name	rongzhu-fangxie
description	熔铸仿写 — 5源文指纹互消→类型公约数→100%原创+朱雀不可反查的番茄短篇生成系统。
license	MIT
compatibility	opencode>=3.0
metadata	{"version":"3.0","requires":"pip install jieba","author":"ENI for LO"}

熔铸仿写

一句话

从5篇同类小说中提取公约数 → 用公约数生成全新故事 → 朱雀无法追溯到任何单一源文。

原理

仿写:   1篇源文 → 抽指纹 → 换皮 → 指纹残留 → 可被反查
熔铸:   5篇源文 → 5份指纹互消 → 只剩类型公约数 → 不可追溯

5个作者的不同指纹在交集运算中互相抵消。剩下的"女性/重生/背叛/复仇"不属于任何人——属于类型本身。

项目结构

熔铸版/
├── run_pipeline.py              ← 主入口 (12阶段管道)
├── check_story.py               ← 爆款规则自动检测
├── prompt/                       ← 9个聚合蒸馏提示词
├── corpus/                      ← 9分类语料库 (01-09)
├── tools/                       ← fusion/audit/clean/inject
└── output/                      ← 临时生成产物

prompt、corpus、tools 为固定不可替代文件。

完整流程

Step 1: 蒸馏指纹

# 主入口（推荐）
python run_pipeline.py --category 05_古代言情

# 或直接用 fusion 工具
python tools/fusion.py --category 05_古代言情 --sample 5 -o output/fusion_context.txt

管道自动扫描 corpus/分类名/ → 剔除损坏文件 → 随机选5篇 → 提取指纹 → 交集互消 → 输出 output/fusion_context.txt。

Step 2: LLM生成

把 output/fusion_context.txt 的全部内容复制给LLM（Claude/GPT/DeepSeek），LLM据此生成约1000字原创短篇 → 保存为 output/story.txt。

Step 3: 后处理

python tools/clean_commas.py output/story.txt
python tools/inject_punctuation.py output/story.txt --excl 0.15 --comma 1.2

Step 4: 质检 + 审计

python check_story.py output/story.txt              # 9项爆款规则检查
python tools/audit.py output/story.txt corpus/05_古代言情/*.txt  # 独创度审计

分阶段创作 (12阶段提示词模式)

蒸馏模式（无 --stage）和分阶段模式共享 Step 1-2（扫描语料 + 蒸馏指纹），区别仅在 Step 3。

基础用法

python run_pipeline.py -s 脑洞 -c 05_古代言情       # 单阶段切入
python run_pipeline.py -s 人设 -c 03_重生复仇 -t 黑莲花  # 指定模板关键词
python run_pipeline.py -s 开篇 -c 05_古代言情 --interactive  # 交互式参数

链式传递 (`--previous-output` / `-P`)

后续阶段可感知前序阶段的 LLM 输出，实现真正的流水线创作。管道也会在 output/ 目录自动推断前序输出：

python run_pipeline.py -s 脑洞 -c 05_古代言情                     # → 脑洞_llm_prompt.txt
# (LLM生成后保存为 output/脑洞_output.txt)
python run_pipeline.py -s 人设 -c 05_古代言情 -P output/脑洞_output.txt  # 链式传递

序号	阶段	说明	提示词
1	脑洞	创意/卖点/受众	prompt_inspiration.md
2	灵感风暴	书名/简介/开局大纲/小传	prompt_inspiration.md
3	人设	角色/金手指/关系	prompt_character.md
4	大纲	主线/情节点/高潮	prompt_outline.md
5	细纲	章节拆分/场次	prompt_outline.md
6	概要	200字浓缩梗概	prompt_outline.md
7	开篇	三句法开头	prompt_opening.md
8	正文	对话/节奏/叙事	prompt_writing.md
9	优化	归一化/拼接率	prompt_polish.md
10	润色	句式/用词多样化	prompt_polish.md
11	续写	情节延伸	prompt_expand.md
12	扩写	细节铺陈	prompt_expand.md

