video-autopilot

Hao 的 YouTube 長片、YouTube Shorts 與 Instagram Reels end-to-end 自動規劃／剪輯 Skill，依片型路由腳本、視覺、剪輯、QA、手機遠端審片／審圖、發佈與成效回填；製作或更新任何視覺素材後會自動建立並驗證手機遠端入口，不需再次提醒。支援 Plan、Log Outcome、Optimize Patterns。觸發詞：「規劃下一支」「全部你來」「autopilot」「從題目到上架」「剪 N」「做素材」「素材做完」「做完給我看」「訓練美感」「學這批參考圖」「手機看不到成片」「遠端審片」「遠端看素材」「手機看生成圖」「記錄成效」「retrospective」「優化默認值」。AI 短劇／漫劇不因一般剪輯指令自動啟用，只有使用者明確要求製作或剪輯 AI 短劇時才走 drama_autopilot。

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仓库: Hao0321/video-autopilot-kit
最近来源活动: 2026年8月13日 10:01
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以跨平台、read-only 審計器掃描 codebase、prompt、SKILL.md 與 repository，建立 Python 依賴圖並找循環依賴、分層違規、責任熱點、重複函式、過長函式／檔案、命名漂移、私公版 sync、release、broken links、skill metadata 與隱私外洩。使用者說「清理 code」「分析架構」「依賴圖」「找重複」「重構」「skill 太長」「audit repo」「私公版 diff」「版本對齊」「release 前盤點」「規則漂移」時使用。

2026-08-13

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Video Autopilot

目標：一句題目進來，輸出可交付影片與 publish package。預設工作範圍是 Hao 的 YouTube 長片、YouTube Shorts 與 Instagram Reels。 它只做 orchestration；voice 用 yt-script-style、策略用 video-craft-playbook／yt-algorithm-mastery、CapCut 操作用 capcut-agent-ops。

AI 短劇啟用閘： 一般的「剪片」「全部你來」「做 Reels」「做 AI 影片／廣告」都不得推定為 AI 短劇。只有使用者明確說「做／剪 AI 短劇、AI 漫劇、爽劇、某一集短劇」或明確指定 ai_short_drama／drama_autopilot，才啟用短劇流程。AI 廣告、產品片、建案片、汽車片、美食片、電影概念片或動畫測試，預設先交給 ai-media-generator 寫提示詞／生成素材；除非使用者另外要求剪輯，不自動進本 Skill。

AI 短劇／漫劇啟用後，題材、Series Bible、季弧、分集劇本與連載狀態先交給 ai-short-drama；本 Skill 從已核准的 production pack 接手生成任務佇列、逐鏡素材 QA、局部重試、story cut、輸出與發布包，不在剪輯階段任意重寫 turn 或 cliffhanger。

0. Token Gate（任何任務第一步）

先產生固定大小、固定檔名的執行包：

python context_router.py route --mode build --format shorts --domain auto --topic "題目" --output-dir "工作目錄"

只讀 current_context_packet.json；需要素材決策時再讀同目錄的 current_asset_plan.json。前者預設依 mode 上限 650–1,100 tokens、build 通常約 700；後者上限 1,200，而且只含排名後少量候選。不得預載整本 meta-lessons-canon.md、craft-index.md 或全部 references。只有 packet 中的 escalation trigger 成立時，先加讀一份指定 source；仍無法決定才讀 canon。相同路由覆寫同一個 current packet，內容未變即 cache hit，不建立 v2/v3 context。

這是預算護欄，不是美感硬編碼：安全、真實、檔案生命週期、技術 QA 與 Token 上限由 gate 鎖死；構圖、字卡、動態、剪點、轉場與情緒節奏依素材語意和可覆寫偏好權重決定。

1. 片型路由

片型	format	一鍵流程	深讀來源（只在升級時）
教學長片 16:9	`longform`	`longform_maker/`	`references/hao-teaching-longform-method.md`
Shorts/Reels 9:16	`shorts`	`python shorts_autopilot.py scan N` → `build N`	`references/shorts-mastery-2026.md`
AI 短劇／漫劇 9:16（僅明確要求）	`ai_short_drama`	`python drama_autopilot.py run --topic "題目"`	`ai-short-drama` 的 production pipeline
vlog／字卡片	`vlog`	`capcut-agent-ops` Path A-E	`references/genre-editing-craft-2026.md`
訪談	`interview`	`interview_autopilot.py invite/plan/build`	`../interview-show/references/format-bible.md`

題材由 domain_taxonomy.py 單一詞庫判斷；visual_director.py 選剪輯語法， editorial_templates.py 選 style／role／aspect，16:9 與 9:16 共品牌 token、各自 reflow。訪談預設使用 no_face_documentary：真 proof／真操作優先，H/G 形狀＋文字講者識別；禁人物臉、AI 頭像、剪影與 reaction face。細則按需讀 ../interview-show/references/no-face-visual-system.md。

