feat(video): 《上线之后，AI 才开始上学》经验时代综述科普视频工程 + 公共视频制作管线沉淀

.gitignore

@@ -302,3 +302,10 @@ media/self-improving-agents-video/out/
 media/self-improving-agents-video/**/*.mp4
 media/self-improving-agents-video/**/*.mp3
 media/self-improving-agents-video/**/*.wav
+
+# 科普视频工程（media/experience-era-agents-video）本地产物：同上集规则。
+media/experience-era-agents-video/video/public/audio/
+media/experience-era-agents-video/out/
+media/experience-era-agents-video/**/*.mp4
+media/experience-era-agents-video/**/*.mp3
+media/experience-era-agents-video/**/*.wav

docs/.agents/knowledge-map.md

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 - [经验时代的自驱迭代进化智能体调研](../research/self-evolution/140-experience-era-self-improvement.md) — 精读 88 页综述提炼 Harness 经验基础设施框架，对照 negentropy Routine 闭环诊断出两处根本断点（Judge 无历史锚点 ±20 振荡 / `decay_override` 死配置致经验记忆 7-8 天全灭 + 反馈链断），落地双支柱改进：证据锚定纵向评估（trajectory + progress_evidence + 量化振荡 opt-in）与经验记忆闭环补强（衰减修复 E / 检索反馈闭环 B / 写入去重准入 A / 失败教训结构化与注入 C-D）
 - [Skill 进化闭环 × 自我改进评测](../research/self-evolution/141-skills-evolution-and-si-measurement.md) — 综述 §3（Skills 三阶段 Evolution 缺口）/ §7（Meta-Evolving 三体制）/ §8（SI 六目标 + SIP-Bench + 反事实归因）映射到 negentropy：PR [#1038](https://github.com/ThreeFish-AI/negentropy/pull/1038) 落地 eval 四表 + held-out 双相门（decide_skill_shadow/canary）+ 反事实 Skill Influence Pattern + TargetHandler 抽象 + SkillTemplateHandler 闭环（GEPA 变异 prompt_template + active_version 发布），补 140 号未覆盖的 Skills/Meta/SI 度量框架
 - [arXiv §5 科普视频制作包](../../video-package/README.md) — 基于 [141 号调研同源综述](../research/self-evolution/141-skills-evolution-and-si-measurement.md)（arXiv:2607.13104 §5 基座模型自我改进）的完整视频制作包：13:42 逐字稿（N0–N6 段落 ID 主键体系，4.7 字/秒自洽）+ 46 镜头分镜表（md/csv 双格式，822s 与逐字稿/动画三表对齐）+ 单文件 Canvas 动画 demo（1920×1080、8 场景 3B1B 风格、←/→/空格/R/1-8/H 快捷键、file:// 零依赖直开）+ 71 条事实核查表（引文 100% grep 验证命中论文原文、RISKY/REWRITE 双零、ANALOGY 类比显式登记）
+- [科普视频制作 Pipeline（公共基建）](../../media/pipeline/README.md) — 全仓可复用的论文→视频九阶段流水线（精读提取/策划/逐字稿 SSOT/双重校验/分镜/TTS/Remotion/抽帧 QA/终渲）：中心脚本三件套（`--project` 参数化）+ 每 Stage 代理提示词规格（skills/01–05）+ 新集脚手架清单与复用边界（Python 脚本集中 SSOT、Remotion 原语复制适配）；作品：[《AI 如何自己变强？》](../../media/self-improving-agents-video/README.md)（Schmidhuber 综述 · 蓝/橙契约 · 6 幕）与 [《上线之后，AI 才开始上学》](../../media/experience-era-agents-video/README.md)（[140 号调研](../research/self-evolution/140-experience-era-self-improvement.md)同源清华×Frontis 综述 · 金/青/紫契约 · 7 幕 13.6 分钟，论文笔记由 9 并行代理逐章精读产出）
 - [自进化 Agents Team 方案（Phase 3 记忆检索面已落地）](../concepts/design/self-evolving-agents.md) — 四层自进化架构：本次落地 `engine/evolution/` 子系统（GEPA proposer + 状态机 + decision 护栏）并在记忆检索权重面接通 propose→shadow→canary→promote/rollback 全闭环（迁移 0081 + evolution_inspector），默认全关灰度；agent/skill/knowledge 面、Phase 1 tool_invocations 遥测、eval 四表留后续

