AGENTS.md

面向任何运行此 pipeline 的 agent 运行时（Claude Code / Codex CLI / Cursor / Gemini CLI / Hermes agents）。描述完整的自动化工作流、每个 skill 的调用契约、agent 自主决策点、失败处理。人类只负责提供 PDF、接收最终产物与审计报告。

范围说明：本文档覆盖 8 步 pipeline 层。仓库还包含 7 个阅读层 skill（xray-paper / paper-summary / chunqiu / kaozheng / prometheus / real-thesis / constellatio），它们独立于 pipeline，使用各自 skills/<name>/SKILL.md 作为调用契约，本文档不重复展开。

总原则

1. 端到端自主：从 PDF 到 .docx + .mp.html 由 agent 独立完成。不要把中间步骤暴露给人类确认，除非失败降级到人类决策（见「失败处理」）。
2. 保留可追溯性：每一步的中间产物全部落盘，不清理。diff-review 的审计报告是交付的一部分，不是调试工具。
3. 按 checklist 执行 proofread：结果是机器可读的结构化清单（A/B/C 分级），由 agent 消化后修改 raw.md → final.md。不做超出清单的结构性改写。
4. 不替换学术判断：C 类（存疑待考）条目不要替人做决定；在 final.md 里保留原文 + 脚注标注，由读者判断。
5. 失败要显性：引擎调用失败、依赖缺失、输入不合规 → 立即终止并回传结构化错误，不要静默兜底。

Pipeline 全景

Human ──► PDF
           │
           ▼
  ┌──────────────────────────────────────────────────┐
  │ 1. prep-scan       产 <ws>.ocr/prep/cleaned.pdf   │
  │ 2. visual-preview  产 previews/visual-prep.html   │
  │ 3. ocr-run         产 raw.md + meta.json + assets │
  │ 4. proofread       产 review/raw.review.md        │
  │ 5. (agent 按 checklist 写 final.md)              │
  │ 6. diff-review     产 previews/diff-review.html   │
  │ 7. to-docx         产 output/<title>_…_final.docx │
  │ 8. mp-format       产 output/<title>_…_wechat.*   │
  └──────────────────────────────────────────────────┘
           │
           ▼
Human ◄── <ws>.ocr/README.md  （指向 output/ 与 previews/）

整个 .ocr/ 工作区自描述：根目录 README.md 由 scripts/workspace_readme.py 在每个 skill 结束时刷新，给人类一个清晰的入口。

一条命令模式：

• shell / CI / 本地编排：python3 scripts/run_full_pipeline.py --pdf <input.pdf>
• agent runtime：以 agents/ocr-pipeline-operator.md 作为单一入口；它负责调用上面的总编排脚本、在 raw.md 就位后起 historical-proofreader subagent、再重入总编排脚本完成 final.md / diff-review / docx / wechat。

每一步的详细契约见下。

1. setup（首次/环境校验）

何时调用：新环境、依赖缺失、OCR 凭证未配置或怀疑失效。稳定环境下不重复调用。

做什么：按 skills/setup/SKILL.md 检查 Python 依赖、poppler、mineru CLI 可用性；探活 OCR_ENGINE 指向的引擎（本地 mineru 跑一个 --help、云 API 或百度跑一次空探测）。

输出：结构化的就绪报告（每项 ✓/✗ 与原因）。任一项 ✗ → 终止并把修复指令回传给人类。

不做：不自动 pip install，不自动写环境变量。方案性的改动交给人类。

2. prep-scan（PDF 预处理）

何时调用：每份新的扫描 PDF 进入 pipeline 前。

调用（四步串行；每步都用具名参数。<ws>.ocr 由 PDF basename 自动派生，见 references/workspace-layout.md）：

python skills/prep-scan/scripts/split_pages.py \
    --pdf <input.pdf> --out <ws>.ocr/prep/pages --dpi 300

python skills/prep-scan/scripts/dewatermark.py \
    --in <ws>.ocr/prep/pages --out <ws>.ocr/prep/cleaned_pages [--aggressive] [--keep-color]

