审计日期: 2026-08-06 | Fork: kaiger666888/Hell-Grind-AIGC-Skill | 审计方法: 2 路并行子代理深读两个代码库
Hell Grind: 9 维 100 分制，prompt 生成后→送入模型前评分，<80 分先修复。
KMC 现状: 有 5 个审计层，但没有一个审计 prompt 文本质量。
| KMC 审计层 | 审计对象 | 审计 prompt? |
|---|---|---|
| script_auditor (5维100分) | 剧本叙事结构 | 否 |
| quality-rubric (6维100分) | 成片发布前 | 否 |
| post-production-audit (5层) | 交付后 | 否 |
| continuity_auditor (4维) | 生成结果 | 否 |
| P14 quality_audit | 管线数据完整性 | 否 |
唯一没有被审计的环节。
Hell Grind: per-shot，只列本镜头最可能出现的错误（身份漂移/额外人物/错误口型/物理穿模）。
KMC 现状: 全局通用 ban list（cartoon, anime, oversaturated, HDR, plastic skin），对所有镜头一刀切。
duplicate person, two people 和 R5 的 BGM ban 已验证有效性，但散落在 case-by-case 经验里，没有系统化。
negative_prompt 字段p09_shot_breakdown.py 的 _CROSS_CUTTING_INSTRUCTION 要求 6 个字段（character_refs/scene_ref/style_prefix/color_guidance/physics_state/start/end_frame_description），没有 negative_prompt。
Hell Grind: 精简/标准/导演三档，关键镜头用导演版（含时间线/表演/物理/声音细节）。
KMC 现状: 一刀切 — 所有镜头 prompt 结构相同，4000 token 硬上限。没有"这是 hook 镜头，需要导演级 detail"或"这是过场镜头，可以精简"的分级机制。
Hell Grind: 约束账本区分硬约束（不可改）/可增强/歧义/缺失，润色时输出修改摘要。
KMC 现状: 无显式意图保护机制。已造成真实生产事故：Volvo V3 中 p11 _goal_for_shot() 静默漏掉对白注入 → 39 个视频全部无声。
| HG 12 段 | KMC 对应字段 | 覆盖 |
|---|---|---|
| #1 叙事功能 | shot_intent.felt_intent | ✅ |
| #2 角色数量+ID | character_refs[] | ✅ |
| #3 外观状态 | character_refs + L2 fittings | ⚠️ 部分 |
| #4 场景道具 | scene_ref + scene_id | ✅ |
| #5 动作时间线 | timeline_breakdown.elements[] | ✅ KMC更精细 |
| #6 摄影机契约 | camera_intent (size/move/axis) | ✅ |
| #7 光线色彩 | lighting_intent + color_guidance | ✅ 无天气 |
| #8 表演物理 | physics_state (6值enum) | ⚠️ 粗粒度 |
| #9 连续性 | shot_intent.continuity | ✅ |
| #10 对白声音 | audio_cue / dialogue_ref | ✅ |
| #11 针对性负面 | — | 缺失 |
| #12 交付规格 | duration / fps / resolution | ✅ |
KMC 独有超出：首尾帧条件（start_frame/end_frame_description）、转场设计（transition_method/visual_hook）、timeline 多要素编排。KMC 在编排复杂度上优于 Hell Grind。
Hell Grind: generation-log.csv 每次模型调用追加一行：generation_id / shot_id / prompt_version / provider / model / seed / status / output_path / cost / notes。包含失败尝试。
KMC 现状: 无等价机制。最接近的是 prompt-log.jsonl（只记 delegate goal 文本，不含 seed/model/output_path/cost）和 asset-manifest.jsonl。生成参数散落在各模板脚本的 SEED_BASE offset。
Hell Grind: selection-log.csv：selection_id / shot_id / generation_id / decision / reviewer / reviewed_at / notes。标准 decision 词汇：shortlist / reject / select / supersede。
KMC 现状: P08 scene_selection 只记最终选定结果，不记选择过程（拒绝了什么、为什么选 A 不选 B）。shot-list 无 selected_generation_id 字段 — 镜头与其最终选定生成结果之间无显式链接。
Hell Grind: continuity-matrix.csv 是前置声明：每个镜头生成前就声明服装/伤势/道具/环境状态。
KMC 现状: continuity_auditor 是事后检测（ArcFace/CIELAB/CLIP/IoU 4 维量化），能力很强但只能检测已生成结果的问题，无法在生成前声明约束。
Hell Grind: CHR-001 / CRT-001 / PROP-007 / LOC-003 / VFX-002 — 5 类资产，ID 不变性原则。
KMC 现状: 角色用中文名（如 shenzhiyao），shot 用 S01-1 或 S02_B02（格式因 episode 而异），场景用 scene_S01。无统一格式约束。
Hell Grind: validate_project.py 检查目录结构 / CSV 表头 / ID 格式 / 引用完整性 — 全局结构门。
KMC 现状: 有 _validate_phase_outputs（AssetBus Layer 3，只检查 slot 是否写入），但不检查 ID 格式 / 引用完整性 / 表头完整性。3 个 asset-chain-audit 子 skill 是检测性补救，不是前置约束。
Hell Grind: planned → prompt_ready → generated → reviewed → selected → locked（单向推进，返工记录原因不覆盖旧版本）。
KMC 现状: 状态管理在 phase 级别（P01→P13），shot 级别无 status 字段流转。无法回答"这个镜头现在处于什么状态"。版本管理是目录级快照（project-vN/），非 shot 级版本。
Hell Grind: 6 个 CSV 表，每类事实一个表（assets/scenes/shots/generations/selections/continuity）。
KMC 现状: 34 个 AssetBus slot，资产事实分散在 character-bible.json + character-assets.json + scene-images.json + 多个 slot 中。
Hell Grind: CSV 天然 append-only，旧版本不覆盖。
KMC 现状: JSON slot 用 os.replace（覆盖式），write-once 是测试约定（test_p01_write_once.py 等），AssetBus.write 无硬 write-once guard。如果重跑 phase，旧数据被覆盖。
KMC 有 11 个 gate（8 HIL + 3 auto-detect redline），Hell Grind 有 5 层门。KMC 在交付（P13 + compliance_gate）和内容合规（CN 规则 + AIGC 标识）上更强。
--no-gates 缺失时管线崩溃。
negative_prompt 字段negative_prompt 字段duplicate person) 验证基础ltx_prompt + shot_intentgeneration-log JSONL slotprompt_richness 字段（精简/标准/导演）constraint_ledger（hard/enhanceable/assumptions/missing）modification_summaryselected_generation_id 字段