Xpersona
agentCLAWHUBUnverified

AI video auto generator

AI video auto pipeline: from idea to final video, one command. Script generation → auto repair → assets → video → audio → subtitles, fully automated. Skill: AI video auto generator Owner: jinxuchen2020 Summary: AI video auto pipeline: from idea to final video, one command. Script generation → auto repair → assets → video → audio → subtitles, fully automated. Tags: latest:2.7.1 Version history: v2.7.1 | 2026-07-16T07:52:11.271Z | user ai-video-auto-generator 2.7.1 - Added new documentation and audit files for code and docs review, including detailed memory logs und

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Updated

Oct 11, 2026

Version

2.7.1

Source

CLAWHUB

About

What it does, and when to use it.

Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. 1K downloads reported by the source. Last updated 10/11/2026.

Avoid when

  • Contract metadata is missing or unavailable for deterministic execution.

Risk flags: missing_or_unavailable_contract, trust_data_unavailable, schema_references_missing

Public facts

Every fact links back to the source it came from.

Vendor
Clawhubvendor · observed Oct 11, 2026
Protocol compatibility
OpenClawcompatibility · observed Oct 11, 2026
Adoption signal
1K downloadsadoption · observed Oct 11, 2026
Latest release
2.7.1release · observed Jul 16, 2026
Handshake status
UNKNOWNsecurity

Install and run

Setup complexity: low.

clawhub skill install s17dj5rezr54vyehjjtkx8avvn8a518w:ai-video-auto-generator
  1. Setup complexity is LOW. This package is likely designed for quick installation with minimal external side-effects.
  2. Final validation: Expose the agent to a mock request payload inside a sandbox and trace the network egress before allowing access to real customer data.

Contract: missing

curl -s "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-jinxuchen2020-ai-video-auto-generator/snapshot"

Run-check

$0.02 USD

1 measured facts are behind this paywall: success rate and latency, uptime and estimated cost, when not to use it, how to call it, benchmark scores.

Agents pay $0.02 in USDC. A card payment is $0.50, the smallest a card allows.

Documentation

CLAWHUB

160,000 characters of source documentation, loaded on request.

Extracted files

5 files captured from the source.

SKILL.md

---
name: ai-video-auto-generator
version: 2.7.0
description: "AI 短视频全自动流水线：从想法到成片，一键出视频。脚本生成→自动修复→资产生成→视频→音频→字幕，全自动无人值守。| AI video auto pipeline: from idea to final video, one command. Script generation → auto repair → assets → video → audio → subtitles, fully automated."
category: video-generation
platforms:
  - WorkBuddy
  - QClaw
  - ima
  - Claude Code
  - Cursor
tags:
  - video
  - ai-video
  - pipeline
  - automation
  - short-video
  - tts
  - subtitle
  - script-generation
---

> 📖 **README**: `README.md` | **CHANGELOG**: `CHANGELOG.md`

# ai-video-auto-generator

将书面需求转换为结构化视频脚本，用于AI视频生成流水线。

**目录**
- <a href="#agent-mode">🤖 Agent 使用模式（核心工作流）</a>
- <a href="#quick-start">⚡ Quick Start（4 路径出片）</a>
- <a href="#architecture">🏗️ 流水线架构</a>
- <a href="#verification">🔍 验证体系</a>
- <a href="#self-healing">🩹 自愈机制</a>
- <a href="#cli">🛠️ 流水线 CLI</a>
- **参考文档**
  - [端到端案例](references/e2e-walkthrough.md)
  - [脚本生成检查清单](references/script-json-checklist.md)
  - [Provider 配置](references/provider-config.md)
  - [景别设计](references/shot-scales.md)
  - [剪辑与包装](references/editing-specs.md)
  - [节奏与叙事结构](references/pacing-narrative.md)
  - [Prompt 工程规则](references/prompt-rules.md)
  - [视频生成模式](references/video-modes.md)
  - [环境搭建](references/setup-guide.md)
  - [流水线排错](references/troubleshooting.md)
  - [Segment 合并设计](references/segment-design.md) — 仅小云雀 Provider

