dama-cyber/magic-distillation

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# fiction-distiller > 短篇换元仿写器——自诸说部文字中提取叙事骨架，将人物/情节/设定/台词全部替换为原创内容，生成字数相近、风格神似、内容全新、可反检测的短篇小说。 ## 这是什么一个支持 **opencode**、**Claude Code** 和 **WorkBuddy** 三平台的短篇换元仿写技能。核心能力：**你给一篇短篇小说，它提取叙事骨架，将所有内容变量替换为原创内容，输出一篇字数相近、风格神似、内容全新、能规避 AI 检测的新短篇小说。** 不是改写情节，不是替换人物名——只借鉴叙事骨架（结构、节奏、视角、语言、情绪），把人物、情节、设定、台词全部替换为全新原创内容。 **版本**: v4.1 (2026-06-18) ## v4.1 核心修复 v4.0 端到端测试发现三大核心问题，v4.1 全部修复： | 问题 | 根因 | 修复 | |------|------|------| | 5-gram重合22%、句式一一对应 | 生成prompt本质是"换名微调" | 重写 p04 为"功能等价重写"模式，增加4字禁止硬约束 | | 工具误报（4-6字日常短语、AI特征词） | 阈值过严、分类过粗 | originality_checker 三级残留检测；anti_detection_checker 硬/软黑名单分级 | | 字数/原创性/反检测三个维度未联动 | 生成prompt无原创性约束 | p04/p05/p06 嵌入约束；新增 quality_report.py 统一报告 | ## v4.0 新增功能 - ✅ **短篇换元仿写**：从短篇提取叙事骨架，替换全部变量，生成等字数新短篇 - ✅ **七步工作流**：字数分析 → 骨架提取 → 变量标注 → 新变量设计 → 逐段生成 → 字数对齐 → 反检测验证 - ✅ **反检测技术栈**：困惑度/突发性检测、长短句交错、人味化注入、AI特征词分级黑名单 - ✅ **字数对齐系统**：段落级字数预算 ±5%，扩写/压缩技巧 - ✅ **原创性三关验证**：N-gram重合、变量残留、LCS检测 - ✅ **7个分离式Prompt**：p01-p07，每步一个任务 - ✅ **10个Python工具**：分析、提取、标注、验证、报告 - ✅ **4个新知识模块**：short-substitution/、anti-detection-short/、word-count-control/、originality-check/ - ✅ **三平台同步**：opencode/claude/workbuddy 完整独立副本 ## 架构三层懒加载知识库 + 七步工作流： ``` 🔴 基础层（始终加载） ├── general-style/ 文体学 · 叙事学 · 修辞学 · 计量学 · 成像理论 ├── author-fingerprint/ 词汇 · 句式 · 修辞 · 叙事声音 · 标点 · 跨作品指纹 ├── short-substitution/ 换元仿写核心方法 · 骨架提取 · 变量标注 · 四层换元 · 字数预算 · 七步流程 ├── anti-detection-short/ 检测原理 · 人味化 · 节奏扰动 · AI特征词黑名单 · 验证流程 ├── word-count-control/ 字数分析 · 预算表 · 扩写压缩 └── originality-check/ N-gram检测 · 变量残留 · 人工复核 🟡 体裁层（按文本类型加载） ├── long-fiction/ 长篇：冲突 · 叙述 · 结构 · 文体 · 修改 ├── short-fiction/ 短篇：唯一效果 · 战略选择 · 细节 · 结构 · 美学 └── net-style/ 网文：流派 · 爽点 · 世界观 · 人设 · 节奏 · 情感 🟢 方法层（创作阶段加载） └── ai-distillation/ 特征提取 · 指纹验证 · 模仿策略 · 原创性评估 ``` 共 49 个知识文件，5 个模块 v4.0 新增。 ## 七步工作流 ``` 输入原文短篇 ↓ [Step 1] 字数/结构分析 → word_count_analyzer.py → 字数预算表 ↓ [Step 2] 五维骨架提取 → skeleton_extractor.py → 骨架卡 ↓ [Step 3] 关节点/变量标注 → variable_annotator.py → 换元清单 ↓ [Step 4] 原创内容设计 → new_variable_designer.py → 新变量方案 ↓ [Step 5] 按骨架逐段生成 → short_generator.py → 新短篇初稿 ↓ [Step 6] 字数对齐修正 → word_count_adjuster.py → 修正稿 ↓ [Step 7] 反检测 & 原创性 → originality_checker.py + anti_detection_checker.py → 验证报告 ↓ 质量总报告 → quality_report.py → HTML + JSON 报告 ``` ## 工具链 | 工具 | 功能 | |------|------| | `word_count_analyzer.py` | 分析原文字数结构，生成字数预算表 | | `skeleton_extractor.py` | 提取五维骨架（结构、节奏、视角、语言、情绪） | | `variable_annotator.py` | 标注关节点/变量，生成换元清单 | | `new_variable_designer.py` | 设计全新变量方案 | | `short_generator.py` | 调用 LLM 按骨架逐段生成 | | `word_count_adjuster.py` | 段落级字数对齐修正 | | `originality_checker.py` | 原创性验证（N-gram/LCS/残留/段落级） | | `anti_detection_checker.py` | 反检测验证（突发性/AI词/模式标记/节奏） | | `quality_report.py` | 统一质量报告（字数+原创性+反检测） | | `make_curated_vars.py` | 辅助：精编变量清单 | ## Prompt 文件 | 文件 | 用途 | |------|------| | `p01-skeleton-extract.md` | 提取五维骨架 | | `p02-variable-annotate.md` | 标注关节点变量（含影响层级+同义禁忌+危险片段） | | `p03-new-variable-design.md` | 设计新变量方案（含零残留+反检测约束） | | `p04-paragraph-generate.md` | 按骨架逐段生成（**功能等价重写模式**） | | `p05-humanize.md` | 人味化润色（含分级黑名单+原文危险片段扫描） | | `p06-word-count-fix.md` | 字数对齐修正（含原创性约束） | | `p07-self-check.md` | 自检查与反检测（含同义禁忌扫描+句式残留检测） | ## 关键指标 | 指标 | 目标 | |------|------| | 字数相似度 | ±5% | | 5-gram 重合率 | < 5% | | 8-gram 重合数 | < 10 | | 变量残留（真实） | 0 | | 最长公共子串 | < 8 字 | | 句子结构相似度 | < 0.5 | | 突发性 Burstiness | > 0.7 | | 短句占比 | ≥ 15% | | AI 特征词（硬黑名单） | 0 | | AI 特征词（软黑名单） | ≤ 5 | ## 红线 ``` ❌ 跳过知识索引 ❌ 复制原文任何连续句子（≥4字） ❌ 沿用原文情节/场景/对白/专名 ❌ 逐句对应原文改写（换名微调） ❌ 使用同义替换禁忌清单中的词 ❌ 长篇以整体印象代替逐章分析 ❌ 修改或覆盖 output/ 外的任何项目文件 ``` ## 使用方式 ### 快速开始在对话中提供短篇小说文本即可。系统自动判断篇幅、选择知识路径、执行蒸馏到创作的完整 pipeline。 ### 各平台安装 | 平台 | 安装方式 | |------|----------| | OpenCode | 将 `.opencode/skills/fiction-distiller/` 复制到技能目录 | | Claude Code | 将 `.claude/skills/fiction-distiller/` 复制到项目 `.claude/skills/` 目录 | | WorkBuddy | 将 `.workbuddy/skills/fiction-distiller/` 复制到项目 `.workbuddy/skills/` 目录 | ### 用法示例 ``` 用户：仿写这篇短篇小说 [粘贴原文] AI 自动执行： 1. 确认字数目标（±5%） 2. Step 1-7 全流程 3. 