2. 永久護欄

M10/M34：先看高解析 frame audit，再寫字幕；未知數字、地點、菜名、戰績不猜。
M101：旁白先載 yt-script-style/style_profile.md；不把長片寫成 AI 說明書。
M115：原始素材唯讀；同片只原子更新 _out/current.mp4；版本留 metadata，不複製完整影片。
M116：題材先決定構圖語法；長短片共 token、不共裁切——題材差異要反映在構圖、材質、字型與鏡頭語法，不准同版式只換色。
M117：護欄硬、創意軟；上下文按需路由，不把記憶庫整本餵模型——新回饋先進偏好權重，跨影片仍成立的底線才升格 gate。
M118：素材是決策系統，不是資料夾；真來源優先、候選按需路由——依「真來源→語意 B-roll→題材 motion→字卡→clean hold」降級，不相關庫存片不得補 proof。
M119：字幕與文字效果分軌。Shorts 可由 caption_director.py 選擇性使用巨字與票券；長片逐句字幕維持 M68 白字黑底，但 Hook／轉折／Proof／Payoff 可走獨立巨型數字／關鍵字 overlay。指定為 premium hero 的固定插畫字只可使用經人眼審核的 Imagegen 素材；需要任意中英數字與逐幀 Tracking 時，改用通過 typography_catalog.jpg＋真片 contact sheet 人眼審核的 tracked_graphics.py profile。兩者都未核准時標記 imagegen_required 或 clean hold，不能用低品質程式字冒充 premium。這不是全域美術禁令：品牌字型感、原創 Logo、粗描邊、卡通貼紙與刻意廉價的綜藝感，均可依題材與層級使用。
效果不可遮人臉、產品、操作、字幕或 proof；真素材與現場聲先於裝飾。
機器通過不等於完成：全幀掃描圖、proof 對來源、字幕逐行仍須人眼確認。
M121：風格語言不等於侵權素材。可使用原創品牌字型感、Logo 式識別、粗描邊與卡通貼紙；只禁止未授權搬用第三方受保護檔案，不得把個人美術偏好誤寫成全域硬禁令。
M122：先把事件分成 camera move／edit transition／graphic transition／overlay，再命名手法。MrBeast 類美元價值階梯走「高速拉遠揭露→同方向 whip 物件替換→拉遠總覽→落點噴鈔」；美元粒子固定是 overlay，不得自動標成轉場。只有兩顆來源 shot 與實際剪點都有證據，才可宣稱 whip／match／occlusion cut。
M123：貼身金額／中英數字巨字與左上挑戰紀錄走 tracked_graphics.py，永遠分類為 overlay。Tracking 必須有真片、起始 frame、可信 initial_bbox 與數值證據；失追只准短 hold 後隱藏，不准猜路徑。Challenge Ledger 必須以 active/completed/upcoming 狀態更新，不能拿空白模板或網格字卡冒充紀錄。完整 spec 與 QA 讀 references/tracked-typography-and-challenge-ledger.md。
M124：交付採 Quality-95 雙層認證。quality_corpus.py 封鎖已知爛法，quality_95.py 計分；但機器綠不等於好看，未由 Hao 完成 review_loop.py 時間碼審片只能標 REVIEW，不得標 CERTIFIED_95。手機或電腦只是開啟審片頁的裝置。素材疲勞按最近 20 支與連續使用計算，不以 lifetime 次數永久封殺素材。完整契約讀 references/quality-95-system.md。
M125：戰鬥陀螺真偽是資料，不是每幕都要唸的裝飾。battle_matchup 同為 official 時，開場、Tracking、HUD 與發布文案只寫雙方陀螺名稱，禁止「正版／正版內戰／正版王牌戰」及底部名稱重複；只有 official 對 counterfeit 才清楚標示正版／盜版。BEYBLADE X 對戰倒數口號固定寫「3・2・1 Go Shoot！」（英文標準顯示可寫 3, 2, 1 Go Shoot!），「發射」只能當一般動作名詞，禁止寫成倒數口號「3・2・1 發射」。shorts_gate.py S-T／S-U 會 fail-closed。
M126：47 張使用者視覺參考已抽象成跨長短片的 Creator Aesthetic Standard。aesthetic_score.py 先按題材路由美術家族，Shorts 加重首幀／字體／時間動態，長片加重題材／主體整合／觀看耐久；review_loop.py 以十維人工評分，未達 90、任一維低於 3.5 或未完成評審均不得通過。機器只擋已知爛法，不能用測試綠燈冒充美感。完整規格讀。

