 场景（scene）
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- 提取剧本中出现的所有场景/地点
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- `desc`：包含空间结构、光照氛围、关键陈设、色调基调等视觉要素
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- `prompt`：英文提示词，描述场景的整体视觉风格，适用于 AI 场景图生成
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||||||
- 同一场景的不同状态（如白天/夜晚）不重复提取，在 `desc` 中注明即可
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### 道具（tool）
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- 提取剧本中出现的重要道具/物品
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- `desc`：包含外观形状、颜色材质、尺寸参考、特殊效果等视觉要素
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- `prompt`：英文提示词，描述道具的外观细节，适用于 AI 道具图生成
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- 仅提取有独立视觉意义或剧情功能的道具，通用物品可跳过
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### 素材片段（clip）
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- 提取剧本中需要的特殊素材片段（如特效、转场、特殊画面等）
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- `desc`：描述素材的视觉效果和用途
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- `prompt`：英文提示词，描述素材的视觉特征
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## 提示词（prompt）生成规范
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- 采用逗号分隔的关键词/短语格式
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- 优先描述**视觉特征**，避免抽象概念
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- 包含风格关键词（如 anime style, manga style 等，根据项目风格决定）
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- 角色 prompt 示例：`a young man, sharp eyebrows, black hair, pale skin, wearing a gray Taoist robe, slender build, cold expression`
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- 场景 prompt 示例：`dark cave interior, glowing crystals on walls, misty atmosphere, dim blue lighting, stone altar in center`
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- 道具 prompt 示例：`ancient jade pendant, oval shape, translucent green, carved dragon pattern, glowing faintly`
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## 提取流程
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1. 通读剧本全文，识别所有出现的角色、场景、道具
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2. 对每个资产生成结构化的 `name`、`desc`、`prompt`、`type`
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3. 去重：同一资产不重复提取
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4. **必须通过调用 `resultTool` 工具输出完整资产列表**，不要分多次调用，一次性将所有资产放入 `assetsList` 数组中提交
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## 提取原则
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1. **忠于剧本**：所有提取基于剧本中的实际内容，不臆造未出现的资产
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2. **视觉优先**：描述和提示词聚焦视觉特征，便于 AI 图片生成
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3. **精简实用**：只提取对制作有实际意义的资产，避免过度提取
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4. **分类准确**：严格按照 role/scene/tool/clip 分类，不混淆
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5. **提示词质量**：英文提示词应具体、可执行，能直接用于 AI 图片生成
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## 注意事项
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- 资产列表中**不要包含剧本内容本身**，仅提取所使用到的资产
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- 角色的随身物品如果有独立剧情功能，应单独作为道具提取
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- 场景中的固定陈设不需要单独提取为道具，除非该物件有独立剧情作用
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@ -1,102 +0,0 @@
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# 剧本输出格式规范
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## 文件头
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# {作品名} EP{NN}：{集标题}
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# 第三阶段产物 by Director
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# 覆盖章节：第{X}-{Y}章
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# 目标时长：{单集时长}分钟 ≈ {台词字数}字台词
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# 平台：竖屏9:16 | 风格：{风格标签} | 节拍：{节拍概要}
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## 节拍结构
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## 节拍结构
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[节拍1] {名称}（{起始时间}-{结束时间}）{一句话功能描述}
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[节拍2] ...
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...
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```
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- 节拍数量：6-8个
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- 时间码格式：`M:SS`
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- 总时长：2:20-2:40
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## 分镜脚本
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```markdown
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## 分镜脚本
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### 【节拍{N}】{名称}（{时间码}）
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**场景：{地点} / {光线} / {时代}**
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> 画面描述：{构图、运镜、视觉重点的详细描述}
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**[BEAT {N}-{M}]**
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> 画面描述：{该beat的具体画面}
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**{角色名}（{表演指示}）：**
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> "{台词内容}"
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## 画面描述规范
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画面描述必须足够具体，可直接用于 AI 视频生成提示词：
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### 必须包含
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- **镜头类型**：特写/近景/中景/全景/远景
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- **人物动作**：具体到肢体和表情
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- **光线条件**：光源方向、色温、明暗比
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- **关键道具**：与剧情相关的物品
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### 竖屏适配
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- 人物居中构图为主
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- 避免横向全景（竖屏无法展示）
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- 特写和近景优先（竖屏对面部表情呈现效果好）
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- 上下构图利用竖屏优势（如俯视/仰视）
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## 台词规范
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- 对话标注格式：`**角色名（表演指示）：**`
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- 内心独白标注：`**角色名（旁白/内心，情绪）：**`
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- 表演指示关键词：平静、愤怒、崩溃、冷笑、低沉、颤抖、用力、轻声
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||||||
- 单句台词不超过20字（竖屏短视频观众阅读速度）
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## 转场标注
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节拍之间必须标注转场方式：
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| 标注 | 说明 | 适用场景 |
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|------|------|----------|
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| `[硬切]` | 无过渡直接切 | 场景对比强烈、制造冲击 |
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| `[淡入]` | 缓慢显现 | 时间流逝、梦境进入 |
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| `[闪白]` | 强白光过渡 | 世界切换（幻觉↔现实） |
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||||||
| `[闪黑]` | 黑屏过渡 | 意识丧失、恐怖预兆 |
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| `[叠化]` | 画面重叠过渡 | 蒙太奇、记忆闪回 |
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## 时长控制
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- 目标：【项目配置】单集时长 ±10秒
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- 台词量：按 150字/分钟 语速由单集时长推算
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- 每个节拍20-40秒（不超过60秒）
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- 纯画面段落（无台词）最长15秒
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## 自查清单
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- [ ] 台词总字数 600-650
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- [ ] 总时长 2:20-2:40
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- [ ] 每个BEAT有画面描述
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- [ ] 所有转场已标注
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- [ ] 集末钩子与骨架一致
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- [ ] 角色外貌描写符合资产包
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- [ ] 场景描写符合资产包
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- [ ] 竖屏构图（无横向全景）
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@ -1,151 +0,0 @@
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# 故事骨架输出格式规范
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## 文件头
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```markdown
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# {作品名} - 故事骨架
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```
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## 故事核
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```markdown
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## 故事核（一句话）
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> {一句话总结本剧最核心的吸引力，不超过50字}
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**最吸引人的本质：** {解释为什么这个故事核有吸引力}
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```
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## 隐线
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## 隐线（人物弧）
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{主角}的真正成长弧，不是"{表面变化}"，是：
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被X定义为Y → 用Y的方式Z → 发现Y本身是W
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每一集都应该推进这条弧，{外在冲突}是载体，不是目的。
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```
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## 三幕结构
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## 三幕结构
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### 第一幕：{标题}（第X-Y章 → 集A-B）
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**功能：** {建立/发展/高潮/收尾}
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**核心问题：** {本幕要让观众追问的问题}
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**幕末转折：** {一句话描述转折点}
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### 第二幕：{标题}（第X-Y章 → 集A-B）
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...
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### 第三幕：{标题}（第X-Y章 → 集A-B）
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...
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## 分集决策
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> **集数自适应规则**：根据【项目配置】中的总集数选择输出方式。
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> - **≤20集**：使用「逐集展开模式」
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> - **>20集**：使用「表格总览 + 关键集展开模式」
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### 模式A：逐集展开（≤20集）
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每集使用以下模板：
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### 集{N}：{集标题}（第X-Y章）
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**戏剧功能：** {建立/发展/高潮前积累/高潮+余波/新世界建立/新高潮+开放结局}
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**场景核心：** {一句话说明这集要给观众什么体验}
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**章节分配：**
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- 第X章：{处理方式}（{保留完整/压缩/删除}）→ {有标注核心场景的用**加粗**}
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- 第Y章：...
