ClawHub

君黎AI拆书

v1.0.0

君黎AI拆书。用于用户提供本地 `.txt` 小说绝对路径，希望把一部长篇网络小说拆成可复用的创作参考包，而不是剧情报告或文学赏析。固定产出为 `1 份书籍画像 + 6 张方法卡 + 若干案例卡`，用于后续写作参考与案例检索。更多信息关注作者，抖音君黎。

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by君黎@ljunn

Install

OpenClaw Prompt Flow

Install with OpenClaw

Best for remote or guided setup. Copy the exact prompt, then paste it into OpenClaw for ljunn/junli-story-analysis.

Previewing Install & Setup.
Prompt PreviewInstall & Setup
Install the skill "君黎AI拆书" (ljunn/junli-story-analysis) from ClawHub.
Skill page: https://clawhub.ai/ljunn/junli-story-analysis
Keep the work scoped to this skill only.
After install, inspect the skill metadata and help me finish setup.
Use only the metadata you can verify from ClawHub; do not invent missing requirements.
Ask before making any broader environment changes.

Command Line

CLI Commands

Use the direct CLI path if you want to install manually and keep every step visible.

OpenClaw CLI

Bare skill slug

openclaw skills install junli-story-analysis

ClawHub CLI

Package manager switcher

npx clawhub@latest install junli-story-analysis
Security Scan
VirusTotalVirusTotal
Benign
View report →
OpenClawOpenClaw
Benign
high confidence
✓
Purpose & Capability
技能声明的目的（把用户本地的 .txt 长篇小说拆成可复用的创作参考包）与随附的脚本和输出清单一致。脚本会读取提交的小说文件、按章节/字符分块、生成提取卡并写入 outputs/、drafts/、workspace/ 等目录，这些行为符合其描述。
✓
Instruction Scope
SKILL.md 明确限定了边界并给出了要运行的 CLI 命令（python3 scripts/... init/resume/check/repair 等），以及只会读写工程目录内的文件和用户指定的源文件路径。没有看到要求访问系统配置、凭据或发送数据到未经说明的外部端点。
✓
Install Mechanism
没有安装规范（instruction-only 的运行方式）且随附脚本为纯 Python 文件。没有从不明 URL 下载或执行任意二进制的步骤，风险较低；运行需要在有 python3 的环境中执行脚本。
✓
Credentials
技能不请求任何环境变量、凭据或外部服务访问。脚本仅处理本地文件路径和工程内的模板/输出，所需权限与技能目的相称。
ℹ
Persistence & Privilege
技能未设置 always: true（默认允许模型自主调用）。注意：如果代理获得权限并被授予要运行此技能，代理可能会在环境中执行包含的 Python 脚本并读写文件。单独此项不是异常，但在对防止自动执行敏感时应留意。
Assessment
该技能会在你明确提供的本地小说文件路径上运行随附的 Python 脚本来生成拆书工程（workspace/、drafts/、outputs/ 等文件夹和文件）。在安装或运行前请注意： - 只向技能或代理提供你信任并明确想要处理的文件的绝对路径；不要传入系统敏感路径（如 /etc、你的用户主目录下的其他私密文件或根目录）。 - 脚本会在当前工作目录下创建并写入 story/ 或 指定的工程目录，建议在单独或空的目录中运行以免覆盖或混淆现有文件。 - 技能不请求网络或凭据，但会执行随附的 Python 脚本；如果你担心自动执行，请手动审阅 scripts/ 下的源码并在受控环境（容器或沙箱）中运行，或在平台上禁用代理的自动调用权限（如果可用）。 - 如果需要额外保障，可以先手动运行提供的命令（而不是让代理自动执行），并检查 outputs/ 是否符合预期。

Like a lobster shell, security has layers — review code before you run it.

