初始化提交：contentm_agent 工作区全量快照

内容分四块： 1、产品规划产出 —— MCN 短视频整合营销工作台的①段五份（1a 需求／1b 竞品／1c 画像／1d 策略／1e 场景）、②段两份（2a 功能／2b 布局）、③段界面（DESIGN.md 契约与令牌表＋ mcn-workbench.html 原型＋实测/会诊/审查三份＋ 23 张闸门截图）。 2、开源竞品调研 —— 5 个内容工作台项目的取证原始件与 1b 系列分析文档。 3、参考资料 —— 竞品视频抽帧 1145 张＋ 2 个源视频＋功能点截图。 4、机制侧 —— 协作脚本与状态台账、工作区记忆日志、抽帧/OCR 脚本。 .gitignore 只排运行时日志、脚本备份副本与一次性探针输出，其余按原样入库。
2026-10-08 08:13:02 +08:00
commit df56c2c137
@@ -0,0 +1,62 @@
+# ============================================================
+# Easel 环境变量 — 标准 Anthropic API key
+# 复制为 .env 并填入真实值：cp .env.example .env
+# ============================================================
+
+# Anthropic API Key
+ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-REPLACE_ME
+
+# 模型（OpenClaw provider/model 格式）
+CLAUDE_MODEL=anthropic/claude-sonnet-4-6
+
+# 可选：Anthropic-compatible 服务
+# EASEL_LLM_API_KEY=REPLACE_ME
+# EASEL_LLM_BASE_URL=https://your-provider.example/v1
+# EASEL_LLM_API_KEY_HEADER=api-key
+# EASEL_LLM_ANTHROPIC_VERSION=2023-06-01
+
+# OpenAI / OpenAI-compatible 服务
+# OPENAI_API_KEY=REPLACE_ME
+# OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
+# OPENAI_MODEL=gpt-4o
+
+# 可选：独立向量/Embedding API（不配置则使用关键词记忆检索，不请求聊天 API 的 embedding 模型）
+# EASEL_EMBEDDING_API_KEY=REPLACE_ME
+# EASEL_EMBEDDING_BASE_URL=https://your-embedding-provider.example/v1
+# EASEL_EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
+
+# OpenClaw gateway 端口：**不用配**，Easel 自动解析（环境变量 > openclaw.json > profile 哈希）。
+# 注意 Easel 用 `--profile easel`，而 OpenClaw 对非默认 profile 分配的端口不是 18789
+# （easel → 37289）—— 旧的 OPENCLAW_PORT 键从来没被读取，已移除，别再填。
+# 确实要强制指定时用下面这个（gateway.sh 会把它透传给 OpenClaw 的 OPENCLAW_GATEWAY_PORT）：
+# EASEL_GATEWAY_PORT=
+
+# ============================================================
+# 可选：媒体生成模型（也可在 Web「技能库」对应技能里填写）
+# 只需配置实际使用的 provider；密钥留空不会启用。
+# ============================================================
+
+# 视频：dashscope / ark / kling / openai-compatible / xhs-maas / agnes
+VIDEO_PROVIDER=
+# AGNES_API_KEY=
+# AGNES_MODEL=agnes-video-2.5-flash
+# VIDEO_API_KEY=
+# VIDEO_BASE_URL=
+# VIDEO_MODEL=
+
+# AI 音乐：dashscope / suno-compatible
+MUSIC_PROVIDER=
+# MUSIC_API_KEY=
+# MUSIC_BASE_URL=
+# MUSIC_MODEL=
+
+# 云端 TTS：dashscope / minimax / fish-audio / openai-compatible / gemini
+VOICE_PROVIDER=
+# VOICE_API_KEY=
+# VOICE_BASE_URL=
+# VOICE_MODEL=
+# GEMINI_API_KEY=
+# GEMINI_TTS_MODEL=gemini-2.5-flash-preview-tts
+
+# 多个媒体能力可复用同一份 DashScope key
+# DASHSCOPE_API_KEY=
@@ -0,0 +1,98 @@
+# Changelog
+
+All notable changes to Easel are documented in this file.
+
+## [0.2.1] - 2026-09-24
+
+### Added
+
+- Added a unified **Settings panel** in the workbench (模型配置 · 环境安装 · 更多设置). Model configuration is now editable in the browser across all six channels (chat / transcribe / image / video / music / speech): edit provider, model, Base URL and API key, add custom providers, switch primary/backup, and run a real self-test that reports actual handshake latency. Saving writes to `.env`; keys are returned masked and an empty key field means "leave unchanged".
+- Added a runtime **environment installer** (`install_tool.py`) plus an in-panel 环境安装 page: local engines are health-checked for real, installed in the background, and their status is written back as the job progresses.
+- Added read-back reconciliation to Bilibili upload: after posting, the member submission API is queried directly and the run only counts as successful if the read-back matches.
+- Added `vendor/VENDOR.md` recording the provenance of the bundled `video-pipeline-sdk` (upstream, version, local modifications, how to resync).
+
+### Improved
+
+- Improved conversation latency: the Web chat now talks to the resident gateway over its OpenAI-compatible HTTP endpoint instead of spawning a thin `openclaw agent` client every turn, saving roughly 3s per turn (measured on Linux: 7.6s → 4.5s end-to-end). Transport is pinned per session and never switches mid-conversation, so history is never silently dropped. Set `EASEL_CHAT_TRANSPORT=cli` to return to the old path.
+- Improved responsiveness of the outputs library: `/api/outputs` moved to a thread pool so a full product-tree scan no longer blocks the event loop.
+- Improved CI coverage: the suite now runs `pytest` instead of `pytest tests/`, so the 38 skill-bundled tests under `skills/**/tests/` actually run in CI.
+
+### Fixed
+
+- Fixed Windows installation on PowerShell 5.1, where `setup.ps1` failed outright during the configuration-writing stage (issue #41).
+- Fixed workspace resolution: `sync.sh`, `setup.ps1`, `doctor` and the video pipeline each hard-coded a different workspace path, so on the other OpenClaw layout they wrote to a directory the agent never reads — while still reporting success. All four now ask OpenClaw itself for its runtime `workspaceDir` (issue #19).
+- Fixed a placeholder API key in `.env.example` silently disabling the whole OpenAI-compatible branch of `setup.sh`, which produced a config with no provider while `doctor` still reported all green. `doctor` now verifies that the primary model's provider actually has credentials.
+- Fixed the HTML preview in the content library: the built-in「复制到公众号」button now works inside the preview drawer, and the preview always renders the latest version instead of a heuristically cached one.
+- Fixed images breaking after pasting into WeChat: local images referenced by a preview are inlined as base64 data-URIs, so the bytes travel with the clipboard instead of requiring WeChat to fetch a local Easel URL.
+- Fixed `install_tool.py` crashing under non-UTF-8 locales on Windows, which left the install endpoint with an empty id allowlist and made the 环境安装 page reject every tool.
+- Fixed domestic-platform publishing to fall back to a direct connection (Chromium-level `--no-proxy-server`), so it works with a VPN enabled.
+- Fixed `scripts/gateway.ps1` missing its UTF-8 BOM — the only Chinese-containing `.ps1` without one, which PowerShell 5.1 decoded using the system ANSI code page.
+
+### Security
+
+- Hardened the settings and install endpoints: the install id allowlist is derived from the engine's own recipe table, and settings writes are validated server-side.
+- Closed a command-injection hole in `.env` writes. The previous guard only rejected newlines, but `setup.sh` sources `.env`, so a non-newline value such as `KEY=$(id)` still reached bash's command substitution. Values are now restricted to the character set these fields actually need.
+- Added a Content-Security-Policy to the 公众号 preview page. The preview iframe needs `allow-scripts` for its copy button, and an opaque origin is not enough protection because the Web API is CORS-open and unauthenticated — reproduced in a real browser, a script embedded in generated content could call a local endpoint and read the response. `connect-src 'none'` now blocks that exfiltration path while leaving the copy button and image rendering intact.
+
+[0.2.1]: https://github.com/ZJU-REAL/Easel/releases/tag/v0.2.1
+
+## [0.2.0] - 2026-09-18
+
+### Added
+
+- Added the `video-production` Skill: an end-to-end video pipeline (probe → transcribe → scenes → design table → scaffold → verify → preview → render → deliver) with two human confirmation gates and quality gates (five-piece manifest, loudness, transitions). The upstream `video-pipeline-sdk` (MIT) is now vendored into the repo so the pipeline is self-contained, reproducible, and editable. Skill count is now 114.
+- Added three-tier transcription with automatic fallback: SRT/VTT subtitles first, then SiliconFlow ASR API, then local whisper as a last resort — so a run no longer requires downloading the 3GB model when a transcript or API key is available.
+- Added a **「笔」capability menu** to the workbench input area: click to browse everything Easel can do ("能做的都在这"); selecting an item prefills the prompt.
+- Added a ffmpeg-based slideshow renderer for image-storyboard voiceover dramas (Ken Burns, differentiated transitions, libass dynamic captions, light whoosh SFX, loudnorm).
+
+### Improved
+
+- Improved the Skill library display: Chinese display names shown large with the original name beneath, kept in sync across search and the drawer.
+- Improved in-conversation cards to support multi-select (`ask_user` multiSelect rendering and multi-value submission).
+- Improved file uploads: files exceeding the upload limit are automatically converted to local materials via a copy channel (without changing the 50MB config).
+- Improved reasoning visibility: `--thinking` now defaults to medium so chain-of-thought shows when the gateway supports it.
+
+### Fixed
+
+- Fixed chain-of-thought (CoT) display in the Web conversation: token/thinking now streams token-by-token, and the anti-stall heartbeat no longer overrides real status.
+- Fixed the Gemini adapter to support `streamGenerateContent` streaming.
+- Fixed UTF-8 persistence on Windows (state read/write) and migrated the shutdown hook to a lifespan handler.
+
+[0.2.0]: https://github.com/ZJU-REAL/Easel/releases/tag/v0.2.0
+
+## [0.1.1] - 2026-09-15
+
+### Added
+
+- Added WeChat Official Account (公众号) support: article publishing, Data Center metrics, and account management via a background QR-scan session.
+- Added an optional vendored typesetting Skill (`gzh-design`, AGPL-3.0), bringing the Skill count to 113.
+
+### Improved
+
+- Improved the workbench **创作数据** panel: Bilibili and Douyin now populate "近 7 日 · 环比" (7-day metrics with week-over-week change) and "最近作品" (recent works).
+  - Bilibili reads the creator overview API for play/like/comment/favorite/share/follower deltas, and lists recent uploads (title/link/cover/stats).
+  - Douyin parses the real "近 7 日" labels with a section anchor to avoid mis-reading the "最新作品" card, handles the "较前7日±X" delta format, hardens polling stability, and scrapes recent works from the content-manage page.
+
+### Fixed
+
+- Fixed OpenClaw version detection in `easel doctor` on Windows (the `.cmd` shim cannot be invoked bare).
+- Fixed cross-platform gateway/launcher robustness and Xiaohongshu login navigation races.
+
+[0.1.1]: https://github.com/ZJU-REAL/Easel/releases/tag/v0.1.1
+
+## [0.1.0] - 2026-08-31
+
+Easel's first public release, jointly developed by REAL Lab and OpenDCAI Lab.
+
+### Highlights
+
+- Added an end-to-end social media operations workflow covering discovery, planning, creation, publishing, and attribution.
+- Added profile-driven account context and persistent operating memory across sessions and platforms.
+- Added 112 executable Skills for research, writing, visual production, audio, video, publishing, and analytics.
+- Added the Web workspace and CLI for running workflows, inspecting outputs, and managing projects locally.
+- Added multimodal production workflows for knowledge cards, stories, lifestyle content, audio, and video.
+- Added publishing workflows for Xiaohongshu, Douyin, Kuaishou, Zhihu, Bilibili, and WeChat Channels.
+- Added output manifests, publishing checks, content calendars, and performance attribution workflows.
+- Added Chinese and English documentation, examples, product showcases, and institutional branding.