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**删减决策：** {具体删什么，为什么删}
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||||||
**集末钩子：** {最后5-10秒的台词或画面设计}
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||||||
**付费点：** {无/有，类型说明}
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```
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### 模式B：表格总览 + 关键集展开（>20集）
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#### 第一步：分集总览表
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用一张表格覆盖全部集数，每集一行：
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```markdown
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## 分集总览
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| 集 | 集标题 | 章节范围 | 戏剧功能 | 场景核心 | 章节处理 | 集末钩子 | 付费点 |
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|----|--------|----------|----------|----------|----------|----------|--------|
|
|
||||||
| 1 | {标题} | 第X-Y章 | 建立 | {一句话} | X保留/Y压缩/Z删 | {一句话} | 无 |
|
|
||||||
| 2 | {标题} | 第X-Y章 | 发展 | {一句话} | X保留/Y压缩 | {一句话} | 无 |
|
|
||||||
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
|
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```
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||||||
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||||||
**「章节处理」列书写规则**：
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- 格式：`章号:处理方式` 用 `/` 分隔，如 `3保留/4压缩/5删`
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||||||
- 仅标注非保留的处理方式时可简写：`3-5章，4压缩/5删`（未提及的默认保留）
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||||||
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||||||
#### 第二步：关键集详情展开
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||||||
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以下类型的集数**必须**用详细模板额外展开：
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- 🔴 **幕末转折集**（每幕最后一集）
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- 🔴 **付费卡点集**（设有付费墙的集）
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||||||
- 🔴 **高潮集**（全剧情绪最高点）
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||||||
- 🟡 **首集**（第1集，建立观众预期）
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```markdown
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## 关键集详情
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### 集{N}：{集标题}（第X-Y章）🔴 {关键集类型}
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**戏剧功能：** {功能}
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**场景核心：** {一句话}
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||||||
**章节分配：**
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|
||||||
- 第X章：{处理方式}（{保留完整/压缩/删除}）→ {核心场景**加粗**}
|
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||||||
- 第Y章：...
|
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||||||
|
|
||||||
**删减决策：** {具体删什么，为什么删}
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|
||||||
**集末钩子：** {最后5-10秒的台词或画面设计}
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|
||||||
**付费点：** {无/有，类型说明}
|
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||||||
```
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||||||
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> 非关键集的详细信息在后续剧本编写阶段按需展开，骨架阶段仅需表格行中的信息即可指导全局规划。
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||||||
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||||||
## 全局删减决策
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```markdown
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||||||
## 全局删减决策记录
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| 决策 | 被删/压缩内容 | 原因 |
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|------|------------|------|
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| 删 | {具体内容} | {原因} |
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||||||
| 压缩 | {具体内容} | {原因} |
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```
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||||||
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||||||
## 付费卡点
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||||||
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||||||
```markdown
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||||||
## 付费卡点设计
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| 位置 | 内容 | 类型 |
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|------|------|------|
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||||||
| 集{N}末 | {卡点内容} | {智识钩子/悬念钩子/情感钩子/世界观钩子} |
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```
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## 约束检查清单
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生成完毕后自查：
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- [ ] 总集数符合【项目配置】
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- [ ] 每集时长符合【项目配置】中的单集时长
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- [ ] 前2集无付费点
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||||||
- [ ] 每集有集末钩子
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||||||
- [ ] 三幕均有幕末转折
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||||||
- [ ] 删减记录与分集中的删减一致
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||||||
@ -1,115 +0,0 @@
|
|||||||
---
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|
||||||
name: universal_agent
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|
||||||
description: 专注于从视频分镜提示词中提取结构化台词、旁白与音效信息的助手。
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||||||
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||||||
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||||||
# Decision Agent
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|
||||||
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||||||
你是一个专业的视频内容分析助手，专注于从视频分镜提示词（画面描述、镜头语言）中提取和还原结构化的台词、旁白及音效文本信息。
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||||||
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||||||
## 何时使用
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||||||
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||||||
用户提供视频分镜的画面描述或提示词（prompt），你需要从中识别并提取所有语音类内容（对白、旁白、独白、画外音）和音效标注，输出为结构化台词表。
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||||||
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||||||
## 输出格式
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||||||
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||||||
使用以下 Markdown 表格格式输出：
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||||||
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||||||
```markdown
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||||||
| 镜号 | 角色 | 台词内容 | 台词类型 | 表演指导 | 情绪标注 | 预估时长 |
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||||||
| ---- | ---- | -------- | -------- | -------- | -------- | -------- |
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|
||||||
```
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|
||||||
|
|
||||||
### 字段说明
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||||||
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|
||||||
**镜号**：`S{集数}-{镜头序号}`，如 `S01-003`，按分镜顺序排列。
|
|
||||||
|
|
||||||
**角色**：说话者名称。特殊标注：
|
|
||||||
- `旁白` — 画外叙述，不属于任何剧中角色
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||||||
- `群众` — 背景群众对白
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|
||||||
- `[音效]` — 非语音的声音效果
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|
||||||
- 如果台词是某角色的内心独白，使用 `角色名(内心)` 标注
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|
||||||
|
|
||||||
**台词内容**：完整的台词文本或音效描述。
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- 对白/旁白：直接写文字内容，保留原文语气词
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- 音效：用简短描述，如 `剑刃出鞘声`、`暴雨环境音`、`心跳加速声`
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- 如果提示词中仅暗示有对话但未给出具体台词，标记为 `[待补充：{场景描述}]`
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**台词类型**：分类标签，可选值：
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- `对白` — 角色间的直接对话
