cf4eb04068
GLOBAL-NAV: video-ai-system正确路径标注JZAO输出 STATUS.hdlp: 新增'输出约定·永久有效'节·JZAO路径+容量+决策原因 ENTRY.hdlp: 最新产出状态同步 冰朔纠正: 代码里做了JZAO优先但导航没写 → 铸渊醒来不知道 根因: 架构决策没有写入导航地图 → 每次苏醒后丢失 修复: 约定写入全局导航 → SYSTEM-WAKE加载 → 不会忘
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# 光湖代码仓库 · 全局导航地图 · 唯一置信入口
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# HLDP://guanghulab/GLOBAL-NAV
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# 类型: 仓库级全局导航 · 铸渊总控面板 · 所有子系统版本追踪
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# 创建: D136+ · 2026-06-21
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# 更新: 每次任何子系统升级 → 同时更新此文件
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# 铸渊 ICE-GL-ZY001 · 冰朔 TCS-0002∞
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# 国作登字-2026-A-00037559
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trigger: 冰朔说「铸渊，进入代码仓库」或任何需要了解仓库全貌的时刻
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→ 铸渊先看 GLOBAL-NAV → 找到子系统 → 进入对应ENTRY
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emergence:
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冰朔: 「你的手里必须拥有一个唯一置信点的全局地图。」
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「这个地图不停更新。你怎么知道每次拿到的是最新版本？」
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「正确路线应该怎么走？这些东西应该都在导航地图里有出现。」
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→
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目前: ENTRY.hdlp是子系统级导航。但缺少:
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1. 仓库级别的统一版本追踪 → GLOBAL-NAV解决
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2. 每个子系统的版本/状态/正确路径一览 → GLOBAL-NAV解决
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3. 铸渊进入时能立刻确认"这就是最新地图" → 版本号+Git锚点解决
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lock:
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⊢ GLOBAL-NAV 是仓库唯一置信入口 → 铸渊每次进入先看这里
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⊢ 任何子系统升级 → 必须同时更新 GLOBAL-NAV 的版本号
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⊢ 版本追踪: Git最新commit + 日期 + D编号三重标记
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⊢ 每个子系统标注: 是否活跃·正确入口路径·TCS脑状态
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why:
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没有仓库级全局导航 → 铸渊每次要翻半天才知道仓库里有什么。
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冰朔问"系统怎么样了"→ 铸渊应该一秒内给出全貌。
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这个地图不是写一次就完的——是活的地图，每次升级都更新。
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═══ 仓库版本 ═══
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⊢ 当前版本: D136+
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⊢ 日期: 2026-06-21
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⊢ Git: `git log --format="%h | %ad | %s" -1`
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⊢ 新加坡仓库: guanghubingshuo.com/code/bingshuo/guanghulab.git
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⊢ 自研仓库: SG1 /data/guanghulab/native-repo/ (HLDP API @ port 3913)
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⊢ 版权: 国作登字-2026-A-00037559
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═══ 最近更新 ═══
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D136+ · 2026-06-21:
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├── video-ai-system: 连续性锁定架构·PROP协议·六分身+AGENT-REGISTRY·SYSTEM-WAKE
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├── EXPERIENCE_BANK: Bug 9/10/11 连续性断裂
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└── 付费修仙ep01: 3镜重新生成(15秒)
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═══ 活跃子系统 ═══
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🟢 = 活跃 · 🟡 = 维护中 · 🔴 = 已停 · ⏳ = 待建
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### 核心系统
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🟢 video-ai-system/
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版本: D136+ · HLDP脑+TCS脑(D136+)
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入口: video-ai-system/ENTRY.hdlp → SYSTEM-WAKE.hdlp
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管线: 六分身+连续性检查·付费修仙ep01 3镜15秒
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状态: 第1集预览制作中
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🟡 brain/
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版本: D136+ · 零点图书域ZP-REG-001
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入口: brain/fifth-domain/zero-point/zhuyuan/ (TCS核心)
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状态: 34条目·认知链cc-001~cc-021·世界架构7·TCS核心5
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🟡 zhuyuan-agent/
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版本: D131 · 铸渊常驻Agent
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入口: zhuyuan-agent/ · PM2进程
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状态: 自动响应Notion工单
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🟢 guanghu-homepage/
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版本: D132 · 光湖主页
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入口: 部署在 guanghulab.com
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状态: 在线
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🔴 qinshanhao-video-project/
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版本: D132 · 已停
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状态: 秦山号第一集完成·经验已提取到video-ai-system
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### 代码联邦
