Tomsawyerhu/Chinese-WebNovel-Skill

Chinese‑WebNovel‑Skill

What it is – 中国語ウェブ小説を書くために大規模言語モデル（LLM）エージェントを支援するプロンプトおよびデータモジュールのコレクションです。単一の巨大なプロンプトではなく、このリポジトリは執筆ワークフローを ルーター（SKILL.md）と専門的なサブスキル（例：プロット計画、冒頭、対話、一貫性レビュー）のセットに分けています。各サブスキルには独自のチュートリアル、実行ルール、良い/悪い例、必要に応じてテンプレート資産が同梱されています。

Why it matters – 中国語ウェブ小説プラットフォームは非常に特定の構造（最初の数百語以内に引き込み、きめ細かな章末、一貫した登場人物の声など）を要求します。問題を再利用可能なモジュールに分割し、実際の小説抜粋のローカルコーパスと連携することで、LLMは以下のことを可能にします：

今取り組んでいる執筆段階を診断する
コーパスから関連する例素材を取得する
その段階にのみ対応する集中型プロンプトを適用する
最終の一貫性チェックを実行する

このモジュール方式により、プロンプトは短く、保守しやすく、物語のすべての側面を一度にカバーしようとする「プロンプトの肥大化」のリスクを低減します。

Core Design

Layer	Content	Purpose
1. `SKILL.md`	グローバルな原則、フロー制約、ルーティングテーブル	ユーザーのリクエストに基づいてどのモジュールを呼び出すかを決定
2. `references/modules/`	高頻度の執筆課題ごとにフォルダ（例：`opening`, `dialogue`）を設け、`README.md`, `tutorial.md`, `runtime.md`, `good_examples.md`, `bad_examples.md`, `source_index.md` を含む	その課題に関する知識、ルール、例をカプセル化
3. `data/` & `analysis/`	原文の小説記事、構造化抜粋のCSV、模倣インデックス、統計データ	モデルが参照可能な検索可能なローカルコーパスを提供
4. `scripts/` & `templates/`	コーパス検索用のPythonスクリプト、アウトライン用のテンプレートファイル	検索ステップを実装し、事前準備されたアウトライン資産を提供

Modules (currently implemented)

concept_planning – 一文のあらすじをジャンル、引き込み、あらすじ、物語エンジン、長さ推定、第一巻の方向性に変換します。
opening – 読者を引き込む最初の300〜3000文字を生成します。
volume_outline – 物語エンジンを3章の「黄金」アーキ、全巻アウトライン、章レベルのアウトラインに展開します。
plot_logic – 因果関係、動機、トリガー、意思決定、報酬の整合性を修正します。
character_consistency – 登場人物の目標、感情、関係性、外見的特徴、声のトーンが一貫していることを保証します。
transition – 時間の飛躍、シーンチェンジ、視点の変更、章間の橋渡しを処理します。
dialogue – 人間関係の緊張、キャラクターの声、情報の埋め込み、インパクトのある対話を構築します。
chapter_ending – 次章への引き込み、残る緊張感、次の章の準備を追加します。
anti_ai_voice – 一般的なAI風の表現、テンプレート的な説明、均一なトーンを除去します。
consistency_review – 章が完成した時点で、プロット、キャラクター、トランジション、対話、終章の一貫性を最終チェックします。

各モジュールは同じ構造に従うため、メインプロンプトが肥大化することなく、新しい問題特化モジュールを簡単に追加できます。

How it works (high‑level flow)

User input – 簡潔なストーリーのアイデア、または特定の執筆課題。
Router (SKILL.md) は、リクエストが高レベルの計画タスクか局所的な問題かを判断します。
Module activation – 適切なサブスキルがロードされ、その tutorial.md と runtime.md がLLMをガイドします。
Corpus lookup – スクリプト search_corpus_examples.py が data/articles/ と analysis/excerpts.csv から2〜4件のポジティブ例、1〜2件のネガティブ例を取得します。
Prompt composition – LLMは以下の内容を含む簡潔なプロンプトを受け取ります：
- ルーティングの決定結果
- モジュールのルールと例
- 取得されたコーパススニペット
Generation – モデルがターゲットセグメントの計画、ドラフト、または修正を生成します。
Consistency review – 章が書かれた後、consistency_review が自動的に実行され、残存する矛盾を検出します。

このリポジトリには、3段階のパイプライン（計画 → 実行 → 最終レビュー）とルーター、モジュール、ローカルコーパス間のデータフローを可視化するMermaid図も含まれています。

Getting started

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/Tomsawyerhu/Chinese-WebNovel-Skill.git
cd Chinese-WebNovel-Skill

# コーパス検索を実行（例：「危機」状況に関する冒頭の引き込みを検索）
python3 scripts/search_corpus_examples.py \
    --type '开头钩子' \
    --tag '危机压身' \
    --limit 5

# 全機能を使用するには、`SKILL.md` の内容をシステムプロンプトとして、ストーリーのあらすじをLLMに渡します。
# 実際のAPI呼び出しは使用するLLM（例：OpenAI、Anthropic、Claudeなど）に依存します。

単一の問題を修正する場合、対応するモジュール（例：dialogue）を直接呼び出し、以下の順序で実行します：

モジュールの README.md → tutorial.md → runtime.md を読む
スクリプトで関連する例を取得する
組み立てた情報をもとにモデルにプロンプトを送信する

Who should use it

中国語ウェブ小説のジャンル規範を尊重し、一般的なAI風の文章を避けたい中国語ウェブ小説作家
中国語小説向けのLLM駆動型執筆アシスタントを開発するプロンプトエンジニア
モジュール型プロンプト設計、リトリーバー増強生成、ドメイン特化AI執筆パイプラインに興味を持つ研究者

Maintenance philosophy

グローバルルーターは最小限に保つ；新しい課題は別個のモジュールとして追加する
各モジュールには チュートリアル + 実行ルール + 良い/悪い例 を含める必要がある
モデルにプロンプトを送る前に、必ず具体的なコーパス素材を取得する
各章の後に consistency_review を実行する

Bottom line – Chinese‑WebNovel‑Skillは、構造化された、リトリーバー増強型のプロンプトフレームワークであり、LLMが中国語ウェブ小説の規律ある共同執筆者として機能できるようにし、執筆プロセスを明確で保守可能な部分に分割しながら、実際の小説例に基づいた出力を保証します。