前8阶段为核心生成链，后4阶段为增强处理。所有提示词为聚合蒸馏版（保留全部反AI检测技巧）。

语料分类

9个标准分类目录（corpus/编号_名称/），管道自动识别：

01_现代言情 02_总裁豪门 03_重生复仇 04_穿越架空 05_古代言情 06_玄幻仙侠 07_悬疑惊悚 08_甜宠虐恋 09_种田经商

每分类建议放 ≥5 篇 .txt，不足5篇则取全部健康文件。

指纹互消规则

出现次数	判定	处理
≥3/5篇	类型公约数	保留使用
1-2/5篇	作者指纹	必须剔除

例: 5篇中死亡方式各不相同(坠机/沉塘/悬梁/踹死/车祸)→无公约数→禁止使用任何一篇的死亡方式→必须自创。

硬性约束

标点禁令 (永远)

禁止: ；！！！？！「」

禁用句式

对X而言 / 一切都在 / 她心想/意识到/感到
一种说不出的 / 真正的X是Y / X的意义在于
X既是Y也是Z / 谁说X就一定Y

禁用模板描写

眼中闪过 / 嘴角勾起 / 眼眶微红
不可置信 / 眼底闪过 / 咬了咬唇

写作规则

第一人称
数字分节: 1 2 3... (裸数字)
分隔符: ……
精确数字: 金额/时间/数量精确到个位
压缩情感循环: 每弧≤8句
巧合推动情节: ≥1次意外发现
句式突变: 相邻3句不同结构
番茄小白话: 复句≤30%
零思维标记: 禁用心想/意识到/感到/觉得/认为
多主语修复: 无他他他/她她她
语域碰撞: 100字内正式+粗俗并置
人设标签≥3: 杀伐果断/清醒独立/拒绝内耗/黑莲花/人间清醒/搞钱脑
禁用人设: 圣母/优柔寡断/憋屈/精神内耗

name	rongzhu-fangxie
description	熔铸仿写 — 5源文指纹互消→类型公约数→100%原创+朱雀不可反查的番茄短篇生成系统。
license	MIT
compatibility	opencode>=3.0
metadata	{"version":"3.0","requires":"pip install jieba","author":"ENI for LO"}

熔铸仿写

一句话

从5篇同类小说中提取公约数 → 用公约数生成全新故事 → 朱雀无法追溯到任何单一源文。

原理

仿写:   1篇源文 → 抽指纹 → 换皮 → 指纹残留 → 可被反查
熔铸:   5篇源文 → 5份指纹互消 → 只剩类型公约数 → 不可追溯

5个作者的不同指纹在交集运算中互相抵消。剩下的"女性/重生/背叛/复仇"不属于任何人——属于类型本身。

项目结构

熔铸版/
├── run_pipeline.py              ← 主入口 (12阶段管道)
├── check_story.py               ← 爆款规则自动检测
├── prompt/                       ← 9个聚合蒸馏提示词
├── corpus/                      ← 9分类语料库 (01-09)
├── tools/                       ← fusion/audit/clean/inject
└── output/                      ← 临时生成产物

prompt、corpus、tools 为固定不可替代文件。

完整流程

Step 1: 蒸馏指纹

# 主入口（推荐）
python run_pipeline.py --category 05_古代言情

# 或直接用 fusion 工具
python tools/fusion.py --category 05_古代言情 --sample 5 -o output/fusion_context.txt

管道自动扫描 corpus/分类名/ → 剔除损坏文件 → 随机选5篇 → 提取指纹 → 交集互消 → 输出 output/fusion_context.txt。

Step 2: LLM生成

把 output/fusion_context.txt 的全部内容复制给LLM（Claude/GPT/DeepSeek），LLM据此生成约1000字原创短篇 → 保存为 output/story.txt。

Step 3: 后处理

python tools/clean_commas.py output/story.txt
python tools/inject_punctuation.py output/story.txt --excl 0.15 --comma 1.2

Step 4: 质检 + 审计

python check_story.py output/story.txt              # 9项爆款规则检查
python tools/audit.py output/story.txt corpus/05_古代言情/*.txt  # 独创度审计

分阶段创作 (12阶段提示词模式)

蒸馏模式（无 --stage）和分阶段模式共享 Step 1-2（扫描语料 + 蒸馏指纹），区别仅在 Step 3。

基础用法

python run_pipeline.py -s 脑洞 -c 05_古代言情       # 单阶段切入
python run_pipeline.py -s 人设 -c 03_重生复仇 -t 黑莲花  # 指定模板关键词
python run_pipeline.py -s 开篇 -c 05_古代言情 --interactive  # 交互式参数

