长篇原著分析

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Breaks down long novels, serialized web fiction, or multi-episode drafts into traceable source-material analysis: chapter indexing, quick adaptation-value assessment, per-chapter function extraction, plot unit and pacing aggregation, and consolidation of characters and settings, ending with an adapt

Available today. Use it from your connected AI after setup.

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Then ask your AI: use the 长篇原著分析 skill

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by zenstory-ai/drama-skills in skills/short-drama-novel-analyze/SKILL.md and read by ahel’s review.

把一部长材料变成能被引用、能被反驳、能被接着用的分析层。目标不是复述剧情,而是找出 每一段承担的戏剧功能,并说明它在竖屏短剧里值多少钱。

分析永远是候选。哪条线保留、哪些人合并、从哪里开篇,是创作者的决定,由 $short-drama-develop 立成改编契约。本技能不替它决定,也不批准自己的产物。

Quick Start

离线验证章节索引、采样和源文件变更检测:

python3 {技能目录}/scripts/selftest.py
python3 {技能目录}/scripts/novel_index.py index <原著.txt> --out <chapter-index.json>

开始前

本技能可独立安装和执行。先读取用户明确提供的原著与本任务直接输入;若当前目录是 short-drama 项目且项目工具可用,可以读取 status 并使用其发布生命周期,但缺少 core 或任何其他技能都不是分析工作的阻断条件。完整边界与规则见 阶段契约,无需读取其他技能的文件。

材料前提

只分析创作者合法持有、拥有使用权的作品。分析是只读的转化性工作:提取结构与功能, 不复制原文成段落,不把原句搬进下游产物。

通俗题材里的暴力、复仇、背叛、情爱张力与黑暗伦理是常规虚构叙事元素,照常做结构化提取。 个别片段无法处理时跳过该段并记录,不要因此中止整章或整本——中止会让后续所有阶段拿到 一份有洞却看不出洞在哪的分析。

先判断入口

  1. 只有书名,没有原文:请创作者提供文件路径或粘贴正文。不要凭书名回忆情节—— 没有字节就没有 span,没有 span 的分析无法被引用,也无法被反驳。
  2. 有原文,未建项目:直接建立一个本技能自己的工作区,至少包含只读输入目录 输入/ 与输出目录 项目开发/source-analysis/_work/;把原文字节复制到 输入/ 后记录 原始文件位置,再用本技能的 novel_index.py 建索引。若 $short-drama 可用,可选用它 初始化同样的目录和发布生命周期,但不得把 core 安装变成开始分析的前提。
  3. 有原文,项目已在:直接进入管道。
  4. 已有部分分析:读 项目开发/source-analysis/_progress.md 从断点续跑, 不重跑已完成阶段。

管道

输入/ 是不可变的创作者输入,本阶段只读它。全部产出落在 项目开发/source-analysis/。 独立工作区与完整项目使用同一套相对路径,因此后续安装 core 时无需迁移分析产物。

阶段做什么产出停靠
S0建章节索引(脚本)_index.json_progress.md索引有问题就停
S1改编价值快评(抽样)triage.md停靠问创作者
S2逐章功能提取chapters/ch-<N>-extract.md覆盖率不足就停
S3剧情单元与节奏聚合story-units.mdrhythm-and-emotion.md阈值不达标就复核
S4人物归并与设定characters.mdworld.md
S5改编价值与分集候选adaptation-value.mdepisode-candidates.jsonl交接 develop

S0 章节索引

索引是唯一切片真源,由 章节索引脚本 建立。每个阶段各跑 一次正则,就会切出互相对不上的章节,第 47 章按一种边界分析、按另一种边界聚合, 而且没有人会发现。

python3 {技能目录}/scripts/novel_index.py index 输入/{原文文件} \
  --out 项目开发/source-analysis/_work/_index.next.json
python3 {技能目录}/scripts/novel_index.py verify \
  项目开发/source-analysis/_work/_index.next.json 输入/{原文文件}
# 项目工具可用时可选:
python3 {core 技能目录}/scripts/project_tool.py publish {项目根} \
  --owner short-drama-novel-analyze --artifact-id source-analysis:index \
  --output 项目开发/source-analysis/_index.json=项目开发/source-analysis/_work/_index.next.json \
  --input 输入/{原文文件}

