Video Review
本 Skill 负责“生成结果是否值得进入当前制作路线”的判断。它不因为素材已经生成就降低原有制作约束，也不为了保留已有生成结果改写上游事实。
1. 先检查实际生成结果
审片必须基于真实返回的图片、视频或声音，而不是根据提示词、文件名或“模型应该会做到”推断结果。
当前执行器可以直接查看 / 播放时，实际检查完整 artifact；只能检查部分帧、截图或听不到声音时，明确哪些维度尚未验收，不把未观察内容写成已通过。
需要快速读取媒体元数据、SHA-256、均匀抽样定位问题帧或拆开严格 2×2 四视图逐格检查时，优先复用本 Skill 自带的 scripts/media_review.py：probe 读取真实媒体属性，sample 只把视频辅助帧写入当前项目 .tmp/review/，split-2x2 只把 1:1 图片机械切成四个象限，cleanup 清理审片辅助目录。抽样帧 / 分格 / manifest 永远不能替代完整播放、听音、口型或人物 / 场景内容验收；机械 2×2 成功也不代表严格四视图语义通过。
视频审查不能只凭一张最好看的静帧；至少要覆盖镜头开始、主要动作过程和结束状态，并检查运动 / 声音连续性。
2. 固定审查依据
先读取该结果对应的正式来源：
- 复用素材：对应长期提示词、人物/场景/产品定义和必要上游事实；
- 镜头生成结果：
SHOT.md、当前提示词、引用的复用素材和相邻镜头连续性； - 广告产品：同时加载
video-advertising的产品事实与品牌约束；该能力缺失时不能宣称产品 Gate 已完成，先交回akira-video补齐可选 Package。
一次性生成包只用于定位本轮输入，不是更高优先级的事实源。
需要进行详细生成结果 / 素材质量审查时，读取 references/TAKE-QA.md。一次返回多个图片、声音或视频候选时，再读取 references/CANDIDATE-SELECTION.md，先淘汰身份 / 产品 / 空间 / 剧情等硬错误，再比较制作适配度和美感。结果明显失败时先按 references/FAILURE-MODES.md 定位失败类型，再按 references/REPAIR-DECISIONS.md 选择采用、后期修复、重新生成或重写上游；重新生成前明确本轮主要改变的一个变量。
3. 审查维度
只检查当前对象适用的维度：
- 身份、服装、材质、结构与状态是否稳定；
- 场景空间和关键位置是否成立；
- 动作、表演、摄影和时序是否完成镜头目的；
- Continuity In / Out 是否能与相邻镜头衔接；
- 产品、Logo、文字和工业结构是否符合事实来源；
- 对白、口型、声音和环境声是否达到当前要求；
- 是否出现会在后续镜头继续放大的明显漂移。
不要用单帧好看替代整段视频审查。
4. 结论
优先给出下面一种明确处理方式：
- 采用：结果可以进入当前制作；
- 采用并调整后续：存在非关键偏差，但接受该实际画面，并让下一镜从真实可见状态继续；
- 后期修复：主体生成正确，问题更适合确定性剪辑、合成、字幕、Logo、音量或其他后期处理；
- 重新生成：镜头/素材定义正确，但当前生成结果执行失败；
- 重写定义或提示词：失败来自
SHOT.md、长期素材或提示词本身，而不是随机执行。
5. 记录采用结果
镜头采用决定按 references/TAKE-DECISION.md 保持简洁：记录当前生成结果、实际出口、可接受偏差和仍需后期修复的项目，不建立额外数据库。
镜头采用哪个生成结果，优先在该镜头的 SHOT.md 中维护一个简短“当前采用”字段或等价清晰记录，不复制一份 final.mp4。
被淘汰生成结果仍可以保留用于比较；如果项目不需要长期保留失败输出，可按用户存储策略清理，但不得把尚未归档的唯一生成结果误删。
完成标准
每个被审结果都有清楚依据和处理方向；采用的结果能继续进入下一镜或整片后期，重新生成时也已经知道下一次主要改变什么。