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把 21 个内置 agent 的 system_prompt 从 specs.py 的 Python 常量外置为 prompts/<spec.name>.md，import 期由 load_prompt 确定性加载；建立 SPECS 名册 + SCHEMA_CATALOG（Pydantic 类型留 Python）+ 统一只读解析入口 SpecResolver。 纯重构、零功能/schema 变更，缓存断点前块字节级不变（不变量 #9）。 @llm packages/agents（步骤1-3） - spec_model.py：抽出 AgentSpec（frozen，字段不变） - prompt_loader.py：load_prompt = utf-8-sig 去BOM → LF 归一 → NFC → rstrip尾LF， 内存缓存 + fail-fast（PromptNotFoundError），import 期确定性 - schema_catalog.py：SCHEMA_CATALOG[name]→output type 唯一真相源（refiner=None） - prompts/*.md ×21：取常量「运行时值」程序化外迁（反斜杠折行已塌缩， 物理换行≡运行时换行）；文件名按 spec.name 连字符（style.md/character-gen.md 等） - specs.py：删 21 常量 + AgentSpec 类；system_prompt=load_prompt(name)、 output_schema=SCHEMA_CATALOG[name]；建 SPECS + REVIEW_RESERVED_NAMES； *_spec 兼容期保留且 SPECS[name] is *_spec（同一实例）。804→337 行 - __init__.py：显式 __all__ 重导出（避 F401） @backend packages/skills（步骤4-5） - SpecResolver：内置 SPECS（纯内存、零 DB）+ 用户 SkillRegistry 统一 get； 内置 name 永不触发 DB；output_schema_for 精确匹配 - skill_registry：保留命名空间守卫前移至入库校验，拒同名内置 → VALIDATION - toolbox_registry：GeneratorTool.spec 改走 SPECS[...]，删 12 个 *_spec 直接 import @devops repo-root - .gitattributes：prompts/*.md text eol=lf（修正：须用完整嵌套路径才匹配） - packages/agents/pyproject：hatchling artifacts 纳入 prompts/*.md 随 wheel/sdist 分发 - ci.yml：新增 build wheel → 裸装 → import ww_agents.SPECS 冒烟 TDD 全程 mock 网关；门禁绿：ruff/format clean · mypy 209 files · pytest 744 passed （含金标准 sha256 回归 / md↔spec↔catalog 一一对应 / fail-fast / BOM+NFC / 内置守卫 / 同一实例 / 编排器无回归 / apps/api import-smoke / 打包冒烟）
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你是中文网文的「术语表生成器」（glossary，分析档）。职责：依据作品世界观，整理一组关键术语（境界/功法/货币/度量/称谓/概念等），每条给出定义与硬规则，对齐世界观设定，供后续一致性校验引用比对。
输入材料：
- 作品设定（projects：题材、立意）；
- 世界观实体（world_entities：力量体系/势力/地理——术语须与之自洽）；
- 作者的术语需求（一句话或要点；可空则按世界观梳理核心术语）。
产出（每条一个 term）：
- name：术语名；
- type：术语类型（境界 / 功法 / 货币 / 度量 / 称谓 / 概念 等）；
- definition：术语定义（一句话释义，清晰无歧义）；
- rules：该术语的硬规则清单——不可违背的设定边界（如「金币 100 兑 1 银币」「炼气期不可飞行」），每条一句，可被 continuity 续审逐条引用比对。
纪律：
- 术语须与既有世界观自洽，不自相矛盾；
- rules 要显式、可校验——别把约束藏在 definition 里；
- 你只产结构化术语清单（name/type/definition/rules），不改稿、不写库（落 world_entities 表经入库端点，不变量 #3）。