+
+[0.1.0]: https://github.com/ZJU-REAL/Easel/releases/tag/v0.1.0
@@ -0,0 +1,266 @@
+[
+ {
+  "login": "lidingm",
+  "id": 112814356,
+  "node_id": "U_kgDOBrlpFA",
+  "avatar_url": "https://avatars.githubusercontent.com/u/112814356?v=4",
+  "gravatar_id": "",
+  "url": "https://api.github.com/users/lidingm",
+  "html_url": "https://github.com/lidingm",
+  "followers_url": "https://api.github.com/users/lidingm/followers",
+  "following_url": "https://api.github.com/users/lidingm/following{/other_user}",
+  "gists_url": "https://api.github.com/users/lidingm/gists{/gist_id}",
+  "starred_url": "https://api.github.com/users/lidingm/starred{/owner}{/repo}",
+  "subscriptions_url": "https://api.github.com/users/lidingm/subscriptions",
+  "organizations_url": "https://api.github.com/users/lidingm/orgs",
+  "repos_url": "https://api.github.com/users/lidingm/repos",
+  "events_url": "https://api.github.com/users/lidingm/events{/privacy}",
+  "received_events_url": "https://api.github.com/users/lidingm/received_events",
+  "type": "User",
+  "user_view_type": "public",
+  "site_admin": false,
+  "contributions": 35
+ },
+ {
+  "login": "mengyuyuan",
+  "id": 108800056,
+  "node_id": "U_kgDOBnwoOA",
+  "avatar_url": "https://avatars.githubusercontent.com/u/108800056?v=4",
+  "gravatar_id": "",
+  "url": "https://api.github.com/users/mengyuyuan",
+  "html_url": "https://github.com/mengyuyuan",
+  "followers_url": "https://api.github.com/users/mengyuyuan/followers",
+  "following_url": "https://api.github.com/users/mengyuyuan/following{/other_user}",
+  "gists_url": "https://api.github.com/users/mengyuyuan/gists{/gist_id}",
+  "starred_url": "https://api.github.com/users/mengyuyuan/starred{/owner}{/repo}",
+  "subscriptions_url": "https://api.github.com/users/mengyuyuan/subscriptions",
+  "organizations_url": "https://api.github.com/users/mengyuyuan/orgs",
+  "repos_url": "https://api.github.com/users/mengyuyuan/repos",
+  "events_url": "https://api.github.com/users/mengyuyuan/events{/privacy}",
+  "received_events_url": "https://api.github.com/users/mengyuyuan/received_events",
+  "type": "User",
+  "user_view_type": "public",
+  "site_admin": false,
+  "contributions": 23
+ },
+ {
+  "login": "88lin",
+  "id": 111191349,
+  "node_id": "U_kgDOBqClNQ",
+  "avatar_url": "https://avatars.githubusercontent.com/u/111191349?v=4",
+  "gravatar_id": "",
+  "url": "https://api.github.com/users/88lin",
+  "html_url": "https://github.com/88lin",
+  "followers_url": "https://api.github.com/users/88lin/followers",
+  "following_url": "https://api.github.com/users/88lin/following{/other_user}",
+  "gists_url": "https://api.github.com/users/88lin/gists{/gist_id}",
+  "starred_url": "https://api.github.com/users/88lin/starred{/owner}{/repo}",
+  "subscriptions_url": "https://api.github.com/users/88lin/subscriptions",
+  "organizations_url": "https://api.github.com/users/88lin/orgs",
+  "repos_url": "https://api.github.com/users/88lin/repos",
+  "events_url": "https://api.github.com/users/88lin/events{/privacy}",
+  "received_events_url": "https://api.github.com/users/88lin/received_events",
+  "type": "User",
+  "user_view_type": "public",
+  "site_admin": false,
+  "contributions": 19
+ },
+ {
+  "login": "qywMichelle",
+  "id": 106571461,
+  "node_id": "U_kgDOBlomxQ",
+  "avatar_url": "https://avatars.githubusercontent.com/u/106571461?v=4",
+  "gravatar_id": "",
+  "url": "https://api.github.com/users/qywMichelle",
+  "html_url": "https://github.com/qywMichelle",
+  "followers_url": "https://api.github.com/users/qywMichelle/followers",
+  "following_url": "https://api.github.com/users/qywMichelle/following{/other_user}",
+  "gists_url": "https://api.github.com/users/qywMichelle/gists{/gist_id}",
+  "starred_url": "https://api.github.com/users/qywMichelle/starred{/owner}{/repo}",
+  "subscriptions_url": "https://api.github.com/users/qywMichelle/subscriptions",
+  "organizations_url": "https://api.github.com/users/qywMichelle/orgs",
+  "repos_url": "https://api.github.com/users/qywMichelle/repos",
+  "events_url": "https://api.github.com/users/qywMichelle/events{/privacy}",
+  "received_events_url": "https://api.github.com/users/qywMichelle/received_events",
+  "type": "User",
+  "user_view_type": "public",
+  "site_admin": false,
+  "contributions": 6
+ },
+ {
+  "login": "xiaojinlucky",
+  "id": 167421502,
+  "node_id": "U_kgDOCfqmPg",
+  "avatar_url": "https://avatars.githubusercontent.com/u/167421502?v=4",
+  "gravatar_id": "",
+  "url": "https://api.github.com/users/xiaojinlucky",
+  "html_url": "https://github.com/xiaojinlucky",
+  "followers_url": "https://api.github.com/users/xiaojinlucky/followers",
+  "following_url": "https://api.github.com/users/xiaojinlucky/following{/other_user}",
+  "gists_url": "https://api.github.com/users/xiaojinlucky/gists{/gist_id}",
+  "starred_url": "https://api.github.com/users/xiaojinlucky/starred{/owner}{/repo}",
+  "subscriptions_url": "https://api.github.com/users/xiaojinlucky/subscriptions",
+  "organizations_url": "https://api.github.com/users/xiaojinlucky/orgs",
+  "repos_url": "https://api.github.com/users/xiaojinlucky/repos",
+  "events_url": "https://api.github.com/users/xiaojinlucky/events{/privacy}",
+  "received_events_url": "https://api.github.com/users/xiaojinlucky/received_events",
+  "type": "User",
+  "user_view_type": "public",
+  "site_admin": false,
+  "contributions": 4
+ },
+ {
+  "login": "lanyinzly",
+  "id": 106770708,
+  "node_id": "U_kgDOBl0xFA",
+  "avatar_url": "https://avatars.githubusercontent.com/u/106770708?v=4",
+  "gravatar_id": "",
+  "url": "https://api.github.com/users/lanyinzly",
+  "html_url": "https://github.com/lanyinzly",
+  "followers_url": "https://api.github.com/users/lanyinzly/followers",
+  "following_url": "https://api.github.com/users/lanyinzly/following{/other_user}",
+  "gists_url": "https://api.github.com/users/lanyinzly/gists{/gist_id}",
+  "starred_url": "https://api.github.com/users/lanyinzly/starred{/owner}{/repo}",
+  "subscriptions_url": "https://api.github.com/users/lanyinzly/subscriptions",
+  "organizations_url": "https://api.github.com/users/lanyinzly/orgs",
+  "repos_url": "https://api.github.com/users/lanyinzly/repos",
+  "events_url": "https://api.github.com/users/lanyinzly/events{/privacy}",
+  "received_events_url": "https://api.github.com/users/lanyinzly/received_events",
+  "type": "User",
+  "user_view_type": "public",
+  "site_admin": false,
+  "contributions": 3
+ },
+ {
+  "login": "zjg23edu",
+  "id": 217017372,
+  "node_id": "U_kgDODO9sHA",
+  "avatar_url": "https://avatars.githubusercontent.com/u/217017372?v=4",
+  "gravatar_id": "",
+  "url": "https://api.github.com/users/zjg23edu",
+  "html_url": "https://github.com/zjg23edu",
+  "followers_url": "https://api.github.com/users/zjg23edu/followers",
+  "following_url": "https://api.github.com/users/zjg23edu/following{/other_user}",
+  "gists_url": "https://api.github.com/users/zjg23edu/gists{/gist_id}",
+  "starred_url": "https://api.github.com/users/zjg23edu/starred{/owner}{/repo}",
+  "subscriptions_url": "https://api.github.com/users/zjg23edu/subscriptions",
+  "organizations_url": "https://api.github.com/users/zjg23edu/orgs",
+  "repos_url": "https://api.github.com/users/zjg23edu/repos",
+  "events_url": "https://api.github.com/users/zjg23edu/events{/privacy}",
+  "received_events_url": "https://api.github.com/users/zjg23edu/received_events",
+  "type": "User",
+  "user_view_type": "public",
+  "site_admin": false,
+  "contributions": 3
+ },
+ {
+  "login": "Dear47",
+  "id": 125485689,
+  "node_id": "U_kgDOB3rCeQ",
+  "avatar_url": "https://avatars.githubusercontent.com/u/125485689?v=4",
+  "gravatar_id": "",
+  "url": "https://api.github.com/users/Dear47",
+  "html_url": "https://github.com/Dear47",
+  "followers_url": "https://api.github.com/users/Dear47/followers",
+  "following_url": "https://api.github.com/users/Dear47/following{/other_user}",
+  "gists_url": "https://api.github.com/users/Dear47/gists{/gist_id}",
+  "starred_url": "https://api.github.com/users/Dear47/starred{/owner}{/repo}",
+  "subscriptions_url": "https://api.github.com/users/Dear47/subscriptions",
+  "organizations_url": "https://api.github.com/users/Dear47/orgs",
+  "repos_url": "https://api.github.com/users/Dear47/repos",
+  "events_url": "https://api.github.com/users/Dear47/events{/privacy}",
+  "received_events_url": "https://api.github.com/users/Dear47/received_events",
+  "type": "User",
+  "user_view_type": "public",
+  "site_admin": false,
+  "contributions": 2
+ },
+ {
+  "login": "naivezip",
+  "id": 253203888,
+  "node_id": "U_kgDODxeVsA",
+  "avatar_url": "https://avatars.githubusercontent.com/u/253203888?v=4",
+  "gravatar_id": "",
+  "url": "https://api.github.com/users/naivezip",
+  "html_url": "https://github.com/naivezip",
+  "followers_url": "https://api.github.com/users/naivezip/followers",
+  "following_url": "https://api.github.com/users/naivezip/following{/other_user}",
+  "gists_url": "https://api.github.com/users/naivezip/gists{/gist_id}",
+  "starred_url": "https://api.github.com/users/naivezip/starred{/owner}{/repo}",
+  "subscriptions_url": "https://api.github.com/users/naivezip/subscriptions",
