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junli-story-analysis君丽故事分析

Agent Skill

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。

总安装

4,128

周安装

167

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,296
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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

简介

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。

SKILL.md

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. 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。

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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