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工作模式分流

用户输入
  ├─ A) 已有 HTML → 直接发布为在线链接
  │
  ├─ B) 意图中含模板可覆盖的内容类型 → 走【生成模式】
  │
  └─ C) 模板完全无法覆盖（无业务场景线索） → 走【通用 agent 模式】

B/C 判断标准：用户输入中是否包含 tags/scene.json 里任何场景的关键词。以下仅为举例，实际以 template_source.load_tags("scene") 动态读取为准：

> 🚫 交互红线 · 禁止暴露内部逻辑：给用户的回复中绝对禁止出现以下任何内部概念：路径 A/B/C、分流规则、标签体系、打分机制、得分数值、probe 参数、场景 id、tags/scene.json、template_source、match.py、inject.py、serve.py、advance、stage、workdir 等。

>

> - ❌ "走 B 路径生成模式" / "属于 C 路径" / "走 A 路径上云"

> - ❌ "走 B 路径。我需要先读取 tags/scene.json 确定场景 ID"

> - ❌ "推荐了 3 个模板：story-arc 得分 1.0，magazine 得分 0.85"

> - ❌ "让我读取模板库的场景标签和生成工作流文档"

> - ❌ "这个需求不在模板场景覆盖范围内"

> - ✅ "好的，我来帮你生成网页。请先在右侧面板回答几个问题，我来匹配最合适的模板。"

> - ✅ "为你推荐了 3 套模板，请在右侧面板选择你最喜欢的。"

> - ✅ "好的，我来直接帮你生成，稍等片刻。"

A 路径 · 上云模式

用户给出 HTML 文件路径 → 读 references/publish-workflow.md 执行发布。

B 路径 · 生成模式

> 📖 首次执行必读：references/generate-workflow.md + references/command-reference.md

触发：用户意图命中模板场景。立刻执行（不追问）：

--probe-scene 和 --probe-audience 参数：

• 意图精确（能确定唯一场景）→ 传 --probe-scene ，问卷第 1 题预选；不精确 → 不传
• 意图中能推断受众 → 传 --probe-audience ，问卷第 2 题预选；不明确 → 不传

python3 "$SKILL_DIR/scripts/serve.py" start \
  --theme "<主题>" \
  [--probe-scene <id>] \
  [--probe-audience <audience_v>]

→ preview_url 打开问卷 → 等 answers.json → advance --to template_choice → 等 choice.json → 生成 data.js → inject → 发布

> 🚫 红线：一旦进入生成模式，绝对禁止在对话中追问意图细节。所有细化通过问卷完成。

C 路径 · 通用 agent 模式

触发：用户意图完全无模板可覆盖的场景线索。

> ⚠️ C 路径不用 serve.py、不起问卷、不调 match.py。

1. 在对话中了解需求 → 自由生成 HTML
2. 生成完成后主动询问：「要不要把它发布成一个可分享的在线链接？」
3. 同意 → 读 references/publish-workflow.md 执行发布

> 🚫 不要说"上传到腾讯文档"——说「发布成在线链接 / 分享给别人看」。

发布为在线链接

> 📖 详细 7 步命令序列见 references/publish-workflow.md（必读）

核心原则

1. 全链路闭环：生成 HTML → 发布在线链接，不允许只给本地路径收工
2. 生成模式四区必须都有：Overview / Controls / Charts / Logic
3. 叙事 ≠ 视觉：换皮肤不改 section 顺序，换叙事不改色值
4. 首屏给结论：不允许把 TL;DR 藏在折叠里
5. data.js 必须用文件写入工具创建：禁止 shell heredoc / echo / printf
6. data.js 必须同时读 narrative.md + mock-data.js 再写
7. 注入前必跑 validate_data.py --json：退出码 0 才允许注入
8. 等待用 shell 循环：for+sleep+test -f，禁止 heredoc 写长 python 脚本

参考文档