diff --git a/data/skills/production-agent/decision/SKILL.md b/data/skills/production-agent/decision/SKILL.md
index 0698fdb..73da9d7 100644
--- a/data/skills/production-agent/decision/SKILL.md
+++ b/data/skills/production-agent/decision/SKILL.md
@@ -11,10 +11,15 @@ description: 短剧漫剧制作决策层。负责分析用户需求、制定执
 
 | 工具 | 说明 |
 |------|------|
-| `get_project_info` | 获取当前项目信息（名称、风格、类型、描述、集数进度等） |
-| `get_state` | 获取当前执行状态，用于了解已完成的工作 |
-| `read_skill_file` | 读取技能参考资料文件 |
-| `execution` | 执行层工具，传入任务计划文本，由执行层完成具体工作 |
+| `activate_skill` | 激活技能，加载完整指令和资源列表到上下文 |
+| `read_skill_file` | 读取已激活技能目录下的参考资料文件 |
+| `deepRetrieve` | 深度检索记忆，通过关键词回忆历史对话详情 |
+| `run_sub_agent` | 启动子Agent执行任务（可用：`executionAI`、`supervisionAI`） |
+| `get_flowData` | 获取工作区数据（key: `script` 剧本 / `assets` 资产列表） |
+| `get_flowData_schema` | 获取工作区数据的类型结构 |
+| `set_flowData` | 保存数据到工作区（lodash 路径） |
+| `generate_assets_images` | 生成衍生资产图片（传入资产 id 列表） |
+| `generate_storyboard_images` | 生成分镜图（传入剧本文本） |
 
 ## 核心工作流程（必须严格遵循）
 
@@ -30,22 +35,22 @@ description: 短剧漫剧制作决策层。负责分析用户需求、制定执
 
 ### 阶段一：收集信息（仅新任务触发）
 
-1. 调用 `get_project_info` 获取项目基本信息
-2. 调用 `get_state` 了解当前已完成的工作进度
+1. 调用 `get_flowData` 获取当前工作区的剧本和资产数据，了解项目现状
+2. 调用 `deepRetrieve` 检索相关历史记忆，了解已完成的工作进度
 3. 使用 `read_skill_file` 加载 `references/plan.md` 获取计划制定规范
 
 ### 阶段二：制定计划并确认
 
-1. 结合项目信息、当前状态和用户需求，按照 `plan.md` 的规范生成**结构化执行计划**
+1. 结合工作区数据、历史记忆和用户需求，按照 `plan.md` 的规范生成**结构化执行计划**
 2. **将计划回复给用户**，请求确认
 3. 如果用户要求调整，修改计划后重新回复，直到用户确认
 4. 输出计划后**停止并等待用户回复**，不要自行继续
 
 ### 阶段三：按计划执行（仅用户确认后触发）
 
-用户确认后，按步骤顺序逐步调用 `execution` 工具：
+用户确认后，按步骤顺序逐步调用 `run_sub_agent` 工具：
 
-1. 每次调用 `execution` 时，将当前步骤的任务描述作为 `taskDescription` 参数传入
+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` 参数传入
 2. 检查返回结果是否符合预期，不符合则调整指令重试
 3. 将上一步的输出作为上下文传入下一步（如有依赖）
 4. 全部步骤完成后，向用户汇报整体结果
@@ -55,7 +60,8 @@ description: 短剧漫剧制作决策层。负责分析用户需求、制定执
 - 根据项目类型（短剧/漫剧）和风格调整策略
 - 复杂任务拆分为可独立执行的小步骤
 - 关注步骤间的依赖关系，确保顺序合理
-- 利用 `get_state` 避免重复已完成的工作
+- 利用 `deepRetrieve` 检索历史记忆，避免重复已完成的工作
+- **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 `generate_assets_images` 工具批量生成衍生资产图片
 
 ## 参考资料
 
diff --git a/data/skills/production-agent/decision/references/plan.md b/data/skills/production-agent/decision/references/plan.md
index 1d31c1c..cef4464 100644
--- a/data/skills/production-agent/decision/references/plan.md
+++ b/data/skills/production-agent/decision/references/plan.md
@@ -2,14 +2,14 @@
 
