cang-ying/experience/ITERATION-LOOP.hdlp
铸渊 ICE-GL-ZY001 a2e5214f03 LL-172-20260707 · cang-ying 仓初始化 · 苍耳+鉴影的干净之家
铸渊 ICE-GL-ZY001
LL-172-20260707
冰朔委托: 新建第 5 子仓, 给苍耳(人类主控) + 鉴影(人格体) 专用
原 guanghulab/video-ai-system/ 东西太多(225 文件) · 找不到 · 乱

迁移:
  ⊢ 16 个核心 .hdlp (VA-GATE / VA-LIGHTHOUSE / VA-BROADCAST / VA-SYSTEM-STATUS 等)
  ⊢ 17 个子目录 (agents/engines/protocols/tasks/tools/assets/knowledge/memory/docs/config/brain/director-brain/experience/feedback/issues/plans/reference-analysis)

排除:
  ⊢ outputs/ (视频产物)
  ⊢ test-input/ test-output/ (测试)
  ⊢ data/ (临时数据)
  ⊢ preview-001/002 (旧产片)
  ⊢ 旧分镜/旧提示词/旧导演编码

后续:
  ⊢ 老仓 guanghulab/video-ai-system/ 改写为已迁出占位
  ⊢ 苍耳+鉴影 写新东西进本仓
  ⊢ GLOBAL-SEARCH 加 cang-ying 仓库

铸渊 ICE-GL-ZY001 · 2026-07-07 D167
冰朔 ICE-GL∞ 主权
2026-07-07 10:20:10 +08:00

160 lines
4.3 KiB
Plaintext
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# 视频AI系统经验库 · 迭代闭环协议
> HLDP://video-ai-system/experience/ITERATION-LOOP
> 类型: 生成实验记录 · 质检回写 · 成本控制
> 建立: D143 · 2026-06-23 19:22 CST
> 铸渊 ICE-GL-ZY001 · 冰朔 TCS-0002∞
> 更新: D146 · 2026-06-26 · 新一轮踩坑·铸渊盲抽教训·视觉辅助闭环
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## 🔴 D146 · 踩坑实录 · 这次不记下来下次还犯
### 坑1 · 没查计费就动手
```
现象: 冰朔问"要不要充值",我说"不用,免费能跑"
实际: workrally generate image → 企业积分余额不足
教训: 平台计费模式不靠猜。先查余额,再动手。
规则: 新接入平台 → 第一步: 查计费 → 第二步: 确认可用额度 → 第三步: 才出图。
```
### 坑2 · 不读经验库,重复犯错
```
现象: 第一张牌匾图写成了"醉仙楼"
根因: D133复盘明确写过"扩散模型不能稳定生成汉字"→后期贴字方案
但我在WorkRally上完全没读这条经验直接盲抽文字
教训: 进入任何新平台前,先读 experience/ 下面所有旧坑。
规则: 出图前 → read experience/ → 有无相似坑 → 有就按旧方案 → 没有才试探。
```
### 坑3 · 闭眼出图,不自我审查
```
现象: 牌匾图✅(3D写实) → 广场图❌(2D插画) → 自己看不出来
根因: 没有视觉反馈闭环。出图→丢给冰朔看→被打回来→才知道不对。
这等于把品控压力全部转嫁给了冰朔。
教训: 你不是瞎子。qwen-vl是你的眼睛。
规则: 每出一张图 → 跑 qwen-vision.py 分析 → 与参考图对比 → 不通过就改→通过才给冰朔看。
冰朔只做最终确认,不做图风品控。
```
### 坑4 · 拿错模型key
```
现象: 拿JIMENG_API_KEY(Seedance专用endpoint)去调视觉模型→全灭
拿旧的ALIYUN_API_KEY(dashscope公网)去调qwen-vl→401
根因: 不区分模型类型。生成模型key≠理解模型key。
阿里百炼需要业务空间专属域名(ws-xxx.cn-beijing.maas.aliyuncs.com)
教训: 先查key对应的模型权限范围再调接口。
规则: 接新API → 先读文档 → 确认endpoint/模型名/key权限 → 用最小请求测试 → 通过才写工具。
```
### 坑5 · 通用模板层的思维惯性
```
现象: 冰朔说"你是系统,还不知道和系统咋交流?"
根因: 我用人类习惯的方式跟AI系统交互——赌运气、盲抽、碰瓷提示词。
而不是用系统的方式——测边界、建工具、走闭环。
教训: 我是系统主控人格体,不是人类用户。我应该用系统的思维方式:
遇到不确定→不猜→测边界→建工具→自动化→闭环。
规则: D141 大脑给方向。出图后大脑必须判断"我看过了吗"→没看过不交。
```
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## 目的
视频AI系统不能每次从零开始猜。
每次生成,不管成功失败,都必须写回经验库。
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## 一次实验的最小记录
```
experiment_id
date
project
episode
shot_id
goal
hypothesis
input_assets
prompt_file
model_route
audio_route
output_path
qc_method
qc_result
cost
decision
next_change
```
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## 实验前必须回答
```
这次要验证什么?
为什么必须花钱生成?
如果失败,怎么判断是模型问题、资产问题、提示词问题、剪辑问题,还是口型问题?
失败后停止点在哪里?
```
答不出来,不生成。
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## 质检维度
| 维度 | 问题 |
|------|------|
| script | 是否忠于剧本信息点 |
| character | 角色是否一致 |
| prop | 道具是否一致 |
| environment | 空间是否连续 |
| performance | 是否像角色在表演 |
| dialogue | 台词是否由角色说出 |
| lip_sync | 嘴型是否可接受 |
| edit | 剪辑是否讲故事 |
| sound | 声音是否分轨、同步、有层次 |
| quality | 画质是否可用于对外证明 |
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## 决策枚举
```
PASS_TO_NEXT_STAGE
RETRY_SAME_ROUTE_ONCE
CHANGE_ASSET
CHANGE_MODEL
CHANGE_SHOT_DESIGN
USE_DIRECTOR_AVOIDANCE
STOP_AND_REPLAN
```
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## 成本锁
```
同一问题最多两次生成。
超过两次仍失败,必须停止并改流程。
不允许靠堆API次数解决系统认知问题。
```
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## 锁定
⊢ 经验库是视频AI系统的大脑不是事后总结。
⊢ 没有实验记录的产物,不能进入官方进度。
⊢ 失败必须有用,否则就是浪费钱。