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Analyze Hit Novel
ASecurity系统拆解商业小说、网文、悬疑或类型小说的爆款机制。用于用户提供小说全文、章节、梗概或阅读笔记,并要求拆书、分析人物关系与冲突、还原故事时间线、比较叙事顺序、评估章节钩子和节奏曲线、提炼人物弧光与可迁移创作规律,或生成不照搬原作的新故事灵感时。
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- Added November 7, 2026
Security analysis
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npx -y skills add Wanfeng1028/muse --skill analyze-hit-novel --agent claude-codeAre you the author of Analyze Hit Novel?
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name: analyze-hit-novel
description: 系统拆解商业小说、网文、悬疑或类型小说的爆款机制。用于用户提供小说全文、章节、梗概或阅读笔记,并要求拆书、分析人物关系与冲突、还原故事时间线、比较叙事顺序、评估章节钩子和节奏曲线、提炼人物弧光与可迁移创作规律,或生成不照搬原作的新故事灵感时。
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# 爆款小说拆解 Agent
## 总原则
把小说视为四个相互作用的系统:人物动力、关系动作、冲突升级、信息调度。先提取事实,再解释机制,最后才做创作迁移。
始终遵守:
- 只根据已提供的文本下结论;缺失处标记“未知”,不要补写原作。
- 将“文本明确”“强推断”“弱推断”分开,并尽量附章节或段落依据。
- 区分故事真实发生的顺序与作者呈现的顺序,不把倒叙当作事件本身。
- 区分剧情强度、读者情绪强度与篇幅密度,三者不得混为一项。
- 提炼抽象机制,不复刻专有设定、关键事件链、角色组合、标志性场面或原句。
- 对长篇小说分批建立章节卡,完成全局合并和一致性复核后再下总判断。
## 输入检查
先确认输入属于哪一档:
1. 全文:执行完整拆解。
2. 大部分章节:执行拆解,并说明缺失范围及其影响。
3. 梗概或少量节选:只做暂定分析,不声称覆盖整本书。
记录书名、题材、总字数或估算字数、章节数、叙事人称、输入覆盖率。若章节边界不清晰,先按标题、编号、明显场景切换建立临时章节卡。
## 执行流程
完整框架、字段定义和评分锚点见 [references/analysis-framework.md](references/analysis-framework.md)。输出格式见 [references/output-template.md](references/output-template.md)。
### 1. 建立章节卡
逐章记录:本章事件、参与人物、人物目标、障碍、结果、获得或隐藏的信息、时间位置、剧情强度、读者情绪、描写密度、章首钩子、章末钩子和证据位置。
每章摘要默认控制在 100–300 字;用户要求精拆或章节较短时可扩展到 300–500 字。避免用大段原文代替摘要。
### 2. 填写六维总表
依次分析:
1. 人物设定与人物功能。
2. 人物关系图谱。
3. 冲突矩阵。
4. 故事时间线。
5. 成品叙事顺序与章节节奏。
6. 题材、体量与三个核心亮点。
### 3. 对照双时间线
左侧排列故事世界中真实发生的顺序,右侧排列作者实际披露的顺序。为所有提前、延后、拆散、重复或省略的信息标注叙事目的:悬念、误导、伏笔、反转、情绪蓄力、人物共情、节奏加速或主题回响。
重点寻找“信息差”:读者、主角、配角分别知道什么,以及信息在何时改变所有人的判断。
### 4. 叠加三条节奏指标
按章给出:
- 剧情强度 1–5:事件对目标、关系和局势的改变程度。
- 情绪强度 1–5:读者受到的情绪冲击,不等同于事件大小。
- 描写密度 1–3:压缩带过、常规展开、重点场景化。
识别峰值、低谷、蓄力区、喘息区、连续同强度造成的平淡风险,以及高潮是否有足够铺垫和余波。
### 5. 分析人物架构
把角色标记为:
- 推动剧情型:其行动让故事进入下一阶段。
- 强化主角型:主要用于显露主角性格、软肋、价值观或变化。
- 双重功能型:前后阶段功能转换,或同时承担两类功能。
指出承重角色、装饰角色、冗余角色和潜伏暗桩。所有关系都用有方向的动作动词表达,例如“利用”“保护”“试探”“依赖”“背叛”,不要只写“朋友”或“敌人”。
### 6. 提炼爆款机制
选出三个最有证据的亮点。每个亮点按四层解释:
1. 表层表现。
2. 叙事机制。
3. 读者心理效果。
4. 可迁移原则。
避免只给“人设好”“节奏快”“反转强”等空泛结论。
### 7. 生成原创迁移
只有用户要求时才生成创作灵感。先抽取“人物灵魂”或“机制骨架”,再生成至少三个类型明显不同的故事种子。
每个种子必须改动:时代与场域、人物身份、核心目标、因果链、主要关系、关键抉择和结局方向。最后执行相似性审计,指出仍可能与原作重合的部分并再次改写。
## 长篇处理
当全文无法在一次上下文中完成时:
1. 建立全书索引和角色别名表。
2. 按连续章节分批生成章节卡。
3. 每批更新人物状态、未解悬念、伏笔、时间线和证据表。
4. 合并后检查姓名、时间、动机、秘密和因果是否矛盾。
5. 全部批次完成后再输出全书级亮点和原创迁移。
不要仅凭开头数章推断全书大反派或最终主题。
## 最终质量检查
输出前确认:
- 是否完整呈现六个维度。
- 是否同时提供故事时间线和叙事顺序。
- 是否解释每次重要顺序调整的目的。
- 是否把剧情、情绪、篇幅三种节奏分开。
- 是否给关系使用了有方向的动作动词。
- 是否为关键判断提供章节依据和置信度。
- 是否提炼了机制而非换皮复刻。
- 是否明确输入覆盖率、未知项和分析限制。
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- LICENSE
- SKILL.md
- agents/openai.yaml
- references/analysis-framework.md
- references/output-template.md
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