工序提取 SKILL · 总览

读一篇 AI 创作教程/案例，把它背后的"做法"还原成一张工序表，存成 workflow.json，再渲染成网页。

输入：任意一篇创作案例——公众号 / 小红书 / 推文 / 博客（正文 + 配图）、视频教程（带转写）。
输出：一个网页 outputs/case-{N}/case-{N}-<slug>.html。

全程约定

workflow.json 只用 wf-patch.py 改，绝不 write_file / edit_file 直接写它。
分类词表（effect / action / type）第二阶段才用——已内嵌在 2.1 节，不必单独 read_file 任何 taxonomy json；第一阶段 type 随便起描述标签即可。

Cyber Agent 引擎专用

工具名：Read→read_file · Write→write_file · Edit→edit_file · Bash→bash_command
bash_command 是 cmd.exe：一条命令一次调用，别用 ; 串（要串用 &&）；mkdir 没有 -p 参数（带了会建出名为 -p 的目录），需要的目录工具会自动创建
cwd 是 procedure-dsl/，读 spec 文件时补前缀（如 spec/README.md）
goal 工具：focus 只认纯数字序号；报错只改成纯数字重试一次，别反复换写法

三阶段概览

第一阶段 · 搭骨架
   通读原文 → 判断有几个工序、每工序几步 → 建干骨架
   产物：workflow.json（只有结构 + type 标签；value / anchor / directive 全空）

第二阶段 · 填内容 + 归类
   2.0  填 value/directive（@quote 拽原文）→ 连 anchor → verify-io 校验
   2.1  归类：对照 2.1 内嵌的三张词表 → 填 effect / action / type / substance / form / intent

第三阶段 · 检查 + 渲染
   lint-case.py 检查 → render-case.py 渲染 → 产出 HTML

第一阶段 · 搭骨架

这一阶段只做一件事：把原文抽象成干骨架——有几个工序、每工序几步、每步用什么工具、IO 的粗略 type 标签。
value / directive / anchor / action / effect / substance / form / intent 全部留到第二阶段，这里不碰。

Cyber 引擎：调 plan_procedures 工具把计划交上去，通过后自动生成 workflow.json 干骨架。
其他引擎：把计划写进 understanding.md，再用 wf-patch.py --create --patch 建骨架。

workflow.json 结构

{
  "source": {
    "platform": "",
    "author": "",
    "date": "",
    "url": "",
    "title": "",
    "excerpt": ""
  },
  "procedures": [
    {
      "id": "p1",
      "name": "",
      "purpose": "",
      "category": "产物创造|资产建设|自动化|分析|学习",
      "platform": "",
      "author": "",
      "declarations": {
        "inputs": [{ "type": "", "name": "" }],
        "resources": [],
        "returns": { "type": "" }
      },
      "type_registry": {},
      "steps": [
        {
          "id": "s1",
          "kind": "step",
          "via": "",
          "inputs": [{ "type": "粗略标签" }],
          "outputs": [{ "id": "s1o1", "type": "粗略标签" }]
        }
      ]
    }
  ]
}

第一阶段要填的字段

字段	怎么填	别这样
`id`	`s1`、`s2`；控制块子步用点号 `s5.1`	—
`kind`	普通步 `step`；控制块父 `block` / 子 `nested`	—
`via`	工具标准名（`nano_banana_pro`、`human`）；没点名用括号占位 `(AI 生图工具)`；控制块写 `-`	写一整句描述（那是 `directive` 的活，第二阶段填）
IO `type`	起个描述性标签即可，第二阶段再对词表	第一阶段就查词表、注册 type_registry
输出 `id`	工序内唯一，如 `s2o1`；第一阶段就要给好，供第二阶段 anchor 引用	等到第二阶段再给

命名约定：type 名用中文；工具品牌名用英文标准写法（seedream_4_5，不要写成 ByteDance-Seedream-4.5）。

判断有几个工序

判断单位是"一条完整的输入→最终产物链"，不是原文段落结构。

以原文里每一张成品图（或明确写出的最终产物）为起点扫描，满足以下三条就算一条独立工序：

有明确产物——能产出一个看得见的结果（图、素材、成品）。
有具体做法——链条里有可操作的方法（提示词、框架、流程）。
产物或做法有差异——跟别的工序相比，产物不同或做法不同，满足一条即可。

