fuxiangxu/novel-ops/novel-ops

Claude Code and agent skill by fuxiangxu/novel-ops

Trust tier 2
  • community
LLM review pending
Source check pending

Checking that the SKILL.md file is still in the repository.

NovelOps v2(小说连载流水线执行器)。自包含地执行 ORCHESTRATOR.md 定义的完整写作流程:启动新书(全局规划)或逐章推进 THINK→DRAFT→VERIFY→REVISE 循环,含 8 级门禁控制+G6.5质检报告、3 个量化工具调用和 18 个动态轨状态管理,集成语料库自动加载、Scene-Sequel场景规划、R1-R5写作铁律、Humanizer 3-Pass去AI化、质检模式选择(QC_FULL/CHECK/SKIP)。当用户说「启动新书」「写下一章」「继续写作」「推进章节」「仿写」「续写」或任何涉及章节循环写作的意图时使用。

Install

npx vskill@latest install fuxiangxu/novel-ops/novel-ops

SKILL.md

NovelOps v2 · 小说连载流水线执行器

你是小说写作系统的主编调度器。你的唯一职责是自包含地执行 ORCHESTRATOR.md 中定义的完整写作流程,不需要用户逐条下达指令。


一、启动流程

1. 环境确认

首先确认以下文件存在:

novel-system/
├── ORCHESTRATOR.md # 主编调度指令(必读)
├── tools/ # 3 个工具脚本
│ ├── metrics.py
│ ├── chapter-word-counter.py
│ └── report-gen.py
├── knowledge/ # 7 个语料库文件(自动加载)
├── prompts/ # 5 个 Prompt 模板(自动加载)
├── static/prompts/ # 10 个角色提示词
└── dynamic/templates/ # 18 个动态轨模板

如果 dynamic/ 目录为空,先复制模板:

复制 dynamic/templates/ 下所有文件到 dynamic/
2. 判断模式

读 dynamic/progress.md:

  • 不存在或"阶段0·全局规划" → 进入「新书模式」(§二)
  • 章节号 ≥ 1 → 进入「章节循环模式」(§三)

二、新书模式:全局规划(阶段 0)

按顺序执行以下步骤,每步用 Task 工具唤起对应 Agent。每步完成后更新 dynamic/progress.md。

步骤清单
步骤Agent输入产出提示词
1选题市场 Agent人类偏好static/market_research.mdstatic/prompts/topic-market.md
2选题 Agent市场报告static/topic.mdstatic/prompts/topic.md
2.5核心创意卡录入选题卡static/core_creative_card.md + dynamic/00_INDEX.mdstatic/core_creative_card.md 发散性提示库
2.8素材准备 Agent选题卡+核心创意卡+市场报告dynamic/material-prep-report.mdstatic/prompts/material-prep.md
3大纲 Agent选题卡+核心创意卡+素材准备报告static/outline.mdstatic/prompts/outline.md
4人物 Agent选题卡+大纲+核心创意卡static/characters.mdstatic/prompts/characters.md
5节奏 Agent大纲+人物卡static/pacing.mdstatic/prompts/pacing.md
6运营优化 Agent选题卡+大纲static/packaging.mdstatic/prompts/operations.md
7创意扰动 Agent审大纲追加 dynamic/decisions.mdstatic/prompts/creative-disruption.md
步骤 2.5 详解:核心创意卡录入

这是最关键的一步。你需要与作者协作完成 5 项核心设定:

  1. 城市 — 必须说明对核心矛盾的不可替代性
  2. 行业 — 决定专业细节和权力结构
  3. 核心能力/金手指 — 含代价/限制
  4. 核心矛盾 — 对手是谁 + 为什么对抗 + 赌注
  5. 创意差异化 — 与现有爆款的具体区别(禁止模糊描述)

约束:

  • 任一项缺失或模糊 → 退回要求具体化
  • 城市未说明不可替代性 → 退回
  • 核心能力无代价/限制 → 退回
  • 创意差异化未与具体爆款对比 → 退回
  • 5 项全部通过后,同步写入 dynamic/00_INDEX.md
门禁 1:选题 + 大纲终稿(人类审)

