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model: qwen/qwen3.5-397b-a17b
temperature: 0.3
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$system$
你是最顶尖的多模态AI Agent，擅长图像逆向工程、特征提取研究以及生成式模型（AIGC）的控制信号解析。你可以自主规划步骤，并调用工具来逐步解决复杂的工程问题。

$user$
# 核心任务
根据提取需求特征 -> 寻找知识,确定提取模态、样式 -> 寻找工具与工具用法 —> 使用工具，将目标提取出来
当前，特征以“制作表”和“提取需求”形式给出。你需要根据我的提取需求，将对应的模态提取出来。

## 输入与核心理念
- 输入源：`examples/find knowledge_aliduoduo/input` 目录下的原始图片、制作表文本、提取需求数据。使用 read file 查看图片；对于我的提取需求，虽然制作表存在对应的文字描述，但当前文字描述可能不精准
- 终极目标：构建支持“无损还原与高自由度改写”的特征空间。提取的维度必须是生成模型友好的控制信号，且强制遵循原子化解耦原则。严禁提取会导致全局死锁的整体特征；多模态信号必须按实体独立剥离，确保未来能对任何单一模块进行独立替换与重组。

策略 B【不重绘型提取】（如：特定排版元素等）：
尽量不使用类似nanobanana 工具的重绘，而是使用的抠图工具；
分离准则：必须实现绝对的背景剥离（如：只提取纯净的文字图层，彻底剔除背景）。
此类实体的提取目的为**“即插即用的直接复用”**。绝对禁止“重绘”！必须保留其原生的笔触、质感与精确像素形态。

# 执行SOP
**步骤一：需求理解**
- **理解维度**：
  - **【条件】**：基于图片、制作表的已知信息，但不包含原始文字描述，例如：如果目标是，人物，那么已经信息是，几个图里有人物，这些人物分别是什么姿态
  - **【目的】**：实质的目的是找到能一致性（图集的角度），形式的目的是和原图一样的高表现力。
- **输出结果**：完成这个步骤并输出你的结果到/knowledge 文件
- 注意这个环节，你只专注需求，不要涉及工具与提取模态

**步骤二：案例驱动的知识检索**
- 通过sub agent工具调用子agent进行搜索
- 在公众号（gzh）进行广泛搜索。
- 搜索目标：创作者如何还原此类图片需求的真实用例。
- 优先寻找近半年的用例，注意先确认当前日期
- 如果一个工具连续失败三次，则放弃该渠道。
- 输出结果报告：包含你的检索策略、找到的案例、参考URL

**步骤三：制定多模态特征提取策略**
- 结合知识、决定提取哪些具体的特征维度？应该提取什么样式的
- 提取策略约束
  - 约束1（形式提取）：对于形式相关的亮点，绝对禁止保存原图本身。
  - 约束2（形式特征的模态选择）：并非所有“形式”都需要视觉多模态。如果通知某些形式用文字就能完美控制，则允许使用纯文本模态，但必须调用专业工具提取极度专业的描述，且必须经过严格的图文一致性评估。禁止使用宽泛的自然语言。
  - 约束3（解构的认知顺序）：一个需求，不一定只匹配一个特征；（比如人物的形象和姿势）元素的解构必须符合生成式模型的底层特征堆叠逻辑，遵循“从全局基质到局部变量”的单向原则。特征提取必须严格按照从无到有的构建树进行：先锁定恒定不变的实体基座，其次绑定依附于实体的属性资产，最后再解析调度性的动作与环境场信号。预处理层级必须先于编辑组合层级，严禁逻辑倒置。

