Bookskill是一套完全自动化的中文小说章节生产管线。从总纲到发布HTML，一条指令跑完整个流程。56个Python引擎协同工作，覆盖章节规划、场景设计、设定校验、正文起草、112维质量审计、LLM试读、AI味精修和HTML发布八大阶段。管线内置六道质量门禁，每道门禁有明确的通过条件和失败回退策略。
管线流程总览
完整管线从前奏开始。F01手动确认项目状态——检查总纲是否更新、Truth文件是否完整、大纲是否就绪。F02将引擎更新同步到项目目录，确保管线使用最新代码。F03对当前9个Truth文件做快照保存到0_runtime/snapshots/，以章号和时间为文件名，方便将来回滚。F04确认所有前置条件满足后进入主流程。
主流程从F05开始。DirectorFlow基于总纲定位和上章回顾生成导演十要素笔记——章节定位、核心张力、场景细分、情感弧线、感官锚点、对话节拍、伏笔钩子、节奏标记、Truth调入和字数目标。每一条都从总纲和Truth自动推导，不是凭空生成的。
F06根据导演笔记和大纲生成结构化Plan。Plan包含12个字段——章节标题、章型分类、题材标签、场景数量、总字数目标、情感弧线、叙事目标清单、陷阱清单、红线清单和场景分解列表。每个场景又包含编号、地点、时间、出场角色、核心事件、字数目标、张力值等字段。
F07由Python自动将Plan中的每个场景扩展为15要素设计（见下表）。F08执行Truth预检和声纹预检——前者检查9个Truth文件的存在性和可解析性，后者对比角色对话模式与历史声纹的一致性——触发CP1门禁。F09由LLM生成正文草稿，经过CP2门禁——CJK≥5000、对话5-30%、零AI占位符。通过后Build后置钩子自动运行：获取监控引擎检查道具功法变化，时间线守护引擎检查章节时间连贯性。
F10执行11项质量核查，覆盖衔接、用词、伏笔、标题、时间、对话、悬念、世界观、声纹、画像和风格漂移，触发CP3门禁。F11驱动12组审计引擎并行扫描全文，每组10个维度通过关键词频率和正则匹配进行评分，触发CP4门禁。F12跨章宏观审计全书健康度——检查角色出场频率、情节弧线推进速度和章节节奏——触发CP5门禁。F13由LLM以专业编辑视角试读全文，从时间线、语法、逻辑、质量和建议五个维度输出分析，触发CP6门禁。F14根据试读反馈进行精修去AI味。F15生成干净HTML并同步Truth——将时间线信号、角色变化和道具变化写回Truth文件。
场景设计15要素
| 编号 | 要素 | 说明 |
|---|---|---|
| 1 | scene_num | 场景在全章中的顺序位置 |
| 2 | title | 一句话概括场景核心 |
| 3 | function | 场景在全章中的叙事功能定位 |
| 4 | location | 场景发生的具体空间环境 |
| 5 | time_window | 场景发生的具体时间和持续时长 |
| 6 | characters | 本场景涉及的角色清单 |
| 7 | character_states | 角色的初始情绪和身体状态 |
| 8 | core_conflict | 分表层冲突和深层冲突双层结构 |
| 9 | info_reveal | 分读者知/角色知/隐藏信息三层 |
| 10 | emotional_arc | 场景内情感的起点和终点 |
| 11 | dialogue_function | 对话在本场景中的叙事作用 |
| 12 | sensory_anchors | 覆盖五感的锚点设计 |
| 13 | white_space | 哪些信息留给读者自行想象 |
| 14 | rhythm | 场景在全章中的节奏位置 |
| 15 | word_target | 按场景精确分配的字数目标 |
Plan阶段
Plan的输入来自三个地方。总纲JSON定义了全书的卷结构——每卷包含多个阶段，每个阶段包含起止章号、阶段标题和概要。Plan阶段从总纲中解析出本章在全书的定位："第三卷第五章，本阶段第5章共9章"，这些信息注入生成的Plan供后续阶段参考。前章大纲提供叙事上下文，确保Plan的连续性。Truth文件提供九类设定数据——角色档案记录每个角色的身份背景和性格特征，世界观描述物理规则和社会结构，时间线定义每章的故事时间和关键事件，道具清单追踪重要物品的归属状态，关系网络定义角色联系类型和亲密度，情节弧线定义主要弧线和伏笔表，概念术语记录特有设定名词，科技树定义技术边界，力量体系记录修炼等级和功法。