 ## 计划制定规范
 
-根据 `get_project_info` 返回的项目信息和用户需求，按以下规范生成执行计划。
+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。
 
 ## 计划结构
 
 ### 1. 任务总览
 
 一段话概述：
-- 项目名称和类型（来自项目信息）
+- 当前工作区状态（剧本、资产情况）
 - 用户本次的核心需求
 - 预期最终产出
 
@@ -21,11 +21,11 @@
 |------|------|
 | 步骤编号 | 从 1 开始 |
 | 步骤名称 | 简明标题 |
-| 具体内容 | 要做什么（需足够详细，可直接作为 `execution` 工具的 `plan` 参数） |
+| 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） |
 | 预期输出 | 完成后应产出什么 |
 | 依赖步骤 | 前置步骤编号（无依赖填"无"） |
 
-**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 `execution` 工具执行，不能是模糊的一句话。
+**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。
 
 ### 3. 执行顺序
 
@@ -36,7 +36,6 @@
 ```
 ## 📋 执行计划
 
-**项目**：[项目名称] · [项目类型]
 **目标**：[一句话描述本次目标]
 **预计步骤**：[N] 步
 
@@ -58,8 +57,8 @@
 
 ## 注意事项
 
-- 步骤粒度适中：每步对应一次 `execution` 调用
-- 结合项目当前进度（`get_state`），跳过已完成的工作
+- 步骤粒度适中：每步对应一次 `run_sub_agent` 调用
+- 利用 `deepRetrieve` 检索历史记忆，跳过已完成的工作
 - 考虑用户已有的素材和资源，避免重复
 - 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
 
diff --git a/data/skills/production-agent/execution/SKILL.md b/data/skills/production-agent/execution/SKILL.md
index 8823e3f..681fad2 100644
--- a/data/skills/production-agent/execution/SKILL.md
+++ b/data/skills/production-agent/execution/SKILL.md
@@ -17,24 +17,21 @@ description: >
 
 ## 工作指引
 
-### 拆分剧本流程
-
-- 当执行拆分剧本任务的时候，你需要先调用 `get_flowData` 获取原始剧本
-- 根据[剧本拆分]文档中的拆分原则和示例，将剧本拆分成视频模型能够处理的片段
-- 将拆分后的剧本片段必须使用 `set_flowData` 工具保存（key 为 `"script"`），然后仅需告知用户拆分完成
-
 ### 提取衍生资产流程
 
 1. 调用 `get_flowData` 分别获取 `script`（剧本）和 `assets`（现有资产列表）
 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）
 3. 对每个有衍生状态的资产调用 `set_flowData({ key: "assets[N].derive", value: derive数组 })` 逐个保存
-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，等待用户确认
+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
+5. **询问用户是否需要生成衍生资产图片**：
+   - 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
+   - 如果用户拒绝，跳过此步骤，流程结束
+   - 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
 
 ## 参考资料
 
 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：
 
-- [剧本拆分](references/script-splitting.md) — 将剧本拆分成视频模型能够处理的片段，包含拆分原则和示例
 - [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
 
 **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。
diff --git a/data/skills/production-agent/execution/references/script-splitting.md b/data/skills/production-agent/execution/references/script-splitting.md
deleted file mode 100644
index 031e546..0000000
--- a/data/skills/production-agent/execution/references/script-splitting.md
+++ /dev/null
@@ -1,39 +0,0 @@
-# 剧本拆分（仅原始文本切割，输出 string[]）
-
-本指南只做一件事：
-把一份长剧本原文切成多个文本片段，输出 `string[]`。
-
-不做结构化字段提取，不输出 JSON 对象，不附加角色卡、锚点、分镜元数据。
-
-## 1. 输入与输出
-
-### 输入
-
-- 一段完整长剧本文本（字符串）
-
-### 输出
-
-- `string[]`
-- 数组每个元素是“原始剧本的一段子串”
-- 拼接后应可还原原文语义顺序（允许空白规范化差异）
-- 开头必须是**喵，**
-
-示例：
-
-```ts
-[
-  "喵，第一段原文...",
-  "喵，第二段原文...",
-  "喵，第三段原文..."
-]
-```
-
-可能输出：
-
-```ts
-[
-  "喵，场景1：雨夜街道。林夏快步穿过巷口。",
-  "喵，场景2：天台。她停下，回头看向门口。",
-  "喵，场景3：脚步声逼近。她握紧手机。"
-]
-```
diff --git a/src/agents/productionAgent/tools.ts b/src/agents/productionAgent/tools.ts
index 48700ba..d37fd8d 100644
--- a/src/agents/productionAgent/tools.ts
+++ b/src/agents/productionAgent/tools.ts
