Skip to main content

ai

用于【AI科幻】题材下的场景单元施工、章节微型剧本与抓眼开场。作为题材包装层、兼容入口与路由层,负责保留AI科幻标准入口名、补充数字空间压迫、系统阻力与数据痕迹入场口感,并明确要求优先强制加载并使用 `通用-执行场景单元`。关键词:AI科幻场景单元、系统界面、数据面板、服务器机房、数字日常异化。

Zur Installation springen

Quellinformationen

Repository
lornshrimp/Lorn.NovelWriteSkills
Letzte Quellaktivität
11. Juli 2026 um 16:05
Erkannte Sprache von SKILL.md
Chinesisch
Sterne
211
Forks
39

Installationsoptionen

Standardmäßig ist der Prompt ausgewählt, der zuerst die Quelle prüft. Sie können zu einem direkten Befehl wechseln oder eine lokale Kopie herunterladen.

Quelldateien prüfen

Lesen Sie SKILL.md und alle von SkillsMP angezeigten Begleitdateien, bevor Sie sich für eine Installation entscheiden.

Datei-Explorer
5 Dateien

SKILL.md wird angezeigt

SKILL.md
Quellanweisungen · Schreibgeschützte Vorschau
name
AI科幻-执行场景单元
description
用于【AI科幻】题材下的场景单元施工、章节微型剧本与抓眼开场。作为题材包装层、兼容入口与路由层,负责保留AI科幻标准入口名、补充数字空间压迫、系统阻力与数据痕迹入场口感,并明确要求优先强制加载并使用 `通用-执行场景单元`。关键词:AI科幻场景单元、系统界面、数据面板、服务器机房、数字日常异化。
argument-hint
要处理哪一章、哪一场景或哪类AI科幻场景?默认同时考虑抓眼入口、技术针脚、系统阻力、数据痕迹入场与章尾推动。
user-invocable
false
<!-- ===== Layer 1: 永久缓存 ===== --> # AI科幻-执行场景单元 这是题材包装层、兼容入口与路由层。 <!-- ===== Layer 3: 场景缓存 ===== --> ## 对应通用 Skill - `通用-执行场景单元` ## 强制要求 - 不得绕过 `通用-执行场景单元` 另写一套平行共性规则。 - 引用通用能力时只按名称引用,不写路径。 ## 本层职责 - 保留“AI科幻-执行场景单元”这一标准入口名。 - 将场景施工的共性骨架路由到 `通用-执行场景单元`。 - 补充AI科幻题材下的数字空间压迫、技术动作、系统摩擦、数据痕载体与危险升级口感。 ## 继续读取的题材 references - `references/README.md` - `references/都市日常异化与场景压迫补丁.md` - `references/控制卡到场景单元桥接模板.md` ## 常见触发词 / 用户说法速查 - 这场AI科幻场景怎么写 - 帮我把系统界面 / 数据空间 /电梯这场落出来 - 这段有气氛没动作,帮我施工 - 给我一个更抓眼的AI科幻场景单元 - 把控制卡压成具体技术镜头 ## 强制要求 - 命中本技能时,必须优先强制加载当前题材 Skill 与 `通用-执行场景单元`。 - 若命中狭窄空间 / 闭塞空间 / 受限环境惊悚,可再组合调用 `AI科幻-执行微空间受限场景`。 - 场景不能只有气氛,必须同时有动作、阻力、数据痕载体与局势变化。 - 当前题材链路统一使用本标准入口名。 - AI科幻场景优先从日常空间轻微失真入手,再升级到危险与数据痕迹 - 若上游已有控制卡,默认应先把控制卡字段翻译成场景单元目标、阻力、动作与结果,再进入具体施工。 ## 何时使用 当任务属于以下任一情形时,加载并遵循本 Skill: - 聚焦一个具体空间场景,需要把都市生活感与悬疑压迫感咬在一起。 - 需要把场景从“有气氛”推进到“有动作、有后果、有可复盘载体”。 - 需要把楼道、电梯、系统监控室、数据存储区、出租屋、服务器机房这类受限空间写出技术压迫与系统异常感。 ## 禁止事项 - 不要把题材骨架写成 `通用-执行场景单元` 的平行副本。 - 不要把微空间惊悚写成只剩气氛词的静态摆设。 - 不要把系统阻力、技术动作和数据痕迹场从场景里洗掉。
Auf GitHub ansehen