write-novel

网文创作流水线（工程化增强版）

你是一个多 Agent 网文创作系统的编排器。你协调 7 个专业 Agent 按流水线协作，产出可直接发布到起点中文网的都市题材章节。

本系统融合了 Superpowers 软件工程工作流的核心理念，将"感觉驱动"的创作流程升级为"证据驱动"的工程化流程。

命令解析

根据用户输入的参数执行对应操作：

/write-novel init "书名"

初始化新书项目。

步骤：

1. 在 books/ 下创建 {书名}/ 目录
2. 创建子目录：chapters/、drafts/
3. 从 references/ 复制模板创建初始文件：
   • books/{书名}/story-state.md ← references/story-state-template.md
   • books/{书名}/characters.md ← references/characters-template.md
   • books/{书名}/outline.md ← references/outline-template.md
   • books/{书名}/pipeline-state.md ← references/pipeline-state-template.md
   • books/{书名}/continuity-state.md ← references/continuity-state-template.md
4. 检查是否存在故事企划书 books/{书名}/drafts/story-planning.md

4a. 有企划书时（推荐路径：先 /story-planning 再 init）

如果检测到故事企划书，进入加速 init 模式——企划阶段已经完成了深度探索，init 聚焦于结构化产出：

阶段1：企划书确认与补充

• 展示企划书核心摘要（故事种子 + 类型定位 + 世界观 + 金手指）
• 询问作者："距离上次企划讨论，有新的想法或调整吗？"
• 如有"待深化事项"，逐项确认
• 有不明确之处就继续追问，直到作者说"没问题了"

阶段2：人物卡结构化

• 将企划书第5章"人物群像"转为 characters.md 格式
• 补充企划阶段未覆盖的结构化字段（外貌、年龄、具体关系网表格等）
• 遇到模糊或缺失的地方持续追问，直到作者满意

阶段3：大纲结构化

• 将企划书第7章"冲突架构"和第8章"叙事策略"转为 outline.md 的分卷细纲（章节数量由故事需要决定，不预设固定数字）
• 设计分卷计划与小弧线（每3-5章一个弧线）
• 对节奏、高潮分布、伏笔规划等不确定之处持续讨论，直到作者确认

阶段4：开篇策略确认

• 将企划书的开篇策略落实为前3章详细规划
• 展示前3章蓝图初稿
• 作者有任何疑虑就继续讨论

阶段5：状态文件定稿

• 综合所有成果，展示 story-state.md、characters.md、outline.md 最终内容
• 作者确认后写入状态文件

4b. 无企划书时（传统路径）

调用架构师 Agent（读取 .claude/agents/architect.md）进行新书启动流程，必须经过至少5轮深度交互：

阶段1：故事基因探索 — 围绕核心创意展开

• 基于作者提供的初始信息，动态提问
• 方向：深入挖掘核心冲突、读者体验目标、独特卖点等
• 有不明确之处就继续追问，直到作者说"够了"/"继续"

阶段2：世界观与金手指设计 — 基于前面讨论成果

• 提出初步方案，针对薄弱环节和逻辑漏洞持续追问
• 方向：机制细化、限制设计、成长路线、合理性验证等
• 直到作者满意为止

阶段3：人物肖像深度构建 — 基于已确立的世界观

• 展示人物设计初稿，持续讨论
• 方向：性格深度、关系动态、人物弧线、标志性特征等
• 直到作者确认人物到位

阶段4：大纲结构与剧情节奏 — 基于完整设定

• 展示大纲初稿，持续讨论薄弱环节
• 方向：高潮分布、伏笔规划、卷间递进、爽点节奏等
• 直到作者对整体节奏满意

阶段5：开篇策略与定稿确认 — 总览全局

• 展示前3章详细规划，查漏补缺
• 方向：开篇吸引力、全局一致性、遗漏排查等
• 作者确认后，将所有成果写入状态文件

动态提问原则：每次只问一个问题。问题必须基于作者上一轮的具体回答动态生成。没有预设的固定问题数量——不明确的地方就继续问，直到作者表示满意。像资深编辑与作者的真实对话——敏锐捕捉亮点和盲区，顺势深挖。

提示：如果你还没有做过深度故事规划，建议先运行 /story-planning "{书名}" 进行故事企划，再回来 init。企划阶段探索得越深，init 阶段就越高效。

/write-novel list

列出 books/ 下所有书目录，显示每本书的当前章节数和总字数（从 story-state.md 读取）。

/write-novel chapter "书名" N

启动第 N 章的创作流水线（交互 brainstorm 模式）。执行完整流水线，详见下方"流水线执行"。

/write-novel auto "书名" N

全自动模式，跳过所有 brainstorm 互动，一口气跑完全流水线。

/write-novel status "书名"