# 裁边为可选：古籍/档案扫描跳过此步，直接拿 cleaned_pages 去拼 PDF
python skills/prep-scan/scripts/remove_margins.py \
    --in <ws>.ocr/prep/cleaned_pages --out <ws>.ocr/prep/trimmed_pages \
    --header-ratio 0.08 --footer-ratio 0.08

python skills/prep-scan/scripts/pages_to_pdf.py \
    --in <ws>.ocr/prep/trimmed_pages --out <ws>.ocr/prep/cleaned.pdf

输入：原始 input.pdf。 产物（全部归入 <ws>.ocr/prep/）：pages/（原图 PNG）、cleaned_pages/（去水印后 PNG）、trimmed_pages/（裁边后 PNG，可选）、cleaned.pdf。 工作区收口：若走一条命令模式，scripts/run_full_pipeline.py 还会补齐 prep/original.pdf、根目录 source.pdf、_internal/_pipeline_status.json，并刷新根 README。 算法：HSV + 连通域面积过滤去彩色馆藏章；灰度旋转 + MORPH_OPEN 去对角水印；高斯模糊 + 顶帽变换 + 正文保护去浅灰重复水印。split_pages.py 自动探测原生 DPI，上限为 min(--dpi, max(native, 150))，不会把 72 dpi 扫描拉到 300 dpi 劣质插值。

Agent 决策：

• 古籍/档案扫描（版心外有批注、鱼尾、版心线）→ 跳过 remove_margins.py，直接 pages_to_pdf.py --in <cleaned_pages> --out cleaned.pdf。
• 现代期刊扫描 → 跑裁边，默认 0.08 / 0.08（页眉、页脚各 8%）。
• 噪点极多或水印深 → 先跑默认参数，看 visual-preview 清理率再决定是否 --aggressive。
• --keep-color 仅在图版多、馆藏章需保留（如藏品目录）时用。

3. visual-preview（清理自检）

何时调用：每次 prep-scan 之后。

调用（skill 会自动推断 <stem>.ocr/ 工作区）：

python skills/visual-preview/scripts/visualize_prep.py \
    --prep-dir <ws>.ocr/prep \
    --out <ws>.ocr/previews/visual-prep.html \
    [--sample 20]    # 仅采样 20 页做 diff 热图，用于长文档加速
    [--no-diff]      # 跳过差异热图，只出原图/清理后对照

产物：<ws>.ocr/previews/visual-prep.html（每页三态：原图 / 当前 OCR 输入版本 / 差异热图）。同时在 stderr 回显平均清理比例与"过度清理候选页"列表。若存在 trimmed_pages/，脚本以它作为"当前 OCR 输入版本"；否则退回 cleaned_pages/。HTML 以相对路径引用 ../prep/pages/ 与 ../prep/{trimmed_pages|cleaned_pages}/，整个 .ocr/ 目录可原样拷走离线浏览。 工作区根 README：skill 收尾会刷新 <ws>.ocr/README.md，把这次预览挂到"过程文档"区块里。

Agent 决策（以脚本内置阈值为准）：

• 过度清理候选页：任一页清理比例 > 20% → 脚本会在页眉高亮标红。若该页正文面积大（非图版、非白页），高概率误伤正文，回到 prep-scan 去掉 --aggressive 或降低 dewatermark.py 的 top-hat 阈值重跑。
• 平均清理比例 < 2% → 水印可能没去干净，考虑加 --aggressive 重跑。
• 连续两轮都命中异常 → 终止并回传问题页号、清理比例、建议人类介入。