3. Build 最短流程

context_router.py 建 packet，判 mode／format／domain。
掃素材：方向、解析度、幀率、音軌、GPS／個資、可用 hook 與 proof；asset_registry.py 從既有 index／manifest 建 virtual registry，禁止逐檔把整庫載進 prompt。如果 asset plan 連續三支回報同一語意缺口，先用 asset_workshop.py plan 建工坊 job；不得臨時塞不相關模板。
腳本與計畫：script_gate.gate(text)、plan_gate.gate_plan()。
視覺：write_visual_plan() 自動寫入 context budget、題材 style、47 圖 design_system_v6 recipe、證據制資訊事件、誠實 3D capability、能量波、caption_system 與 motion cues，並在同目錄原子更新 current_asset_plan.json（B-roll／BGM／SFX／motion／template 排名）。
建立：長片走 longform_maker/；直式走 shorts_autopilot.py；計畫含 tracked_value_label／challenge_ledger_hud 時先驗證 tracked_graphics.py spec 再 render；需要 GUI 才進 CapCut。
QA：片型 gate → delivery QA → Quality-95 負面回歸 → Hao 時間碼審片；任一 BLOCKED 就修，不交付，未審片只可標 REVIEW。
QA 綠後 storage_lifecycle.finalize_success()，只清白名單可重建中間檔。
publish_hub.py sync 將長片／短片放入 videos/_PUBLISH_HUB 的各自獨立發佈包；同磁碟使用 hard link，不複製成片。長片在此之前另跑 thumbnail_algorithm_score.py；沒有三個可測假設或仍為 REVISE 時，發佈狀態維持 review。
發佈後整包由 _PUBLISH_HUB/READY 移入 _PUBLISH_HUB/PUBLISHED，回填 video_log.md／channel_state.json，安排 D2／D7／D28。

交付總閘門：

delivery_qa.final_delivery_qa(
    video,
    voice=voice_path,
    ass=caption_path,
    sheets_dir=qa_dir,
    profile="teaching_longform",
)

video 之後一律使用關鍵字，避免靜默 BLOCKED。

4. Shorts 傻瓜流程

Hao 只需把素材丟進 _INBOX/直式-vertical-Shorts-Reels/<N>/ 後說「剪 N」：

python shorts_autopilot.py scan N
python shorts_autopilot.py build N

輸出只更新 _out/current.mp4，QA 證據在 _out/_qa/。首秒兌現、片長、字幕安全區、loop、音訊、字幕美術與 16 項規則由 longform_maker/shorts_gate.py 驗證；Claude 仍需看 contact sheet 與 CAPTION_match.jpg。Build 另產生 _qa/QUALITY_95.json 與 _review/review.html；Hao 送出時間碼後，執行 python review_loop.py finalize "<N>/_out/_review" 才能取得正式 95 分認證並把問題去重回寫記憶。

手機不在同一個 Wi‑Fi 時，從專案根目錄啟動臨時 HTTPS 審片；禁止再回覆本機檔案連結：

python scripts/hao_autopilot.py review remote-start "<N>/_out/_review"
python scripts/hao_autopilot.py review remote-status "<N>/_out/_review"
python scripts/hao_autopilot.py review remote-stop "<N>/_out/_review"

其他成片、單張生成圖或整批 taste board／素材資料夾走同一入口；相容媒體直接串流，不建立副本：

python scripts/hao_autopilot.py review deliver "<影片、圖片或資料夾>" --content-id "<id>" --bundle-dir "<既有工作目錄>/_review"

4.1 AI 短劇傻瓜流程

從 canonical workspace 或已同步的 Skill 執行：

python drama_autopilot.py run --topic "假廢物真強者，但每次亮牌都會失去一段記憶" --provider browser

命令自動建立專案、用 Codex 結構化產生 pilot、驗證 production pack、編譯 Seedance 任務佇列並保存斷點。browser executor 由目前的 Codex 依 ai-media-generator 操作已登入平台，逐鏡下載後呼叫 complete --qc-passed；任務耗盡後自動 build、QA 與建立 publish package。測試使用 --provider mock，不得把 mock 成片當正式素材。

只在登入／付費牆／敏感內容／無法自動修復或公開發布前停下；公開發布必須取得一次明確核准。完整 CLI 與恢復規則讀 ai-short-drama/references/automation.md。

5. 記憶怎麼學，才不會越學越大

新回饋用 knowledge_lifecycle.py record 入帳；scope + rule fingerprint 相同時只累加 support，不新增副本。
單支片主觀回饋 → 該題材／片型的 soft preference；三支以上重複、無衝突才自動 pinned。
與舊規則矛盾時兩邊都停止進 runtime，先界定題材／片型範圍，不用新回饋靜默覆蓋舊訓練。
涉及真實、安全、技術品質、容量、交付 → 寫進 gate＋self-test。
每次 packet 最多載 6 條 pinned rule；舊 optimization log/canon 只當 evidence/archive。
M120：任務精確的 format/domain 記憶先於全域 core；all 正規化為 *。Token 超限只從排序尾端裁，packet 必回報 selected/trimmed，禁止 pinned 規則靜默載不到。
新 lesson 必須同時說明：適用範圍、反例、優先級、驗證方式與可否覆寫。