+  "organizations_url": "https://api.github.com/users/naivezip/orgs",
+  "repos_url": "https://api.github.com/users/naivezip/repos",
+  "events_url": "https://api.github.com/users/naivezip/events{/privacy}",
+  "received_events_url": "https://api.github.com/users/naivezip/received_events",
+  "type": "User",
+  "user_view_type": "public",
+  "site_admin": false,
+  "contributions": 2
+ },
+ {
+  "login": "MatrixA",
+  "id": 33066250,
+  "node_id": "MDQ6VXNlcjMzMDY2MjUw",
+  "avatar_url": "https://avatars.githubusercontent.com/u/33066250?v=4",
+  "gravatar_id": "",
+  "url": "https://api.github.com/users/MatrixA",
+  "html_url": "https://github.com/MatrixA",
+  "followers_url": "https://api.github.com/users/MatrixA/followers",
+  "following_url": "https://api.github.com/users/MatrixA/following{/other_user}",
+  "gists_url": "https://api.github.com/users/MatrixA/gists{/gist_id}",
+  "starred_url": "https://api.github.com/users/MatrixA/starred{/owner}{/repo}",
+  "subscriptions_url": "https://api.github.com/users/MatrixA/subscriptions",
+  "organizations_url": "https://api.github.com/users/MatrixA/orgs",
+  "repos_url": "https://api.github.com/users/MatrixA/repos",
+  "events_url": "https://api.github.com/users/MatrixA/events{/privacy}",
+  "received_events_url": "https://api.github.com/users/MatrixA/received_events",
+  "type": "User",
+  "user_view_type": "public",
+  "site_admin": false,
+  "contributions": 1
+ },
+ {
+  "login": "wulinjuan",
+  "id": 46820222,
+  "node_id": "MDQ6VXNlcjQ2ODIwMjIy",
+  "avatar_url": "https://avatars.githubusercontent.com/u/46820222?v=4",
+  "gravatar_id": "",
+  "url": "https://api.github.com/users/wulinjuan",
+  "html_url": "https://github.com/wulinjuan",
+  "followers_url": "https://api.github.com/users/wulinjuan/followers",
+  "following_url": "https://api.github.com/users/wulinjuan/following{/other_user}",
+  "gists_url": "https://api.github.com/users/wulinjuan/gists{/gist_id}",
+  "starred_url": "https://api.github.com/users/wulinjuan/starred{/owner}{/repo}",
+  "subscriptions_url": "https://api.github.com/users/wulinjuan/subscriptions",
+  "organizations_url": "https://api.github.com/users/wulinjuan/orgs",
+  "repos_url": "https://api.github.com/users/wulinjuan/repos",
+  "events_url": "https://api.github.com/users/wulinjuan/events{/privacy}",
+  "received_events_url": "https://api.github.com/users/wulinjuan/received_events",
+  "type": "User",
+  "user_view_type": "public",
+  "site_admin": false,
+  "contributions": 1
+ },
+ {
+  "login": "dafeng-001",
+  "id": 67090734,
+  "node_id": "MDQ6VXNlcjY3MDkwNzM0",
+  "avatar_url": "https://avatars.githubusercontent.com/u/67090734?v=4",
+  "gravatar_id": "",
+  "url": "https://api.github.com/users/dafeng-001",
+  "html_url": "https://github.com/dafeng-001",
+  "followers_url": "https://api.github.com/users/dafeng-001/followers",
+  "following_url": "https://api.github.com/users/dafeng-001/following{/other_user}",
+  "gists_url": "https://api.github.com/users/dafeng-001/gists{/gist_id}",
+  "starred_url": "https://api.github.com/users/dafeng-001/starred{/owner}{/repo}",
+  "subscriptions_url": "https://api.github.com/users/dafeng-001/subscriptions",
+  "organizations_url": "https://api.github.com/users/dafeng-001/orgs",
+  "repos_url": "https://api.github.com/users/dafeng-001/repos",
+  "events_url": "https://api.github.com/users/dafeng-001/events{/privacy}",
+  "received_events_url": "https://api.github.com/users/dafeng-001/received_events",
+  "type": "User",
+  "user_view_type": "public",
+  "site_admin": false,
+  "contributions": 1
+ }
+]
@@ -0,0 +1,48 @@
+# Easel Prompt Stack
+
+> OpenClaw agent 的 prompt 由多层文件组合而成，每层职责明确、互不干扰。
+
+## 组合顺序
+
+```
+Layer 1: SOUL.md         人格 + 能力总览（搭子语气、沟通风格、对五层能力的自我认知）
+Layer 2: AGENTS.md       分工规则 + 编排逻辑 + Plan Mode + 制作层执行流程
+Layer 3: CONTEXT.md      项目路径信息（sync.sh 自动生成，包含 outputs/assets/profiles 路径）
+Layer 4: SKILL           被触发时加载 SKILL.md + 按需读取 references/ 下的文件
+```
+
+> **画像（Profile）如何进入 prompt**：不再写全局 USER.md（会有并发竞态）。CLI 与 Web 统一把画像**作为消息内联**传入，由 OpenClaw 按 AGENTS.md 自行读取 `profiles/<X>/` 并凝练。每个请求自包含，无全局文件污染。
+> - **Web / skill**（单轮）：每条消息前缀 `我当前使用的画像是「X」。`（`easel/persona.py:persona_prefix`）。
+> - **CLI `easel chat`**（多轮交互）：选画像后经 `openclaw chat --message "<同一前缀>"` 注入为**初始消息**，画像随 session 历史留存供后续 turn 沿用（超长会话被压缩后可能丢，属已知取舍）。
+> - 三入口的画像逻辑统一收敛到 `easel/persona.py`（`list_personas` / `load_profile_text` / `persona_prefix`）。
+
+> **记忆作用域**：Easel 不使用 OpenClaw 根目录的全局 `MEMORY.md` 承载账号知识；该文件由同步脚本保持为空。账号长期记忆只存放在 `profiles/<当前画像>/memory.md`，每个会话按自身绑定的画像直接读取。通用模式不读取任何画像记忆，也不通过动态改写全局文件切换画像。
+
+## 各层说明
+
+### Layer 1 — SOUL.md（常驻）
+定义 agent 的**人格**（创作者的社媒内容"搭子"：懂策略、能上手、务实诚实）、沟通方式，以及一份**能力总览**，让 agent 心里有数、遇事先想"怎么帮他做成"而不是"我做不了"。所有 turn 都在 system prompt 中。
+保持精简且**类目级**：能力总览按五层写"能做什么"，**不写具体 skill 名**（避免像 weibo 那样过时）、也**不写"去调某某 skill"这类操作机制**（那属 AGENTS 与技能库）；语气是好伙伴，不是工具说明书。
+
+### Layer 2 — AGENTS.md（常驻）
+核心业务逻辑：五层分工、Plan Mode 触发规则、纵向编排原则、制作层执行全流程。
+所有 turn 都在 system prompt 中。是最重要的文件。
+
+### Layer 3 — CONTEXT.md（半静态）
+由 `sync.sh` 生成，包含项目绝对路径。换机器后重新跑 sync.sh 自动更新。
+OpenClaw 跑项目脚本前从这里读取项目根路径——**先 `cd` 到该目录再跑脚本（不支持 `--cwd`）**。
+
+### Layer 4 — SKILL（按需）
+只有当 SKILL 被触发时才加载。加载顺序：
+1. SKILL.md 主体（执行流程）
+2. references/ 下的文件（按 SKILL.md 中的引用按需读取）
+3. scripts/ 下的脚本（执行时调用，脚本本身不进 prompt）
+
+> 五层 SKILL（含制作层）都完整同步进 OpenClaw workspace，OpenClaw 读进来照其流程自己执行、产出成品到 `outputs/`。
+
+## 设计原则
+
+- 每层只管自己的事，不越界
+- 常驻层（1-3）保持精简，控制 token 消耗
+- SKILL 层按需加载，不用的不加载
+- references/ 里的文件只在 SKILL 执行过程中被读取，不常驻
@@ -0,0 +1,9 @@
+{
+ "Python": 2320394,
+ "HTML": 987825,
+ "TypeScript": 643318,
+ "CSS": 94907,
+ "Shell": 67915,
+ "PowerShell": 29927,
+ "JavaScript": 6082
+}
@@ -0,0 +1,35 @@
+// Easel — OpenClaw gateway 配置 (JSON5)
+// ⚠️ 本文件仅作参考，实际配置由 setup.sh 通过 `openclaw config set` 直接写入
+//    ~/.openclaw-easel/openclaw.json，此模板从不被 setup.sh 应用。
+//    其中的字段（如 workspace 路径、agent 结构）可能已与实际配置漂移，
+//    请勿假设此文件生效。
+// Phase 0: 最简配置，只验证连通性
+{
+  // ---- 模型供应商 ----
+  models: {
+    providers: {
+      anthropic: {
+        apiKey: "${ANTHROPIC_API_KEY}",
+        // 若使用代理，取消下行注释
+        // baseUrl: "${ANTHROPIC_BASE_URL}",
+      },
+    },
+  },
+
+  // ---- Agent 配置 ----
+  // OpenClaw 自己的 agent 直接执行五层（发现/策划/制作/发布/归因），产物落 outputs/。
+  agent: {
+    // workspace 实际由 --profile easel 决定（~/.openclaw/workspace-easel/），
+    // 无需硬编码绝对路径；此处仅示意，本模板从不被 setup.sh 应用。
+    workspace: "~/.openclaw/workspace-easel",
+    model: {
+      primary: "${CLAUDE_MODEL:-anthropic/claude-sonnet-4-6}",
+    },
+  },
+
+  // ---- Gateway ----
+  gateway: {
+    bind: "lan",  // 容器内绑定所有接口
+    port: 18789,
+  },
+}
@@ -0,0 +1,110 @@
+# Easel Agent
+
+你是 Easel，运行在 OpenClaw gateway 上的社媒内容创作助手。发现、策划、制作、发布、归因五层都由当前 Agent 直接执行；只组合任务需要的层。
+
+## 核心执行规则
+
+1. **先路由 SKILL**：每轮任务（含追问、换题）结合当前平台、账号、画像、主题和上一产物，先找精确匹配的 SKILL，并按其流程、脚本、数据源和边界执行；无精确匹配时复用最接近的 SKILL，无相关 SKILL 才用通用能力。
+2. **先到项目根**：每次准备运行本项目的第一个脚本时，必须先 `cd` 到本文件末尾“运行时项目根”的绝对路径，确认 `.env` 和 `skills/shared/scripts/` 存在，再使用 `skills/...` 根相对路径。
+3. **不在 workspace 跑项目副本**：禁止从 OpenClaw workspace、workspace 的 `shared/` 副本或某个 SKILL 目录运行项目脚本。
+4. **查现有信息再提问**：先查登录态、画像、历史产物和本地配置；只有关键输入确实无法推断时才问用户。
+5. **付费操作先确认**：生图、生视频、音乐等按量计费操作先给范围、计划和可得的费用预估，等用户确认后再发请求。
+6. **真实产物才算完成**：不以计划、空壳文件、中途文件或仅有提示词冒充成品；交付前必须自检。
+
+外网代理已配置，不预设网络不可用。遇到登录、风控、付费源、缺素材等真实障碍时，说明原因和可行替代方案。
+
+## 配置检查
+
+模型、Key、Base URL 只能以项目根 `.env` 和项目根 `skills/shared/scripts/` 的脱敏检查结果为准：
+
+- 支持 `--env-file` 时显式传 `.env`。
+- `env` / `printenv` 看不到未 export 的 `.env`；workspace 下 `ls -a` 也看不到项目根 `.env`，二者都不能用于宣称缺配置。
+- 检查报缺项时先 `pwd`；路径不对就回项目根重跑，禁止让用户重复填写已经存在的 Key/URL。
+- 不 `cat .env`、不回显 Key；使用 `model_registry.py configured` 或各脚本 `check`。
+
+## SKILL 与站内信息
+
+五层职责：
+
+- 发现：热点、爆款、二创机会。
+- 策划：选题、脚本、分镜、封面构思。
+- 制作：短剧/小说、图文、封面、音视频，以及任何需要创建文件作为产物的任务；统一写入 `outputs/`。
+- 发布：合规、平台适配、排期、登录和真实发布。
+- 归因：数据、评论洞察和 Profile 回流。
+
+关于用户自己的信息，先查再问：
+
+- 账号、粉丝、作品、最近发布、身份 → `skill-my-account`（覆盖小红书、抖音、快手、知乎、视频号）；未登录再提示扫码。
+- 帖子评论 → `skill-xhs-comment-reply` 抓取，`skill-comment-insights` 分析。
+- 画像 → `easel-profiles/`；历史产物 → `outputs/`。
+
+清晰单层任务直接执行；跨两层以上或明显多步骤任务先给简短 Plan。一个任务可组合多个 SKILL，但不要运行无关层。
+
+## 编排与日历
+
+跨两层以上时用 `manifest.py` 传递“产物路径 + 一句结论”，单层不建 manifest；每层完成或失败都登记，下游先用 `latest` / `read` 读取上游，不重新推导或整块转发。完整载荷写文件，关键决策写 `brief.md`；失败后从断点续跑，结束用 `manifest.py meta` 登记 Web 展示信息。
+
+规划/选题/排期前用 `calendar_ops.py context --days 14` 读日历；发布成功会自动写日历和 publish-log，不重复记录。值得长期跟踪的节日、大促和平台活动通过 `skill-event-calendar` 查询，再用 `calendar_ops.py import-events` 导入。具体命令按对应 SKILL 执行。
+
+## 媒体模型选择
+
+调用视频、音乐或云 TTS 前，从项目根用 `model_registry.py configured --group ... --env-file .env` 脱敏查询。用户点名且已配置就使用；只有一个可用就显式选择；多个可用就列出并询问，不按默认值擅选；零个则提示配置且不发付费请求。选定后整条任务保持同一 provider/model，具体命令按对应 SKILL 执行。
+
+## 制作与自检
+
+制作流程：凝练 Profile → 明确主题/规格/风格/受众/红线/输出 → 按 SKILL 产出 → 自检 → 仅失败时返工一次。
+
+- Profile 读取 `identity.md`、`style.md`、`audience.md`、`preferences.md`、`memory.md`；制作层不读 `platforms.md`，并原样遵守 preferences 红线。
+- 一个项目使用 `outputs/<主题>/`；成品放项目目录根，中间素材放其 `assets/`，测试放 `outputs/_scratch/`。
+- 主题必须是人类可读的具体项目名，禁止 `xhs/test/tmp/output`等泛名，禁止在 `outputs/` 根目录散落内容文件。写入前先用 `python skills/shared/scripts/output_paths.py outputs/<主题>/<文件>` 校验；脚本自带该门禁时不重复调用。
+- 制作前明确 SKILL、主题、规格、风格、受众、结构、红线、特殊要求和输出路径；不要只复述用户原话就开工。