4. ocr-run（OCR 识别）

何时调用：visual-preview 判定 cleaned.pdf 可用之后。

调用（默认本地 MinerU CLI）：

# 一次调用完成：MinerU CLI → 解析 content_list.json → reflow → 产物落盘
python skills/ocr-run/scripts/run_mineru.py \
    --pdf <ws>.ocr/prep/cleaned.pdf \
    --out <ws>.ocr \
    --lang ch \
    --method auto              # auto / txt / ocr，默认 auto
    [--keep-mineru-out]        # 保留 MinerU 的原始中间目录，调试用

# 预览（非自动）：把 raw.md 与 prep/pages 合成原图/OCR 并排
python skills/ocr-run/scripts/make_preview.py \
    --markdown <ws>.ocr/raw.md \
    --pages-dir <ws>.ocr/prep/pages \
    --out <ws>.ocr/previews/ocr-preview.html \
    [--title "<文档名>"]

run_mineru.py 内部已链式调用 import_mineru_output.py（写 raw.md / meta.json / assets/ / _internal/）→ reflow_mineru.py（按 content_list.json 重排段落）。agent 不需要单独再跑这两个脚本。make_preview.py 需要单独调用。

其它引擎（写入同一 <ws>.ocr/ 根，约定一致）：

# OCR_ENGINE=baidu
python skills/ocr-run/scripts/baidu_client.py \
    --pdf <ws>.ocr/prep/cleaned.pdf \
    --out <ws>.ocr \
    --lang zh-hans \           # zh-hans / zh-hant / en / jp / kor
    --layout horizontal        # horizontal / vertical
# 百度读取 <ws>.ocr/prep/pages/*.png（非 cleaned.pdf），产物写 raw.md + <!-- page N --> 标记

# OCR_ENGINE=mineru-cloud （走 catbox.moe 中转 → 敏感内容不要用）
# 注意：catbox.moe 会把 PDF 公开 24 小时，必须显式 --allow-public-upload
#       才会执行；不加该 flag 时脚本直接 rc=6 退出，不上传任何东西。
#       orchestrator (scripts/run_full_pipeline.py) 通过环境变量
#       COLLATE_ALLOW_PUBLIC_UPLOAD=1 自动转发该同意。
python skills/ocr-run/scripts/mineru_client.py \
    --pdf <ws>.ocr/prep/cleaned.pdf \
    --out <ws>.ocr \
    --lang zh-hans \
    --layout horizontal \
    --allow-public-upload \
    [--poll-interval 10] [--timeout 1800]

# 第三选项：PDF 自带文本层直接提取（canonical 第三级兜底，默认自动）
# run_full_pipeline.py 会在前两级失败后自动调用此工具；
# 如需单独手动调用（例如审计时禁用自动兜底）可用：
#   COLLATE_ALLOW_TEXTLAYER=0 python scripts/run_full_pipeline.py ...
# 然后再跑：
python skills/ocr-run/scripts/extract_text_layer.py \
    --pdf <ws>.ocr/prep/cleaned.pdf \
    --out <ws>.ocr \
    --lang zh-hans --layout horizontal

自动兜底语义：当 run_full_pipeline.py 进入 try_ocr 时，上述三级按顺序逐个尝试，第一个产出 raw.md 的策略被记录到 _pipeline_status.json.ocr_engine。text-layer 兜底会在 meta.json 写 engine: pdf-text-layer 与 structural_risk: high，下游 fidelity gate 因此要求一次 page-grounded proofread 才能放行导出。

语言码差异（易错点）：

• 本地 MinerU CLI：ch / chinese_cht / en / japan / korean
• 云端 MinerU + 百度：zh-hans / zh-hant / en / jp / kor
• 不要跨引擎复用语言码；错码会导致识别退化或直接失败。

产物（各引擎统一写入 <stem>.ocr/，严格按 references/workspace-layout.md 的目录约定分层）：

• raw.md — OCR 原始 Markdown（百度会注入 <!-- page N --> 页标记）
• meta.json — engine / layout / lang / pages / low_confidence_pages / duration_seconds
• source.pdf — 本次入 OCR 的 PDF 副本（仅本地/云端 MinerU）
• assets/ — MinerU 抽取的图片
• previews/ocr-preview.html — make_preview.py 产物（手动调用）
• _internal/mineru_full.md / _internal/_import_provenance.json（仅本地/云端 MinerU）