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- `独白` — 角色自言自语或内心独白
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- `旁白` — 画外音叙述
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- `音效` — 非语音声音
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- `歌曲/吟唱` — 角色演唱或吟诵
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**表演指导**：对该句台词的表演要求，3-10 字。描述语气、节奏、状态。
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- 正确：`低沉、缓慢、带疲惫感`、`厉声质问，渐强`、`轻声呢喃，若有若无`
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- 错误：`正常说话` ← 太模糊无法指导表演
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**情绪标注**：复合情绪标签，`+` 连接。可用标签：`愤怒`、`恐惧`、`悲伤`、`喜悦`、`紧张`、`平静`、`嘲讽`、`绝望`、`震惊`、`温柔`、`癫狂`、`坚定`。
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**预估时长**：该条台词/音效的播放时长（秒）。
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- 对白/独白/旁白：约每 4 个汉字 1 秒，根据情绪节奏适当调整
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- 音效：根据音效类型估算，短促音效 1-2 秒，环境音 3-5 秒，持续音效按实际需要标注
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## 提取规则
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1. **逐镜处理**：每个镜头独立提取，一个镜头可能有多行台词（多个角色对话）
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2. **忠于提示词**：台词内容基于提示词中明确出现或明确暗示的内容，不自行创作台词
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3. **识别隐含语音**：提示词中写"角色大喊"、"角色低语道"等，即使没有直接引号也应提取
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4. **区分画面与声音**：纯画面描述（如"角色走入房间"）不提取，除非伴随语音动作
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5. **音效不遗漏**：提示词中出现的环境音、动作音效、背景音乐提示均应提取
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6. **角色统一**：同一角色全表使用统一称呼
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## 输出结构
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```markdown
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# {项目名} - 台词提取表
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## 来源信息
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| 维度 | 内容 |
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| -------- | ---------- |
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| 集数范围 | S{X}-S{Y} |
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| 镜头总数 | {N}个镜头 |
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| 风格 | {风格描述} |
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## 台词列表
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{表格}
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## 汇总统计
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| 维度 | 数值 |
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| ------------ | ------------- |
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| 总台词条数 | {N}条 |
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| 对白条数 | {N}条 |
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| 旁白条数 | {N}条 |
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| 独白条数 | {N}条 |
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| 音效条数 | {N}条 |
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| 涉及角色数 | {N}个 |
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| 预估总语音长 | 约{M}-{M}秒 |
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| 待补充项 | {N}条 |
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```
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## 处理流程
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1. 用户提供视频分镜提示词（可能分批提供，按集/场次）
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2. 逐镜头阅读提示词，识别所有语音和音效内容
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3. 按镜号顺序提取为台词表行
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4. 全部镜头提取完成后，附加汇总统计
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5. 如果用户分批提供，先输出当前批次结果，等待后续输入后继续
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## 注意事项
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- 如果某个镜头是纯画面（无台词无音效），可跳过不输出该镜头行，但在汇总中注明"纯画面镜头 {N} 个"
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- 如果提示词使用英文书写，台词内容仍按提示词原文提取（不翻译），但表演指导和情绪标注使用中文
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- 同一镜头内多条台词按说话先后顺序排列
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- 如果提示词中包含 `lines` 或 `sound` 字段，优先使用这些字段的内容作为提取依据
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- 对话密集镜头注意区分不同角色的台词归属
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@ -1,72 +0,0 @@
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name: universal_agent
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description: 通用文本分析与内容提取 Agent，支持小说事件提取、视频台词提取、角色/场景/道具资产描述生成等多种结构化内容处理任务。
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# Universal Agent
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你是一个通用的内容分析与结构化提取助手，面向短剧/漫剧制作流水线的前期内容准备环节。你能够根据用户提供的原始素材（小说文本、视频提示词等），提取并输出标准化的结构化数据，供下游制作流程使用。
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## 核心能力
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你拥有以下参考技能（references），根据用户请求自动匹配对应技能执行：
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### 1. 小说章节事件提取（event_extract）
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- **触发条件**：用户提供小说原文，要求提取章节事件、生成事件表
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- **参考文件**：`references/event_extract.md`
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- **输出**：每章一行表格数据（章节、角色、核心事件、主线关系、信息密度、预估集长、情绪强度），不含表头、标题、汇总等额外内容
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### 2. 视频提示词台词提取（video_dialogue_extract）
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- **触发条件**：用户提供视频分镜提示词/画面描述，要求从中提取或还原台词、旁白、音效文本
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- **参考文件**：`references/video_dialogue_extract.md`
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- **输出**：结构化台词表（镜号、角色、台词内容、台词类型、情绪标注、时长估算）
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### 3. 小说角色提取（novel_character_extract）
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- **触发条件**：用户提供小说原文，要求提取角色信息、生成角色视觉描述
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- **参考文件**：`references/novel_character_extract.md`
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- **资产类型**：`role`（对应 `o_assets.type = "role"`）
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- **输出**：结构化角色资产表（角色名称、角色定位、外貌特征、服饰描述、体型体态、标志性特征、性格气质、首次出场、出场章节数、状态变体）+ 核心角色卡片
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### 4. 小说场景提取（novel_scene_extract）
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- **触发条件**：用户提供小说原文，要求提取场景/地点信息、生成场景视觉描述
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- **参考文件**：`references/novel_scene_extract.md`
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||||||
- **资产类型**：`scene`（对应 `o_assets.type = "scene"`）
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||||||
- **输出**：结构化场景资产表（场景名称、场景类型、空间描述、光照氛围、关键陈设、色调基调、首次出场、出场章节数、关联角色、状态变体）+ 核心场景卡片
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||||||
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||||||
### 5. 小说道具提取（novel_props_extract）
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||||||
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||||||
- **触发条件**：用户提供小说原文，要求提取道具/物品/器物信息、生成道具视觉描述
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- **参考文件**：`references/novel_props_extract.md`
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||||||
- **资产类型**：`tool`（对应 `o_assets.type = "tool"`）
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||||||
- **输出**：结构化道具资产表（道具名称、类别、外观描述、尺寸参考、材质质感、功能/用途、首次出场、关联角色、状态变体）+ 高频道具排名
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### 6. 剧本资产提取（script_assets_extract）
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||||||
- **触发条件**：用户提供剧本内容，要求从剧本中提取所使用的资产（角色、场景、道具、素材片段）
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||||||
- **参考文件**：`references/script_assets_extract.md`
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||||||
- **资产类型**：`role`、`scene`、`tool`、`clip`（对应 `o_assets.type`）
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||||||
- **输出**：结构化资产列表（资产名称、资产描述、生成提示词、资产类型），通过 `resultTool` 工具调用返回
