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contentm_agent/.workbuddy/memory/2026-10-05.md
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WorkBuddy df56c2c137 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

11 KiB
Raw Blame History

2026-10-05

  • 将 session-mechanism 技能本地部署到本工作区（agent-product）：
    • deploy_code.py --ws .../agent-product 拷 7 个程序副本进 .workbuddy/collab/（collabd.py / goalctl.py / collabctl.py / guard.py / session-rules-check.py / init_workspace.py / supervise-launch.py，md5 与技能源一致）。
    • 新建 collabd.config.json：workspace=agent-product，host_db 空串（照现网 ai1net-dsh-server），wake_enable=false，含 env_check 三键（log / supervise_interval / wake_enable）；建 tmp/supervise-inbox/ 骨架。
    • 验证：env_check 0 bad、16 条钩子 0 缺失；collabd --where 正确认到本区配置。
  • ⛔ 未改全局 roots.env（现为 ai1net-dsh-server）：避免劫持共享看板主视图。钩子已全局注册、靠 payload.cwd 定归属，agent-product 开会话即用。
  • 待拍板（跨工作区影响）：agent-product 是否进共享看板可见 —— 改 roots.env 当主视图（动 ai1net-dsh-server 主区）vs 加进 ai1net-dsh-server 的 peer_workspaces（只读并列 tab）。已抛给用户。
  • 用户选「加为只读并列 tab」：把 agent-product 加进 ai1net-dsh-server 的 collabd.config.json 的 peer_workspaces（vibe-product 之后）。重启看板（触发 dsh-board-keepalive 计划任务，新实例 PID 70736，20099 HTTP=200）。
  • 看板 peer 硬过滤（board.py::goal_files 699-701）：peer 必须有 tmp/supervise-inbox/goal.json 才出格；agent-product 当前无 goal.json ⇒ 不出格，符合「无目标不显示」设计，⛔ 不代设目标。设目标后即自动入榜。
  • 重启教训：手动 Start-Process pythonw 拉不起看板（无新进程）；正确做法＝Start-ScheduledTask dsh-board-keepalive（走生产动作）。curl 本机要 --noproxy 否则被代理返回 502。

加载 aigc-idea-impression 技能到本工作区

  • 用户要求「只加载技能相关文件」：从 E:/ProgramData/AIProject/aigc-idea-impression 拷贝 SKILL.md / POLICIES.md / 经验方法总结.md / references/ / subskill/ 到 agent-product/.workbuddy/skills/aigc-idea-impression/（项目级技能，自动发现）。
  • 排除非技能项：.git/、AI变现日报/（项目产物）、.wbapp_*.genie、源根 .gitignore/.gitattributes（git 元数据）、源自身 .workbuddy/。共 187 文件，1.5M；SKILL.md md5 与源一致。
  • 关键判据：以 SKILL.md 引用的文件集合为「技能相关」边界（而非整目录搬运）。

参考资料抽帧（aigc-idea-impression 抽帧 SOP 实战）

  • 建 参考资料/：Bilibili BV1gsHn6AEk6（AI工作台 3.0）与 YouTube jVHyoCYidLM（15万人看过的 AI工作台 2.0）。两视频各抽关键帧到各自 frames/。
  • 抽帧脚本 extract_frames.py（Python 调度 ffmpeg，双因素 scene 0.3/0.1/0.05 + 首尾帧 + >5s 补中点；字幕区=分辨率底部 15%，已自适应分辨率）。Bilibili=468 帧（1920×1080/293s），YouTube=661 帧（1280×720/371s）。
  • 🔴 本机代理两套、别混：
    • HTTPS_PROXY=127.0.0.1:64313 是 CodeBuddy 沙箱注入的「仅国内」代理——bilibili 200 通，google/youtube 502 被墙。
    • 真·海外代理＝Shadowsocks（PID 26588）监听 127.0.0.1:10800（SOCKS5） 与 ss_privoxy 127.0.0.1:50410（HTTP）。两者 YouTube 均 200。yt-dlp 下载海外视频用 --proxy http://127.0.0.1:50410，且沙箱外跑（dangerouslyDisableSandbox=true），否则走 64313 被墙。
  • 🔴 yt-dlp 缺 JS 运行时只拿到 360p：加 --js-runtimes "node:<managed node.exe 路径>" 解锁 720p/1080p（实测 136+140 得 720p/49MB）。
  • 🔴 safe-delete 钩子会打断下载：hlsnative 给每个 HLS 分片建 .part-FragN，结尾批量删 ~48 个 ⇒ 触发 SAFE_DELETE_BULK_CONFIRM_REQUIRED（阈值 50/ turn 累计）并中断合并。修法＝--downloader ffmpeg（HLS 由 ffmpeg 直写单文件、无分片临时文件），根除批量删除。
  • 残片：YouTube 目录里 3 个 .f620.* 是首次 360p 失败残片（共 ~112MB），safe-delete 门拦着没删；用户 20:11 确认「可以清理」后已删除，目录现仅余最终 .mp4 + frames/。

