novel-init
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初始化一个新长篇小说项目,生成 RTK.md / 小说大纲 / 章节大纲 / 前情梳理 / 伏笔清单 / 经典语录 / 人物档案 / 写作技巧 等核心资料骨架。触发词:初始化小说项目、新建长篇小说、novel-init、起一个新坑、建一个新故事、小说项目脚手架。
In this repository6 other files it gives its agents.
- templates/AGENTS.mdAGENTS.md
- novel-planSkill
- novel-reviewSkill
- novel-syncSkill
- novel-writeSkill
- zh-novel-polishSkill
The file
Files
novel-init
用途:为一个新长篇小说项目搭建标准目录与核心资料骨架。后续 novel-write / novel-sync / novel-review 都依赖这里产出的文件。
建议先跑
novel-plan:在初始化之前,先用novel-plan做顶层立项(核心钩子 / 设定 / 升级套路 / 最终结局 / 分卷大纲 / 写作思路 + 设定压测)。把"这本书的骨架和结局"想清楚,再来novel-init搭目录、把立项产物填进模板。跳过立项直接 init,容易开局设定不牢、后期烂尾。
先决条件
- 在小说项目目录(或希望成为项目根的目录)下运行。
- plugin 模板在
${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/templates/下。
执行步骤
1. 通过 AskUserQuestion 收集项目元信息
逐项询问,不可全部默认:
| 字段 | 说明 | 是否必填 |
| 书名 | 临时名也可,后续可改 | 必填 |
| 题材标签 | 例:校园青春 / 都市悬疑 / 古风武侠 / 硬科幻 / 历史 / 都市言情 | 必填 |
| 目标读者画像 | 年龄段 + 性别倾向 + 阅读偏好 | 必填 |
| 核心气质(≤5 个) | 例:温暖治愈 / 青春遗憾 / 现实写实 / 暗黑悬疑 | 必填 |
| 主线人物(≥1 个) | 主角姓名 + 一句话设定 | 必填 |
| 写作平台 | 起点 / 番茄 / 晋江 / 出版向 / 私人创作(影响节奏期待) | 必填 |
| 篇幅预期 | 短篇 30 章内 / 中长 30-80 章 / 长篇 80+ 章 | 必填 |
| 是否多书同宇宙 | 是 / 否(影响客串设定文件) | 选填 |
2. 渲染模板到项目根目录
用上面收集到的字段填充模板,写入项目根目录。模板都在 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/templates/ 下:
| 模板文件 | 目标路径 | 说明 |
RTK.md | ./RTK.md | 项目级写作规则(题材气质 + 工作流 + 文风 + 同步规则) |
AGENTS.md | ./AGENTS.md | 引用 RTK.md 的入口文件,Claude Code 自动加载 |
小说大纲.md | ./小说大纲.md | 全书骨架(待补) |
章节大纲.md | ./章节大纲.md | 逐章节点(待补) |
前情梳理.md | ./前情梳理.md | 已写章节的滚动摘要 |
伏笔清单.md | ./伏笔清单.md | 已埋/已收伏笔台账 |
经典语录.md | ./经典语录.md | 留得下的句子 |
人物档案/人物模板.md | ./人物档案/<主角>.md | 每个主线人物各生成一份 |
写作技巧/README.md | ./写作技巧/README.md | 写作技法沉淀目录(项目过程中累积) |
审稿报告/README.md | ./审稿报告/README.md | 审稿报告沉淀目录 |
3. 渲染规则
模板里所有形如 {{字段名}} 的占位符都用第 1 步收集到的值替换。如果某字段是"选填"且用户未填,删除该占位所在的整行(或整段,看模板里的注释)。
4. 生成最终输出
输出一个清单告诉用户:
- 生成了哪些文件
- 哪些是"骨架待补"(小说大纲 / 章节大纲 / 人物档案细节)
- 推荐的下一步动作(建议先补完小说大纲再开始写第 1 章)
红线
- 如果项目根目录已存在
RTK.md,不要覆盖——询问用户是要"覆盖 / 跳过 / 重命名为 RTK.<时间戳>.md"。 - 模板里所有题材专属示例(如校园场景符号库)只是参考——用户题材不匹配时,让用户在 RTK.md 里手动改。
- 不擅自填充人物档案中"已发生事件"等正文派生字段——这些必须等正文落地后由
novel-sync同步。
触发示例
- "初始化小说项目"
- "新建长篇小说"
- "起一个新坑,校园青春题材"
- "/novel-init"
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

