lecture-image-pack

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Turn a lecture transcript (逐字稿/讲稿) into a complete set of keynote-style 16:9 teaching infographics, then load them into TWO Markdown deliverables: a full illustrated-transcript document (each image followed by its verbatim narration paragraphs) and a minimal image-only document (one title + ordered images, nothing else) for direct downstream conversion. Trigger phrases: "课堂讲解图集", "图文讲解版+图片集", "逐字稿做成图集装进 Markdown", "lecture image pack", "/lecture-image-pack". "图文讲解版" alone triggers only when the request also carries 成套图片/图片集/逐字稿装填 semantics. Do NOT use for: full teaching decks or standalone/few PPT image pages (teaching-deck-builder), PPTX assembly (manuscript-to-ppt), article/tutorial illustration planning (text-illustration), single images, or prompt-only/placeholder output.

Lecture Image Pack（课堂讲解图集）

把讲座逐字稿转化为成套 keynote 风格教学信息图，并装填成双 Markdown 交付：

1. 图文讲解版：保持逐字稿章节结构，每张图后面跟对应的逐字稿原文段落（讲解词），供讲师对照讲解。
2. 极简图片集：只有文档主标题 + 按编号排序的图片，没有任何其他文字，方便用户直接转换（如转 PPT）。

图像生成分两档（见 §4）：高清档（正式交付默认）优先走 YouMind 并行（gpt-image-2 quality high，16:9 实测 2560×1440），点名 4K 或 YouMind 失败时走 ListenHub（3840×2160）；快速档（草稿/预览/兜底）走 gpt-image-2-router（route auto）。两档共享 router 的关键契约：原子落盘、固定文件名、manifest 溯源、失败分类、policy 拒绝即停、不外泄密钥。全部本地落盘；交付以 R2 化双 .r2.md 为主（见 §6/§8），zip 仅为可选附带。

撰写 prompt 前必须加载 references/prompt-patterns.md（五类视觉模式模板 + 四条精确性铁律的正反例）。生成前建议加载 ~/.claude/pitfalls/image-viz.md（中文幻觉 QA、批量生图拥塞等坑）。

工作流

1. Intake

• 通读全稿，识别章节结构、讲座时长与内容密度。
• 若稿内已有【图：编号-名称】类标记，作为切分参考但不照单全收——仍按"一图一概念"自主复核重划。
• 确认范围：全量（1 小时讲座约 25-40 张）或用户限定（前 N 张 / 某几章）。
• 工作区：~/Downloads/<slug>-<date>/，内含 images/、prompts/、PLAN-images.md、manifest。

2. 规划清单（PLAN-images.md）

图片规划表，每行：编号-名称 | 视觉模式 | 承载概念 | source span 锚点。

拆分原则（关键）：

• 每张图聚焦一个核心概念（高内聚低耦合）。
• 一页含多个独立案例 → 拆成多张；含多个层次/阶段 → 每层一张；说明文字过密 → 拆分降密度。
• 宁可多拆，不要堆砌。

source span 规则（审计依据）：

• 每图记录对应稿件的起止段落锚点；跨段图记录完整 span。
• 图文讲解版按章节顺序完整覆盖范围内全部原文段落，不删不改；一段可被多图共享（规划表注明）。

封面（可选，2026-06-12）：用户要求封面、或图片集明确将转 PPT 时，规划 00-封面：内容仅文档主标题原文（可拆两行排版），不得自造副标题、日期、作者署名；图文讲解版置于 H1 之后正文之前，图片集中为第一张图；封面进入 §7 两文档一致性审计，不占用正文段落 span（规划表 span 栏记 —）。

3. 撰写 prompts（每图一个 prompts/NN-名称.txt）

固定风格头（每条 prompt 开头）：

Professional keynote presentation slide for education with pure white background (#FFFFFF). Modern educational keynote with rounded cards, soft shadows, clean typography, technology blue (#2E5BFF) and knowledge green (#00A67E) accent colors.