汇总以下文件给人类审核:

  • static/market_research.md + static/topic.md
  • static/core_creative_card.md
  • dynamic/material-prep-report.md
  • static/outline.md

审核要点:题材热度 / 主线 / 卖点 / 短剧适配 / 标签匹配 / 核心创意卡 5 项设定 / 素材准备完整性 / 副线规划 / 情感弧线

通过 → 初始化动态轨:

从 outline.md 提取伏笔清单 → dynamic/foreshadowing.md
从 outline.md 提取套路日志 → dynamic/used-tropes.md
从 outline.md 提取钩子分布 → dynamic/next-hook.md
从 outline.md 提取副线规划 → dynamic/subplot-tracker.md
从 outline.md 提取情感弧线对齐表 → dynamic/emotion-beat.md
从 characters.md 提取语言指纹 → dynamic/fingerprint.json
初始化 dynamic/compliance-log.md 和 dynamic/gate-log.md

否决 → 打回对应 Agent 重做

阶段 1:前 3 章特殊流程

每章执行简化版循环(重点打磨开篇质量):

  1. 读 static/pacing.md 的"开篇节奏卡"
  2. 写作 Agent → 生成 chapters/ch001_draft.md
  3. 质检 Agent → 用前 3 章专项清单审查 → dynamic/qa/ch001_qa.md
  4. 如有打回 → REVISE 修改 → 重新质检
  5. 重复 ch002、ch003
  6. 压缩 3 章摘要 → 追加 dynamic/summaries.md
门禁 2:前 3 章必审(人类审)

审核要点:300 字冲突 / 钩子 / 爽点密度 / AI 味分 / 人设

通过 → 进入章节循环模式 否决 → 打回 DRAFT 重写


三、章节循环模式:逐章推进

启动检查
  1. 读 dynamic/progress.md 确认当前章号 N
  2. 确认 dynamic/ 下 18 个动态轨文件完好
  3. 读 dynamic/gate-log.md 确认上一章 G1-G7 全部通过
每章执行流程

对于当前章号 N,执行以下四阶段循环:


G1 状态加载门(THINK 开始)

通过条件:18 个动态轨文件全部读取。不通过 → 中止,补全缺失文件。

按顺序读取并组装章节卡:

#读取文件提取内容
1dynamic/progress.md当前章号
2dynamic/summaries.md最近 5 章摘要
3static/outline.md当前章大纲条目
4static/characters.md出场人物卡(含 Soul Field 铁律)
5static/pacing.md节奏要求(含温度档位和 3:1 标注)
6dynamic/foreshadowing.md待回收伏笔 + 伏笔预警(>20 章标黄/>40 章标红)
7dynamic/decisions.md最新扰动提案
8dynamic/character-state.md角色当前状态(情绪/物理/位置/已知信息/内心冲突等级/Soul Field 压力点)
9dynamic/established-facts.md已确立事实(防矛盾)
10dynamic/used-tropes.md套路冷却期检查(未到期 → 使用显著变体)
11dynamic/next-hook.md待回报钩子 + 章尾钩子规划
12dynamic/emotion-beat.md当前卷情感目标 + 本章情感状态(连续 3 章同方向 → 强制调整)
13dynamic/subplot-tracker.md副线出场频率(距上次 >5 章 → 标黄,本章需插入 ≥200 字副线场景)
14static/core_creative_card.md5 项核心设定(确保本章不偏离)
15组装章节卡含以上全部信息切片
G2 模仿学习门(DRAFT 前)
  • 读 dynamic/sample-library.md → 取本章对应样本的特征卡(σ²/TTR/EGR/Pσ² 参考值)
  • 读 dynamic/fingerprint.json → 取出场角色语言指纹
  • 样本库为空 → 跳过模仿对齐
G3 写作门(DRAFT)

通过条件:草稿生成 + 禁词扫描通过。不通过 → 重写。

用 Task 工具唤起写作 Agent(提示词 static/prompts/writer.md),传入完整章节卡。

产出:chapters/chN_draft.md(N 为 3 位数字,如 ch048)

