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技能端到端测试：让 AI 按 target skill 的 Procedure 全流程跑一遍（模拟导演 + 机械扫描），逐阶段对照协议找问题，输出 E2E 报告喂给 skill-evolution。触发词：技能端到端测试/E2E 测试/跑一遍 skill/技能验收/全流程测试/测试技能。与 e2e-summary 的边界：e2e-summary 汇总代码测试结果；本 skill 是协议级 E2E（AI 执行创作流程 + 协议符合性检查）。
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技能进化复盘：从与用户的一轮/一段对话中学习用户风格（纠正信号/风格信号/新约定），生成风格档案，并对相关 skills 提出自主优化。触发词：技能进化/复盘技能/优化技能/学我风格/风格学习/技能复盘/这一轮学到了什么。与 retrospective 的边界：retro 是调参循环的 W 变量复盘；本 skill 是风格学习 + 技能自我进化。
中文名：原创剧本流。原创剧本流协议（原创入口，与 02 改编流并行）。触发词：原创剧本/概念到剧本/从零写剧本/原创短剧/原创概念/无原著改编/剧本流。概念直接到剧本，不经过小说：七阶段（种子→世界→人物→结构→载体→表演→余震）从概念长成可拍剧本，质量门 20 条 + 导演模式驱动。
小说理论评审：按《人物篇》《命运篇》《文学天演论》《故事天演论》标准诊断小说问题出在哪 + 文笔判断（现场八查）+ 天演打分（W 值）。触发词：小说评审/小说诊断/review 小说/看看这部小说/问题出在哪/理论评审/给这部小说打分/文笔怎么样/这段写得如何。三层扫描（人物/结构/结局）+ 文笔扫描（现场八查）+ 红黄牌分级 + 证据引用 + 天演评分（继承神之公式结构，判据接当前理论），每条结论可追溯到理论条目。
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | skill-e2e-test |
| lastUpdated | "2026-08-02T00:00:00.000Z" |
| description | 技能端到端测试：让 AI 按 target skill 的 Procedure 全流程跑一遍（模拟导演 + 机械扫描），逐阶段对照协议找问题，输出 E2E 报告喂给 skill-evolution。触发词：技能端到端测试/E2E 测试/跑一遍 skill/技能验收/全流程测试/测试技能。与 e2e-summary 的边界：e2e-summary 汇总代码测试结果；本 skill 是协议级 E2E（AI 执行创作流程 + 协议符合性检查）。 |
中文唤起：直接说「跑一遍 XX 技能的 E2E」「技能端到端测试」「验收一下 XX skill」即触发本 skill。
验收标准写在纸面上不算数——让 AI 按 Procedure 真跑一遍，跑到哪里断、哪里检查没过、哪里协议自相矛盾，问题自然显形。
E2E 不是代码测试（那是 e2e-summary/02 tests 的 validate-screenplay 干的事），是协议级测试：AI 扮演测试执行者 + 模拟导演，完整走一遍 target skill 的流程，每阶段对照该阶段的可判定检查与质量门验收，最后输出阶段矩阵与问题清单。
与 skill-evolution 的接口：E2E 报告 = 测试信号——发现的问题（协议缺口/检查失效/引用断链）作为信号输入 skill-evolution 的优化提案，修复后再跑一轮 E2E 验证（测试闭环）。
| 模式 | 范围 | 耗时 |
|---|---|---|
| smoke（快速） | 只跑关键阶段（种子期完整 + 后续每阶段抽样验收） | 短 |
| full（完整） | Procedure 全流程逐阶段跑 | 长 |
输入：target skill（novel-original-writing / novel-review / novel-to-screen-adaptation / video-prompt-adapter）+ 模式（smoke/full）
① 测试准备 → ② 流程执行（逐阶段）→ ③ 机械扫描 → ④ E2E 报告 → ⑤（可选）修复后重跑
frameworks/01-test-cases.md 定义的用例，fixtures/ 提供素材）State/Foundry/tasks/e2e-<skill名>-<YYYYMMDD>/——测试产出不落 skill 目录）AI 双角色：测试执行者（跑 target skill 的 Procedure）+ 模拟导演（按测试脚本回答，覆盖：正常通过路径 + 一次 [改:] 返修路径 + 一次选择框交互）。逐阶段执行、逐阶段验收：
阶段产物 → 对照该阶段可判定检查（target frameworks 末尾清单）→ 对照质量门 → 记录：通过/失败/警告 + 证据
模拟导演的默认回答在 01-test-cases.md 的用例脚本中预设——画像为刻薄、挑剔、高要求（拒绝第一稿、连环 [改:]、质疑判断依据、抓自相矛盾）。E2E 是压力测试：协议扛得住难缠导演，才算真过。
流程跑完后，对 target skill 做静态扫描（可命令化）：
scripts/validate-screenplay.js 跑剧本硬规则（机械可跑）## E2E 报告：<skill 名>（<模式>，<日期>）
### 阶段矩阵
| 阶段 | 状态 | 检查项 | 问题 |
|------|------|--------|------|
| A 种子期 | ✅/❌/⚠️ | … | … |
### 问题清单（按严重度）
位置 / 症状 / 违反条款 / 证据 / 修复建议
### 机械扫描结果
引用断链 / frontmatter / Files 表 / 协议字段
### 结论
skill 是否可发布 / 需修什么 / 是否重跑
报告写入测试工作目录；问题清单直接作为 skill-evolution 的信号（接口见 04-report.md §四）。
skill-evolution 应用修复后，重跑 E2E 验证修复（对照问题清单逐条验证，已修复的标记 resolved）。
skill-e2e-test/
SKILL.md # 本文件：五步流程/模式/接口
frameworks/
01-test-cases.md # 测试用例：每个 skill 的 E2E 场景（夹具+导演脚本+验收点）
02-execution.md # 执行协议：AI 双角色/逐阶段执行与验收规则
03-checks.md # 检查维度：机械扫描命令/协议检查/质量门
04-report.md # E2E 报告格式：阶段矩阵/问题清单/skill-evolution 接口
fixtures/
concept-e2e.md # 原创流测试概念（种子期夹具）
| target skill | 夹具 | 覆盖阶段 |
|---|---|---|
| novel-original-writing | fixtures/concept-e2e.md | A-G 七阶段 + 质量门 20 条 |
| novel-review | 02 tests/fixtures/渊光代码_第一章.md（复用，不复制） | 路由→四层扫描→评分→报告 |
| novel-to-screen-adaptation | 同上 | Phase 0-12（smoke 可跳过 5/8） |
| video-prompt-adapter | E2E 跑出的剧本片段 | 四件套 + Seedance 2.5 格式 |
测试工作目录与报告按输出位置协议（AskUserQuestion 问输出位置，默认 State/Foundry/tasks/e2e-<skill名>-<YYYYMMDD>/）；不写入 target skill 目录，不写入本 skill 目录（fixtures 是定义文件除外）。
[改:] 返修路径（返修协议是 skill 的核心路径，不测 = 假 E2E）❌ 只跑 happy path（全通过路径）——返修/选择框路径必须覆盖
❌ 阶段验收凭印象（无产物证据）
❌ 跳过机械扫描
❌ 问题不落条款（"结构层有问题"——哪条检查？）
❌ 把 E2E 结果当最终结论（报告是信号，修复+重跑才闭环）
❌ 测试污染：用真实用户项目当夹具