| name | Funai-skill |
| description | 橙星梦工厂AI视频制作工具，通过对话式操作，用户可以创建项目、配置剧本、生成角色/分镜/视频、查询任务状态。当用户要求使用橙星梦工厂平台、创建 AI 漫剧项目、或通过 API 与平台交互时使用。触发词：橙星梦工厂、ai.fun.tv、漫剧制作、AI漫剧、FunAI。 |
橙星梦工厂 Agent Skill
橙星梦工厂是一个 AI 驱动的漫剧制作平台。通过 API 创建项目、提交剧本、提取角色、生成分镜、配置成片并最终合成视频。
内测提示
当前您正在使用的是 Funai-skill 内测版。
Agent 在与用户交互时，应明确告知当前处于内测阶段。
重要结论
真实后端不是“只看 workflow.currentStep 的线性流程”，而是：
- 一层是项目级步骤：
workflow.currentStep
- 一层是章节级隐藏任务：
comicPreset.data.chapters[] 中的 sceneCaptionsTaskStatus、dialogTaskStatus、sceneTaskStatus
Agent 如果只看 currentStep 就继续调用下一步，非常容易报错。
Skill 更新约束（创建类操作前必须执行）
本地机器可读版本文件：VERSION
说明：对外文案不再重复写死版本号；实际版本以本地 VERSION 与远端 setup 元数据中的 latest_version / minimum_required_version 为准。
每当 Agent 准备调用本 Skill 执行任何会创建、推进、修改平台任务的操作前，必须先访问固定更新入口：
https://neirong.funshion.net/skills/setup-skill.md
至少检查以下字段：
latest_versionminimum_required_versionforce_updateskill_package_url
执行规则：
- 如果本地尚未安装本 Skill，必须先自动安装。
- 如果远端要求强制更新，或本地版本低于
minimum_required_version，必须先自动更新。
- 版本检查完成后，才能继续执行创建项目、提交剧本、推进步骤、生图、生视频、回退、合成等操作。
快速配置
1. 获取 Token
引导用户访问 https://ai.fun.tv/#/openclaw 并登录，获取 Token 后由 Agent 代为写入配置文件。
2. 配置 Token
cp config/.env.example config/.env
3. 验证配置
./scripts/api-client.sh setup-check
./scripts/api-client.sh check
4. 运行完整自检示例
./examples/create-comic.sh
示例脚本是自检脚本，会使用 select-options 返回的实时默认值自动创建测试项目。
面向真实用户的 Agent 交互中，仍然必须先读取实时可选项；其中 aspect / style 必须展示给用户并让用户选择，generateType / scriptType 可按当前默认值静默使用，model / videoModel 在用户未指定时可继续使用实时默认值。
另外，示例脚本为了验证整条链路，会在自检场景下先提交剧本再展示“确认点”；这不代表真实用户交互可以跳过“先确认再继续”的节奏要求。
Agent 必须遵守的执行规则
0. 默认模式静默使用，不要主动向用户解释
除非用户明确提出要切换模式，否则 Agent 应直接使用平台默认模式：
generateType = 1（文生图）scriptType = 解说漫模式（以 select-options 返回的默认剧本模式为准）
但这条“静默默认”只适用于模式层级，不适用于项目视觉配置。
创建项目时，以下两个字段不能静默默认，必须让用户明确选择：
重要：
- 这是 Agent 的内部默认决策，不要主动把“现在默认使用文生图 / 解说漫模式”当成一个需要告诉用户的配置项。
- 只有当用户明确要求切换到其他模式时，才需要说明并调整。
- 即使静默使用默认模式，底层仍然必须先调
select-options，并使用当次接口返回的默认值，而不是写死常量。
aspect / style 不能因为接口返回了 isDefault 就直接替用户决定，必须向用户展示可选项并让用户确认。
1. 创建项目前必须先调 select-options
POST /service/workflow/project/story/select-options
{"appCode":"ai-story","generateType":"1"}
规则：
- 必须使用接口返回的
ratios、generateTypes、models、videoModels、styles、scriptTypes
- 禁止硬编码风格、模型、比例、剧本类型
isDefault 是请求相关的，不要把历史默认值写死在代码或文档里- 如果用户没有明确要求切换模式，则直接静默使用当次接口返回的默认
generateType / scriptType
- 但
