Video Review
本技能負責「生成結果是否值得進入當前製作路線」的判斷。它不因為素材已經生成就降低原有製作約束，也不為了保留已有生成結果改寫上游事實。
1. 先檢查實際生成結果
審片必須基於真實回傳的圖片、影片或聲音，而不是根據提示詞、檔案名稱或「模型應該會做到」推斷結果。
目前執行器可以直接檢視 / 播放時，實際檢查完整 artifact；只能檢查部分幀、螢幕截圖或聽不到聲音時，明確哪些維度尚未驗收，不把未觀察內容寫成已通過。
需要快速讀取媒體中繼資料、SHA-256、均勻抽樣定位問題幀或拆開嚴格 2×2 四視圖逐格檢查時，優先複用本技能自帶的 scripts/media_review.py：probe 讀取真實媒體屬性，sample 只把影片輔助幀寫入目前專案 .tmp/review/，split-2x2 只把 1:1 圖片機械切成四個象限，cleanup 清理審片輔助目錄。抽樣幀 / 分格 / manifest 永遠不能替代完整播放、聽音、嘴型或人物 / 場景內容驗收；機械 2×2 成功也不代表嚴格四視圖語義通過。
影片審查不能只憑一張最好看的靜幀；至少要覆蓋鏡頭開始、主要動作過程和結束狀態，並檢查動作 / 聲音連續性。
2. 固定審查依據
先讀取該結果對應的正式來源：
- 複用素材：對應長期提示詞、人物/場景/產品定義和必要上游事實；
- 鏡頭生成結果：
SHOT.md、目前提示詞、引用的複用素材和相鄰鏡頭連續性； - 廣告產品：同時載入
video-advertising的產品事實與品牌約束；該能力缺失時不能宣稱產品 Gate 已完成，先交回akira-video補齊可選 Package。
一次性生成包只用於定位本輪輸入，不是更高優先級的事實來源。
需要進行詳細生成結果 / 素材品質審查時，讀取 references/TAKE-QA.md。一次回傳多個圖片、聲音或影片候選時，再讀取 references/CANDIDATE-SELECTION.md，先淘汰身份 / 產品 / 空間 / 劇情等硬錯誤，再比較製作適配度和美感。結果明顯失敗時先按 references/FAILURE-MODES.md 定位失敗類型，再按 references/REPAIR-DECISIONS.md 選擇採用、後期修復、重新生成或重寫上游；重新生成前明確本輪主要改變的一個變數。
3. 審查維度
只檢查目前物件適用的維度：
- 身份、服裝、材質、結構與狀態是否穩定；
- 場景空間和關鍵位置是否成立；
- 動作、表演、攝影和時序是否完成鏡頭目的；
- Continuity In / Out 是否能與相鄰鏡頭銜接；
- 產品、Logo、文字和工業結構是否符合事實來源；
- 對白、嘴型、聲音和環境音是否達到目前要求；
- 是否出現會在後續鏡頭繼續放大的明顯漂移。
不要用單幀好看替代整段影片審查。
4. 結論
優先給出下面一種明確處理方式：
- 採用：結果可以進入目前製作；
- 採用並調整後續：存在非關鍵偏差，但接受該實際畫面，並讓下一鏡從真實可見狀態繼續；
- 後期修復：主體生成正確，問題更適合確定性剪輯、合成、字幕、Logo、音量或其他後期處理；
- 重新生成：鏡頭/素材定義正確，但目前生成結果執行失敗；
- 重寫定義或提示詞：失敗來自
SHOT.md、長期素材或提示詞本身，而不是隨機執行。
5. 記錄採用結果
鏡頭採用決定按 references/TAKE-DECISION.md 保持簡潔：記錄目前生成結果、實際出口、可接受偏差和仍需後期修復的項目，不建立額外資料庫。
鏡頭採用哪個生成結果，優先在那個鏡頭的 SHOT.md 中維護一個簡短「目前採用」欄位或等價清晰記錄，不複製一份 final.mp4。
被淘汰生成結果仍可以保留用於比較；如果專案不需要長期保留失敗輸出，可按使用者儲存策略清理，但不得把尚未歸檔的唯一生成結果誤刪。
完成標準
每個被審結果都有清楚依據和處理方向；採用的結果能繼續進入下一鏡或整片後期，重新生成時也已經知道下一次主要改變什麼。