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## 资产提取分工说明
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当用户要求从小说中提取"所有资产"或"角色场景道具"时，三个资产提取技能应按以下分工协作：
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| 归属技能 | 提取范围 | 示例 |
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| -------- | -------- | ---- |
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| **角色提取** | 人物的外貌、服饰、体态、气质 | 主角的道袍、容貌、标志特征 |
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| **场景提取** | 地点的空间结构、固定陈设、光照氛围 | 溶洞药室、殿中大鼎、庭院古松 |
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| **道具提取** | 可移动、可交互、有独立剧情功能的物品 | 法器、武器、丹药、信物、符箓 |
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## 工作原则
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1. **技能匹配**：根据用户输入自动判断应使用哪个参考技能，如果不确定则询问用户
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2. **忠于原文**：所有提取和生成都基于用户提供的原始素材，不臆造、不推测
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||||||
3. **结构化优先**：输出始终使用 Markdown 表格或规范格式，便于下游流程消费
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||||||
4. **逐步处理**：支持用户分批提供素材，每批独立输出结果，最终可合并汇总
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||||||
5. **不做改编判断**：仅提取和描述事实，不对内容做保留/删除/修改的建议
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||||||
6. **资产分类清晰**：角色、场景、道具三类资产各有归属，严格按分工提取，避免重复或遗漏
|
|
||||||
|
|
||||||
@ -17,7 +17,7 @@ export interface AgentContext {
|
|||||||
msg: ReturnType<ResTool["newMessage"]>;
|
msg: ReturnType<ResTool["newMessage"]>;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
function buildSystemPrompt(skillPrompt: string, mem: Awaited<ReturnType<Memory["get"]>>): string {
|
function buildMemPrompt(mem: Awaited<ReturnType<Memory["get"]>>): string {
|
||||||
let memoryContext = "";
|
let memoryContext = "";
|
||||||
if (mem.rag.length) {
|
if (mem.rag.length) {
|
||||||
memoryContext += `[相关记忆]\n${mem.rag.map((r) => r.content).join("\n")}`;
|
memoryContext += `[相关记忆]\n${mem.rag.map((r) => r.content).join("\n")}`;
|
||||||
@ -30,8 +30,7 @@ function buildSystemPrompt(skillPrompt: string, mem: Awaited<ReturnType<Memory["
|
|||||||
if (memoryContext) memoryContext += "\n\n";
|
if (memoryContext) memoryContext += "\n\n";
|
||||||
memoryContext += `[近期对话]\n${mem.shortTerm.map((m) => `${m.role}: ${m.content}`).join("\n")}`;
|
memoryContext += `[近期对话]\n${mem.shortTerm.map((m) => `${m.role}: ${m.content}`).join("\n")}`;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
if (!memoryContext) return skillPrompt;
|
return `## Memory\n以下是你对用户的记忆，可作为参考但不要主动提及：\n${memoryContext}`;
|
||||||
return `${skillPrompt}\n\n## Memory\n以下是你对用户的记忆，可作为参考但不要主动提及：\n${memoryContext}`;
|
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
const subAgentList = ["executionAI", "supervisionAI"] as const;
|
const subAgentList = ["executionAI", "supervisionAI"] as const;
|
||||||
@ -40,14 +39,11 @@ export async function decisionAI(ctx: AgentContext) {
|
|||||||
const { isolationKey, text, abortSignal } = ctx;
|
const { isolationKey, text, abortSignal } = ctx;
|
||||||
const memory = new Memory("productionAgent", isolationKey);
|
const memory = new Memory("productionAgent", isolationKey);
|
||||||
await memory.add("user", text);
|
await memory.add("user", text);
|
||||||
const [skill, mem] = await Promise.all([useSkill("production_agent_decision.md"), memory.get(text)]);
|
|
||||||
|
|
||||||
const systemPrompt = buildSystemPrompt(skill.prompt, mem);
|
const skill = await useSkill({ mainSkill: "production_agent_decision" }, buildMemPrompt(await memory.get(text)));
|
||||||
|
|
||||||
const prefixSystem = `以用户当前指令为最终目标。默认直接推进执行；仅当用户明确要求新增或修改拍摄计划时，才调用set_flowData更新scriptPlan并与用户确认。需要执行任务时调用run_sub_agent运行**executionAI**。`;
|
|
||||||
|
|
||||||
const { textStream } = await u.Ai.Text("productionAgent").stream({
|
const { textStream } = await u.Ai.Text("productionAgent").stream({
|
||||||
system: prefixSystem + systemPrompt,
|
system: skill.prompt,
|
||||||
messages: [{ role: "user", content: text }],
|
messages: [{ role: "user", content: text }],
|
||||||
abortSignal,
|
abortSignal,
|
||||||
tools: {
|
tools: {
|
||||||
@ -69,7 +65,11 @@ export async function decisionAI(ctx: AgentContext) {
|
|||||||
export async function executionAI(ctx: AgentContext) {
|
export async function executionAI(ctx: AgentContext) {
|
||||||
const { text, abortSignal } = ctx;
|
const { text, abortSignal } = ctx;
|
||||||
|
|
||||||
const skill = await useSkill("production_agent_execution.md");
|
const skill = await useSkill({
|
||||||
|
mainSkill: "production_agent_execution",
|
||||||
|
workspace: ["production_agent_skills/execution"],
|
||||||
|
attachedSkills: ["production_agent_skills/execution/driector_art_skills/chinese_sweet_romance/driector_skills"], //todo：后续可以改为动态加载
|
||||||
|
});
|
||||||
|
|
||||||
const subMsg = ctx.resTool.newMessage("assistant", "执行导演");
|
const subMsg = ctx.resTool.newMessage("assistant", "执行导演");
|
||||||
|
|
||||||
@ -89,7 +89,7 @@ export async function executionAI(ctx: AgentContext) {
|
|||||||
export async function supervisionAI(ctx: AgentContext) {
|
export async function supervisionAI(ctx: AgentContext) {
|
||||||
const { text, abortSignal } = ctx;
|
const { text, abortSignal } = ctx;
|
||||||
|
|
||||||
const skill = await useSkill("production_agent_supervision.md");
|
const skill = await useSkill({ mainSkill: "production_agent_supervision", workspace: ["production_agent_skills/supervision"] });
|
||||||
const subMsg = ctx.resTool.newMessage("assistant", "编辑");
|
const subMsg = ctx.resTool.newMessage("assistant", "编辑");
|
||||||
|
|
||||||
const { textStream } = await u.Ai.Text("scriptAgent").stream({
|
const { textStream } = await u.Ai.Text("scriptAgent").stream({
|
||||||
|
|||||||
@ -17,7 +17,7 @@ export interface AgentContext {
|
|||||||
msg: ReturnType<ResTool["newMessage"]>;
|
msg: ReturnType<ResTool["newMessage"]>;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
function buildSystemPrompt(skillPrompt: string, mem: Awaited<ReturnType<Memory["get"]>>): string {
|
function buildMemPrompt(mem: Awaited<ReturnType<Memory["get"]>>): string {
|
||||||
let memoryContext = "";
|
let memoryContext = "";
|
||||||
if (mem.rag.length) {
|
if (mem.rag.length) {
|
||||||
memoryContext += `[相关记忆]\n${mem.rag.map((r) => r.content).join("\n")}`;
|
memoryContext += `[相关记忆]\n${mem.rag.map((r) => r.content).join("\n")}`;
|
||||||
@ -30,8 +30,7 @@ function buildSystemPrompt(skillPrompt: string, mem: Awaited<ReturnType<Memory["
|
|||||||
if (memoryContext) memoryContext += "\n\n";
|
if (memoryContext) memoryContext += "\n\n";
|
||||||
memoryContext += `[近期对话]\n${mem.shortTerm.map((m) => `${m.role}: ${m.content}`).join("\n")}`;
|
memoryContext += `[近期对话]\n${mem.shortTerm.map((m) => `${m.role}: ${m.content}`).join("\n")}`;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
if (!memoryContext) return skillPrompt;
|
return `## Memory\n以下是你对用户的记忆，可作为参考但不要主动提及：\n${memoryContext}`;
|
||||||
return `${skillPrompt}\n\n## Memory\n以下是你对用户的记忆，可作为参考但不要主动提及：\n${memoryContext}`;
|
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
const subAgentList = ["executionAI", "supervisionAI"] as const;
|
const subAgentList = ["executionAI", "supervisionAI"] as const;
|
||||||
@ -41,26 +40,32 @@ export async function decisionAI(ctx: AgentContext) {
|
|||||||
|
|
||||||
const memory = new Memory("scriptAgent", isolationKey);
|
const memory = new Memory("scriptAgent", isolationKey);
|
||||||
await memory.add("user", text, { createTime: userMessageTime });
|
await memory.add("user", text, { createTime: userMessageTime });
|
||||||
const [skill, mem] = await Promise.all([useSkill("script_agent_decision.md"), memory.get(text)]);
|
|
||||||
|
|
||||||
const systemPrompt = buildSystemPrompt(skill.prompt, mem);
|