Agent 决策：

• 文献类型判断依据：文件名提示、扫描底色（古籍常见米黄/灰）、版式（竖排 vs 横排）、raw.md 首页内容的繁简比。
• meta.json.low_confidence_pages 中的页（本地 MinerU 按 body_chars < 80 启发式标注）→ 在 proofread 阶段显式传给 subagent 重点核查。
• raw.md 完全空或极短（< 500 字）→ 终止，很可能 OCR 引擎失败或 --lang 错。
• 竖排古籍：本地 MinerU CLI 当前版本不接 --layout；改用 baidu_client.py --layout vertical 或 mineru_client.py --layout vertical。

5. proofread（校对清单生成）

何时调用：ocr-run 成功、raw.md 就位后。

做什么：调用 historical-proofreader subagent，产出机器可读的校对清单。subagent 的契约见下一节。

Agent 需要传给 subagent 的参数：

• 文献类型：classics / republican / modern
• raw.md 绝对路径
• 对应的 reference 文件：
  • classics → skills/proofread/references/traditional-classics.md
  • republican → skills/proofread/references/republican-era.md
  • modern → skills/proofread/references/modern-chinese.md
• page_images_dir：<ws>.ocr/prep/pages/（必填；page-grounded 校对的第一类证据，subagent 必须逐页对照原图判 OCR 对错）
• page_packets_path：<ws>.ocr/review/page_review_packets.json（必填；由 build_page_review_packets.py 生成，固定每页原图与 OCR 文本的对应）
• page_image_format：默认 png（prep-scan 的 split_pages.py 落盘格式）
• meta.json.low_confidence_pages（如有）

proofread_method 写回：subagent 完成并落盘 review/raw.review.md 之后，调用方必须在 _internal/_pipeline_status.json 写入 proofread_method: "page-grounded"，作为 Bundle 4 fidelity gate 的识别证据。缺失该字段将拒绝导出。

产物：<ws>.ocr/review/raw.review.md — 按行号 + 片段 + 建议 + 理由组织的 A/B/C 三级清单，末尾附 checklist 执行证明表。

不做：proofread 阶段绝对不改 raw.md，只出清单。

6. 应用 proofread 清单（raw.md → final.md）

默认入口：python3 scripts/apply_review.py --raw <ws>.ocr/raw.md --review <ws>.ocr/review/raw.review.md --out <ws>.ocr/final.md

一条命令模式下，总编排脚本会在 review/raw.review.md 出现后自动调用它。agent 仍然要对结果负责：apply_review.py 只做保守的、可定位的替换和 C 类注释落盘；若有未自动采纳的条目，diff-review 会把它们显性打出来。

agent 额外的"清单外修正"：如果在应用清单时发现清单未覆盖的明显 OCR 错（如重复段、显然的合字错误、脚注错位），可以修正，但必须在 diff-review 阶段被归类为 "清单外修正"，让人类能单独审阅。

7. diff-review（自审闸门）

何时调用：final.md 落盘之后。

调用：

python skills/diff-review/scripts/md_diff.py \
    --raw <ws>.ocr/raw.md \
    --final <ws>.ocr/final.md \
    --review <ws>.ocr/review/raw.review.md \
    --out <ws>.ocr/previews/diff-review.html \
    [--summary]          # 额外打印一行摘要到 stdout
    [--expand-equal]     # 在 HTML 中展开未改动段落（体积变大，调试时用）