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君黎AI拆书

技能边界

这个技能只做一件事：

把用户提供的本地 .txt 长篇小说，拆成可复用的创作参考包。

固定产出只有：

  • outputs/书籍画像.md
  • outputs/方法卡/ 下 6 张固定方法卡
  • outputs/案例卡/ 下若干张案例卡

不要把它做成：

  • 剧情梗概
  • 文学赏析
  • 人物分析合集
  • 续写方案或新书策划

如果用户要的是续写、扩写、重写章节，那不是这个技能的主职责。

先判断当前任务

1. 新拆一本书

适用场景：

  • 用户只给了本地 .txt 绝对路径
  • 用户明确说“从零开始拆这本书”

默认动作：

python3 scripts/story_analysis_pipeline.py init "/绝对路径/小说.txt" --story-root ./story
python3 scripts/story_analysis_pipeline.py resume ./story/书名

2. 继续已有拆书工程

适用场景：

  • 用户说“继续拆”“接着上次来”
  • 已有 story/<书名>/ 工程目录

默认动作：

python3 scripts/story_analysis_pipeline.py resume <工程目录>

然后只补当前缺口，不重跑整套流程。

3. 局部补卡或返修

适用场景：

  • 用户只要重做某几张方法卡或案例卡
  • 用户只要补强书籍画像
  • 用户只要做质量检查

默认动作：

  1. 先 resume
  2. 只读相关 outputs/、drafts/、extraction-cards/
  3. 定向修改后再 check
python3 scripts/story_analysis_pipeline.py check <工程目录>

最小工作顺序

  1. 先整书定位：判断题材、风格、节奏、强项和适用边界。
  2. 再按 chunk 提取：不要急着写最终卡片。
  3. 同步更新 3 份草稿： drafts/书籍画像草稿.md drafts/方法候选笔记.md drafts/案例候选笔记.md
  4. 最后收束成 1 + 6 + N。

处理每个 chunk 时固定回答的 5 件事

  1. 这块的主要叙事功能是什么
  2. 这块支撑哪张方法卡
  3. 这块能不能进入案例候选
  4. 这块给书籍画像补了什么信号
  5. 这块最关键的 1-3 个证据点是什么

不要先问“这段剧情讲了什么”。

硬约束

  • 不把剧情复述当主产品。
  • 不把文学评论、读后感或人物分析当主产品。
  • 每个 chunk 都必须先判断它支撑哪张方法卡、能不能进入某类案例卡。
  • 每张方法卡都必须有 chunk 证据支持。
  • 每张案例卡都必须明确“为什么有效”和“不能照搬什么”。
  • 书籍画像必须说明“这本书最适合参考什么、最不适合照搬什么”。
  • 案例卡不设数量上限，但必须“值得检索、值得复用、值得对照”。
  • 不把单本书的特殊写法直接当成通用铁律。

固定产出

1 份书籍画像

  • outputs/书籍画像.md

6 张方法卡

  • outputs/方法卡/开篇规划方法卡.md
  • outputs/方法卡/大纲设计方法卡.md
  • outputs/方法卡/章节类型与写作模式方法卡.md
  • outputs/方法卡/冲突与角色设计方法卡.md
  • outputs/方法卡/读者情绪管理方法卡.md
  • outputs/方法卡/长篇创作与文风优化方法卡.md

若干案例卡

  • outputs/案例卡/ 下按需新建
  • 命名建议：NN-案例类型-核心动作.md
  • 默认参考模板：workspace/案例卡模板.md
  • 默认推荐类型：workspace/推荐案例类型.md

不要为了凑整而硬做“弱案例”。

异常处理

如果已有工程缺失 workspace/、drafts/ 或模板骨架，不要假装已经分析过。

先修复，再继续：

python3 scripts/story_analysis_pipeline.py repair <工程目录>
python3 scripts/story_analysis_pipeline.py resume <工程目录>

资源

  • scripts/story_analysis_pipeline.py 作用：默认 CLI 入口，用于初始化、恢复摘要、检查和修复工程。
  • scripts/bootstrap_story_analysis.py 作用：底层初始化脚本；自动分块并生成提取卡与输出骨架。
  • references/practical-workflow.md 作用：技能的最小工作流，说明为什么要按“定位 -> 提取 -> 汇总 -> 收束”来跑。
  • references/chunk-card-guide.md 作用：如何填写 extraction-cards/*.md，让每个 chunk 天然为方法卡、案例卡和书籍画像服务。
  • references/mode-selection.md 作用：什么时候更偏顺序滚动提取，什么时候更偏阶段收束。
  • references/analysis-pipeline.md 作用：把整本书稳定转成 1 + 6 + N 的处理逻辑。
  • references/quality-checklist.md 作用：正式交付前的质量核对项。
  • references/output-templates.md 作用：输出模板索引页；具体模板拆分在 references/templates/ 下，bootstrap 会直接从这里复制模板。

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