Plan输出同时写入两个位置。outline目录下的叙事大纲JSON保持与总纲一致的格式供作者直接阅读。1_plan目录下的结构化Plan包含完整的场景分解、叙事目标和红线清单供管线解析。
场景设计阶段
场景设计引擎全自动运行。它读取Plan中的每个场景，从导演笔记中提取场景细分描述，从大纲中获取叙事上下文，然后为每个场景填充15要素——编号、标题、功能定位、空间设定、时间窗口、出场角色、角色状态、核心冲突（表层和深层双层结构）、信息揭示（读者知/角色知/隐藏三层）、情感弧线、对话功能、五感锚点、留白设计、节奏标记和字数目标。
设计完成后引擎验证两件事。第一是字数验证——根据章型计算全章最低CJK是否达标：A型每场景≥1500字，B型≥1200字，C型≥2000字，D型≥2500字。第二是字段完整性验证——检查每个场景是否缺少关键字段，如果场景缺少感知焦点或场景入口字段会输出告警。引擎不会因为字段缺失阻断管线，但会汇总所有告警供作者参考。
设定校验阶段
Validate阶段执行四项操作。Truth预检扫描9个Truth文件的存在性和可解析性——文件必须存在、JSON必须可解析、必须包含meta结构字段。Plan质量校验检查场景字段完整性和最低字数——叙事目标每条≥50字、场景弧线≥50字、感知焦点≥200字。声纹预检从Truth加载角色的历史对话模式——包括词汇习惯、句式长度、语气分布和感叹词频率——然后将正文对话与历史声纹逐角色对比。如果平时说话简短的角色突然长篇大论，引擎会输出声纹偏差告警。新角色注册扫描正文对话标签，发现Truth未记录的新角色自动生成审核diff文件供作者确认。
正文起草阶段
Draft阶段由LLM生成正文。Preflight从总纲和Plan计算本章的CJK目标字数——A型章4500-5500字、B型章4000-5000字、D型章6500-8000字。目标字数传递给LLM作为生成参数。LanguageProfile根据项目配置加载语言档案，默认中文简体。
生成的正文经过CP2门禁检查：CJK≥5000字、对话占比5%-30%（单人内心戏场景豁免）、零AI写作占位符如{TBD}或{待填}。通过后Build阶段后置钩子自动运行。获取监控引擎统计本章中道具、功法和修为的获取使用和状态变化。如果文本未体现当前恢复阶段的特征——比如角色刚苏醒但身体表现与设定不匹配——引擎输出获取异常告警。时间线守护引擎检查本章时间与前章是否连贯，是否有跳跃或回滚。Build后置钩子是阻断式的，严重异常可以选择阻断管线。
审计阶段
Review阶段驱动12组审计引擎并行扫描全文。每组从各自角度分析文本，每个维度通过关键词频率和正则匹配评分。A组分析角色对话标签密度和视角纯正度。B组检测因果词和时间词的使用一致性。C组统计悬念冲突和转折的关键词分布，评估情节推进的节奏感。D组计算视觉听觉触觉嗅觉味觉五类描写的覆盖比例，检测是否有感官被完全忽略。E组分析句式长度多样性和主语重复率。F组标记信息密度过高或过低的段落位置。
G组验证题材关键词的命中情况——仙侠章应有修炼和境界描写，都市章应有现代科技元素和历史用词。H组标记连续超长段落。I组对标网文平台内容规范进行关键词检测。J组专为穿越历史小说设计——检测秦末用词的准确性，例如嬴政不会用秒做时间单位、不会用心理防线这种现代心理学词汇。古今词汇同时出现是情节需要而不是漏洞。K组扫描AI高频套路词和句式模板。L组将正文中的角色行为世界观描述和道具使用与Truth文件逐条对比，标注所有不匹配之处。
审计完成后触发CP4门禁。112维综合评分按章节类型选择阈值——A型800分、B型840分、C型878分、D型920分。3次自动重审后差距≤5%时自动旁路防止无限循环。伏笔检测引擎在同一阶段跨章扫描所有未揭示伏笔——统计每个伏笔的种植位置、最后提及位置和间隔章数。遗失超过2条阻断管线。评审器引擎输出6维结构化反馈——对话流畅度、节奏把控、描写密度、语言质量、设定一致性和整体张力——每条反馈包含问题段落的具体位置和修复建议。