---

<h2 id="quick-start">⚡ Quick Start（4 路径出片）</h2>

**🔥 尝鲜（30 秒出预览，无需 API Key）：**
```bash
# 在 skill 根目录执行
python skills/project-generate/scripts/pipeline.py --project ./sample --mode demo
```

**💬 一句话生成视频（推荐，通过 AI Agent）：**
```bash
# 1. 在 WorkBuddy 中加载 ai-video-auto-generator skill
# 2. 直接告诉 AI Agent 你的需求，例如：
#    "帮我做一个古代将军在现代城市醒来的短视频，紧张氛围，约30秒"
# 3. Agent 会自动：分析需求 → 生成 script.json → 跑流水线 → 出片
```

> 📌 **脚本生成已由 AI Agent 接管。** 之前的 `--mode generate` / `--prompt` 命令已废弃，保留入口但不再执行脚本生成。所有脚本生成直接在对话中完成。

**📄 从文档生成视频（通过 AI Agent）：**
```bash
# 直接把文件/URL/飞书链接发给 AI Agent
# Agent 会自动读取内容 → 生成 script.json → 跑流水线
```

**📦 从模板创建（手动编辑）：**
```bash
# 在 skill 根目录执行
python scripts/create_project.py --project "$HOME/WorkBuddy/我的视频" --template short_drama
cd "$HOME/WorkBuddy/我的视频" && python skills/project-generate/scripts/pipeline.py --mode auto
```

> 详细说明见 `README.md`。

---

<h2 id="agent-mode">🤖 Agent 使用模式（核心工作流）</h2>

> **你提供需求，AI Agent（当前对话）帮你搞定一切。** 不需要手动调命令，直接说就好。

### 如何与 Agent 配合

| 你的输入 | Agent 自动执行 |
|---------|---------------|
| `"帮我做一个军事短剧，紧张氛围"` | ① 解析需求 → 生成 `script.json` → 写回项目目录<br>② 创建角色卡、场景卡、镜头列表<br>③ 运行 `--mode auto` 启动流水线 |
| `"从这篇文章生成视频"` + 贴 URL | ① WebFetch 读取文章内容<br>② 分析角色/场景/情绪 → 生成 `script.json`<br>③ 运行 `--mode auto` |
| `"从这份文档生成视频"` + 上传文件 | ① Read 读取文档内容<br>② 提取关键信息 → 生成 `script.json`<br>③ 运行 `--mode auto` |
| `"帮我优化这个脚本"` + 贴 JSON | ① 读取当前 `script.json`<br>② 运行 `optimize` 命令（OptimizerV2）做 12 维叙事修复<br>③ 输出修复报告 |
| `"修一下 shot_05 的运镜问题"` | ① 定位问题<br>② 修改 `script.json`<br>③ 通知验证结果 |

skills/agnes-ai/SKILL.md

---
name: agnes-ai
version: 2.7.0
description: >
  纯生成层 skill。调用 Agnes AI 免费 API 生成图片和视频。
  脚本路径为 `skills/agnes-ai/scripts/generate_image.py`
  和 `skills/agnes-ai/scripts/generate_video.py`（相对于主 skill 根目录）。
---

# Agnes AI 纯生成 Skill

通过 `scripts/generate_image.py` 生成图片、`scripts/generate_video.py` 生成视频。

> 本 skill 是 `ai-video-auto-generator` 的子 skill。项目级编排命令在 `project-generate` 子 skill 中。

---

## 🚀 高频命令

```bash
# 文生图
python3 scripts/generate_image.py "一只猫" --size "1024x1024" -o ./output

# 图生图
python3 scripts/generate_image.py "描述提示词" --ref-image /path/to/ref.png

# 文生视频
python3 scripts/generate_video.py "古风战场" --size "9:16" --duration 5s

# 图生视频
python3 scripts/generate_video.py "缓慢推进" --ref-image input.png --duration 5s
```

## 前置条件

1. **注册获取 API Key**（免费无限制）：
   - 访问 https://platform.agnes-ai.com 注册
   - 登录后在后台创建 API Key
   - 将 Key 写入 `~/.agnes-api-key`，或设环境变量 `AGNES_API_KEY`