🔒 章节覆盖交叉核对：原文常按 01 | 02 | 03 | 分章。逐章确认每个章节都落进了某个工序或步骤。"按成品图扫"最容易漏掉没有独立成品图的方法论章节——这种章节本身就是一条工序，不能跳过。Phase 3 lint-case.py --source 会把漏抽的章节抓出来。

步骤粒度：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。

❌ 这些不是步骤，直接写进使用它的步骤的 inputs：

容易误识别为步骤的情况	正确处理
引入外部资源（用户手头已有的参考图、客户提供的产品图）	写进使用它的步骤的 `inputs`；整个工序复用则写进 `declarations.inputs`
直接给出的提示词（原文起点就是一段提示词，没有展示它是怎么写出来的）	同上——写进使用它的步骤的 `inputs` 或 `declarations.inputs`；不拆成 `via=human` 的预处理步骤
Prompt 多层展开（提示词有主题/人物/环境/风格等多层）	这是"写提示词"这一步的 `outputs[0].value` 的内容；整段提示词是一步的一个输出
纯展示 / 预览（只展示了产物，没对它做任何变换）	跳过，不拆成步骤

✅ 这些是步骤（产出了新产物）：AI 工具生成图/视频、human 写提示词（参考图是 input 不是前置步）、后期工具调色排版。

「写提示词」步骤的判断口诀：原文有没有在教"怎么写/构造这段提示词"？有 → 才算一步；没有（原文直接给出提示词让你用）→ 提示词是输入，不是步骤产物。

判断口诀：把这"步"去掉，把它的内容挪进下一步的 inputs——如果什么都没丢，它不是步骤，它是输入。

计划要想清楚什么（交给 `plan_procedures` 的内容）

原文信息：标题 / 来源平台 / 作者 / 发布时间。
内容概述：2-4 句说清这篇在教什么、分几大板块。
多工序判断：以每个成品图/最终产物为起点列扫描表，给"共 N 个工序"的结论。
每个工序一节，每节都要有：
- 终态产物、工艺类型（产物创造 / 资产建设 / 自动化 / 分析 / 学习）
- 步骤逐条展开：每步讲清「工具 · 输入 · 动作 · 输出」四要素；输入/输出可以是多个短标签（生成步典型是 ["提示词","参考图"] 两个输入，都要列上）；对一批数据逐个重复的步骤加 loop（被遍历数据的短标签），骨架会自动展开成循环块+子步。
- 关键工具名。
章节认领：原文每个 0N 章节归哪个工序，每个章节都要被认领（包括没有独立成品图的方法论章节）。

颗粒度示例：一步要写成"用豆包对〔题材思路〕生成〔剧本大纲+台词〕"，而不是"写剧本"这种一个词。

计划通过后骨架即锁定——锁的是工序划分和步骤序列；在已有步骤里补输入/输出是允许且常见的（wf-patch 路径不存在默认 upsert）。发现工序/步骤划分本身不对时，修改计划重新调 plan_procedures 整体重生成，不要在骨架上手工增删步骤。

推断补全：哪些"没写出来"的要主动补

真实教程经常省略理所当然的中间产物。工艺上该有却没写出来的 IO，要主动补并标注推断原因：

{
  "type": "参考图",
  "anchor": "",
  "inferred": true,
  "inferred_reason": "原文只说'自己写动作'，没提主角图；但写动作序列需要它当角色参考"
}

✅ 该补：工艺上必然需要的中间产物。
❌ 不用补：原文细节确实没写全（那是信息缺失，不是推断）。

有循环/并行怎么切

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"}],
  "outputs":[{"id":"s5o1","type":"分镜图列表"}] }
{ "id":"s5.1", "kind":"nested", "group":"s5", "via":"nano_banana",
  "inputs": [{"type":"提示词"}, {"type":"参考图"}],
  "outputs":[{"id":"s5.1o1","type":"分镜图"}] }

循环取数/存结果的 anchor（第二阶段连）：← s4o1[i]（逐个取）、→ 分镜图列表.追加。

第一阶段过关条件：工序数/步骤数/工具标注完整、每个 IO 都有 type 标签、每个输出都有编号 → 进第二阶段。

第二阶段 · 填内容 + 归类标注

两件事按顺序做：先填内容（value / directive / anchor + verify-io 校验），再归类（effect / action / type / substance / form / intent）。

