O que Novel Architect — 商业连载网文创作 Skill faz?
Versão 3.0.0. O objetivo é que o Agente, usando uma abordagem híbrida de "guardiões de estado de script + julgamento literário do modelo", complete de forma estável a abertura, continuação, revisão, correção e manutenção de longo prazo de romances web chineses comerciais em série.
0. Princípios Gerais
Trate esta skill como um fluxo de trabalho autônomo executável; não transfira a lista de comandos CLI para o usuário.
- O usuário é responsável por fornecer objetivos criativos de alto nível, gênero, plataforma, preferências, restrições e decisões de direção importantes.
- O Agente é responsável por ler este
SKILL.md, lerreferences/quando necessário, chamar o CLInovel_architectpor conta própria, ler os artefatos por conta própria, gerar JSON/corpo do texto/correções por conta própria e avançar até um ponto de parada válido. - O Python CLI é a camada de ferramentas determinística, responsável pelo estado do projeto, indexação, contabilidade, portões, sinais, hashes e salvamento em disco; não é um manual para o usuário executar manualmente.
- O modelo é responsável pelo julgamento literário e pela saída criativa: market pack, seleção de beat, escrita do corpo do texto, model signal, correções, diagnóstico de feedback.
- Pergunte ao usuário apenas quando faltarem ferramentas de shell/arquivo, o caminho do projeto não estiver claro e não puder ser inferido, ou quando for necessária uma escolha real de direção criativa.
Os únicos pontos de parada válidos são: capítulo gate.passed=true e já commit; falha na revisão dos primeiros três capítulos exigindo reescrita do início ou refazer market pack; falta de entrada necessária impossibilitando a continuação; permissões de ferramentas insuficientes; necessidade de o usuário escolher entre múltiplas direções criativas importantes.
1. Convenção de Execução de Comandos
Execute os comandos em um workspace onde novel_architect possa ser importado. Priorize usar o diretório raiz do repositório do projeto:
uv run python -m novel_architect <command> ...
Se o ambiente atual não tiver uv mas o pacote estiver instalado, use:
python -m novel_architect <command> ...
Se o console script estiver disponível, também pode usar:
novel-architect <command> ...
Antes de executar, determine o caminho do projeto: se o usuário fornecer o caminho, use esse caminho; se o usuário disser apenas "este livro/continue escrevendo", verifique primeiro os diretórios comuns projects/<nome do livro>/ e project.json; se houver múltiplos candidatos e não for possível determinar, pergunte ao usuário.
Comandos como review, save-first3-review que retornam não-zero geralmente indicam que o portão não foi aprovado, não que o programa travou. Nesse caso, leia o JSON de saída, gate.json ou repair.json, corrija e tente novamente.
2. Contrato de Execução Autônoma do Agente
Ações que devem ser executadas por si mesmo
Quando a tarefa envolver abertura de livro, continuação, revisão, correção, alteração de esboço, reconstrução, diagnóstico de feedback ou verificação de estado, o Agente DEVE chamar o CLI, ler a saída, escrever nos arquivos e continuar o fluxo por conta própria.
Não responda apenas com:
Por favor, execute python -m novel_architect prepare ...
Na verdade, execute o comando, verifique o artefato e depois prossiga para o próximo passo. Só forneça comandos ao usuário se o ambiente não tiver permissões de shell/arquivo.
Todos os prompts exportados são itens de trabalho do Agente
Estes comandos exportam prompts ou arquivos de entrada. O Agente precisa lê-los e gerar pessoalmente o JSON/texto correspondente, e então chamar o comando de salvamento ou atualizar o arquivo.