四条精确性铁律（BLOCKING，违者重写 prompt）：

1. 边标注锁定：关系图每条边的标注文字必须逐条显式写出（Arrow from A to B: labeled "XXX"），禁止笼统"用箭头表达关系"；每条边标注必须符合逻辑（先自查：这条边的动词放在这对节点之间是否成立）。关系完整性同查：不遗漏逻辑上应有的连线。
2. 执行主体锁定：流程图/对比图每个节点"谁在做"必须显式指定（Node X: "动作" - executed by [cartoon robot / cartoon human] with [icon]），防止望文生义。
3. 人机角色准确：人与生成式 AI 对话 = 人对着电脑屏幕（屏幕上是对话界面）；AI Agent 自主做事、Agent 间协作 = 卡通机器人；Agent 不是"人拿工具"，是机器人本身在操作。
4. 标注归属与方向锁定（2026-06-12 双事故）：(a) 归属型标注禁止用跨版面连线表达——多个节点各配一条解读时，禁止"从各节点拉线连到旁侧解读列"（生图模型无法可靠路由跨版面连线，实测标注线会被捆到就近节点）。解读必须与节点标识绑定在同一视觉单元内（行首重复节点字符的 chip/图例行），且 prompt 必须显式写 NO connector lines and NO arrows between the [main diagram / loop / nodes] and the [explanation chips / legend column]。语义型关系边不受此限——仍按铁律 1 逐条命名 Arrow from A to B: labeled "..."（含非相邻节点的边），并接受 QA 起终点核验。(b) 前后/新旧对比数值必须同时锁定空间位置、箭头起止与颜色/字号角色：旧值较小灰色、新值较大绿色，位置按阅读方向排（旧左→新右，或旧下→新上），箭头显式写明"从旧值指向新值"；只写"向上箭头表示提升"而不锁位置即违例（实测模型会把新值排到视觉下位、箭头反指旧值，读成全面后退）。总原则：凡依赖细线、远距离连接、箭头方向承载关键语义处，必须转成"近邻绑定、显式标签、可 QA 的起终点"三件套，否则不得进入最终 prompt。

信息密度：每图 30-80 个中文字（不含标题），要点取逐字稿原文；不为留白删关键信息，用视觉结构组织信息。中文文字直接写入 prompt，生成后必须 QA（见 §5）。

4. 生成（双档路由）

完整 payload / 命令块 / 提取规则 / 失败降级链：见 references/generation-routes.md。执行生成步骤时加载。

两档路由（详见 reference）：

• 高清档（正式交付默认）：优先 YouMind 并行（"Create image" skill，skill+config payload，quality:"high" 16:9 → 2560×1440，并发 4 路起步）；点名 4K（3840×2160）或 YouMind 失败时 → ListenHub 串行。
• 快速档（草稿/预览/兜底）：gpt-image-2-router（route auto → 1600×900）。

两档共享 router 契约：原子落盘、固定文件名、manifest 溯源、失败分类、policy 拒绝即停、不外泄密钥。

档位与配额纪律（BLOCKING）：

• 高清档默认 YouMind 并行；仅用户点名 4K 才走 ListenHub。ListenHub 订阅余量小，单批 >20 张 4K 开跑前必须先向用户确认。
• 提取图片 URL 一律 toolName-agnostic（YouMind 工具块已 image_generate→generate_image，硬匹配旧名静默取不到图）。
• policy/content/safety 拒绝 → 降级链立即终止，改写表达或停下报告；其余 timeout/5xx/transport/quota/malformed → 重试不改写，YouMind 个别失败图 → ListenHub 补漏 → 快速档兜底。
• 交付报告必须写明所用路线、档位与张数。

5. 视觉 QA（每张必做，BLOCKING）

用当前可用的图像理解能力逐张核验（Claude Code 主进程直接 Read PNG；若执行框架无图像理解能力，把图交给可用视觉模型/Codex 读图审查）：

1. 中文文字无幻觉、无乱码、无错别字（重点查正文小字）。
2. 关系图每条边标注与 prompt 一致、连线完整。
3. 流程/对比图每个节点执行主体正确（人 vs 机器人）。
4. 标注线/箭头归属：若 prompt 禁止节点到说明列的 connector lines/arrows，必须确认图中没有此类线；若 prompt 指定了语义箭头或标注线，逐条核验起点、终点和标签落在指定元素上。缩图看不清归属时必须裁剪放大核验。
5. 对比方向：新旧值的位置、箭头方向、颜色与字号角色必须同时符合"旧→新"阅读直觉（旧值较小灰色，新值较大绿色，箭头从旧指向新）。出现箭头指向旧值、旧新位置反转、颜色/字号角色反转、或新值处于视觉下位形成后退感的，判不合格。
6. 单图密度过载 → 回到 §2 拆分重规划。

不合格图不得进入交付文档：重生成最多 2 轮；仍不合格则不交付最终版——剔除该图、停下向用户报告失败原因与候选方案（跳过 / 换视觉模式重画 / 调整范围），等用户决定后再出最终版。

