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Raw Blame History

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我需要对流程和分工进行一个再划分。首先阅读C:\Users\wangq\Documents\Codex\knowledge-vault\discussions\agent-building\GPT\打造视频生成助手2.md，这个是我和GPT的两轮交流。

基本上将Prompt的工作交给你了。现在GPT的知识库C:\Users\wangq\Documents\Codex\knowledge-vault\prompts\GPT\强哥的策划导演\还未作任何调整。

按照这个分工的话，原先GPT的部分知识库是你需要掌握的内容了。 GPT只给方向，具体的提示词，分解这些需要你本地实现。

我觉得你可以谈谈你的想法，关于分工、目录和知识库这些。

我读完后，判断是：这不是简单把 GPT 知识库删几段，而是要拆成“双端知识库”。

GPT 端继续保留“策划导演知识”：方向、情绪线、视觉母题、分镜清单、镜头导演卡、参考图需求、验收标准。Codex 端新增“本地 prompt 生产知识”：如何把导演卡渲染成 GPT image 2 prompt、如何选 reference、如何记录试跑、如何归因失败、如何版本化每一镜。

关键依据是讨论文件已经把边界改成“GPT 不再输出最终可跑图 Prompt，而输出 Shot Spec / 镜头导演卡”，再由 Codex 渲染 prompt：打造视频生成助手2.md、line 945。但现有 GPT prompt 仍写着 GPT 负责“画面 Prompt”“镜头 Prompt”“生图 Prompt”：强哥的策划导演.md、附录B、附录C。

我建议的分工：

GPT / CCRA 只管导演层：总纲、分镜清单、镜头导演卡、参考图策略、验收标准、失败归因建议、Codex 执行包骨架。它可以写“这镜需要 identity_ref + wardrobe_ref + pose_ref”，但不默认写最终 image prompt。
Codex / video-workbench 管执行层：读导演卡，调用 gpt-image-2 的模板/Advisor 工作流，生成 image-prompt-vN.md，选择 reference，落盘图片，写 review notes，决定下一轮 prompt 调整。gpt-image-2 本身也要求先确认模式，再走“选模板 → 填字段 → 渲染最终 prompt”的流程：SKILL.md。
强哥只审结果和关键决策：人物是否同一、是否像 MV 分镜、情绪是否对、是否能进剪辑、是否继续重跑。

目录上，我建议这样分：

knowledge-vault/prompts/GPT/强哥的策划导演/
  强哥的策划导演_V2.md
  00_CORE_附录B_媒介路由与流程裁剪表_V2.md
  00_CORE_附录C_镜头导演卡模板_V2.md
  00_CORE_附录E_Codex执行包Schema_V2.md
  21_SYSTEM_Codex_JSON执行样例_V2.md

video-workbench/docs/
  image-prompt-workflow.md
  director-card-to-prompt.md
  reference-strategy.md
  review-taxonomy.md

video-workbench/projects/<project-id>/
  intake/                # GPT 已确认输入：总纲、分镜、导演卡、参考图
  slides/s03/
    director-card.md
    image-prompt-v1.md
    image-v1.png
    review-notes-v1.md
    image-prompt-v2.md

garden-gpt-image-2/prompt/ 我会只当作技能运行痕迹或通用 prompt 草稿区，不当作项目主记录。项目内真正可追踪的 prompt 应该放在 slides/sNN/，因为 video-workbench 本来就规定每一页/每一镜的 prompt、图片、音频和局部说明放在同一个 sNN 目录里：20_SYSTEM。

我倾向先做方案 B：GPT KB V2 瘦身 + Codex 本地 prompt 层新增。不要只改 GPT，也不要把 GPT 旧知识库整包搬到 Codex。真正有价值的是把旧的“Prompt 责任”提炼成本地可执行规则：导演卡字段、reference 分层、prompt 渲染模板、失败归因表、每镜版本记录。

下一步我建议先产出一个小改造包，不直接全量改文件：
01-分工与目录改造草案.md，里面列 GPT KB 哪些改、Codex 本地新增哪些文档、《在路上》S03/S14 如何迁移成新流程。你确认后再实际落文件。