aspect / style 必须向用户展示并让用户选择，不能静默默认
model / videoModel 若用户没有额外要求，可以继续使用 select-options 返回的当前默认值- 面向用户交互时，不需要主动把“文生图 / 解说漫模式”当作默认项拿出来解释；但必须明确让用户选择
aspect / style
2. 解说剧 / 解说漫模式下，AI 代写剧本必须写成旁白叙述式小说体
如果用户让 AI 帮忙写剧本，而当前走的是解说剧 / 解说漫模式，Agent 必须把剧本写成旁白叙述式的小说 / 故事正文，而不是分镜脚本。
必须符合：
- 连续叙事
- 以旁白持续讲述故事推进为主
- 可以穿插少量自然对白，但整体仍应是讲述型正文
- 适合后续交给平台自动拆分角色、分镜与解说
禁止出现这类写法：
镜头1 / 镜头2旁白：... 这种显式台本标签林舟说：...【音效：脚步声】 / 砰！ / 咚—— 这类音效描述- 舞台说明式条目
- 分镜表 / 台本格式
正确风格示意：
清晨，城市公园的林荫道上，年轻人林舟正在慢跑。阳光穿过树叶，在青石板路上投下斑驳的金色光影。
他刚想加快脚步，一只金毛犬忽然从灌木旁窜了出来，差点撞上他的膝盖。林舟猛地停住脚步，呼吸一乱，循声抬头望去。
不远处，一个扎着马尾的女孩正快步跑来。她一边抓紧手里的牵引绳，一边有些不好意思地朝林舟笑了笑。
错误风格示意：
镜头1：公园远景。
旁白：清晨的城市公园里，林舟正在跑步。
林舟说：今天一定要把状态跑出来。
镜头2：金毛犬冲出。
3. 创建项目成功后，先展示项目链接
创建成功后必须立即把项目链接告诉用户：
https://ai.fun.tv/#/comic/multiple?projectId={projectId}
4. 不要只看 workflow.currentStep
以下三类 readiness 都要检查：
| 场景 | 检查位置 | 继续条件 |
|---|
| 项目处于哪个大步骤 | GET /project/{projectId} → workflow.currentStep | 当前步骤正确 |
| 角色图是否完成 | GET /comic/roles/{presetResourceId} → roles[].taskStatus / imgUrl | 全部 SUCCESS 且 imgUrl 非空 |
| 章节级隐藏任务是否完成 | GET /resource/comicPreset/{presetResourceId} → chapters[] | 对应状态字段为 SUCCESS |
5. 不要硬编码 tts / voice-clone-select 输入
novel_extract_roles 不是只传 chapterNum 就够。真实可运行的做法是：
- 先调
GET /comic/roles/{presetResourceId}
- 从
data.voiceInputs[0] 或 data.roles[0].inputs[0] 取出 live 的 tts 输入对象
- 将它和
chapterNum 一起提交
6. 不要把 sceneUuid 当 sceneId
scene-list 里的 sceneUuid 只是短 ID，不能直接用于分镜/视频接口。
正确流程：
comicPreset/{presetResourceId}
→ chapters[].sceneTaskId
→ GET /task/{sceneTaskId}
→ data.resourceId (storyboardId)
→ GET /resource/{storyboardId}
→ data.data.scenes[].id (完整 sceneId)
7. 优先向用户返回 videoPlayUrl
如果后端返回了新的可播放字段：
- scene 视频资源：
videoPlayUrl
- 最终成片资源：
videoPlayUrl
则正确做法是：
- 对外只返回
videoPlayUrl
- 高层 helper、示例脚本、模型可见输出中不要暴露原始视频
url
- 项目链接仍可作为补充入口一起返回
8. scene/ai/video 必须使用 scene 当前基准分镜图
图转视频的正确图片来源是当前 scene 的基准分镜图：
- 优先使用
GET /storyboard/scene/{sceneId}/prompt/detail?sceneId={sceneId} 中的 video.imageId
- 再到
GET /storyboard/scene/{sceneId}/resources 中找到与这个 imageId 对应的 image 资源
- 如果当前仍有
selected == true 的 image，它通常就是同一张图
不要直接使用：
GET /comic/roles/{presetResourceId} 返回的 roles[].imgUrl
重要：这不是“后端一定会报错”的约束，而是“Agent 必须主动保证语义正确”的约束。
live 测试里，后端接受了 roles[].imgUrl + roles[].imageResourceId，并成功生成了一条 video 资源。也就是说，传错图时接口可能仍然返回 200 success，但生成出来的是语义错误的视频。
所以：
