第六篇把第五篇「能出图」推进到「能出多角色、有参考书、语料会自己长」：双角色页日志可见👥 本页角色数量: 2，RAG 正负分离使出图 LLM 有结构可学。新增image_rag/等模块，与形成完整飞轮。语料、开关、提示词、审核与日志形成可部署、可观测的闭环。价值不在于「检索有多准」，而在于最后一公里边界清楚——mock 与 LLM 各走各的，RAG 开启后 reference_material

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链路从「故事 LLM 写分镜 → 规则拼字符串 → Qwen」升级为「故事 LLM → 出图 LLM → Qwen（规则兜底）」，分镜与画面描述职责分离，演示时 storyboarding 阶段可见、可解释。阅读页重绘从「点了没反应」变为可感知、可刷新的闭环。为下一篇出图 RAG 语料建设预留了稳定的 JSON 契约入口。团队拥有可重复执行的语料工厂：从到命令一行、字段与加载器对齐。价值不在「立刻

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第七篇在系列中的位置，是把 RAG 从「英文参考 + 跨语言桥接」推进到「中文语料 + 中文检索」数据侧：爬虫 → manifest → jsonl，字段与英文库对齐；检索侧：jieba + 短语，解释性优于纯 hint；工程侧：语料 gitignore、脚本入库、.env切换文件名即可 A/B；体验侧：顶栏统一降低多页导航成本，与后端能力迭代正交但同为答辩「完整度」加分项。

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