6. 装填双文档

图片排版铁律（两文档通用，BLOCKING）：每个图片引用 ![...](...) 必须独占一行，且其后紧跟一个空行（图片行与下一行——无论是讲解词、标题还是下一张图——之间必须有一个空行）。原因：连续的 ![]() 行不空行会被 Markdown 解析器并入同一段落，下游转 PPT/渲染时图片会粘连或丢失分页。R2 化后此空行必须保留（见 §7 审计）。

<题>_图文讲解版.md：

• 保留逐字稿的章节标题层级；每图位置插 ![NN-名称](images/NN-名称.png)（独占一行，图片行后空一行），再紧跟按 source span 完整复制的原文段落。
• 范围内原文段落 100% 覆盖、不删改；被剔除的图照常装填讲解词（无图）。

<题>_图片集.md（极简就是极简）：

• 第一行 # <题>（图片集），之后按编号排序逐张插入 ![NN-名称](images/NN-名称.png)，每张图片独占一行、其后跟一个空行（图与图之间用单个空行分隔）。
• 禁止：章节标题、小标题、说明文字、分隔线 ---、任何多余内容（空行用于分隔图片，不算多余内容）。

R2 化（主交付形态，用户指定 2026-06-12）：本地相对路径版只是工作区中间产物；交付版必须用 md_images_to_r2.py（cloudflare-pages-deployer skill 的 scripts/）把两份文档的图片全部上传 R2 并重写为公网 URL，生成 <题>_图文讲解版.r2.md 与 <题>_图片集.r2.md——单文件自包含，打开即见图。先转图文版（上传全部图片），再转图片集（命中缓存零重传）。两次转换都必须读取脚本 stdout 的 JSON 统计并确认 failed == 0 且 skipped == 0（脚本在缺凭据/缺文件/上传失败时会宽容降级、保留原路径继续写出），统计记入交付报告。

7. 程序化审计（BLOCKING，交付前必过）

• 两文档图片引用集合一致且同序；引用文件全部存在且非空（脚本逐一 stat）。
• 图片集除 H1 与 ![](...) 行（和空行）外无任何内容（grep 校验 ^#{2,}、^---、裸文字行）。
• 图片行后空行（两文档 + 两 .r2.md 必过）：每个 ![...](...) 行的下一行必须为空行或文件结束——禁止图片行紧贴另一图片行/文字行（连续 ![]() 不空行会被并段，转 PPT 时粘连/丢分页）。校验（必须判 getline 返回值，否则末尾图片会误报）：awk '/^!\[.*\]\(.*\)$/{r=getline n; if(r>0 && n!~/^[[:space:]]*$/){print FILENAME": img not followed by blank: "$0; e++}} END{exit e>0}' <doc>，命中即 FAIL。
• 图文版对范围内原文段落覆盖率 100%（脚本比对稿件段落与文档内容）。
• R2 闸门（.r2.md 版必过）：①两份 .r2.md 的图片引用数及 alt/编号序列必须与本地基准 .md 完全一致（防转换跑错输入产出空集误通过）；②全部图片 URL 必须以配置的 R2 公网前缀（PUBLIC_URL）开头——任意第三方 https 不算 R2 化，本地路径残留更不行；③两文档 URL 集合与顺序一致；④全部 URL 并发 HEAD 校验 200 且 content-type: image/*。
• 审计 FAIL = 不交付，先修复。
• 交付后术语修订流程（用户更名/换术语时）：①改逐字稿出新版本（"分上下两个半场"这类特殊搭配逐个人工处理，防机械替换出病句）；②全面回扫：逐字稿、PLAN-images.md、prompts/、本地双 .md、双 .r2.md、图片文件名/alt/manifest——术语若出现在 NN-名称 里，必须同步改名并更新全部引用；③受影响图重画 + 视觉 QA；④重跑 R2 转换（failed/skipped==0）+ 本节全部闸门 + 新增"旧术语零残留"检查（grep 双 .r2.md）；⑤按 §8 重发，并明确告知旧交付包中哪些产物已过期。

8. 交付

• 主交付 = 两份 .r2.md 直接发 Telegram（自包含，无需打包）；中文 md 发送前加 UTF-8 BOM 防手机端乱码。
• 本地相对路径版若也交付，必须整目录 zip 打包（不能只发 md）；zip 超 50MB 按编号分卷并注明解压到同一目录。
• 报告：总张数、章节分布、路由统计（manifest 汇总）、QA 与重生成情况、剔除清单（如有）。