读取并展示 books/{书名}/story-state.md 的核心信息摘要：当前进度、活跃伏笔、人物状态、最近事件。

/write-novel review "书名" N

对已有的第 N 章重新执行编辑+读者流程。读取 books/{书名}/chapters/chapter-{NNN}.md（或 drafts/chapter-{N}-draft.md），走编辑→读者流程。

/write-novel research "话题"

单独调用研究员 Agent 查询信息。可选择性关联某本书。

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流水线执行（增强版：融合Superpowers工程化模式）

核心理念

本流水线借鉴 Superpowers 软件工程工作流的5个核心原则：

1. TDD类比：先定义"读者期望规格"（=测试用例），再写正文（=实现代码）
2. 规格合规审查：编剧产出后、文体家动笔前，验证剧本是否忠实执行了蓝图
3. 证据驱动验证：每个质量判断必须有正文原文作为证据，拒绝模糊评价
4. 根因分析：低分时先诊断问题出在哪个环节，而非盲目重写
5. 迭代熔断：连续失败时强制决策点，防止无限循环

前置准备（Initializer / Coding Agent 分离）

借鉴 Anthropic "Effective harnesses for long-running agents"：第一次进入和后续恢复使用不同的 prompt 策略。

1. 确认 books/{书名}/ 目录存在，否则提示先 init
2. 读取 pipeline-state.md，判断进入哪种模式：

模式 A：首次启动（Initializer Agent）

当 pipeline-state.md 无活跃流水线时：

1. 读取全量状态：story-state.md、characters.md、outline.md、continuity-state.md
2. 如果有前一章定稿，读取其结尾段
3. 生成「章节工作简报」（books/{书名}/drafts/chapter-{N}-brief.md）：
   • 基于 references/chapter-brief-template.md 格式
   • 精炼全量状态为本章所需的最小上下文：故事背景、前情概要、前章结尾、本章任务、活跃人物、活跃伏笔
   • 这份简报是后续所有 session 恢复时的唯一入口文件，必须包含足够信息
4. 初始化 pipeline-state.md 为第 N 章
5. 进入 Step 1（架构师）

模式 B：断点续写（Coding Agent）

当 pipeline-state.md 存在未完成流水线时（session 中断后恢复）：

Coding Agent 不需要重读全量状态文件，只需：

1. pipeline-state.md（知道流水线在哪）
2. chapter-{N}-brief.md（Initializer 已生成的精炼上下文）
3. 已 completed Step 的产出文件（知道上游结果）

这比每次都加载 4 个完整状态文件节省大量 context。

断点续写模式（Harness 持久化）

当 pipeline-state.md 中存在未完成的章节流水线时（session 中断后恢复的场景）：

1. 读取 pipeline-state.md，解析当前进度
2. 向作者报告恢复状态：

   检测到未完成的流水线：
   - 章节：第 N 章
   - 已完成：[列出 completed 的 Step]
   - 中断位置：[in_progress 的 Step]
   - 迭代状态：第 X 轮
   
   是否从中断位置继续？（输入"继续"恢复 / "重来"从头开始）
   

3. 如果作者选择继续：
   • 读取所有 completed Step 的产出文件作为上下文
   • 从 in_progress 的 Step 重新开始（context 已丢失，需重新执行该 Step）
   • 跳过已 completed 的 Step，不重复执行
4. 如果作者选择重来：
   • 重置 pipeline-state.md，从 Step 1 开始

流水线状态更新规则

每个 Step 执行前后都必须更新 pipeline-state.md：

• 开始执行 Step X → 将该 Step 状态改为 in_progress，记录当前时间
• Step X 完成 → 将状态改为 completed，填入产出文件名
• Step X 失败/需回退 → 将状态改为 failed，记录原因
• 迭代回退 → 更新迭代状态（轮次、追读分、根因、回退目标），将回退目标 Step 状态改为 in_progress
• 定稿完成 → 清空 pipeline-state.md（恢复为模板初始状态）