2. **Python 3** — 标准库即可，无需额外依赖。

## 两个模型的分工

| 模型 | 本质 | 适用场景 | 翻车点 |
|-----|------|---------|-------|
| **2.0 Flash**（多图合成） | 多张图融合成一张新画面 | 单角色静态、双角色无互动、特写、环境合成 | 可能脑补多余元素（凭空加人） |
| **2.1 Flash**（参考图编辑） | 以第一张图为基底添加元素 | 需保留场景结构、精确动作控制、有交互 | 过于忠实原图 |

### 选择规则
- 单角色静态/特写 → **2.0 Flash**
- 单角色精确动作（掀帘、推门） → **2.1 Flash**
- 双角色无互动（背对、行礼、跪拜） → **2.0 Flash**
- 双角色有互动（对视、对话、肢体接触） → **2.1 Flash**
- **2.0 Flash 图生图不需要传 `tags: ["img2img"]`**

### 实战验证
| 场景 | 2.0 结果 | 2.1 结果 | 建议 |
|------|---------|---------|------|
| 墨雪站窗边 | ✅ 1人 | — | 2.0 |
| 墨将推门 | ✅ 1人 | — | 2.0 |
| 双角色同框 | ✅ 2人 | — | 2.0 |
| 面部特写 | ✅ 1人 | — | 2.0 |
| 掀帘子 | ❌ 变2人 | ✅ 1人 | 2.1 |
| 互踢（互动） | — | ✅ | 2.1 |
| 城墙眺望 | ❌ 场景错 | ✅ 正确 | 2.1 |

## 图片生成 — 使用方法

### 快速入门（单张图片生成）

`generate_image.py` 是一个独立的单张图片生成工具，批量生成请走 `project-generate`：

```bash
# 单张图生图
python3 scripts/generate_image.py "提示词" --ref-image "参考图.png" -o "images/characters/" --output-name "角色名_front.png"

# 批量首帧图 → 请使用 project-generate
python3 ../ai-video-auto-generator/skills/project-generate/scripts/project_generate.py --project . gi
```

### 完整参数

**图片参数（`scripts/generate_image.py`）**
| 参数 | 说明 |
|------|------|
| `prompt`（必填） | 图片描述提示词 |
| `--model` | 默认 `agnes-image-2.1-flash` |
| `--size` | 默认 `720x1280`，自动从 aspect_ratio 映射 |
| `--n` | 数量（1-4） |
| `--quality` | `standard` 或 `hd` |
| `--output-dir` / `-o` | 保存目录 |
| `--ref-image` | 单张参考图路径 |
| `--ref-images` | 多张参考图（空格分隔）|
| `--output-name` | 输出文件名 |
| `--seed` | 固定随机种子 |
| `--negative-prompt` | 负面提示词 |
| `--api-key` | API Key 文件路径 |
| `--shot-id` | 从 script.json 的 first_frame 块解析参数，生成该 shot 的首帧图 |
| `--project` | 项目根目录（--shot-id 模式需要）|
| `--force` | 强制重新生成已存在的 first_frame 和模板 |
| `--parallel` | 并发生成数（默认 auto）|

**视频参数（`scripts/generate_video.py`）**
| 参数 | 说明 |
|------|------|
| `--model` | 默认 `agnes-video-v2.0` |
| `--ref-image` | 单张参考图路径 |
| `--ref-image-list` | 多张参考图路径 |
| `--ref-image-urls` | 已上传的公网 URL |
| `--num-frames` | 总帧数（8n+1，≤441），默认 121 |
| `--frame-rate` | 帧率（1-60），默认 24 |
|

skills/project-generate/SKILL.md

---
name: project-generate
version: 2.7.0
description: "项目编排层 — 首帧图生成、视频提交/轮询/拼接、状态查看/导出。提供 project_generate.py 作为统一入口，所有命令为子命令形式。图片生成走 Agnes AI（agnes-ai 子 skill），视频生成通过 Provider 路由（支持 Agnes / 小云雀 / LibTV 等）。"
---