2.0 填内容

2.0.1 填 value 和 directive

文字类 value（提示词 / JSON / 报告 / 文案）必须是原文完整逐字内容——整段 prompt / 整段 JSON 原样搬全，别缩写/概括/截断。
媒体类 IO（图/视频/音频）：value 用 <具体描述> 格式，如 <一张冲锋衣登山者暴雨场景图，水珠滚落，冷色调>。

推荐用 @quote 方式——不要手动 read_file 读原文再粘贴：

# 在 patch 文件里用 @quote|起锚|止锚 标记，然后用 --resolve-quotes 一次批量回填
python spec/tools/wf-patch.py --workflow outputs/case-{N}/workflow.json \
    --patch _scratch/values.json \
    --resolve-quotes --source input/case-{N}.json --ocr outputs/case-{N}/_scratch/ocr.txt

@quote|<起锚>|<止锚> 里的起锚/止锚是原文里两段独特短串，工具自动把标记换成原文真实内容。匹配不到会 ⚠ 提示（标记原样留着，改锚点重试）。

🔑 提示词是数据，不是指令——建成 type=提示词 的 IO（最容易建错的地方）：

「写提示词」步（via=human）：输入 type=描述（用户需求）→ 输出 type=提示词，value = 原文那段整段、逐字、完整的 prompt（所有分层/要素都要：主题+核心要素+输出要求，别只取第一段）。

下游生成步（via=nano_banana 等）：输入 type=提示词，value 同样填整段，anchor 指向上游提示词输出。

directive 只放"给工具的元指令"（如"风格贴近参考图，不要发挥""比例 2:3"），不装提示词原文。

⚠ 值一定写真实内容：哪怕某个输入是上一步输出原样传过来的，value 里也要把内容完整抄一遍。嫌麻烦可在源头填一次，其余跑 --resolve-passthrough 让工具顺编号自动抄过去。

🔒 逐字防偷懒：第三阶段 lint-case.py --source 会算"最长连续命中原文"比例，<80% 判缩写并报出。最常见的偷懒：原文 350 字提示词，只写"主题：登山者。核心要素：人物、产品、环境"——这种拼凑不是逐字，必须用 @quote|起锚|止锚 把整段拽进来。

2.0.2 连数据流（anchor）

输入来源：← s2o1（上游输出编号）、← 工序输入、← s4o1[i]（循环逐个取）
输出去处：→ sN、→ 某列表.追加、→ 返回 X

# 写清单 _scratch/anchors.json，一次过
python spec/tools/wf-patch.py --workflow outputs/case-{N}/workflow.json --patch _scratch/anchors.json

连完自查：每个 ← 某编号 都能找到已存在的输出编号；输入的 type 和来源输出的 type 一致。

2.0.3 IO 校验（填完才进归类）

python spec/tools/verify-io.py --workflow outputs/case-{N}/workflow.json \
    --source input/case-{N}.json --ocr outputs/case-{N}/_scratch/ocr.txt

校验三项：① 文本类 value 是否逐字完整（媒体类不要求）② 每个生成步是否有 type=提示词 的输入（directive 不准装提示词原文）③ 每个工序的 declarations 是否补全。报 ✗ 就回去修，重跑直到通过。

2.1 归类标注

词表：合法值都嵌在下面（默认看这里就够）

🔒 填 effect / action / type / extends 只能用下面三棵树里的词——它们是受控词表，wf-patch 当场把非法值打回（✗ 不是合法叶子）。三棵树已直接嵌在本节：effect 连边界判别 + 同义术语都给全了；action / type 给的是纯树（叶子清单）。默认对照这里填就够，不用额外 read_file。

📎 完整 json 全保留着，可选择性参考：action / type 的每个词在 spec/taxonomy/action.json / type.json 里还带 分类说明 + 同义术语——拿不准"某个词该归哪类、和邻近词怎么分"时，去 read_file 对应那一个 json 深读（effect 的说明已在下方全给，一般不用再查）。

substance / form 没有词表，不用查，直接提炼。

作用（effect）

每步"处在什么工艺环节"对到下面 9 个标准叶子之一（工艺规约 / 预准备 / 预处理 / 主体生成 / 装配 / 后期 / 配套伴生 / 检验 / 交付）。必须命中；对不上说明第一阶段这步抽错了，回去改。❌ 别自己造词；别把"动作"当"作用"（"反推"是动作不是作用）。