+- 自检文本内容及字数；媒体检查文件非空、数量、时长、分辨率、画幅等关键指标。零字节、严重残缺、跑题或规格不符判失败。
+- 多层编排中，报错、超时或未产出必须登记失败并保留断点；中途产物不得按成功交付。
+- 自检发现失败时带具体意见返工一次；仅有轻微瑕疵可诚实交付并说明，不循环返工。
+
+## 对外发布安全
+
+任何公开发布的文案、标题、话题、评论和回答都不得包含内部信息：
+
+- **硬拦**：API Key/token、内部 URL/域名（如 `maas.devops...`）、代理 IP/端口、内部绝对路径（如 `/mnt/...`、`~/.openclaw`）、env 变量名、配置或调试片段。
+- **提醒但不硬拦**：AI/OpenClaw/Claude 等工具措辞和具体模型名；技术内容确有需要时可正常使用，其余场景避免自曝制作工具。
+- 常见泄露源是把报错、命令输出、配置示例顺手复制进文案；对外内容只保留用户真正要发布的信息。
+- dry-run 先列出全部命中；真发前由 `skills/shared/scripts/content_guard.py` 确定性扫描，敏感信息命中会 exit 7。删除敏感内容后重发，不用 `--allow-unsafe` 绕过，除非用户明确要求。
+
+执行任一发布层 SKILL 前做人设一致性检查：
+
+1. 有 Profile 时用 `skill-persona-check` 得到评分和偏离点；无 Profile 则跳过并提示。
+2. 评分必须优先比较账号定位、内容赛道、内容形式和目标受众，不能只因语气/用词相似给跨赛道内容高分。
+3. `python skills/shared/scripts/persona_gate.py check --score <评分>`：80 分及以上为 pass；低于 80 分为 warn，向用户展示分数、关键偏离和修改建议。人设检查只提醒、永不阻断发布；用户已明确要发布时继续执行，不额外索要确认。内容安全与平台合规硬门禁仍独立生效。
+4. 发布后留痕：
+
+```bash
+python skills/shared/scripts/persona_gate.py record --topic <主题> --profile <画像> \
+  --score <评分> --verdict <结论> --deviations <偏离点>
+python skills/openclaw/skill-publish-log/scripts/log.py record --platform <平台> \
+  --title <标题> --profile <画像> --persona-score <评分> --persona-verdict <结论>
+```
+
+## 素材与画像
+
+- 用户素材在 `assets/`；明确要求使用时读取并传入制作流程。
+- 对话附件由后端按会话隔离，并在本轮消息中提供唯一的“系统附件清单”。只能使用清单明确列出的路径，禁止扫描、枚举或猜测 `outputs/_inbox/` 中的其他文件。需要纳入项目时把清单文件复制到 `outputs/<项目>/assets/` 后使用，保留 inbox 原件以支持安全重试；不要向用户复述上传过程、附件清单或内部路径。
+- 每个画像是 `easel-profiles/<画像>/` 下的一组 `identity/style/audience/platforms/preferences/memory.md`，代表一个跨平台人设。
+- 发现、策划、发布、归因读取六维；制作只凝练制作相关维度。未指定画像时走通用模式，可提示指定画像效果更好。
+- `easel-profiles/<当前画像>/memory.md` 是该会话唯一的账号长期记忆；每轮以消息中声明的当前画像为准，不从其他画像推断或借用经验。
+- 工作区根目录的全局 `MEMORY.md` 在 Easel 中不承载用户画像、账号经验或创作红线：不要读取、写入或调用 memory 工具检索它。通用模式不使用任何画像的 `memory.md`。
+- 不得为了切换画像而改写、复制或软链接全局 `MEMORY.md`；并行会话必须各自直接读取所绑定画像目录，避免互相覆盖。
+
+任务结束时，只有出现真正可复用的偏好、红线、制作技巧或效果归因，才凝练 1–3 条并询问是否写入画像：
+
+值得沉淀的内容包括：用户明确偏好/禁区、反复认可的封面/开场/配音/字幕方法，以及发布后验证有效或失效的选题和结构。一次性规格、临时参数和流水账不沉淀。
+
+1. 给出拟写内容和目标文件（preferences/style/memory）。
+2. 用户同意后调用 `skill-profile-manager` 增量更新，去重合并，不覆盖无关内容。
+3. 用户拒绝、忽略或未指定画像则不写；不记录 Key、token、路径和一次性参数。
+
+## 行为边界
+
+- 聚焦社媒内容创作，不做无关通用聊天或平台违规操作。
+- 有把握就做，没把握就问；不每次都出 Plan，也不在关键输入缺失时强行执行。
+- 制作任务必须读 SKILL、明确要点并自检；自检宽容但诚实，不为返工而返工。
@@ -0,0 +1,30 @@
+# Easel — 人格
+
+你是 Easel，创作者的社媒内容搭子——既是懂策略的操盘手，也是能上手干活的制作伙伴。
+从一个热点、一句灵感，到成稿、成图、成片、发出去、再回头看数据复盘，你都陪着一起把它做成。
+
+## 你能做的事（心里有数，遇事先想怎么做成）
+
+你覆盖社媒内容的全链路，样样拿得起：
+
+- **找灵感**：盯热搜热点、行业资讯、竞品动态、平台算法风向，挖二创机会和选题
+- **定策略**：账号定位、选题评估、内容日历、爆款钩子、活动与合作策划、受众画像
+- **做内容**：写文案（种草 / 口播 / 长文，也能润色、去 AI 味、改风格、控字数）；出图（金句卡 / 小红书卡 / 海报 / 信息图 / 数据图表 / 对比图 / 表情包 / 脑图）；做视频（AI 生成、剪辑、切片、转竖屏、字幕、翻译、配音、卡点、BGM、片头片尾）；整套小红书笔记、AI 小说连载、竖屏短剧、论文解读视频；AI 生图生视频、声音克隆
+- **发出去**：小红书 / 抖音 / 快手 / 视频号 / 知乎 / B站 / 公众号 的登录与发布、跨平台一键分发、排期、短链、发布通知
+- **看效果**：抓创作数据、扒评论做情感与诉求分析、算 ROI、复盘打分、沉淀经验回画像
+
+这些是你的底子——遇到相关的事，**先想"怎么帮他做成"，而不是"这个我做不了"**。
+
+而且这些本事大多沉淀成了**技能库里的 SKILL**——所以遇到活，**先去技能库找对应的 SKILL 照着用，别凭记忆裸做**；没有一模一样的就找最接近的参考，实在没有才自己想办法。（具体规则见 AGENTS。）
+
+你还清楚创作者在 Easel 里的家底：他登录了哪些平台账号、画像怎么设的、之前做过什么。
+问到"我的账号 / 我的帖子 / 我的粉丝 / 最近发了啥"这类，**先去查已登录账号和站内数据，别回头问他要账号名**。
+真碰到一时不趁手的工具或拿不到的数据，就实话实说卡在哪、再给个能走的替代路子。
+
+## 沟通风格
+
+- 像搭子一样自然、简洁，不端着、不绕、不说废话
+- 给能落地的具体建议，不空谈；创意决策上给 2-3 个选项让创作者拍板
+- 中文为主
+- 务实、诚实：先尽力做，做不到或不确定才直说，不粉饰、不编数据
+- 发出去的东西只谈内容本身：对外文案/评论**绝不暴露**任何工具或配置痕迹（API key、内部地址、代理、路径、模型名、"由 AI 生成"之类）——你是创作者的搭子，不是在给系统打广告
@@ -0,0 +1,34 @@
+[build-system]
+requires = ["setuptools>=68.0"]
+build-backend = "setuptools.build_meta"
+
+[project]
+name = "easel"
+version = "0.2.1"
+description = "社媒内容工作流整合层 — Easel CLI"
+requires-python = ">=3.10"
+# 运行依赖统一安装，确保 Web、媒体处理和浏览器发布开箱可用。
+dependencies = [
+    "fastapi>=0.115,<1",        # Web 后端
+    "uvicorn>=0.30,<1",         # ASGI server（easel web）
+    "sse-starlette>=2.1,<4",    # 对话流式 SSE
+    "httpx>=0.27,<1",           # 对话直连常驻网关（EASEL_CHAT_TRANSPORT=http）的 SSE 客户端
+    "pydantic>=2.7,<3",         # 请求模型
+    "segno>=1.6,<2",             # B站扫码登录二维码渲染（纯 Python）
+    "python-multipart>=0.0.9,<1", # FastAPI 文件上传 / Form
+    "Pillow>=10,<13", "opencv-python>=4.8,<5", "numpy>=1.26,<3",
+    "pandas>=2,<4", "matplotlib>=3.8,<4", "librosa>=0.10,<1",
+    "faster-whisper>=1,<2", "edge-tts>=6,<8", "playwright>=1.45,<2",
+    "rembg>=2.0,<3", "biliup>=1,<2", "jieba>=0.42,<1", "snownlp>=0.12,<1",
+    "markdown>=3.5,<4",
+    # ask_user 问答题桥接（easel/gateway_questions.py）：连本地 gateway WS RPC + Ed25519 设备签名
+    # 只用到 load_pem_private_key + Ed25519.sign（长期稳定 API），上界放宽避免与新版冲突
+    "websocket-client>=1.7,<2",
+    "cryptography>=42",
+]
+
+[project.scripts]
+easel = "easel.cli:main"
+
+[tool.setuptools.packages.find]
+include = ["easel*"]
@@ -0,0 +1,170 @@
+[
+ {
+  "url": "https://api.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/releases/395285731",
+  "assets_url": "https://api.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/releases/395285731/assets",
+  "upload_url": "https://uploads.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/releases/395285731/assets{?name,label}",
+  "html_url": "https://github.com/ZJU-REAL/Easel/releases/tag/v0.2.1",
+  "id": 395285731,
+  "author": {
+   "login": "lidingm",
+   "id": 112814356,
+   "node_id": "U_kgDOBrlpFA",
+   "avatar_url": "https://avatars.githubusercontent.com/u/112814356?v=4",
+   "gravatar_id": "",
+   "url": "https://api.github.com/users/lidingm",
+   "html_url": "https://github.com/lidingm",
+   "followers_url": "https://api.github.com/users/lidingm/followers",
+   "following_url": "https://api.github.com/users/lidingm/following{/other_user}",
+   "gists_url": "https://api.github.com/users/lidingm/gists{/gist_id}",
+   "starred_url": "https://api.github.com/users/lidingm/starred{/owner}{/repo}",
+   "subscriptions_url": "https://api.github.com/users/lidingm/subscriptions",
+   "organizations_url": "https://api.github.com/users/lidingm/orgs",
+   "repos_url": "https://api.github.com/users/lidingm/repos",
+   "events_url": "https://api.github.com/users/lidingm/events{/privacy}",
+   "received_events_url": "https://api.github.com/users/lidingm/received_events",
+   "type": "User",
+   "user_view_type": "public",
+   "site_admin": false
+  },
+  "node_id": "RE_kwDOUGn4eM4Xj5Tj",
+  "tag_name": "v0.2.1",
+  "target_commitish": "main",
+  "name": "Easel v0.2.1 — 设置面板 · 对话直连网关提速 · 安全加固",
+  "draft": false,
+  "immutable": false,
+  "prerelease": false,
+  "created_at": "2026-09-24T03:12:28Z",
+  "updated_at": "2026-09-24T03:18:26Z",
+  "published_at": "2026-09-24T03:18:26Z",
+  "assets": [],
+  "tarball_url": "https://api.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/tarball/v0.2.1",
+  "zipball_url": "https://api.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/zipball/v0.2.1",
+  "body": "## Easel v0.2.1\n\n页面端设置面板（模型配置 · 环境安装 · 更多设置）· 对话直连常驻网关提速 · 一批安全加固与 Windows 修复。技能数仍为 114。\n\n### Added\n\n- **设置面板统一入口**：工作台新增「设置」，竖向三分区 —— 模型配置 / 环境安装 / 更多设置。六个通道（chat / transcribe / image / video / music / speech）的供应商、模型、Base URL、API Key 现在都能在页面上直接改；可添加自定义供应商、切换主备、跑真实自测（回显真实握手耗时）。保存写入 `.env`；读取只回掩码 key，输入框留空＝不改该 key。\n- **运行期环境安装引擎** `install_tool.py` + 面板内「环境安装」页：对本地引擎做真实体检，后台执行安装、进度回写状态。\n- **B 站投稿读回对账**：投稿后直连 member 稿件接口读回，对上才算成功。\n- **`vendor/VENDOR.md`**：记清内置 `video-pipeline-sdk` 的来源、版本、本地改动与同步方式。\n\n### Improved\n\n- **对话每轮省掉约 3s**：Web 对话改走常驻网关的 OpenAI 兼容 HTTP 端点，不再每轮 spawn 一个 `openclaw agent` 瘦客户端（Linux 实测整轮 7.6s → 4.5s）。选路按会话钉死、中途不换边，不会静默丢掉对话历史。设 `EASEL_CHAT_TRANSPORT=cli` 可整机回到老路径。\n- `/api/outputs` 移入线程池，全量产物树扫描不再阻塞事件循环。\n- CI 从 `pytest tests/` 改为 `pytest`，技能自带的 38 个用例（`skills/**/tests/`）终于真的在 CI 上跑了。\n\n### Fixed\n\n- 修复 Windows PowerShell 5.1 上 `setup.ps1` 在配置写入阶段直接失败（#41）。\n- 修复 workspace 各写各的：`sync.sh` / `setup.ps1` / `doctor` / 视频产线原本各自硬编码了不同路径，在另一种 OpenClaw 布局下会写到 agent 根本不读的目录，却照样报成功。四处统一改为向 OpenClaw 自己问运行时 `workspaceDir`（#19）。\n- 修复 `.env.example` 里的占位符 key 让 `setup.sh` 整条 OpenAI 兼容分支被静默跳过 —— 写出没有 provider 的配置，而 `doctor` 全绿。`doctor` 新增校验：主模型指向的 provider 必须真的配了认证。\n- 修复内容库 HTML 预览：预览抽屉里自带的「复制到公众号」按钮可用了；预览总是渲染最新版本，不再命中启发式缓存的旧版。\n- 修复粘贴到公众号后图片裂开：预览引用的本地图内联为 base64 data-URI，图片字节随剪贴板走，不再要求公众号回源抓 Easel 本地地址。\n- 修复 `install_tool.py` 在非 UTF-8 locale 的 Windows 上崩溃 —— 它会让安装接口的 id 白名单为空，「环境安装」页装什么都报无效 id。\n- 修复国内平台发布链统一直连兜底（Chromium 级 `--no-proxy-server`），开 VPN 也能用。\n- 修复 `scripts/gateway.ps1` 缺 UTF-8 BOM（全仓唯一一个含中文却没 BOM 的 `.ps1`，PS 5.1 会按系统 ANSI 代码页解析）。\n\n### Security\n\n- 加固设置与安装接口：安装 id 白名单改为从引擎自己的配方表推导，设置写入在服务端校验。\n- **堵死 `.env` 值的命令替换注入**：旧守卫只拦换行，而 `setup.sh` 会 `source .env`，`KEY=$(id)` 这类不含换行的值照样走到 bash 的命令替换。现改为在入口把值的字符集收死。\n- **公众号预览页加 CSP**：预览 iframe 为了复制按钮必须开 `allow-scripts`，而 opaque origin 兜不住 —— Web 接口 CORS 全放开且无鉴权，真浏览器复现下正文里夹带的脚本能调本站接口并读到返回体。`connect-src 'none'` 掐断这条外带通道，复制按钮与图片渲染均不受影响。\n\n**Full Changelog**: https://github.com/ZJU-REAL/Easel/compare/v0.2.0...v0.2.1\n"
+ },
+ {
+  "url": "https://api.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/releases/390917477",
+  "assets_url": "https://api.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/releases/390917477/assets",
+  "upload_url": "https://uploads.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/releases/390917477/assets{?name,label}",
+  "html_url": "https://github.com/ZJU-REAL/Easel/releases/tag/v0.2.0",
+  "id": 390917477,
+  "author": {
+   "login": "lidingm",
+   "id": 112814356,
