video-abstract

name	video-abstract
description	对外视频摘要生成（辅助工作流）——LLM 代读字幕/译文产出候选信息提取卡，批量追问补漏辅助认知收敛，人工敲定信息后由 LLM 统一格式化为精炼摘要段。人类为信息权威，LLM 提供提取/追问/格式化辅助。主会话直接执行，不派 subagent。

对外视频摘要（video-abstract）

定位：辅助人类产出发布用的视频摘要段（精炼摘要，无硬性字数上限）。人类为信息权威，LLM 提供三阶段辅助：代读提取 → 追问补漏 → 统一格式化。

输入 / 输出

方向	内容
输入	定稿字幕/译文（translate s04_draft.srt 或 reflow r04_bilingual.srt）+ 原简介（用户提供）+ 词汇表 02_terms.md
中间产物	<工作目录>/video_abstract_extract.md——候选信息提取卡（分类卡片，供人工勾选/删改/补充）
输出	<工作目录>/video_abstract.md——精炼摘要段 + 不确定是否保留的要点清单

依赖

话题	权威 Skill
术语译名（词汇表加载/查表）	use-glossary
定稿字幕来源（translate）	translate-redstone
定稿字幕来源（reflow）	reflow-redstone

注意事项

角色边界

• 人类为信息权威：摘要写哪些信息由人敲定（含丢弃无关紧要内容）；LLM 不替人做取舍/领域判断
• 卖点判断必须人确认：LLM 提取的"新颖点/卖点"可能是社区已广泛运用的技术——卖点是否成立由人判定，LLM 不自行认定新颖点
• LLM 承担两件事：辅助认知收敛（代读提取候选要点 + 追问补漏，帮人厘清要写什么、不遗漏）与整理摘要格式（把敲定信息排成结构清晰、精炼的摘要）
• 不做架构比较：不分析/不推断"相对传统方案/其他设计的架构改进或优劣"——理解红石电路与领域发展史需资深玩家，超出 LLM 能力；架构改进类结论由资深玩家补充（人类提供比较信息则格式化时保留）

提取与甄别

• 要点优先级：核心机制/分类原理 > 构造方法 > 性能数据 > 测试环境参数——优先保机制，数据让位
• 数据甄别：区分系统真实指标（吞吐量、相对漏斗速度、规模）与测试环境参数（tick 加速倍数、mod 配置、MSPT 等测试条件）——环境参数标注存疑，不写入正文；真实指标可保留
• 数据三档（来源纪律）：区分 视频明示 / 归纳引申 / 用户补充信息，提取卡按档标注；数字必须逐条核对原文；版本信息常不在字幕/简介里，需人工补充
• 只概括已有内容：不新增/推断输入外的信息；每条候选要点标注来源（字幕位置）
• 术语对照词汇表：译名与 02_terms.md 一致；专业词汇保留原文（如 gt、QC、BED）

追问与收敛

• 批量提问为主：按下方「确认维度」逐项检查 + 按「发散启发」角度生成探索性问题，一次性列成问题清单，人类批量回答（省往返）
• 确认维度（逐项检查，缺项即漏）：
  • 详略：摘要写什么、写多少——按视频价值在「极简版 / 普通版 / 详细版」中选档；仅纯教程/普通农场等无新意视频可省略
  • 数据甄别：每条性能数据是系统真实指标还是测试环境参数（tick 加速倍数、mod 配置、MSPT）
  • 核心机制：核心机制/分类原理是否已提取全（防漏卖点）
  • 术语/指代：易混概念、需【注意】/【译注】区分的表述；特性/机制定义中出现的事物名（设备、机制、专有名词）若对其所指不清楚，追问其定义，解释中仍有不懂的继续追问（递归），直到真正理解，避免把不懂的术语原样搬进摘要
  • 作者主观/计划性：作者判断、计划、未来打算是否保留
  • 引用式省略：是否有其他视频/专栏可指向省略
  • 架构比较：人类是否提供相对传统方案的比较信息
  • 存疑项：哪些进「不确定是否保留的要点」清单
• 发散启发（探索型，从内容生成问题，非预定义角度清单）：目的是挖出确认维度想不到的遗漏。主方法——对内容本身追问，让问题从提取卡里长出来：
  • 名词自测：提取卡里每个关键名词/机制/设备名（如某合成单元、某维度），尝试用自己的话解释它是什么、为什么存在、怎么工作——解释不了就追问人类
  • 追问"为什么"：对每个构造/选择/数值问"为什么这样做而不是那样？"——挖出作者隐含的权衡与前提
  • 追问边界：什么条件下不成立？什么情况会失效/有副作用？适用哪些版本？
  • 换位读者：一个第一次看视频的观众会对哪里困惑？把困惑转成问题
  • 递归追问：人类每个回答中若再出现不懂的名词/概念，继续追问，直到能完全用自己的话复述
  • 兜底角度（仅发散不动时参考，不是勾选清单）：定义/复现/版本/原理/表现/副作用/限制/关联/应用
• 保留多轮追问：人类回答后仍有疏漏 → 继续追问，直到双方确认信息收敛