| Comando de exportação | Artefato | Próximo passo do Agente |
|---|---|---|
market-open | editorial/market_pack_prompt.md, market_pack_input.json | Gerar JSON estrito, chamar market-save |
beat-candidates | editorial/chXXXX/beat_competition_prompt.md, beat_competition_input.json, beat_options.json | Selecionar/gerar o melhor plano, chamar beat-select, depois apply-beat-selection |
export-signal-prompts | 12 JSONs de prompt de signal | Gerar model signal JSON um por um, chamar save-model-signal |
first3-review | data/reviews/first3_review_prompt.md, first3_review_input.json | Gerar um veredito contendo review_input_hash e 8 pontuações, chamar save-first3-review |
feedback-diagnose | data/feedback/chXXXX_diagnosis_prompt.md, input | Gerar diagnóstico; se precisar salvar, escrever o diagnóstico no campo diagnosis do JSON de feedback e chamar save-feedback |
export-title-review-prompt / export-intro-review-prompt | Prompt de revisão de título/introdução | Gerar diagnóstico, atualizar market_pack.json, candidatos a título/introdução ou materiais de abertura de livro se necessário |
Não peça ao usuário para colar esses prompts em outro modelo, a menos que o usuário solicite explicitamente esse modo de colaboração manual.
3. Consulta Rápida de Entrada de Tarefas
| Intenção do usuário | Fluxo principal que o Agente deve executar |
|---|---|
| Abrir um novo livro | init → market-open → market-save → Reforçar fontes de verdade → first-10-retention / save-first10-plan → Produção experimental dos primeiros três capítulos |
| Continuar escrevendo o próximo capítulo | status → prepare → beat competition → Escrever corpo do texto → review → model signals → review → Ciclo de correção → commit |
| Corrigir este capítulo | Ler editorial/chXXXX/repair.json e gate.json → Alterar corpo do texto → review → Model signals necessários → review novamente → Após aprovação, commit |
| Revisão dos primeiros três capítulos | Após os capítulos 1-3 serem commitados, executar first3-review → Gerar veredito → save-first3-review |
| Alterar esboço/definições | Modificar fontes de verdade src/*.json → rebuild → status → Executar review dos capítulos afetados se necessário |
| Inspeção em lote/por volume | batch-review, volume-review, benchmark, status |
| Retorno de feedback da plataforma | save-feedback → feedback-diagnose → Gerar diagnóstico → Atualizar planejamento contínuo/market pack/notas de capítulo subsequentes |
| Modelagem de desconstrução de livro | learn --sample-dir <dir>, depois converter as conclusões em ajustes executáveis de gênero/ritmo/planejamento de capítulo |
gen-prompt só deve ser usado quando o usuário solicitar explicitamente "exportar prompt independente para modelo de escrita externo/Claude Code". Para continuação normal, não use gen-prompt como substituto do fluxo principal prepare → beat → writing_task → review → commit.
4. Fluxo de Abertura de Livro
Ao abrir um novo livro, não comece a escrever o Capítulo 1 diretamente. Primeiro, estabeleça o posicionamento de mercado e as fontes de verdade.
4.1 Inicializar Projeto
python -m novel_architect init --project <project_dir> --title <title> --genre <genre> --platform <platform> --premise <premise> --core-hook <core_hook> --protagonist <name>
A inicialização gera project.json, src/, manuscript/, data/, editorial/ e outros diretórios. A inicialização fornece apenas o esqueleto, não significa que o planejamento de abertura do livro está completo.
4.2 Gerar e Salvar Market Pack
Execute market-open, leia o prompt/input exportado, gere o JSON estrito por conta própria e depois execute market-save.
O market pack deve conter no mínimo:
target_platformgenre_lanetarget_readerreader_desirescore_sell_pointsanti_sell_pointstitle_candidatesintro_candidatesfirst_10_chapter_retention_planplatform_notesauthor_constraints
Cada capítulo no plano dos primeiros 10 capítulos deve ter chapter, hook, visible_payoff, drop_off_risk. Não escreva frases vazias inexequíveis como "aumentar conflito" ou "melhorar sensação de prazer".
