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内容（配方镜头表、配音脚本、角色、声音、世界等），生成 source-sample.json，供 remix 消费。触发语如“Extract the source-sample.json for <run>”“Prep <run> for remix”。不用于为新品牌改写脚本、渲染 remix 或上传广告到库。
主要能力：读取运行目录中的 working/script.json、production/asset-manifest.json、HOW_TO_MAKE_THIS_VIDEO.md、video-project.json、finals/.mp4、working/characters/.png 及 working/*.py 驱动脚本；容忍缺失文件并回退到 working/。对含角色姿态静帧的源，用 file 审计每个 PNG，区分 real、lfs-pointer、missing，必要时先执行 git lfs fetch --include=<relative path> 与 git lfs checkout <relative path> 物化 LFS 指针。构建 source-sample.json，包含 title、format、ratio、formatProfile、media_url、brand、recipe.shots、extracted_script、skills_used、skills_source、how_to、production_scripts、remix_spec（skills、worlds、characters、voices）。formatProfile 为开放 slug，并记录 audioType 与 sceneCount 属性。skills 仅允许原子技能，来源可为 measured、derived-from-production-scripts、inferred-canonical 或 guessed。最后将角色与声音链接到角色库，缺失时补充。
使用方式：输入 run-dir（必填，绝对路径）与 out（可选，默认 <run-dir>/remix/source-sample.json）。
限制：无 Python 脚本，由智能体手工完成；不编造缺失数据；asset-manifest 为空时按级联规则推导原子技能，无法确定则向用户确认；LFS 指针无法物化时保留标记，不伪造。