树形 制作 → 准备/加工/收尾阶段 → 叶子；每个叶子带边界判别 + 同义术语，拿不准照这个判：

制作：节点在整套 AIGC 内容生产工序链中所处的'工序阶段位置 + 作用'。本树回答的核心问题是：'这一步在整个制作流程的多个工序中，属于哪个阶段、起什么作用？'——只刻画该步骤的抽象工序角色（前置 / 主体 / 装配 / 修饰 / 验收等），不涉及该步骤具体使用了什么领域技法、产出了什么具体形态的资产。所有'提示词 / 控制图 / 调色 / 光影 / 多视图 / 字幕'这类领域技法 / 输出形态名词都不应作为叶子节点，它们应作为对应阶段叶子的同义术语被规范化。【L1 唯一性】本树只覆盖'制作'——把蓝图实际造出来的所有工序。前置的选题决策、蓝图设计不在本树范围内。【L2 切分维度】按工序在产线上的'阶段位置'切分，作为'目录'帮助快速定位：准备阶段（在主体生产之前的准备性活动）/ 加工阶段（生产主体并对主体做加工与组合）/ 收尾阶段（主体已成型之后的整饰、伴生、验收、交付）。L2 本身只承担目录定位，不作为 roles[] 取值。【L3 切分维度】每个 L2 内按'抽象工序阶段'切分。L3 节点直接作为 roles[] 字段的规范取值——名称必须是抽象工序角色（如'预处理 / 主体生成 / 装配 / 后期'），不允许携带领域技法词（如'调色 / 光影 / 提示词 / 多视图'）。领域技法 / 具体输出形态名词全部下放到 L3 的'同义术语'段做规范化。

准备阶段

目录定位：主体生产之前的所有准备性活动——尚未产出本批主干件，只是为主干件的产出建立长效规则、备齐原料、把原料加工成工具能用的输入。判别口诀：把这一步抽掉，影响的是'下一步缺规则 / 缺原料 / 缺可用输入'，不是'下一步缺主干件'。

工艺规约：它是什么阶段：meta-工序——不在每批生产中重复发生，但贯穿后续所有批次。 它的作用：建立一组可被反复套用的长效生产规约——其产物的服务对象是'未来的多次生产'，而不是'本次一份具体作品'。 与相邻阶段的边界：与'预准备 / 预处理'的边界——工艺规约的产物长效复用（跨批次），预准备 / 预处理的产物一次性消费（per-batch）。 同义术语（写 roles[] 时统一规范为「工艺规约」）：工作流编排 / pipeline 建立 / 流水线设计 / 节点图设计 / Agent 编排 / 规则建立 / SOP 建立 / 规约制定 / 标准制定 / 参数约定 / 质量门槛建立 / 模板沉淀 / 模板范式建立 / 提示词模板沉淀 / 剪辑模板沉淀 / 版式沉淀 / 知识库构建 / 素材库搭建 / 提示词库搭建 / 知识沉淀 / LoRA 训练沉淀 / Embedding 沉淀 / 语料库建立。
预准备：它是什么阶段：本批生产开始前的'物料备齐'阶段。 它的作用：为本批生产把所需要的原材料 / 参照样本'拿到手'——只'取'，不加工。产物在本批生产中被一次性消费或被参照。 与相邻阶段的边界：与'工艺规约'的边界——预准备是 per-batch 一次性（本批用完即止），工艺规约是 meta- 长效（跨批复用）。与'预处理'的边界——预准备是'去拿料'（来料原样），预处理是'把料加工成工具能直接吃的输入'（料 → 加工后输入）。 同义术语（写 roles[] 时统一规范为「预准备」）：素材采集 / 原料采集 / 素材抓取 / 素材准备（原料侧）/ 拍摄 / 录像 / 录音 / 录屏（自己的）/ 参考收集 / 参考整理 / ref 收集 / 风格参考采集 / 参考准备 / 物料备制。
预处理：它是什么阶段：本批生产开始前的'输入加工'阶段——介于预准备与主体生成之间的转换步骤。 它的作用：把已拿到的原材料加工成生产工具能直接消费的输入——产物是一份'工具直接吃'的输入包，不是主干件。 与相邻阶段的边界：与'预准备'的边界——预处理对已有原料做加工产出工具可用输入，预准备只是去取原料。与'主体生成'的边界——预处理产出的是输入侧（被消费），主体生成消费这些输入后产出主干件（产出侧）。 同义术语（写 roles[] 时统一规范为「预处理」）：输入构造 / 输入准备 / 输入加工 / 提示词构造 / prompt 编写 / prompt 拼写 / 从图片提取 prompt（action 选反推）/ caption 提取（用于输入）/ 控制图准备 / mask 准备 / 蒙版准备 / 骨架图准备 / 输入预处理。

