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Easel outputs目录设计与manifest编排：项目化归档的幕后实现原理

【免费下载链接】EaselAn open-source AI agent for social media — discover trends, create content, publish everywhere, and learn what works across Xiaohongshu, Douyin, Zhihu, Bilibili, and more.🎨一个开源的 AI 社交媒体智能体——发现热点趋势、创作内容、一键发布至各大平台，并学习分析哪些内容真正有效，覆盖小红书、抖音、知乎、哔哩哔哩等平台。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/easel3/Easel

Easel 是一个开源的 AI 社交媒体智能体：发现热点趋势、创作内容、一键发布到小红书、抖音、知乎、B 站等平台。当你连续生产几十个内容项目后，产物散落在各处是必然结果。Easel 用一套outputs 目录规约 + manifest（.easel.json）编排契约解决它——每个内容项目归档为一个独立目录，层间产物靠薄索引传递，归档过程安全、可预览、可断点续跑。

为什么 AI 内容智能体需要一套 outputs 目录规约

多智能体协作生产内容时，最大的工程难题不是"怎么生成"，而是"产物放哪、怎么交接"。Easel 纵向编排有五个层：发现 → 策划 → 制作 → 发布 → 归因，早期各 SKILL 各写各的，结果就是 SKILL-SPEC.md 里描述的乱象：

• 目录结构不统一，中间件（帧序列、片段、构建脚本）和成品混放；
• 缺元数据，前端无法知道哪个目录是"成都文旅卡片"、哪个还是草稿；
• 上游结论靠对话"口传"，下游要重新推导一遍。

Easel 的答案只有一句话：一个内容项目 =outputs/<主题>/一个目录。

Easel 项目化归档的三条核心规则

规则一：一个主题一个目录，成品与中间件分区

outputs/<主题>/ ├── note.md / final.mp4 / card_1.png 成品（用户要发/读的最终文件，放项目根） ├── assets/ 中间件：frames/ clips/ 构建脚本 原始素材 草稿 └── .easel.json 唯一元数据：展示头 + 层间产物契约（隐藏）

这条规约在 SKILL-SPEC.md 的"产物管理"一节 有完整定义：项目名必须人类可读（中文也可以），测试产物统一进outputs/_scratch/，系统状态（登录态、发布日志）一律用_前缀目录，与内容项目严格隔离。

规则二：泛化目录名会被路径校验直接拒绝

光靠文档约定不够，Easel 把规约变成了代码级闸门。output_paths.py 提供validate_output_path()，任何新脚本写产物前必须先过校验：

• ✅outputs/成都文旅/成品.md—— 放行；
• ❌outputs/成品.md—— 禁止散落在 outputs 根目录；
• ❌outputs/xhs/...、outputs/test/...、outputs/主题名/...—— 泛化名黑名单（GENERIC_PROJECT_NAMES）；
• ❌outputs/主题/../../outside.md—— 路径穿越直接拒绝；
• ⚠️_前缀系统路径 —— 必须显式allow_system=True且只能使用已注册的目录（_login/_publish/_scratch等）。

对应测试 test_output_paths.py 逐条锁死了这些行为，包括"泛化名拒绝"的参数化用例。

规则三：manifest 是薄索引，不复制内容

manifest 只存两样东西：一行summary（给编排层路由用）和outputs[]文件路径（指向真实载荷）。跨层要传递的内容分成两类，都以文件形式落在项目目录里：产物（脚本/图/视频/文案）写文件后登记路径；决策与意图（基调、受众、钩子）写进brief.md再登记。对话里不传大块内容，链路可追溯、可重放。

manifest 编排：.easel.json 的幕后实现

每个项目目录下的 .easel.json 由 manifest.py 确定性读写，schema 分两部分：

① 展示头（供前端"内容库"富展示）

② 层间产物契约steps[]：每步记录layer（discover/plan/produce/publish/attribute）、skill、outputs[]、upstream[]、summary，以及done/failed状态。

四个子命令覆盖了全部读写场景（细节见 manifest.py CLI 定义）：

# 上游每步产出后登记（失败也登记，供断点续跑） python skills/shared/scripts/manifest.py record --topic 成都文旅 \ --layer plan --skill video-script --outputs script.md,brief.md \ --summary "3 幕结构，钩子在前 3s" # 下游步骤前取上游最近一步作为输入 python skills/shared/scripts/manifest.py latest --topic 成都文旅 --layer plan

两个值得注意的工程细节：

1. 原子写入：atomic_write()先写临时文件再os.replace，manifest 永远不会处于半写状态（manifest.py）；
2. 断点续跑：失败步登记--status failed，已done的层产物还躺在outputs/里可直接复用，重跑时不用从头再来。manifest 自带selftest子命令，一条命令验证 record/latest/meta 全链路。

前端"内容库"如何消费这份 manifest

Web 端的内容库列表由 web/app.py 的 get_output_tree() 生成：只展示项目目录，跳过_前缀系统目录与根目录散文件，按最后修改时间倒序。每个目录再读一次展示头（_read_project_meta()），封面解析带三级兜底：

展示头声明的cover→ 首个成品媒体 → 目录内首张图/视频

这意味着即使 agent 忘了登记cover，前端卡片依然有图可显示——规约有硬校验，展示有软兜底。

存量收敛与残渣清理：安全优先的迁移工具链

规约落地后，存量目录怎么收敛？Easel 提供了两个"安全优先"的脚本：

• migrate_outputs.py：默认 dry-run 只打印计划；--apply增量回填.easel.json展示头（纯新增字段、不覆盖已有值、不动文件）；加--reorganize才把公认中间件（frames/、构建脚本、同名重复 jpg）挪进assets/。脚本绝不删除任何文件。
• cleanup_outputs.sh：删除测试残渣的动作固化为带注释的脚本，默认 dry-run，每条删除都有理由，由人审阅后手动--apply——因为仓库安全策略会拦截 AI 直接rmoutputs/。

日常产物管理则交给 asset-manager 技能：scan/search/archive/tag/report 五个操作全部固化为脚本，归档同样 dry-run 先行、冲突绝不覆盖、幂等可重跑。

小结

Easel 的 outputs 目录设计与 manifest 编排，本质上是把"多智能体产物管理"拆成了四层防线：

1. 目录规约：一主题一目录，成品/中间件/元数据三区分离；
2. 路径闸门：validate_output_path()让违规路径在代码层就被拒绝；
3. manifest 契约：薄索引 + 原子写入 + 失败登记，链路可追溯、可断点续跑；
4. 收敛工具链：迁移 dry-run 先行、清理脚本人工审阅，安全优先。

这套设计对任何做多智能体内容生产的团队都有参考价值——先把"产物放哪"变成确定性契约，智能体才能真正被放心地串成流水线。

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