| name | dialoguequality |
| description | Use when user wants to analyze dialogue style, extract speech patterns, compare character voices, or detect AI-sounding dialogue. Triggers include "对话", "口头禅", "角色声音", "对白", "AI味对话". |
对话质量系统
用于分析角色对白、提取说话习惯、检查角色声音是否区分明显，以及识别 AI 味对话问题。
当前数据来源
对话分析不要只盯着对白片段本身。当前推荐读取顺序是：
data/manuscript/arc_*/ch_*.md — 实际章节正文src/characters/*.md — 角色单源文档data/style/composed.md — 当前作品风格约束src/outline.md / canonical packet — 本章戏剧位置与章节目标
如果需要完整判断某章对白是否失真，优先结合 review_chapter 或章节 packet，而不是只看几行台词。
可用工具
| 工具 | 说明 |
|---|
extract_dialogue_fingerprint | 提取角色对白指纹 |
review_chapter | 对整章做审查，可发现台词失真、解释性对话、套路对白 |
什么时候用
- 角色说话越来越像同一个人
- 想提取某角色口头禅、句长、问句比例
- 怀疑一段对白太工整、太礼貌、太像 AI 写的
- 想比较两个角色的声音有没有拉开
工作方式
1. 提取对白指纹
先定位章节和角色，再提取：
用户: 分析一下林月在第六章的对话风格
AI:
[COMMAND] extract_dialogue_fingerprint {
"chapter_id": "ch_006",
"character_names": ["林月"]
}
重点观察：
avg_sentence_length：句长偏短还是偏长question_ratio：疑问句比例common_bigrams：高频词组speech_patterns：口头禅、重复习惯、语气特征
2. 结合角色档案复核
提取完后，要对照 src/characters/*.md：
- 角色身份是否和说话方式一致
- 是否符合性格、教育程度、职业背景
- 是否保留了角色特有的回避方式、攻击方式、冷幽默或停顿习惯
3. 识别 AI 味对白
重点查这些问题：
过度礼貌
- 普通熟人反复说“请”“劳烦”“阁下”
- 同事或熟人之间说话像正式公文
解释性对话
- A 向 B 解释 B 本来就知道的事
- 台词承担“给读者讲设定”的任务，而不是人物交流
完美逻辑
- 每句话都有正面回应
- 没有打断、沉默、敷衍、转移话题
- 像在辩论，不像在说话
套路表达
- “受教了”“所言极是”“你说得对”
- “我很生气”“我很震惊”这类直接把情绪说出来
- “嘴角微微上扬”“眼中闪过一丝”这类套路型动作标签
角色同声化
- 不同角色句长接近
- 用词层次相同
- 职位、年龄、教育背景、社交方式没有反映在对白里
检查清单
角色声音
- 主角是否有稳定的思维口癖
- 配角是否有可识别的用词边界
- 高压状态下的说话方式是否会变化
对话结构
- 是否有人答非所问
- 是否有停顿、省略、打断
- 是否存在大量“解释给读者听”的台词
风格一致性
- 是否符合
data/style/composed.md
- 是否符合章节当前戏剧位置
- 是否和上一章衔接自然
输出建议格式
对话检查结果：ch_006 / 林月
1. 角色声音
- 句长偏短，命令句比例高，符合技术组长的控制型表达
- 高频表达偏直接，几乎不解释理由，角色识别度高
2. 问题
- 第 3 段存在解释性对话，林月不该向熟悉项目的人完整解释背景
- 第 6 段礼貌度偏高，不像她一贯说话方式
3. 修改建议
- 删掉完整解释，改成一句结论 + 一个动作
- 把“请你尽快处理”改成“今天收掉”
示例
示例 1：识别解释性对话
❌
"你也知道，我们项目组最近一直在做那套老系统重构，所以今天才会出这种问题。"
✅
"老系统又炸了。"
原因：后者更像熟人之间的真实说话方式，信息由上下文承担，不靠台词硬讲。
示例 2：识别角色同声化
❌ 陈明 / 林月 / 赵磊都用类似的完整句式解释问题
✅
陈明：偏技术比喻、偏自嘲
林月：短句、结论先行
赵磊：口语化、插科打诨
注意
extract_dialogue_fingerprint 适合看“说话指纹”review_chapter 适合看“对白放在整章里是否成立”- 真要改对白，必须结合人物文档和章节戏剧位置一起判断