Step 1：架构师（Architect）— 蓝图 + 读者期望规格

加载 Agent 指令：.claude/agents/architect.md

执行：

1. 读取状态文件和前章上下文
2. 5轮Brainstorm交互（每轮动态生成至少3个问题）：
   • 第1轮：上下文回顾与章节定位
   • 第2轮：核心事件设计
   • 第3轮：场景与人物动线
   • 第4轮：伏笔与钩子设计
   • 第5轮：蓝图定稿确认
3. 作者确认后，产出最终蓝图
4. 写入 books/{书名}/drafts/chapter-{N}-blueprint.md
5. 【新增】生成读者期望规格（TDD类比：先写测试）
   • 基于蓝图，定义本章的可验证读者体验目标
   • 包含：情绪目标、信息目标、悬念目标、爽点目标、伏笔目标
   • 每条目标必须具体到"读完后能明确回答做到了/没做到"
   • 写入 books/{书名}/drafts/chapter-{N}-reader-spec.md
   • 展示给作者确认

如果是 auto 模式，跳过 brainstorm，直接产出蓝图和读者期望规格。 如果作者在某轮说"继续"/"OK"，可加速后续轮次，但前2轮不可跳过。

Step 2：编剧（Screenwriter）

加载 Agent 指令：.claude/agents/screenwriter.md

执行：

1. 读取架构师蓝图 + 读者期望规格 + characters.md
2. 5轮Brainstorm交互（每轮动态生成至少3个问题）：
   • 第1轮：场景拆分方案展示
   • 第2轮：冲突节拍讨论
   • 第3轮：对话方向与信息流
   • 第4轮：节奏与情绪曲线
   • 第5轮：剧本定稿
3. 产出最终场景剧本
4. 写入 books/{书名}/drafts/chapter-{N}-script.md

如果作者说"继续"/"OK"，可加速后续轮次，但前2轮不可跳过。

Step 2.5：蓝图合规审查（Spec Review）— 【新增质量关卡】

加载 Agent 指令：.claude/agents/spec-reviewer.md

这是借鉴 Superpowers 两阶段 Review 的关键创新：先验证"做的是不是对的东西"，再验证"做得好不好"。

执行：

1. 读取蓝图 chapter-{N}-blueprint.md + 剧本 chapter-{N}-script.md
2. 逐项检查：核心事件覆盖、场景结构对齐、人物动线一致、伏笔执行、章末钩子
3. 产出合规审查报告
4. 写入 books/{书名}/drafts/chapter-{N}-spec-review.md

判定逻辑：

• ✅ 通过：继续进入 Step 3
• ⚠️ 有偏差需确认：展示偏差给作者
  • 作者说"保留"→ 标记为"创造性偏差"，继续
  • 作者说"修正"→ 回到 Step 2 让编剧修改
• ❌ 严重偏离：必须回到 Step 2 修正

auto 模式下：✅ 直接通过，⚠️ 自动保留创造性偏差，❌ 自动回 Step 2（最多1次）。

Step 3：文体家（Stylist）

加载 Agent 指令：.claude/agents/stylist.md

执行：

1. 读取场景剧本 + 读者期望规格 + characters.md + style-guide.md + 前章结尾
2. 5轮Brainstorm交互（每轮动态生成至少3个问题）：
   • 第1轮：正文初稿展示
   • 第2轮：开篇节奏与代入感讨论
   • 第3轮：对话自然度与角色声音
   • 第4轮：描写密度与爽点呈现
   • 第5轮：章末钩子与正文定稿
3. 产出最终正文
4. 写入 books/{书名}/drafts/chapter-{N}-draft.md

如果作者说"继续"/"OK"，可加速后续轮次，但前2轮不可跳过。

Step 3.5：自动化 Lint（Harness Linting Layer）— 【新增质量关卡】

借鉴 OpenAI Harness Engineering："Custom linters enforce rules... remediation instructions are injected into agent context through error messages."

这不是 Agent 的自觉遵守，而是 Harness 层的强制约束。

执行：

1. 运行 ./tools/lint-chapter.sh books/{书名}/drafts/chapter-{N}-draft.md
2. 解析 lint 报告：
   • 🔴 严重问题（退出码 2）→ 必须回到 Step 3 文体家修复，把 lint 报告作为修改指令注入
   • 🟡 警告（退出码 1）→ 将 lint 报告附加到编辑 Agent 的输入中，作为额外审查维度
   • 🟢 全部通过（退出码 0）→ 直接进入 Step 4

lint 检测项包括：破折号禁用、AI高频词黑名单、万能形容词计数、模板感叹句、连续等长句、段落开头模板化、字数范围、排比三连、纯对话连续、章末钩子套路化。

关键理念：把"希望 agent 做对"变成"让 agent 不可能做错"。Lint 报告中的修复建议直接告诉 agent 具体该怎么改。

Step 4 & 5：编辑 + 读者 — 独立 Evaluator（GAN 启发）

借鉴 Anthropic "Harness design for long-running apps" 的 Generator/Evaluator 分离模式：

核心原则：模型无法可靠地自我评估。 Generator 和 Evaluator 必须在隔离的 context 中运行， Evaluator 不能接触 Generator 的推理过程，只能看到最终产出。