加工阶段

目录定位：本批主干件的成型与组合活动——从输入产出本批主干件、把多件主干件组合成复合件。判别口诀：本阶段是产线的核心环节，本批作品的实体形态在这里被造出来或被结构性组合。注：对单件主干做内容层局部修整（增 / 删 / 替换 / 重述等动作）由动作树的'修改'L1 承担，不作为本树独立的阶段角色——它可以在主体生成与装配之间反复发生 0~N 次，但不构成独立的阶段位置。

主体生成：它是什么阶段：产线核心生产工序——本批作品主干件的诞生时刻。 它的作用：从输入产出本批作品的核心主干件（从 0 到 1）——这一份主干件是后续装配 / 后期 / 验收 / 交付的对象。 与相邻阶段的边界：与'预处理'的边界——主体生成消费输入产出主干件（产出侧），预处理产出供给主体生成的输入（输入侧）。与'装配'的边界——主体生成是产出单件主干（输入 → 一件单件），装配是组合多件已就绪的零件（多件 → 一件复合件）。 与动作树'修改'的边界：主体生成产出新主干（从 0 到 1，输入是引导信息），动作.修改是在已有主干上做局部内容改动（从 1 到 1，输入是已有对象）；当一步是'在主体生成后对单件主干做局部修整'时，它在动作维度归修改.增/删/变，但在本树（作用维度）依然属于'主体生成'阶段的延续，不构成独立阶段。 同义术语（写 roles[] 时统一规范为「主体生成」）：主体成型 / 成品生成 / 底图构建 / 底图生成 / 锚图构建 / 主图生成 / 主资产生成 / 主体构建 / 草图构建 / 线稿生成 / 粗稿生成 / 雏形构建 / 结构搭建（视觉主干）/ 布局搭建 / 构图搭建 / 分镜图构建 / 分镜图生成 / 分镜图构建发展 / 镜头画面生成 / 文本撰写 / 文案撰写 / 正文撰写 / 脚本编写 / 台本撰写 / 口播稿撰写 / 对白设计 / 主音频生成 / 主 BGM 生成。
装配：它是什么阶段：把多个已就绪的对等零件组合成一个复合件的工序——本批最终产物的'拼成'阶段。 它的作用：把多个独立的对等零件按时间 / 空间 / 层级关系组合成一个不可拆的复合件（多件 → 一件）。 与相邻阶段的边界：与'主体生成'的边界——装配的输入是已就绪的多个零件（前置已完成产出），主体生成是从输入产出零件本身（单件 → 一件）。与'后期'的边界——装配是结构性组合（改产物组成），后期是呈现层调节（不改组成）。 与动作树'修改'的边界：装配是把多个已有件组合成新的复合件（结构组合，多 → 一），动作.修改是在单件上做局部增删变（不改对象身份）；二者不冲突——一步既可能是'装配'（阶段角色）又可能含修改动作（如剪辑中对单镜做剪除）。 同义术语（写 roles[] 时统一规范为「装配」）：装配集成 / 组装合成 / 集成 / 复合产出 / 合成剪辑 / 视频剪辑 / 剪辑组装 / 镜头组装 / 时间轴组装 / 成片剪辑 / 串联（多镜头）/ 排版 / 图文排版 / 落版 / 版式集成 / 拼图（格子化）/ 信息图组装 / 图层合成 / 多图融合 / 图像合成 / 多图层合成 / 抠图合成 / 双重曝光合成 / 音视频合成 / AV 合成 / 配音挂载 / BGM 挂载 / 音效挂载 / 字幕烧录 / 混音 / 跨轨合成。

收尾阶段

目录定位：本批主体已成型 / 已装配之后的整饰、伴生、验收、交付活动——产物不再被结构性改造，只对其呈现层做整饰、为其配套伴生信息、对其做最终审查、把其推向终态对外交付。判别口诀：把这一步抽掉，影响的不是'是否有主体 / 是否成型'，而是'主体是否已'整饰到位 + 配套到位 + 验收到位 + 推到终态'。