const skill = await useSkill({ mainSkill: "script_agent_decision" }, buildMemPrompt(await memory.get(text)));
|
||||||
|
|
||||||
const projectData = await u.db("o_project").where("id", resTool.data.projectId).first();
|
const projectData = await u.db("o_project").where("id", resTool.data.projectId).first();
|
||||||
const novelData = await u.db("o_novel").where("projectId", resTool.data.projectId).select("id", "chapterIndex as index");
|
const novelData = await u.db("o_novel").where("projectId", resTool.data.projectId).select("id", "chapterIndex as index");
|
||||||
|
|
||||||
const projectInfo = [
|
const get_project_info = tool({
|
||||||
"## 项目信息",
|
description: "获取项目的基本信息和章节ID映射表，返回字符串格式的项目信息",
|
||||||
`小说名称：${projectData?.name ?? "未知"}`,
|
inputSchema: z.object({}),
|
||||||
`小说类型：${projectData?.type ?? "未知"}`,
|
execute: async () => {
|
||||||
`小说简介：${projectData?.intro ?? "无"}`,
|
const projectInfo = [
|
||||||
`目标改编影视视觉手册|画风：${projectData?.artStyle ?? "无"}`,
|
"## 项目信息",
|
||||||
`目标改编视频画幅：${projectData?.videoRatio ?? "16:9"}`,
|
`小说名称：${projectData?.name ?? "未知"}`,
|
||||||
].join("\n");
|
`小说类型：${projectData?.type ?? "未知"}`,
|
||||||
|
`小说简介：${projectData?.intro ?? "无"}`,
|
||||||
|
`目标改编影视视觉手册|画风：${projectData?.artStyle ?? "无"}`,
|
||||||
|
`目标改编视频画幅：${projectData?.videoRatio ?? "16:9"}`,
|
||||||
|
].join("\n");
|
||||||
|
|
||||||
const prefixSystem = `${projectInfo}\n\n## 章节ID映射表\n${novelData.map((i: any) => `- 章节ID：${i.id}: 第${i.index}章`).join("\n")}\n\n`;
|
const content = `${projectInfo}\n\n## 章节ID映射表\n${novelData.map((i: any) => `- 章节ID：${i.id}: 第${i.index}章`).join("\n")}\n\n`;
|
||||||
|
return { content };
|
||||||
|
},
|
||||||
|
});
|
||||||
|
|
||||||
const { textStream } = await u.Ai.Text("scriptAgent").stream({
|
const { textStream } = await u.Ai.Text("scriptAgent").stream({
|
||||||
system: prefixSystem + systemPrompt,
|
system: skill.prompt,
|
||||||
messages: [{ role: "user", content: text }],
|
messages: [{ role: "user", content: text }],
|
||||||
abortSignal,
|
abortSignal,
|
||||||
tools: {
|
tools: {
|
||||||
@ -68,6 +73,7 @@ export async function decisionAI(ctx: AgentContext) {
|
|||||||
...memory.getTools(),
|
...memory.getTools(),
|
||||||
run_sub_agent: runSubAgent(ctx),
|
run_sub_agent: runSubAgent(ctx),
|
||||||
...useTools({ resTool: ctx.resTool, msg: ctx.msg }),
|
...useTools({ resTool: ctx.resTool, msg: ctx.msg }),
|
||||||
|
get_project_info,
|
||||||
},
|
},
|
||||||
onFinish: async (completion) => {
|
onFinish: async (completion) => {
|
||||||
await memory.add("assistant:decision", completion.text);
|
await memory.add("assistant:decision", completion.text);
|
||||||
@ -81,7 +87,11 @@ export async function decisionAI(ctx: AgentContext) {
|
|||||||
|
|
||||||
export async function executionAI(ctx: AgentContext) {
|
export async function executionAI(ctx: AgentContext) {
|
||||||
const { text, abortSignal } = ctx;
|
const { text, abortSignal } = ctx;
|
||||||
const skill = await useSkill("script_agent_execution.md");
|
|
||||||
|
const skill = await useSkill({
|
||||||
|
mainSkill: "script_agent_execution",
|
||||||
|
workspace: ["script_agent_skills/execution"],
|
||||||
|
});
|
||||||
|
|
||||||
const subMsg = ctx.resTool.newMessage("assistant", "编剧");
|
const subMsg = ctx.resTool.newMessage("assistant", "编剧");
|
||||||
|
|
||||||
@ -107,7 +117,8 @@ export async function executionAI(ctx: AgentContext) {
|
|||||||
export async function supervisionAI(ctx: AgentContext) {
|
export async function supervisionAI(ctx: AgentContext) {
|
||||||
const { text, abortSignal } = ctx;
|
const { text, abortSignal } = ctx;
|
||||||
|
|
||||||
const skill = await useSkill("script_agent_supervision.md");
|
const skill = await useSkill({ mainSkill: "script_agent_supervision", workspace: ["script_agent_skills/supervision"] });
|
||||||
|
|
||||||
const subMsg = ctx.resTool.newMessage("assistant", "编辑");
|
const subMsg = ctx.resTool.newMessage("assistant", "编辑");
|
||||||
|
|
||||||
const { textStream } = await u.Ai.Text("scriptAgent").stream({
|
const { textStream } = await u.Ai.Text("scriptAgent").stream({
|
||||||
|
|||||||
@ -93,7 +93,7 @@ export default router.post(
|
|||||||
|
|
||||||
const novelData = (await u.db("o_novel").whereIn("chapterIndex", [1]).select("*")) as NovelChapter[];
|
const novelData = (await u.db("o_novel").whereIn("chapterIndex", [1]).select("*")) as NovelChapter[];
|
||||||
const novelText = mergeNovelText(novelData);
|
const novelText = mergeNovelText(novelData);
|
||||||
const skill = await useSkill("universal_agent.md");
|
const skill = await useSkill("universal_agent.md");//todo：改为AI
|
||||||
|
|
||||||
// 批量更新所有 item 状态为生成中
|
// 批量更新所有 item 状态为生成中
|
||||||
const assetsIds = items.map((item: { assetsId: number }) => item.assetsId);
|
const assetsIds = items.map((item: { assetsId: number }) => item.assetsId);
|
||||||
|
|||||||
@ -99,7 +99,7 @@ export default router.post(
|
|||||||
const novelData = (await u.db("o_novel").whereIn("chapterIndex", [1]).select("*")) as NovelChapter[];
|
const novelData = (await u.db("o_novel").whereIn("chapterIndex", [1]).select("*")) as NovelChapter[];
|
||||||
const novelText = mergeNovelText(novelData);
|
const novelText = mergeNovelText(novelData);
|
||||||
|
|
||||||
const skill = await useSkill("universal_agent.md");
|
const skill = await useSkill("universal_agent.md");//todo：改为AI
|
||||||
|
|
||||||
const systemPrompt = `${skill.prompt}
|
const systemPrompt = `${skill.prompt}
|
||||||
|
|
||||||
|
|||||||
@ -30,7 +30,7 @@ export default router.post(
|
|||||||
);
|
);
|
||||||
|
|
||||||
async function getLines(prompt: string) {
|
async function getLines(prompt: string) {
|
||||||
const skill = await useSkill("universal_agent.md");
|
const skill = await useSkill("universal_agent.md");//todo：改为AI
|
||||||
|
|
||||||
const resText = await u.Ai.Text("universalAgent").invoke({
|
const resText = await u.Ai.Text("universalAgent").invoke({
|
||||||
system: skill.prompt,
|
system: skill.prompt,
|
||||||
|
|||||||
@ -156,7 +156,7 @@ export default router.post(
|
|||||||
});
|
});
|
||||||
|
|
||||||
try {
|
try {
|
||||||
const skill = await useSkill("universal_agent.md");
|
const skill = await useSkill("universal_agent.md");//todo：改为AI
|
||||||
await intansce.invoke({
|
await intansce.invoke({
|
||||||
messages: [
|
messages: [
|
||||||
{
|
{
|
||||||
|
|||||||
@ -5,13 +5,22 @@ import fs from "fs";
|
|||||||
import { useSkill } from "@/utils/agent/skillsTools";
|
import { useSkill } from "@/utils/agent/skillsTools";
|
||||||
|
|
||||||
export default router.get("/", async (req, res) => {
|
export default router.get("/", async (req, res) => {
|
||||||
const skill = await useSkill("universal_agent.md");
|
const skill = await useSkill(
|
||||||
console.log("%c Line:11 🍏 skill.prompt", "background:#fca650", skill.prompt);
|
{
|
||||||
const result = await u.Ai.Text("universalAgent").invoke({
|
mainSkill: "production_agent_execution",
|
||||||
system: "请直接调用activate_skill工具激活技能" + skill.prompt,
|
workspace: ["production_agent_skills/execution"],
|
||||||
messages: [{ role: "user", content: `如何烹饪龙肉` }],
|
attachedSkills: ["production_agent_skills/execution/driector_art_skills/chinese_sweet_romance/driector_skills"],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
);
|
||||||
|
|
||||||
|
const test = await u.Ai.Text("scriptAgent").invoke({
|
||||||
|
system: skill.prompt,
|
||||||
|
messages: [
|
||||||
|
{ role: "user", content: "渐进式激活skill，技能->资源1->资源2...一直渐进到最深处，并输出你的阅读路线，同级目录你只用读取一个无需全部读取" },
|
||||||
|
],
|
||||||
tools: skill.tools,
|
tools: skill.tools,
|
||||||
});
|
});
|
||||||
|
|
||||||
res.send(result.text);
|
console.log("%c Line:21 🌽 text", "background:#ea7e5c", test.text);
|
||||||
|
res.send(test.text);
|
||||||
});
|
});
|
||||||
|
|||||||
