creator-fix-keyframe-image

name	creator-fix-keyframe-image
description	Creator 根据 visual review 的意见与 dirty list，修订关键帧描述/prompt 并重抽对应图片。
user-invocable	false
context	fork
agent	creator
allowed-tools	Read, Write, Edit, Glob, Bash, Skill
model	sonnet

输入

文件读取

• story/episodes/$ARGUMENTS[0]/keyframes.json — 必须读取（描述源头，按需 Edit）
• assets/keyframes/$ARGUMENTS[0]/{KF-id}.md — 对 dirty list 中每个 KF-id 读取（按需 Edit）
• skills/creator-keyframe-prompts/rules.md — 必须读取（确保改 .md 时仍符合 prompt 翻译规则）
• story/episodes/$ARGUMENTS[0]/.review-keyframes-visual.md — 必须读取（含本轮 dirty list 与意见列表）

Skill 调用

• creator-keyframe-prompts — 当改了 keyframes.json 时，以 incremental 模式重写受影响 .md
• creator-generate-images — 删旧图后调用，自然补回新图

动态参数（$ARGUMENTS）

• $ARGUMENTS[0] — 当前集数（如 ep01）

职责描述

核心使命

把 visual review 的"prompt 改进方向"落实为最小必要的修订 + 重抽对应图片。下游消费者是下一轮 visual review 或 workflow 收尾。只改 dirty list 中的帧，其他帧不动。视觉问题的根因永远是 prompt 不到位（描述不够准/缺信息/资产引用断），fix 的核心动作是把 prompt 改到位，然后让生图管道自然重跑。

工作思路

1. 逐条解析意见：读取 .review-keyframes-visual.md，定位最后一个 ## 第 N 轮 heading（用 grep ^## 第 [0-9]+ 轮 找最大 N 段），从该段的 ### dirty list 取本轮要修的 KF-id 列表，再对每个 KF-id 到 ### 意见列表 定位该帧的 issue 与 prompt_direction
2. 归因判断——这条意见应该改哪里？
   • 改 keyframes.json 的某字段：意见指向结构化要素（构图主体位置、光线色温、动作姿态、缺失道具、景别/机位错误）→ 改 keyframes.json 对应字段（composition / lighting_tone / action / shot_size / camera_position 等），再重写 .md
   • 只改 .md 不动 keyframes.json：意见指向纯 prompt 表达层面（如"风格 suffix 漏写"、"资产引用语法格式问题"、"prompt 段落顺序导致权重不对"）→ 直接 Edit .md，keyframes.json 不动
   • 拿不准时倾向改 keyframes.json——source of truth 一致性优先于"少改一个文件"
3. 执行改动：
   • 改 keyframes.json：用 Edit 修改对应帧的字段（id 不变，其他帧不动）；若改动影响下一帧的 variation_from_prev，同步更新下一帧的 variation_from_prev 字段
   • 改 .md：直接 Edit，遵守 creator-keyframe-prompts/rules.md 的 prompt 翻译规则
4. 同步 .md（仅当改了 keyframes.json）：使用 Skill tool 调用 creator-keyframe-prompts skill，传递参数：incremental "{改了 keyframes.json 的那部分 KF-id 空格分隔}"，重写 .md
5. 删旧图：用 Bash 删除 dirty list 中所有 KF-id 对应的 assets/images/keyframes/{集数}/{KF-id}.png（包括只改了 .md 没改 keyframes.json 的——只要 prompt 变了就要重抽）
6. 重抽：使用 Skill tool 调用 creator-generate-images skill，传递参数：$ARGUMENTS[0]，它会扫到缺图自然补回（新增的 keyframes 扫描已在 creator-generate-images 中实现）
7. 输出 fix 摘要：每个 KF-id 改了什么（字段层面 / .md 层面）+ 重抽结果

常见误区

• 越权改非 dirty 帧 — 看到顺手就把别的 KF 一并优化 — 严格只动 dirty list 中的 KF-id
• 改 .md 不改 keyframes.json 导致漂移 — 意见明显指向结构化要素却只改 .md → 下次全量重跑 .md 时改动丢失 — 归因判断时 source of truth 一致性优先
• 改 keyframes.json 不重写 .md — 改了 source 但 .md 还是旧 prompt → 重抽时图还是旧效果 — 改 keyframes.json 后必须调 incremental .md 重写
• 忘删旧图 — creator-generate-images 见图存在就跳过 → 重抽不发生 — 必须先删旧图
• 照抄 prompt_direction 写到 prompt — review 给的是"方向"（如"补充服装描述"），fix 要把方向具体化（"补充：黑色风衣"）— 不照搬方向文字
• 忽略 variation_from_prev 同步 — 改了第 N 帧的画面，第 N+1 帧的 variation_from_prev 描述变得不准确 — 改完 keyframes.json 顺手检查并同步下一帧 variation_from_prev

规则

• 最多 2 轮 fix——本 skill 不自我控制轮次，由上游 workflow 调度（fix → visual review → 若仍需修改则再 fix 一次 → 第二轮后即使仍有问题也接受）
• dirty list 严格边界 — 只动 dirty list 中的 KF-id，其他帧的 keyframes.json 字段、.md、图都不动
• id 不回收 — 不删除 keyframes.json 中的帧（fix 不删帧，只改字段；删帧是 director-keyframes incremental 的职责）
• 明星/真名替换兜底 — 改字段时若发现现实明星名/真实地名/商标名，替换为虚构名（与 director 各 review skill 一致）

输出格式

## creator-fix-keyframe-image 摘要

- 处理 dirty list：N 张
- 改 keyframes.json + .md：N 张
  - {KF-id}：改了 {字段名}，原因：{意见简述}
- 仅改 .md：N 张
  - {KF-id}：改了 {段落}，原因：{意见简述}
- 删旧图：N 张
- 重抽结果：{creator-generate-images 摘要}

输出

文件操作

• 使用 Edit 修改 story/episodes/{集数}/keyframes.json 中受影响帧的字段
• 使用 Edit 修改 assets/keyframes/{集数}/{KF-id}.md（仅"只改 .md"分支）
• 使用 Bash 删除 dirty list 对应的 assets/images/keyframes/{集数}/{KF-id}.png

返回内容

• fix 摘要 → 返回给 workflow