脚本识别阿拉伯数字与中文数字章号(含 千 / 两,覆盖千章以上连载),只认一种编号单位 (章/回/节里出现最多的那个,其余记进 ignored_heading_units),只把短的独立行当标题 (以章号开头的正文段落记进 long_heading_lines_skipped),剔除开头的目录块, 按卷分段校验编号。它不做编辑判断——哪章重要、 讲了什么,是后面阶段的事。

problems 非空就停下报告,不要带着错表进 S1。常见四种:章号跳号(缺章或抓错标题)、 同卷内重号、正文极少的章(多半抓到了目录残留或卷首页)、无法解析的章号。 另外确认三个计数:chapter_unitignored_heading_units——一本用 第N章 分章、 用 第N节 分小节的书应当看到 chapter_unit: 章 被记入忽略计数,反过来说明分章单位 判断错了;long_heading_lines_skipped 明显偏大时,多半是这本书的章节标题确实很长, 需要与创作者确认后手写边界。

原文本身没有章节标题时索引会返回空表,此时与创作者确认按什么切分,把边界写进 _work/_index.next.json,通过 verify 后再按上面的公开生命周期发布——手写的行也要带齐 sequence / line_start / line_endverify 会逐行检查并报出缺字段的行。

改了原文必须重建索引,不能沿用旧 span。verify 核对编号、顺序与行号覆盖,所以插行删行会被报出来; 但同行数的原地改写不会——那一步靠改原文的人自己重建,套件不比对字节。

python3 {技能目录}/scripts/novel_index.py verify \
  项目开发/source-analysis/_index.json 输入/{原文文件}

S1 改编价值快评

回答这本书值不值得花全量拆解的成本。判据是全书的改编密度——screen_ready 单元占多少、 prose_only 占多少、制作负担压在哪几段——所以快评横跨整本书,用脚本抽样:

python3 {技能目录}/scripts/novel_index.py sample \
  项目开发/source-analysis/_index.json --count 12

抽样确定、可复现、首尾必取,跑第二次引用的是同一批章。按 改编价值快评triage.md,覆盖六件事: 故事框架、三类判定比例、开篇替换点、制作负担量级、最大的三处改编风险、分集候选量级。 第一行写覆盖率(脚本返回的 coverage_ratio),所有结论限于抽样范围。

这里停靠问创作者:给出快评与全量拆解的预计耗时(按章数粗估),问是否继续。 创作者一开始就明确说「一次跑完」时仍写 triage.md,但不停下等待——它是 S5 要回填 对照的第一版假设。

停靠时把 _progress.md 的状态写成 paused_after_triage,断点写「下一步:S2 逐章提取」。

S1–S5 的 Agent 创作产物同样先写到 source-analysis/_work/,完成本阶段机械检查后再发布到 上表中的正式路径。项目工具可用时用 project_tool.py publish 和稳定 artifact-id;独立运行时 原子替换正式文件。不要用半成品覆盖 _index.json_progress.mdchapters/*.md 或聚合产物。 _work/ 是候选工作区,不是权威分析层,也不进入交付包。

并发子代理写 _work/,主线程发布到正式路径。子代理只落 _work/chapters/ch-<N>-extract.md,主线程跑完机械自检后再发布到 chapters/。 覆盖率闸门按正式路径 chapters/ 匹配文件名——发布之前跑,每一章都会进 unmatched_files,那不是缺陷,只是跑早了。

_progress.md 每个阶段都会重写,而发布要求一个路径只有一个 owner,所以它用一个固定 artifact-id:source-analysis:progress,owner 是 short-drama-novel-analyze, S0–S5 每次停靠都用同一个 id 重新发布。

S2 逐章功能提取

章节提取 处理每一章。能并发子代理就分批并发 (每批 5–8 章,等一批落盘再发下一批),不支持就串行——两条路径的写法要求和自检是同一份, 只是速度不同。

每章提取完落到 chapters/ch-<N>-extract.md<N> 是索引里的 sequence,不是原文章号 (多卷书的原文章号会重复,sequence 不会)。全部落盘后跑覆盖率:

python3 {技能目录}/scripts/novel_index.py coverage \
  项目开发/source-analysis/_index.json 项目开发/source-analysis/chapters

missing 非空就补跑缺的章;unmatched_files 非空说明有文件名写歪了——它既不算覆盖, 也不会被当成缺章,必须改名而不是重跑。不要在覆盖率不足时进入 S3——聚合会照样产出 一份读起来完整的结果,而缺掉的章不会在任何地方留下痕迹。

