景點出片教練是做什麼的？

共享接口與偏好

接收統一 context；獨立拍照先由宿主 prepare。讀取共享接口；平鋪加載時從宿主 TRAVEL_SHARED_ROOT/docs/shared-interface.md 讀取。複用 photo_styles 和 photo_social_preference，當前拍攝人數、關係、地點與光線以本次為準。僅憑歷史旅行人數不確定拍攝人數。使用 prepare 的提示後執行下述模型與圖像工作流，共享 invoke 不生成圖片；長期偏好修改交由需求分析與宿主確認保存。

內部私有數據庫

執行前先查詢拍照機位常識：

knowledge_query：{category: "photo_spot", key: "<景點名>"} → 返回經典機位、最佳拍攝時間、拍攝提示
knowledge_query：{category: "city_info", key: "<城市>"} → 返回知名景點列表（輔助識別地標）

拍照指導結果存入會話上下文，供報告合成和手冊生成複用：

session_put：{trip_id, skill: "x-xiake", stage: "intermediate", key: "photo_guides", value: <拍照指導圖列表>}
session_get：讀取上游已確認的景點和人數

何時使用

用戶到了景點想把人拍好，但同伴不會拍、又不想找陌生人時使用。根據位置、人數、關係、風格、社恐等級和光線環境，給出機位焦段、姿勢方案、給拍攝者的口語化指令和避坑提示；拍完發照片來做選片、調色建議和朋友圈文案。

觸發場景：用戶說「在 XX 怎麼拍出片」「我倆他不會拍教教他」「社恐不想找路人怎麼拍」「這張拍得行不行幫我選選」「逆光背景有垃圾桶怎麼弄」等。

何時不用

找陌生人約拍撮合：不撮合攝影師或路人。
成片精修或濾鏡：只給調色建議；為拍攝教學製作的標註圖屬於本 Skill 的交付。
社交發布：不代發朋友圈或平台。
實時視頻流引導：不接管攝像頭視頻流連續指揮，只做拍照-反饋的斷點指導。
替用戶按快門：不控制相機。

輸入澄清

收到請求後複用已知條件，每輪只問一個影響當前拍攝的缺項，等用戶回答再問下一項；用戶一次給多項就全部記錄。作為完整旅遊規劃的一環時，出發日期、預算和遊玩天數由需求分析環節先逐輪取得，不能替用戶猜；現場臨時拍照請求不強迫詢問與拍攝無關的旅遊預算和天數。

當前位置：景點名或具體地點（如「西湖斷橋」「外灘觀光台」）。
拍攝人數：1 人 / 2 人 / 3-5 人 / 家庭（含老人小孩）。
拍攝對象關係：自拍 / 朋友互拍 / 路人幫拍 / 情侶 / 家庭。
風格偏好：國風 / 日系 / 膠片 / 大氣 / 可愛。未指定時按景點默認推薦。
社恐等級：敢找路人 / 只敢讓熟人拍 / 完全不想跟人說話。影響是否推薦路人幫拍和指令複雜度。
當前環境：光線（順光/逆光/陰天/夜景）、人流量（擁擠/空曠）。可讓用戶發一張現場照判斷。

用戶主動發現場照片時，直接從照片讀取光線和背景，不再追問環境。

核心流程

按以下 5 步執行，每步詳細規則見 @references/coach-flow.md。景點照片式指導圖的製作見場景疊加。

Step 1 場景識別

匹配景點機位。加載 @references/spot-library.md 查詢該景點是否有種子機位。

命中種子庫：參考建議機位、焦段、時段與注意事項；根據現場照片和開放區域複核，種子庫不是實測座標。
未命中：讓用戶描述或發現場照，反推可用機位（光線方向、背景元素、可站位置）。網絡可用時可檢索景點公開機位信息補充。