产物：<ws>.ocr/previews/diff-review.html — 段落级 diff HTML，每处改动归入四类：

• accepted — 与清单建议一致
• missed — 清单上有建议但 final.md 未采纳（需在 diff-review.html 说明原因，通常是 C 类或 B 类保留学术判断）
• outside-checklist fix — 清单外修正（agent 主动）
• unanchored — 清单里的全局注记，未映射到具体行

Agent 决策：

• missed 中如果出现 A 类条目 → 说明第 6 步有遗漏，回到第 6 步补漏。
• outside-checklist fix 数量 > 清单修正数的 30% → 说明 proofread 清单覆盖不足，或 agent 过度干预，回传人类评估。
• 正常情况下把 <ws>.ocr/previews/diff-review.html 作为最终交付的一部分（README.md 自动挂链）。

8. to-docx（Word 稿）

调用（输出路径由 skill 自动推断到 <ws>.ocr/output/<title>_<author>_<year>_final.docx）：

python skills/to-docx/scripts/md_to_docx.py \
    --input <ws>.ocr/final.md \
    [--title-from-first-h1]    # 用 final.md 首个 H1 作为文档标题
    [--output <path>]          # 仅在需要落到工作区外时显式传

文件名由 <ws>.ocr/meta.json 里的 title / author / year 组合而成；若 meta.json 缺字段，skill 会退回到工作区 basename。跑完会刷新 <ws>.ocr/README.md。

规范（由 Alice 定义，单一统一规范，全部输出一致）：

• 正文思源宋体 SC 12pt
• 行距 1.2
• 字间距 0.2 pt
• 段首缩进 2 字符
• 页边距上下左右全部 2 cm
• 脚注连续编号

规范定义在 skills/to-docx/assets/presets/default.yaml，修改直接改这里。

如需基于现有 docx 反推 YAML preset，可用 python skills/to-docx/scripts/extract_template_config.py --template <sample.docx> --out <new-preset.yaml>。日常不需要。

9. mp-format（公众号 HTML）

调用（输出路径由 skill 自动推断；--also-markdown 不带参数即可同时产出 md）：

python skills/mp-format/scripts/md_to_wechat.py \
    --input <ws>.ocr/final.md \
    --also-markdown \
    [--simplify] [--byline "作者·单位"] [--source "《刊物》期数"]

参数：

• --simplify — 启用 OpenCC t2s 繁转简；> 引用块内容原样保留。
• --byline / --source — 在标题下显示作者栏与来源栏。
• --output / --also-markdown <path> — 仅在需要显式指定落盘路径时使用。

产物（默认落在 <ws>.ocr/output/）：

• <title>_<author>_<year>_wechat.html — CSS 全内联，可直接粘贴到公众号后台
• <title>_<author>_<year>_wechat.md — xiumi/壹伴可导入的 markdown

Agent 决策：若 final.md 含繁体但目标公众号读者主要看简体 → 加 --simplify；古籍专业推文 → 不简化。跑完 skill 会刷新 <ws>.ocr/README.md。

Subagent 契约：historical-proofreader

本插件唯一需要的 subagent，职责：扫描 OCR Markdown，产出机器可读清单。

调用方传入：

type: classics | republican | modern
raw_md_path: <absolute path>
reference_path: <absolute path to references/*.md>
page_images_dir: <absolute path to <ws>.ocr/prep/pages/>   # 必填：PDF 分页 PNG 序列，校对第一类证据
page_packets_path: <absolute path to <ws>.ocr/review/page_review_packets.json>  # 必填：逐页工作底稿
page_image_format: png                                      # 默认 png；prep-scan 落盘即为此格式
low_confidence_pages: [3, 7, 12]                            # optional, from ocr-run meta.json

硬约束：page_images_dir 不存在或其中无 page_*.png 时，subagent 必须终止，不得退化为纯文本校对。纯文本校对无法分辨 OCR 错与古文字异体，会把结构性错误编进"C 类存疑"静默带过去。

完成标记：subagent 输出的 review/raw.review.md frontmatter 必须至少包含：

proofread_method: page-grounded
checked_pages: [1, 2, 3]