- 正确图源 = scene 当前基准分镜图（优先
video.imageId 对应的 image）
- 错误图源 = 角色图 / 其他非当前 scene 图片
- 不要依赖后端帮你兜底
面向 Agent 的权威执行顺序
第 0 步：先做 setup 检查
先读取 https://neirong.funshion.net/skills/setup-skill.md，确认本地 skill 版本可用。
第 1 步：获取项目可选项
POST /service/workflow/project/story/select-options
{"appCode":"ai-story","generateType":"1"}
第 2 步：创建项目
使用上一步接口返回的实时值创建项目。
live 后端通常会让 novel_config 自动完成，所以项目创建后常见的 currentStep 是 novel_input，这是正常现象。
如果用户没有特别说明，不要额外告诉用户“当前默认使用文生图 / 解说漫模式”。
但在真正创建项目之前，必须先让用户明确选择：
只有这两个字段确认后，才可以结合实时默认的 generateType / scriptType / model / videoModel 创建项目。
第 3 步：提交剧本
POST /service/workflow/project/step/next
{
"userProjectId": "项目ID",
"step": "novel_input",
"inputs": [
{"name": "content", "type": "text", "value": "剧本内容"},
{"name": "scriptType", "type": "text", "value": "0"},
{"name": "isSplit", "type": "text", "value": "0"}
]
}
返回 resultId 后轮询 GET /task/{resultId}。
如果剧本是 AI 代写，并且当前是解说剧 / 解说漫模式，则剧本正文必须保持旁白叙述式小说体，不要写成分镜脚本，也不要写音效描述。
第 4 步：智能分集
POST /service/workflow/project/step/next
{"userProjectId":"项目ID","step":"novel_opt","inputs":[]}
返回 resultId 后轮询任务。
第 5 步：等待角色图完成，再执行角色步骤
先调：
GET /service/workflow/comic/roles/{presetResourceId}
必须满足：
roles[].taskStatus == SUCCESSroles[].imgUrl 非空
然后再调：
POST /service/workflow/project/step/next
{
"userProjectId": "项目ID",
"step": "novel_extract_roles",
"inputs": [
{"type": "number", "name": "chapterNum", "value": 1},
{ ...来自 roles/voiceInputs 的 tts 输入对象... }
]
}
如果跳过这一步，常见报错是：
如果用户在这一阶段要求修改角色形象，则必须满足：
- 当前
workflow.currentStep == novel_extract_roles
- 先对目标角色发起新图生成
- 等待新图在角色候选图列表里变成
SUCCESS 且 imgUrl 非空
- 再显式应用这张新图
- 最后重新读取角色列表，确认角色主图已切换，并把新的图片 URL 返回给用户
只生图不应用，不算修改完成。
第 6 步：等待 sceneCaptionsTaskStatus=SUCCESS，再执行智能分镜
先调：
GET /service/workflow/resource/comicPreset/{presetResourceId}
等待：
chapters[chapterNum].sceneCaptionsTaskStatus == SUCCESS
补充说明：live 数据里，这类章节字段在短时间内可能先出现空值，再进入 RUNNING / SUCCESS。空值不一定代表异常，更不能据此提前推进下一步。
然后再调：
POST /service/workflow/project/step/next
{
"userProjectId": "项目ID",
"step": "novel_scene_captions",
"inputs": [
{"type": "number", "name": "chapterNum", "value": 1},
{"name": "imgGenTypeRef", "value": 1}
]
}
这个步骤返回的是 dialogTaskId，不是 resultId。
如果调早了，常见报错是：
第 7 步：轮询 dialogTaskId 后，还要再等 sceneTaskStatus=SUCCESS
轮询 dialogTaskId 成功后，仍然不能立刻推进到成片。
还需要再看：