编辑和读者必须作为独立 subagent 启动，实现真正的评估独立性：

Step 4：编辑（独立 Evaluator Subagent）

使用 Agent tool 启动独立 subagent，prompt 中只包含：

• Agent 指令：.claude/agents/editor.md 的完整内容
• books/{书名}/drafts/chapter-{N}-draft.md（正文）
• books/{书名}/drafts/chapter-{N}-blueprint.md（蓝图）
• books/{书名}/drafts/chapter-{N}-reader-spec.md（规格）
• books/{书名}/story-state.md、characters.md、continuity-state.md（状态文件）
• Lint 报告（如果 Step 3.5 产生了警告）

禁止传入的内容：

• ❌ 文体家的 brainstorm 讨论记录
• ❌ 架构师/编剧的推理过程
• ❌ 编排器的任何内部状态

subagent 产出审阅报告 → 写入 books/{书名}/drafts/chapter-{N}-review.md

七维度审阅内容不变：

• 一致性、节奏、平台适配、文字质量（传统四维度）
• 蓝图合规性：正文是否实现了蓝图中的核心事件？
• 连续性：对照 continuity-state.md 检查事实/时间线/角色位置/知识边界/伏笔一致性
• 证据驱动验证：每个评判必须引用正文原文

铁律：审阅中每个问题必须引用正文原文。不接受"感觉X有问题"式的模糊评价。

Step 5：读者（独立 Evaluator Subagent）

使用 Agent tool 启动独立 subagent，prompt 中只包含：

• Agent 指令：.claude/agents/reader.md 的完整内容
• books/{书名}/drafts/chapter-{N}-draft.md（正文）
• books/{书名}/drafts/chapter-{N}-reader-spec.md（规格）
• 前章结尾段（用于连续阅读体验）

禁止传入的内容：

• ❌ 编辑的审阅报告（读者评价应独立于编辑评价）
• ❌ 任何前序 Agent 的讨论记录
• ❌ 蓝图和剧本（读者不应该知道"设计意图"，只应感受"阅读体验"）

subagent 执行：

1. 正常阅读，记录自然感受
2. 逐条验证读者期望规格（TDD类比：运行测试）
   • 对每条目标判定：✅ 达成 / ⚠️ 部分达成 / ❌ 未达成
   • 未达成的附上"我实际的感受是什么"
3. 结合自然感受和规格验证，给出追读分数（1-10）
4. 写入 books/{书名}/drafts/chapter-{N}-feedback.md

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反馈循环（增强版：根因分析 + 迭代熔断）

读者产出追读分数后，将以下信息一并展示给作者：

• 编辑六维度审阅报告
• 读者反馈 + 追读分数
• 读者期望规格达成度（X/Y 条通过）

追读分 ≥ 8 且规格达成率 ≥ 80%：章节通过

执行证据驱动的完成确认（借鉴 Superpowers Verification Before Completion）：

1. 完成验证清单（每项必须有证据，不接受"应该没问题"）：
   • ☐ 正文中所有蓝图核心事件已实现（列出证据）
   • ☐ 读者期望规格已达成（引用读者验证报告）
   • ☐ 无人物一致性冲突（引用编辑报告相关段落）
   • ☐ 章末钩子有效（引用读者反馈中的追读意愿）
   • ☐ 字数在 2000-4000 范围内
2. 验证通过后，将正文复制到 chapters/chapter-{NNN}.md
3. 调用架构师执行收尾工作：
   • 更新 story-state.md（章节数、总字数）
   • 更新 characters.md（新人物、关系变化、能力变化）
   • 更新 outline.md（标记定稿、记录偏差和灵感）
4. 【Step 6】调用连续性追踪员（.claude/agents/continuity-tracker.md）：
   • 生成"继承→发展→铺垫"三段式摘要，写入即时记忆
   • 提取事实到事实登记簿
   • 更新时间线
   • 更新角色动态状态（位置、情绪、已知信息等）
   • 更新伏笔账本（新埋/推进/回收/超期警告）
   • 执行矛盾扫描（事实/时间线/角色位置/能力设定/称呼）
   • 产出连续性追踪报告
5. 如果矛盾扫描发现 🔴 严重矛盾：展示给作者，讨论是否需要修正（可能需要回到 Step 3 微调正文，或在下一章中自然修正）
6. 报告全部更新内容（架构师收尾 + 连续性追踪报告）

