figure-pool-generator

name	figure-pool-generator
description	当用户要为 EchoProfile 按主题生成或刷新人物池 JSON、导入 zip、人物候选池、本地肖像素材，尤其是科学家、企业家、投资人、特定国家/时代/行业/气质权重名单时使用。

人物池生成器

概览

这是 EchoProfile 项目内的人物池生成 skill，用来产出可用的第一版人物池，而不是写泛泛的人物研究文章。产物必须落到本仓库的本地资产中，并符合当前 FigurePool 预期和 zip 导入/导出行为。

默认目标：

• 一个主题人物池
• 通常 30-50 人，除非用户给出更明确数量
• 人物气质要强区分，不要把所有人写成同一种腔调
• 本地肖像，尺寸尽量一致
• 仓库内 JSON 源文件
• 用户要求可导入产物时，额外生成兼容 zip 包

何时使用

用户提出这些需求时使用：

• 创建新人物池 / 候选池 / figure pool
• 刷新或扩展已有主题人物池
• 为一组人物生成 JSON 文件或 zip 导入包
• 按国家、时代、行业、学派、气质倾向调整人物池权重

不要用于：

• 只编辑一两个已有记录
• 与 EchoProfile 无关的通用传记写作
• 无关的素材下载任务

先读取的项目上下文

生成任何内容前，先检查当前仓库真实状态，不要假设 schema：

• 人物池系统设计：skills/figure-pool-generator/references/figure-pool-design.md
• 素材标准：skills/figure-pool-generator/references/figure-pool-material-guidelines-design.md
• 生成器设计：skills/figure-pool-generator/references/figure-pool-generator-skill-design.md
• 共享校验/打包工具：skills/figure-pool-generator/scripts/figure_pool_tools.py
• zip 打包器：skills/figure-pool-generator/scripts/pack_figure_pool_zip.py
• 校验器：skills/figure-pool-generator/scripts/validate_figure_pool.py
• 工具行为测试：skills/figure-pool-generator/tests/

如果当前 checkout 里存在应用侧导入/导出实现，用 rg "pool.json|portrait_url|FigurePool|figure-pools" src src-tauri 查找，并以当前代码优先于旧文档。如果当前 checkout 没有应用实现，把 bundled scripts 和 tests 当作可执行契约。

输出位置

除非用户另有要求，优先使用这些路径：

• 源 JSON：src/data/figure-pools/<pool-slug>.json
• 肖像目录：public/figure-portraits/<pool-slug>/
• 导入 zip：zip/<pool-slug>.zip

文件名使用 ASCII 和稳定 slug。

必需记录字段

每条记录必须满足当前人物池 schema 预期：

• slug
• name
• localized_names：有稳定本地化名称时填写
• portrait_url
• quote_en
• quote_zh
• core_traits
• thinking_style
• temperament_tags
• temperament_summary
• loading_copy_zh
• loading_copy_en
• bio_zh
• bio_en
• achievements_zh
• achievements_en

缺少肖像、必填字符串为空、成就数组为空、slug 重复都视为硬阻塞，不能继续声称完成。

内置工具

重复校验或打包时使用 bundled scripts，不要临时重写一次性逻辑：

• 校验源人物池：python3 skills/figure-pool-generator/scripts/validate_figure_pool.py --input src/data/figure-pools/<pool-slug>.json
• 打包导入 zip：python3 skills/figure-pool-generator/scripts/pack_figure_pool_zip.py --input src/data/figure-pools/<pool-slug>.json --output zip/<pool-slug>.zip

两个脚本默认把 /figure-portraits/... 按仓库 public/ 目录解析。如果不在仓库根目录运行，追加 --project-root /path/to/EchoProfile。