# project-generate — 项目编排层

作为 `ai-video-auto-generator` 的子 skill，提供项目级的生成、提交、轮询、拼接全流程编排。

> **项目创建**请使用 `ai-video-auto-generator` 的 `create_project.py`（在 skill 根目录执行）：
> ```bash
> python3 scripts/create_project.py \
>   --project <路径> --template short_drama
> ```
> 创建完成后，本 skill 的所有命令都要求项目目录已存在并包含 `script.json`。

## 统一入口

```bash
# 在 skill 根目录执行
python3 skills/project-generate/scripts/project_generate.py
```

## 命令列表

所有命令通过子命令（subcommand）调用，`--project` 为全局必选参数：

```bash
project_generate.py --project <项目目录> <命令> [选项]
```

### 资产生成

| 命令 | 别名 | 说明 |
|------|:----:|------|
| `generate-characters` | `gc` | 读 `character_cards`，批量生成角色资产图（front/face/side/back/action/pose 多视图） |
| `generate-scenes` | `gs` | 读 `scene_cards`，批量生成场景资产图（广角/中景/特写 3 视角） |
| `generate-troops` | `gt` | 读 `troop_cards`，批量生成辅助资产图（白背景全身展示） |

### 首帧图生成

| 命令 | 别名 | 说明 |
|------|:----:|------|
| `build-first-frames` | `bff` | 读取 script.json，生成各 shot 的 first_frame 配置和 prompt 模板文件（不调 API）。生成后自动验证六段式格式 |
| `generate-images` | `gi` | 调 API 批量生成首帧图。对失败的首帧图自动重试（L1→L3 降敏），单次 API 调用 180s 超时保护 |
| `verify` | — | 用 Haar Cascade 验证首帧图质量 |
| `verify-scenes` | `ve-scenes` | 验证场景图是否包含人物 |

### 后台运行

| 命令 | 说明 |
|------|------|
| `bg <子命令>` | 后台启动子命令。用 `subprocess.STARTUPINFO(wShowWindow=0)` 隐藏 `python.exe` 的控制台窗口，进程完全脱离当前控制台，不会被 WorkBuddy 断开连接杀死。**不通过 cmd.exe /c 中转**（中文路径重定向会报错）。stdout 直接重定向到 `pipeline.log`。示例：`project_generate.py --project . bg auto` |

### 视频流水线

| 命令 | 说明 |
|------|------|
| `submit [--force [id...]]` | 提交视频任务。`--tracker local`（默认）用本地 JSON 记录，`--tracker feishu` 用飞书 Base |
| `poll` | 轮询视频完成状态 + 自动下载 + 全部完成后触发拼接。**持续轮询**每 10 分钟检查一次（代码 `time.sleep(600)`），全部完成自动进行音频+字幕叠加 |
| `stitch [--tracker local]` | **独立拼接子命令**：HF 无字幕渲染 → ffmpeg 烧录分段字幕(CRF18) → 叠加音频/BGM → 输出 `final.mp4`。脱离 `poll` 单独跑，用于只改字幕/编码后重拼（不重新提交/轮询视频） |
| `status` | 显示各 shot/segment 的视频状态 |
| `auto` | 全自动流水线。9 阶段（0→8）：脚本优化（含叙事修复）→构建prompt→角色资产→辅助资产→场景资产→首帧图→提交视频→轮询+拼接+音频。全部阶段支持断点续跑。 |

### BGM 管理

- 自定义 BGM：`sounds/bgm_custom.mp3` → `generate_bgm()` 优先使用，跳过 FreeSound 搜索
- 自动 BGM：`script.tone` 字段驱动 FreeSound 关键词搜索，按时长匹配最合适的音乐
- 多段拼接：可用 ffmpeg 将多个音乐片段交叉淡入淡出合成一个 BGM，匹配视频的叙事段落
- 详见 `references/prompt-rules.md §8 BGM 管理`

### Windows 注意事项

- **禁用 xfade 转场**：Windows 上 xfade + acrossfade 链式叠加有音视频漂移导致画面卡死，全部改用简单 concat
- **必须指定 yuv420p**：subtitles 滤镜默认输出 yuv444p 部分播放器不兼容
- **subtitles 中文路径**：libass 对中文路径支持不好，需复制到 ASCII 临时路径再引用
- **音频采样率**：强制输出 48kHz 立体声（`-ar 48000 -ac 2`）
- 详见 `references/prompt-rules.md §9 Windows ffmpeg 避坑`

