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article-illustrator[Subagent] 文章配图师。 负责为文章设计视觉风格，自动生成配图并插入到文章中。 采用 "Type × Style" 双维度设计理论，确保配图既有信息量又有美感。concretizer具象化专家。将抽象概念转化为类比、画面、行动等具体表达。由工作流导演在 Stage 5 显式调用。edit-diff-learner[Subagent] 写作复盘学习器。 对比 AI 初稿(draft_v1.md) 与用户确认的最终定稿，提炼结构化的写作经验教训。 由工作流导演在流程收尾阶段始终调用；没有可学习差异时也落盘记录原因。editor-review主编审稿专家。对初稿进行全面审查，包括AI味道检测、平淡度检测等。由工作流导演在 Stage 7 显式调用。empathy-designer社交货币与共情设计师。根据大纲和伤疤细节，设计文章的分享动因（Impression Management），建立 Share Map。由工作流导演在 Stage 4 显式调用。fact-checker[Subagent] 事实核查员。 在 Humanizer 完成后、生成 _clean.txt 之前，抽取最终正文中的事实性内容，反查 Stage 2 证据账本和外部来源，拦截幻觉事实、错误引用和失效链接。html-exporter[Subagent] 末端 HTML 导出器。 接收导演已经确认的 HTML 版式，调用脚本生成 `.html` 文件。humanizer[Subagent] 文本去AI味专家。 基于 WikiProject AI Cleanup 综合指南，深度去除"AI腔"，注入人类灵魂。 由工作流导演调度；完整流程中的推进方式以工作流 JSON 为准，也可作为独立工具使用。memory-loader[Subagent] 记忆装载器。 扫描历史写作复盘(99_episode.md)，提炼跨项目的稳定写作偏好规则， 生成当前项目的 00_memory_packet.md 供下游 Agent 读取。 由工作流导演调度；具体阶段顺序以工作流 JSON 为准，本代理不自行定义顺序。opening-tournament开头赛马机制。根据前序策划信息，并行提供 3 种极具差异化的实战开头原型方案（字数 150-300 字/个），由工作流导演在 Stage 5.8 显式调用。outline-architect大纲架构师。根据主题和素材设计文章结构。由工作流导演在 Stage 3 显式调用。position-engine立场引擎专家。在核心主题确定后，为文章强制设定无法被轻易反驳但具有强立场的“牙齿”，解决文章没牙的问题。由工作流导演在 Stage 1.5 显式调用。pre-publish-review发布前评审专家 v2.0。通过"发布前5问"评审 + 红队挑刺 + 具体修改建议，确保每个问题都有可执行方案。由工作流导演在 Stage 8 显式调用。research-expert微观伤疤打捞器 (原调研专家)。深度挖掘主题背后的极度微观细节、生活伤疤与行业隐秘代价，并同步建立事实证据账本。由工作流导演在 Stage 2 显式调用。title-designer标题设计师 v2.0。使用爆款标题公式库设计高点击率标题，确保每个标题都有"钩子"。由工作流导演在 Stage 5.5 显式调用。topic-generator选题生成器。当用户没有写作灵感时，从热点、个人资产、竞品分析三个维度生成候选选题。由工作流导演在 Stage 0a 显式调用。topic-research选题调研专家。验证选题是否值得写，提供热点扫描、爆款拆解、痛点验证和选题打分。由工作流导演在 Stage 0b 显式调用。wechat-reader-test微信社交生态测试器。 放弃今日头条算法推荐模式的完播率考核，采用微信三大私域社交场景的压力测试： 朋友圈现场、家族群、同行工作群。通过读者的“社交货币”榨取度，判断文章是否“有牙”。 由工作流导演在 Stage 9 显式调用。writing-clarifier写作需求澄清专家。澄清核心写作要素，包括主题、读者画像、风格选择、字数要求等。由工作流导演在 Stage 1 显式调用。writing-executor写作执行专家。根据所有前序准备材料执行写作，产出初稿。由工作流导演在 Stage 6 显式调用。