工作流程

1. 归一化用户需求

从用户请求中提取真实约束：

• 主题和边界
• 目标人数
• 必须包含的人物
• 必须排除的人物
• 国家 / 时代 / 行业权重
• 文案语气要求
• 是否需要 zip 输出

如果用户给出最终名单，把它当作权威来源。不要偷偷加回用户排除的人。

2. 确认当前 schema 和 zip 格式

写文件前检查当前实现：

• FigureRecord 字段预期
• 仓库当前保存完整 FigurePool 对象，还是只保存导入 payload
• zip 布局

当前 bundled packer 的 zip 行为：

• zip 根目录包含 pool.json
• 肖像放在 portraits/ 下
• pool.json 中每条记录的 portrait_url 必须重写为 portraits/<filename>

zip payload 是导入 payload，不是内部运行态快照。

3. 构建人物名单

默认名单规模为 30-50 人。

选择规则：

• 优先代表性强、信号密度高的人物
• 保持内部差异，不堆叠近似人物
• 优先选择公开材料足够、能填好所有字段的人物
• 遵守用户权重，例如更多中国和美国互联网创始人
• 如果主题过窄，质量优先，并明确说明取舍

4. 写记录

为产品展示而写，不写百科式简历堆砌。

字段指导：

• quote_zh / quote_en：短、可独立阅读、带人物气质
• bio_zh / bio_en：简洁展示文案，不堆履历
• achievements_*：2-4 条清晰、高识别度成就
• core_traits：压缩的人格/能力特征
• thinking_style：观察此人如何思考和行动
• temperament_summary：概括能量、节奏、风格
• loading_copy_*：短而生动，并贴合人物

用户要求更生动时：

• 增加场景感、时代纹理、战略味道
• 让人物之间明显不同
• 避免机器式平行句
• 仍保持字段适合 UI 展示，不要写太长

除非用户明确要求统一，否则不要让每条记录都像同一个模板。

5. 下载并标准化肖像

肖像规则：

• 优先高清、干净、单人照片
• 本地保存到 public/figure-portraits/<pool-slug>/
• 文件名和 slug 对齐
• 同一人物池内尺寸尽量一致
• 避免破损热链；仓库应拥有本地素材

如果网络受限，先按当前环境规则处理，不要假设可以下载。

6. 写 JSON 源文件

在 src/data/figure-pools/ 下创建仓库内源文件。

如果当前仓库约定使用完整 pool object，就保持该 source shape。如果用户只需要可导入输出，可以直接按导入 payload 编写。

至少保证文件内部一致：

• pool 名称和描述匹配主题
• 记录数量正确
• 所有肖像路径都解析到本地资产
• 所有必填字段都存在

7. 需要时导出 zip

用户要求 zip 时，按已实现 importer 兼容格式打包，并把最终 .zip 文件放到项目根目录的 zip/ 文件夹：

• 输出文件路径使用 zip/<pool-slug>.zip，必要时先创建 zip/ 目录
• 在 zip 包根目录创建 pool.json
• 把每条记录的 portrait_url 重写为 portraits/<filename>
• 把肖像文件放入 portraits/
• 不包含 importer/exporter 不需要的内部运行态元数据

以 skills/figure-pool-generator/scripts/pack_figure_pool_zip.py 和它的测试为准，不猜格式。

验证

没有新鲜检查结果时，不要声称完成。

最低检查：

• validator script 通过
• 记录数量符合预期
• 肖像文件本地存在
• 没有重复 slug
• packer script 成功
• zip 包含 pool.json
• zip 内肖像数量等于记录数
• zip 内 pool.json 使用 portraits/ 路径

常用命令：

python3 skills/figure-pool-generator/scripts/validate_figure_pool.py --input src/data/figure-pools/<pool-slug>.json
python3 skills/figure-pool-generator/scripts/pack_figure_pool_zip.py --input src/data/figure-pools/<pool-slug>.json --output zip/<pool-slug>.zip
python3 - <<'PY'
import json, zipfile
from pathlib import Path
z = zipfile.ZipFile(Path("zip/<pool-slug>.zip"))
payload = json.loads(z.read("pool.json"))
print("entries", len(z.namelist()))
print("records", len(payload["records"]))
print("portrait_entries", sum(1 for n in z.namelist() if n.startswith("portraits/")))
PY

回报结果

完成后报告：

• JSON 路径
• 肖像目录
• zip 路径：如果创建了 zip，必须位于 zip/<pool-slug>.zip
• 最终记录数
• 用户要求的包含/排除名单是否遵守
• 任何取舍、弱记录、缺失素材

报告要事实化。除非当前回合成功跑过验证命令，否则不要说已经完成。