luoluomashang/workFlow

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# AI 漫剧分段生产工作台这是一个 Python 3.11+ 的本地文件制片工作台。事件日志 `events/workflow.jsonl` 是事实来源，registry 只是可重建投影。仓库不接入图片生成、Seedance、剪映、TTS、发布平台或任何其他外部 API，也不保存凭证、不登录、不上传、不轮询、不下载、不计费。外部平台只通过人工任务包和真实本地文件导入衔接。 ## 环境运行时使用 Python 标准库；媒体检查和粗剪需要本机 `ffmpeg`、`ffprobe` 位于 `PATH`： ```powershell ffmpeg -version ffprobe -version python -m ai_manga_workflow.cli --help python -m pytest -q ``` Seedance 片段必须是原生音画一体文件。系统不建立独立 TTS 管线，不生成、接受或交付 SRT；字幕识别、编辑、样式和烧录完全由剪映人工完成。 ## 八个人工门禁所有门禁都必须由 `approve` 显式记录，文件名或目录存在不能代替批准： 1. `PROJECT_GATE`：项目或单集 brief； 2. `SCRIPT_GATE`：标准剧本和审查； 3. `VISUAL_GATE`：标准视觉资产； 4. `SEGMENT_GATE`：不超过 15 秒的分段表； 5. `STORYBOARD_GATE`：当前提示词、提示词审查、分镜数据、分镜审查和相关角色图；宫格分镜图是可选证据； 6. `VIDEO_GATE`：单段真实原生音画视频； 7. `ROUGH_CUT_GATE`：真实 FFmpeg 粗剪和运行报告； 8. `FINAL_GATE`：从剪映回收的真实最终成片。 `PASS` 才解锁下游；`MINOR_FIX`、`MAJOR_FIX`、`REJECT` 都会创建或保持修复阻塞。批准绑定 artifact ID 和 SHA-256，上游变化会使实际依赖的下游批准与产物失效。 ## 中立命令流程下面展示命令形态；brief、专业任务输出、素材 ID 和文件路径必须替换为真实项目内容。每个写命令都使用唯一 `--command-id`。 ```powershell python -m ai_manga_workflow.cli project-init --root C:\work --name demo --title "项目标题" --command-id project-001 --json python -m ai_manga_workflow.cli episode-init --project C:\work\demo --episode ep001 --title "第一集" --duration 90 --command-id episode-001 --json python -m ai_manga_workflow.cli discussion-record --project C:\work\demo --scope episode --scope-id ep001 --source C:\inputs\discussion.md --command-id discussion-001 --json python -m ai_manga_workflow.cli discussion-decide --project C:\work\demo --scope episode --scope-id ep001 --source C:\inputs\decision.md --command-id decision-001 --json python -m ai_manga_workflow.cli brief-create --project C:\work\demo --scope episode --scope-id ep001 --markdown C:\inputs\brief.md --data C:\inputs\brief.json --command-id brief-001 --json python -m ai_manga_workflow.cli approve --project C:\work\demo --gate PROJECT_GATE --scope episode --scope-id ep001 --artifact-id ARTIFACT_ID --decision PASS --note "人工批准" --command-id gate-project-001 --json python -m ai_manga_workflow.cli stage-prepare --project C:\work\demo --stage writer --scope episode --scope-id ep001 --command-id writer-prepare-001 --json python -m ai_manga_workflow.cli stage-complete --project C:\work\demo --run-id RUN_ID --result-root C:\work\demo\staging\agents\RUN_ID --command-id writer-complete-001 --json python -m ai_manga_workflow.cli approve --project C:\work\demo --gate SCRIPT_GATE --scope episode --scope-id ep001 --artifact-id SCRIPT_ID --artifact-id REVIEW_ID --decision PASS --note "人工批准" --command-id gate-script-001 --json # 将真实角色图和融合风格视频导入为不可变、哈希绑定的视觉参考。dry-run 不写文件或事件。 python -m ai_manga_workflow.cli visual-reference-import --project C:\work\demo --episode ep001 --reference-id hero --reference-kind character --source C:\inputs\hero.png --command-id visual-ref-hero-001 --json python -m ai_manga_workflow.cli visual-reference-import --project C:\work\demo --episode ep001 --reference-id composite-style --reference-kind style --source C:\inputs\style.mp4 --command-id visual-ref-style-001 --json # visual、segment_plan、storyboard 继续使用 stage-prepare / stage-complete， # 并依次通过 VISUAL_GATE、SEGMENT_GATE。分镜完成后可按需预留单格或整组重绘： python -m ai_manga_workflow.cli storyboard-redraw-prepare --project C:\work\demo --segment-id seg-001 --mode panel --panel-id panel-002 --reason "修正角色姿态" --command-id redraw-001 --json # 可选的提示词优先模式：SEGMENT_GATE 与 VISUAL_GATE 通过后、分镜前生成预演草稿。 # 输出文件名仍为 prompt_source.json 与 Seedance提示词.txt，但登记为独立 PREFLIGHT # artifact。