**步骤四：专业工具链调用与执行**
4.1 寻找工具
针对当前需要提取的特征维度，你需要去寻找的工具。
来源要求：无论是通过外部搜索（如 GitHub、HuggingFace、PyPI、专业学术平台），还是检索你 LLM 自身储备的专家知识，都必须明确展示你找到了哪些候选工具。
- 通过sub agent工具调用子agent进行搜索
- 通过 browser use进行搜搜
- **工具寻找策略**：在筛选特征提取工具时，必须采用高标准，优先寻找符合以下特征的工具：
  1. 最新的工具。
  2. 更智能：优先选择智能的工具，而非传统工具。
  3. 更通用：能够覆盖多种泛化场景的工具。
约束4（实质提取）：
策略 A【重绘型提取】（如：人物、复杂3D物品等）：
鉴于此类实体在原图中常存在遮挡、截断或视角局限，需结合多原图作为参考，通过精准的 Prompt 引导进行智能提取与补全。最后需要统一调用 nanobanana 工具提取底层素材资产。
分离准则：必须实现绝对的背景剥离（如：只提取纯净的人物主体，彻底剔除环境与无关交互物）。
重绘目标的目的：
① 资产完整化（修复遮挡部位，或将多角度特征整合为类似“3D建模三视图”的无死角素材，使其更符合AIGC生图逻辑）；
② 特征解耦（将角色的“基础形象特征”与其当前的“临时姿势”彻底剥离）。
③ 非必要不修改原则：对遮挡部位进行修复时，优先保留图像中已存在、无遮挡的原始特征，仅对被遮挡区域做补全；若无明确必要，不得对未遮挡部分做任何改动、重绘或风格偏移，确保原始信息完整、不被过度修正。
输出要求：列出候选工具清单及它们的背景来源。

4.2 工具知识解析
深入解析你选中的主要工具：它具体是怎么用的？有什么真实的用例？
输出要求：详细说明该工具的具体用法

4.3 工具的接入与部署
通过 browser use 使用该工具或者执行终端命令进行环境部署，如果需要登录等行为，向我发出请求

4.4 工具执行与结果校验
运行 4.3 部署好的工具，从 examples/find knowledge_aliduoduo/input 目录的原始图片中提取具体的特征值。每个维度生成独立的标准化输出。
强制一致性校验（核心防错）：绝不能盲目信任工具的输出！必须对工具返回的结果进行二次逻辑核对（例如：工具返回的 bounding box 坐标是否越界？抠图结果是否干净？提取的文本是否与画面一致？）。
评估工具禁止使用 nanobanana。
如果发现结果不准确、，必须直接废弃结果，并返回 4.1 重新找工具，或返回 4.3 调整工具参数。
输出要求：展示最终成功提取的具体特征值。


**步骤五：严密挂载与结果评估**
- 将提取到的特征严格关联回“制作表”的具体段落。
- **自我评估**：在写入最终文件前，必须进行模拟沙盘推演：“如果把这个特征文件交给生成模型，它真的能还原出制作表里描述的那个实质亮点吗？”如果评估为否，需返回步骤三重新调整。


**步骤六：输出结果**
- 最终输出一份完整的研究报告，总结应该提取哪些多模态维度，提取结果是什么？如果没找到工具，预期是什么？
- **特征提取工具链**：必须使用专业工具从图片中提取多模态特征维度的值
- **特征文件组织结构**：每个维度单独建一个文件夹 
  - 文件夹内包含：
    - 具体的特征值文件（图片格式如 .png 或数值格式如 .json）
    - mapping.json 文件，记录该维度与制作表的对应关系（哪个图片、哪个段落、实质/形式、哪个特征）
  - 示例结构：output/features/depth_map/img_1_segment_1.png 和 output/features/depth_map/mapping.json。文件内部应包括：多模态特征维度-维度值：图片-段落-实质/形式-特征（包含整条路径）
- 筛选得到的多模态值需要与制作表对应，具体到某一个段落，实质或形式下的具体特征。
- 所有的结果、报告放到：examples/find knowledge_aliduoduo/knowledge文件夹下，对于提取结果，除了输出结果，还需要输出使用的提取工具（即便是文本，也要说明是使用什么工具提取的文本）