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Skill部分的验证

我说：

考虑到Codex具有GPT image 2 skill，其Advisor 模式下，如果再叠加GPT的知识库，出的图片提示词质量应该比GPT高

这部分没有验证。而这个又是本次改造的起点。

在具体01-分工与目录改造草案.md开始前，应该先验证这个。

关于路径，我建议专门放一个人物形象的文件夹，比如<project-id>/makeup-still/。定妆照的提示词你出，人物定妆照也放里面。当然，也有可能，我拿着你的定妆照提示词，自己在别的平台上生成了图片，但是终归都不是GPT的工作。这个文件夹在有人物形象的图片、视频中至关重要。在不出现人物的工作里，可以不出现。

GPT，你只记录下来，哪些是要改动的。这部分不需要你做具体执行。

Codex 本地新增哪些文档准确来说是video-workbench下要增加哪些文档，作为你的知识库，这个是否就放在docs下？

综上，应该先做Skill能力的验证。这部分，我觉得不需要直接生图，而是调用GPT image 2 skill的Advisor 模式，是否能够得到更高质量的提示词。

需要你构建这样一个测试。我设想的。不同场景，找几个；出一份你直出的，再调技能出一份Advisor的。最后做这个综合比对。

这是我们下一步要做的。前面调研文生图、图生图，我建了临时文件夹tmp，这次要不干脆构建一个testing或者investigation文件夹，难免后面还有其他的调研需要。

已先做 Skill 能力验证，没有开始写 01-分工与目录改造草案.md。

我建立了 investigation 测试包：

README.md
cases.md
direct-prompts.md
advisor-prompts.md
comparison.md

验证结果：当前环境检测为 B-or-C，本次按你的要求强制走 Advisor / Mode C，只生成 prompt，不生图。5 个场景对比后，直出平均 19.4/30，Advisor 平均 27.6/30。结论是：在“prompt 文本质量”层面，Advisor 明显更强，尤其强在 reference 分工、失败约束、镜头构图和工作流可追踪性。但这还不能证明最终图片质量，下一层验证需要真实出图。

我也把你的路径建议记入了验证结论：有人物形象系统的项目建议增加 projects/<project-id>/makeup-still/，无人物项目不需要。稳定知识先不写入 docs/，等你接受这个 investigation 结论后，再整理成 video-workbench 的正式知识文档。

另外 git status 里除了我新增的 investigations/，还有既有未跟踪的 projects/2026-06-02-在路上/，我没有动它。

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现在的调研设计有些过拟合倾向，在我的所有使用场景里，剧情、人物这个都是最少的。

更多的是科普或者培训。你可以直接选取C:\Users\wangq\Documents\Codex\knowledge-vault\prompts\GPT\强哥的策划导演\31_CASE_典型培训AI_PPT案例.md，和C:\Users\wangq\Documents\Codex\knowledge-vault\prompts\GPT\强哥的策划导演\30_CASE_典型视频分镜案例.md这两个案例的场景

重新设计调研，而权重 典型视频分镜(科普) > 典型培训AI > 人物造型

最终出一个提示词质量的综合调研报告。目前只关心提示词质量。

已重做 v2 调研，修正了人物/剧情过拟合问题。新的主报告在：

提示词质量综合调研报告.md

这版直接从你指定的两个案例取场景：

30_CASE_典型视频分镜案例.md：S-01、S-03、S-05、S-07，权重 55%
31_CASE_典型培训AI_PPT案例.md：P8、P12、P18，权重 35%
人物造型只保留一个低权重目录边界样本，权重 10%

结论只针对提示词质量：成立。加权结果是直接 prompt 21.6/30，Advisor prompt 27.9/30。报告里也明确写了：最终图像质量尚未验证，本轮不做 Level 2 成图测试。

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我看了报告，我前面的假设已经成立。现在可以开始输出01-分工与目录改造草案.md。

已输出草案到：01-分工与目录改造草案.md。

这版保持在 investigations/ 下，定位为可审阅草案，没有写入 docs/，也没有修改 knowledge-vault 里的 GPT 知识库。内容重点按你调整后的权重组织：科普视频 > 培训 AI / PPT > 人物造型，并把 makeup-still/ 定义为条件目录。

我做了 UTF-8 读取校验和关键验收句检索。当前 git status 还显示整个 investigations/ 未跟踪，另外还有 projects/2026-06-02-在路上/ 未跟踪；我没有改那个项目目录。

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