6. 常用檢查

python ../../../scripts/hao_autopilot.py doctor --quick
python ../../../scripts/hao_autopilot.py knowledge
python ../../../scripts/hao_autopilot.py maintain --hash-duplicates
python context_router.py audit
python asset_registry.py audit
python asset_registry.py audit --full
python asset_workshop.py audit
python storage_lifecycle.py audit "../../../videos" --hash-duplicates
python publish_hub.py sync
python publish_hub.py audit
python system_health.py --quick
python system_health.py
python quality_corpus.py regression
python quality_95.py selftest
python project_quality_95.py --output-dir ../../../reports
python architecture_gate.py audit --output ../../../reports/ARCHITECTURE_GATE.json

Visual Master（M131–M134）

M131：審片人固定是 Hao；手機或電腦只是開啟 _review/review.html 的裝置。未由 Hao 完成時間碼與十維美感評分，一律只能標 REVIEW。
M132：調色順序固定為輸入色彩空間辨識 → 一級校正 → 單一創意 Look → 字幕／Logo／Tracking／動態素材 → grade_gate.py → Hao 審片。不得硬疊 LUT，也不得讓 LUT 污染字幕與圖形。
M133：visual_master.py 依長片、Shorts、Vlog、Podcast 與 AI／旅遊／美食／玩具等 domain 路由。一般強度約 0.25–0.35、題材上限 0.35–0.42、絕對上限 0.50；Log 未知 Input Transform 時 fail-closed，HLG/PQ 先正規化到 Rec.709 SDR。
M134：Hao 參考圖提煉出的美感標準是母標準；2026 趨勢只做題材提示，不成為每支片的固定皮膚。趨勢研究有 180 天 TTL，讀 knowledge/design_trend_radar.json，詳細色彩契約讀 references/color-science-and-visual-master.md。
M135：創意 LUT 前先走 color_calibration_lab.py。只有 exact camera ID＋已驗證 ColorChecker profile 能自動校正；未知機型、推測 profile、Log/HDR 不得亂套矩陣。
M136：跨鏡頭只產生有界 shot-match 建議；waveform／vectorscope、前後 A/B 與膚色／白平衡／層次仍由 Hao 審。不能以「更鮮」自動判新版較好。
M137：審美學習只收 Hao 的 pairwise A/B；feature 至少 5 次比較才進偏好摘要。單次修改只是一筆證據，不得升格全域規則。
M138：觀眾成效只比同平台、同 D2/D7/D28 視窗，至少 5 支才建 baseline；缺值不補 0、相關不冒充因果，而且不得用 Hao 喜好替代觀眾結果。
M139：資產公開採 fail-closed。授權或 provenance 不明就只隔離、不猜授權、不進社群包；私人臉部、使用者素材與 project-use-only 音樂永不公開匯出。
M140：documentary／interview／fitness／fashion filler 是語意 B-roll，不是轉場、開場或 proof；只有缺真素材且語意相符時才用。
M141：重混回原始素材建立新敘事，不串已燒字幕成片；冷歸檔預設只 preview，INBOX／READY／PUBLISHED 永不自動搬移或刪除。
M142：AI 文件／提示詞／流程／多工具解說可選 ai_evidence_canvas：成果先行，同一證據畫布內以卡片縮放與焦點標註維持空間記憶，操作與成片則由真素材全畫面接管。它是條件式呈現文法，不是黑網格固定開場；沒有三份以上真證據、只有逐步點擊或真人口播時不得啟用。完整規格讀 references/ai-evidence-canvas.md。

Build 時 write_visual_plan() 必須產生 color_system。Shorts 在每個來源片段、字幕與動態素材之前套色並寫 current_color_report.json；長片／Vlog／Podcast 也必須先完成同一套素材層調色，再做字卡與合成。

python visual_master.py plan --domain travel --format vlog
python visual_master.py analyze "input.mp4"
python visual_master.py build-luts --size 17
python visual_master.py selftest
python color_calibration_lab.py selftest
python outcome_learning.py refresh
python asset_license_governance.py audit

完整模式 A/B/C 與營運回填見 references/autopilot-modes.md；craft 導航見 references/craft-index.md；只在遇到具體問題時按導航讀一本。完整歷史與 antipattern 在 references/meta-lessons-canon.md，預設不載入。素材 schema、fallback、Token 與 usage 記憶見 references/asset-intelligence-hub.md。成片分類、命名、題材文案查證、已發佈內容再製與 SHA-256 去重規則見 references/publish-hub-and-remix.md。價值階梯、美元 overlay、運鏡、物件替換與真剪點的分層契約見 references/camera-transition-and-value-visualization.md。 MrBeast／影視颶風跨長短片效果能力對等、完成度證據與不可假稱 100% 的邊界見 references/benchmark-effect-parity.md。全專案控制面與相容策略見 ../../../AUTOPILOT_4LAYER.md；學習去重、衝突與晉升規則見 references/knowledge-lifecycle.md。 Quality-95、負面案例、素材疲勞與 Hao 人工審片見 references/quality-95-system.md。跨長短片的美術家族、十維量表與題材路由見 references/hao-aesthetic-standard.md。 MrBeast 資訊能量、影視颶風電影工藝、物件遮罩高光與自動化分級見 references/mrbeast-and-yingshi-benchmark.md。 MrBeast 字體／動畫／運鏡／Tracking／Roto／3D／VFX 的源頭分類、能力真實邊界與素材工坊順序見 references/mrbeast-production-source-map.md；機器執行以 knowledge/mrbeast_effect_source_map.json 為準。相機校準、pairwise 審美、成效證據、授權公開、缺口 B-roll、重混與冷歸檔見 references/calibration-learning-and-license.md。 AI 資產／提示詞／流程圖較多時的證據畫布、狀態機、動態與低 Token scene plan 見 references/ai-evidence-canvas.md。