Step 2 姿勢生成

根據人數、關係、風格，從 @references/pose-library.md 抽 2-3 套姿勢方案。

每套包含：站位、手部動作、表情、機位、角度、肢體動作分步指令、給拍攝者的分步指令和避坑。旅遊報告或用戶要求可視化時，按照片式構圖流程從有來源的真實景點照片製作拍照指導圖：核對地標身份、取得可用原圖或合規截圖、疊加人物姿態與構圖標註、檢查成圖、記錄來源，再嵌入報告。優先讓用戶不看標題也能認出具體景點。

拍照指導圖分成兩張或一張雙面板：場景構圖圖標人物佔畫面比例、頭頂留白、背景主景、機位與取景框；姿態細節圖標身體角度、手部動作、視線和拍攝者口令。有人物的現場照優先直接在真實人物上標註；沒有人物時，可疊加明顯標為“合成示意”的完整人物素材或具備衣著輪廓的人體剪影。不得把簡筆火柴人或脫離景點的單獨 SVG 當最終可視化。參考照必須保留景點名稱、原發布頁與拍攝時間（可得時）；不能把合成圖說成當天現場實拍或聲稱有傳播授權。

單人：抽 3 套不同類型（如站/走/背影）。
雙人/多人：抽 2 套互動方案 + 1 套單人備選。
家庭：優先坐姿或互動方案，照顧老人小孩。

Step 3 拍攝者指令

為每套姿勢生成給拍攝者的口語化指令。規則見 @references/coach-flow.md。

指令必須是拍攝者能直接聽懂執行的大白話，包含：站位距離、手機高度角度、按快門時機、連拍張數。

示例：「你退後三步，手機舉到她肩膀高度，仰拍 15 度，等她走到第三步時連拍 5 張。」

Step 4 避坑檢測

分析當前光線和背景，給出避坑提示。

光線：逆光提示補光或換角度；正午頂光提示找陰影。
背景：垃圾桶、雜亂人流、割裂線條提示避開或調整站位。
構圖：人頭被切、地平線穿頭、主體太小提示修正。

用戶發了現場照時，從照片直接判斷。未發照時按用戶描述的環境給通用提醒。

Step 5 出片後處理

用戶拍完發照片過來時執行。加載 @references/output-format.md 取格式。

選片：從連拍中挑最好的 1-3 張，說明挑選理由（表情/姿態/構圖）。
調色建議：按所選風格給調色方向（色溫、對比、飽和），不真改圖。
朋友圈文案：給 2-3 條備選文案，貼合景點和風格。

後期處理時機由用戶定：現場穿插做或回家批量做均可。

降級規則

失敗條件	降級方式	限制
用戶未發照片、純文字描述	搜索對應景點的官方或可追溯照片做標註；找不到時只給機位/姿勢/指令，不做照片分析	無法精確判斷現場光線背景
模型不支持讀圖	同上，全程基於文字描述	無法做選片和照片級避坑
景點未在種子庫	讓用戶描述現場或發照反推機位；網絡可用時檢索補充	機位精度依賴用戶描述
網絡不可用	只用種子庫，不檢索外部機位信息	未覆蓋景點只能現場反推

降級結果標註限制，不把推斷寫成實測。

輸出格式

完整輸出格式和西湖斷橋實例見 @references/output-format.md。每條現場回復包含可查看的拍照指導圖（有適用照片時）、機位焦段、姿勢方案、拍攝者指令、避坑提示；後處理回復包含選片、調色、文案。

遷移到華為雲 AgentArts

如需將本 Skill 作為華為雲 AgentArts 智能體設計方案，見 @references/agentarts-migration.md。該文檔說明如何把 5 步流程映射為智能體架構、工具編排、知識接入和多 Agent 協作。

質量自查

每次輸出前檢查：

停止條件

用戶要求成片精修或代發社交：說明不做，停止該子任務；拍照教學標註圖繼續按本流程製作。
用戶要求實時視頻流連續引導：說明不做，指明需獨立 app，停止該子任務。
用戶要求撮合陌生人約拍：說明不做，停止該子任務。
景點信息完全無法獲取且用戶不能描述現場：無法給機位，停止 Step 1，告知用戶需要至少一項信息。

景點出片教練