用途：给定一个已完成的 content-goose 广告运行文件夹路径，提取定义该广告的全部要素，生成 source-sample.json，供后续混剪（remix）流程消费。这是智能体执行的技能，没有 Python 脚本，由智能体读取运行文件夹、构建 JSON 并手工标注目录链接。
主要能力：读取运行文件夹中的 working/script.json（场景、声音、布景的主要来源）、production/asset-manifest.json（资产与模型信息）、HOW_TO_MAKE_THIS_VIDEO.md、video-project.json、finals/.mp4、working/characters/.png 及 working/*.py 驱动脚本；构建包含 title、format、ratio、formatProfile、recipe、extracted_script、skills_used、production_scripts、remix_spec（worlds、characters、voices、skills）等字段的 source-sample.json；对角色姿态 PNG 做文件审计，区分 real、lfs-pointer、missing；将角色与声音关联到角色库，缺失时补充。
使用方式：输入 run-dir（必填，广告运行文件夹绝对路径）和 out（可选，默认 <run-dir>/remix/source-sample.json）。触发语如“Extract the source-sample.json for <run>”。若遇 LFS 指针，需先执行 git lfs fetch --include=<relative path> 与 git lfs checkout <relative path>。
适用场景：为混剪准备源样本、提取上传样本 JSON、将运行文件夹准备为可混剪状态。
限制：不用于为新品牌改写脚本、不渲染混剪、不上传广告到库。运行文件夹结构可能不规整，需智能体适配。skills_source 字段记录原子技能列表来源（measured、derived-from-production-scripts、inferred-canonical、guessed），非 measured 时消费者应交叉核对。无法确定 formatProfile 属性时留 null，不猜测。