格式化

• 详略档位（不数字数，按内容详略定档；不写流水账）：默认「普通版」，按视频价值选档；仅纯教程/普通农场等无新意视频可省略：
  • 极简版：一句话定位/核心卖点（如"提供一种新的排岩浆思路"）
  • 普通版：结构完整、抓核心机制或设计（默认档）
  • 详细版：机制/设计 + 使用方式 + 数据与限制全展开，信息密度高时分小节/bullet
  • 操作流程（步骤清单型，如物品分身/折跃门）放极简版或普通版，不单列档位
• 结构清晰（LLM 核心职责）：把敲定信息整理成结构清晰的摘要——按视频对象选结构，信息密度高时允许拆成 2-3 小段或用 bullet 承载并列项（如机制段 / 效果数据段），不堆成一段：
  • 新特性/机制类视频 → 三分「机制 → 构造方法 → 效果/应用」
  • 新机器/装置类视频 → 两分「设计介绍 / 使用方式」（即「机器配置 / 应用场景」）——应用场景以玩家为主体（写"玩家能做什么"，不写数据/对象）；设计限制归设计介绍侧、不做主体
• 搬运组综合风格（把关标准）：
  • 引用式省略：内容可指向其他视频/专栏/原简介时，用"原理见 BV… / 见原简介翻译"式引用，不重复展开
  • 区分性标记：易混概念加【注意】；搬运人补充加【搬运注】；需说明的加【译注】
  • 保留版本兼容性：适用版本、修复版本、版本差异
  • 保留原作者补充 / 评论区有价值回复：作者补充说明、他人回复、FAQ
  • 摘要详略：按视频价值定详略，仅纯教程/普通农场等无新意视频可省略（或"见评论"）
• 客观转述：不擅自加入个人观点/描述；作者观点可客观总结
• 不确定要点单独罗列：判断性/计划性/存疑内容必须列入「不确定是否保留的要点」清单交人类定夺，不得自行省略或塞入正文；人类明确确认无存疑项才可省略该段
• 面向读者：优先讲清"这个视频展示了什么 + 新颖点"，忽略基础知识铺垫

可执行步骤

阶段 A：代读提取

1. 读取输入：定稿字幕/译文（s04_draft.srt / r04_bilingual.srt）+ 原简介 + 02_terms.md
2. 生成信息提取卡：按 机制/原理、构造方法、效果/应用、性能数据 分类，用 checkbox 列表（- [ ]） 逐条列出候选要点（不用表格——表格无法打勾），每条标注来源 + 数据甄别标记 + 存疑标记（如 [存疑: …]）
3. 落盘 <工作目录>/video_abstract_extract.md，请人类勾选/删改/补充

阶段 B：追问补漏

4. 批量提问（确认 + 发散全覆盖）：按「追问与收敛」的「确认维度」逐项检查，并依据「发散启发」的内容自测法（名词自测 / 追问为什么 / 边界 / 换位读者 / 递归）生成探索性问题，一次性列出问题清单问人类（如"某数据是测试环境还是真实能力？""某机制/设备名具体指什么？""该构造为什么这样设计？"）——问题清单完整呈现给人类，发散是否充分由人类判断（有该问未问的，人类直接指出即可）
5. 多轮追问：人类回答后指出仍有疏漏 / 觉得发散不足 → 继续追问，直到双方确认信息收敛

阶段 C：统一格式化

6. 读取定稿信息：人类敲定后的信息集（提取卡编辑版 + 追问回答）
7. 格式化：按「格式化」规则产出精炼摘要，强调结构——按视频对象选「机制 → 构造方法 → 效果/应用」（新特性）或「设计介绍 / 使用方式」（新机器），信息密度高时分层；术语保留原文 + 对照词汇表译名；数字按「数据甄别」取舍
8. 写入 <工作目录>/video_abstract.md：## 视频摘要 段 + ## 不确定是否保留的要点 段（人类明确确认无存疑项才省略后者）