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深度调研技能 - 真实细节检索、逻辑推演、风格参考的使用指南
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
小说章节审核标准 - 将任何模型变成专业的小说审稿人，提供结构化审核报告
章节归档技能 - 每章写完后的持久化操作，包括摘要生成、记忆更新和状态报告
三维记忆系统操作指南 - 教 agent 如何使用 memory/openmemory/milvus 进行知识管理
小说写作技法 - 章节正文的创作规范、分段写作法和创作自由声明
小说架构设计 - 大纲、人物档案、世界观、伏笔台账的构建模板与规范
| name | novel-research |
| description | 深度调研技能 - 真实细节检索、逻辑推演、风格参考的使用指南 |
| mcp | {"tavily":{"command":"npx","args":["-y","dotenv-cli","--","dotenv","-e",".env","--","npx","-y","tavily-mcp@latest"]},"sequential-thinking":{"command":"npx","args":["-y","dotenv-cli","--","dotenv","-e",".env","--","npx","-y","@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"]}} |
你已被注入 novel-research 技能。通过 skill_mcp 工具访问 tavily（网络搜索）和 sequential-thinking（逻辑推演）MCP 服务。
milvus 风格参考功能由 novel-memory 技能提供 MCP。
搜索真实世界信息，为虚构叙事注入可信度。细节是谎言的伪装，让虚构更可信。
| 场景 | 示例查询 |
|---|---|
| 历史场景 | "19世纪伦敦东区街道布局和日常生活" |
| 专业知识 | "氰化物中毒的症状和发作时间" |
| 地理文化 | "京都祇园花街的建筑风格和艺伎文化" |
| 军事/武器 | "二战德国U型潜艇内部结构" |
| 医学/科学 | "失血过多时人体的生理反应" |
| 社会制度 | "古罗马共和国的元老院运作方式" |
通过 skill_mcp → tavily 进行搜索：
1. 构造明确的搜索查询（中文或英文均可）
2. 获取搜索结果
3. 提取关键细节融入叙事
用于复杂情节的深层逻辑推演，确保故事经得起推敲。
| 场景 | 推演内容 |
|---|---|
| 复杂反转 | 提前验证反转是否有足够铺垫，读者是否能接受 |
| 多线收束 | 推演多条故事线如何自然汇合 |
| 智斗环节 | 设计攻防逻辑，确保双方行为合理 |
| 逻辑验证 | 检查情节因果链，发现潜在漏洞 |
| 时间线推演 | 验证多角色同一时间段的行动是否冲突 |
| 动机分析 | 推演角色在特定情境下的合理反应 |
通过 skill_mcp → sequential-thinking：
1. 将情节问题清晰表述
2. 让工具进行多步骤逻辑推演
3. 审查推演结果中的逻辑链
4. 采纳合理结论，修正发现的漏洞
milvus MCP 由 novel-memory 技能提供。以下是在调研阶段的使用方法：
1. 确认 milvus MCP 已通过 novel-memory 技能加载
2. skill_mcp → milvus → milvus_get_collection_info（确认向量字段名）
3. skill_mcp → milvus → milvus_text_similarity_search：
- anns_field = 向量字段名（非文本字段！）
- query_text = 自然语言描述（如"温馨的家庭晚餐场景"）
4. 分析检索结果：韵味、节奏、手法、切入点
5. 参考而非抄袭
| 场景类型 | 调研强度 | 工具组合 |
|---|---|---|
| 日常对话/情感场景 | 低 | 无需调研 |
| 专业知识相关场景 | 中 | tavily |
| 复杂反转/多线汇合 | 中 | sequential-thinking |
| 历史/真实场景还原 | 高 | tavily + sequential-thinking |
| 卡文/风格探索 | 中 | milvus |
| 自主创作启动 | 高 | milvus + sequential-thinking |