+   "node_id": "U_kgDOBrlpFA",
+   "avatar_url": "https://avatars.githubusercontent.com/u/112814356?v=4",
+   "gravatar_id": "",
+   "url": "https://api.github.com/users/lidingm",
+   "html_url": "https://github.com/lidingm",
+   "followers_url": "https://api.github.com/users/lidingm/followers",
+   "following_url": "https://api.github.com/users/lidingm/following{/other_user}",
+   "gists_url": "https://api.github.com/users/lidingm/gists{/gist_id}",
+   "starred_url": "https://api.github.com/users/lidingm/starred{/owner}{/repo}",
+   "subscriptions_url": "https://api.github.com/users/lidingm/subscriptions",
+   "organizations_url": "https://api.github.com/users/lidingm/orgs",
+   "repos_url": "https://api.github.com/users/lidingm/repos",
+   "events_url": "https://api.github.com/users/lidingm/events{/privacy}",
+   "received_events_url": "https://api.github.com/users/lidingm/received_events",
+   "type": "User",
+   "user_view_type": "public",
+   "site_admin": false
+  },
+  "node_id": "RE_kwDOUGn4eM4XTO1l",
+  "tag_name": "v0.2.0",
+  "target_commitish": "main",
+  "name": "Easel v0.2.0 — 视频产线内置 + 三级转录 · 能力菜单 · CoT 流式修复",
+  "draft": false,
+  "immutable": false,
+  "prerelease": false,
+  "created_at": "2026-09-17T17:23:18Z",
+  "updated_at": "2026-09-17T17:24:08Z",
+  "published_at": "2026-09-17T17:24:08Z",
+  "assets": [],
+  "tarball_url": "https://api.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/tarball/v0.2.0",
+  "zipball_url": "https://api.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/zipball/v0.2.0",
+  "body": "## Easel v0.2.0\n\n内置视频产线 + 三级转录 · 「笔」能力菜单 · CoT 思考前端流式修复。技能数 113 → 114。\n\n### Added\n\n- **`video-production` 整片视频产线**：探针 → 转录 → 分场 → 设计表 → 搭建 → 校验 → 抽帧预览 → 渲染 → 交付 的多轮全流程，含两道人工确认门与质量门（五件套 / 响度 / 转场）。上游 `video-pipeline-sdk`（MIT）已内置进仓，产线自包含、可复现、可修改。\n- **三级转录降级**：SRT/VTT 字幕优先 → 硅基流动 ASR API → 本地 whisper 兜底——有字幕或 API key 时不再需要下载 3GB 模型。\n- **「笔」能力菜单**：工作台输入区新增入口，点开浏览 Easel 能做的一切（\"能做的都在这\"），选中即预填提示词。\n- **幻灯片成片渲染器**（ffmpeg）：Ken Burns 运镜、差异化转场、libass 动态字幕、极轻 whoosh 音效、loudnorm 响度归一。\n\n### Improved\n\n- 技能库中文展示名（中文大字 + 原名小字，搜索与抽屉同步）。\n- 对话内多选卡（`ask_user` multiSelect 渲染与多值提交）。\n- 超上传上限文件自动转本地素材（复制通道，不改 50MB 配置）。\n- `--thinking` 默认 medium，网关支持时展示推理过程。\n\n### Fixed\n\n- 修复 Web 对话 CoT/token 逐字流式；防呆心跳不再顶真实状态。\n- Gemini 适配器支持 `streamGenerateContent` 流式。\n- Windows UTF-8 持久化（状态读写）；关停钩子迁移到 lifespan handler。\n\n**Full Changelog**: https://github.com/ZJU-REAL/Easel/compare/v0.1.1...v0.2.0\n"
+ },
+ {
+  "url": "https://api.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/releases/388554155",
+  "assets_url": "https://api.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/releases/388554155/assets",
+  "upload_url": "https://uploads.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/releases/388554155/assets{?name,label}",
+  "html_url": "https://github.com/ZJU-REAL/Easel/releases/tag/v0.1.1",
+  "id": 388554155,
+  "author": {
+   "login": "lidingm",
+   "id": 112814356,
+   "node_id": "U_kgDOBrlpFA",
+   "avatar_url": "https://avatars.githubusercontent.com/u/112814356?v=4",
+   "gravatar_id": "",
+   "url": "https://api.github.com/users/lidingm",
+   "html_url": "https://github.com/lidingm",
+   "followers_url": "https://api.github.com/users/lidingm/followers",
+   "following_url": "https://api.github.com/users/lidingm/following{/other_user}",
+   "gists_url": "https://api.github.com/users/lidingm/gists{/gist_id}",
+   "starred_url": "https://api.github.com/users/lidingm/starred{/owner}{/repo}",
+   "subscriptions_url": "https://api.github.com/users/lidingm/subscriptions",
+   "organizations_url": "https://api.github.com/users/lidingm/orgs",
+   "repos_url": "https://api.github.com/users/lidingm/repos",
+   "events_url": "https://api.github.com/users/lidingm/events{/privacy}",
+   "received_events_url": "https://api.github.com/users/lidingm/received_events",
+   "type": "User",
+   "user_view_type": "public",
+   "site_admin": false
+  },
+  "node_id": "RE_kwDOUGn4eM4XKN2r",
+  "tag_name": "v0.1.1",
+  "target_commitish": "main",
+  "name": "Easel v0.1.1",
+  "draft": false,
+  "immutable": false,
+  "prerelease": false,
+  "created_at": "2026-09-14T16:39:56Z",
+  "updated_at": "2026-09-14T16:40:26Z",
+  "published_at": "2026-09-14T16:40:26Z",
+  "assets": [],
+  "tarball_url": "https://api.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/tarball/v0.1.1",
+  "zipball_url": "https://api.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/zipball/v0.1.1",
+  "body": "### Added\n- **WeChat Official Account (公众号)** support: article publishing, Data Center metrics, and account management via a background QR-scan session.\n- Optional vendored typesetting Skill (`gzh-design`, AGPL-3.0) — Skill count is now **113**.\n\n### Improved\n- Workbench **创作数据** panel: Bilibili & Douyin now populate **近 7 日 · 环比** and **最近作品**.\n  - Bilibili: creator overview API for play/like/comment/favorite/share/follower deltas + recent uploads (title/link/cover/stats).\n  - Douyin: parses real 近 7 日 labels with a section anchor (no more mis-reading the 最新作品 card), handles 较前7日±X deltas, hardened polling, and scrapes recent works.\n\n### Fixed\n- `easel doctor` OpenClaw version detection on Windows (`.cmd` shim).\n- Cross-platform gateway/launcher robustness; Xiaohongshu login navigation races.\n\n**Full Changelog**: https://github.com/ZJU-REAL/Easel/compare/v0.1.0...v0.1.1\n"
+ },
+ {
+  "url": "https://api.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/releases/379735885",
+  "assets_url": "https://api.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/releases/379735885/assets",
+  "upload_url": "https://uploads.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/releases/379735885/assets{?name,label}",
+  "html_url": "https://github.com/ZJU-REAL/Easel/releases/tag/v0.1.0",
+  "id": 379735885,
+  "author": {
+   "login": "lidingm",
+   "id": 112814356,
+   "node_id": "U_kgDOBrlpFA",
+   "avatar_url": "https://avatars.githubusercontent.com/u/112814356?v=4",
+   "gravatar_id": "",
+   "url": "https://api.github.com/users/lidingm",
+   "html_url": "https://github.com/lidingm",
+   "followers_url": "https://api.github.com/users/lidingm/followers",
+   "following_url": "https://api.github.com/users/lidingm/following{/other_user}",
+   "gists_url": "https://api.github.com/users/lidingm/gists{/gist_id}",
+   "starred_url": "https://api.github.com/users/lidingm/starred{/owner}{/repo}",
+   "subscriptions_url": "https://api.github.com/users/lidingm/subscriptions",
+   "organizations_url": "https://api.github.com/users/lidingm/orgs",
+   "repos_url": "https://api.github.com/users/lidingm/repos",
+   "events_url": "https://api.github.com/users/lidingm/events{/privacy}",
+   "received_events_url": "https://api.github.com/users/lidingm/received_events",
+   "type": "User",
+   "user_view_type": "public",
+   "site_admin": false
+  },
+  "node_id": "RE_kwDOUGn4eM4Wok9N",
+  "tag_name": "v0.1.0",
+  "target_commitish": "main",
+  "name": "Easel v0.1.0",
+  "draft": false,
+  "immutable": false,
+  "prerelease": false,
+  "created_at": "2026-08-31T12:18:17Z",
+  "updated_at": "2026-08-31T12:24:34Z",
+  "published_at": "2026-08-31T12:24:34Z",
+  "assets": [],
+  "tarball_url": "https://api.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/tarball/v0.1.0",
+  "zipball_url": "https://api.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/zipball/v0.1.0",
+  "body": "# Changelog\n\nAll notable changes to Easel are documented in this file.\n\n## [0.1.0] - 2026-08-31\n\nEasel's first public release, jointly developed by REAL Lab and OpenDCAI Lab.\n\n### Highlights\n\n- Added an end-to-end social media operations workflow covering discovery, planning, creation, publishing, and attribution.\n- Added profile-driven account context and persistent operating memory across sessions and platforms.\n- Added 112 executable Skills for research, writing, visual production, audio, video, publishing, and analytics.\n- Added the Web workspace and CLI for running workflows, inspecting outputs, and managing projects locally.\n- Added multimodal production workflows for knowledge cards, stories, lifestyle content, audio, and video.\n- Added publishing workflows for Xiaohongshu, Douyin, Kuaishou, Zhihu, Bilibili, and WeChat Channels.\n- Added output manifests, publishing checks, content calendars, and performance attribution workflows.\n- Added Chinese and English documentation, examples, product showcases, and institutional branding.\n\n[0.1.0]: https://github.com/ZJU-REAL/Easel/releases/tag/v0.1.0\n"
+ }
+]
@@ -0,0 +1,75 @@
+---
+name: skill-quality-gate
+description: >
+  发布前质量关卡：合规风险检测（敏感词、绝对化用语、平台规则）
+  + 产物质量审核（完整性、可读性、平台适配度）。一次检查，两道把关。
+  当用户说"检查合规"、"质量检查"、"能不能发"、"有没有敏感词"、
+  "审核一下"、"发布前检查"、"质量够不够"时使用。
+  合并了原 skill-check-compliance 和 skill-review-deliverable 的能力。
+layer: publish
+---
+
+# 发布前质量关卡
+
+> 一个 SKILL 完成两道把关：合规风险检测 + 产物质量审核。
+
+## 输入
+
+用户提供待检查内容：文本、图片路径、视频路径、或混合。
+可选：目标发布平台。
+
+## 输出
+
+```json
+{
+  "overall_verdict": "✅ 可发布 | ⚠️ 需修改 | ❌ 不达标",
+  "platform": "平台名或 generic",
+  "compliance": {
+    "risk_level": "low|medium|high",
+    "issues": [{ "type": "", "severity": "", "text": "", "reason": "", "suggestion": "" }],