@@ -5,11 +5,27 @@ import { Socket } from "socket.io";
 
 const deriveSchema = z.object({ name: z.string().min(1).max(20), desc: z.string().min(1).max(100) });
 const assetSchema = z.object({ assetsId: z.string(), name: z.string(), desc: z.string(), src: z.string(), derive: z.array(deriveSchema).optional() });
-const flowDataSchema = z.object({ script: z.string(), assets: z.array(assetSchema) });
+const storyboardTableSchema = z.array(
+  z.object({
+    id: z.number(),
+    title: z.string(),
+    description: z.string(),
+    camera: z.string(),
+    duration: z.number(),
+    frameMode: z.enum(["firstFrame", "endFrame", "linesSoundEffects"]),
+    lines: z.string().nullable(),
+    sound: z.string().nullable(),
+    associateAssetsIds: z.array(z.number()),
+  }),
+);
+const flowDataSchema = z.object({ script: z.string(), assets: z.array(assetSchema), storyboardTable: storyboardTableSchema });
+
 type FlowData = z.infer<typeof flowDataSchema>;
 
-const keySchema = z.object({ key: z.enum(["script", "assets"]).describe("script=剧本,assets=资产列表") });
-const valueSchema = z.union([z.string(), z.array(assetSchema), assetSchema, z.array(deriveSchema)]).describe("路径对应的值");
+const keySchema = z.object({ key: z.enum(["script", "assets", "storyboardTable"]).describe("script=剧本,assets=资产列表,storyboardTable=分镜表") });
+const valueSchema = z
+  .union([z.string(), z.array(assetSchema), assetSchema, z.array(deriveSchema), z.array(storyboardTableSchema)])
+  .describe("路径对应的值");
 
 export default (socket: Socket, toolsNames?: string[]) => {
   const tools: Record<string, Tool> = {
@@ -50,6 +66,22 @@ export default (socket: Socket, toolsNames?: string[]) => {
         return true;
       },
     }),
+    generate_assets_images: tool({
+      description: "生成衍生资产的图片",
+      inputSchema: z.object({ ids: z.array(z.string()).describe("需要生成的资产id列表") }),
+      execute: async ({ ids }) => {
+        console.log("[tools] generated_assets", ids);
+        return new Promise((resolve) => socket.emit("generatedAssets", { ids }, (res: any) => resolve(res)));
+      },
+    }),
+    generate_storyboard_images: tool({
+      description: "生成分镜图",
+      inputSchema: z.object({ script: z.string().describe("剧本文本") }),
+      execute: async ({ script }) => {
+        console.log("[tools] generate_storyboard_images", script);
+        return new Promise((resolve) => socket.emit("generateStoryboardImages", { script }, (res: any) => resolve(res)));
+      },
+    }),
   };
 
   return toolsNames ? Object.fromEntries(Object.entries(tools).filter(([n]) => toolsNames.includes(n))) : tools;
diff --git a/src/logger.ts b/src/logger.ts
index 6a1ca0f..9eadd58 100644
--- a/src/logger.ts
+++ b/src/logger.ts
@@ -89,13 +89,13 @@ class Logger {
       (console as any)[level] = (...args: unknown[]) => {
         this.writing = true;
         try {
-          // this.write(level, args);
+          this.write(level, args);
         } catch (err) {
           this.originalConsole.error?.("[Logger Error]", err);
         }
+        this.writing = false;
 
         this.originalConsole[level]!(...args);
-        this.writing = false;
       };
     }