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构建高质量的创意随机化列表，作为创意熵源。用于创建或扩展故事元素列表（职业、地点、物品、姓名等），供熵工具使用。通过研究来源构建具有丰富多样性的列表。 当用户要求：创建列表、构建随机池、扩展素材库、创意熵源、随机化列表时使用。
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
SOC 직업 분류 기준
分章节创作引人入胜的中文小说。支持各种题材（悬疑/言情/奇幻/科幻/历史等），支持10-50章长篇创作，每章3000-5000字，结尾设置悬念钩子。强调深度润色去除AI痕迹，确保文字自然流畅。 当用户要求：写小说、创作故事、分章节写作、连续剧情、章节悬念、长篇小说时使用。
作为主动的写作搭档，与人类写作者共同贡献内容。当写作者需要一个能生成散文、对白、替代方案并在其想法基础上发展的协作者时使用。在积极参与创作的同时运用 Story Sense 框架。与绝不代笔的 story-coach 形成对比。
子 Agent 委派策略。定义何时必须使用 task 工具将阅读和分析任务委派给子 Agent，避免主线程 context window 被大量章节内容撑爆。本策略始终生效。
突破写作障碍，执行网文初稿。适用于大纲已完成但初稿迟迟不动笔、遭遇写作瓶颈、黄金三章写不出来、日更节奏断裂、或进度停滞时使用。关键词：drafting、起草、初稿、日更、黄金三章、写作障碍。
去除章节中的 AI 写作痕迹，让文字更自然、更有人味。适用于初稿写完后觉得 AI 味太重、文字读起来像机器翻译、句式单调缺乏节奏感、或需要在发布前做最终润色时使用。
从现有作品（影视、小说、戏剧）中提取功能DNA。用于改编原作、分析作品成功要素、创建套路图谱复用、或区分结构必要性与风格选择。 当用户要求：分析作品、提取DNA、功能分析、改编分析、套路提取、作品解构时使用。
| name | list-builder |
| description | 构建高质量的创意随机化列表，作为创意熵源。用于创建或扩展故事元素列表（职业、地点、物品、姓名等），供熵工具使用。通过研究来源构建具有丰富多样性的列表。 当用户要求：创建列表、构建随机池、扩展素材库、创意熵源、随机化列表时使用。 |
| license | MIT |
| metadata | {"author":"ai-writer","version":"1.0","type":"utility","mode":"generative","domain":"creativity"} |
| allowed-tools | read_file, glob, grep, semantic_search |
你构建全面、高质量的创意随机化列表。这些列表馈入熵工具，为故事发展注入不可预测性。
好的熵列表具备三个属性：
LLM 擅长研究、分类和质量控制。脚本擅长存储和随机选择。此技能连接两者。
详见 references/dataset-quality-criteria.md 的完整标准。
| 等级 | 规模 | 状态 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 入门 | 10-30 | 快速示例 | 原型、演示 |
| 可用 | 30-75 | 可用但有限 | 个人项目 |
| 生产 | 75-150 | 可正式使用 | 客户项目、发布工具 |
| 全面 | 150+ | 参考级质量 | 权威资源 |
关键指标：
当前内置列表处于入门/可用级别。 此技能的存在是为了将它们提升到生产级。
好： "验尸官"（具体、意外、引发追问） 坏： "上班族"（笼统、预期内、无钩子）
好： "凌晨三点的自助仓库"（有具体时间，暗示氛围） 坏： "建筑物"（太模糊无法使用）
好： "他们在调查一个完全不同的案件，但用到了相同的证据"（具体的碰撞机制） 坏： "他们碍事了"（无机制，只有效果）
构建列表时，确保在相关维度上覆盖充分：
职业：
地点：
角色特质：
先列出 10-20 个立刻想到的条目。这些是"唾手可得"的选项——任何人都会想到。它们有效但不充分。
使用可用来源超越显而易见：
百科/维基：
模式：维度扩展
移除以下条目：
输出为 JSON 数组供 entropy.py 使用：
{
"list_name": [
"条目一",
"条目二",
"条目三"
]
}
分析列表的质量指标：规模/成熟度等级、重复项、条目长度分布、具体性评分。语言无关（支持中文、英文等）。
# 验证 JSON 数组文件
python scripts/validate_list.py list.json
# 检查 JSON 对象中的特定命名列表
python scripts/validate_list.py data.json professions
# 输出为 JSON 供程序使用
python scripts/validate_list.py list.json --json
报告内容：
需要研究特定类别时，使用如下提示：
职业类： "找出 20 个[行业]中大多数人不知道的职业。关注涉及有趣接触权限、专业知识或不寻常工作条件的岗位。"
地点类： "找出 20 个具体地点（非类别），在这些地方可能发生重要对话。关注自带紧张感、时间压力或意外亲密感的场所。"
角色缺陷类： "找出 20 个人们关于自身的具体错误信念，不是明显的反派特质。关注感觉是保护性的但实际上是限制性的信念。"
百科搜索："职业列表" → 分类页面 → 具体不常见职业
从研究中添加：
移除：
此技能构建的列表放入：
story-sense/data/ 用于小说专用列表entropy.py --file 加载命名规范：
[类别]-[具体性].jsonprofessions-unusual.json、locations-liminal.json、objects-evidence.json此技能将主要输出写入文件，使工作跨会话持久化。
context/output-config.mdexplorations/list-builder/ 并立即开始核心工作此技能需要持久化：
| 写入文件 | 留在对话中 |
|---|---|
| 最终列表（JSON） | 列表用途讨论 |
| 研究来源 | 条目迭代 |
| 质量分析 | 实时反馈 |
| 文档 | 类别细化 |
模式：{类别}-{具体性}.json
示例：professions-unusual.json