7. 永久發佈與再製規則

M127：所有 QA 完成的成片只能由 publish_hub.py 進入 videos/_PUBLISH_HUB/READY，先分 shorts / longform / remix，每支片擁有獨立成片、publish.json 與可複製文案；禁止再建立散落的 _待發布Shorts 或 final_v2 資料夾。
M128：文案的勝負、感受與順序只取片內證據；產品、地點、功能、價格等外部資訊走 topic_research_catalog.json，超過 TTL 就標 RESEARCH_REQUIRED。戰鬥陀螺正版對正版只寫雙方名稱；對非官方仿製品必須揭露身份。
M129：已發佈單點片可回到原始素材重剪成新的集合敘事；禁止把已上字幕的 Shorts 直接串接。同區域／同旅程至少三站才列再製候選，並保留來源 content ID。
M130：重複媒體只有 SHA-256 完全一致才可處理。先建立權威本，再將副本改 hard link 或在發佈包驗證後退休舊路徑；原始拍攝素材永不因去重自動刪除，所有動作必須留下稽核報告。
M153：發布入口固定為 videos/_PUBLISH_HUB/START_HERE.md；READY 與 PUBLISHED 都只能從這裡導航。每包強制正好一支權威成片，publish.json 記錄 SHA-256 與 artifact_revision。同 content ID 新版若 SHA 不同，舊成片移入 _archive/publish-hub-retired/<UTC>/<content-id> 並寫稽核；若 SHA 相同只退休多餘 hard link。v2／FINAL／old／backup／初剪／draft 名稱禁止進發布包。原始素材、current 與發布證據不刪。
M162：任何「MrBeast 類效果」必須先查 knowledge/mrbeast_effect_source_map.json 分清 editorial、motion graphics、tracking、roto、3D、VFX、colour 與 sound；可重用單位是 editable rig／material／emitter／UI shell／source scene／SFX family，不是固定 PNG、ICON 或寫死文字。Tracking、遮罩、camera solve、occlusion、光線、最終文案、節奏與調色永遠逐鏡處理。先 clarity、單一概念與情緒，再尺度、刺激與 payoff；禁止用一直快剪、一直 Meme 冒充 MrBeast。物件光掃必須在 matte 內，美元粒子只能作金額 payoff overlay，真正 3D/VFX 需完整前提並在昂貴製作前先鎖 animatic／wireframe。每個素材家族先通過一個 motion test 與 Hao 審查才准批量擴張。

name

video-autopilot

description

Video Autopilot

0. Token Gate（任何任務第一步）

先產生固定大小、固定檔名的執行包：

python context_router.py route --mode build --format shorts --domain auto --topic "題目" --output-dir "工作目錄"

1. 片型路由

片型	format	一鍵流程	深讀來源（只在升級時）
教學長片 16:9	`longform`	`longform_maker/`	`references/hao-teaching-longform-method.md`
Shorts/Reels 9:16	`shorts`	`python shorts_autopilot.py scan N` → `build N`	`references/shorts-mastery-2026.md`
AI 短劇／漫劇 9:16（僅明確要求）	`ai_short_drama`	`python drama_autopilot.py run --topic "題目"`	`ai-short-drama` 的 production pipeline
vlog／字卡片	`vlog`	`capcut-agent-ops` Path A-E	`references/genre-editing-craft-2026.md`
訪談	`interview`	`interview_autopilot.py invite/plan/build`	`../interview-show/references/format-bible.md`