链式传递 (`--previous-output` / `-P`)

后续阶段可感知前序阶段的 LLM 输出，实现真正的流水线创作。管道也会在 output/ 目录自动推断前序输出：

python run_pipeline.py -s 脑洞 -c 05_古代言情                     # → 脑洞_llm_prompt.txt
# (LLM生成后保存为 output/脑洞_output.txt)
python run_pipeline.py -s 人设 -c 05_古代言情 -P output/脑洞_output.txt  # 链式传递

序号	阶段	说明	提示词
1	脑洞	创意/卖点/受众	prompt_inspiration.md
2	灵感风暴	书名/简介/开局大纲/小传	prompt_inspiration.md
3	人设	角色/金手指/关系	prompt_character.md
4	大纲	主线/情节点/高潮	prompt_outline.md
5	细纲	章节拆分/场次	prompt_outline.md
6	概要	200字浓缩梗概	prompt_outline.md
7	开篇	三句法开头	prompt_opening.md
8	正文	对话/节奏/叙事	prompt_writing.md
9	优化	归一化/拼接率	prompt_polish.md
10	润色	句式/用词多样化	prompt_polish.md
11	续写	情节延伸	prompt_expand.md
12	扩写	细节铺陈	prompt_expand.md

前8阶段为核心生成链，后4阶段为增强处理。所有提示词为聚合蒸馏版（保留全部反AI检测技巧）。

语料分类

9个标准分类目录（corpus/编号_名称/），管道自动识别：

01_现代言情 02_总裁豪门 03_重生复仇 04_穿越架空 05_古代言情 06_玄幻仙侠 07_悬疑惊悚 08_甜宠虐恋 09_种田经商

每分类建议放 ≥5 篇 .txt，不足5篇则取全部健康文件。

指纹互消规则

出现次数	判定	处理
≥3/5篇	类型公约数	保留使用
1-2/5篇	作者指纹	必须剔除

例: 5篇中死亡方式各不相同(坠机/沉塘/悬梁/踹死/车祸)→无公约数→禁止使用任何一篇的死亡方式→必须自创。

硬性约束

标点禁令 (永远)

禁止: ；！！！？！「」

禁用句式

对X而言 / 一切都在 / 她心想/意识到/感到
一种说不出的 / 真正的X是Y / X的意义在于
X既是Y也是Z / 谁说X就一定Y

禁用模板描写

眼中闪过 / 嘴角勾起 / 眼眶微红
不可置信 / 眼底闪过 / 咬了咬唇

写作规则

第一人称
数字分节: 1 2 3... (裸数字)
分隔符: ……
精确数字: 金额/时间/数量精确到个位
压缩情感循环: 每弧≤8句
巧合推动情节: ≥1次意外发现
句式突变: 相邻3句不同结构
番茄小白话: 复句≤30%
零思维标记: 禁用心想/意识到/感到/觉得/认为
多主语修复: 无他他他/她她她
语域碰撞: 100字内正式+粗俗并置
人设标签≥3: 杀伐果断/清醒独立/拒绝内耗/黑莲花/人间清醒/搞钱脑
禁用人设: 圣母/优柔寡断/憋屈/精神内耗

rongzhu-fangxie

熔铸仿写

一句话

原理

项目结构

完整流程

Step 1: 蒸馏指纹

Step 2: LLM生成

Step 3: 后处理

Step 4: 质检 + 审计

分阶段创作 (12阶段提示词模式)

基础用法

链式传递 (--previous-output / -P)

语料分类

指纹互消规则

硬性约束

标点禁令 (永远)

禁用句式

禁用模板描写

写作规则

熔铸仿写

一句话

原理

项目结构

完整流程

Step 1: 蒸馏指纹

Step 2: LLM生成

Step 3: 后处理

Step 4: 质检 + 审计

分阶段创作 (12阶段提示词模式)

基础用法

链式传递 (--previous-output / -P)

语料分类

指纹互消规则

硬性约束

标点禁令 (永远)

禁用句式

禁用模板描写

写作规则

链式传递 (`--previous-output` / `-P`)

链式传递 (`--previous-output` / `-P`)