后期：它是什么阶段：主体 / 复合件成型后的整体呈现层整饰工序——只调产物的'看上去 / 听上去'层，不改产物的内容 / 元素 / 结构。 它的作用：对已成型的产物做整体呈现层的调节——产物的内容主体不变，但整体调性 / 氛围 / 光感 / 色调 / 风格被整饰。整图 / 整片统一作用，不锁定具体元素。 判别口诀——把这一步前后两个产物并排对比： - 没有任何具体内容变化（画面里没有'多 / 少 / 改'掉哪个具体的东西），只是整体调子 / 风格 / 氛围 / 光线变了 → 归后期 - 多了 / 少了 / 改了具体的语义元素（人 / 物 / 段 / 镜 / 水印 / logo）→ 不归后期，归动作.修改（增 / 删 / 替换等）；在本作用树里这种情形继续算作'主体生成'阶段的延续，不构成独立阶段 特殊边界： - '整体清晰度提升 / 超分 / 整体降噪 / 整体锐化'——虽然全图作用，但属于呈现质量增强（不增减语义内容）→ 后期 - '加雾 / 加粒子 / 朦胧化'——属于氛围呈现层（无具体语义对象）→ 后期 - '加水印 / 加 logo / 加配饰'——增加了具体语义元素 → 不归后期（在本树归主体生成延续；在动作树归修改.增.叠加） - '换色'有歧义——指定某元素改颜色（局部内容改）→ 不归后期；整图换色调 → 后期.调色 与其它相邻阶段的边界： - 与'装配'：后期是同一件的呈现层调优（不改组成），装配是多件 → 一件的组合（改组成）。 - 与'交付'：后期是中段整饰（产物还可继续配套 / 验收），交付是把产物推向终态对外。 - 与动作树'修改'：后期改呈现层（整体调性），动作.修改改内容层（具体元素）；二者是同一根'改什么'轴的两端，本树只保留呈现层这一端作为阶段角色。 同义术语（写 roles[] 时统一规范为「后期」）：表面修饰 / 表面处理 / 风格化 / 风格调优 / 风格化处理 / 风格统一 / 风格迁移（制作侧）/ LoRA 套用 / 滤镜套用 / 调色 / 调色统一 / 色彩统一 / 色调对齐 / LUT 套用 / 色彩校正 / 校色 / 整体调色 / 整体色温调整 / 氛围渲染 / 氛围增强 / 氛围特效 / 情绪渲染 / 加雾 / 加粒子 / 朦胧化 / 光影修饰 / 光影调节 / 重打光 / 阴影修整 / 高光强化 / 加体积光 / 对比度调节 / 整体清晰度提升 / 超分 / 整体降噪 / 整体锐化。
配套伴生：它是什么阶段：主体成品已就绪后，为其生成依附性伴生信息的工序——产物本身不是独立资产，而是依附于主体成品存在的元信息 / 说明性内容。 它的作用：为已生成的主体成品配套生成伴生信息（说明性 / 描述性 / 元信息性），用于对外展示 / 检索 / 发布时附带在主体旁。 与相邻阶段的边界：与'主体生成'的边界——配套伴生的产物依附于已有主体成品（无主体则无意义），主体生成的产物本身就是主体（独立资产）。与'交付'的边界——配套伴生产出'附在主体旁的伴生信息'，交付负责把'主体 + 伴生信息'一起推向终态。 同义术语（写 roles[] 时统一规范为「配套伴生」）：文本伴生 / 描述伴生 / caption 生成 / 描述生成 / 配文生成 / 文案配套 / 发布文案配套 / 标题配套 / 短描述配套 / alt text 生成 / 标签生成 / 元数据生成 / 视频简介生成。
检验：它是什么阶段：终态对外交付前的审查工序——产物不再被改造，但要被验证其质量 / 合规 / 完整性。 它的作用：对已就绪的主体 + 伴生信息做质量审查 / 合规校验 / 完整性确认——产物是审查结论（通过 / 待修 / 不通过），不是新增的实体资产。 与相邻阶段的边界：与'后期 / 配套伴生'的边界——检验不改变产物（只做评估），后期 / 配套伴生会改变产物（改外观 / 加伴生信息）。与'交付'的边界——检验产出审查结论（评估），交付产出最终对外的成品（实物）。 同义术语（写 roles[] 时统一规范为「检验」）：质量检验 / 成品校验 / 终审 / 质量评估 / 合规校验 / 品质审查 / 过程审核 / 人工校稿 / 阶段化展示（用于审查目的）/ 试发布 / 小样测试。
交付：它是什么阶段：产线的最末工序——把已就绪 + 已伴生 + 已审查的产物推向终态对外的工序。 它的作用：产出最终对外的交付物——主体 + 伴生信息按发布规格 / 终态格式被一并输出 / 发布 / 归档。 与相邻阶段的边界：与前面所有阶段的边界——前面所有阶段处于工序中段（产物可继续被改造 / 整饰 / 审查），交付处于工序末端（产物即终态对外）。 同义术语（写 roles[] 时统一规范为「交付」）：成品输出 / 成品定稿 / 定稿输出 / 终稿交付 / 最终导出 / 出片 / 出图（终态）/ 终稿出文 / 多视图展示（作为终态交付物形态）/ 多角度展示 / 成品多视图 / 阶段化展示（作为终态交付物形态）/ 成品阶段化展示 / 成品输出阶段化展示 / 发布。