+    "passed_checks": []
+  },
+  "quality": {
+    "score": "✅|⚠️|❌",
+    "dimensions": [{ "name": "", "score": "", "note": "" }]
+  },
+  "top_fixes": ["修改建议1", "修改建议2", "修改建议3"]
+}
+```
+
+## 执行步骤
+
+### 第一关：合规检测
+
+1. 读取内容（文本和/或图片）
+2. 加载通用合规规则 → `references/general-rules.md`
+3. 根据 Profile 或用户指定的平台加载对应规则：
+   - 小红书 → `references/platform-xiaohongshu.md`
+   - 抖音 → `references/platform-douyin.md`
+   - B站 → `references/platform-bilibili.md`
+   - 无平台 → 仅通用规则
+4. 逐项检测：绝对化用语、医疗违规、违禁内容、平台特有限制
+5. 汇总合规结果
+
+### 第二关：质量审核
+
+1. 识别产物类型（文本/图片/视频）
+2. 按维度逐项检查 → `references/review-dimensions.md`
+3. 给出三级结论 → `references/review-levels.md`
+   - ✅ 通过：可直接发布
+   - ⚠️ 有瑕疵：建议微调后发布
+   - ❌ 不达标：需返工
+4. 如结论为 ❌，按 `references/rework-rules.md` 给出返工指引
+
+### 综合判定
+
+- 合规高风险 → 整体 ❌ 不达标
+- 质量审核为 ❌（返工级）→ 整体 ❌ 不达标
+- 合规低风险 + 质量 ✅ → 整体 ✅ 可发布
+- 其他组合 → 整体 ⚠️ 需修改
+- 输出 Top 3 优先修改建议
+
+## Profile 感知
+
+- **有 Profile**：读取 platform 加载平台规则、检查风格适配
+- **无 Profile**：仅通用合规检查 + 通用质量标准
@@ -0,0 +1,95 @@
+---
+name: skill-xhs-publisher
+description: |
+  将图文/视频内容发布到小红书（XHS）。基于 Playwright + 持久化登录态，headless 即可运行，
+  流程与选择器移植自成熟开源实现 xiaohongshu-mcp（含发布成功校验、上传完成等待、话题联想绑定、
+  新旧发布按钮兼容、反检测）。适用场景：发布图文笔记、发布视频、扫码登录、发布前预检。
+layer: publish
+---
+
+# 小红书发布助手（xhs-publisher）
+
+你是"小红书发布助手"。目标是在用户确认后，调用 `xhs_publish.py` 完成**图文/视频发布**。
+
+## 运行方式（Playwright，headless 可用）
+
+统一走确定性脚本 **`../../shared/scripts/xhs_publish.py`**（CWD=项目根）。它用 Playwright +
+持久化登录态驱动小红书创作者后台，headless 即可发布——**替代了旧的 CDP-to-真实Chrome 死栈**
+（那套需桌面 Chrome，本环境跑不了，已删除）。
+
+| 依赖 | 说明 |
+|------|------|
+| playwright + chromium 内核 | 本环境已装（`xhs_publish.py check` 验证） |
+| 已扫码登录 | `login` 把二维码抠成 PNG（默认 `outputs/_login/xhs-login-qrcode.png`，Web UI 可看）→ 扫码 → cookie 持久化到 `~/.easel-browser-profiles/XiaohongshuProfile` |
+| 干净网络 IP | 小红书对机房/代理出口报「安全限制·IP存在风险」拦在登录前；需家宽/干净 IP 代理，或在正常网络登录后拷贝登录态目录复用 |
+
+## 能力范围
+
+- **本 SKILL 现做**：图文发布、视频发布、扫码登录、发布前预检（plan）。
+- **评论区互动**（抓评论 + 回复）已拆分到 **skill-xhs-comment-reply**（与本 SKILL 共用登录态）。
+- **暂未移植（后续按需）**：首页/搜索/详情抓取、点赞/收藏/私信——选择器在参考实现里都有，
+  需要时再移植；"分析爆款规律/数据洞察"走 **xhs-analyzer**。
+
+## 与 xhs-analyzer 的分工边界
+
+- **xhs-publisher（本 SKILL）** = 发布：发图文/视频。
+- **xhs-comment-reply** = 评论区互动：抓评论 + 回复粉丝评论。
+- **xhs-analyzer** = 分析：搜索规律、爆款拆解、关键词矩阵、创作者画像、限流检测。
+- 需要"实际发布"用本 SKILL；需要"回评/维护评论区"用 xhs-comment-reply；需要"分析/爆款规律"用 xhs-analyzer。
+
+## 风险提示（重要）
+
+**小红书自动化发布存在被平台风控、限流、封号的风险。** 默认提醒用户优先用测试号、小流量运行，
+最终内容人工复核。脚本已内置反检测（`--disable-blink-features=AutomationControlled` + 逐字符
+输入 + zh-CN 语言 + 登录态持久化），但风险不可完全消除，使用者自行评估承担。
+
+## 输入判断（按顺序）
+
+1. "检查环境 / 能不能发"：`xhs_publish.py check`。
+2. "登录 / 扫码 / 换账号"：`xhs_publish.py login`（有头，扫码）。
+3. 已提供 `标题 + 视频`：视频发布流程。
+4. 已提供 `标题 + 图片`：图文发布流程。
+5. 只给网页 URL：先提取内容与图片/视频，产出可发布草稿，等确认。
+6. 信息不全：先补齐，不要直接发布。
+
+## 执行流程
+
+```
+check（环境就绪？）
+  → 未登录 → login（有头扫码，一次即可）
+  → plan（dry-run 预检：标题长度/媒体路径/步骤）— 给用户确认最终标题、正文、图片/视频
+  → 发布前人设检查（见下）
+  → publish / publish-video --exec（首次建议加 --headed 校验选择器，OK 后 headless 复跑）
+  → 成功校验（脚本内置：URL 离开 /publish/publish 才算成功）
+  → 发布后留痕（见下）
+```
+
+## 发布前人设检查（有 Profile 时）
+
+按 AGENTS.md「发布前人设一致性检查」：先用 **skill-persona-check** 比对待发内容 × 画像，评分喂
+`python skills/shared/scripts/persona_gate.py check --score 85`——低于 80 分时告知分数、偏离点和
+修改建议，但不阻断发布；用户已明确要发布就继续执行。
+
+## 发布后留痕（供监控/归因）
+
+```
+python skills/shared/scripts/persona_gate.py record --topic 露营攻略 --profile 户外达人 \
+  --score 85 --verdict pass
+python skills/openclaw/skill-publish-log/scripts/log.py record --platform 小红书 \
+  --title "周末露营攻略" --profile 户外达人 --persona-score 85 --persona-verdict pass --skill-source skill-xhs-publisher
+```
+
+## 必做约束
+
+- 发布前必须让用户确认最终标题、正文、图片/视频（先跑 `plan` 展示）。
+- 图文发布必须有图片，视频发布必须有视频；图片与视频不可混用（二选一）。
+- 标题 ≤ 20 全角字（脚本 `calc_title_length` 按小红书口径校验，超限直接拦下）。
+- 文件路径必须为**绝对路径**（脚本会解析并校验存在）。
+- 首次发布或疑似平台改版：先加 `--headed` 观察，校验通过再 headless 批量。
+- 发布页结构异常时，改 `xhs_publish.py` 顶部的 **`SELECTORS` 字典**（选择器单点集中维护，
+  每条标注了参考源），不要散改流程。
+
+## 命令样例
+
+全部命令（check/login/plan/publish/publish-video 参数、代理、首次校验）见
+**[references/commands.md](references/commands.md)**。
@@ -0,0 +1,34 @@
+# skills/shared
+
+跨 SKILL 复用的工具、脚本与配置。SKILL 通过相对路径引用（如 `../../shared/xxx`）。
+
+## 知识文件
+
+- `hotlist-apis.md` — 中文社媒热搜 API（60s / xxapi 聚合源，走代理；禁止直接抓平台官网）
+- `pillar-and-cadence.md` — 内容支柱与发布节奏（策划三角共享知识）
+- `scoring-dimensions.md` — 统一评分维度（七维 + 标尺）
+
+## 脚本（scripts/）
+
+- `social_stats.py` — 公共统计计算（互动率/环比/移动平均/加权/聚合），归因层复用，把 LLM 心算固化为确定性代码
+- `wordcount.py` — 字数统计与目标字数校验（count/check/selftest，含 social_count 社媒计数口径）。文本类 SKILL（text-condenser/hook-generator/post-formatter/video-script/social-content）统一用它校验字数行数
+- `render_card.py` — HTML → 图片确定性渲染（playwright + chromium，走代理加载 CDN/字体、有界超时不卡死）。卡片/海报类 SKILL（card-quote/card-xiaohongshu/poster-hero/comparison-card）统一用它出图
+- `image_ops.py` — 通用图像处理确定性封装（纯 Pillow）：resize/crop/pad/convert/compress/watermark/round/collage/thumbnail/info 子命令。处理「已有图片」的加工类 SKILL（image-editing）统一用它，区别于 render_card 的「HTML 设计→渲染」
+- `audio_ops.py` — 通用音频处理封装（ffmpeg）：trim/convert/normalize/extract/concat/fade/speed/denoise/info。audio-editing / audio-denoise 用它
+- `video_ops.py` — 通用视频处理封装（ffmpeg）：cut/concat/speed/silence-cut/text/aspect(横竖转)/frame/gif/compress/bgm/watermark/info。video-editing 用它
+- `asr.py` — 语音转字幕（faster-whisper）：transcribe → SRT/ASS/TXT/JSON，中文友好断句。auto-subtitle 用它
+- `tts.py` — 文字转语音配音（edge-tts）：speak（多音色/语速/字幕）/voices。tts-voiceover 用它
+- `ai_image.py` — AI 文生图/图生图/变体（OpenAI 兼容 + apimart 异步，用户自备 key）。ai-image-gen 用它
+- `ai_video.py` — AI 文/图生视频（provider: 通义万相/火山Seedance/可灵/OpenAI兼容，异步轮询，用户自备 key）。ai-video-gen 用它
+- `ai_music.py` — AI 音乐/BGM 生成（provider: DashScope/Suno兼容，用户自备 key）。ai-music 用它
+
+## 依赖
+
+- `render_card.py` 需 `pip install playwright && playwright install chromium`
+- `image_ops.py` 需 `pip install Pillow`（图像处理）
+- `audio_ops.py` / `video_ops.py` 需系统 `ffmpeg` + `ffprobe`
+- `asr.py` 需 `pip install faster-whisper` + ffmpeg；模型放 `~/.cache/easel-models/faster-whisper-<size>/`（本环境代理下 HF 自动下载失败，需 curl 手动下 config.json/model.bin/tokenizer.json/vocabulary.txt）
+- `tts.py` 需 `pip install edge-tts` + 外网代理（微软在线 TTS）
+- `ai_image.py` / `ai_video.py` / `ai_music.py` 纯标准库（urllib/hmac），但需**用户自备各服务的 API key**（配 .env），见各自 SKILL 的配置章节
+- `data-report`（pandas+matplotlib）、`infographic/gif_chart.py`（matplotlib+Pillow）、`auto-short-video/assemble.py`（ffmpeg）在各自 SKILL 的 scripts/ 下
+- 其余脚本纯标准库，无需额外依赖
@@ -0,0 +1,42 @@
+[
+ {
+  "name": "v0.2.1",
+  "zipball_url": "https://api.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/zipball/refs/tags/v0.2.1",
+  "tarball_url": "https://api.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/tarball/refs/tags/v0.2.1",
+  "commit": {
+   "sha": "3fe2d9904c1619281ef57f81d9ee0b7854998399",
+   "url": "https://api.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/commits/3fe2d9904c1619281ef57f81d9ee0b7854998399"
+  },
+  "node_id": "REF_kwDOUGn4eLByZWZzL3RhZ3MvdjAuMi4x"
+ },
+ {
+  "name": "v0.2.0",
+  "zipball_url": "https://api.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/zipball/refs/tags/v0.2.0",
+  "tarball_url": "https://api.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/tarball/refs/tags/v0.2.0",
+  "commit": {
+   "sha": "406438c30835a67ad9a1daaab99bcf8f4024ec61",
+   "url": "https://api.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/commits/406438c30835a67ad9a1daaab99bcf8f4024ec61"
+  },
+  "node_id": "REF_kwDOUGn4eLByZWZzL3RhZ3MvdjAuMi4w"
+ },
+ {
+  "name": "v0.1.1",
+  "zipball_url": "https://api.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/zipball/refs/tags/v0.1.1",
+  "tarball_url": "https://api.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/tarball/refs/tags/v0.1.1",
+  "commit": {
+   "sha": "23d0f7c48bdb01b6e27a7c60ff5036d1e1db5fac",
+   "url": "https://api.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/commits/23d0f7c48bdb01b6e27a7c60ff5036d1e1db5fac"
+  },
+  "node_id": "REF_kwDOUGn4eLByZWZzL3RhZ3MvdjAuMS4x"
+ },
+ {
+  "name": "v0.1.0",
+  "zipball_url": "https://api.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/zipball/refs/tags/v0.1.0",
+  "tarball_url": "https://api.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/tarball/refs/tags/v0.1.0",
+  "commit": {
+   "sha": "0372657984c2fb48793738fc15e51b89cf62f12a",
+   "url": "https://api.github.com/repos/ZJU-REAL/Easel/commits/0372657984c2fb48793738fc15e51b89cf62f12a"
+  },
+  "node_id": "REF_kwDOUGn4eLByZWZzL3RhZ3MvdjAuMS4w"
+ }
+]
@@ -0,0 +1,173 @@
+# Easel SKILL 接口规范 v0.3
+
+> 所有 Easel SKILL 遵循此规范。SKILL 是独立可调的原子能力单元。
+
+## 目录结构
+
+```
+skills/
+├── openclaw/              五层 SKILL（发现/策划/制作/发布/归因），由 OpenClaw 直接执行
+└── shared/                跨 SKILL 共享工具（脚本、配置、依赖）
+```
+
+每个 SKILL 是一个独立目录：
+
+```
+skill-xxx/
+├── SKILL.md               必须 — 执行流程（精简，< 200 行）
+├── references/            可选 — 领域知识（按需加载，不常驻 prompt）
+│   └── *.md
+├── scripts/               可选 — 可执行脚本（运行时调用，代码不进 prompt）
+│   └── *.py / *.sh
+└── tests/                 可选 — 测试用例
+    ├── test1.prompt           输入
+    └── test1.expected         期望输出（关键字匹配）
+```
+
+### 三层加载机制
+
+| 层 | 内容 | 加载时机 | token 开销 |
+|---|---|---|---|
+| Metadata | frontmatter（name, description） | 常驻，用于 SKILL 路由 | 极小 |
+| Instructions | SKILL.md 主体 | SKILL 被触发时 | 中等 |
+| Resources | references/ + scripts/ | SKILL 执行中按需读取 | 按需 |
+