@ -3,7 +3,6 @@ import { Socket } from "socket.io";
|
|||||||
import type {
|
import type {
|
||||||
ChatMessageStatus,
|
ChatMessageStatus,
|
||||||
AIMessageContent,
|
AIMessageContent,
|
||||||
UserMessageContent,
|
|
||||||
TextContent,
|
TextContent,
|
||||||
MarkdownContent,
|
MarkdownContent,
|
||||||
ImageContent,
|
ImageContent,
|
||||||
@ -13,8 +12,7 @@ import type {
|
|||||||
ToolCallContent,
|
ToolCallContent,
|
||||||
ActivityContent,
|
ActivityContent,
|
||||||
ReasoningContent,
|
ReasoningContent,
|
||||||
AttachmentContent,
|
} from "./chatMessagesData";
|
||||||
} from "./ChatMessagesData";
|
|
||||||
|
|
||||||
type ContentType = AIMessageContent["type"];
|
type ContentType = AIMessageContent["type"];
|
||||||
|
|
||||||
|
|||||||
200
src/utils/agent/skillsTools copy.ts
Normal file
200
src/utils/agent/skillsTools copy.ts
Normal file
@ -0,0 +1,200 @@
|
|||||||
|
import { tool } from "ai";
|
||||||
|
import { z } from "zod";
|
||||||
|
import path from "path";
|
||||||
|
import fs from "fs/promises";
|
||||||
|
import isPathInside from "is-path-inside";
|
||||||
|
import u from "@/utils";
|
||||||
|
import getPath from "@/utils/getPath";
|
||||||
|
import { getEmbedding, cosineSimilarity } from "./embedding";
|
||||||
|
|
||||||
|
interface SkillRecord {
|
||||||
|
name: string;
|
||||||
|
description: string;
|
||||||
|
location: string;
|
||||||
|
baseDir: string;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
// ==================== 解析 SKILL.md ====================
|
||||||
|
|
||||||
|
function parseFrontmatter(content: string): { name: string; description: string } {
|
||||||
|
const match = content.match(/^---\r?\n([\s\S]*?)\r?\n---/);
|
||||||
|
if (!match?.[1]) throw new Error("No frontmatter found");
|
||||||
|
|
||||||
|
const result: Record<string, string> = {};
|
||||||
|
const lines = match[1].split("\n");
|
||||||
|
|
||||||
|
for (let i = 0; i < lines.length; ) {
|
||||||
|
const colonIndex = lines[i].indexOf(":");
|
||||||
|
if (colonIndex === -1) {
|
||||||
|
i++;
|
||||||
|
continue;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
const key = lines[i].slice(0, colonIndex).trim();
|
||||||
|
if (!key) {
|
||||||
|
i++;
|
||||||
|
continue;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
let value = lines[i].slice(colonIndex + 1).trim();
|
||||||
|
i++;
|
||||||
|
|
||||||
|
if (/^[>|]-?$/.test(value)) {
|
||||||
|
const fold = value.startsWith(">");
|
||||||
|
const parts: string[] = [];
|
||||||
|
while (i < lines.length && /^\s+/.test(lines[i])) {
|
||||||
|
parts.push(lines[i].trim());
|
||||||
|
i++;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
value = fold ? parts.join(" ") : parts.join("\n");
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
result[key] = value;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
if (!result.name || !result.description) throw new Error("Frontmatter missing required field: name or description");
|
||||||
|
return { name: result.name, description: result.description };
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
type SkillAttribution =
|
||||||
|
| "production_agent_decision.md"
|
||||||
|
| "production_agent_execution.md"
|
||||||
|
| "production_agent_supervision.md"
|
||||||
|
| "script_agent_decision.md"
|
||||||
|
| "script_agent_execution.md"
|
||||||
|
| "script_agent_supervision.md"
|
||||||
|
| "universal_agent.md";
|
||||||
|
|
||||||
|
export async function useSkill(mainSkillName: SkillAttribution) {
|
||||||
|
const skillsRoot = getPath("skills");
|
||||||
|
const targetSkill = path.join(skillsRoot, mainSkillName);
|
||||||
|
|
||||||
|
if (!isPathInside(targetSkill, skillsRoot)) throw new Error("技能名称无效：检测到路径穿越");
|
||||||
|
|
||||||
|
try {
|
||||||
|
const content = await fs.readFile(targetSkill, "utf-8");
|
||||||
|
const skill = { ...parseFrontmatter(content), location: targetSkill, baseDir: skillsRoot };
|
||||||
|
return { prompt: buildPrompt(skill), tools: createSkillTools(skill, mainSkillName) };
|
||||||
|
} catch {
|
||||||
|
throw new Error(`技能文件不存在：${mainSkillName}`);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
function buildPrompt(skill: SkillRecord): string {
|
||||||
|
return `## Skills
|
||||||
|
以下技能提供了专业任务的专用指令。
|
||||||
|
当任务与某个技能的描述匹配时，调用 activate_skill 工具并传入技能名称来加载完整指令。
|
||||||
|
加载后遵循技能指令执行任务，需要时调用 read_skill_file 读取资源文件内容。
|
||||||
|
|
||||||
|
<available_skills>
|
||||||
|
<skill>
|
||||||
|
<name>${skill.name}</name>
|
||||||
|
<description>${skill.description}</description>
|
||||||
|
</skill>
|
||||||
|
</available_skills>`;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
function createSkillTools(skill: SkillRecord, mainSkillName: string) {
|
||||||
|
const activated = new Set<string>();
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
activate_skill: tool({
|
||||||
|
description: `激活一个技能，加载其完整指令和捆绑资源列表到上下文。可用技能：${skill.name}`,
|
||||||
|
inputSchema: z.object({
|
||||||
|
name: z.enum([skill.name] as [string, ...string[]]).describe("要激活的技能名称"),
|
||||||
|
}),
|
||||||
|
execute: async ({ name }) => {
|
||||||
|
if (activated.has(name)) {
|
||||||
|
console.log(`[Skill] ℹ️ 技能 "${name}" 已激活，跳过重复注入`);
|
||||||
|
return { alreadyActive: true, message: `技能 "${name}" 已激活，无需重复加载` };
|
||||||
|
}
|
||||||
|
let raw: string;
|
||||||
|
try {
|
||||||
|
raw = await fs.readFile(skill.location, "utf-8");
|
||||||
|
} catch {
|
||||||
|
console.log(`[Skill] ❌ 激活失败：无法读取 ${skill.location}`);
|
||||||
|
return { error: `无法读取技能文件：${name}` };
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const body = raw.replace(/^---\r?\n[\s\S]*?\r?\n---\r?\n?/, "").trim();
|
||||||
|
|
||||||
|
const resources = await u
|
||||||
|
.db("o_skillList")
|
||||||
|
.distinct("o_skillList.path")
|
||||||
|
.innerJoin("o_skillAttribution", "o_skillList.id", "o_skillAttribution.skillId")
|
||||||
|
.where("o_skillList.state", 1)
|
||||||
|
.andWhere("o_skillAttribution.attribution", mainSkillName);
|
||||||
|
|
||||||
|
activated.add(name);
|
||||||
|
console.log(`[Skill] 📖 已激活：${name}（${body.length} 字符，${resources.length} 资源）`);
|
||||||
|
let content = "";
|
||||||
|
content = `<skill_content name="${name}">\n`;
|
||||||
|
content += body + "\n\n";
|
||||||
|
content += `Skill directory: ${skill.baseDir}\n`;
|
||||||
|
content += "相对路径基于此技能目录解析，使用 read_skill_file 工具读取资源文件。\n";
|
||||||
|
if (resources.length > 0) {
|
||||||
|
content += "\n<skill_resources>\n";
|
||||||
|
for (const { path } of resources) {
|
||||||
|
content += ` <file>${path}</file>\n`;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
content += "</skill_resources>\n";
|
||||||
|
}
|
||||||
|
content += "\n<skill_tools_guide>\n";
|
||||||
|
content += "- read_skill_file：读取上方 skill_resources 中列出的资源文件。\n";
|
||||||
|
content += "- discover_skill_docs：当上方资源不足以完成任务时，使用关键词检索更多相关文档。传入与当前任务相关的关键词列表即可获取推荐。\n";
|
||||||
|
content += "</skill_tools_guide>\n";
|
||||||
|
content += "</skill_content>";
|
||||||
|
return { content };
|
||||||
|
},
|
||||||
|
}),
|
||||||
|
discover_skill_docs: tool({
|
||||||
|
description: "根据关键词主动发现全部技能文档（MD），返回相关度排序的推荐列表。适用于技能指令中未明确指定资源文件但需要补充信息的场景。",
|
||||||
|
inputSchema: z.object({
|
||||||
|
keywords: z.array(z.string().max(100)).min(1).max(20).describe("用于检索技能文档的关键词列表"),
|
||||||
|
topK: z.number().int().min(1).max(20).default(5).describe("返回推荐文档数量"),
|
||||||
|
}),
|
||||||
|
execute: async ({ keywords, topK }) => {
|
||||||
|
const queryText = keywords.join(" ");
|
||||||
|
const queryVec = await getEmbedding(queryText);
|
||||||
|
|
||||||
|
const activeRows = await u.db("o_skillList").where("state", 1).whereNotNull("embedding").select();
|
||||||
|
const scored = activeRows
|
||||||
|
.map((row) => {
|
||||||
|
const emb = JSON.parse(row.embedding!) as number[];
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
