打包、加载、把关——机器必须使自己的理论可操作化

上级：disciplines。# 机器必须打包、加载并把关自己的理论——否则它不会被应用

在 utter-manual 的构建过程中最尖锐的一次失败：认知（awareness）这一列本来有厚实的创作理论（短视频 SOP、留存/钩子/静音可懂、传播表达工艺、说服主线）——但机器产出的却是毫无理论痕迹的内容（一段黑底静音文字"视频"，什么都没用上）。拥有理论，不等于机器真的在用它。

理论为什么没被用上（三个机器层面的缺口，都是真的）

1. 它从未被打包成一个可加载的产物。 它只是躺在 awareness/ 下的散文式分析，而不是一份生成子 agent 能加载的 SKILL.md。根本没有东西可供加载。
2. 它从未出现在生成上下文里。 上下文包组装的是 L0/L1/L2/L3（目标、优胜者、事实、声音）——工艺（钩子、首因、三诉求、留存节拍、节奏）不在这几层里的任何一层，drafter 自然从未见过它。
3. 审核侧没有工艺门。 lint 硬性把关合规性（答案形态、披露、出处、情境化动作），并对水货感/机器感/平庸做软性判断——没有一项覆盖表达/视频工艺。 一件平淡但合规、声音对、不平庸的产物能通过每一道门。工艺在生成和审核两端都是零覆盖。

修法（打包 → 加载 → 把关）

• 打包： 把理论提炼成两个双重用途的技能——[[um-as-skills|video-craft]]（"CPM 门"：3 秒静音可懂钩子、从留存倒推设计、钩子与结尾先行、Hook→Problem→Demo→Proof→CTA、韵律、锚点、按名 CTA）和 delivery-craft（ELM 路线匹配、三诉求、叙事/具象、首因-近因、简洁、预防接种、非平庸）。每个技能同时是生成用的检查单和审核用的评分标准，都按原则 id 引用。
• 加载： agent 在起草之前就为对应产物类型加载工艺技能（照着检查单去设计），而不是只在审核时才加载——只在审核时才加载工艺，恰恰正是那种"先出平淡初稿、再由审核者放水通过"的成因。
• 把关： 一道硬性的 check.craft_floor（K）——其中承重的子集（文本 P4/P5/P10/P11；视频 P1/P2/P5/P8 加上成片必须带 VO、音乐、真实画面）是一条机械底线，miss 就直接 FAIL lint，不只是软性判断。工艺现在像反水货一样被强制执行，而不只是被建议。

走到这一步的循环（生成 → 对照理论审核 → 诊断 → 加固 → 复审）

让 agent 按平台生成，同时加载理论，再由一个审核 agent 对照理论自身的评分标准给每件产物打分，列出哪些没被用上；诊断 agent 说明机器为什么会漏掉它以及修法；加固；复审。2026-07-17 的通过轮次： 每个活跃平台——视频、X、Reddit、LinkedIn——applied_all = true，无论文本还是视频都没有承重项缺失。可推广的做法是：要知道一台机器是否真的在用它的理论，就把理论变成一份可执行的评分标准，并拿产物去对照它审核——未被打包的理论只是摆设。