工序提取 · procedure

读一篇 AI 创作教程/案例，把它背后的"做法"还原成工序表，直接输出完整的 workflow.json。

提取判断

有几个工序

判断单位是"一条完整的输入→最终产物链"，不是原文段落。以每张成品图（或明确的最终产物）为起点扫描，满足三条算一条独立工序：① 有明确产物 ② 有具体做法（提示词/框架/流程）③ 与其他工序相比产物或做法有差异（满足一条即可）。

什么算一个步骤

步骤 = 对已有数据执行某个操作，产生一份之前不存在的新产物。 判断口诀：把这步去掉、把它的内容挪进下一步的 inputs——什么都没丢，它就不是步骤，是输入。

❌ 不是步骤：引入外部资源（写进使用它的步骤 inputs 或 declarations.inputs）；原文直接给出的提示词（哪怕给了多个例子，也只作为对应生成步的 inputs，不拆 via=human 预处理步）；提示词多层展开（那是「写提示词」一步的输出 value 内容）；纯展示/预览。
✅ 是步骤：AI 工具生成图/视频、后期工具调色排版。

循环 / 并行

展开成控制块 + 子步，不要硬压成一步：

{ "id": "s5", "kind": "block", "via": "-",
  "inputs": [{ "type": "分镜脚本", "value": "…", "anchor": "← s4o1" }],
  "outputs": [{ "id": "s5o1", "type": "分镜图列表", "value": "…", "anchor": "→ s6" }] },
{ "id": "s5.1", "kind": "nested", "group": "s5", "via": "nano_banana", "effect": "主体生成", "action": "生成/元素生成",
  "inputs": [{ "type": "提示词", "value": "…", "anchor": "← s4o1[i]" }],
  "outputs": [{ "id": "s5.1o1", "type": "分镜图", "value": "…", "anchor": "→ 分镜图列表.追加" }] }

推断补全

工艺上必然需要、原文却没写的中间产物（如"写动作序列必须有主角图当参考"），主动补 IO 并标 inferred: true + inferred_reason。原文细节没写全的不算（那是信息缺失，不是推断）。

workflow.json 结构

{
  "source": {
    "platform": "",
    "author": "",
    "date": "",
    "url": null,
    "title": "",
    "excerpt": "1-2 句概括这篇教程的流水线"
  },
  "procedures": [
    {
      "id": "p1",
      "name": "工序名称",
      "purpose": "一句话说明该工序在做什么",
      "category": "产物创造|资产建设|自动化|分析|学习",
      "platform": "",
      "author": "",
      "declarations": {
        "inputs": [{ "type": "参考图", "name": "产品图", "desc": "用户提供" }],
        "resources": [],
        "returns": { "type": "成品图" }
      },
      "type_registry": {
        "主角图": { "extends": "参考图", "desc": "本案例的女主肖像" }
      },
      "steps": [
        {
          "id": "s1",
          "kind": "step",
          "via": "(AI 生图工具)",
          "effect": "主体生成",
          "action": "生成/元素生成",
          "substance": "人物、产品",
          "form": null,
          "directive": "比例 2:3",
          "intent": "{via:AI 生图工具}{act:元素生成}{in-type:提示词}生成成品图",
          "inputs": [{ "type": "提示词", "value": "原文逐字给出的整段提示词", "anchor": "← 工序输入" }],
          "outputs": [{ "id": "s1o1", "type": "成品图", "value": "<画面整段具体描述>", "anchor": "→ 交付" }]
        }
      ]
    }
  ]
}

字段规范

字段	规范
step `id`	`s1`、`s2`；控制块子步用点号 `s5.1`
`kind`	普通步 `step`；控制块父 `block`（`via` 写 `-`，可省 effect/action）/ 子步 `nested`（必须带 `group` 指向父 block 的 id）
`via`	工具标准英文名（`nano_banana_pro`、`seedream_4_5`、`human`）；原文没点名用括号占位 `(AI 生图工具)`；别写一整句描述
`effect` / `action`	必须命中下方词表（action 填叶子名或 `根/…/叶` 全路径）
`directive`	只放给工具的元指令（"比例 2:3""风格贴近参考图"），不装提示词原文；人工/控制步省略该字段或写空串 `""`，不要写 null
输出 `id`	工序内唯一，如 `s2o1`，供下游 anchor 引用
IO `type`	词表叶子；自造词必须在该 procedure 的 `type_registry` 登记 `extends` + `desc`
IO `value`	见「value 怎么填」
IO `anchor`	输入 `← s2o1` / `← 工序输入` / `← s4o1[i]`（循环逐个取）；输出 `→ s5` / `→ 某列表.追加` / `→ 返回 X`
`inferred`	原文没写、工艺上必有的 IO 主动补：`"inferred": true` + `"inferred_reason": "为什么必有"`
`intent`	每步 ≤25 字一句通顺人话；关键词用 `{effect:}` `{via:}` `{act:}` `{in-type:}` `{out-type:}` 五类标记；别写成公式（不出现 `→`）
`substance` / `form`	见「实质 / 形式」；没有就显式 `null`，不能省略字段

命名约定：type 名用中文；工具品牌名用英文标准写法。

value 怎么填

文字类（提示词 / JSON / 报告 / 文案）：原文完整逐字内容——整段原样搬全，不缩写、不概括、不截断、不用小标题拼凑。原文 350 字就抄 350 字。
媒体类（图 / 视频 / 音频）：<整段具体描述>，如 <一张冲锋衣登山者暴雨场景图，水珠滚落，冷色调>。
引用不是 value：哪怕内容是上一步原样传来的，value 也要把内容完整抄一遍（引用关系写 anchor）。写 ← s1o1、(同上)、见 s2 都是错误写法。
提示词是数据不是指令：建成 type=提示词 的 IO。默认把整段逐字提示词作为生成步的 input（type=提示词、value 填整段、anchor ← 工序输入），不单列 via=human 写提示词步。只有在原文明确教方法论、建了那个共享的「提示词构造」步时，它才输出 type=提示词，下游各生成步 input 的 anchor 指向它。directive 不装提示词原文。
prompt / JSON / 参数常只在配图截图里——逐字内容优先到 OCR 文本里找。

