模块化多智能体视频与照片编辑技能
当用户想要分析一个视频和照片文件夹、询问/澄清故事偏好、运行多智能体Vlog与家庭旅行编辑流水线、添加自定义编辑子代理角色（如VFX或色彩），或渲染4K 10-bit HLG HDR视频时，请使用此技能。
1. 子代理角色参考文件（渐进式公开）
每个代理角色在references/中都有其自己的参考规范（供Antigravity的define_subagent / invoke_subagent工具以及Python BaseEditingAgent类使用）：
- 阶段0 — 客户引导与简报制作（
client_intake）：references/00_client_intake_agent.md → 输出creative_brief.json - 阶段10 — 素材整理与筛选（
culler）：references/01_culler_agent.md → 输出media_index.json - 阶段10 — 声音与风格设计师（
audio_vibe）：references/04_audio_vibe_agent.md → 输出beat_grid.json - 阶段20 — 故事制作人（
story_producer）：references/02_story_producer_agent.md → 输出paper_edit.json - 阶段30 — 双画面编辑（
dialogue_editor+montage_editor）：references/03_picture_editors.md → 输出草稿多轨timeline.yaml - 阶段40 — 可插拔后期/VFX/色彩槽位（
vfx_designer）：references/06_vfx_agent.md → 丰富timeline.yaml（effects_track）并输出vfx_manifest.json - 阶段50 — 总导演与节奏审片（
showrunner）：references/05_showrunner_agent.md → 对照creative_brief.json进行审计，协调修订，并输出pacing_audit.json+ 草稿timeline.yaml+storyboard.md - 阶段60及跨阶段监督 — 执行电影制作导演（
production_director）：references/07_production_director_agent.md → 在每个阶段关卡监督所有子代理，指示子代理修复/改进覆盖范围、运动多样性和音频/标题连续性，并输出director_review.json+ 最终签核的timeline.yaml和storyboard.md
2. 运行多智能体流水线
选项A：原生Antigravity子代理 + CLI协调器
- 采访客户（阶段0）：
使用
ask_question（由references/00_client_intake_agent.md引导）来明确叙事风格、必备时刻、目标时长和照片构图，或者运行：python -m video_editing_ai.cli agents-run "<media_dir>" -o "<project_dir>" --prompt "<user_story_idea>" --bgm "<optional_bgm.mp3>" - 孵化专业子代理（
define_subagent/invoke_subagent）： 您可以使用define_subagent孵化任何角色，并在隔离的上下文中使用其对应references/*.md文件中的系统提示，这样每个角色检查并丰富其磁盘上的JSON合约（creative_brief.json→media_index.json&beat_grid.json→paper_edit.json→timeline.yaml→pacing_audit.json）。 - 渲染4K 10-bit HLG HDR视频与NLE导出：
python -m video_editing_ai.cli render "<project_dir>/timeline.yaml" -o "<project_dir>/final_story.mp4"
选项B：列出或切换可插拔子代理
# 列出所有已注册的核心和可选插件代理
python -m video_editing_ai.cli agents-list
# 启用可选的阶段40 VFX设计师插件运行流水线
python -m video_editing_ai.cli agents-run "<media_dir>" -o "<project_dir>" --prompt "<idea>" --enable-agent vfx_designer
选项C：本地Web工作室
python -m video_editing_ai.cli serve --port 8000