LLM试读阶段
Readthrough阶段触发CP6门禁。LLM以专业编辑视角阅读全文，从五个维度输出分析结果。时间线维度检查章节间的时间连贯性，指出矛盾段落的具体位置。语法维度检查语病和重复用词，每条给出修改建议。逻辑维度检查角色行为的合理性和对话的自然度。质量维度对文笔节奏和情感张力做综合评分。建议维度按优先级列出改进点——高优先级必须修复，中优先级建议修复，低优先级可选优化。
精修阶段
Polish引擎根据LLM试读反馈进行L2自动精修。五个等级逐级深入：L1替换禁用词、L2修复AI句式模板、L3调整句式长短节奏、L4优化被动语态、L5处理叙事距离异常。合计处理40多种AI写作模式，精修完成后输出改动对比摘要。
发布阶段
Release阶段生成干净的HTML文件——纯文本章节，不包含审计分数或技术元数据。引擎同时刷新阅读器首页并执行Truth同步，将时间线信号和角色变化写回Truth文件。
循环工程与逃逸策略
每阶段的失败重试次数有限制——Plan和Draft最多重试3次，Review最多3次，Release最多1次。超过重试次数后触发逃逸策略：Plan阶段简化结构重新提交，Draft阶段降低字数目标重新生成，Review阶段自动精修后重新审计，Release阶段条件精修后直接发布。失败的详细日志全部保留供回溯。
Truth快照与回滚
每章通过F08后管线自动对9个Truth文件做快照，保存在0_runtime/snapshots/下，以章号和时间为文件名。如果后续发现Truth被误修改可以从快照恢复。管线最多保留50个快照，超过后自动覆盖最旧的。快照文件包含完整的角色档案、世界观设定、时间线、道具清单、关系网络、情节弧线、概念术语、科技树和力量体系——全部9个文件在同一时间点的完整副本。
导航推荐与进度追踪
Navigator引擎在每阶段完成后推荐下一步操作——Plan完成后推荐SceneDesign，通过后推荐Validate，以此类推。如果有未通过的门禁，优先建议回到失败的阶段。进度追踪系统通过PROGRESS.md维护全章节完成状态表格，每次状态更新时重新计算全书完成度百分比。表格包含15列对应F01到F15的完成标记。
词汇进化追踪
词汇进化追踪系统专为穿越小说设计——记录主角每章学会的现代词汇，从第一章的零基础到后期逐渐掌握现代用语。系统追踪每个词汇的添加时间和使用频率，确保角色的语言能力呈渐进曲线变化而非跳跃式发展。这个系统与审计引擎的J组联动——如果角色在早期章节使用了尚未学会的现代词汇，审计会检测到时代错位标记并扣分。例如嬴政在第一周不可能知道"手机"这个词，如果正文中出现会被标记为时代错位。词汇进化表同时提供给LLM作为Draft生成的上下文参考，确保正文中角色使用的词汇与其当前的语言能力匹配。
风格漂移检测与声纹维护
风格漂移引擎在每次Review阶段运行，对比当前章节与历史章节在句式长度分布、词汇难度曲线、对话比例和叙事距离等维度上的差异。如果某个维度的偏差超过阈值——比如本章句式突然变长或对话比例骤降——引擎输出风格漂移告警。声纹维护系统记录每个角色在每章的对话特征——用词习惯、平均句长、语气词频率和感叹号使用密度。跨章对比时如果某个角色的声纹特征发生跳变，告警触发。
情节漏洞检测与关系图谱
PlotHole检测引擎在宏观审计阶段运行，扫描全书的因果链断裂、角色动机缺失和时间线矛盾。检测结果汇总到plot_holes.json供作者审阅。关系图谱引擎从Truth中的关系网络和正文中的角色互动频率生成角色关系图以Markdown格式保存，每章更新。图谱显示角色之间的联系强度、互动频率和关系类型变化——敌对变为合作或陌生变为亲近都会在图谱中呈现。关系图谱同时作为宏观审计的输入，如果某个核心角色在多章未出现或与设定的关系网络不一致，审计会标记。
MoA多视角评估模式
MoA引擎提供三种评估视角用于深度分析管线本身的质量。代码质量视角扫描引擎代码中的潜在bug、死代码和反模式。功能差距视角将引擎功能与同类工具对比。测试文档视角评估测试覆盖率和文档完整度。三种视角汇总成MoA报告，供开发者在迭代计划中参考。