草稿会进入后续 storyboard / seedance_prompt 任务包供参考，不能批准 # STORYBOARD_GATE，也不会进入 Seedance 操作任务包。 python -m ai_manga_workflow.cli stage-prepare --project C:\work\demo --stage seedance_prompt_preflight --scope segment --scope-id seg-001 --command-id prompt-preflight-prepare-001 --json # specialist output: <PREFLIGHT_RESULT_ROOT>\prompt_source.json and Seedance提示词.txt python -m ai_manga_workflow.cli stage-complete --project C:\work\demo --run-id PREFLIGHT_RUN_ID --result-root PREFLIGHT_RESULT_ROOT --command-id prompt-preflight-complete-001 --json # STORYBOARD_GATE 前先完成分镜审查。specialist 只把 storyboard_review.md 写入 # storyboard-review-prepare 输出的 allowed result root，然后才运行 stage-complete。 python -m ai_manga_workflow.cli stage-prepare --project C:\work\demo --stage storyboard_review --scope segment --scope-id seg-001 --command-id storyboard-review-prepare-001 --json # specialist output: <STORYBOARD_REVIEW_RESULT_ROOT>\storyboard_review.md python -m ai_manga_workflow.cli stage-complete --project C:\work\demo --run-id STORYBOARD_REVIEW_RUN_ID --result-root STORYBOARD_REVIEW_RESULT_ROOT --command-id storyboard-review-complete-001 --json # 分镜完成后，仍须准备并完成正式 Seedance 提示词。若存在预演草稿，任务包会 # 同时锁定它作为参考；正式输出重新绑定真实 panel 与 information point。 # prompt_source.json、Seedance提示词.txt。 python -m ai_manga_workflow.cli stage-prepare --project C:\work\demo --stage seedance_prompt --scope segment --scope-id seg-001 --command-id prompt-prepare-001 --json # specialist output: <PROMPT_RESULT_ROOT>\prompt_source.json and Seedance提示词.txt python -m ai_manga_workflow.cli stage-complete --project C:\work\demo --run-id PROMPT_RUN_ID --result-root PROMPT_RESULT_ROOT --command-id prompt-complete-001 --json # 提示词完成后，才准备并完成提示词审查。specialist 输出 prompt_review.json。 python -m ai_manga_workflow.cli stage-prepare --project C:\work\demo --stage seedance_review --scope segment --scope-id seg-001 --command-id prompt-review-prepare-001 --json # specialist output: <PROMPT_REVIEW_RESULT_ROOT>\prompt_review.json python -m ai_manga_workflow.cli stage-complete --project C:\work\demo --run-id PROMPT_REVIEW_RUN_ID --result-root PROMPT_REVIEW_RESULT_ROOT --command-id prompt-review-complete-001 --json # 三个阶段均完成后，以四类必需核心 artifact 及相关角色图批准 STORYBOARD_GATE。 # GRID_ID 可选：只有希望把宫格纳入生成任务包时才绑定。 python -m ai_manga_workflow.cli approve --project C:\work\demo --gate STORYBOARD_GATE --scope segment --scope-id seg-001 --artifact-id STORYBOARD_ID --artifact-id STORYBOARD_REVIEW_ID --artifact-id PROMPT_ID --artifact-id PROMPT_REVIEW_ID --artifact-id CHARACTER_IMAGE_ID --decision PASS --note "人工批准；宫格可选" --command-id gate-storyboard-001 --json python -m ai_manga_workflow.cli seedance-pack-build --project C:\work\demo --segment-id seg-001 --command-id seedance-001 --json # 人工在 Seedance 导出真实原生音画片段后： python -m ai_manga_workflow.cli video-import --project C:\work\demo --segment seg-001 --source C:\exports\seg-001.mp4 --command-id video-import-001 --json python -m ai_manga_workflow.cli approve --project C:\work\demo --gate VIDEO_GATE --scope segment --scope-id seg-001 --artifact-id RAW_ID --artifact-id REVIEW_ID --artifact-id FIRST_FRAME_ID --artifact-id LAST_FRAME_ID --decision PASS --note "人工批准" --command-id gate-video-001 --json python -m ai_manga_workflow.cli roughcut-build --project C:\work\demo --episode ep001 --command-id roughcut-001 --json python -m ai_manga_workflow.cli approve --project C:\work\demo --gate ROUGH_CUT_GATE --scope episode --scope-id ep001 --artifact-id ROUGH_ID --artifact-id