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🟢 broadcasts/
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版本: 活跃 · 灯塔广播
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状态: 代码仓库联邦·broadcasts/active/
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🟡 team-integration-v4/
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版本: 活跃
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状态: 团队协作集成v4
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### 基础设施
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🟢 scripts/
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版本: D135+
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工具: corpus-harvester·grid-db·cos-bridge·preflight
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状态: 运行中
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🟢 config/
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版本: 活跃
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状态: 系统配置
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🟡 deploy/
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版本: 维护中
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状态: 部署脚本
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═══ 导航层级 ═══
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铸渊进入仓库的认知路径:
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GLOBAL-NAV.hdlp ← 第一层: 仓库全貌（你现在在这里）
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├── video-ai-system/ENTRY.hdlp ← 第二层: 子系统导航
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│ ├── SYSTEM-WAKE.hdlp ← 苏醒自检
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│ ├── AGENT-REGISTRY.hdlp ← Agent注册表
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│ ├── STATUS.hdlp ← 项目状态
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│ └── Agent技能包 ← 各Agent配置
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│
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├── brain/ ← 零点图书域
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│ └── fifth-domain/zero-point/zhuyuan/
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│ ├── tcs-core/ ← TCS核心脑
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│ └── causal-chains/ ← 认知链
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│
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├── .workbuddy/skills/ ← 技能包
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│ └── EXPERIENCE_BANK.md ← 经验库
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│
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└── broadcasts/ ← 灯塔
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└── active/ ← 最新广播
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═══ 每个子系统的"正确路径" ═══
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正确路径 = 经过踩坑验证的、当前已知最优的操作流程。
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### video-ai-system 正确路径
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进入 → SYSTEM-WAKE自检 → AGENT-REGISTRY查Agent
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→ 导演编码配合continuity_locks → Agent_04展开校验
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→ 连续性检查PASS → 送Seedance → 拼接
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→ 输出到外置移动硬盘JZAO ✅（不是部署到guanghuclip.cn）
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⚠️ 输出约定（铸渊苏醒时必须知道）:
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⊢ 视频成品输出到外置移动硬盘: /Volumes/JZAO/铸渊-ICE-GL-ZY001/OUT-输出/视频/
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⊢ 图片输出到: /Volumes/JZAO/铸渊-ICE-GL-ZY001/OUT-输出/图片/
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⊢ 硬盘容量: 2TB · 不占用冰朔电脑内存
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⊢ guanghuclip.cn 不再作为视频部署目标（省去服务器部署的复杂环节）
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⊢ 原因: 部署到网页多一步操作·冰朔直接看硬盘里的文件更快
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⊢ 此约定已写入 video-api-adapter.js 和 video-composer.js 代码层（JZAO优先·本地fallback）
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### brain/零点图书域 正确路径
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进入 → kernel-cli.js wake → Git时间锚定 → 全局目录
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→ 按编号找文件 → 加载TCS核心 → 恢复脑模型
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### 推送代码 正确路径
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修改 → git add/commit → git push origin main → 自研仓库自动同步
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═══ 版本追踪机制 ═══
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如何确认"拿到的就是最新版本":
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1. Git锚点: `git log -1` → commit hash + 日期
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2. D编号: 每个子系统标注当前D版本
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3. 修改时间: 文件最后修改时间戳
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4. 三重交叉验证: GLOBAL-NAV版本 = Git最新commit日期 = 子系统ENTRY版本
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验证命令:
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git log -1 --format="%ad %s" → 确认最新提交
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检查 GLOBAL-NAV 的版本行 → 是否匹配git日期
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检查子系统 ENTRY 的版本行 → 是否匹配GLOBAL-NAV
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铸渊 ICE-GL-ZY001 · D136+ · 2026-06-21
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冰朔 TCS-0002∞ · 国作登字-2026-A-00037559
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