若 text-layer fallback 触发了结构风险，还必须再写：

structure_approved: true

调用方随后用 skills/proofread/scripts/verify_page_grounded_review.py --workspace <ws>.ocr 做机械校验；不过校验则不得继续导出。

subagent 必须按五步 checklist 执行：

1. 结构预检 — H1/H2/H3 计数、孤立废字符、括号配对、LaTeX 公式包裹数字、英文合字候选、段末逗号断裂候选
2. 字形扫描 — 按 reference_path 列的混淆对逐对 grep（现代：曰/日、己/已/巳；民国：繁简过渡、译名；古籍：异体、避讳）
3. 规范扫描 — 中英标点混用、省略号、引号嵌套、括号全半角、DOI/ISSN 字符
4. 跨段一致性 — 段末逗号核查、重复段检测、低置信度页加倍核
5. 专名核对 — 人名、地名、机构的 C 类条目

subagent 输出：raw.review.md，格式（canonical）：

# 校对报告：<文件名>

## A 类 — 极可能是 OCR 错

### A1. 天干地支字形错 · Line 42

**原文**：
> 戊戍纪年

**建议**：戊戌纪年

**理由**：天干地支字形错

## B 类 — 规范问题

### B1. 标点半全角混用 · Line 17

**原文**：
> "" 内含 ；

**建议**：改半角；

**理由**：GB/T 标点

## C 类 — 存疑待考

### C1. 清末别名待核 · Line 88

**原文**：
> 某甲

**建议**：未定

**理由**：清末别名，疑指某乙，需人工核

## Checklist 执行证明
| 步骤 | 命中数 |
|------|-------|
| 结构预检 | 3 |
| 字形扫描 | 27 |
| ...  |

md_diff.py 与 scripts/apply_review.py 以这套格式为准；同时兼容旧版 ## A（...） + bullet 产物，只作读取，不再作为发布格式继续扩散。

禁止：subagent 不得修改 raw.md；不得跳过任何一步 checklist。

自主决策矩阵汇总

文件布局（单份 PDF = 一个 .ocr/ 工作区）

权威规范见 references/workspace-layout.md；各 SKILL.md 默认值都按这个走。

<basename>.ocr/                    # 一份文献 = 一个工作区，和原 PDF 同级
├── README.md                      # 工作区自述 + 管线阶段检测（由 workspace_readme.py 自动刷新）
├── source.pdf                     # 进入 OCR 阶段的 PDF（= prep/cleaned.pdf 的副本）
├── raw.md                         # OCR 原始稿（proofread / diff-review 的主输入）
├── meta.json                      # engine / layout / lang / pages / low_confidence_pages / duration_seconds
├── final.md                       # agent 应用清单后的定稿（手工编辑）
├── raw.md.bak                     # 上一版 raw.md 的回滚副本（rerun 时自动生成）
├── assets/                        # MinerU 抽取的图片 / 表格 PNG
├── prep/                          # prep-scan 的图像中间态（给 visual-preview 消费）
│   ├── original.pdf
│   ├── cleaned.pdf
│   ├── pages/                     # 原始页 PNG
│   ├── cleaned_pages/             # 清理后
│   ├── trimmed_pages/             # 裁边后（古籍 / 档案可能跳过）
│   └── diff_pages/                # visualize_prep.py 生成的红色高亮热图
├── previews/                      # 面向用户的可读 HTML（离线单文件）
│   ├── ocr-preview.html           # make_preview.py：左图右文
│   ├── visual-prep.html           # visualize_prep.py：三态切换 + 过度清理候选
│   └── diff-review.html           # build_diff_review.py：raw vs final 对照
├── review/                        # 校对阶段产物（Markdown 报告）
│   ├── raw.review.md              # proofread 的 A/B/C 清单
│   └── diff-summary.md            # diff-review 的结构化摘要
├── output/                        # 交付物（给用户看的 / 投稿用的 / 发公众号的）
│   ├── <title>_<author>_<year>_final.docx    # to-docx 产物
│   ├── <title>_<author>_<year>_wechat.html   # mp-format HTML
│   └── <title>_<author>_<year>_wechat.md     # 秀米兼容 Markdown
└── _internal/                     # Pipeline 簿记（对用户零价值，但保留审计链）
    ├── mineru_full.md             # MinerU 原版 full.md（仅本地/云端 MinerU）
    └── _import_provenance.json    # 导入来源 / artifact_basename / title+author+year

