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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
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<!-- 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。