动作（action）

对到下面这棵树的某节点（填叶子名或 根/…/叶 全路径，如 解构 或 提取/化学提取/解构）。❌ 别自己造动词。拿不准某词归哪类，查 spec/taxonomy/action.json 的 分类说明。

⚠ 反推 vs 解构：从文字/教程里提炼框架、步骤、要点 → 解构（信息在原文里显式可见）；从图片推回生成它所用的 prompt、或推断其隐含结构（depth map / 风格参数等）→ 反推（信息在原图里不可直接看到）。"梳理教程结构""分析原文框架""提取风格要素"几乎都是 解构，不是 反推。

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类型（type）——漏斗式，别跳步

先列候选：根据这份数据的内容，列 3-5 个候选类型词（覆盖不同抽象层）。
匹配下面这棵树（命中即停）：候选里有直接命中标准叶子的 → 用它；都没命中则挑最近的叶子做挂靠，在本工序的 type_registry 里登记："主角图": {"extends": "参考图", "desc": "本案例的女主肖像"}。

自查：每个类型要么是标准叶子、要么在 type_registry 里有挂靠 + 说明。不允许写个自造词却不登记（lint-case.py 会抓出来）。

程序控制类型
指令
提示词
负向提示词
描述
参数
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实质 / 形式（substance / form）

这两个字段只描述最终产物画面内容的视觉维度，与步骤处理的是什么类型的数据无关。从核心要回答这个方法，未来可以用在哪些内容领域。

实质（substance）：画面里有什么——这步的方法或产物所针对的视觉内容主体。如：美女、草原等。

❌ 不填分析维度：风格、视觉风格、氛围 描述的是"长什么样"，不是"有什么"，属于形式而非实质
❌ 不填数据类型：提示词、描述、框架 是步骤处理的信息类型，不是画面主体
⚠ 即使这步产出的是文字（提示词、描述、框架），也要填这步所面向/描述的画面主体——不能因为产出是文字就填 null

形式（form）：画面长什么样——视觉风格与审美调性。填风格词，如 超现实主义、古风、氛围感。

❌ 不填数据格式：JSON、表格、列表 是技术格式，不是视觉风格
⚠ 即使这步产出的是文字（提示词、描述），只要步骤面向特定风格，就填该风格——不能因为产出是文字就填 null
步骤对风格没有任何限定（方法适用于任意风格）→ 才填 null

没有特别涉及的直接设 null——不要为了填而填。多个主体/风格都重要时用顿号并列：小孩、围巾。

起手先判断作者意图：这篇讲的是可复用的通用方法，还是记录一次操作的具体案例？

通用方法文（核心是教一套可以套用到其他地方的做法）→ 实质填方法的作用对象，尽量具体：专讲人物的填 人物，专讲产品的填 产品，专讲风景的填 风景；方法确实没有题材限制时，填比 图片 更具体的大类，如 实拍图、、信息排版图 等。形式：方法有明确风格倾向则填，否则 null。
具体案例文（核心是复盘某次创作，没有推广意图）→ 实质填案例里实际出现的视觉主体（如 人物、场景），形式填案例的具体视觉风格（如 超现实主义）。