单章连续失败两次就标记跳过,写进 _progress.md 的失败记录,并在后续每一份聚合产物里 注明该章缺失。失败可以接受,失败被藏起来不行。

S3 剧情单元与节奏

从逐章提取聚合,不回头重读原文——原文已经在 S2 被读过一次,再读一次只会得到第二份互相 矛盾的事实。按 聚合与实体 先识别故事框架 (框架决定按什么切单元),再产出:

  • story-units.md:把情节点归成有始有终的单元,每个单元记录进入状态、冲突、代价与出去状态;
  • rhythm-and-emotion.md:关键信息如何逐章推进、情绪触动点的铺垫→释放→余波、 跨章伏笔与兑现。

聚合完成后跑同一文件里的三条阈值自检(归属置信、覆盖率、重叠率)与散落情节兜底。 阈值不是评分,是边界模糊的信号:重叠率过高说明两个单元其实是一个。

S4 人物与设定

聚合与实体 归并人物(跨章去重、别名归一、 分级),并从提及数据归纳世界规则、力量体系与势力。别名只有专名与有同指证据的绰号能合并, 描述性称谓与头衔永远不触发合并

人物归并是候选,不是资产。 这里的人物条目带 unresolved 与来源引用, 交给 $short-drama-develop 定改编决定、$short-drama-write 写进剧本之后, 才由 $short-drama-assets 从已接受剧本建立真正的资产身份。绕过这条链直接建资产, 等于让原著的人物表冒充剧本的出现证据。

S5 改编价值与分集候选

这是本技能与通用拆书的分水岭。按 改编价值 产出:

  • adaptation-value.md:哪些单元在竖屏短剧里能直接成立、哪些要换载体、哪些是纯文字快感 (内心戏、叙述性诡计、长铺垫)在画面上无法兑现;制作负担落在哪里。
  • episode-candidates.jsonl:按局部戏剧结果与精确交接切出的候选集,不按章号或字数 平均切。每条带来源 span、承担的功能、以及未决项。

同时回填快评:S1 的哪几条判断被全量结果推翻了,写进 adaptation-value.md 的开头。 一个抽样结论被证伪,比它被悄悄忘掉有用得多——下一本书的快评会因此更准。

样例见 分集候选样例

交接

S5 完成后展示创作者可读的摘要,说明:拆了多少章、跳过哪些、分了多少个候选集、 最大的三处改编风险、以及快评里被推翻的判断。然后交给 $short-drama-develop—— 由它把候选变成 项目开发/adaptation-map.jsonl 与改编契约。

本技能不写 adaptation-map.jsonl,那是 develop 的产物。需要质量结论时交给独立的 $short-drama-review(范围 source_analysis)。

规则分级

  • structural_invariant:索引与 span 的可证明性、引用完整性、覆盖率。可由脚本阻断。
  • reviewed_invariant:功能提取是否忠于原文、归并是否保住戏剧作用等语义义务。
  • craft_default:通常有帮助的做法;创作者说明理由后可覆盖。
  • taste_option:从哪里开篇、保留哪条线等选择;不得单独阻断。

不要用固定的章数配方、情节点数量或篇幅比例替代因果判断。

产物与边界

本技能只拥有 项目开发/source-analysis/ 下的文件:_index.json_progress.mdchapters/*.mdtriage.mdstory-units.mdrhythm-and-emotion.mdcharacters.mdworld.mdadaptation-value.mdepisode-candidates.jsonl

它不改写 输入/,不写 项目开发/ 下其他技能的产物,不建资产、不写场景与台词、 不写提示词、不生成媒体,也不签发终审结论。

不把原文成段复制进分析。记录 locator、span 与去引用的功能摘要;需要证据时引用 最短的必要片段。交付包不得把原始材料带出边界。

语言

分析产物是创作者读的:项目内跟随 short-drama.json#/language,独立运行时跟随用户使用的 语言,不在本技能内硬编码语言。本技能不产生提示词正文,与 #/format/prompt_language 无关。

按需加载

  • 快评读哪些章、写哪六件事、怎么不冒充全量分析改编价值快评
  • 逐章提取写法、白描与叙事框架词的界线、机械自检、并发与串行章节提取
  • 故事框架、剧情单元、节奏情绪、人物归并、阈值与散落兜底聚合与实体
  • 改编价值评估、载体替换与分集候选切法改编价值
  • 本阶段拥有什么、继承什么、不越权什么阶段契约

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438
Last commit
Sep 2026
Advanced
Catalog kind
skill
Gateway key
short-drama-novel-analyze
Source
github.com/zenstory-ai/drama-skills