+**核心原则：SKILL.md 只写"怎么做"，领域知识写在 references/ 里。**
+
+### 共享工具层
+
+`skills/shared/` 存放多个 SKILL 共用的工具脚本和配置（如 ffmpeg 封装、API client、通用模板）。SKILL 通过相对路径引用。
+
+## SKILL.md 格式
+
+```markdown
+---
+name: skill-xxx
+description: >-
+  用中文说明本 SKILL 做什么、用户在什么场景或用哪些说法时应触发，以及与相邻 SKILL 的边界。
+layer: discover / plan / produce / publish / attribute / general
+---
+
+# SKILL 名称
+
+> 一句话描述
+
+## 输入
+
+描述接受什么输入
+
+## 输出
+
+描述输出格式（字段说明，不写具体值）
+
+## 执行步骤
+
+1. 步骤（引用 references/ 下的文件获取领域知识）
+2. ...
+
+## Profile 感知
+
+有 Profile 时怎么用，没有时怎么退
+```
+
+**frontmatter 规则：**
+- 只保留 `name`、`description`、`layer` 三个常规字段，减少常驻路由上下文和无效元数据
+- `description` 是 Agent 的主要触发依据，必须用中文同时写清能力、触发场景/用户说法和相邻 SKILL 边界；可使用 YAML 块标量
+- `layer` 标明所属层：五个流水线层 `discover / plan / produce / publish / attribute`，外加 `general`（跨切面基础设施，如画像管理、产物管理、模板库——不属于任一流水线阶段）
+- 仅在 OpenClaw 需要判断操作系统、二进制、环境变量或安装方式时，允许增加 `metadata.openclaw` 运行时清单
+- 禁止 `version`、`profile_aware`、`self_developed`、普通 `metadata.trigger/impl/source`、`allowed-tools`、`tags`；来源信息放 `EASEL-META.md`，执行约束和 Profile 行为写正文
+- SKILL.md 主体控制在 200 行以内
+
+全库校验：
+
+```bash
+python scripts/validate_skills.py
+python scripts/validate_skill_commands.py
+```
+
+第一条检查 frontmatter、资源链接、输出和发布安全契约；第二条解析 Skill 中的 Python 命令，对照脚本的 argparse 定义检查路径与参数漂移。
+
+## 调用方式
+
+```bash
+easel skill check-compliance -i "内容"
+easel skill check-compliance -i "内容" -p 画像名
+```
+
+所有调用统一走 OpenClaw agent，由 OpenClaw 读对应 SKILL、按 AGENTS.md 规则自己执行。
+
+## SKILL 同步
+
+`openclaw/sync.sh` 把 `skills/openclaw/` 与 `skills/shared/` 同步到 `~/.openclaw/workspace-easel/`。
+
+## Profile 注入
+
+- OpenClaw 直接读取 Profile 文件夹，按 AGENTS.md 凝练后用于产出。
+- 检测标记：`=== EASEL ACCOUNT PROFILE ===`
+
+## 产物管理
+
+**目录布局规约**（一个内容项目 = `outputs/<主题>/` 一个目录）：
+```
+outputs/<主题>/
+├── note.md / final.mp4 / card_1.png   成品（用户要发/读的最终文件，放项目根）
+├── assets/                            中间件：frames/ clips/ 构建脚本 原始素材 草稿 重复文件
+└── .easel.json                    唯一元数据：展示头 + 层间产物契约（隐藏）
+```
+- **成品放项目根、中间件进 `assets/`**：前端「内容库」据此把成品与素材分区展示。
+- 项目名用人类可读主题（中文可），禁泛名（xhs/test）；测试/临时产物写 `outputs/_scratch/`。
+- 任何新脚本在创建产物前必须调用 `skills/shared/scripts/output_paths.py` 的 `validate_output_path()`；系统写入需显式传 `allow_system=True`，且只能使用已注册的 `_` 路径。
+- 系统状态一律 `_` 前缀目录（`_login/_publish/_analytics/_profile_build/_scratch`）；
+  **内容库只展示项目目录**，忽略根目录散文件与系统目录。
+
+### 元数据契约（`.easel.json`）
+
+单一元数据文件（隐藏），由 `skills/shared/scripts/manifest.py` 读写（带 selftest），含两部分：
+
+**① 展示头**（供前端「内容库」富展示：标题/平台/状态/封面/标签 + 成品高亮）。收尾登记：
+```bash
+python skills/shared/scripts/manifest.py meta --topic <主题> \
+  --title "<人类可读标题>" --platform 小红书 --kind cards --status draft \
+  --tags "标签1,标签2" --cover cover.png --deliverables card_1.png,card_2.png
+```
+`kind` 取 `article/xhs-note/video/cards/poster/audio/other`；`status` 取 `draft/ready/published`。
+`meta` 为 upsert：只改传入字段、其余保留；缺省有兜底（title→topic、cover→首张成品媒体）。
+
+**② 层间产物契约 steps[]**：纵向编排跨层时，上游产物路径与关键结论通过 manifest 结构化传递，下游无需重新推导。
+```bash
+# 上游每步产出后登记（失败也登记 --status failed，供断点续跑）
+python skills/shared/scripts/manifest.py record --topic <主题> \
+  --layer plan --skill video-script --profile <画像> \
+  --outputs script.md,brief.md --summary "3 幕结构，钩子在前 3s"
+
+# 下游步骤前取上游最近一步作为输入
+python skills/shared/scripts/manifest.py latest --topic <主题> [--layer plan]
+python skills/shared/scripts/manifest.py read   --topic <主题>   # 看全链路
+```
+
+Schema：`{topic, profile, created, updated, title, summary, platform, kind, status, tags[], cover, deliverables[], steps:[{layer, skill, at, status, outputs[], upstream[], summary}]}`。
+`layer` 取 `discover/plan/produce/publish/attribute/general`；step `status` 取 `done/failed`（默认 done）。契约稳定、可被任一层消费。
+
+> 存量目录用 `scripts/migrate_outputs.py`（dry-run→apply 回填展示头，`--reorganize` 归整中间件进 assets/）收敛；测试残渣用 `scripts/cleanup_outputs.sh` 清理。
+
+## 出站内容安全闸门（发布/评论类 SKILL 契约）
+
+任何把文本**发到公开平台**的脚本（xhs/douyin/web_publisher/xhs_comment/zhihu_answer 等），在真发（`--exec`）前**必须**过 `skills/shared/scripts/content_guard.py` 的 `guard_or_die(...)`。**分两级**（见 `BLOCK_CATEGORIES`）：**BLOCK 级**=真·敏感信息（API key、内部 URL/域名、代理 IP、内部路径、env 名 + `.env` 真值）→ **fail-closed 退出码 7 阻止发布**；**WARN 级**=AI 措辞（由 AI 生成/OpenClaw/Claude/system prompt/大模型）与模型名（claude-*/gpt-image-2）→ 论文解读、AI 科普里可能是正常内容，**只提醒不拦截**。dry-run 全部只告警。放行硬拦须显式 `--allow-unsafe`。新增发布类脚本照此接入。
+
+**有界编排约定**：manifest 只当**薄索引**（`summary` 一行给编排层路由 + `outputs[]` 指路径），**不复制内容**。跨层要传的东西分两类，都落 `outputs/<主题>/` 成文件，不留在对话里：
+- **产物（载荷）**：脚本/图/视频/文案 → 写文件，`--outputs` 指过去，下游按路径读全文。
+- **决策/意图**（基调、受众、钩子、do/don't 等不体现在产物里的）→ 写进 `outputs/<主题>/brief.md`（策划层的创作简报），同样列入 `--outputs`。
+
+## 测试
+
+SKILL 可带 `tests/` 目录，用低成本模型验证基本功能：
+- `test1.prompt` — 测试输入
+- `test1.expected` — 期望输出关键字/pattern
+
+## 设计约束
+
+1. **独立可调** — 不依赖其他 SKILL
+2. **无 Profile 也能用** — Profile 是加持不是前提
+3. **接口一致** — 输出格式稳定，可被下游消费
+4. **SKILL.md 精简** — 执行流程在主文件，领域知识放 references/
+5. **泛化** — 定义规则和模式，不给具体 case 示例
@@ -0,0 +1,61 @@
+# 已知问题
+
+本页记录目前已知、且与 Easel 使用相关的问题，以及推荐的规避方式。遇到未列出的问题，欢迎提交 [Issue](https://github.com/ZJU-REAL/Easel/issues)。
+
+---
+
+## CLI 终端对话中「问答题」后回复重复显示
+
+- **影响范围**：仅 `easel chat`（终端对话）。**Web 工作台不受影响**。
+- **表现**：当 Agent 触发一次 `ask_user` 问答题、用户回答之后，Agent 的下一条回复在终端里可能被重复渲染一次（内容正确，只是显示了两遍）。
+- **性质**：这是**纯显示层**问题，不影响实际对话内容、产物生成或发布结果。
+
+### 根因
+
+问题位于上游 [OpenClaw](https://www.npmjs.com/package/openclaw) 本体的**会话投影（session projection）**逻辑，不在 Easel 仓库内。
+
+`easel chat` 底层调用 `openclaw tui`，由 OpenClaw 的 gateway-client 负责在终端重建对话记录。当一条实时回复与另一行（例如 `ask_user` 的问答行）发生错误匹配、且两者不共享 transcript identity 时，投影逻辑会把该回复重新插入一次，导致重复渲染。
+
+我们已核实该根因，并在上游的回归测试中复现（修复前 3 条相关用例失败，修复后全部通过）。
+
+### 上游修复进展
+
+修复已提交至 OpenClaw，跟踪 PR：
+
+- openclaw#144730
+- openclaw#144892
+
+修复采用四层策略：全内容唯一匹配、要求终端证据、暂定恢复记录、以及在暂定恢复无法表示时保留后续独立 final 可见。
+
+### 规避与升级
+
+- **推荐**：使用 **Web 工作台**（`easel web`，默认 `http://localhost:7860`）。Web 后端从原始事件流自行渲染，不经过上述会话投影逻辑，因此**不受此问题影响**，并且提供比 CLI 更完整的会话、素材、账号、画像、内容库与发布管理能力。
+- 若坚持使用 `easel chat`：待上游发布含修复的版本后，升级 OpenClaw 即可解决：
+
+  ```bash
+  npm i -g openclaw@latest
+  ```
+
+- Easel 安装的是 OpenClaw 全局 CLI（预构建产物），因此我们**不在 Easel 仓库内内置该补丁**，而是跟随上游最新版本。`easel doctor` 已加入 OpenClaw 最低版本检查（≥ 2026.6.11），版本过旧会直接提示升级。
+
+---
+
+## 第三方代理 / 兼容端点 LLM 一直超时（#9、#11）
+
+- **影响范围**：配置第三方代理或 Anthropic/OpenAI-compatible 端点的安装。
+- **表现**：`easel ping` 或小请求可能正常，但稍大、带思考的请求持续超时；部分版本上 `setup.sh` 还会报 `baseUrl: expected string, received undefined` 或 `Unrecognized key: "timeoutSeconds"`。
+
+### 根因（已修复）
+
+- 旧版 OpenClaw（如 2026.3.x）的 provider schema 要求 anthropic 配置**原子写入**；逐字段写入时中间态缺 `baseUrl`，整份校验失败。`setup.sh` 已改为整块一次性写入。
+- 旧版本不认识 `timeoutSeconds` 字段，单次请求 600 秒空闲超时写不进去，回落到默认短超时，首个 token 稍慢即超时。该写入在老版本上已降级为尽力而为，不再中断安装。
+
+### 建议
+
+```bash
+npm i -g openclaw@latest
+git pull
+bash setup.sh
+```
+
+升级后 `easel doctor` 会校验 OpenClaw ≥ 2026.6.11。不升级时安装不再报错，但请求超时受旧版默认超时限制；请确认模型名带 provider 前缀（如 `anthropic/claude-sonnet-4-6`），具体卡在哪一步可看 `easel gateway logs`。
@@ -0,0 +1,171 @@
+# Easel Skill 能力地图
+
+> 本文档按 Easel 的内容工作流分层介绍当前技能库。每个条目对应 `skills/openclaw/` 中一个可用的 `SKILL.md`。
+> 当前共 **114 个 Skill**；这里只说明各 Skill 负责什么，具体输入、输出和执行流程请查看对应目录。
+
+## 🗺️ 分层总览
+
+| 层级 | Skill 数量 | 作用 |
+|---|---:|---|
+| 🧱 基础能力 | 6 | 贯穿发现、策划、创作、发布与归因的工作台基础能力。 |
+| 🔭 发现层 | 9 | 发现热点、趋势、行业变化、竞品动态和内容机会。 |
+| 🧭 策划层 | 16 | 把机会转化为定位、选题、结构、排期和可执行方案。 |
+| 🎨 创作层 | 51 | 完成文字、视觉、音频、视频和复合内容的实际制作。 |
+| 📣 发布层 | 20 | 完成平台适配、质量检查、排期、互动和真实发布。 |
+| 📊 归因层 | 11 | 记录内容表现，分析数据与评论，并把结论用于下一轮策略。 |
+
+## 🧱 基础能力
+
+贯穿发现、策划、创作、发布与归因的工作台基础能力。
+
+| Skill | 功能介绍 |
+|---|---|
+| `asset-manager` | outputs/ 目录下的产物管理：按日期/平台/类型归档、打标签、搜索历史内容、生成素材清单。 |
+| `batch-process` | 批量处理：对一个目录里的一批图片/视频/音频统一套用同一操作——批量压缩、加水印、转格式、缩放、转比例、音量归一化等。 |
+| `skill-my-account` | 查询用户在 Easel 已登录的小红书、抖音、快手、知乎和视频号账号，以及粉丝、获赞、关注和作品列表。 |
+| `skill-profile-builder` | 首次使用引导：从社媒链接分析、从零生成账号画像 Profile。收集社媒链接+运营意图，分析已发内容与收藏喜好，生成 6 维 Profile。 |
+| `skill-profile-manager` | 管理账号画像全生命周期：创建空白画像、编辑六维字段、更新记忆、切换、导出和对比。 |
+| `template-library` | 内容模板的保存、复用、管理。把成功的内容结构保存为模板，下次直接套用，支持模板分类和版本管理。 |
+
+## 🔭 发现层
+
+发现热点、趋势、行业变化、竞品动态和内容机会。
+
+| Skill | 功能介绍 |
+|---|---|
+| `skill-algorithm-updates` | 追踪抖音、小红书、B站、微博、知乎和视频号的算法、推荐分发、审核与变现规则变化，并分析对创作者的影响。 |
+| `skill-competitor-analysis` | 分析竞品账号的内容策略，拆解选题、格式、爆款规律和互动模式，输出差异化机会与行动建议。 |
+| `skill-content-gap-analysis` | 分析社媒赛道的内容空白，发现高需求低竞争的蓝海选题机会。 |
+| `skill-cross-platform-diff` | 跨平台内容差异深度分析。分析同一话题/内容在不同平台（小红书、抖音、B站、知乎、 微博、公众号、X 等）的呈现差异：内容形式、受众偏好、话语体系、流量逻辑、变现路径。 帮创作者理解"同一个内容在不同平台应该怎么做"。 |
+| `skill-event-calendar` | 查询未来 N 天的节日、纪念日、电商节点、行业事件，为创作者提供内容蹭点。 覆盖中国节假日、国际节日、电商大促、行业展会、考试节点、体育赛事等。 |
+| `skill-news-intelligence` | 聚合中文行业媒体、垂类资讯和平台商业动态，按创作者赛道过滤，生成结构化情报简报与可执行选题。 |
+| `skill-rss-aggregator` | RSS/Newsletter 聚合：订阅一批博主/媒体/Newsletter 的 RSS/Atom 源，拉取最新条目， 按关键词与时间窗过滤、去重、按时间排序，产出选题/资讯摘要。 |
+| `skill-trending-topics` | 抓取微博、抖音、知乎、头条、B站实时热搜，筛选与创作者赛道相关的热点，输出二创选题建议。 |
+| `skill-ugc-discovery` | 发现用户生成内容（UGC）。搜索与创作者品牌/账号相关的粉丝内容、测评、提及和社区讨论， 输出高价值 UGC 列表与互动建议。 |
+
+## 🧭 策划层
+
+把机会转化为定位、选题、结构、排期和可执行方案。
+
+| Skill | 功能介绍 |
+|---|---|
+| `skill-account-diagnosis` | 账号诊断/起号体检：读取已完善的画像 Profile + 近期内容数据，诊断垂直度、定位清晰度、限流降权信号、流量池阶段，给出病因→证据→处方式的起号意见与发布建议。 |
+| `skill-article-outline` | 生成长文大纲：基于搜索分析生成 H2/H3 标题结构、段落字数目标、图表位置和 FAQ 规划，适用于公众号文章、知乎专栏、博客。 |
+| `skill-audience-profiler` | 构建目标受众画像：分析粉丝人群特征、痛点需求、内容偏好和触达渠道，输出可执行的受众画像卡。 |
+| `skill-brand-onboarding` | 创作者/品牌入驻：通过结构化访谈收集视觉风格、内容调性、受众画像和运营目标，生成完整的账号画像档案。 |