从关键帧 OCR 提取字幕（aigc-idea-impression 参考素材）

  • 需求：把两视频字幕分别整理成文档，「用关键帧即可」。结论：两视频都无独立字幕轨（YT 无字幕/自动字幕；B 站字幕需登录）→ 字幕是烧录硬字幕，只能从关键帧认字。
  • 方案（脚本留在项目根，可复用）：
    • cluster_subs.py：每帧裁底部 15% 字幕区 → 固定阈值(160)二值掩码哈希聚类（同句字幕跨帧掩码稳定、可合并），每簇取代表帧；另可拼字幕长图（被 Read 大文件守卫拦，弃用）。
    • ocr_subs.py：对代表帧字幕区 2x 放大 → rapidocr-onnxruntime OCR → 按时间排序、模糊去重(相似度≥0.82 合并近重复)、剔纯符号行 → 输出 字幕文档.md（含「内容概要」+ 时间戳条目）。
    • 结果：B 站 45 条 / YouTube 98 条 → 参考资料/<平台>/字幕文档.md。
  • 🔴 pip 装包坑：环境 HTTPS_PROXY=127.0.0.1:64313 是仅国内代理，pip 装海外包（PyPI）会卡死/502 → 必须 pip install --proxy http://127.0.0.1:50410（Shadowsocks，沙箱外）。首装 rapidocr 因漏写代理卡 10 分钟。
  • 🔴 rapidocr 不接受 PIL Image，要 engine(np.array(sub))（numpy）。
  • 🔴 大尺寸 montage 长图被 Read「大文件守卫」拦截（全文进历史太贵）→ 改 OCR 而非视觉读长图。
  • OCR 仍有典型错字（ski→skill、爆数→爆款、彻作→创作、搜素→搜索），已靠模糊去重+概要缓解；要 100% 准确需人工校。

按规范重抽关键帧 + 逐帧 OCR（修复大量字幕遗漏）

  • 用户反馈「关键帧提取有问题，很多字幕都没有」；根因：v1 OCR 只对聚类代表帧 OCR，代表帧若模糊/过渡被丢弃则整句丢失，且字幕区 scene 0.1 未加低阈值安全网。
  • 严格按《视频抽帧与字幕规范》重写 extract_frames_v2.py：双因素 scene 0.3 + 字幕区 scene 0.1 + 全局 scene 0.05 + 首尾帧 + >5s 补中点；字幕区 crop 严格底部 15%（B 站 1920:162:0:918、YouTube 1280:108:0:612）；新增字幕区 scene 0.05 安全网。
  • 重写 subtitle_ocr_v2.py：对每帧字幕区（底部 18%，防双行截断）2x 放大后 OCR → 按时间滚动去重（相似度≥0.80 合并保留最长）→ 输出规范格式 字幕稿_日期.md（时间线表：时间 | 台词 | 帧文件）。
  • 结果：B 站 532 帧 → OCR 419 有效行 → 去重后 241 条（v1 仅 45 条）；YouTube 772 帧 → OCR 640 有效行 → 去重后 253 条（v1 仅 98 条）。覆盖完整到片尾。
  • 旧 frames/ 已移为 frames_v1/ 备份；旧 字幕文档.md 保留以便对照。新产物为 字幕稿_2026-10-05.md。