规则：

• 一份文献 = 一个 .ocr/ 工作区，不要在 PDF 同级另建 .prep/ / .review/ 等伪工作区
• 根目录只放用户最关心的几个文件 + README；过程产物按语义塞进子目录
• 重跑同一阶段就地覆盖，不追加 _v2 _v3 后缀（raw.md 自动存 raw.md.bak 作兜底）
• 不要清理中间产物，人类可能回头核对

失败处理

回传给人类的消息结构：

stage: <stage name>
error: <one-line summary>
cause: <likely cause>
next_step: <what the human or agent should do next>
files_preserved: [<paths that remain for inspection>]

不要用 "something went wrong" 这类模糊语。

跨运行时注意事项

所有 skill 的产物路径、环境变量、依赖在任何 POSIX 系统 + Python 3.9+ 下都一致。运行时差异仅在于 "agent 如何找到 SKILL.md / 如何调度 subagent"：

• Claude Code：${CLAUDE_PLUGIN_ROOT} 指向插件根，SKILL.md 自动进入上下文；historical-proofreader 通过 Task tool 调用。
• Codex CLI / Hermes agents：原生识别 AGENTS.md（Codex 向 Git root 递归查找）；各 SKILL.md 由 agent 按需 Read，Python 脚本用 shell 调；subagent 走运行时自己的子会话机制。
• Cursor / Gemini CLI：需要把 AGENTS.md 手动放入上下文（Cursor 用 .cursor/rules/*.mdc；Gemini CLI 通过 gemini-extension.json 或首轮粘贴 / --prompt-file）；subagent 用新 chat tab / --non-interactive 会话模拟。

具体接入步骤见 docs/INTEGRATIONS.md。

扩展注意

加新 skill 时更新本文件，保持顺序与现有八步一致。加脚本时确保：

1. 每个 script 在 skills/<name>/scripts/ 下
2. SKILL.md 说明何时调用、输入输出契约、失败模式
3. 不引入 GUI、不假设交互；所有参数走命令行
4. 产物命名沿用 <ws>.ocr/ 工作区约定；过程文档归入 prep/ / previews/ / review/ / _internal/，用户可见的最终稿归入 output/（详见 references/workspace-layout.md）
5. Skill 收尾调用 scripts/workspace_readme.py --workspace <ws>.ocr，刷新工作区 README.md

Git Attribution for Codex

当 Codex 为本仓库提交代码时，commit 署名要与 codex-attribution 规则一致：

• Git author 必须是 GPT-5.4 <codex@openai.com>
• commit message 末尾必须带： Co-Authored-By: Alice <MidnightDarling@users.noreply.github.com>
• 不要使用 noreply@openai.com
• ~/.codex/config.toml 里的 command_attribution 必须保持 false

推荐命令：

GIT_COMMITTER_NAME="Alice" GIT_COMMITTER_EMAIL="MidnightDarling@users.noreply.github.com" \
git commit --author="GPT-5.4 <codex@openai.com>" -m "<subject>

<body>

Co-Authored-By: Alice <MidnightDarling@users.noreply.github.com>"

目的：

• codex@openai.com 让 GitHub 正确解析 @codex 头像并进入 Contributors
• Alice 保留 committer 与 co-author 身份
• git log 和 GitHub Contributors 面板都能真实反映谁写了代码