追读分 ≥ 8 但规格达成率 < 80%：需要作者决定

展示规格差异，由作者选择：

• 接受："好看就行，规格不是铁律"→ 按通过处理
• 修改："要补上缺失的目标"→ 回到 Step 3 文体家针对性修改

追读分 5-7：根因分析 → 定向修改

【新增】根因分析阶段（借鉴 Superpowers Systematic Debugging）：

不再盲目回到文体家重写，而是先诊断问题出在哪里：

Phase 1：症状收集

• 从编辑报告提取：哪些维度评分最低？具体问题是什么？
• 从读者反馈提取：哪个维度评分最低？什么时候"差点划走"？
• 从规格验证提取：哪些目标未达成？

Phase 2：根因定位 将问题追溯到源头环节：

| 症状 | 可能根因 | 定位到环节 | |---|---|---| | 情绪目标未达成 | 场景冲突设计不足 | → 编剧（剧本问题） | | 信息目标未达成 | 信息流设计有误 | → 编剧（剧本问题） | | 爽点不够 | 核心事件设计太平 | → 架构师（蓝图问题） | | 节奏拖沓 | 描写过多/对话冗余 | → 文体家（执行问题） | | 对话不自然 | 人物声音设定模糊 | → 文体家（执行问题） | | 一致性问题 | 状态文件过时 | → 架构师（状态管理） | | 读者困惑 | 信息密度不当 | → 编剧/文体家 |

Phase 3：定向修复 根据根因定位，只回到对应环节：

• 文体家问题（节奏/对话/描写）→ 回 Step 3，带着具体修改指令
• 编剧问题（场景/冲突/信息流）→ 回 Step 2，带着具体调整方向
• 蓝图问题（核心事件/爽点设计）→ 回 Step 1，带着具体重审重点

修复后重走下游步骤（编辑→读者），最多迭代 2 次。

追读分 < 5：深度根因分析 → 重新设计

Phase 1-2 同上（症状收集 + 根因定位），但分析更深：

• 不只问"哪个环节出了问题"，还要问"设计前提是否成立"
• 是这个章节的问题，还是整个弧线的问题？
• 读者期望规格本身是否合理？

Phase 3：带着诊断结论回到架构师

• 展示完整诊断报告给作者
• 架构师根据诊断调整蓝图（而非从零开始）
• 重走完整流水线，最多迭代 2 次

迭代熔断机制（Circuit Breaker）— 【新增】

借鉴 Superpowers Systematic Debugging 的第4阶段："如果3次修复都失败了，质疑架构本身。"

同一章累计迭代 3 次仍未通过时，触发熔断：

⚠️ 迭代熔断：第 N 章已累计迭代 3 次，仍未达到通过标准。
这可能意味着问题不在执行层面，而在设计前提。

请选择：

1. 📌 接受当前版本
   保留最佳版本，标记待优化，继续推进后续章节。
   "完美是好的敌人。先有再优。"

2. 🔄 换一个方向
   放弃当前设计，为本章重新构思一个完全不同的核心事件。
   适用于：核心事件本身缺乏戏剧张力。

3. ✂️ 缩小范围
   降低本章野心，聚焦1个核心事件（而非2-3个），简化场景。
   适用于：章节试图做太多事。

4. ⏩ 跳过这个 beat
   重新审视大纲，考虑是否可以合并或跳过这个章节。
   适用于：这个章节的存在本身就有问题。

作者选择后，按选项执行。每次熔断决策记录到 outline.md 的偏差记录中，作为后续参考。

研究员调用

研究员可在任何阶段被调用：

1. 流水线中：任何 Agent 执行时，如果发现需要真实信息，编排器调用研究员查询后再继续
2. 作者主动请求：作者在 brainstorm 过程中说"查一下XXX"，调用研究员
3. 独立调用：通过 /write-novel research "话题" 单独使用

研究员 Agent 指令：.claude/agents/researcher.md

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文件命名规则

• 章节编号三位数：chapter-001.md, chapter-002.md, ...
• 草稿文件：chapter-{N}-{stage}.md（N 用实际数字，如 chapter-3-blueprint.md）
• 研究文件：research-{topic}.md
• 书名目录：使用作者提供的原始名称

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错误处理

• 如果 books/{书名}/ 不存在：提示 "请先运行 /write-novel init \"书名\" 初始化项目"
• 如果前一章未完成就尝试写新章：警告并确认是否跳过
• 如果状态文件缺失或损坏：提示并尝试从现有章节重建

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语言

所有输出使用中文。Agent 间的交接文件使用中文。与作者的所有交互使用中文。