소스 정보
- 저장소
- dama-cyber/Casting-Workflow
- 최근 소스 활동
- 2026년 8월 7일 03:54
- 감지된 SKILL.md 언어
- 중국어
- 스타
- 570
- 포크
- 104
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/dama-cyber/Casting-Workflow --skill rongzhu-fangxie명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
SOC 직업 분류 기준
| name | rongzhu-fangxie |
| description | 熔铸仿写 — 5源文指纹互消→类型公约数→100%原创+朱雀不可反查的番茄短篇生成系统。 |
| license | MIT |
| compatibility | opencode>=3.0 |
| metadata | {"version":"3.0","requires":"pip install jieba","author":"ENI for LO"} |
从5篇同类小说中提取公约数 → 用公约数生成全新故事 → 朱雀无法追溯到任何单一源文。
仿写: 1篇源文 → 抽指纹 → 换皮 → 指纹残留 → 可被反查
熔铸: 5篇源文 → 5份指纹互消 → 只剩类型公约数 → 不可追溯
5个作者的不同指纹在交集运算中互相抵消。剩下的"女性/重生/背叛/复仇"不属于任何人——属于类型本身。
熔铸版/
├── run_pipeline.py ← 主入口 (12阶段管道)
├── check_story.py ← 爆款规则自动检测
├── prompt/ ← 9个聚合蒸馏提示词
├── corpus/ ← 9分类语料库 (01-09)
├── tools/ ← fusion/audit/clean/inject
└── output/ ← 临时生成产物
prompt、corpus、tools 为固定不可替代文件。
# 主入口(推荐)
python run_pipeline.py --category 05_古代言情
# 或直接用 fusion 工具
python tools/fusion.py --category 05_古代言情 --sample 5 -o output/fusion_context.txt
管道自动扫描 corpus/分类名/ → 剔除损坏文件 → 随机选5篇 → 提取指纹 → 交集互消 → 输出 output/fusion_context.txt。
把 output/fusion_context.txt 的全部内容复制给LLM(Claude/GPT/DeepSeek),LLM据此生成约1000字原创短篇 → 保存为 output/story.txt。
python tools/clean_commas.py output/story.txt
python tools/inject_punctuation.py output/story.txt --excl 0.15 --comma 1.2
python check_story.py output/story.txt # 9项爆款规则检查
python tools/audit.py output/story.txt corpus/05_古代言情/*.txt # 独创度审计
蒸馏模式(无
--stage)和分阶段模式共享 Step 1-2(扫描语料 + 蒸馏指纹),区别仅在 Step 3。
python run_pipeline.py -s 脑洞 -c 05_古代言情 # 单阶段切入
python run_pipeline.py -s 人设 -c 03_重生复仇 -t 黑莲花 # 指定模板关键词
python run_pipeline.py -s 开篇 -c 05_古代言情 --interactive # 交互式参数
--previous-output / -P)后续阶段可感知前序阶段的 LLM 输出,实现真正的流水线创作。管道也会在 output/ 目录自动推断前序输出:
python run_pipeline.py -s 脑洞 -c 05_古代言情 # → 脑洞_llm_prompt.txt
# (LLM生成后保存为 output/脑洞_output.txt)
python run_pipeline.py -s 人设 -c 05_古代言情 -P output/脑洞_output.txt # 链式传递
| 序号 | 阶段 | 说明 | 提示词 |
|---|---|---|---|
| 1 | 脑洞 | 创意/卖点/受众 | prompt_inspiration.md |
| 2 | 灵感风暴 | 书名/简介/开局大纲/小传 | prompt_inspiration.md |
| 3 | 人设 | 角色/金手指/关系 | prompt_character.md |
| 4 | 大纲 | 主线/情节点/高潮 | prompt_outline.md |
| 5 | 细纲 | 章节拆分/场次 | prompt_outline.md |
| 6 | 概要 | 200字浓缩梗概 | prompt_outline.md |
| 7 | 开篇 | 三句法开头 | prompt_opening.md |
| 8 | 正文 | 对话/节奏/叙事 | prompt_writing.md |
| 9 | 优化 | 归一化/拼接率 | prompt_polish.md |
| 10 | 润色 | 句式/用词多样化 | prompt_polish.md |
| 11 | 续写 | 情节延伸 | prompt_expand.md |
| 12 | 扩写 | 细节铺陈 | prompt_expand.md |
前8阶段为核心生成链,后4阶段为增强处理。所有提示词为聚合蒸馏版(保留全部反AI检测技巧)。
9个标准分类目录(corpus/编号_名称/),管道自动识别:
01_现代言情 02_总裁豪门 03_重生复仇 04_穿越架空 05_古代言情 06_玄幻仙侠 07_悬疑惊悚 08_甜宠虐恋 09_种田经商
每分类建议放 ≥5 篇 .txt,不足5篇则取全部健康文件。
| 出现次数 | 判定 | 处理 |
|---|---|---|
| ≥3/5篇 | 类型公约数 | 保留使用 |
| 1-2/5篇 | 作者指纹 | 必须剔除 |
例: 5篇中死亡方式各不相同(坠机/沉塘/悬梁/踹死/车祸)→无公约数→禁止使用任何一篇的死亡方式→必须自创。