agency-client-handoff

Agency 客户交接

将已完成的项目打包，移交给客户的内部团队、DAM 或下一家代理机构——包含资产集、提示词库、模型固定版本、权利文档，以及接收团队无需你介入即可重新生成一致作品所需的一切。

项目完成 → 可复现的交接包。 知识转移胜过锁定：接收团队应能够让品牌始终符合模型设定，无需再联系代理机构。

适用场景

• 项目结束，客户将工作转为内部完成
• 移交给新的代理机构——离任交接
• 提案／营销活动完成——提供带来源信息的资产包，供客户的 DAM 使用
• 合同规定交付“源文件”，并包含重新生成权利
• 为长期合作客户制作年终作品集快照

以下情况请勿使用： 进行中的工作评审（使用 Drive 链接）、审批（使用 proof PDF），或内部存档（使用代理机构的备份）。交接是正式、归客户所有且可复现的资产包。

前置条件

一次性向用户询问（在一条消息中）：

1. 客户标识 + 项目范围——交接涉及哪位客户、哪个项目或哪个合作周期
2. 接收团队——内部创意团队？另一家代理机构？他们使用什么格式和工具（Figma、Adobe、CapCut、Notion）？
3. 权利状态——所有输入素材都已获得许可吗？是否有需要隐去或注明来源的图库素材、字体或参考人物面孔？
4. 重新生成需求——客户需要自行重新生成资产，还是只需要静态存档？
5. 保密要求——是否必须在交付前移除任何内部提示词、竞争对手参考信息或带标签的元数据？
6. 交付格式——zip + Drive 链接？直接交付到客户的 S3／DAM？实体硬盘？

如果客户需要重新生成能力，他们需要自行安装 gen-ai CLI——请在资产包中加入安装指南。

运行方式

1. INVENTORY   → pull every asset + results.json from clients/<slug>/ across the engagement
2. FILTER      → exclude drafts, rejected variants, internal-only WIP
3. STRIP       → white-label: remove agency tags, internal prompt notes, competitor refs
4. PIN MODELS  → lock every prompt's model to an exact ID + version (not "latest")
5. DOCUMENT    → generate README, RIGHTS.md, CHANGELOG, prompt library
6. PACKAGE     → zip with consistent folder structure + naming
7. VERIFY      → extract and cold-test: can a fresh machine regenerate one asset?
8. DELIVER     → upload to client destination, share link, brief the receiving team

规则：

• 固定每个模型 ID。 recraftv4 → recraftv4@2026-03-15（或 gen-ai models info 返回的精确 ID）。“Latest”会发生变化，破坏可复现性。
• 移除内部元数据。 retainer-week-2026-04-22 或 pitch-concept-b 这类标签属于内部信息——不能让客户看到。
• 包含提示词，而不只是输出。 提示词库能让客户的内部团队继续迭代，无需从头重建整套系统。
• 交接前务必进行冷启动测试。 解压文件，选一个提示词并重新生成——如果输出发生偏移，说明有内容未固定。

快速参考

{
  "handoff_kind": "client-final",
  "client_slug": "acme-fintech",
  "engagement": "2025-Q3 to 2026-Q2 retainer",
  "delivered_at": "2026-04-22",
  "brand_system": "docs/brand-system.json",
  "brand_rules": "docs/brand.md",
  "pinned_models": "docs/model-pins.json",
  "assets_count": 247,
  "prompts_count": 54,
  "rights_status": "all generated, no licensed stock",
  "regeneration_supported": true,
  "support_window_days": 30
}

将此文件作为 docs/handoff-manifest.json 纳入交接包——它能让接收团队了解他们收到了什么，以及可以用这些内容做什么。

快速参考

交接不会生成新资产——只会打包已有资产。但可用以下方式检查可复现性：

任务	模型	备注
重新生成干运行测试（成本最低）	gemini-3.1-flash-image	用于验证请求内容是否有效，而非输出质量
完整重新生成证明（一个资产）	与原始模型相同，并固定版本	与原始资产包保持一致；目视比较输出
以更高分辨率重新导出	topaz-upscale-image	如果客户的 DAM 需要 4K 版本

交接时切勿用更新的模型替代固定版本的模型——交接的核心目的，就是让客户能够精确复现代理机构的输出。

流程

• 交付成果是可复现性。 如果客户端无法在没有你的帮助下重新生成，交接就失败了——即使资源文件夹再漂亮也不行。
• 彻底清除，而非遮盖。 完全移除内部标签；交付包应看起来像是为客户端原生制作的。
• 为交接版本编号——handoff-v1/、handoff-v2/。日后需要更新交付包时，不要覆盖旧版本。
• 注明代理支持的截止日期——明确客户端何时自行处理或重新寻求支持。
• 使用 gen-ai models info <id> --json 固定确切的模型 ID——保留交接时的模型能力信息。
• 在干净的机器上测试。 你的笔记本电脑上有令牌、字体和缓存。交付包必须能在没有这些条件的情况下运行。
• 不要使用锁定标志。 交付包中的所有内容都必须能在标准 gen-ai 安装环境中运行。
• 一并交付提示词、品牌资料和原因说明。 知识传递中，背景信息比成品更重要。