### 项目管理

| 命令 | 别名 | 说明 |
|------|:----:|------|
| `preview` | — | 生成交互式 HTML 预览页（首帧图缩略图+视频状态+shot_groups 分组）|
| `report` | — | 生成 HTML 统计报告（模型分布、首帧图完成率、视频状态等）|
| `tracker-sync` | — | 从飞书 Base 反向同步任务进度到本地 t

skills/script-optimizer/SKILL.md

# script-optimizer

纯自动化脚本质量优化器。验证 `script.json` 质量，自动修复模板默认值、角色匹配、运镜兼容等已知问题。

## 入口

```bash
# 方式 A：直接运行模块（推荐）
python3 scripts/optimize/__init__.py --project <项目目录> [选项]

# 方式 B：通过 project-generate 统一入口
python3 scripts/project-generate/project_generate.py --project <项目目录> optimize
```

## 调用方式

| 模式 | 命令 |
|------|------|
| 全自动 | `python3 scripts/optimize/__init__.py --project <项目目录>` |
| strict + force | `python3 scripts/optimize/__init__.py --project <项目目录> --strict --force` |
| JSON 输出 | `python3 scripts/optimize/__init__.py --project <项目目录> --strict --json` |
| 预览 | `python3 scripts/optimize/__init__.py --project <项目目录> --dry-run` |
| 仅报告 | `python3 scripts/optimize/__init__.py --project <项目目录> --report-only` |
| 修复 prompt | `python3 scripts/optimize/__init__.py --project <项目目录> --fix-prompts` |
| 同步类型配置 | `python3 scripts/optimize/__init__.py --project <项目目录> --sync-type` |

## 修复清单

| 修复项 | 说明 |
|--------|------|
| gender | 从 build/aura/personality 关键词推断 |
| aesthetic_style | 从类型配置注入 |
| distinctive_mark | 从 hair + face_details + color_scheme 自动构建 |
| face_details | 从 face 文本中按关键词提取 |
| camera_movement | 按 shot_type 填充默认运镜 |
| description | 从 prompt 截取 |
| duration_seconds | 字符串→int 类型修正 |
| reference_images | 从 shot_groups + character_cards 重建 |
| scene lighting/mood | 从 time_of_day 推断 |
| shot_groups | 删除孤儿引用，未分组 shot 创建新组 |
| characters 去重 | 独立检测并移除 characters 列表中的重复项 |
| 全局字段 | 从类型 .md 注入缺失字段 |
| 运镜兼容 | 清除互斥组合（仰+俯、拉+推等） |
| 泛称代词 | 检测「猫」「狗」「他」「她」等并替换为角色名 |

## 验证维度

P0 — 阻塞资产生成（模板占位符残留、description 过短、必填字段缺失等）
P1 — 建议修复（strict 模式下阻塞）
P2 — 消息（camera_movement 未设置、face_details 默认值等）

## 与 project-generate 集成

```python
from optimize import OptimizerV2
opt = OptimizerV2(project, strict=True, json_mode=True)
result = opt.run()
```

README.md

# ai-video-auto-generator

AI 短视频全自动流水线 — 从想法到成片，一键出视频。

```bash
python skills/project-generate/scripts/pipeline.py --mode auto
```

## Quick Start

### 🔥 快速尝鲜（30 秒出预览，无需 API Key）

```bash
# 在 skill 根目录执行
python skills/project-generate/scripts/pipeline.py --project ./sample --mode demo
```

自动装依赖 → ffmpeg 本地合成预览视频 → 看到效果 → 引导下一步。

### 💬 AI Agent 一键出片（推荐）

加载本 skill 后，直接向 AI Agent 描述需求：

```
"帮我做一个古代将军在现代城市醒来的短视频，紧张氛围，约30秒"
```

Agent 会自动完成：
1. 分析需求 → 生成完整 `script.json`（含角色卡/场景卡/镜头列表）
2. 运行 `optimize` 命令（OptimizerV2）做 12 维叙事自动修复
3. 调用 `--mode auto` 全自动流水线
4. 完成后通知你