2. 永久護欄

M10/M34：先看高解析 frame audit，再寫字幕；未知數字、地點、菜名、戰績不猜。
M101：旁白先載 yt-script-style/style_profile.md；不把長片寫成 AI 說明書。
M115：原始素材唯讀；同片只原子更新 _out/current.mp4；版本留 metadata，不複製完整影片。
M116：題材先決定構圖語法；長短片共 token、不共裁切——題材差異要反映在構圖、材質、字型與鏡頭語法，不准同版式只換色。
M117：護欄硬、創意軟；上下文按需路由，不把記憶庫整本餵模型——新回饋先進偏好權重，跨影片仍成立的底線才升格 gate。
M118：素材是決策系統，不是資料夾；真來源優先、候選按需路由——依「真來源→語意 B-roll→題材 motion→字卡→clean hold」降級，不相關庫存片不得補 proof。
M119：字幕與文字效果分軌。Shorts 可由 caption_director.py 選擇性使用巨字與票券；長片逐句字幕維持 M68 白字黑底，但 Hook／轉折／Proof／Payoff 可走獨立巨型數字／關鍵字 overlay。指定為 premium hero 的固定插畫字只可使用經人眼審核的 Imagegen 素材；需要任意中英數字與逐幀 Tracking 時，改用通過 typography_catalog.jpg＋真片 contact sheet 人眼審核的 tracked_graphics.py profile。兩者都未核准時標記 imagegen_required 或 clean hold，不能用低品質程式字冒充 premium。這不是全域美術禁令：品牌字型感、原創 Logo、粗描邊、卡通貼紙與刻意廉價的綜藝感，均可依題材與層級使用。
效果不可遮人臉、產品、操作、字幕或 proof；真素材與現場聲先於裝飾。
機器通過不等於完成：全幀掃描圖、proof 對來源、字幕逐行仍須人眼確認。
M121：風格語言不等於侵權素材。可使用原創品牌字型感、Logo 式識別、粗描邊與卡通貼紙；只禁止未授權搬用第三方受保護檔案，不得把個人美術偏好誤寫成全域硬禁令。
M122：先把事件分成 camera move／edit transition／graphic transition／overlay，再命名手法。MrBeast 類美元價值階梯走「高速拉遠揭露→同方向 whip 物件替換→拉遠總覽→落點噴鈔」；美元粒子固定是 overlay，不得自動標成轉場。只有兩顆來源 shot 與實際剪點都有證據，才可宣稱 whip／match／occlusion cut。
M123：貼身金額／中英數字巨字與左上挑戰紀錄走 tracked_graphics.py，永遠分類為 overlay。Tracking 必須有真片、起始 frame、可信 initial_bbox 與數值證據；失追只准短 hold 後隱藏，不准猜路徑。Challenge Ledger 必須以 active/completed/upcoming 狀態更新，不能拿空白模板或網格字卡冒充紀錄。完整 spec 與 QA 讀 references/tracked-typography-and-challenge-ledger.md。
M124：交付採 Quality-95 雙層認證。quality_corpus.py 封鎖已知爛法，quality_95.py 計分；但機器綠不等於好看，未由 Hao 完成 review_loop.py 時間碼審片只能標 REVIEW，不得標 CERTIFIED_95。手機或電腦只是開啟審片頁的裝置。素材疲勞按最近 20 支與連續使用計算，不以 lifetime 次數永久封殺素材。完整契約讀 references/quality-95-system.md。
M125：戰鬥陀螺真偽是資料，不是每幕都要唸的裝飾。battle_matchup 同為 official 時，開場、Tracking、HUD 與發布文案只寫雙方陀螺名稱，禁止「正版／正版內戰／正版王牌戰」及底部名稱重複；只有 official 對 counterfeit 才清楚標示正版／盜版。BEYBLADE X 對戰倒數口號固定寫「3・2・1 Go Shoot！」（英文標準顯示可寫 3, 2, 1 Go Shoot!），「發射」只能當一般動作名詞，禁止寫成倒數口號「3・2・1 發射」。shorts_gate.py S-T／S-U 會 fail-closed。
M126：47 張使用者視覺參考已抽象成跨長短片的 Creator Aesthetic Standard。aesthetic_score.py 先按題材路由美術家族，Shorts 加重首幀／字體／時間動態，長片加重題材／主體整合／觀看耐久；review_loop.py 以十維人工評分，未達 90、任一維低於 3.5 或未完成評審均不得通過。機器只擋已知爛法，不能用測試綠燈冒充美感。完整規格讀。

3. Build 最短流程

context_router.py 建 packet，判 mode／format／domain。
掃素材：方向、解析度、幀率、音軌、GPS／個資、可用 hook 與 proof；asset_registry.py 從既有 index／manifest 建 virtual registry，禁止逐檔把整庫載進 prompt。如果 asset plan 連續三支回報同一語意缺口，先用 asset_workshop.py plan 建工坊 job；不得臨時塞不相關模板。
腳本與計畫：script_gate.gate(text)、plan_gate.gate_plan()。
視覺：write_visual_plan() 自動寫入 context budget、題材 style、47 圖 design_system_v6 recipe、證據制資訊事件、誠實 3D capability、能量波、caption_system 與 motion cues，並在同目錄原子更新 current_asset_plan.json（B-roll／BGM／SFX／motion／template 排名）。
建立：長片走 longform_maker/；直式走 shorts_autopilot.py；計畫含 tracked_value_label／challenge_ledger_hud 時先驗證 tracked_graphics.py spec 再 render；需要 GUI 才進 CapCut。
QA：片型 gate → delivery QA → Quality-95 負面回歸 → Hao 時間碼審片；任一 BLOCKED 就修，不交付，未審片只可標 REVIEW。
QA 綠後 storage_lifecycle.finalize_success()，只清白名單可重建中間檔。
publish_hub.py sync 將長片／短片放入 videos/_PUBLISH_HUB 的各自獨立發佈包；同磁碟使用 hard link，不複製成片。長片在此之前另跑 thumbnail_algorithm_score.py；沒有三個可測假設或仍為 REVISE 時，發佈狀態維持 review。
發佈後整包由 _PUBLISH_HUB/READY 移入 _PUBLISH_HUB/PUBLISHED，回填 video_log.md／channel_state.json，安排 D2／D7／D28。