判断依据：文章有无"这个方法可以用于……""换个题材也能套""任何图片都能跑"这类泛化表述？有 → 通用方法；没有 → 具体案例。判断不清时偏具体案例方向。

常见错误速查

错误填法	为什么错	正确填法
substance=`风格`	风格描述"长什么样"，是形式不是实质	form=`超现实主义`，substance=实际主体或 null
substance=`提示词` / `描述` / `框架`	这是数据类型，不是画面主体	substance=null
form=`JSON结构`	技术格式不是视觉风格	form=null

null 的设置方式：--set 'p1.s1.form=__null__'

目的列（intent）

每步一句话概括，≤25 字，跨步骤一起看（为了让每行各有侧重）。

写法：

像句人话，读出来通顺。别写成公式（不要出现 →、: 这种符号串）。
关键词用 {类别:值} 标出来。能用的类别只有 5 个：{effect:}、{via:}、{act:}、{in-type:}、{out-type:}。类型必须带 in-/out- 前缀。
同类的几个值各标各的，别揉成一个。

例子：

✅ {via:human} {act:解构} {in-type:教程原文}，得到 {out-type:提示词框架}
✅ 以 {in-type:参考图} 和上一张 {in-type:分镜图} 为参考，{via:manus} {act:元素生成} 当前 {out-type:分镜图}
✅ {via:manus} {act:反推} {in-type:参考图}，得到 {out-type:提示词}（从图推回 prompt 才是反推）
❌ {act:反推}: {in-type:视频} → {out-type:提示词}（写成了公式）

归类落盘命令

🔒 词表已内嵌在上方，直接对照填即可，不需要额外 read_file 任何 taxonomy json。

python spec/tools/wf-patch.py --workflow outputs/case-N/workflow.json \
    --set 'p1.s1.effect=主体生成' \
    --set 'p1.s1.action=生成/元素生成' \
    --set 'p1.s1.inputs[0].type=参考图' \
    --set 'p1.s1.substance=图片' \
    --set 'p1.s1.form=__null__' \
    --set 'p1.s1.intent=用 {via:豆包} {act:元素生成} {in-type:提示词}，得到 {out-type:生成图}' \
    --set 'p1.type_registry.主角图.extends=参考图' \
    --set 'p1.type_registry.主角图.desc=本案例的女主肖像'

第二阶段过关条件：每步的作用/动作都命中标准词、每个类型要么命中词表要么登记了挂靠、每步的 substance/form 都已处理（填值或显式设 null）、每步都有 intent → 进第三阶段。

第三阶段 · 检查 + 渲染

# lint 带 --source 才会跑「章节覆盖」+「value 逐字」两条强制
python spec/tools/lint-case.py --workflow outputs/case-N/workflow.json --case-id N \
    --source input/case-N.json --ocr outputs/case-N/_scratch/ocr.txt

python spec/tools/render-case.py --workflow outputs/case-N/workflow.json \
    --source-input input/case-N-raw.json --page-title "Case N · 主题" --case-id N \
    --out outputs/case-N/case-N-<slug>.html

收尾检查清单

检查	规则	反面例子
输出编号唯一	每个输出都有编号，工序内不重复	两个输出都叫 `s2o1`
数据流连得上	每个 `← 某编号` 都能找到已存在的输出编号	引用了 `← s2o9` 但根本没有这个编号
类型对得上	输入的 type 和来源输出的 type 一致	输入写 `分镜图` 但来源输出是 `参考图`
"值"写真内容	文字写全文；图片视频用 `<整段描述>`；不写 `← sN` 引用	值 = `← s1o1`
作用/动作命中词表	作用是 9 个标准词之一；动作是动作词表里的路径	作用写成"开端"（词表里没有）
类型命中词表或挂靠	类型是词表里的词，或自造但在 `type_registry` 里写了"算作"哪个标准词	类型写"小品"却没说挂靠 `视频成品`
自造类型登记齐全	`lint-case.py` 提示"类型完整性 N 个问题"说明有自造类型没登记 → 补	`type='主角图'` 但没在 type_registry 登记
章节全覆盖	原文每个 `0N` 章节都对应到某工序/步骤；lint 报漏抽 → 回 Phase 1 补工序	原文"02 结构化框架"整章没抽
文本 value 逐字	文本类 value 是原文一整段连续文本；lint 报"疑似缩写" → 回 Phase 2 用 `@quote` 重填	350 字提示词被写成"主题:…。核心要素:人物、产品"
目的列规范	≤25 字一句话；5 个合法标记类别；别写成公式	`{act:反推}: {in-type:视频} → {out-type:提示词}`

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