# 云原生 Service Mesh 网络科普视频调研场景测试用例

这个目录保存一个用于 XWorkmate App 的内容生产场景测试用例。测试目标是验证 assistant 线程能围绕“云原生 Service Mesh 网络”主题，先生成连续系列图片，再基于系列图片生成科普视频，并保持产物归属当前线程 workspace。

## 场景主题

| 演进路径 | 当下判断 |
| --- | --- |
| 单机网络控制 | 早期网络主要围绕主机端口、进程监听和机器间连通性。 |
| 传统网络边界 | 边界更多依赖防火墙、ACL、网段隔离和静态策略。 |
| 容器网络 | 容器化后，服务发现、东西向流量和弹性伸缩让网络控制更动态。 |
| Kubernetes 网络 | K8s 把网络抽象为 Service、Ingress、Gateway、Policy、DNS 和 CNI。 |
| Service Mesh | Service Mesh 把流量治理、可观测性、熔断、重试和身份控制下沉到基础设施层。 |
| 云原生零信任 | mTLS、工作负载身份、细粒度授权和策略执行让“网络边界”变成“身份边界”。 |
| 当下实践 | Service Mesh 不只是流量转发层，而是云原生安全、治理和发布控制的组合面。 |

## 产物

- [系列图片](./assets/) 
- [科普视频](./video/)
- [自媒体文案规划](./social-plan.md)

## App 手动测试提示词

```text
请围绕“云原生 Service Mesh 网络”主题做一次科普视频调研，输出一个适合视频制作的内容方案。

要求：
1. 先使用 it-infra-continuous-png 生成一组系列图片，图片要按时间演进讲清楚：单机网络控制 -> 传统网络边界 -> 容器网络 -> Kubernetes 网络 -> Service Mesh -> 云原生零信任 -> 当下实践。
2. 再使用 it-infra-evolution-video，基于输入的系列图片制作一支科普视频。
3. 再使用 content_series_infographic 输出一份自媒体文案规划，包含系列总主题、核心叙事线、周排期、图文标题和长文标题建议。
4. 输出中要返回每一步生成的文件路径，并说明系列图片、视频和文案规划各自适合的展示场景。
5. 内容表达面向科普，不要只做概念堆叠，要讲清楚 Service Mesh 解决了什么问题，当前又有哪些局限。

要求：所有产物都写入当前线程 workspace，返回文件路径，且后续修改时仍基于同一条主题链路继续迭代。
```

## 期望结果

- 当前线程 artifact 区出现一组连续系列图片和 1 个视频文件。
- 当前线程 artifact 区出现一份适合社媒连载的文案规划。
- 系列图片按演进链路排列，能单独用于长图、轮播或分镜预览。
- 视频基于系列图片生成，内容能完整讲清楚云原生 Service Mesh 的演进、能力边界和当前实践。
- 文案规划能直接拆成图文连载与长文连载，并保持同一主线叙事。
- 同线程继续追问修改时，仍基于这组图片和视频上下文。