优化 aigc-idea-impression 技能（规则展示不明显 → 内联）

  • 用户指出：技能对抽帧规则展示不够明显，导致执行时绕过规范。根因 = #002 同型（规则进了规范文档 ≠ 进执行上下文）。
  • 三处改动使规则"明显"：
    1. SKILL.md §1.1：把抽帧核心铁律（双因素+首尾+补帧、crop 按分辨率、CRLF、-ss、逐帧 OCR）内联成逐项勾选清单（不再"仅引用链接"）。
    2. 视频抽帧与字幕规范.md：顶部加"⚠️ 核心铁律"速查块（6 条不可违反项）；五、字幕提取明确"🔴 必须逐帧 OCR，禁只对代表帧"。
    3. 经验方法总结.md：新增 #010（规则须内联进 SKILL.md + 字幕须逐帧 OCR），#006 交叉引用。
    4. 审计检查清单.md：新增"七、抽帧/字幕产出校验"（19-23 条：字幕区 scene0.1 在场、双因素齐全、crop 按分辨率、逐帧 OCR、CRLF）。
  • 关键认知：技能里"明显"= 内联进被加载即进上下文的位置（SKILL.md 执行前强制检查），靠链接引用 = 不明显 = 等于没写。

从关键帧梳理 AI 内容工作台功能点

  • 产物：参考资料/AI内容工作台_功能点梳理.md（综合 B站 3.0 + YouTube 2.0 两视频关键帧的视觉分析）。
  • 平台识别：同一套个人内容工作台（Obsidian 插件形态，作者「小曾」）；2.0 为升级版。
  • 主导航 10 Tab：首页 / 对标与热点 / 选题 / 拆解与沉淀 / 创作 / 发布与经营 / 计划 / 常用助手 / 画板 / 收支。
  • 功能模块：①首页(随手记录/本月之星/搜索) ②对标与热点(博主监控+爆款异常值识别+AI热点/Twitter/评论洞察) ③选题 ④拆解与沉淀(文案拆解→资产库:选题角度/结构/开场白/标题库) ⑤创作流水线(聊思路→写文案→起标题→做封面→发布检查→录制卡片) ⑥发布与经营(多平台发布/作品登记/数据复盘) ⑦计划 ⑧常用助手 ⑨画板(Excalidraw) ⑩收支。
  • 底座：Skill 调用体系 + 外部 AI(Codex/Claude) + Obsidian 知识库 + 飞书联动 + 跨平台数据聚合。
  • 方法：按抽帧规范取帧 → 逐帧视觉读取 UI → 归纳（非 OCR，是看画面 UI）。
  • ⚠️ 发现 v2 frames/ 目录已被清掉（只剩 frames_v1/）；截图改用 frames_v1/ 按时间戳就近匹配（同一视频，时间戳可对齐）。
  • 整理产物：参考资料/AI内容工作台_功能点与截图/（README 索引 + 功能点梳理.md + 截图/ 16 张，命名 序号_模块_功能点.jpg）。

梳理 Easel 项目功能点 + 官方截图

  • 项目：E:/ProgramData/AIProject/vibe-product/Easel（浙大 ZJU-REAL/OpenDCAI Lab 开源，Apache 2.0，基于 OpenClaw Agent 的社媒内容工作台）。
  • 与上一例差异：Easel 是源码项目（非视频），信息源＝README + docs/skill-function-mapping.md（114 Skill 能力地图）+ web/frontend/src/components（前端页面）+ CHANGELOG。
  • 五层工作流：发现→策划→创作→发布→归因。Web 主导航 6 项：工作台(含热点雷达/选题库/内容日历/发布中心子导航)/对话/技能库/内容库/账号/画像。
  • Skill 114 个分 6 层：基础6/发现9/策划16/创作51/发布20/归因11。画像六维：定位/风格/受众/平台/偏好红线/长期记忆。发布支持 7 平台。
  • 产物：参考资料/Easel_功能点与截图/（README + Easel_功能点梳理.md + 截图/ 6 张：品牌/海报 + 官方 4 张工作台截图 画像/热点雷达/内容日历/发布中心）。
  • ⚠️ 官方仓库仅有 4 张工作台界面截图（assets/readme/features），其余页面无图；已注明可从 easel web 运行实例补截。
  • 用户给出在线权威参照 github.com/ZJU-REAL/Easel/blob/main/docs/skill-function-mapping.md → 抓取核对：在线版与本地一致（114 Skill/6 层/计数相同），逐条比对文档 0 缺失、0 多余；已在文档头补上权威外链。
  • 追加：创作层 Skill 按「文字 11 / 视觉 16 / 音频 10 / 视频 15」四类做成明细表（合计 52，与在线清单逐条一致，0 重复 0 遗漏）。⚠️ 发现官方「分层总览表」写创作层 51，但其下实际列出 52 条（口径差 1），文档已按逐条清单标注 52 并说明差异。
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