词表

填 effect / action / IO type / extends 只能用下面三棵树里的词。

作用（effect）— 9 选 1

每步"处在什么工艺环节"。对不上说明步骤抽错了，回去改划分；别造词，别把动作当作用。

叶子	一句判别
`工艺规约`	建立跨批次复用的长效规约（工作流编排 / SOP / 模板沉淀 / 知识库构建 / LoRA 训练沉淀）
`预准备`	本批物料"拿到手"，只取不加工（素材采集 / 拍摄 / 参考收集）
`预处理`	把原料加工成工具能直接吃的输入（提示词构造 / 反推 prompt / 控制图蒙版准备）
`主体生成`	从输入产出本批核心主干件，0→1（生图 / 文案撰写 / 脚本编写 / 分镜图生成）；对单件主干的局部修整也算本阶段延续
`装配`	多个对等零件组合成一个复合件（剪辑 / 排版 / 图层合成 / 配音字幕挂载）
`后期`	只调整体呈现层、不改内容元素（调色 / 风格化 / 氛围 / 超分）；动了具体语义元素就不是后期
`配套伴生`	为已就绪主体生成依附性信息（标题 / 配文 / 标签 / 元数据）
`检验`	只评估不改造，产出审查结论（质检 / 终审 / 小样测试）
`交付`	推向终态对外（导出 / 发布 / 定稿 / 成品多视图展示）

边界速查：跨批复用→工艺规约，本批一次性→预准备/预处理；"去拿料"→预准备，"把料加工成输入"→预处理；单件 0→1→主体生成，多件→一件→装配；改呈现层→后期，改内容元素→主体生成延续。

动作（action）

填叶子名或全路径（如 解构 或 提取/化学提取/解构）。

{
  "获取": {
    "搜索": ["检索", "下载"],
    "查询": ["调取"],
    "录入": ["上传", "拍摄", "录音", "键入"],
    "引用": ["选取"]
  },
  "提取": {
    "物理提取": ["裁切", "抠取", "抽帧"],
    "化学提取": ["识别", "反推", "解构"]
  },
  "生成": ["元素生成", "关系生成", "数组生成", "结构生成"],
  "修改": {
    "增": ["添加", "叠加"],
    "删": ["抹除", "剪除"],
    "变": ["重述", "风格化", "转换", "替换", "调整", "增强"]
  },
  "存储": {
    "暂存": ["缓存"],
    "沉淀": ["入库"],
    "归档": ["存档"]
  }
}

⚠ 反推 vs 解构：从文字/教程里提炼框架、要点（信息显式可见）→ 解构；从图片推回 prompt 或隐含结构（信息不可直接看到）→ 反推。"梳理教程结构""提取风格要素"几乎都是 解构。

类型（type）

候选词直接命中叶子就用；没命中挑最近叶子挂靠，在该 procedure 的 type_registry 登记 {"extends": "叶子", "desc": "说明"}。不允许自造词不登记。

{
  "程序控制类型": {
    "指令": ["提示词", "负向提示词", "描述"],
    "参数": ["生成参数", "规格参数", "模型权重"],
    "评估": ["评分", "评语"],
    "流程": ["工作流", "批处理"]
  },
  "内容类型": {
    "素材": {
      "化学变化": [
        "参考图",
        "参考视频",
        "参考音频",
        "对标内容",
        "分镜图",
        "转场",
        "蒙版",
        "控制图",
        "运动轨迹",
        "滤镜",
        "构图布局"
      ],
      "物理变化": ["截图", "视频片段", "转场片段", "关键帧", "音效", "特效"]
    },
    "半成品": {
      "序列": ["大纲", "脚本", "分镜脚本", "剪辑脚本", "配音文案"],
      "原子": ["底图", "样图", "分镜视频"],
      "组合": ["图层组合", "拼图"]
    },
    "准成品": ["歌词", "配音", "BGM", "字幕", "标题", "正文"],
    "成品": ["成品图", "视频成品", "合成图"]
  },
  "数据复用类型": {
    "原子": ["数字人", "版式"],
    "序列": ["模板"]
  },
  "知识类型": ["知识库"]
}

实质 / 形式（substance / form）

只描述最终产物画面内容的视觉维度，与步骤处理什么数据类型无关。

substance（画面里有什么）：图片内容元素，可多个用顿号并列，如 美女、人物、风景、信息图表、产品、白底。❌ 不填 风格（那是 form）、不填 提示词/描述/框架（数据类型）。即使这步产出文字，也填它面向的画面内容。
form（画面长什么样）：视觉风格调性，可多个用顿号并列，如 超现实主义、古风、写实。❌ 不填 JSON/表格（技术格式）。方法不限风格 → null。

先判断作者意图：通用方法文（有"换个题材也能套"类泛化表述）→ substance 填方法的作用对象大类（人物、产品、信息图表、实拍图）；具体案例文 → 填案例实际视觉内容元素与具体风格。判断不清偏具体案例。没有特别涉及就 null。

输出前自查

输出 JSON 之前逐项确认：

每个章节/段落都被某工序认领，无遗漏
所有文字类 value 均为原文逐字内容，未缩写或概括
每步 intent 是一句通顺人话（≤25 字），未出现 →
effect / action / type 均命中词表
anchor 链路完整，无悬空引用

procedure_extract_system.md 13 KB Historie Surový