CLI命令与配置系统
Bookskill通过pip安装后提供bookskill命令行工具。plan、draft、review、release、run-all等子命令覆盖全部管线阶段，每个命令接受--project参数指定项目目录。配置系统通过config/pipeline.yaml集中管理——包含全序列定义、门禁阈值、重试限制、逃逸策略和进度表头。管线启动时自动加载配置并将其缓存到运行时状态。prompt-cache系统对LLM阶段的输入进行哈希比较，如果上下文中Plan和Truth内容与上次生成相比没有变化，直接复用缓存的LLM生成结果，减少token消耗。
管线状态持久化到项目目录下的.pipeline5_state.json文件，包含当前章节号、已完成阶段列表和失败门禁记录。每次阶段完成时自动更新状态文件，中断后重新运行时自动从断点继续而非从头开始。进度追踪通过PROGRESS.md以表格形式可视化，每章每阶段用X标记完成情况，一目了然。
测试体系与基准
管线内置519个测试，覆盖审计引擎、验证器、评审器、门禁系统、精修引擎和发布引擎的全部核心路径。测试运行时间约12秒。benchmark覆盖9种不同规模的文本处理场景——从短文本审计到长文本精修。测试使用任务级隔离，每个测试在临时目录中运行，不接触真实项目数据。门禁测试验证六个CP门禁的阻断和旁路逻辑，精修测试验证五个等级各自处理的AI模式类型。测试产出覆盖率报告和性能基准数据，每次更新后自动对比基准线，性能退化超过阈值会告警。
生命周期引擎
管线配套了完整的生命周期引擎，覆盖Build、Verify、Review和Ship四个阶段。Build阶段在F09完成后运行获取监控引擎和时间线守护引擎——前者追踪道具功法和修为的状态机变化，后者检查时间跳跃和总纲合规。Verify阶段运行验证器引擎组的10项检查——CJK字数、对话质量、场景完整性、钩子密度、占位符残留、主语一致性、段落结构、文件名规范、JSON有效性和禁用词。Review阶段运行6维评审器——对话流、节奏、描写、语言、设定和张力——每条评审输出问题段落的具体位置和修复建议。Ship阶段执行版本号更新和发布公告生成。
六道门禁
| Gate | 触发 | 条件 | 失败回退 |
|---|---|---|---|
| CP1 | F08_Validate | 9个truth文件完整可解析+Plan字段达标 | 退回F06 |
| CP2 | F09_Draft | CJK≥5000+对话5-30%+零AI占位符 | 重写Draft |
| CP3 | F10_QC | 11项QC全部PASS | 修复后重跑QC |
| CP4 | F11_Review | 112维评分≥阈值（A800/B840/C878/D920） | 退回Draft |
| CP5 | F12_MacroAudit | 宏观健康≥600/1000 | 跨章修复 |
| CP6 | F13_Readthrough | LLM试读无高危问题 | 修复后重试读 |
15-Flow输入输出表
| Flow | 名称 | 类型 | 读入 | 输出 | 门禁 |
|---|---|---|---|---|---|
| F01 | 前置确认 | 手动 | — | — | — |
| F02 | 同步skill | 手动 | master skill/ | — | — |
| F03 | 快照truth | 自动 | truth/9文件 | 0_runtime/snapshots/ | — |
| F04 | 就绪 | 手动 | 1_plan/, 3_draft/ | — | — |
| F05 | 导演笔记 | LLM | 大纲, truth_timeline | 0_runtime/chXX_director_notes.json | — |
| F06 | 章节规划 | LLM | 总纲+大纲+truth_chars/world/timeline/plot | 1_plan/chXX_plan.json | — |