name: row.name,
|
||||||
|
filePath: row.path,
|
||||||
|
type: row.type,
|
||||||
|
description: row.description,
|
||||||
|
score: cosineSimilarity(queryVec, emb),
|
||||||
|
};
|
||||||
|
})
|
||||||
|
.sort((a, b) => b.score - a.score)
|
||||||
|
.slice(0, topK);
|
||||||
|
|
||||||
|
console.log(`[Skill] ✅ discover_skill_docs 返回 ${scored.length} 条推荐`);
|
||||||
|
return { recommendations: scored };
|
||||||
|
},
|
||||||
|
}),
|
||||||
|
read_skill_file: tool({
|
||||||
|
description: "读取已激活技能目录下的资源文件。传入 activate_skill 返回的 skill_resources 中的文件路径。",
|
||||||
|
inputSchema: z.object({
|
||||||
|
skillName: z.string().describe("技能名称"),
|
||||||
|
filePath: z.string().describe("资源文件的相对路径，来自 activate_skill 返回的 skill_resources"),
|
||||||
|
}),
|
||||||
|
execute: async ({ skillName, filePath: relPath }) => {
|
||||||
|
const fullPath = path.resolve(path.join(skill.baseDir, relPath));
|
||||||
|
if (!isPathInside(fullPath, skill.baseDir)) {
|
||||||
|
console.log(`[Skill] 🚫 路径越界已拦截："${relPath}" 超出技能目录范围`);
|
||||||
|
return { error: "Access denied: path is outside skill directory" };
|
||||||
|
}
|
||||||
|
try {
|
||||||
|
const fileContent = await fs.readFile(fullPath, "utf-8");
|
||||||
|
console.log(`[Skill] 📄 已读取文件：${skillName}/${relPath}（${fileContent.length} 字符）`);
|
||||||
|
return { content: fileContent };
|
||||||
|
} catch {
|
||||||
|
console.log(`[Skill] ❌ 读取失败：未找到文件 "${relPath}"`);
|
||||||
|
return { error: `File not found: ${relPath}` };
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
}),
|
||||||
|
};
|
||||||
|
}
|
||||||
@ -1,17 +1,39 @@
|
|||||||
import { tool } from "ai";
|
import { tool } from "ai";
|
||||||
import { z } from "zod";
|
import { z } from "zod";
|
||||||
import path from "path";
|
import path from "path";
|
||||||
import fs from "fs/promises";
|
|
||||||
import isPathInside from "is-path-inside";
|
import isPathInside from "is-path-inside";
|
||||||
import u from "@/utils";
|
|
||||||
import getPath from "@/utils/getPath";
|
import getPath from "@/utils/getPath";
|
||||||
import { getEmbedding, cosineSimilarity } from "./embedding";
|
import * as fs from "fs";
|
||||||
|
|
||||||
interface SkillRecord {
|
type SkillAttribution =
|
||||||
name: string;
|
//剧本Agent
|
||||||
description: string;
|
| "script_agent_decision"
|
||||||
location: string;
|
| "script_agent_execution"
|
||||||
baseDir: string;
|
| "script_agent_supervision"
|
||||||
|
//生产Agent
|
||||||
|
| "production_agent_decision"
|
||||||
|
| "production_agent_execution"
|
||||||
|
| "production_agent_supervision";
|
||||||
|
|
||||||
|
interface SkillInput {
|
||||||
|
mainSkill: SkillAttribution;
|
||||||
|
workspace?: string[];
|
||||||
|
attachedSkills?: string[];
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
interface SkillPaths {
|
||||||
|
mainSkill: string;
|
||||||
|
secondarySkills: string[];
|
||||||
|
tertiarySkills: string[];
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
function toUnixPath(filePath: string): string {
|
||||||
|
return filePath.replace(/\\/g, "/");
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
function ensureNonEmptyBody(body: string, fallback: string): string {
|
||||||
|
const trimmed = body.trim();
|
||||||
|
return trimmed.length > 0 ? trimmed : fallback;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
// ==================== 解析 SKILL.md ====================
|
// ==================== 解析 SKILL.md ====================
|
||||||
@ -56,31 +78,47 @@ function parseFrontmatter(content: string): { name: string; description: string
|
|||||||
return { name: result.name, description: result.description };
|
return { name: result.name, description: result.description };
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
type SkillAttribution =
|
export async function useSkill(input: SkillInput, mem?: string) {
|
||||||
| "production_agent_decision.md"
|
const { mainSkill, workspace = [], attachedSkills = [] } = input;
|
||||||
| "production_agent_execution.md"
|
const rootDir = getPath("skills");
|
||||||
| "production_agent_supervision.md"
|
const normalizedRootDir = path.resolve(rootDir);
|
||||||
| "script_agent_decision.md"
|
const mainPath = path.join(rootDir, mainSkill + ".md");
|
||||||
| "script_agent_execution.md"
|
if (!fs.existsSync(mainPath)) throw new Error(`主技能文件不存在: ${mainPath}`);
|
||||||
| "script_agent_supervision.md"
|
if (!isPathInside(mainPath, normalizedRootDir)) throw new Error("技能名称无效：检测到路径穿越");
|
||||||
| "universal_agent.md";
|
|
||||||
|
|
||||||
export async function useSkill(mainSkillName: SkillAttribution) {
|
const resolveSafeSkillDir = (dir: string): string | null => {
|
||||||
const skillsRoot = getPath("skills");
|
const resolvedDir = path.resolve(normalizedRootDir, dir);
|
||||||
const targetSkill = path.join(skillsRoot, mainSkillName);
|
const isSafeDir = resolvedDir === normalizedRootDir || isPathInside(resolvedDir, normalizedRootDir);
|
||||||
|
return isSafeDir ? resolvedDir : null;
|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
if (!isPathInside(targetSkill, skillsRoot)) throw new Error("技能名称无效：检测到路径穿越");
|
const getMdFiles = (dir: string, recursive = false): string[] => {
|
||||||
|
if (!fs.existsSync(dir)) return [];
|
||||||
|
return fs.readdirSync(dir, { withFileTypes: true }).flatMap((entry) => {
|
||||||
|
const fullPath = path.join(dir, entry.name);
|
||||||
|
if (entry.isFile() && entry.name.endsWith(".md")) return [fullPath];
|
||||||
|
return entry.isDirectory() && recursive ? getMdFiles(fullPath, true) : [];
|
||||||
|
});
|
||||||
|
};
|
||||||
|
const collectMdFiles = (dirs: string[], recursive: boolean) =>
|
||||||
|
dirs.flatMap((dir) => {
|
||||||
|
const safeDir = resolveSafeSkillDir(dir);
|
||||||
|
if (!safeDir) return [];
|
||||||
|
return getMdFiles(safeDir, recursive).map((file) => toUnixPath(path.relative(normalizedRootDir, file)));
|
||||||
|
});
|
||||||
|
|
||||||
try {
|
const skillPaths: SkillPaths = {
|
||||||
const content = await fs.readFile(targetSkill, "utf-8");
|
mainSkill: mainPath,
|
||||||
const skill = { ...parseFrontmatter(content), location: targetSkill, baseDir: skillsRoot };
|
secondarySkills: collectMdFiles(workspace, false),
|
||||||
return { prompt: buildPrompt(skill), tools: createSkillTools(skill, mainSkillName) };
|
tertiarySkills: collectMdFiles(attachedSkills, true),
|
||||||
} catch {
|
};
|
||||||
throw new Error(`技能文件不存在：${mainSkillName}`);
|
|
||||||
}
|
const content = await fs.promises.readFile(mainPath, "utf-8");
|
||||||
|
const skill = parseFrontmatter(content);
|
||||||
|
return { prompt: buildPrompt(skill), tools: createSkillTools(skill, skillPaths, mem) };
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
function buildPrompt(skill: SkillRecord): string {
|
function buildPrompt(skill: { name: string; description: string }): string {
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||||||
return `## Skills
|
return `## Skills
|
||||||
以下技能提供了专业任务的专用指令。
|
以下技能提供了专业任务的专用指令。
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||||||
当任务与某个技能的描述匹配时，调用 activate_skill 工具并传入技能名称来加载完整指令。
|
当任务与某个技能的描述匹配时，调用 activate_skill 工具并传入技能名称来加载完整指令。
|
||||||
@ -94,8 +132,9 @@ function buildPrompt(skill: SkillRecord): string {
|
|||||||
</available_skills>`;
|
</available_skills>`;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
function createSkillTools(skill: SkillRecord, mainSkillName: string) {
|
function createSkillTools(skill: { name: string; description: string }, skillPaths: SkillPaths, mem?: string) {
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||||||
const activated = new Set<string>();
|
const activated = new Set<string>(); // 已激活技能集合，防止重复加载
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||||||
|