交付總閘門：

delivery_qa.final_delivery_qa(
    video,
    voice=voice_path,
    ass=caption_path,
    sheets_dir=qa_dir,
    profile="teaching_longform",
)

video 之後一律使用關鍵字，避免靜默 BLOCKED。

4. Shorts 傻瓜流程

Hao 只需把素材丟進 _INBOX/直式-vertical-Shorts-Reels/<N>/ 後說「剪 N」：

python shorts_autopilot.py scan N
python shorts_autopilot.py build N

手機不在同一個 Wi‑Fi 時，從專案根目錄啟動臨時 HTTPS 審片；禁止再回覆本機檔案連結：

python scripts/hao_autopilot.py review remote-start "<N>/_out/_review"
python scripts/hao_autopilot.py review remote-status "<N>/_out/_review"
python scripts/hao_autopilot.py review remote-stop "<N>/_out/_review"

其他成片、單張生成圖或整批 taste board／素材資料夾走同一入口；相容媒體直接串流，不建立副本：

python scripts/hao_autopilot.py review deliver "<影片、圖片或資料夾>" --content-id "<id>" --bundle-dir "<既有工作目錄>/_review"

4.1 AI 短劇傻瓜流程

從 canonical workspace 或已同步的 Skill 執行：

python drama_autopilot.py run --topic "假廢物真強者，但每次亮牌都會失去一段記憶" --provider browser

5. 記憶怎麼學，才不會越學越大

新回饋用 knowledge_lifecycle.py record 入帳；scope + rule fingerprint 相同時只累加 support，不新增副本。
單支片主觀回饋 → 該題材／片型的 soft preference；三支以上重複、無衝突才自動 pinned。
與舊規則矛盾時兩邊都停止進 runtime，先界定題材／片型範圍，不用新回饋靜默覆蓋舊訓練。
涉及真實、安全、技術品質、容量、交付 → 寫進 gate＋self-test。
每次 packet 最多載 6 條 pinned rule；舊 optimization log/canon 只當 evidence/archive。
M120：任務精確的 format/domain 記憶先於全域 core；all 正規化為 *。Token 超限只從排序尾端裁，packet 必回報 selected/trimmed，禁止 pinned 規則靜默載不到。
新 lesson 必須同時說明：適用範圍、反例、優先級、驗證方式與可否覆寫。

6. 常用檢查

python ../../../scripts/hao_autopilot.py doctor --quick
python ../../../scripts/hao_autopilot.py knowledge
python ../../../scripts/hao_autopilot.py maintain --hash-duplicates
python context_router.py audit
python asset_registry.py audit
python asset_registry.py audit --full
python asset_workshop.py audit
python storage_lifecycle.py audit "../../../videos" --hash-duplicates
python publish_hub.py sync
python publish_hub.py audit
python system_health.py --quick
python system_health.py
python quality_corpus.py regression
python quality_95.py selftest
python project_quality_95.py --output-dir ../../../reports
python architecture_gate.py audit --output ../../../reports/ARCHITECTURE_GATE.json