| F07 | 场景设计 | Python | director_notes+plan+大纲 | 2_scene_design/chXX_scene_design.json | — |
| F08 | 设定校验 | Python | plan.json+truth全部 | 2_validation/chXX_validation.json | CP1 |
| F09 | 正文草稿 | LLM | plan+scene_design+director_notes+truth | 3_draft/chXX_draft.json | CP2 |
| F10 | 质量核查 | Python | draft+truth全部 | 0_runtime/qc_chXX.json | CP3 |
| F11 | 112维审计 | Python | draft+plan+truth全部 | 4_review/chXX_review.json | CP4 |
| F12 | 宏观审计 | Python | truth+历史review | 0_runtime/cp6_report.json | CP5 |
| F13 | LLM试读 | LLM/Python | draft+truth_chars/world/timeline | 0_runtime/chXX_readthrough.json | CP6 |
| F14 | 精修润色 | Python | draft+readthrough+de-ai规则 | 4_polish/chXX_polish.json | — |
| F15 | 发布 | Python | polish或draft+review+truth+css | 5_release/chXX_release.html | — |
Truth文件索引
| 文件 | 内容 | 读取Flow |
|---|---|---|
| truth_characters | 角色身份/性格/声纹 | F06 F07 F08 F09 F11 F13 |
| truth_world | 世界观/时空规则 | F06 F08 F09 F11 F13 |
| truth_timeline | 每章时间锚点 | F05 F06 F08 F11 F13 |
| truth_plot | 情节弧线/伏笔 | F06 F08 F11 |
| truth_props | 道具归属/状态 | F07 F08 F11 |
| truth_relationships | 角色关系网络 | F08 F11 |
| truth_concepts | 概念术语 | F08 F11 |
| truth_tech | 科技树 | F08 F11 |
| truth_power | 力量体系 | F08 F11 |
安装
Bookskill支持pip安装和npm快捷命令。安装后通过bookskill命令行操作：bookskill run-all ch01 --project /path 一条指令跑完整管线。管线内置519个测试，运行时间约12秒。项目初始化只需要创建truth/目录并放入9个设定文件，然后运行truth-check命令验证完整性即可开始管线。
开始新章节只需一条命令：bookskill run-all ch01 --project /my/novel。管线会自动发现总纲文件和大纲目录，从总纲中解析章节定位，加载Truth文件，然后按F01到F15的顺序逐个执行。如果某个门禁失败管线会自动回退到前一阶段，修复问题后重新执行即可。
Bookskill适用于任何长篇网文项目——仙侠、都市、历史、奇幻、科幻均可。管线不依赖特定的题材设定，所有题材相关的检测通过J组和G组的可配置关键词列表完成。更换项目时只需要修改总纲和Truth文件，引擎代码无需任何改动。56个引擎、112维审计、6道门禁、5级精修——这些数字背后是一个简单的信念：好的故事不应该被糟糕的流程管理拖累。让引擎处理一致性，让作者专注于创作本身。当你不用再担心伏笔遗忘、时间线矛盾、角色跑偏和AI痕迹的时候，写作速度自然就提上去了——不是因为你写快了，是因为你不用停下来查设定、翻前文和反复修改了。这就是工业化的意义所在。