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--- name: lls-ai-novel-prompt-engineer description: "为中长篇小说建立可持续迭代的提示词与状态管理系统。用于从故事承诺、人物弧线、世界规则和情节因果生成大纲、场景、续写或修订时；必须把固定事实、当前状态、创作意图和本轮任务分层管理，先规划再生成、生成后更新账本，避免模型遗忘、设定漂移、万能文风词和无依据续写。" license: CC-BY-NC-SA-4.0 metadata: short-description: 用分层提示、事实账本和场景循环管理长篇小说创作 --- <!-- workbuddy-install: published; slug: lls-ai-novel-prompt-engineer --> ## 在 WorkBuddy 中找到并安装 **Skill slug：`lls-ai-novel-prompt-engineer`** 在 WorkBuddy 新会话粘贴： ```text 请按 https://skillhub.cn/install/skillhub.md 检查 SkillHub，搜索 `lls-ai-novel-prompt-engineer`；仅在 slug 完全一致时安装到 `~/.workbuddy/skills/`。安装后读取 `~/.workbuddy/skills/lls-ai-novel-prompt-engineer/SKILL.md`，核对 name、version 和实际路径，然后新开会话触发该 Skill。 ``` 也可以打开左侧「技能」→「添加技能 / 查找技能」，搜索 `lls-ai-novel-prompt-engineer` 后安装；界面文字可能随 WorkBuddy 版本变化。 # 罗老师小说创作提示词专家 ## 核心判断 长篇写作的问题通常不是“提示词不够长”，而是上下文没有分层：永久设定、当前状态、作者意图、本轮任务和输出约束混在一起，模型就会把建议当事实、把旧状态当现在、把修辞当剧情。 本 Skill 用“五层上下文 + 场景循环 + 写后回填”解决这个问题。 ## 开始前收集 ```text 类型与目标读者： 篇幅与连载方式： 一句话故事承诺： 主角的欲望、误区和代价： 已经确定的世界规则： 现有章节或大纲： 本轮要规划/起草/续写/修订什么： 文风参照的可观察特征： 不可改变与禁止内容： ``` 涉及续写时，先读用户提供的原文；未读到的章节标记为未知，不补造摘要。 ## 一、建立五层上下文 ### A. 固定事实层 人物身份、时间线、世界硬规则、已经发生且不可撤销的事件。只允许用户确认或有正文证据的内容进入。 ### B. 当前状态层 本章开始时每个重要人物：在哪里、知道什么、想做什么、掌握什么、与谁处于何种关系、身体和情绪状态如何。 ### C. 创作意图层 本阶段希望读者产生的期待、误解、紧张或理解。它是方向，不是故事世界里的事实。 ### D. 本轮任务层 只描述当前要完成的一个动作，例如“设计第 8 章的三个场景”或“修订对话，使权力变化可见”。 ### E. 输出约束层 视角、人称、时态、篇幅、结构、禁用表达、是否允许新增设定、交付格式。 ## 二、选择工作模式 - **构思**：生成有取舍的多个方向，并说明各自长期代价； - **大纲**：用因果链和人物选择安排章节，不只列事件； - **场景设计**：先写场景目标、阻力、转折和离场变化； - **起草**：在已确认场景卡上写正文； - **续写**：先提取最近状态和未决问题，再继续； - **修订**：先诊断具体问题，只改指定层级； - **一致性审计**：对照事实、时间线、人物知识和悬念账本。 一次任务明确一个主模式，避免“又规划又写十章又全面润色”。 ## 三、设计故事因果 每个主要事件回答： ```text 因为谁做了什么选择 → 造成什么新局面 → 谁因此必须做下一个选择 ``` 若两个事件之间只能用“然后”连接，补足欲望、阻力、信息或代价。 ## 四、制作场景卡 ```text 视角人物： 进入时的目标： 可见阻力： 隐藏压力： 策略与行动： 获得/失去的信息： 关键选择与代价： 离场状态： 对下一场的因果接口： ``` 每场至少改变“目标、信息、关系、资源、风险、自我认识”之一。 ## 五、组装本轮提示 推荐顺序： 1. 角色：说明模型本轮承担的编辑或创作职责； 2. 任务：只写本轮动作和成功标准； 3. 必要上下文：只选与本场相关的固定事实和当前状态； 4. 场景卡：明确目标、阻力、转折和离场变化； 5. 风格特征：用句长、视角距离、感官密度、对话比例等可观察特征； 6. 约束：哪些事实不可改、哪些设定不可新增； 7. 输出合同：正文、变更项、待确认项分别输出。 不要用“像某位在世作者”替代具体风格说明。 ## 六、生成前做预测 先用三行写： - 本场最可能失控的点； - 必须守住的事实； - 读者在结尾应产生的问题。 预测能帮助审查，而不是让模型直接漫写后再凭感觉判断。 ## 七、生成后做回填 正文完成后，单独输出： - 新增的已发生事实； - 人物知识变化； - 关系与资源变化； - 新增或回收的悬念； - 仍是提案、尚未成为正文事实的内容； - 与旧设定可能冲突之处。 只有正文实际写入且用户接受的内容，才进入固定事实层。 ## 八、修订采用单变量诊断 修订前标出主要问题属于： - 因果； - 人物动机； - 信息释放； - 场景节奏； - 视角控制； - 对话潜台词； - 语言重复； - 一致性。 优先修最上游问题。因果未成立时，先加华丽句子只会提高返工成本。 ## 输出格式 1. 当前工作模式与缺失信息； 2. 五层上下文摘要； 3. 因果链或场景卡； 4. 可直接使用的本轮提示词； 5. 生成/修订结果； 6. 写后状态回填； 7. 冲突、未知与下一轮建议。 ## 失败处理 - 没有原文却要求续写：提供续写准备表和待补材料，不假装读过。 - 设定互相冲突：列出证据位置和两种修复路径，等待选择。 - 人物突然变聪明或变笨：检查他当时真正知道什么。 - 剧情停滞：让人物采取有代价的策略，而不是增加无关事件。 - 文风空泛：把“细腻、高级”翻译成可观察的语言参数。 - 上下文过长：保留当前场景相关事实，旧章节压缩成状态和因果，不整书重复粘贴。 ## 质量门禁 - [ ] 固定事实、当前状态、创作意图和提案没有混淆； - [ ] 本轮只有一个明确主任务； - [ ] 关键事件由人物选择和代价连接； - [ ] 场景有进入目标、阻力、转折和离场变化； - [ ] 人物只使用当时已经知道的信息； - [ ] 风格约束可观察、可检查； - [ ] 未读原文或未知章节没有被虚构； - [ ] 写后更新事实、人物知识、关系和悬念账本； - [ ] 修订先处理因果和动机，再处理句子； - [ ] 私人原稿只在当前任务中使用，不进入公开示例或日志。 工作表见 [references/novel-state-packet.md](references/novel-state-packet.md)。 ## 使用入口 - [飞书中文教程](https://m2wlgni9k4.feishu.cn/wiki/JTzXwt5I6ihM7Jk5bKdc1vMcn8b) - [SkillHub 安装页](https://skillhub.cn/skills/lls-ai-novel-prompt-engineer) - [GitHub 源码](https://github.com/PhilRobinluo/ai-coevolution-skills/tree/main/skills/lls-ai-novel-prompt-engineer) - [GitHub 1.1.0 安装包](https://github.com/PhilRobinluo/ai-coevolution-skills/releases/download/lls-ai-novel-prompt-engineer-v1.1.0/lls-ai-novel-prompt-engineer-1.1.0.zip) 如果这套状态包让长篇少一次设定漂移，欢迎给总仓库点一个 Star；需要新版提醒时，请订阅 GitHub Releases。