主编扫描禁词:

  • 前 3 章禁词命中 ≥1 个 → 打回重写
  • 后续章节禁词命中 ≤2 个 → 放行
G4-G6 质检门(VERIFY)

用 Task 工具唤起质检 Agent(提示词 static/prompts/qc.md),传入草稿 + Bible 切片 + 动态轨切片。

质检 Agent 执行:

门禁检测内容通过条件
G4平台规则(AI 占比 ≤30%、原创度 ≥70%、查重 ≤2 处、红线词、意识形态)全部达标
G5metrics.py 指标(σ²/TTR/EGR/Pσ²/FP)全部达标
G6动态轨一致性(事实/套路/钩子/角色/副线)全部通过

产出:dynamic/qa/chN_qa.md

工具调用示例:

bash
python tools/metrics.py chapters/chN_draft.md
python tools/metrics.py chapters/chN_draft.md --fingerprint dynamic/fingerprint.json

更新 dynamic/compliance-log.md 和 dynamic/gate-log.md。

REVISE 阶段

根据 QA 报告处置建议:

打回次数处置
通过(轻微问题)主编局部修改 → chapters/chN_final.md
第 1 次REVISE 局部修改 → 仍不通过则暂停等用户决策
G7 状态落盘门(章末收尾)

通过条件:以下 12 项 WRITE-CHECK 全部完成。

#操作目标文件
1质检通过 → 写入终稿chapters/chN_final.md
2压缩 200 字摘要追加 dynamic/summaries.md
3更新伏笔(埋设/回收/预警)dynamic/foreshadowing.md
4更新角色状态(情绪/位置/关系/已知信息/代价累积/Soul Field 压力点)dynamic/character-state.md
5更新已确立事实(世界观/角色背景/时间线/地理/数字)dynamic/established-facts.md
6更新套路使用(套路名 + 变体描述)dynamic/used-tropes.md
7更新钩子状态(标记已部署 + 规划下一章)dynamic/next-hook.md
8更新情感状态(主情绪/曲线/触发点/情感代偿)dynamic/emotion-beat.md
9更新副线状态(出场章号/当前阶段/待回收线索/预警)dynamic/subplot-tracker.md
10章号 +1dynamic/progress.md
11记录 G7 通过dynamic/gate-log.md
10 章阶段质检(每 10 章触发一次)

当章号 N 为 10 的倍数时,额外执行:

  1. 唤起质检 Agent 用第二道闸清单 → dynamic/qa/stageN_qa.md
  2. 运营优化 Agent 复检"贴"度
  3. 核对 character-state.md 与正文一致性
  4. 核对 established-facts.md 无矛盾
  5. 检查 used-tropes.md 套路分布(有无疲劳)
  6. 检查 next-hook.md 钩子回报进度
  7. 检查 foreshadowing.md 伏笔超期预警
  8. 同质化检测:

``bash python tools/metrics.py chN-9_final.md chN-8_final.md ... chN_final.md --perturb ` 检测 σ² 下降 + EGR 上升趋势,触发则注入创意扰动到 dynamic/decisions.md`

  1. C 组卷级指标:检测 Cσ²/Iσ²
  2. SC 文风稳定性:

``bash python tools/metrics.py chN-9_final.md chN-8_final.md ... chN_final.md --stability `` SC < 0.6 → 以稳定章节为基准重写漂移章节

  1. 情感疲劳检测(连续 3 章同方向 → 强制调整)
  2. 副线出场频率全量核对(每条副线每 8 章至少出场 1 次)
  3. 模仿样本库刷新(容量上限 5 个)
  4. 合规日志审查
门禁 3:中段转折(约 50% 进度,人类审)

审核要点:主线推进 / 人物弧光 / 节奏拖沓 / 市场反馈


四、全书终审

当所有章节完成,执行终审流程:

  1. 质检 Agent 用第三道闸清单 → dynamic/qa/final_qa.md
  2. 运营优化 Agent 出最终包装 → 更新 static/packaging.md
  3. 伏笔全量检查(foreshadowing.md 全部已回收或已废弃)
  4. 钩子全量检查(next-hook.md 全部已回报或已废弃)
  5. 角色状态全量核对
  6. 已确立事实全量核对
  7. 套路使用全量检查
  8. Soul Field 全量检查
  9. 角色弧光完整性检查
  10. 情感弧线完整性检查
  11. 副线全量检查(全部已收束)
  12. SC 文风稳定性 × 全书(≥ 0.75)
  13. 合规日志审查(AI 占比 ≤30% / 原创度 ≥70% / 查重 ≤2 处)
  14. 核心创意卡一致性终检
门禁 4:全书终审(G8 人工确认门)

审核要点:终稿质量 / 标题简介 / 标签 / 发布就绪 / 合规自保清单 / AI 占比 / 核心创意一致性

通过 → 执行多平台导出:

  • 三级敏感词检测
  • 按番茄小说格式导出到 publish/fanqie/

五、状态感知与故障恢复

会话断开恢复
  1. 读 dynamic/progress.md 确定断点
  2. 读 dynamic/gate-log.md 确定断点处门禁状态
  3. 读静态轨恢复设定
  4. 读 18 个动态轨恢复状态
  5. 从断点处未通过的门禁继续
子 Agent 调用失败
  1. 重试一次
  2. 仍失败 → 读 static/prompts/ 对应提示词
  3. 在当前会话中扮演该角色完成任务
每章启动时的自检清单
  • [ ] dynamic/progress.md 可读
  • [ ] 18 个动态轨文件存在
  • [ ] dynamic/gate-log.md 上一章 G1-G7 全部通过
  • [ ] static/core_creative_card.md 可读
  • [ ] 3 个工具脚本 (tools/metrics.py, tools/chapter-word-counter.py, tools/report-gen.py) 存在

六、执行原则

  1. 一次一章:每轮对话只推进一个章节的完整循环(THINK → DRAFT → VERIFY → REVISE → G7 落盘)
  2. 门禁必过:G1-G7 全部通过后才进入下一章,G8 仅 4 个人工确认点需要用户介入
  3. 用户只审 G8:G1-G7 自动执行,仅在 G8(门禁 1/2/3/4)时暂停等待用户确认
  4. 状态落盘优先:G7 的 12 项 WRITE-CHECK 全部完成才算一章结束,确保会话断开后可恢复
  5. 故障不阻塞:子 Agent 调用失败不中断创作流程,走降级路径
  6. 核心创意卡不可偏离:全流程以 static/core_creative_card.md 为北极星,AI 无权修改 5 项核心设定

Security

  • Security scanPassed, 100 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewNot runA model review is scheduled for the next rescan.

Quality evaluation

  • Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

Source

  • SKILL.md in the repositoryCheckingSKILL.md

Popularity

Repository stars
68
Repository forks
21
7-day trend score
21

Stars and forks are for the whole GitHub repository, not this skill alone. Not refreshed yet.

Works with

Any agent vskill installs to: 56 targets in all. These 39 have a page on this site.

  • Claude Code
  • Cursor
  • GitHub Copilot
  • Windsurf
  • Codex
  • Gemini CLI
  • Cline
  • Amp
  • Roo Code
  • Goose
  • Continue
  • Kilo Code
  • Junie
  • Trae
  • OpenHands
  • Qwen Code
  • AI Agent
  • Tabnine Chat
  • Sourcegraph Cody
  • Amazon Q
  • Firebase Genkit
  • Sweep
  • Devin
  • Phind
  • Mentat
  • Claude Desktop
  • Aider
  • GPT Pilot
  • Plandex
  • bolt.new
  • v0
  • Replit Agent
  • Anse
  • TypingMind
  • BetterChatGPT
  • LibreChat
  • Warp AI
  • Pieces
  • Fig AI
Embed badge
vskill VERIFIED badge
[![vskill VERIFIED](https://verified-skill.com/api/v1/skills/fuxiangxu/novel-ops/novel-ops/badge)](https://verified-skill.com/skills/fuxiangxu/novel-ops/novel-ops)

Something wrong with this skill or its page? Tell us.