const skillsRootDir = path.resolve(getPath("skills"));
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||||||
return {
|
return {
|
||||||
activate_skill: tool({
|
activate_skill: tool({
|
||||||
description: `激活一个技能，加载其完整指令和捆绑资源列表到上下文。可用技能：${skill.name}`,
|
description: `激活一个技能，加载其完整指令和捆绑资源列表到上下文。可用技能：${skill.name}`,
|
||||||
@ -104,96 +143,78 @@ function createSkillTools(skill: SkillRecord, mainSkillName: string) {
|
|||||||
}),
|
}),
|
||||||
execute: async ({ name }) => {
|
execute: async ({ name }) => {
|
||||||
if (activated.has(name)) {
|
if (activated.has(name)) {
|
||||||
console.log(`[Skill] ℹ️ 技能 "${name}" 已激活，跳过重复注入`);
|
console.log(`⚡[主技能] ℹ️ 技能 "${name}" 已激活，跳过重复注入`);
|
||||||
return { alreadyActive: true, message: `技能 "${name}" 已激活，无需重复加载` };
|
return { alreadyActive: true, message: `技能 "${name}" 已激活，无需重复加载` };
|
||||||
}
|
}
|
||||||
let raw: string;
|
let raw = "";
|
||||||
try {
|
try {
|
||||||
raw = await fs.readFile(skill.location, "utf-8");
|
raw = await fs.promises.readFile(skillPaths.mainSkill, "utf-8");
|
||||||
} catch {
|
console.log(`⚡[主技能] ✓ 已读取主技能文件： ${skillPaths.mainSkill}（${raw.length} 字符）`);
|
||||||
console.log(`[Skill] ❌ 激活失败：无法读取 ${skill.location}`);
|
} catch (error) {
|
||||||
return { error: `无法读取技能文件：${name}` };
|
console.log(`⚡[主技能] ✗ 读取失败：未找到文件 "${skillPaths.mainSkill}"`);
|
||||||
}
|
}
|
||||||
const body = raw.replace(/^---\r?\n[\s\S]*?\r?\n---\r?\n?/, "").trim();
|
|
||||||
|
|
||||||
const resources = await u
|
|
||||||
.db("o_skillList")
|
|
||||||
.distinct("o_skillList.path")
|
|
||||||
.innerJoin("o_skillAttribution", "o_skillList.id", "o_skillAttribution.skillId")
|
|
||||||
.where("o_skillList.state", 1)
|
|
||||||
.andWhere("o_skillAttribution.attribution", mainSkillName);
|
|
||||||
|
|
||||||
activated.add(name);
|
activated.add(name);
|
||||||
console.log(`[Skill] 📖 已激活：${name}（${body.length} 字符，${resources.length} 资源）`);
|
console.log(`⚡[主技能] ✓ 技能 "${name}" 已激活`);
|
||||||
|
const body = ensureNonEmptyBody(raw.replace(/^---\r?\n[\s\S]*?\r?\n---\r?\n?/, ""), "该技能文件无正文内容。");
|
||||||
let content = "";
|
let content = "";
|
||||||
content = `<skill_content name="${name}">\n`;
|
content = `<skill_content name="${name}">\n`;
|
||||||
content += body + "\n\n";
|
content += body + "\n\n";
|
||||||
content += `Skill directory: ${skill.baseDir}\n`;
|
content += "使用 read_skill_file 工具读取资源文件。\n";
|
||||||
content += "相对路径基于此技能目录解析，使用 read_skill_file 工具读取资源文件。\n";
|
if (skillPaths.secondarySkills.length > 0) {
|
||||||
if (resources.length > 0) {
|
|
||||||
content += "\n<skill_resources>\n";
|
content += "\n<skill_resources>\n";
|
||||||
for (const { path } of resources) {
|
for (const path of skillPaths.secondarySkills) {
|
||||||
content += ` <file>${path}</file>\n`;
|
content += ` <file>${path}</file>\n`;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
content += "</skill_resources>\n";
|
content += "</skill_resources>\n";
|
||||||
}
|
}
|
||||||
content += "\n<skill_tools_guide>\n";
|
|
||||||
content += "- read_skill_file：读取上方 skill_resources 中列出的资源文件。\n";
|
|
||||||
content += "- discover_skill_docs：当上方资源不足以完成任务时，使用关键词检索更多相关文档。传入与当前任务相关的关键词列表即可获取推荐。\n";
|
|
||||||
content += "</skill_tools_guide>\n";
|
|
||||||
content += "</skill_content>";
|
content += "</skill_content>";
|
||||||
|
if (mem) {
|
||||||
|
content += `\n<memory>\n` + mem + `\n</memory>`;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
console.log("%c Line:173 🍕 content", "background:#fca650", content);
|
||||||
return { content };
|
return { content };
|
||||||
},
|
},
|
||||||
}),
|
}),
|
||||||
discover_skill_docs: tool({
|
|
||||||
description: "根据关键词主动发现全部技能文档（MD），返回相关度排序的推荐列表。适用于技能指令中未明确指定资源文件但需要补充信息的场景。",
|
|
||||||
inputSchema: z.object({
|
|
||||||
keywords: z.array(z.string().max(100)).min(1).max(20).describe("用于检索技能文档的关键词列表"),
|
|
||||||
topK: z.number().int().min(1).max(20).default(5).describe("返回推荐文档数量"),
|
|
||||||
}),
|
|
||||||
execute: async ({ keywords, topK }) => {
|
|
||||||
const queryText = keywords.join(" ");
|
|
||||||
const queryVec = await getEmbedding(queryText);
|
|
||||||
|
|
||||||
const activeRows = await u.db("o_skillList").where("state", 1).whereNotNull("embedding").select();
|
|
||||||
const scored = activeRows
|
|
||||||
.map((row) => {
|
|
||||||
const emb = JSON.parse(row.embedding!) as number[];
|
|
||||||
return {
|
|
||||||
name: row.name,
|
|
||||||
filePath: row.path,
|
|
||||||
type: row.type,
|
|
||||||
description: row.description,
|
|
||||||
score: cosineSimilarity(queryVec, emb),
|
|
||||||
};
|
|
||||||
})
|
|
||||||
.sort((a, b) => b.score - a.score)
|
|
||||||
.slice(0, topK);
|
|
||||||
|
|
||||||
console.log(`[Skill] ✅ discover_skill_docs 返回 ${scored.length} 条推荐`);
|
|
||||||
return { recommendations: scored };
|
|
||||||
},
|
|
||||||
}),
|
|
||||||
read_skill_file: tool({
|
read_skill_file: tool({
|
||||||
description: "读取已激活技能目录下的资源文件。传入 activate_skill 返回的 skill_resources 中的文件路径。",
|
description: "读取已激活技能目录下的资源文件。传入 activate_skill 返回的 skill_resources 中的文件路径。",
|
||||||
inputSchema: z.object({
|
inputSchema: z.object({
|
||||||
skillName: z.string().describe("技能名称"),
|
|
||||||
filePath: z.string().describe("资源文件的相对路径，来自 activate_skill 返回的 skill_resources"),
|
filePath: z.string().describe("资源文件的相对路径，来自 activate_skill 返回的 skill_resources"),
|
||||||
}),
|
}),
|
||||||
execute: async ({ skillName, filePath: relPath }) => {
|
execute: async ({ filePath }) => {
|
||||||
const fullPath = path.resolve(path.join(skill.baseDir, relPath));
|
const normalizedInputPath = toUnixPath(filePath).trim();
|
||||||
if (!isPathInside(fullPath, skill.baseDir)) {
|
if (!normalizedInputPath) {
|
||||||
console.log(`[Skill] 🚫 路径越界已拦截："${relPath}" 超出技能目录范围`);
|
console.log(`📖[技法文件] ✗ filePath 不能为空`);
|
||||||
|
return { error: "filePath 不能为空" };
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
const fullPath = path.resolve(path.join(skillsRootDir, normalizedInputPath));
|
||||||
|
if (!(fullPath === skillsRootDir || isPathInside(fullPath, skillsRootDir))) {
|
||||||
|
console.log(`📖[技法文件] ✗ 路径越界已拦截："${filePath}" 超出技能目录范围`);
|
||||||
return { error: "Access denied: path is outside skill directory" };
|
return { error: "Access denied: path is outside skill directory" };
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
let body = "";
|
||||||
try {
|
try {
|
||||||
const fileContent = await fs.readFile(fullPath, "utf-8");
|
body = await fs.promises.readFile(fullPath, "utf-8");
|
||||||
console.log(`[Skill] 📄 已读取文件：${skillName}/${relPath}（${fileContent.length} 字符）`);
|
console.log(`📖[技法文件] ✓ 已读取文件： ${filePath}（${body.length} 字符）`);
|
||||||
return { content: fileContent };
|
|
||||||
} catch {
|
} catch {
|
||||||
console.log(`[Skill] ❌ 读取失败：未找到文件 "${relPath}"`);
|
console.log(`📖[技法文件] ✗ 读取失败：未找到文件 "${filePath}"`);
|
||||||
return { error: `File not found: ${relPath}` };
|
return { error: `File not found: ${filePath}` };
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
const safeBody = ensureNonEmptyBody(body, "该资源文件为空。");
|
||||||
|
let content = "";
|
||||||
|
content = `<skill_content>\n`;
|
||||||
|
content += safeBody + "\n\n";
|
||||||
|
content += "可以使用 read_skill_file 工具读取资源文件。\n";
|
||||||
|
if (skillPaths.tertiarySkills.length > 0) {
|
||||||
|
content += "\n<skill_resources>\n";
|
||||||
|
for (const path of skillPaths.tertiarySkills) {
|
||||||
|
content += ` <file>${path}</file>\n`;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
content += "</skill_resources>\n";
|
||||||
|
}
|
||||||
|
content += "</skill_content>";
|
||||||
|
console.log("%c Line:214 🍕 content", "background:#6ec1c2", content);
|
||||||
|
return { content };
|
||||||
},
|
},
|
||||||
}),
|
}),
|
||||||
};
|
};
|
||||||
|
|||||||
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