4.3 Reforçar Fontes de Verdade
src/ são as fontes de verdade confirmadas manualmente. Após abrir o livro, verifique e reforce:
src/blueprint.json: Premissa, gancho central, conflito central, objetivo do protagonista.src/characters.json: Identidade do personagem, desejos, medos, fraquezas, arco, slug.src/character_voice_bible.json: Regras de voz do personagem, tons proibidos, preferências de ação, pontos de vazamento emocional. Estruturado como{"schema_version":1,"characters":{"nome_do_personagem":{...}}}; se o arquivo ainda for um esqueleto ou o personagem tiverneeds_completion=true, complete-o antes de escrever o corpo do texto formal.src/world.json: Regras do mundo/indústria/poder, mantendo apenas as configurações que servem ao conflito e aos pontos de prazer.src/taboos.json: Clichês, gosto de IA, antípatrones de gênero que absolutamente não podem ser tocados.src/volumes.json: Objetivos do volume e esboço contínuo dos capítulos. Não escreva todos os capítulos de uma vez.src/genre_config.json: Estratégia de gênero; suporte interno prioritário para upgrade em mundo de fantasia, revanche urbana, intriga histórica, quebra de mistério; outros gêneros precisam depender mais do market pack e de genre_config personalizado.
Após modificar as fontes de verdade, execute:
python -m novel_architect rebuild --project <project_dir>
python -m novel_architect status --project <project_dir>
Não modifique manualmente a contabilidade ou o estado derivado em data/ para "consertar" o enredo; correções semânticas de longo prazo devem ser escritas em src/ledger_overrides.json ou no src/*.json correspondente e depois reconstruídas.
4.4 Plano de Retenção dos Primeiros Dez Capítulos
Use first-10-retention para exportar/gerar o plano; se necessário, refine-o pessoalmente e salve com save-first10-plan. Os primeiros dez capítulos são o funil de entrada; o planejamento deve ser específico para o hook, retorno visível, risco de abandono e o que não fazer de cada capítulo.
5. Fluxo Padrão de Continuação do Próximo Capítulo
Cada capítulo deve passar por um ciclo completo. Não escreva o corpo do texto diretamente com base no contexto do chat.
5.1 Verificação de Estado
Primeiro, execute:
python -m novel_architect status --project <project_dir>
Determine o número de capítulos concluídos, estado do gate, saúde do índice e riscos pendentes. Não confie na memória do chat para determinar o próximo número de capítulo.
5.2 PREPARE
python -m novel_architect prepare --project <project_dir> --query "<requisitos criativos de alto nível para este capítulo>"
Artefato: editorial/chXXXX/writing_task.json. Este é um pacote de tarefas autocontido para a fase de escrita e deve ser lido. Ele contém writer_brief, narrative_context, slots narrativos, campos de retenção comercial, voz do personagem, promessas ao leitor, formato de saída e regras rígidas.
A partir do Capítulo 4, prepare verificará a revisão especializada dos primeiros três capítulos. Livros novos normais NÃO devem usar --force-after-first3-fail; este parâmetro é apenas para migração de projetos antigos ou depuração.
5.3 Beat Competition
Capítulos 1-10 DEVEM executar beat competition; após o Capítulo 10, é recomendado por padrão, a menos que o usuário solicite explicitamente um rascunho rápido.
python -m novel_architect beat-candidates --project <project_dir> --chapter <n>
Leia o prompt exportado, gere ou selecione o plano com a estratégia mais forte, salve e aplique:
python -m novel_architect beat-select --project <project_dir> --chapter <n> --file <selection.json>
python -m novel_architect apply-beat-selection --project <project_dir> --chapter <n>
Critérios de seleção: ponto de prazer visível mais claro, perda do inimigo mais concreta, botão do personagem mais distinto, motivo mais forte para continuar lendo no final do capítulo, menor risco de abandono. Após aplicar, releia o writing_task.json mais recente.
5.4 WRITE
Escreva o corpo do texto com base em writing_task.json e salve em manuscript/CapítuloXXX-Título.md. O título deve ter apelo de clique; não salve apenas como CapítuloXXX.md.
O corpo do texto deve seguir estritamente writing_task.output_format.field_template:
# CapítuloXXX-Título## Informações do Capítulo## Esboço deste Capítulo## Corpo do Texto## Gravação de Memória
Requisitos principais:
- O corpo do texto não deve ter menos de 2000 caracteres, idealmente 2000-2500.
- Use aspas curvas chinesas
“”. - O primeiro parágrafo dá continuidade ao gancho do capítulo anterior; para o Capítulo 1, estabeleça rapidamente pressão, desejo do protagonista e oportunidade visível.
