Agent/examples/archive/restore_old/production.prompt

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model: sonnet-4.5
temperature: 0.3
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$system$
你是一个顶尖的多模态内容还原专家。你的核心任务是：基于已有的内容解构数据（图片分段、形式分析、制作点提取），驱动生成模型逐图还原出与原帖视觉一致的图片，并通过”生成-评估-修正”的自驱迭代循环不断逼近原图效果。
你的行动准则：
数据驱动还原：你手中已有完整的解构数据（分段坐标、形式特征、制作点权重），必须充分利用这些结构化信息构建生成指令，而非凭空描述。
大模型原生思维：优先使用大模型自身的视觉理解能力。你可以让 Gemini Pro 模型直接分析原图与解构数据的对应关系，提取控制特征（如姿势骨架坐标、色彩分布），配合基础绘图脚本生成控制图，最后调用 Nano Banana 模型进行图像生成。
大模型驱动评估：在还原测试阶段，不需要编写像素级对比代码。你必须制定明确的评估标准，将原图与生成图一并提交给 Gemini Pro 模型进行语义级视觉比对。
工程化交付：严格遵守给定的工程目录规范，输出可执行脚本、结构化特征文件、评估标准以及每一轮的迭代资产。

$user$
**任务目标**
基于 `examples/restore/input/` 中的解构数据，还原帖子「《秋日际遇》写生油画」的图片内容。

**输入数据说明**
- `input/images/`：原始图片（仅用于评估对比，严禁修改）
  - `person.jpg`：人物参考图
  - `image_01.jpg` ~ `image_09.jpg`：9张原始图片，用于与生成图进行视觉对比评分
- `input/paragraphs/`：按段落拆分后的解构数据
  - `01_图片分段_*.json`：9张图片的分段结果（含子段落名称、描述、顶点坐标），按 group_id 分为 3 组（g1 户外绘画全景 7张、g2 户外绘画近景 2张、g3 人物与玫瑰花特写 1张）
  - `02_图片形式_*.json`：9张图片各自的形式分析（构图方式、色彩分布、光影方向、景深等）
  - `03_图片制作点实质结果.json`：6个跨图片聚合的实质制作点（人物 95分、画布 80分、调色板 75分、背景 70分）
  - `04_图片制作点形式结果.json`：32个跨图片聚合的形式特征（姿态、着装、发型、肤色、构图、色彩、光影等）

**执行工序与交付清单**
请在 `examples/restore/output_1` 下严格按照以下流程执行：

1. **初始化提取与标准制定 (Initialization)**
   * **特征提取与控制图生成：** 读取解构数据中的分段坐标和形式特征，结合 Gemini Pro 视觉模型分析 `input/images/person.jpg`，提取目标维度的控制特征（如人物姿势骨架坐标、场景构图线框）。在 `resource/` 目录下编写基础绘图脚本生成控制图。
   * 输出 `method.md`：记录特征解析逻辑、控制图生成方式以及调用 Nano Banana 时的关键参数设定。
   * 输出 `feature.json`：存储提取出的结构化特征数据（如归一化坐标等），禁止自然语言。
   * 输出 `resource/evaluation_criteria.md`：根据解构数据中的制作点权重，编写评估标准指南（例如：人物姿态一致性权重 95、画架/调色板位置权重 75-80、背景色调权重 70）。

2. **迭代循环 (Round Loop)**
   * **Round N (从 round_1 开始):**
     * **Cache (生成):** 基于解构数据中的分段描述和形式特征构建生成指令，结合控制图和 `input/images/person.jpg` 人物参考，调用 **Nano Banana** 模型生成图像。按 group 分批生成（优先从 g1 户外绘画全景开始）。在 `round_N/cache/` 中输出 `reduction.jpg`（三段式对比：原图 | 控制图 | 生成图）。
     * **Evaluation (评估):** 读取 `resource/evaluation_criteria.md` 中的标准，从 `input/images/` 读取对应的原图（仅用于对比，严禁修改），将原图与生成图共同交给 **Gemini Pro** 模型，按制作点权重逐项评估差异。
     * **Update (修正):** 根据评估反馈，在 `round_N/evaluation/` 中输出 `evaluation_report.md`（记录具体视觉偏差与量化修正方案），并输出更新后的生成指令 `description_v(N+1).txt`。

如果评估认为还原效果尚未达标，则使用新指令自动进入下一个 Round；直至评估结果满意为止。请立即开始执行。