> 支持多种输入：文本描述、URL、本地文件(.txt/.md/.docx)、飞书文档链接。直接发给 Agent 即可。

### 安装

skill 安装后会自动检测环境，缺失的依赖（opencv, edge-tts, PIL 等）会自动安装：

```bash
python skills/project-generate/scripts/pipeline.py --project . --mode setup
```

### 方式 1：从模板创建新项目

```bash
# 查看可用模板（在 skill 根目录执行）
python scripts/create_project.py --list-types

# 创建项目
python scripts/create_project.py --project ./my_video --template short_drama

# 一键出片
cd my_video
python skills/project-generate/scripts/pipeline.py --mode auto
```

### 方式 2：导入现有 `script.json`

```bash
# 在已有项目目录下
python skills/project-generate/scripts/pipeline.py --mode auto
```

### 方式 3：从飞书文档导入

```bash
# 在 skill 根目录执行，把飞书需求文档 URL 写入 script.json
python scripts/create_project.py --project . --feishu-doc-url <feishu_doc_url>
cd my_video
python skills/project-generate/scripts/pipeline.py --mode auto
```

## 流水线概览

```
script.json
  ↓ 叙事 12 维自动修复（ID/时长/钩子/运镜/情绪/收尾...）
  ↓ 角色资产生成 + 6 维质量验证
  ↓ 场景资产生成 + 无人检测 + 风格检测
  ↓ 首帧图生成 + 50 分制验证 + L1/L2/L3 降敏修复
  ↓ 视频提交 → 轮询 → 下载 → 55 分制验证（含运镜+情绪）
  ↓ 拼接（hyperframes / ffmpeg）
  ↓ TTS 配音 + BGM + 环境音 + 音效 + ffmpeg 多轨混音
  ↓ SRT 字幕
  → final.mp4
```

## 命令速查

```bash
# 🎮 快速尝鲜（30 秒，无需 API Key）
python skills/project-generate/scripts/pipeline.py --mode demo

# 环境检测 + 自动安装
python skills/project-generate/scripts/pipeline.py --mode setup

# 💬 告诉 AI Agent 你的需求（推荐）
#    在 WorkBuddy 中加载本 skill 后，直接描述需求即可
#    示例: "帮我做一个古代将军在现代城市醒来的短视频"

# 全自动流水线（已有 script.json 时）
python skills/project-generate/scripts/pipeline.py --mode auto

# 预检（只验证不生成）
python skills/project-generate/scripts/pipeline.py --mode validate

# 仅轮询（已有 task 的项目续跑）
python skills/project-generate/scripts/pipeline.py --mode poll --detached

# 项目状态（默认 JSON 输出，--text 人类可读）
python skills/project-generate/scripts/project_generate.py --project . status

# 单独拼接（HF 无字幕渲染 → ffmpeg 烧录字幕 → 叠加音频/BGM → final.mp4）
python skills/project-generate/scripts/project_generate.py --project . stitch --tracker local
```

## Provider 切换

默认使用 Agnes AI。修改 `script.json` 中的 `script.provider` 即可切换：

```json
{
  "script": {
    "provider": "xiaoyunqiao",
    "video_provider": "xiaoyunqiao"
  }
}
```

自定义 Provider：实现 `BaseProvider` 后通过 `register_provider()` 注册。

## 已知限制

| 限制 | 说明 |
|------|------|
| 需 API Key | 默认使用 Agnes AI，需配置 `~/.agnes-api-key`（免费无限额度）。也可切换其他 Provider。 |
| Windo

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  "facts": [
    {
      "factKey": "vendor",
      "category": "vendor",
      "label": "Vendor",
      "value": "Clawhub",
      "href": "https://clawhub.ai/jinxuchen2020/skills/ai-video-auto-generator",
      "sourceUrl": "https://clawhub.ai/jinxuchen2020/skills/ai-video-auto-generator",
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      "category": "compatibility",
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      "value": "OpenClaw",
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      "sourceUrl": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-jinxuchen2020-ai-video-auto-generator/contract",
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    },
    {
      "factKey": "traction",
      "category": "adoption",
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    {
      "factKey": "handshake_status",
      "category": "security",
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Record generated Oct 11, 2026.

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