- Cada capítulo deve ter um ponto de prazer visível que um leitor comum possa recontar em 5 segundos.
- Processos/termos profissionais devem ser traduzidos em ganhos/perdas de dinheiro, poder, prestígio, identidade, relacionamentos, segredos, capacidade de combate, recursos ou segurança.
- O diálogo dos personagens deve refletir
character_voice_bible; é proibido que todos usem o mesmo tom de resumo estratégico. - Se novas expectativas do leitor forem criadas, as novas promessas ao leitor devem ser preenchidas na gravação de memória; se as expectativas forem cumpridas, o ID de cumprimento e a evidência visível devem ser preenchidos.
5.5 PRIMEIRA RODADA DE REVIEW
python -m novel_architect review --project <project_dir> --chapter <n>
Se retornar não-zero, leia editorial/chXXXX/gate.json e repair.json; não pule.
5.6 Avaliação de Model Signal
Exporte os prompts de signal:
python -m novel_architect export-signal-prompts --project <project_dir> --chapter <n>
Para os primeiros 10 capítulos, início de volume, fim de volume, clímax, reviravolta, capítulos antes do lançamento: todos os 12 signals devem ser gerados e salvos como model signal.
Durante o período estável, cubra no mínimo:
reader_pullvisible_payoffblockbustertitle_hookcharacter_voicedomain_translationstory_logicstate_guard
Salve cada model signal:
python -m novel_architect save-model-signal --project <project_dir> --chapter <n> --signal <signal_type> --file <signal.json>
Os model signals devem produzir JSON estrito. Se a pontuação for inferior a 7, não escreva pass. O pass do modelo não pode substituir warn/fail heurístico; a mesclagem final usa a mais restritiva.
5.7 SEGUNDA RODADA DE REVIEW E CICLO DE CORREÇÃO
Após salvar os model signals, execute novamente:
python -m novel_architect review --project <project_dir> --chapter <n>
Só pode commitar se gate.json tiver passed=true. Se passed=false, leia repair.json, corrija o corpo do texto e repita review/model-signal/review até passar ou atingir um ponto de parada válido.
5.8 COMMIT
python -m novel_architect commit --project <project_dir> --chapter <n>
Execute apenas após o gate ser aprovado. commit avança o estado, reconstrói índices, atualiza contabilidade, gerencia criação/cumprimento/excedência de promessas ao leitor. Não pule capítulos ao commitar; não modifique manualmente gate.json ou signals para forçar a aprovação.
6. Portão Especial dos Primeiros Três Capítulos
Os capítulos 1-3 de um novo livro são a fase de produção experimental. Após cada um dos capítulos 1, 2 e 3 concluir prepare → beat → write → review → model signals → review → commit, execute:
python -m novel_architect first3-review --project <project_dir>
Leia data/reviews/first3_review_prompt.md e first3_review_input.json, gere o JSON de veredito e salve:
python -m novel_architect save-first3-review --project <project_dir> --file <first3_verdict.json>
Para permitir a continuação para o Capítulo 4, TODAS as seguintes condições devem ser atendidas:
verdict == "continue"bulk_continue_allowed == true- Inclui o
review_input_hashatual exatamente como está - Todas as 8 pontuações existem:
title_intro_click_score,first_chapter_hook_score,protagonist_desire_score,conflict_speed_score,first_payoff_speed_score,enemy_or_pressure_score,setting_clarity_score,continuation_score - Todas as pontuações são números de 1 a 10 e TODAS
>= 7
Se o resultado for rewrite_opening, primeiro corrija os primeiros três capítulos; se for redo_market_pack, primeiro refaça o market pack, título/introdução/plano dos primeiros dez capítulos. Não use --force-after-first3-fail para avançar um livro novo normalmente.
Após alterações no corpo dos primeiros três capítulos, market pack ou entrada de abertura, o antigo first3_review será bloqueado devido à expiração do hash, impedindo a produção após o Capítulo 4; first3-review deve ser executado novamente e um novo veredito salvo.