chapters[chapterNum].sceneTaskStatus == SUCCESS
补充说明：live 数据里，sceneTaskStatus 在一段时间内可能为空，再变成 SUCCESS；判断 readiness 时应继续轮询，而不是把空值直接当失败。
如果调早了，常见报错是：
第 8 步：推进到成片步骤
等 sceneTaskStatus=SUCCESS 后，再调：
POST /service/workflow/project/step/next
{
"userProjectId": "项目ID",
"step": "novel_chapter_scenes",
"inputs": [{"type": "number", "name": "chapterNum", "value": 1}]
}
第 9 步：解析 storyboard 与 sceneId
用 sceneTaskId -> task -> resourceId -> resource 链路拿到：
storyboardIdscenes[].idscenes[].image
第 9.5 步：单场景图转视频（如用户明确要求）
先确认：
- 当前步骤已处于
novel_chapter_scenes
sceneTaskStatus == SUCCESS- 使用完整
sceneId
- 先取
prompt/detail.video.imageId，再从 resources 中找到对应 image 资源
推荐 payload 形态：
{
"sceneId": "完整 sceneId",
"prompt": "来自 prompt/detail 的视频提示词",
"cameraPrompt": "来自 prompt/detail 的镜头提示词",
"model": "doubao-pro",
"duration": "-1",
"firstImage": "scene 当前基准分镜图 URL",
"tailImage": "",
"clarity": "720p",
"imageId": "scene 当前基准 image 资源ID"
}
不要写成：
firstImage = roles[].imgUrl
imageId = roles[].imageResourceId
因为这可能不会报错，却会生成错误语义的视频。
第 10 步：成片配置与合成
这里必须明确区分成片设置阶段和视频合成阶段。
第 10A 步：进入 novel_chapter_video = 进入成片设置阶段
当章节从 novel_chapter_scenes 推进到 novel_chapter_video 后，用户并不是立刻就能看到最终成片。
live 测试里，这个阶段常见特征是：
workflow.currentStep = novel_chapter_videochapters[].currentStep = novel_chapter_videochapters[].currentSubStep = setting
这表示当前处于成片设置阶段，此时需要准备并确认成片参数。
第 10B 步：保存成片设置
顺序如下：
POST /storyboard/prepareVideoCompositeGET /storyboard/getVideoSetting?userProjectId=...&type=2&chapterNum=1POST /storyboard/saveVideoComposeConfig
这一阶段主要对应：
- 封面设置
- 字幕设置
- 背景音乐
- 以及后续生成视频前需要确认的合成相关参数
在 live 测试中，saveVideoComposeConfig 成功后，章节仍可能保持：
也就是说，保存设置成功 ≠ 已经开始合成视频。
第 10C 步：点击“生成视频” = 真正发起视频合成
只有当调用：
POST /project/step/action with step=novel_chapter_video
之后，才是真正开始视频合成。
live 测试里，这一步会：
- 返回新的
resultId（视频合成任务 ID）
- 将章节的
videoTaskId 更新为新的任务 ID
- 让章节
currentSubStep 从 setting 进入 video
然后才需要：
- 轮询返回的
resultId
live 自检里，这个最终合成任务可能会在 QUEUED 状态停留明显长于普通步骤；不要沿用前面普通任务的短轮询预算直接判超时。
第 10D 步：只有合成任务成功后，用户才能看到最终成片
只有在视频合成任务 SUCCESS 后：
- 才会得到新的最终视频
resourceId
- 用户这时才能在平台里看到最终成片结果
换句话说：
- 进入
novel_chapter_video 不是最终成片完成
- 保存封面 / 字幕 / 背景音乐也不是最终成片完成
- 必须等视频合成任务成功后，最终成片才真正可见
saveVideoComposeConfig 的可运行 payload 需要至少包含：
selectCovercoverListselectCoverUrlselectMusicIdselectTitleFontselectSubtitleFonttitlebgmVolumetypechapterNumuserProjectId
