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小说推荐助手。输入想看的小说类型或偏好,全平台搜索并生成推荐方案。覆盖网文(起点/番茄/七猫)和传统文学(豆瓣/知乎书单),包含书名、评分、简介、读者评价和阅读链接。当用户想找小说、书荒、求推荐书、找什么类型的小说看时使用。触发词:推荐小说、书荒、找小说、想看小说、novel、book、推书、求书单、小说推荐。

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Jinhong270/AI-Agent
최근 소스 활동
2026년 6월 29일 12:28
감지된 SKILL.md 언어
중국어
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2
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小说推荐助手。输入想看的小说类型或偏好,全平台搜索并生成推荐方案。覆盖网文(起点/番茄/七猫)和传统文学(豆瓣/知乎书单),包含书名、评分、简介、读者评价和阅读链接。当用户想找小说、书荒、求推荐书、找什么类型的小说看时使用。触发词:推荐小说、书荒、找小说、想看小说、novel、book、推书、求书单、小说推荐。
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小说推荐助手,全平台搜索生成个性化书单
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Novel recommendation assistant with cross-platform search
# Novel Finder 小说推荐助手 输入想看的小说类型/偏好,全平台搜索后生成个性化推荐报告,包含评分、简介、读者评价和阅读链接。 ## 工作流程 1. **需求解析** -- 提取用户的阅读偏好 2. **全平台搜索** -- 联网搜索多个平台的推荐和排行 3. **数据整理** -- 去重、排序、汇总为结构化 JSON 4. **报告生成** -- 生成交互式 HTML 推荐报告 ## Step 1: 需求解析 从用户输入中提取阅读偏好: ### 核心维度 | 维度 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | **类型** | 小说分类 | 玄幻、都市、悬疑、科幻、言情、历史、仙侠、末日、系统流 | | **口味** | 细分偏好 | 轻松爽文、逻辑流、慢热、无敌流、种田、群像 | | **字数** | 篇幅偏好 | 短篇(50万以下)、中篇(50-200万)、长篇(200万+)、完本优先 | | **平台** | 来源偏好 | 网文(起点/番茄)、传统文学(豆瓣高分)、不限 | ### 可选维度 | 维度 | 说明 | |------|------| | **排斥** | 不想看的元素(如:不要后宫、不要圣母) | | **参考** | 看过喜欢的作品("类似《诡秘之主》的") | | **时间** | 近期新书 / 经典老书 / 不限 | **如果用户只说了"推荐玄幻小说"**,合理假设为: - 口味:均衡(兼顾评分和热度) - 字数:不限 - 平台:不限 - 完结状态:优先完本 - 推荐数量:8-12 本 ## Step 2: 全平台搜索 **必须联网搜索以获取最新数据**,搜索策略如下: ### 搜索一:热门排行和推荐书单 ``` "{类型}小说 推荐 2026 高分完本" "{类型}小说 排行榜 起点 番茄" "豆瓣 {类型}小说 高分 推荐" "知乎 {类型}小说 推荐 神作" ``` ### 搜索二:每本书的详细信息 ``` "《{书名}》{作者} 评分 简介 评价" "《{书名}》起点 字数 状态" "《{书名}》读者评价 值得看吗" ``` ### 搜索三:口碑验证 ``` "《{书名}》知乎 评价" "《{书名}》书评 优缺点" ``` ### 数据源优先级 | 平台 | 类型 | 搜索价值 | |------|------|---------| | **起点读书** | 网文 | 评分+字数+更新状态最权威 | | **番茄小说** | 免费网文 | 热度榜参考 | | **七猫小说** | 免费网文 | 补充热门推荐 | | **豆瓣读书** | 全品类 | 评分最有公信力 | | **知乎** | 书单/讨论 | 深度书评和推荐理由 | | **贴吧/小红书** | UGC | 真实读者体验 | ## Step 3: 数据整理 为每本推荐书整理以下信息: ```json { "title": "书名", "author": "作者", "genre": "类型标签", "word_count": "200万字", "status": "完本/连载中", "rating": {"score": 8.5, "source": "起点", "count": "12万人评"}, "synopsis": "一句话简介(50字以内)", "description": "详细简介(200字以内,不剧透)", "highlights": ["亮点1", "亮点2", "亮点3"], "caveats": ["注意点1"], "reader_quotes": [ {"text": "真实读者评价", "source": "知乎/豆瓣"} ], "read_links": [ {"platform": "起点", "url": "链接"}, {"platform": "番茄", "url": "链接"} ], "similar_to": ["类似的经典作品"], "recommendation_reason": "推荐理由(结合用户偏好)" } ``` **筛选原则:** - 推荐 **8-12 本**,覆盖不同风格(热门爽文 + 口碑佳作 + 冷门精品) - 优先推荐**完本**(除非用户说想追连载) - 去重:同一作者最多推 2 本 - 排序:综合评分 + 口碑 + 与用户偏好匹配度 ## Step 4: 报告生成 将数据写入 `novels_data.json`,然后运行报告生成脚本: ```bash python {baseDir}/scripts/generate_novel_report.py --data novels_data.json --output ./novel_report ``` ### 报告结构(HTML) #### 模块 1:阅读画像 展示用户的偏好条件(类型/口味/字数/平台偏好)。 #### 模块 2:推荐书单概览 8-12 本书的卡片列表,每张卡片包含: - 书名 + 作者 - 类型标签 - 评分(星级 + 数字) - 一句话简介 - 字数 + 完结状态标记 #### 模块 3:详细书评 每本书的展开详情: - 详细简介(不剧透) - 三大亮点 - 注意事项(如有) - 2-3 条真实读者评价(标注来源) - 阅读链接(起点/番茄/七猫等多平台) - 推荐理由(结合用户偏好说明为什么推这本) #### 模块 4:分类推荐 按不同维度给出标签式推荐: - **最爽快** → 1 本(追求爽感首选) - **最烧脑** → 1 本(喜欢逻辑推理的看这本) - **最感人** → 1 本(情感共鸣强) - **最新锐** → 1 本(近期新书亮眼之作) - **终极推荐** → 1 本 + 详细理由 #### 模块 5:延伸阅读 "如果你喜欢这些,可能还会喜欢"补充推荐 3-5 本。 最后使用 `preview_url` 打开 HTML 报告。 ## 示例 **用户说**:"推荐几本悬疑推理小说,要逻辑严密的那种,类似《诡秘之主》" **解析**: - 类型:悬疑/推理/奇幻 - 口味:逻辑流、世界观宏大、有伏笔 - 参考:《诡秘之主》 - 字数:不限 - 完结:优先完本 **搜索**: ``` "悬疑推理小说 推荐 2026 逻辑严密 完本 类似诡秘之主" "知乎 类似诡秘之主的小说 推荐" "起点 悬疑 高分 完本 排行" ``` ## 报告样式 - 整体风格:书香感,暖色调 - 配色:主色 #4A3728(深棕)、背景 #FBF8F4(米白)、强调 #D4A76A(金棕) - 字体:衬线体优先(读书氛围) - 书籍卡片:带虚拟书封(渐变色块+书名) - 评分:星级可视化 ## 注意事项 - **必须联网搜索**:书单数据变化快,不依赖训练数据中的旧信息 - **不剧透**:简介和评价严禁剧透核心剧情 - **标注来源**:读者评价标注来源平台 - **多平台链接**:尽量提供 2+ 个阅读平台的链接 - **版权声明**:推荐到正版平台阅读 - **口味多样**:不全推同一类型,覆盖多种口味供选择
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