TapCanvas tapcanvas-workflow-orchestrator

基于真实项目状态、节点上下文与章节证据，为 TapCanvas 生成下一步画布编排决策；不依赖 docs、assets 或 ai-metadata。

install

source · Clone the upstream repo

git clone https://github.com/anymouschina/TapCanvas

Claude Code · Install into ~/.claude/skills/

T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/anymouschina/TapCanvas "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/apps/agents-cli/skills/tapcanvas-workflow-orchestrator" ~/.claude/skills/anymouschina-tapcanvas-tapcanvas-workflow-orchestrator && rm -rf "$T"

manifest: apps/agents-cli/skills/tapcanvas-workflow-orchestrator/SKILL.md

source content

TapCanvas Workflow Orchestrator

何时使用

用户要在 TapCanvas 中规划多步创作流程，而不是单次问答
用户要把结果落到画布，或要求返回可执行的
```
<tapcanvas_canvas_plan>
```
用户要求续写当前镜头、修复当前节点、围绕选中节点继续推进

输入证据

当前用户请求
当前项目/flow/node 的实时工具结果
章节正文、章节索引、连续性、素材、节点 bundle 等实时数据
已显式提供的 referenceImages、assetInputs、selectedReference、continuationAnchor

禁止把以下内容当成运行时知识源：

```
docs/
```
```
assets/
```
```
ai-metadata/
```

这些目录可以存在于仓库中，但不属于本 skill 的运行时证据。

执行原则

先取证，再决策；不要猜项目状态
主代理自行意图识别，不使用本地固定 route
本 skill 提供方法，不接管全局流程
对小说项目的
```
single_video
```
或 chapter-grounded 创作，优先结合 project/book/chapter/node/continuity/source bundle 证据定位最相关章节正文、场景锚点与续写边界；不要等待用户手动补齐所有 checkpoint
若已知
```
bookId
```
/
```
chapterId
```
或可唯一锁定一本书，优先继续读取书籍索引、章节正文与 continuity 证据，再决定生成、规划或回写
若要判断某章是否已经有真实落盘的
```
storyboardPlans / shotPrompts / storyboardStructured
```
，先调用
```
tapcanvas_book_storyboard_plan_get
```
；禁止拿
```
tapcanvas_book_storyboard_plan_upsert
```
发送空 payload、探测 payload 或“试写看看”来判断是否存在
若任务需要图片/视频最终提示词，可按需调用 specialist；是否调用、调用顺序如何安排，由主代理决定
若用户目标是布局调整，只做结构调整，不改内容语义字段
若用户目标是显式、确定性的画布改动，且当前 flow 作用域与目标节点足够明确，优先直接调用
```
tapcanvas_flow_patch
```
若通过
```
tapcanvas_flow_patch
```
写入的是可执行图片/分镜/视频节点，默认把这视为“已把待执行节点交给宿主工作台”；TapCanvas 会在响应返回后基于
```
executableNodeIds
```
自动执行这些节点。不要因为当前 agent trace 里还没有最终
```
imageUrl
```
/
```
videoUrl
```
就把合法 handoff 误判成失败
```
tapcanvas_flow_patch
```
现支持
```
deleteNodeIds
```
/
```
deleteEdgeIds
```
。删除错误节点时直接传真实 id，不要假装用
```
patchNodeData
```
把节点“清空”；删节点会自动清理相关边
若同一轮
```
tapcanvas_flow_patch
```
既要
```
createNodes
```
又要
```
createEdges
```
，所有会被边引用的新节点都必须先有稳定
```
id
```
；不要把
```
label
```
当成
```
source/target
```
若
```
tapcanvas_flow_patch.createNodes
```
涉及分组（创建
```
groupNode
```
或对子节点设置
```
parentId
```
），必须先写组节点，再按你要的最终视觉顺序依次列出组内子节点；后端会按该顺序做 parent-first 重排并对组内执行紧凑排列
若目标是“镜头拆解/分镜脚本/shot list/beat list”且当前还没有镜头图，不要创建
```
kind=storyboard
```
节点；这类文本上游应落到
```
kind=storyboardScript
```
或
```
kind=text
```
```
kind=storyboard
```
只用于分镜编辑图片网格；除非你显式提供
```
storyboardEditorCells
```
，或用户明确要一个空白分镜板占位，否则把文本塞进
```
storyboard
```
视为错误建模
若用户明确要求“优化当前图片节点/当前图像节点/这个图片节点”的提示词，且当前选中节点是
```
kind=image
```
/
```
imageEdit
```
，优先把它视为“改写既有节点配置”而不是“新建另一条生成链”
做图片节点提示词优化前，先读取
```
tapcanvas_node_context_bundle_get
```
，确认当前节点的
```
prompt/systemPrompt/negativePrompt
```
、结果图、参考图、上下游和 diagnostics；若节点已有结果图但提示词缺失，可把结果图当作取证输入，再决定是否需要 specialist
对既有图片节点的提示词改写，优先使用
```
tapcanvas_flow_patch.patchNodeData
```
回写原节点；若要覆盖已有
```
prompt/systemPrompt/negativePrompt
```
，必须显式传
```
allowOverwrite=true
```
除非用户明确要求改模型、比例、样张数或分叉新版本，否则图片节点提示词优化默认保留原有
```
imageModel/aspect/sampleCount
```
等执行参数，只改与提示词直接相关的字段
若目标是添加
```
kind=text
```
节点，允许创建空内容占位节点；不要因为缺少
```
prompt
```
/
```
text
```
而阻止写入

若目标是添加空白文本节点，优先用

tapcanvas_flow_patch.createNodes

；最小可用 payload：

{"createNodes":[{"type":"taskNode","position":{"x":0,"y":0},"data":{"kind":"text","label":"空白文本","nodeWidth":380,"nodeHeight":360}}]}

。空占位时可省略

prompt

text

textResults

只有在需要批量规划、多节点布局、前端补位执行或当前写入证据不足时，才退回输出合法
```
<tapcanvas_canvas_plan>
```
若证据不足，显式报错；不要编造、不要静默降级

输出契约

若目标是问答：输出基于证据的自然语言答案
若目标是画布规划：输出合法
```
<tapcanvas_canvas_plan>
```
若
```
<tapcanvas_canvas_plan>
```
中包含
```
kind=composeVideo|video
```
节点，必须在
```
nodes[].config
```
中写入可执行
```
prompt
```
；
```
prompt
```
必须是最终生产提示词本体，运行时会继续拼接连入文本节点内容，不要再额外输出平行的
```
videoPrompt
```
。若还想保留拍点拆解，可选写
```
storyBeatPlan
```
，但它不参与实际生成调用
只要任一画面/视频节点基于小说章节正文生成，必须在节点
```
config
```
中显式写入
```
sourceBookId
```
、
```
materialChapter
```
，并同步补齐
```
bookId
```
、
```
chapterId
```
若目标是确定性画布执行：优先直接写入画布，并如实说明已执行结果
若目标是章节资产补齐，而本轮已把可执行 preproduction / anchors 节点写入画布：如实说明“已写入待执行节点，等待工作台自动执行”，不要虚构已出图，也不要把这类宿主侧 auto-run handoff 说成失败
若目标是生成：可以生成资产，但仍需通过画布计划回填节点
若无法继续：清楚列出缺失证据与阻塞原因