回退后必须重新合成
live 测试确认：
- 在
novel_chapter_video 合成成功后，章节会记录当前的 videoTaskId
- 一旦回退到
novel_chapter_scenes 再做调整，重新进入 novel_chapter_video 后，旧的合成结果不会自动变成新的最终成片
- 再次调用
project/step/action 时，会产生新的 videoTaskId
- 最终也会生成新的视频
resourceId
这说明：
每次从成片步骤回退调整后，都必须重新合成视频。
任务简报与逐步确认机制
Agent 的角色应该像“持续陪伴的智能漫剧助理”，而不是闷头执行器。
每完成一个用户可感知的重要任务，都应立即给用户一条简报，至少包含：
- 刚完成了什么
- 本步产出了什么关键结果
- 下一步准备做什么
- 如果需要用户决策，明确告诉用户要选什么
- 明确询问用户：是否继续；如果当前步骤支持修改，再询问是否要修改当前结果
如果项目已创建，简报优先附上项目链接：
https://ai.fun.tv/#/comic/multiple?projectId={projectId}
强制节奏要求
除纯技术性的中间动作外，Agent 不得在用户没有确认的情况下自动把整条链路一路做完。
正确节奏是：
完成一个大步骤
→ 详细汇报当前结果
→ 询问用户是否满意、是否继续下一步；如果当前步骤支持修改，再询问是否需要修改
→ 等用户确认后再继续
这里的“大步骤”至少包括：
- 创建项目完成
- 剧本写完 / 提交完成
- 角色整理完成
- 智能分镜完成
- 分镜图生成完成
- 图转视频完成
- 成片配置完成 / 合成完成
三个强制停点（不可跳过）
以下三个节点完成后，Agent 必须立即停下来等待用户确认，不能自动进入下一步：
-
小说 / 剧本生成完成后
- 必须把完整或核心剧本内容回给用户
- 明确询问：是否需要修改剧情、人物设定、语气风格
- 用户确认后，才能继续提交剧本或进入后续步骤
-
角色生成完成后
- 必须把每个角色的角色图片的URL返回给用户
- 如果当前项目仍处于
novel_extract_roles（角色与配音）步骤，应主动询问用户是否需要修改某个角色的形象
- 如果用户要求修改，必须先生成新图、等待新图完成、再显式应用新图；只有主图真正切换后，才算修改完成
- 修改完成后，必须把新的角色图片 URL 返回给用户
- 用户确认无误后，才能继续进入场景 / 分镜相关步骤
-
场景 / 分镜生成完成后
- 必须把场景的场景描述返回给用户
- 如果有可展示的分镜图，也应一并返回或说明项目链接中的查看方式
- 如果用户对一个或多个场景不满意，应允许在
novel_chapter_scenes 步骤继续调整单场景的图片提示词或视频提示词后重新生成
- 必须主动询问用户：
- 是否要将分镜图继续转为视频
- 还是直接进入“成片”界面，用当前分镜图直接合成
- 用户明确选择后，才能继续进入图转视频或成片步骤
角色确认时必须包含的内容
角色确认阶段的回报，至少要包含：
不能只说“角色已生成完成”，而不把角色图片回给用户。
角色确认时的修改规则
角色形象修改只允许在 角色与配音 步骤执行。
角色确认阶段：
- 可以询问“是否要修改角色形象”
- 但前提是当前仍停留在
novel_extract_roles
- 如果项目已推进到后续步骤，就不能再按角色改图链路修改
- 只要执行了修改，就必须等待新图完成、显式应用，并把新的图片 URL 返回给用户
场景确认时必须包含的内容
场景确认阶段的回报，至少要包含：
- 场景名称或场景编号
- 场景描述
- 如已生成可视化结果，可附分镜图或项目链接查看方式
不能只说“场景已生成完成”，而不把场景描述回给用户确认。
场景不满意时的调整规则
如果用户对某一个或多个 scene 的结果不满意，Agent 应先判断问题属于哪一类：
- 图片本身不对：调整
sceneDescription + prompt 后重生图
- 图片基本正确，但视频表现不对：调整
prompt(动作) + cameraPrompt(运镜) 后重生视频
分镜图重生图
重生图时，真实提示词由两部分共同组成：
其中 prompt 里可能包含：
@[人物](id:xxxx)
这类 live 人物引用用于保持角色一致性，不应随意删除。
图转视频
图转视频时应区分：
prompt = 动作cameraPrompt = 运镜
这里不要再使用图片侧的 @[人物](id:xxxx) 结构，而应直接写纯文本动作和镜头描述。
多模态模型的可选增强
如果当前 Agent / 模型具备多模态看图能力，可在每次重生图或重生视频后先查看当前结果，再决定是否继续微调：
- 图片侧优先检查当前
selected=true 的 scene image
- 视频侧优先检查当前视频资源的
videoCover
然后再针对问题定向修改 prompt，而不是盲目重试。
分镜图完成后的下一步必须让用户二选一
当分镜图已经生成完成时，Agent 不能直接默认进入成片。
必须主动问用户：
- 是否需要将分镜图转为视频（会增加梦想值消耗）
- 还是直接进入成片界面合成（默认更省）
只有拿到这个选择后，才能继续往下执行。