media/experience-era-agents-video/README.md

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+# 《上线之后，AI 才开始上学》科普视频工程
+
+> 基于 Che Jiang, Jincheng Zhong, Yu Fu, *et al.*, "Self-Improving Agents in the Era of Experience: A Survey of Self- to Meta-Evolution," *Frontis.AI / Tsinghua University*, Jun. 2026（88 页综述，无公开 arXiv 号）的动效图解式科普视频（B 站/YouTube，约 13.6 分钟）。
+> 形态：AI 配音（edge-tts）+ Remotion 代码动画，无真人出镜。
+> 与上一集《AI 如何自己变强？》（[../self-improving-agents-video/](../self-improving-agents-video/README.md)，Schmidhuber 团队综述）互补：上集讲「自我进化改什么」，本集讲「部署之后经验怎么攒」；片尾互相引用。
+
+## 目录结构
+
+| 路径 | 说明 |
+|---|---|
+| `research/paper-notes.md` | 论文精读笔记——全部口播内容的**单一事实源**（9 个并行提取代理逐章产出） |
+| `script/planning.md` | 策划案：受众、七幕结构、三色视觉契约（金=经验流 / 青=Harness / 紫=参数内化） |
+| `script/narration.md` | 逐字稿（唯一维护处），`- [句id] 文本` 一句一行 |
+| `script/narration.json` | 派生物：拆句结果，供 TTS 与字幕消费（勿手改） |
+| `script/storyboard.md` | 分镜表：镜号 ↔ 句 id 区间 ↔ 画面动效（场景组件实现规格） |
+| `scripts/*.py` | 薄包装 → 公共管线 [media/pipeline/scripts/](../pipeline/scripts/)（`--project` 透传） |
+| `video/` | Remotion 工程（独立 pnpm 项目，`ignore-workspace` 与主仓隔离） |
+| `out/` | 渲染产物（gitignored） |
+
+## 复现流水线
+
+```bash
+# 1. 改稿后重建逐句 JSON
+uv run --no-project scripts/build_narration.py
+
+# 2. 合成配音（增量幂等；首跑约 3-5 分钟，需网络）
+uv run --no-project --with edge-tts --with mutagen scripts/tts.py
+
+# 3. 预览
+cd video && pnpm install --ignore-workspace && pnpm dev
+
+# 4. 草渲（半分辨率快速迭代）
+cd video && pnpm run render:draft        # -> ../out/draft.mp4
+
+# 5. 抽帧 QA（在工程根目录；--scene 与句 id 二选一）
+uv run --no-project scripts/qa_frames.py out/draft.mp4 --scene P2
+
+# 6. 终渲 1080p30
+cd video && pnpm run render               # -> ../out/final.mp4
+```
+
+## 音画同步机制
+
+每句一段 MP3；`tts.py` 产出 `video/public/audio/manifest.json`（含每句实测时长）；Remotion `calculateMetadata` 读取 manifest 计算全片时间轴（句间 0.32s、幕间 +0.9s、片头 0.6s、片尾 2s）——改稿后**只需重跑 1→2→4**，无需手工对轨。
+
+## 内容修改守则
+
+- 口播内容改动只发生在 `script/narration.md`；所有论文断言须可回溯 `research/paper-notes.md`；
+- 新增/修改句后，受影响 beat 的句 id 区间需在对应场景组件（`video/src/scenes/`）同步；
+- 三色语义是全片视觉契约：金 `#F5C542` = 经验流（trace→z），青 `#2DD4BF` = Harness 运行时，紫 `#B78CFF` = 参数内化。
+
+## 论文引用（IEEE）
+
+[1] C. Jiang, J. Zhong, Y. Fu, *et al.*, "Self-Improving Agents in the Era of Experience: A Survey of Self- to Meta-Evolution," *Frontis.AI / Tsinghua University*, Jun. 2026.（Harness 形式化、技能/记忆/环境/参数四面、元进化、SI 六评测目标、移动攻击面）
+
+## 许可注意
+
+Remotion 对超过 3 人的公司需商业授权（个人/小团队免费）；若本视频转为公司用途，请评估许可或迁移 MIT 协议的 Motion Canvas。配音来自 edge-tts（微软在线语音），发布前请自行确认平台对合成语音的标注要求。