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Agent Skill · 效率

junli-story-analysis(君丽故事分析)

junli-story-analysis 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

junli-story-analysis 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 12,454。

总安装 4,128周安装 167GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,296核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:junli-story-analysis(君丽故事分析)
来源仓库:https://github.com/ljunn/junli-story-analysis
安装命令:
openclaw skills install junli-story-analysis
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install junli-story-analysis

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

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。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install junli-story-analysis;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

junli-story-analysis 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install junli-story-analysis。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

junli-story-analysis 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

junli-story-analysis 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

junli-story-analysis 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

junli-story-analysis 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,128 次,近一周安装 167 次,下载 1,296 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

junli-story-analysis 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
junli-story-analysis

君丽故事分析 · 本页

4,128—只读MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
junli-story-analysis
description
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。

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

  1. 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。

平台分布

OpenClaw

82.27%
按下载量换算1,066

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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