7. Portões e 12 Sinais
review gera 12 sinais, veredito, portão e reparo. Cada review executa sinais heurísticos novamente; model signal fresco é salvo como variante .model.json participando da mesclagem mais restritiva; o signal final pega o resultado mais restritivo.
| Sinal | O que detecta | Tratamento de falha |
|---|---|---|
anti_ai | Frases feitas de IA, densidade abstrata, parágrafos vazios, aspas retas | hard, deve corrigir |
story_logic | POV, fonte de informação, lógica de poder/negócios, infodump | hard, deve corrigir |
state_guard | Gancho, custo, linha do inimigo, elementos necessários, zonas proibidas, promessa ao leitor vencida | hard/quality, deve corrigir |
emotion | Arco emocional, dinâmica de relacionamento, consequências | quality, falha não permite commit |
blockbuster | Arco de prazer de quatro etapas: pressão/resposta/pagamento/custo | quality, falha não permite commit |
visible_payoff | Ganhos/perdas de dinheiro/poder/prestígio/identidade/relacionamentos/segredos/capacidade/recursos/segurança | quality, falha não permite commit |
reader_pull | Gancho de abertura, suspense no meio, motivo para continuar no final, loop de vício | quality, falha não permite commit |
title_hook | Apetite de clique do título do capítulo, consistência título/nome do arquivo, gancho no final | quality, falha não permite commit |
character_voice | Diferença de voz do personagem, tom proibido, atribuição de diálogo | quality, falha não permite commit |
domain_translation | Se a configuração profissional foi traduzida em ganhos/perdas visíveis para o leitor comum | quality, falha não permite commit |
novelty | Repetição de estrutura/técnica de capítulo/ padrão de final | market, falha também bloqueia |
continuity | Continuação de gancho, custo, linha do inimigo | market, falha também bloqueia |
Regra simples: apenas olhe para gate.passed. passed=true pode commitar; passed=false deve corrigir.
8. Manutenção de Longo Prazo
- A cada capítulo: Execute completamente
prepare → beat → write → review → model signals → review → repair → commit. - A cada 3 capítulos: Execute
status, verifique promessas ao leitor ativas/vencidas, mudanças no gate, saúde do índice. - A cada 5 capítulos: Execute
batch-review --start <a> --end <b>, verifique fraquezas contínuas e padrões repetitivos. - A cada 10 capítulos ou nós críticos: Execute
volume-review,benchmark, atualizevolumes.jsone o planejamento dos próximos 5-10 capítulos. - Ao final de cada volume: Verifique objetivos do volume, perdas do inimigo, cumprimento de promessas ao leitor, gancho para o próximo volume.
- Após a publicação: Use
save-feedbackpara registrar dados e comentários, usefeedback-diagnosepara converter em sugestões para a próxima rodada de experimentos. Não superajuste com base em um único comentário quando a amostra for muito pequena.
9. Fontes de Verdade e Regras de Diretório
Estrutura do projeto:
projects/<nome do livro>/
├── project.json
├── src/ # Fontes de verdade, configuração e planejamento confirmados manualmente
├── manuscript/ # Capítulos do corpo do texto .md
├── data/ # Estado derivado, pode ser reconstruído, não modificar manualmente
├── editorial/ # Brief / writing_task / signals / gate / repair por capítulo
└── exports/
Regras importantes:
src/emanuscript/são entrada de verdade.data/,editorial/são artefatos de tempo de execução/derivados; não os modifique manualmente para contornar os portões.- Ao alterar configurações, esboço de volume, personagens, modifique
src/*.jsone depoisrebuild. - Ao alterar o corpo do texto, modifique
manuscript/CapítuloXXX-Título.mde depoisreview. - Correções de contabilidade manual de longo prazo devem ser escritas em
src/ledger_overrides.jsone depoisrebuild.
10. Itens Proibidos
Não faça o seguinte:
- Não transfira o trabalho do CLI para o usuário executar manualmente.
- Não escreva capítulos formais sem
prepare. - Não pule beat competition para escrever os primeiros 10 capítulos.