Visual Master（M131–M134）

M131：審片人固定是 Hao；手機或電腦只是開啟 _review/review.html 的裝置。未由 Hao 完成時間碼與十維美感評分，一律只能標 REVIEW。
M132：調色順序固定為輸入色彩空間辨識 → 一級校正 → 單一創意 Look → 字幕／Logo／Tracking／動態素材 → grade_gate.py → Hao 審片。不得硬疊 LUT，也不得讓 LUT 污染字幕與圖形。
M133：visual_master.py 依長片、Shorts、Vlog、Podcast 與 AI／旅遊／美食／玩具等 domain 路由。一般強度約 0.25–0.35、題材上限 0.35–0.42、絕對上限 0.50；Log 未知 Input Transform 時 fail-closed，HLG/PQ 先正規化到 Rec.709 SDR。
M134：Hao 參考圖提煉出的美感標準是母標準；2026 趨勢只做題材提示，不成為每支片的固定皮膚。趨勢研究有 180 天 TTL，讀 knowledge/design_trend_radar.json，詳細色彩契約讀 references/color-science-and-visual-master.md。
M135：創意 LUT 前先走 color_calibration_lab.py。只有 exact camera ID＋已驗證 ColorChecker profile 能自動校正；未知機型、推測 profile、Log/HDR 不得亂套矩陣。
M136：跨鏡頭只產生有界 shot-match 建議；waveform／vectorscope、前後 A/B 與膚色／白平衡／層次仍由 Hao 審。不能以「更鮮」自動判新版較好。
M137：審美學習只收 Hao 的 pairwise A/B；feature 至少 5 次比較才進偏好摘要。單次修改只是一筆證據，不得升格全域規則。
M138：觀眾成效只比同平台、同 D2/D7/D28 視窗，至少 5 支才建 baseline；缺值不補 0、相關不冒充因果，而且不得用 Hao 喜好替代觀眾結果。
M139：資產公開採 fail-closed。授權或 provenance 不明就只隔離、不猜授權、不進社群包；私人臉部、使用者素材與 project-use-only 音樂永不公開匯出。
M140：documentary／interview／fitness／fashion filler 是語意 B-roll，不是轉場、開場或 proof；只有缺真素材且語意相符時才用。
M141：重混回原始素材建立新敘事，不串已燒字幕成片；冷歸檔預設只 preview，INBOX／READY／PUBLISHED 永不自動搬移或刪除。
M142：AI 文件／提示詞／流程／多工具解說可選 ai_evidence_canvas：成果先行，同一證據畫布內以卡片縮放與焦點標註維持空間記憶，操作與成片則由真素材全畫面接管。它是條件式呈現文法，不是黑網格固定開場；沒有三份以上真證據、只有逐步點擊或真人口播時不得啟用。完整規格讀 references/ai-evidence-canvas.md。

python visual_master.py plan --domain travel --format vlog
python visual_master.py analyze "input.mp4"
python visual_master.py build-luts --size 17
python visual_master.py selftest
python color_calibration_lab.py selftest
python outcome_learning.py refresh
python asset_license_governance.py audit

7. 永久發佈與再製規則

M127：所有 QA 完成的成片只能由 publish_hub.py 進入 videos/_PUBLISH_HUB/READY，先分 shorts / longform / remix，每支片擁有獨立成片、publish.json 與可複製文案；禁止再建立散落的 _待發布Shorts 或 final_v2 資料夾。
M128：文案的勝負、感受與順序只取片內證據；產品、地點、功能、價格等外部資訊走 topic_research_catalog.json，超過 TTL 就標 RESEARCH_REQUIRED。戰鬥陀螺正版對正版只寫雙方名稱；對非官方仿製品必須揭露身份。
M129：已發佈單點片可回到原始素材重剪成新的集合敘事；禁止把已上字幕的 Shorts 直接串接。同區域／同旅程至少三站才列再製候選，並保留來源 content ID。
M130：重複媒體只有 SHA-256 完全一致才可處理。先建立權威本，再將副本改 hard link 或在發佈包驗證後退休舊路徑；原始拍攝素材永不因去重自動刪除，所有動作必須留下稽核報告。
M153：發布入口固定為 videos/_PUBLISH_HUB/START_HERE.md；READY 與 PUBLISHED 都只能從這裡導航。每包強制正好一支權威成片，publish.json 記錄 SHA-256 與 artifact_revision。同 content ID 新版若 SHA 不同，舊成片移入 _archive/publish-hub-retired/<UTC>/<content-id> 並寫稽核；若 SHA 相同只退休多餘 hard link。v2／FINAL／old／backup／初剪／draft 名稱禁止進發布包。原始素材、current 與發布證據不刪。
M162：任何「MrBeast 類效果」必須先查 knowledge/mrbeast_effect_source_map.json 分清 editorial、motion graphics、tracking、roto、3D、VFX、colour 與 sound；可重用單位是 editable rig／material／emitter／UI shell／source scene／SFX family，不是固定 PNG、ICON 或寫死文字。Tracking、遮罩、camera solve、occlusion、光線、最終文案、節奏與調色永遠逐鏡處理。先 clarity、單一概念與情緒，再尺度、刺激與 payoff；禁止用一直快剪、一直 Meme 冒充 MrBeast。物件光掃必須在 matte 內，美元粒子只能作金額 payoff overlay，真正 3D/VFX 需完整前提並在昂貴製作前先鎖 animatic／wireframe。每個素材家族先通過一個 motion test 與 Hao 審查才准批量擴張。

references/hao-aesthetic-standard.md

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同仓库更多 Skills

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Video Autopilot

0. Token Gate（任何任務第一步）

1. 片型路由

2. 永久護欄

3. Build 最短流程

4. Shorts 傻瓜流程

4.1 AI 短劇傻瓜流程

5. 記憶怎麼學，才不會越學越大

6. 常用檢查

Visual Master（M131–M134）

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1. 片型路由

2. 永久護欄

3. Build 最短流程

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Visual Master（M131–M134）

7. 永久發佈與再製規則