输出：骨架卡 + 换元清单 + 新短篇 + 验证报告 ``` ### 工具单独使用 ```bash # 字数分析 python word_count_analyzer.py 原文.txt 分析结果.json # 原创性检查（支持4字以上残留检测、段落级分析） python originality_checker.py 原文.txt 新篇.txt [换元清单.json] [禁忌清单.json] # 反检测检查（硬/软黑名单分级、节奏指标） python anti_detection_checker.py 新篇.txt # 统一质量报告（集成三维度） python quality_report.py 原文.txt 新篇.txt [换元清单.json] [禁忌清单.json] # 字数对齐修正 python word_count_adjuster.py 新篇.txt 字数预算.json ``` ## 项目结构 ``` .opencode/skills/fiction-distiller/ ├── SKILL.md ← 技能入口（v4.1） ├── knowledge/ ← 知识库（49 个主题文件） │ ├── index.md │ ├── general-style/ ← 风格分析（5文件） │ ├── author-fingerprint/ ← 作者指纹（6文件） │ ├── short-substitution/ ← 换元仿写（6文件）v4.0新增 │ ├── anti-detection-short/ ← 反检测（5文件）v4.0新增 │ ├── word-count-control/ ← 字数控制（3文件）v4.0新增 │ ├── originality-check/ ← 原创性验证（3文件）v4.0新增 │ ├── long-fiction/ ← 长篇（5文件） │ ├── short-fiction/ ← 短篇（5文件） │ ├── net-style/ ← 网文（7文件） │ └── ai-distillation/ ← 方法论（4文件） ├── prompts/ ← 7步分离式Prompt v4.1 │ ├── p01-skeleton-extract.md │ ├── p02-variable-annotate.md ← 含影响层级+同义禁忌+危险片段 │ ├── p03-new-variable-design.md ← 含4字禁止+反检测约束 │ ├── p04-paragraph-generate.md ← 功能等价重写模式 │ ├── p05-humanize.md ← 含分级黑名单+危险片段扫描 │ ├── p06-word-count-fix.md ← 含原创性约束 │ └── p07-self-check.md ← 含同义禁忌扫描+句式残留检测 ├── tools/ ← 10个Python工具 │ ├── word_count_analyzer.py │ ├── skeleton_extractor.py │ ├── variable_annotator.py │ ├── new_variable_designer.py │ ├── short_generator.py │ ├── word_count_adjuster.py │ ├── originality_checker.py ← v4.1 三级残留+段落级分析 │ ├── anti_detection_checker.py ← v4.1 硬/软黑名单+节奏指标 │ ├── quality_report.py ← v4.1新增统一质量报告 │ └── make_curated_vars.py └── output/ ← 生成内容输出目录 .claude/skills/fiction-distiller/ ← Claude Code 完整副本 .workbuddy/skills/fiction-distiller/ ← WorkBuddy 完整副本 templates/ ← 输出模板 ├── style-model-card.md ├── short-skeleton-card.md ← v4.0新增骨架卡模板 ├── variable-list.md ← v4.0新增换元清单模板 ├── verification-report.md ← v4.0新增验证报告模板 ├── outline.md ├── originality-statement.md ├── short-story.md └── long-story-chapter.md CLAUDE.md ← Claude Code 项目级桥接 PROJECT_PLAN_v4.md ← v4.0 项目计划书 fiction-distiller-v4.0-问题清单.md ← 端到端测试问题清单（含v4.1修复状态） README.md ← 本文件 ``` ## 致谢感谢真诚、友善、团结、专业的 [LinuxDo 社区](https://linux.do/latest)，让我学到很多 AI 相关的知识和玩法。 > LinuxDo — 学 AI，上 L 站 ## 许可 MIT ## 更新日志详见 [CHANGELOG.md](CHANGELOG.md) --- **最后更新**: 2026-06-18

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