哪些动作可以不单独等待确认
以下仍然属于同一步内部的技术动作，可以合并在一步里完成：
- 轮询任务状态
- 读取
comicPreset / storyboard / task
- 解析
sceneId / storyboardId
- 回退到分镜图步骤
- 读取
select-options
但是一旦形成了新的用户可感知结果，就必须停下来等确认。
生图 / 生视频约束
生图或生视频必须在 分镜图步骤 下执行，不能在成片步骤直接执行。
检查顺序：
GET /project/{projectId} 看 workflow.currentStep- 如果当前是
novel_chapter_video，先 POST /project/step/prev
- 回到
novel_chapter_scenes 后再继续
live 测试确认：
- 回退成功后，
workflow.currentStep 会变成 novel_chapter_scenes
- 章节的
currentSubStep 可能仍保留为 video
这不代表异常。真正要继续操作前，应继续确认：
sceneTaskStatus == SUCCESS- scene 当前基准 image 资源可用
梦想值规则
默认不消耗梦想值的推荐流程
默认流程是：
分镜图生成完成 → 直接配置成片 → 合成最终视频
但这不意味着 Agent 可以自动一路执行到底。
正确做法是：
分镜图生成完成
→ 先向用户展示分镜结果并询问是否修改 / 是否继续
→ 用户确认后再进入成片配置与合成
需要用户确认的高消耗操作
以下操作会消耗梦想值，必须先明确征得用户同意：
- 批量转视频
check/batchAiVideo 对应的真实转视频动作
- 单张图转视频
scene/ai/video
- 重绘分镜图
scene/ai/image
check/batchAiVideo 只是查询，不是执行
它返回的是：
noVideoCount- 当前还有多少画面没有转动态
不要把这个接口误认为“已经开始批量转视频”。
常见问题与解决方案
1. Token 过期
- 错误：
401 / 未登录或登陆状态已失效
- 解决：重新获取 token，更新
config/.env
2. 角色步骤失败
- 错误：
角色 [xxx] 图片未完成
- 原因：角色图还没生成完，或者没有传 live
tts 输入
- 解决：先检查
GET /comic/roles/{presetResourceId}，等角色就绪后把 voiceInputs[0] 一起提交
3. 智能分镜步骤失败
- 错误：
该章节提取分镜场景任务未完成，请稍后再试
- 解决：等待
sceneCaptionsTaskStatus=SUCCESS
4. 推进成片步骤失败
- 错误：
该章节分镜图任务未完成，请稍后再试
- 解决：等待
sceneTaskStatus=SUCCESS
5. sceneUuid 误用
- 错误：
分镜场景资源不存在
- 原因：把短 ID 当成完整
sceneId
- 解决：按
sceneTaskId -> storyboardId -> scenes[].id 解析完整 sceneId
6. 图转视频拿错图片来源
- 现象：接口可能返回
200 success，但生成出来的视频内容与当前分镜不一致
- 原因：把
roles[].imgUrl / roles[].imageResourceId 当成了 scene/ai/video 的 firstImage / imageId
- 解决：必须改用 scene 当前基准分镜图资源（优先
prompt/detail.video.imageId 对应的 image 资源）
7. 视频配置保存失败
- 错误：
请选择封面
- 原因：
saveVideoComposeConfig 缺少 coverList / selectCover / selectCoverUrl
- 解决：先取
getVideoSetting，再按返回内容构造完整 payload
代码与参考文档
scripts/api-client.sh：可复用的 API 工具函数与等待逻辑examples/create-comic.sh：按真实后端行为执行的完整自检流程references/01-project-management.md：项目创建与配置选项references/02-script-management.md：各步骤请求体与隐藏章节状态references/03-character-management.md：角色图状态与 tts 输入references/05-storyboard-management.md：storyboard / sceneId / 分镜资源references/06-video-generation.md：成片配置、批量视频检查与合成references/07-task-status.md：task 轮询与章节级隐藏状态references/09-error-codes.md：常见错误与处理方式references/10-models-and-config.md：实时配置与 workflow 总览references/11-best-practices.md：面向 Agent 的执行建议
