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定义 TapCanvas agents chat 运行时协作原则：web 收集上下文，hono-api 注入硬约束，agents 自主决策，skills 提供方法论。此 skill 只负责协作原则，不负责直接调用 TapCanvas `/public/*` API；凡是实际发请求，统一改用 `tapcanvas-api`。
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基于 SOC 职业分类
| name | tapcanvas-public-chat |
| description | 定义 TapCanvas agents chat 运行时协作原则：web 收集上下文，hono-api 注入硬约束，agents 自主决策，skills 提供方法论。此 skill 只负责协作原则，不负责直接调用 TapCanvas `/public/*` API；凡是实际发请求，统一改用 `tapcanvas-api`。 |
注意：
/public/* 接口，统一使用 tapcanvas-api。apiKey、apiBaseUrl、endpoint 映射或请求脚本。/public/chat 或 Web 对话助手里发起多步创作请求chatContext 中的显式事实web 只负责收集真实上下文并执行合法 planhono-api 只负责权限、协议、事实性、失败策略与审计agents-cli 主代理负责意图识别、取证规划、技能加载、子代理拆分与结果汇总project/flow 作用域与目标足够明确，优先直接调用 tapcanvas_flow_patch 执行，不要退化成让用户手动操作tapcanvas_flow_patch 现支持 deleteNodeIds 与 deleteEdgeIds。删节点时必须传真实 node id，且会级联删除关联边；只想断开连线时优先用 deleteEdgeIdstapcanvas_flow_patch 同时包含 createNodes 与 createEdges，凡是会被边引用的新节点都必须先写显式稳定 id；label 绝不是 node idtapcanvas_flow_patch.createNodes 会写入分组结构（创建 groupNode，或给节点写 parentId），要把组节点放在子节点前面，并把组内子节点按你期望的最终视觉顺序依次写入；运行时会按该顺序做 parent-first 重排与组内紧凑排列kind=storyboard 是前端“分镜编辑”图片网格，不是镜头脚本容器；若本轮只有逐镜头文本、beat list 或章节拆解而没有镜头图，应创建 kind=storyboardScript 或 kind=text 节点，而不是把长段文字塞进 storyboard 的 content/prompt/textstoryboardEditorCells，或用户明确要求“空白分镜板/空网格占位”时，才创建 kind=storyboard；否则默认视为节点类型选择错误kind=image / imageEdit 节点，且用户目标是“完善/优化/改写当前图片节点提示词”，先读取 tapcanvas_node_context_bundle_get 获取节点现有 prompt/systemPrompt/negativePrompt、结果图、上下游与 diagnostics，再决定改写范围；不要只根据选中态猜字段tapcanvas_flow_patch.patchNodeData，并显式传 allowOverwrite=true，避免因为已有 prompt/systemPrompt/negativePrompt 被 409 拦下kind=text 的节点允许为空内容占位；若用户明确要求“空文本节点/空白文本节点”，不要把 prompt / text 当成必填项tapcanvas_flow_patch.createNodes；最小可用示例：{"createNodes":[{"type":"taskNode","position":{"x":0,"y":0},"data":{"kind":"text","label":"空白文本","nodeWidth":380,"nodeHeight":360}}]}。空占位时可省略 prompt / text / textResultsimage / storyboard / composeVideo / video 写入，必须在同一轮 patch 内同步提交 data.productionMetadata；禁止先落节点、下一轮再补 metadata<tapcanvas_canvas_plan>，不得写成“已落地”“已完成”tapcanvas_flow_patch 等工具直接写入，要么输出合法 <tapcanvas_canvas_plan>商业级视觉资产与网页(详情页/落地页)的审美与UX视觉审查：输出P0/P1/P2问题清单、可落地的样式tokens与改稿建议；可结合截图、URL与源码进行定位与修改。
设计并构建各类 AI 智能体/助手。适用于用户： (1) 询问“创建 agent / 助手 / 智能体系统” (2) 想理解 agent 架构、agentic 模式或自治式 AI (3) 需要能力设计、子代理、规划或 skills 机制建议 (4) 询问 Claude Code、Cursor 等智能体内部实现 (5) 想为业务/研究/创作/运营等场景构建 agent 关键词：agent, assistant, autonomous, workflow, tool use, multi-step, orchestration
启用 agents-team 协作，双代理完成小说逐章元数据抽取与完整性审校（parser + checker），并写入可续跑的记忆索引。
Enable general multi-agent team mode via spawn_agent/wait tools. Supports orchestrator, worker, reviewer, research, writer, and editor roles.
进行全面代码审查，覆盖安全、正确性、性能与可维护性；适用于用户要求 review、排查潜在 bug 或审计代码库。
Agents-CLI 认知记忆系统。用于管理长期记忆（core/episodic/semantic/procedural/vault）、可检索回忆、归档遗忘、以及多代理写入治理。