REPORT_ID --decision PASS --note "人工批准" --command-id gate-rough-001 --json python -m ai_manga_workflow.cli capcut-package --project C:\work\demo --episode ep001 --command-id capcut-001 --json # 人工在剪映精剪并导出真实成片后： python -m ai_manga_workflow.cli final-import --project C:\work\demo --episode ep001 --source C:\exports\final.mp4 --command-id final-import-001 --json python -m ai_manga_workflow.cli approve --project C:\work\demo --gate FINAL_GATE --scope episode --scope-id ep001 --artifact-id FINAL_ID --decision PASS --note "人工终审通过" --command-id gate-final-001 --json python -m ai_manga_workflow.cli delivery-build --project C:\work\demo --episode ep001 --command-id delivery-001 --json ``` 分镜面板数只允许 `1、2、3、4、6、9`，每格是顺序明确的连续故事节拍， `story_beats` 数量必须等于面板数。每段最长 15 秒，且只对应一个最终批准视频。宫格不是候选选择界面，也不需要生成分镜预演视频。初次分镜生成不消耗重绘预算；单格自动重绘和整组自动重绘各自最多两次，超过对应限额后的每一次尝试都需要新的显式用户授权。系统不建立独立音频规划；Seedance 提示词不使用分镜格引用语法，角色图由操作员在即梦中按角色名手工绑定。 ## 单集目录 ```text episodes/ep001/ ├── episode.json ├── 00_brief/ ├── 01_script/ ├── 02_segments/ ├── 03_visual_assets/ ├── 04_storyboards/ ├── 05_seedance_tasks/ ├── 06_videos_raw/ ├── 07_videos_approved/ ├── 08_rough_cut/ ├── 09_capcut/ ├── 10_final/ ├── 11_repairs/ └── 12_delivery/ ``` 正式产物使用不可变版本。最终视频为 `final.vNN.mp4`，交付目录为 `delivery.vNN/`，其中只允许 `final.mp4`、`delivery_manifest.json` 和 `SHA256SUMS`。 ## JSON、退出码和 dry-run - `--json`：stdout 输出单个机器可读 JSON 对象； - `--debug`：仅对意外错误输出 traceback； - `--dry-run`：适用的 import、build 和 approval 命令执行完整预检并返回计划目标/事件，但不写事件、registry、staging、pending intent 或正式文件； - `0`：成功； - `2`：输入或参数无效； - `3`：门禁、阶段或修复前置条件未满足； - `4`：事件链、哈希、媒体或登记完整性错误； - `5`：命令幂等冲突； - `6`：本地外部工具执行失败。使用 `status` 和 `next-action` 只读取事件事实。恢复与核验： ```powershell python -m ai_manga_workflow.cli status --project C:\work\demo --episode ep001 --json python -m ai_manga_workflow.cli next-action --project C:\work\demo --episode ep001 --json python -m ai_manga_workflow.cli validate --project C:\work\demo --json python -m ai_manga_workflow.cli rebuild-status --project C:\work\demo --json ``` `rebuild-status` 先验证事件哈希链，再仅从事件原子重建五个 registry JSON；它绝不会根据未登记文件推断成功。`validate` 报告事件/投影分歧、文件与批准哈希、任务包锁、分段顺序与连续性、媒体事实、阻塞修复和孤儿文件。 ## 人工 Seedance 与剪映交接 `seedance-pack-build` 创建本地精简任务文件夹；提示词与角色图必需，宫格可选： ```text seedance_task.vNN/ ├── Seedance提示词.txt ├── 多宫格分镜.png # 仅当 STORYBOARD_GATE 绑定宫格时存在 └── 角色图/ └── <角色名>.png ``` 报告、预检文件和生成媒体不进入该文件夹。操作员人工上传提示词、角色图及可选分镜宫格到 Seedance，并在即梦中按角色名绑定角色图；系统不会操作浏览器或平台账号。Seedance 导出真实原生音画片段后，再将该文件交给 `video-import`，之后继续执行 `VIDEO_GATE` 及下游流程。 `capcut-package` 创建精确校验的本地交接包，包含批准片段、粗剪参考、顺序、锁定哈希、剪辑说明和检查单。操作员人工导入剪映、处理字幕并导出成片，再用 `final-import` 回收；任何额外、缺失、变化或 SRT 文件都会阻断复用或验证。 ## 手工 specialist / imagegen smoke 该流程是人工 smoke，不属于 pytest： 1. Run stage-prepare for visual or storyboard work. 2. Main Codex agent dispatches a real specialist subagent with only task.json inputs. 3. Specialist calls built-in imagegen when available and writes only allowed_output_root. 4. Main agent verifies required outputs and runs stage-complete. 5. If imagegen is unavailable, stop after task-packet export and import manually created files; never create synthetic stand-ins.

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Monteurs de films et de vidéos Artistes en effets spéciaux et animateurs

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Artistes en effets spéciaux et animateurs

Use when planning short-form segment rhythm, choreographing dynamic storyboards, compiling Seedance audiovisual prompts, or independently reviewing temporal density and generation feasibility.