# 自动化执行记忆 · `[执行]-[开源项目调研]-Easel深度分析`

> automation id：`4d1a0005-4e4b-4516-9847-48da8b6e1d75`　｜　目标指纹：`5199a6`（调研 5 个开源内容工作台项目）
> 会话名：`[执行]-[开源项目调研]-Easel深度分析`　｜　会话 id：`a4993b72-040e-49db-beb4-375f5201ff61`
> 一次性排期（`once`），**不重复触发**；本文件按轮追加，供后续同目标棒次参考。

## 2026-10-07 第 3 棒（本轮）· 状态 done

- **任务**：目标「调研 5 个开源内容工作台项目并生成分析文档」的第 3 棒 —— Easel 深度分析（`ZJU-REAL/Easel`，Apache-2.0）。
- **产物**（唯一）：`执行会话/目标-调研5个开源内容工作台项目并生成分析文档-5199a6/docs/pm/content-workbench/research/1b-竞品分析-Easel.md`（37,520 B / 294 行）。
- **回写**：`目标执行状态.md`（该目标目录内）已插入第 3 棒段并重编章节；验收判据更新为**已 3 份单项目文档**。
- **台账**：`--report a4993b72… --state done --artifact <工作区相对路径>` rc=0，实体已核对（`state=done`／`goal_fp=5199a6`／artifact 可读）；域锁已 `--release-exec` 释放。

### 本轮关键结论（供后续棒次引用，不重复正文）

1. Easel 主体是**技能库**：全仓 1002 blob，`skills/` 771；`skills/openclaw/` ＝ **114 个技能**（114 个 `SKILL.md`，一目录一技能）；发布层仅 20/114。
2. **技能数口径以 114 为准**（文件树 114 ／ 能力地图正文 114 ／ 地图总览表相加 113 ／ README 徽章 113 旧值）。
3. 核心机制＝**三层加载**（Metadata 常驻／Instructions 触发时／Resources 按需）＋ `SKILL.md` ≤200 行硬约束；**94 个技能带溯源的 `EASEL-META.md`**。
4. **治理是源码级的**：`content_guard.py`（敏感信息 fail-closed）／`persona_gate.py`（人设 <80 只告警）／`validate_skills*.py`（技能命令 ↔ argparse 漂移校验）。
5. **发布路线＝浏览器自动化且自陈风险**（README「谨慎自动发布到小红书」）⇒ 与 Postiz「官方 OAuth、不自动化」**相反、不可混抄**。
6. 遗留待核 4 条（38 条技能测试口径／114 技能 layer 分布未源码核／`test1.prompt` 约定零使用／`xhs-maas`+`agnes` provider 来源）＋ 技能可用率无实测 ⇒ 已写入产物 §十四与状态文档 §七。

### 复用经验（下棒直接用）

- 🔴 **拉 GitHub 正文优先走 `contents` API**（base64 ＋ 重试），`raw.githubusercontent.com` 本机**不稳**（本次多文件 `000`）。
- 🔴 `--report` 的 id ＝ **`$CODEBUDDY_SESSION_ID`**（⛔ 不是 automation id）；`--artifact` 一律传**工作区相对路径**（绝对路径会被 `artifact_dir_ok()` 误报越界）。
- 🔴 **第 1 棒的 `取证/api/*` 可只读复用**，⛔ 不要重复下载；本棒只补增量面（`取证/easel/`）。

### 下一棒（本目标）

`OpenCreator 深度分析` —— 先复拉完整文件树（第 1 棒因响应过大中断），再读 `packages/protocol` 与 `docs/specs`。⚠️ 再下一棒的「文到 AI」**开工前须与用户确认**（仓库无业务源码，属功能语义分叉）。