fiction-analyze：网文拆解

拆解爆款小说，产出结构化分析报告，供写作时自动引用。

路由

按篇幅自动分流：

• ≥3 万字 → 长篇拆解管线
• <3 万字 → 短篇拆解管线

长篇拆解管线

Stage 1：黄金三章分析

读取前 3 章内容，分析：

• 开篇钩子类型与效果
• 主角出场方式与角色定位
• 核心冲突引入节奏
• 爽点密度与分布
• 第一章字数与信息密度

产出快速预览报告，询问用户是否继续全量拆解。

Stage 2-6：全量拆解（用户确认后继续）

• 逐章摘要（完整章节省略，只输出关键事件/情绪节点/钩子）
• 聚合分析：角色设计/剧情结构/设定体系/写作手法
• 设定与关系映射
• 汇总报告（含：风格特征、可借鉴模式、差异化建议、节奏图谱）

产出

拆文库/{书名}/
├─ 黄金三章分析.md
├─ 拆解报告.md       # 核心发现
├─ 风格特征.md       # 文风/节奏/技法
├─ 章节摘要/         # 逐章（或关键章节）摘要
├─ 角色分析.md       # 角色设计模式
├─ 剧情结构.md       # 结构段位/反转/节奏
└─ 写作手法.md       # 可借鉴技巧

短篇拆解管线

全量拆解，直接产出完整报告：

• 故事核、结构段位、情感线、反转设计
• 写作手法（节奏控制、情绪点设计、钩子密度）
• 共鸣层次分析
• 可借鉴模式 + 差异化建议

产出

拆文库/{书名}/
├─ 拆解报告.md
├─ 情节节点.md        # 情绪曲线 + 节奏标注
├─ 写作手法.md        # 可借鉴技巧
└─ _meta.json         # 元数据（字数/类型/对标价值评分）

自动引用规则

拆文结果写入 拆文库/{书名}/，写作时自动读取：

• fiction-write 的 context-agent 按"本回目标情绪"匹配最相关的拆文段落
• 对照参考技法而非抄袭原文字句

参考

拆解方法论参考：

• material-decomposition.md：素材拆解方法
• style-profile-generator.md / style-profile-protocol.md：风格特征生成
• deconstruction-notes.md：拆解笔记规范
• output-templates.md：输出模板

以上参考在对应阶段加载，不预读。 拆解完成后，报告会自动写入 拆文库/ 目录。 如果拆解过程中涉及浏览器操作（如登录平台查看章节），优先使用宿主提供的 browser-cdp 技能。 本仓库不内置 browser-cdp；若宿主没有该能力，改用用户提供的文本/截图或公开可读取材料，并在报告中 标明资料来源和非实时限制，不要虚构已经浏览过平台页面。 拆解仅作模式分析用途，不存储原文内容。

使用示例

> /fiction-analyze 庆余年

📖 检测到长篇，进入黄金三章分析...
分析完成！

快速预览报告（黄金三章）
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题材：历史穿越
核心钩子：现代人思维与古代制度的冲突
主角出场：第 1 段直接让读者代入范闲视角
节奏评估：前 3000 字完成 3 个事件 → 优秀

是否继续全量拆解？[Y/n]

致谢

本 skill 的开发参考了以下开源项目的思路与实现：

• lingfengQAQ/webnovel-writer
• worldwonderer/oh-story-claudecode

感谢原作者的开源贡献。