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通过对比样例测评，挖掘用户真实的正文风格偏好。当用户想确认/调整文风、不确定自己喜欢什么风格、或想建立创作基线时加载。
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
把剧情往更狠、更疯、更高冲突的方向炸开。不求稳，只掀桌。触发词："booming""太平了""不够炸""上强度""来点狠的""爆一下剧情""火力全开"。
不改章末目标，只放大过程阻力、烈度、压迫和场面感。触发词："fuck it""单章加戏""过程更炸""这一章再上点强度"。
全书架构、分卷节奏、长期主线规划。母型诊断 → beats 蓝图 → 分卷节奏卡。触发词："全书大纲""卷结构""bookplan""故事母型""分卷规划""重排卷结构"。
讨论创意、角色、世界观、体系、势力、事件走向，做创作决策。触发词："讨论""帮我决定""方案对比""角色设计""世界观""体系审查""设计一个物品"。
初始化新小说项目，建立目录结构和基础创作契约（CLAUDE.md）。触发词："初始化小说""新建项目""开始写小说""创建小说"。
实体搜索、关系查询、标签查询、索引重建。其他 skill 的数据访问层。
| name | novel-taste |
| description | 通过对比样例测评，挖掘用户真实的正文风格偏好。当用户想确认/调整文风、不确定自己喜欢什么风格、或想建立创作基线时加载。 |
用对比样例法绕过抽象描述触达真实偏好——配眼镜换镜片式比较，不问「你喜欢什么风格」。
/novel-tasteCLAUDE.md：已有偏好和目标读者（频道定位和阅读经验影响样例题材）正文.md（如存在）：对比当前实际文风和偏好是否偏离分两个阶段。第一阶段粗筛，覆盖全部维度，每个维度给一组极端对比快速定位偏好方向。第二阶段精调，根据第一阶段结果，在用户偏好的方向上进一步精细化。
任何时候用户说「差不多」「都可以」，就跳过该维度——说明这不是他真正的敏感点。
逐维度进行。每轮：
AskUserQuestion 展示，让用户选 A / B / 差不多，记录偏好如果小说背景未确定，用通用都市/日常场景。
维度设计基于 SWAS (Kuijpers et al., 2014)、NCPM (Jacobs, 2015)、平行与偏离理论 (Menninghaus et al., 2024)、Biber MD 分析 (1988)、聚焦理论 (Genette, 1980)。详见 references/style-dimensions.md。
| # | 维度 | A 端 | B 端 |
|---|---|---|---|
| 1 | 处理模式 | 沉浸式：叙事推进，不关注写法 | 审美式：放缓品读，关注语言质感 |
| 2 | 心理意象 | 高意象：感官丰富，画面感强 | 低意象：白描事实，不渲染感官 |
| 3 | 情感投入 | 高投入：直接写情绪和心理 | 低投入：情绪用动作/环境折射 |
| 4 | 语言可预测性 | 高平行：口语化，句式随意，流畅 | 高偏离：用词考究，句式有设计感 |
| 5 | 信息密度 | 高密度：每句推新信息，跳跃 | 低密度：信息逐步释放，有过渡 |
| 6 | 叙事距离 | 内聚焦：贴着 POV 角色呼吸 | 外聚焦：镜头拉远，冷静观察 |
| 7 | 对话对抗性 | 高对抗：交锋感强，互相挤压 | 低对抗：潜台词多，含蓄回避 |
每个维度的对比样例写法见 references/style-dimensions.md。
第一阶段结束后，汇总结果。在用户有明确偏好的维度上，进一步细化。
精调方式：在用户偏好的方向上，写 2 段样例，只在该维度的程度上有差异。比如用户在「语言可预测性」维度选了「高平行」端，精调时给 A=极口语碎片感、B=中等口语有节奏。
不需要对所有 7 个维度精调。只对用户有强偏好的 3-4 个维度做精调即可，其余维度按粗筛结果直接用。
测评完成后，更新 CLAUDE.md 中「小说宪法」的以下段落（直接替换原文，不创建新 section）：
叙事纹理：按 7 维度填入用户偏好位置。
处理模式：[落点] 心理意象：[落点] 情感投入：[落点]
语言可预测性：[落点] 信息密度：[落点]
叙事距离：[落点] 对话对抗性：[落点]
作者人格：从叙事纹理推导以下三个字段，其余字段保持不变：
如果用户在测评中提到了喜欢的作品，追加到「风格锚点」。
向用户展示最终结果确认后再写入。