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整理飞书 H3 使用手册的 26 个官方示范案例（docs/todo/h3-showcase-cases.md，含提交状态追踪）， 补充提示词方法论（raylight/h3-prompt-guide.md，含电影摄影术语表、diegetic/non-diegetic 声音分层框架）、跨模型调研（raylight/deep-research-cinematic-prompt.md）和提示词质量打分 benchmark（raylight/h3-prompt-benchmark.md），CHANGELOG 记录本轮踩的坑（自评分数虚高、 避雷词换句式复发、提示词时长要跟实际frames对齐）。配套的 h3-prompt-writer skill 在 .claude/skills/ 下，按项目约定被 gitignore，不随此提交进库。 Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
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用 Turing 版 SageAttention2 替换 TORCH_MATH 后端，解开了之前反复出现的 832×480×124帧/ 448×256×362帧/1024×576×60帧 OOM；又修复了 asyncio.CancelledError 被 contextlib.suppress (Exception) 漏接导致任务卡死在 running 的根因 bug。基于修复后的完成检测，实测出 4 个分辨率 的真实 CUDA OOM 上限（448×256 是画质上限，非显存上限），写进 server.py 的提交校验和 console 的分辨率/时长下拉联动，超上限请求直接拒绝而不是排队后才失败。详细过程和数据见 CHANGELOG.md 和 raylight/notes.md。 Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
