novel-research

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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
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深度调研技能

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。

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1. tavily — 真实细节检索

定位

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。

使用场景

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"

使用方法

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

使用原则

• 精准查询：查询语句要具体，避免过于宽泛
• 提取细节：从搜索结果中提取具体的名称、数字、描述
• 融入叙事：将事实自然地编织进故事，不要像百科全书式的罗列
• 适度使用：不是每个场景都需要查证，只在需要可信度的关键场景使用

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2. sequential-thinking — 逻辑推演

定位

用于复杂情节的深层逻辑推演，确保故事经得起推敲。

使用场景

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

使用方法

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

使用原则

• 问题明确：将待推演的问题清晰地表述为一个具体命题
• 分步推演：让工具逐步推理，不要一次给出太大的命题
• 批判采纳：推演结果是参考，不是圣旨，用创作者的判断力筛选
• 留有余地：推演出多个可能路径时，选最有戏剧性且合逻辑的那个

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3. milvus 风格参考工作流

milvus MCP 由 novel-memory 技能提供。以下是在调研阶段的使用方法：

使用场景

• 卡文需要灵感时
• 需要参考特定场景描写方式时
• 学习某种叙事风格时
• 自主创作模式启动时

工作流

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

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调研与创作的结合

"参考而非抄袭"原则

1. tavily 搜索结果：提取事实细节（名称、数据、描述），用自己的语言重新叙述
2. milvus 检索结果：学习风格和手法（节奏、视角、氛围营造），用自己的内容重新创作
3. sequential-thinking 推演结果：采纳逻辑结论，但用创作者的方式表达

调研强度选择

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

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注意事项

1. 不要过度调研：调研是为创作服务的，不要陷入无休止的搜索
2. 不要堆砌细节：搜索到的信息要自然融入叙事，不要变成知识百科
3. 时间管理：调研应在写作前完成，不要边写边查打断创作节奏
4. 结果存储：重要的调研结果可以存入 memory，避免重复搜索