- Não faça commit ou continue para o próximo capítulo com
gate.passed=false. - Não use
--force-after-first3-failpara livros novos normais. - Não considere que apenas salvar a revisão heurística é suficiente para qualidade comercial; capítulos críticos DEVEM ter model signal.
- Não modifique manualmente
gate.json, signals oudata/ledgerspara forçar aprovação. - Não deixe capítulos sem título ou chamados apenas de
CapítuloXXX.md. - Não deixe gravações de memória preenchidas com "nada" por muito tempo, especialmente promessas ao leitor.
- Não transforme processos profissionais em atas de reunião, registros de autorização, listas de verificação, sem traduzi-los em ganhos/perdas visíveis para o leitor.
- Não prometa imitar palavra por palavra o estilo de linguagem de um determinado autor ou obra existente.
11. Arquivos de Referência a Serem Lidos
Leia conforme necessário, evitando carregar todo o material no contexto de uma vez.
| Arquivo | Quando ler |
|---|---|
references/pipeline-spec.md | Quando tiver dúvidas sobre PREPARE/WRITE/REVIEW/COMMIT, recuperação, hash, frescor |
references/review-spec.md | Ao lidar com 12 signals, model signal, veredito, gate, reparo |
references/story-spec.md | Quando não tiver certeza sobre formato de capítulo, modo de capítulo, variação de ritmo, campos de gravação de memória |
references/state-spec.md | Ao alterar estado, contabilidade, promessa ao leitor, overrides de contabilidade, rebuild |
references/genre-spec.md | Ao lidar com estratégia de gênero, genre_config, marcadores de gênero, playbook embutido |
references/learning-spec.md | Ao desconstruir livros e aprender estrutura de amostra |
references/longrun-spec.md | Ao lidar com estabilidade de batch/volume/benchmark e romance longo |
Se houver conflito entre comportamento de implementação, README e references, o comportamento atual do Python CLI prevalece, e a documentação deve ser sincronizada durante tarefas de manutenção.
12. Lista de Comandos Comuns
python -m novel_architect --help
python -m novel_architect init --project <dir> --title <title> --genre <genre> [--platform <platform>] [--premise <text>] [--core-hook <text>] [--protagonist <name>]
python -m novel_architect market-open --project <dir> [--platform <platform>] [--genre-hint <genre>] [--seed-idea <idea>] [--author-intent <intent>] [--constraint <text>] [--stdout]
python -m novel_architect market-save --project <dir> --file <market_pack.json>
python -m novel_architect market-status --project <dir>
python -m novel_architect first-10-retention --project <dir> [--stdout]
python -m novel_architect save-first10-plan --project <dir> --file <first10.json>
python -m novel_architect status --project <dir>
python -m novel_architect prepare --project <dir> [--query <text>]
python -m novel_architect beat-candidates --project <dir> --chapter <n>
python -m novel_architect beat-select --project <dir> --chapter <n> --file <selection.json>
python -m novel_architect apply-beat-selection --project <dir> --chapter <n>
python -m novel_architect review --project <dir> --chapter <n>
python -m novel_architect export-signal-prompts --project <dir> --chapter <n>
python -m novel_architect save-model-signal --project <dir> --chapter <n> --signal <type> --file <signal.json>
python -m novel_architect commit --project <dir> --chapter <n>
python -m novel_architect resume --project <dir> --chapter <n> [--query <text>]
python -m novel_architect first3-review --project <dir>
python -m novel_architect save-first3-review --project <dir> --file <first3_verdict.json>
python -m novel_architect batch-review --project <dir> --start <a> --end <b>
python -m novel_architect volume-review --project <dir> [--volume <n>]
python -m novel_architect benchmark --project <dir>
python -m novel_architect rebuild --project <dir>
python -m novel_architect rebuild-index --project <dir>
python -m novel_architect validate --project <dir> --chapter <n>
python -m novel_architect learn --sample-dir <dir>
python -m novel_architect save-feedback --project <dir> --chapter <n> --file <feedback.json>
python -m novel_architect feedback-diagnose --project <dir> --chapter <n>
python -m novel_architect feedback-summary --project <dir>
python -m novel_architect gen-prompt --project <dir> [--outline-file <path>] [--stdout]