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批量生产内容。外层循环按计划调度条目，内层循环走产→审→改→再审直到零问题。产和审由不同 agent 完成。
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短篇写作工艺约束层。禁用词 + 过渡词管理。写/审时加载项目级工艺约束.md。
拆解盐选短篇参考文，提取钩子设计、悬念铺设、节奏控制、收束手法等写作模式。触发词：拆这篇、拆解、分析这个短篇、做拆解、帮我把这篇拆了、提取模式
中短篇初始化。定选题→出设定文件→机械门禁→盲审→零问题交付。
| name | tech-batch |
| description | 批量生产内容。外层循环按计划调度条目，内层循环走产→审→改→再审直到零问题。产和审由不同 agent 完成。 |
| allowed-tools | Read Write Edit Grep Bash Agent |
| argument-hint | [项目目录] |
产 agent 和审 agent 不能是同一个。 产 agent 负责产出内容，审 agent 负责质量把关。
审 agent 每次调用都是新的子 agent 调用，不带历史上下文——真正做到双重验证，不依赖前一次的判断。
外层循环（调度器）
┌────────────────────────────────────────────────────┐
│ read 计划文件 → 解析条目标清单 │
│ for each item in plan: │
│ if item.completed → skip │
│ dispatch 内层循环(item) │
│ collect result │
│ update progress │
└────────────────────────────────────────────────────┘
内层循环（产审循环）
┌────────────────────────────────────────────────┐
│ 产 agent（产出初稿） │
│ → 按 item 配置加载素材/参考/规范 │
│ → 产出 → 保存到 {output_dir} │
└──────────┬─────────────────────────────────────┘
▼
┌────────────────────────────────────────────────┐
│ 审 agent（盲审，无上下文记忆） │
│ → 只读产出物 │
│ → 按审查标准逐项检查 │
│ → 返回 {passed, blocking} │
└──────────┬─────────────────────────────────────┘
┌────┴────┐
▼ ▼
passed not passed
│ │
│ └──→ 产 agent 修改
│ → 逐条处理 blocking
│ → 保存修改
│ → 回到审 agent
│
┌────┴────┐
▼
标记 completed
计划文件定义一批生产条目。路径由外层循环指定。
# plan.yaml 示例
project: "AI Agent 框架生态篇"
output_root: "博文/AI/Agent/草稿"
reference_root: "博文/参考文章/Agent"
items:
- id: "langchain-lcel"
title: "LangChain LCEL 核心模式与组合"
produce_prompt: >
写一篇 LangChain LCEL 的技术文章。
风格：概念速查 → 底层原理 → 架构设计原则。
包含 Mermaid 图 + 可运行代码。
review_questions:
- "字数 ≥ 800？"
- "结构是否三段齐全？"
- "Mermaid 图独立代码块、无嵌套 subgraph？"
- "代码可复制、版本号/API 明确？"
- "无面试八股、无博文关联、无下一篇引导？"
references:
- "LangChain/LangChain_WanZheng_JiaoCheng"
- "LangChain/LangChain_Agent_ReAct"
- id: "crewai-core"
title: "CrewAI 核心概念"
...
计划文件与内层循环的审查标准解耦。每个条目可以定义不同的 review_questions，外层循环不需要知道具体审查什么，只负责调度流转。
{output_root}/{id}.md{id, status: "produced", word_count}review_questions 逐条回答 yes/no审不过 → 产 agent 按 blocking 逐条修改 → 保存 → 调审 agent（新调用） → 再审，直到零 blocking 才退出。
不设重试上限。审不过是流程的一部分，不是异常。
每完成一条实时写入 batch_progress.json：
{
"project": "AI Agent 框架生态篇",
"plan": "series_plan.md",
"items": [
{"id": "langchain-lcel", "status": "completed", "review_rounds": 2},
{"id": "crewai-core", "status": "pending", "review_rounds": 0}
],
"current": 0,
"completed": 1,
"failed": [],
"status": "running"
}
中断后重新运行时读进度文件，跳过已 completed 的条目。