常见问题

• 模型未固定——客户端在 6 个月后重新生成，输出发生偏移，转而责怪代理。
• 内部元数据泄露——竞品参考、提案概念标签、审核者姓名仍留在提示词文件中。
• 缺少权利文档——客户端法务无法批准再次使用，交付包也就无法使用。
• 再生成流程中使用专有工具——只保留标准 gen-ai CLI。
• 未进行冷启动测试——交付包发出后，README 的第 1 步就失败，紧急 Slack 消息随之而来。
• 一次性交付心态——承诺交接后 30 天内提供问答支持，并将其计入报价。

验证

运行 gen-ai whoami 确认身份验证状态，然后使用 --debug 重新运行失败的命令。

第 1 步：清点并筛选

CLIENT="acme-fintech"
HANDOFF="handoff/$CLIENT-$(date +%Y-%m-%d)"
mkdir -p "$HANDOFF"/{assets,prompts,source,docs}

find "clients/$CLIENT" -name "results.json" -exec cp {} "$HANDOFF/source/" \;
cp -r "clients/$CLIENT/deliverables/"* "$HANDOFF/assets/"
node scripts/extract-prompts.js "$HANDOFF/source/" > "$HANDOFF/prompts/prompt-library.json"

第 2 步：固定模型并清除内部数据

# Get pinned model IDs for every model the engagement used
for model in $(jq -r '.jobs[].model' "$HANDOFF/source/"*.json | sort -u); do
  gen-ai models info "$model" --json >> "$HANDOFF/docs/model-pins.json"
done

# Strip internal tags from the prompt library
jq 'del(.jobs[].tags[] | select(startswith("internal-") or startswith("retainer-")))' \
  "$HANDOFF/prompts/prompt-library.json" > "$HANDOFF/prompts/prompt-library.clean.json"
mv "$HANDOFF/prompts/prompt-library.clean.json" "$HANDOFF/prompts/prompt-library.json"

第 3 步：编写文档

生成一份 README.md，涵盖：文件夹说明、再生成步骤（CLI 安装和一个完整示例）、固定模型说明、权利状态、支持联系人和截止日期。包含 docs/brand-system.json、docs/brand.md、docs/model-pins.json、docs/RIGHTS.md、docs/CHANGELOG.md。

README 中必须包含的最低限度再生成步骤：

1. Install CLI: curl -fsSL https://picsart.com/gen-ai-cli/install.sh | bash
2. gen-ai login
3. Pick a prompt from prompts/prompt-library.json
4. gen-ai generate -m <pinned-model-id> -p "<prompt>"

第 4 步：打包并验证

cd handoff
zip -r "$CLIENT-handoff-$(date +%Y-%m-%d).zip" "$CLIENT-$(date +%Y-%m-%d)/" \
  -x "*.DS_Store" "*/.git/*"

# Cold test — extract to a clean dir, regenerate one asset
tmpdir=$(mktemp -d) && unzip -q "$CLIENT-handoff-$(date +%Y-%m-%d).zip" -d "$tmpdir"
cd "$tmpdir/$CLIENT-$(date +%Y-%m-%d)"
SAMPLE_PROMPT=$(jq -r '.jobs[0].prompt' prompts/prompt-library.json)
SAMPLE_MODEL=$(jq -r '.jobs[0].model' prompts/prompt-library.json)
gen-ai generate -m "$SAMPLE_MODEL" -p "$SAMPLE_PROMPT"  --dry-run --debug
# Dry-run validates = bundle is regeneration-ready.

成本与时间

阶段	费用	时间
清点 + 筛选 + 清除	$0	1-2 小时
编写文档（README、RIGHTS、CHANGELOG）	$0	1-2 小时
冷启动测试再生成（1-2 个资源）	~$0.50	15 分钟
交接总计	<$1	~4 小时

真正的成本在于时间，而非额度。每次交接预留半天；偷工减料会导致后续数月都要处理支持请求。

另请参阅

• workflows/agency-brand-scoping/ — 随交接一同交付的 brand-system.json + brand.md
• workflows/agency-multi-brand-pack/ — 每个客户端的 results.json 存档来源
• workflows/agency-pitch-mockups/ — 最终交接内容中的提案素材包
• gen-ai-use.md — 提供给客户端的再生成参考文档