+| `skill-campaign-planner` | 活动/营销策划（国内本地化）：为节日营销、电商大促（618/双11/年货节）、新品发布、活动造势 制定完整方案——目标拆解、营销节奏（预热-爆发-返场）、多平台内容矩阵、互动玩法、KOL 分层、 预算分配、风险合规、效果指标。 |
+| `skill-carousel-planner` | 规划轮播图/多图笔记的分页结构：封面 Hook、内容节奏、每页文案和视觉方向、CTA 设计，附互动评分。 |
+| `skill-collab-proposal` | 品牌合作方案与联名策划。 |
+| `skill-content-calendar` | 生成月度社媒内容排期表：逐条选题+角度+视觉方向，覆盖小红书/抖音/B站/微博。 |
+| `skill-content-matrix` | 将内容支柱与多种格式交叉，生成选题矩阵，每个格子产出一个可直接执行的选题。 |
+| `skill-content-strategy` | 制定全面的内容策略方案：内容支柱架构、受众路径规划、90 天节奏原则、分发渠道策略、KPI 体系，输出可执行的策略文档。 |
+| `skill-hook-generator` | 针对任意主题生成多种 Hook（开头钩子）变体，用经过验证的互动公式抓住开头注意力，附字数校验。 |
+| `skill-livestream` | 为直播生成完整方案：直播主题、流程时间表、开场白/过渡语/催单话术/感谢话术/互动话术。 适用于带货直播、知识分享直播、娱乐直播。 |
+| `skill-positioning-analysis` | 差异化定位分析：帮账号/品牌找到差异化定位——扫描赛道、给竞品定位坐标、识别空白机会、 从人群/场景/价值/形式/人设多维找差异点，凝练一句话定位并给落地建议。 |
+| `skill-topic-evaluator` | 评估单个选题的潜力，按统一维度（流量潜力、账号匹配、 竞争差异化、时效价值、变现空间、制作成本、合规风险）打分，输出"做/不做/改方向"建议。 |
+| `skill-trend-rider` | 给定一个热点事件或话题，结合创作者账号定位，输出蹭热点的具体内容方案。 包含切入角度、内容形式、标题建议、风险提醒。 |
+| `skill-voice-builder` | 通过结构化访谈和写作样本分析，构建创作者个人声音画像（语气/用词/节奏/风格），确保后续内容风格一致。 |
+
+## 🎨 创作层
+
+完成文字、视觉、音频、视频和复合内容的实际制作。
+
+| Skill | 功能介绍 |
+|---|---|
+| `ai-image-gen` | 通用 AI 生图：文生图 / 图生图 / 图像变体。 |
+| `ai-music` | AI 音乐 / BGM 生成：给短视频、社媒内容生成原创背景音乐 / 配乐 / 纯音乐。通过可插拔 provider（阿里 DashScope / Suno 类第三方 API）文生音乐，异步提交→轮询→下载，产物可再裁剪/归一化或加到视频。 |
+| `ai-video-gen` | AI 视频生成：文生视频 / 图生视频 / 数字人首帧驱动。通过可插拔 provider（通义万相 Wan / 火山 Seedance / 快手可灵 / OpenAI 兼容）异步生成视频，需要配置相应生成服务。 |
+| `audio-denoise` | 音频降噪：去除录音中的背景噪声、电流声、风噪、嗡嗡声。 |
+| `audio-editing` | 通用音频处理：音频剪辑/裁剪、格式转码（mp3/wav/m4a/aac）、音量归一化、从视频提取音轨、多段拼接、淡入淡出、变速（保音高）。 |
+| `audio-mix` | 音频混合 / 混音：把旁白口播 + 背景音乐 + 音效混成一轨，BGM 自动循环补足并可闪避（旁白说话时自动压低 BGM 保证人声清晰）。 |
+| `audio-visualizer` | 音频可视化视频：把纯音频（播客片段、音乐、口播金句、电台）渲染成带动态波形/频谱的视频，配封面和标题，好发到抖音/B站/视频号等只收视频的平台。 |
+| `auto-short-video` | 一句话主题 → 成品短视频：自动串联 文案→配图/AI视频→配音→字幕→BGM→合成，把 Easel 制作层零件编排成一条'一键出片'流水线。单条视频、口播/资讯向，画面默认逐句配图 + Ken Burns 缓动，需要动态时才逐段图生视频。 |
+| `auto-subtitle` | 自动字幕 / 语音转字幕：把音频或视频里的语音识别成字幕文件（SRT/ASS/TXT/JSON），可选把字幕烧录进视频。 |
+| `beat-sync-video` | 音乐卡点视频 / 踩点视频：检测背景音乐的节拍，让图片或片段在节拍点上切换，配推进/白闪特效，做出燃系'卡点'短视频。 |
+| `card-design` | 社媒卡片视觉设计系统：提供配色、中文字体层级、满画幅布局、品类骨架和死空白/密度质检，避免模板化 PPT 与廉价 AI 感。 |
+| `card-quote` | 生成适合微博、知乎、公众号或 X/Twitter 分享的 16:9 横版金句卡和数据卡。 |
+| `card-xiaohongshu` | 把已有卡片文案渲染为 1080×1440 小红书竖版知识卡片组，并按 card-design 选择视觉风格。 |
+| `chart-visualization` | 将数据可视化为图表。当用户需要生成柱状图、折线图、饼图、散点图、雷达图、桑基图、思维导图、流程图等图表时调用此技能，通过 curl 工具调用 AntV API 生成图表图片。产出静态图片 URL（25+ 类型）。 |
+| `clipify` | 从长视频中自动提取精彩片段，切成独立短视频，支持 16:9→9:16 竖版转制和逐字字幕烧录。 |
+| `comparison-card` | 对比图/一图流：生成 A vs B 参数对比图、优劣势对比表、产品参数一图流。 用 HTML+CSS 渲染成可截图的视觉卡片，适合小红书/微博等平台分享。 |
+| `copywriting` | 国内带货转化营销文案：提炼卖点并产出种草、信息流广告、活动促销、电商详情页或落地页的标题、正文和 CTA。 |
+| `data-report` | 把 CSV、Excel 或 JSON 数据生成包含 KPI、图表和洞察的完整可视化报告页。 |
+| `doc-convert` | 把 Markdown 文稿排版并转换为 HTML、可打印 PDF 或长图 PNG。 |
+| `ecom-details-image` | 生成电商商品视觉方案：主图概念、场景图、详情页视觉方向和 AI 生图 Prompt。 |
+| `green-screen` | 绿幕抠像 / 换背景 / 合成：把绿幕（或蓝幕/指定色）拍摄的前景人物抠出来，合成到新背景——图片、视频、纯色或前景自身模糊。 |
+| `gzh-design` | 微信公众号文章排版引擎：把 Markdown / Word / PDF / 纯文本转换为可直接粘贴进公众号编辑器且不掉样式的 HTML，自动章节编号、关键词标记、引言卡、目录、代码块、图片/GIF 与作者签名；主题从组件库按题材推荐，支持"一键自动排版"和按描述/参考图生成自定义主题。 |
+| `image-editing` | 通用图像处理加工：改尺寸/缩放、裁剪、补边适配平台尺寸、格式转换（png/jpg/webp）、 压缩到目标大小、加文字或图片水印、圆角、多图拼接、生成缩略图、读图片信息。 基于 image_ops.py 确定性处理。 |
+| `image-enhance` | 图片增强 / 放大 / 变清晰：高质量放大（Lanczos 2x/4x）+ 去噪 + 锐化 + 自动对比度/饱和度，改善偏糊、偏暗、噪点多的图片。 |
+| `infographic` | 将数据或文字内容转化为可视化信息图，支持静态（AntV）和动画 GIF 两种模式。当用户需要制作信息图、数据可视化、流程图、对比图、动画图表、GIF 图表、思维导图、SWOT 分析图时调用。本地渲染信息图/GIF 动画。 |
+| `meme-generator` | 表情包 / Meme 生成：给图片加经典上下大字（白字黑边）做梗图，或在图上/下加配文条做反应图（'当…的时候'格式）。中英文都支持，自动换行和字号自适应。 |
+| `mindmap` | 思维导图：把 Markdown 大纲（标题层级 + 列表）渲染成可交互思维导图 HTML，可选导出 PNG。适合知识结构、内容框架、SWOT、脑图梳理。 |
+| `multi-voice-dubbing` | 多角色对话配音：按 cast 和逐行对白为不同角色分配音色与情绪，合成多声线音轨和带角色名字幕。 |
+| `novel-writer` | 长篇小说/网文连载创作：从世界观、人设和三级大纲写到逐章正文，并用文件化状态维护伏笔、前情和跨章一致性。 |
+| `paper-explainer` | 科研论文解读：解析 arXiv/PDF 的公式与图表，提炼问题、贡献、方法、关键图和结论，再产出 B站/视频号解读视频或知乎/公众号图文。 |
+| `post-formatter` | 用 PAS、AIDA、BAB、STAR、SLAY 等经典框架将主题结构化为社媒帖子。 200-250 字、20 行以内、移动端友好排版。适用于公众号、知乎、微博、LinkedIn 等长文帖子。 |
+| `poster-hero` | 生成 1080×1920 竖版营销海报，包含大标题、核心卖点和可选二维码，适合产品发布、活动宣传与朋友圈传播。 |
+| `remove-bg` | 图片去背景 / 抠图 / 换背景：用 AI 语义分割把主体从背景抠出，输出透明 PNG，或直接换成纯色（电商白底）/ 新场景背景。无需绿幕。 |
+| `short-drama` | 制作多集 AI 微短剧：建立剧集圣经和角色参考，完成分集剧本、逐镜 I2V、对白审计、配音字幕 BGM 与成片，保持跨镜跨集一致性。 |
+| `slideshow-video` | 图片相册 → 视频：把一组图片做成带 Ken Burns 缓慢缩放、图间转场、背景音乐和逐图字幕的视频，自动适配平台画幅（竖版/方形/横版）。 |
+| `social-content` | 通用多平台社媒内容（单条/兜底）：钩子文案、正文、标签策略和互动引导，主打涨粉/互动/内容运营， 支持微博/抖音/B站/知乎/公众号/X 等；平台不确定或要多平台一次成稿时的默认选择。 |
+| `style-transfer` | 文案风格迁移：把一段文案从一种风格改写成另一种风格（严肃→搞笑、书面→口语、文艺→直白、正式→社交媒体感）， 支持风格参考（给一段目标风格的示例文本）。 |
+| `subtitle-translate` | 字幕翻译 / 双语字幕：把已有字幕（SRT/VTT/ASS）翻译成目标语言，生成双语（原文+译文）或纯译文字幕，并可软挂载 / 硬烧录进视频。 |
+| `text-condenser` | 字数裁剪/摘要：把长文本压缩到指定字数，保留核心信息。支持硬裁剪（严格字数）、 摘要（保留要点）、金句提取（只保留最精华的句子）三种模式。 特别适合从长文生成平台适配的短文。 |
+| `text-polisher` | 文本润色打磨：七轮聚焦扫描（清晰度/语气/价值感/证据/具体性/情感/风险） + 去 AI 感改写（砍填充短语、打破公式化结构、主动语态、变化节奏）。 |
+| `tts-voiceover` | 文字转语音配音：把文案/脚本合成为 AI 语音口播、旁白、朗读音频。配了 VOICE_PROVIDER 默认走闭源云 TTS（CosyVoice2 等，有情感、像真人），edge 仅无 key 时兜底（edge 偏机械/AI 味）；同步输出分句 SRT 字幕、mp3/wav/m4a。 |
+| `video-chapters` | 视频章节 / 时间戳目录：给中长视频自动生成章节划分和时间戳目录，用于 B站分P/YouTube 章节/视频描述区，方便观众跳转、提升完播。 |
+| `video-editing` | 用自然语言指令剪辑视频：裁剪、拼接、变速、跳切去静音、文字覆盖、横竖比转换、抽帧封面、转 GIF、压缩、加 BGM/水印。 |
+| `video-highlights` | 长视频 / 直播录像高光切片：从一条长视频里找出高光片段，切成多条独立短视频，可选转竖版 9:16 + 加字幕。找点两种方式——音频能量峰值（情绪高涨/欢呼/大声处）或转录后由内容判断挑金句段。 |
+| `video-intro-outro` | 视频片头 / 片尾：生成带标题、副标题、logo、关注引导的片头卡片和片尾卡片，并拼接到主视频（硬切或淡入淡出转场）。 |
+| `video-production` | 整片视频产线（内置 video-pipeline-sdk）：从源视频/图片分镜出发，走 探针→转录→分场→设计表→搭建→校验→抽帧预览→渲染→交付 的多轮全流程，含双人工确认门与五件套/响度/转场等质量门。转录三级降级：SRT 字幕优先 → 硅基流动 ASR API → 本地 whisper 兜底。 |
+| `video-reframe` | 智能转换视频画幅，支持 9:16/16:9/1:1、模糊背景填充、焦点裁切和人脸居中裁切。 |
+| `video-script` | 生成视频脚本，覆盖短视频（7-60秒）到中长视频（1-30分钟）全时长。 短视频：Hook 变体评分、分秒计时、字幕文案、封面方案。 中长视频：留存率优化、节奏中断点、前向钩子、章节结构。 适用于抖音、视频号、小红书视频、B站、YouTube 等平台。 |
+| `video-strategy` | 视频制作策略与工具选型：AI 视频生成模型对比、视频脚本结构设计、制作流程规划，覆盖产品演示/解说/社媒短视频场景。 |
+| `video-to-article` | 把口播、讲座、直播或 Vlog 转录并改写成小红书笔记、公众号文章或知乎内容，同时抽帧配图。 |
+| `voice-clone` | 上传本人语音样本克隆专属音色，再用它合成口播、旁白或带货语音。 |
+| `xhs-note-creator` | 小红书内容总入口：生成标题、正文、caption、hashtags，以及 3-9 张图文卡片或短视频分镜，覆盖素材分析、卖点评估、去 AI 味和质检。 |
+
+## 📣 发布层
+
+完成平台适配、质量检查、排期、互动和真实发布。
+
+| Skill | 功能介绍 |
+|---|---|
+| `skill-bilibili-upload` | B站视频投稿：把视频投稿到哔哩哔哩，支持标题/简介/分区/标签/封面/转载声明/定时发布。 |
+| `skill-channels-upload` | 微信视频号发布：把竖版短视频发布到微信视频号（channels.weixin.qq.com）。 |
+| `skill-community-ops` | 评论区运营与舆情危机应对：为一批评论生成分层回复模板（赞美/提问/求购/杠精/黑粉） 与分级处理规则，从评论中挖掘选题反哺内容，负面事件时做危机分级 + 声明草稿 + 统一口径。 |
+| `skill-content-repurposing` | 将一篇内容拆解改编到小红书、抖音、B站、微博等多平台，适配各平台原生格式和风格。 |
+| `skill-cross-platform-publish` | 跨平台一键发布：一份内容适配并发布到多个平台（小红书/抖音/B站/公众号/快手/视频号/知乎）。 按各平台格式约束（字数/比例/标签/内容类型）适配内容，再逐个委派对应平台发布 SKILL。 |
+| `skill-douyin-upload` | 将视频/图文内容发布到抖音（creator.douyin.com）。 |
+| `skill-kuaishou-upload` | 快手视频发布：把竖版短视频发布到快手创作者中心。 |
+| `skill-persona-check` | 人设一致性检查与品牌调性检查：对比内容与创作者画像的账号定位、内容赛道、形式、受众、 风格和偏好， 输出一致性评分和具体偏离点。 |
+| `skill-publish-checklist` | 发布前完整性检查：逐项检查标题、封面、标签、格式、合规标记、链接、CTA 是否齐全， 确保内容没有遗漏就能发布。 |
+| `skill-publish-notify` | 发布通知推送：内容发布成功/失败后，把结果推送到飞书/钉钉/企业微信群机器人、 Telegram、Slack 或任意 webhook。 |
+| `skill-publish-scheduler` | 批量定时发布排期：管理"内容 × 平台 × 发布时间"的排期表，导入排期、查看队列、计算到期项、 到期派发给各平台发布 SKILL、回填状态。 |
+| `skill-quality-gate` | 发布前质量关卡：合规风险检测（敏感词、绝对化用语、平台规则） + 产物质量审核（完整性、可读性、平台适配度）。一次检查，两道把关。 |
+| `skill-risk-scanner` | 内容原创度与版权风险评估：分析文案是否存在洗稿/搬运嫌疑，评估素材版权风险， 检查引用规范。 |
+| `skill-seo-quality` | 平台原生搜索流量优化：把内容做成能被平台搜索到的样子。 校验并优化标题/正文关键词布局、话题标签搜索权重、封面/首帧文字关键词、 搜索流量 vs 推荐流量的取舍。覆盖小红书、抖音、知乎、公众号、B站、微博。 |
+| `skill-short-link` | 短链 + UTM 追踪：给内容/投放链接拼接 UTM 追踪参数（来源/媒介/活动）并缩短， 便于在小红书/抖音/公众号等追踪流量来源与活动效果。 |
+| `skill-wechat-publisher` | 微信公众号文章自动创作与发布工具。给定参考文章、文字或文档，自动搜索整理全网相关信息、生成图文并茂的公众号文章，并发布到微信公众号草稿箱。特别强调反 AI 检测写作。 |
+| `skill-xhs-comment-reply` | 小红书评论互动运营：列出我的笔记、抓取某条笔记下的评论、按画像语气逐条回复、以及删除评论 （含自己发的回复）。 |
+| `skill-xhs-publisher` | 将图文/视频内容发布到小红书（XHS）。 |
+| `skill-zhihu-answer` | 知乎问答回答发布：在知乎问题下发布原创回答——搜热门问题、检查可答性、写内容、 Playwright 发布（绕 header 遮挡 + JS 遍历发布按钮）。 |
+| `skill-zhihu-publisher` | 知乎发布：把文章发布到知乎专栏（也可用于回答草稿）。 |
+
+## 📊 归因层
+
+记录内容表现，分析数据与评论，并把结论用于下一轮策略。
+
+| Skill | 功能介绍 |
+|---|---|
+| `roi-calculator` | 计算内容营销 ROI：根据投放数据算出 CTR/CPC/CPM/ROAS 等指标，对比行业基准，支持单活动分析与多活动横向比较。 |
+| `skill-comment-insights` | 评论区量化分析：对一批评论做情感分析（正/中/负占比 + 代表评论）、高频词与短语提取、 以及需求/吐槽/提问的诉求挖掘，为内容复盘和选题反哺提供数据。 |
+| `skill-content-calendar-log` | 统一内容日历底座。记录每次发布（发布页/对话页均自动落库）、用户排期、平台活动/节日/特殊日期到 一个时间线，并供 Agent 规划前读回。 |
+| `skill-content-postmortem` | 内容复盘与爆款规律提炼。两种模式：(A) 单条复盘 — 分析一条已发布内容为什么爆/扑， 从 Hook、结构、选题、时间、平台适配等维度拆解原因；(B) 规律提炼 — 从多条内容中 提炼爆款共同特征、总结可复制的爆款公式。 |
+| `skill-data-tracker` | 社媒数据记录与趋势分析。三种模式：(A) 记录快照 — 记录当日粉丝数、互动量等指标快照； (B) 增长趋势 — 分析粉丝增长率、增速变化、里程碑预测；(C) 内容生命周期 — 追踪单条内容 从发布到衰减的数据变化，判断速爆型/稳增型/长尾型。 |
+| `skill-post-scorer` | 对社媒帖子草稿进行互动潜力评分，基于历史表现数据输出结构化评分卡。 |
+| `skill-publish-analytics` | 分析发布日志数据，从发布时间、标签效果、内容类型、粉丝增长四个维度归因内容表现，输出可执行的优化建议。 |
+| `skill-publish-log` | 发布记录管理。 |
+| `skill-social-performance-review` | 生成月度社媒效果复盘报告，分析小红书、抖音、B站、微博等平台的内容表现，输出下月可执行建议。 |
+| `skill-strategy-advisor` | 基于现有内容数据和画像迭代优化内容策略。分析过去一段时间的内容表现、画像信息、 行业趋势，给出下一阶段的内容方向调整、新赛道建议、内容形式优化、发布节奏调整、 画像微调等策略建议。 |
+| `skill-xhs-analyzer` | 小红书内容分析：搜索笔记、拉取互动数据、分析爆款规律、创作者画像、限流检测，支持 CLI 自动化操作。 |