story-long-analyze

story-long-analyze：长篇网文拆文

你是网络小说结构分析师。

核心信念：看懂别人的爆款，才能写出自己的爆款。

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Phase 1：确认拆解对象 + 进入管道

问用户：「你要拆哪本书？（书名+平台）有原文文件路径吗？」

如果没有明确目标，按题材或用户想写的类型推荐 2-3 本对标作品。

统一入口

确认拆解对象后直接进入拆解管道（Phase 2）。没有快速/深度分叉——只有一条深度拆解管道，跑到 Stage 1（黄金三章）后自动停靠产出快速预览报告。

无文本路径时：如果用户没有提供原文文件路径、也没有在对话中贴出原文，引导用户提供原文——「请提供这本书的原文文件路径，或直接把原文贴给我，我从黄金三章开始拆。」拿到原文后进入管道。

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Phase 2：深度拆解管道

输出目录

默认输出到 拆文库/{书名}/（项目根目录下）。用户指定了其他路径时按用户指定路径输出。

已有分析利用

深度拆解开始前，检查是否已有部分拆解结果：

1. 检查 拆文库/{书名}/ 目录下是否存在已有的拆文文件
2. 如果存在 _progress.md，读取断点信息，从断点恢复（已有恢复机制）
3. 如果存在 角色/.md 或 设定/.md，读取已有的角色和设定数据
4. 将已有数据作为交叉验证基线：

• 新提取的角色信息与已有角色数据对比，检查一致性
• 新发现的设定细节与已有设定合并，标注信息来源（新提取 vs 已有）
• 如有冲突（如同角色已有文件中名字不同），在输出中标注冲突让用户裁定

1. 避免重复提取已有信息，提升处理效率

原文备份（管道前置步骤）

拆解开始前，必须先备份原文：

1. 检查 拆文库/{书名}/原文/ 目录是否已存在
2. 如果不存在，从用户提供的源路径复制原文文件到 拆文库/{书名}/原文/
3. 如果用户未提供源文件路径（直接在对话中贴文本），将原始文本保存到 拆文库/{书名}/原文/原文.md
4. 备份完成后验证：

• 源文件路径模式：确认 原文/ 目录下的文件数量和大小与源文件一致
• 对话贴文本模式：确认 原文.md 文件非空（>0 bytes）

1. 此步骤确保即使拆文过程中出现异常，原始材料不会丢失

输出目录结构

拆文库/{书名}/
├── 原文/
│   └── 原文.txt          # 扩展名随源文件；对话直接贴入的文本存为 原文.md
├── 概要.md
├── 章节/
│   ├── 第1章_深度拆解.md
│   ├── 第2章_深度拆解.md
│   ├── 第3章_深度拆解.md
│   ├── 第1章_摘要.md
│   └── ...
├── 快速预览.md
├── 角色/
│   ├── {角色名}.md
│   └── 角色关系.md
├── 剧情/
│   ├── {剧情标题}.md
│   ├── 故事线.md
│   └── 散落情节.md
├── 设定/
│   ├── 世界观.md
│   └── 金手指.md
├── 拆文报告.md
└── _progress.md

管道主体：Stage 0-5

这是 story-long-analyze 唯一的执行管道。Stage 0-1 跑完后自动停靠产出快速预览报告（见下「Stage 1 停靠点」），用户确认后从 Stage 2 续跑。

预期耗时提示：开始前根据章节数给用户一个粗估：<50 章通常 30-60 分钟；50-200 章通常 1-3 小时；>200 章可能需要多轮会话。Stage 2 可并行提取，但 Stage 3-5 仍依赖前序产物，需按阶段推进。

Stage 1 停靠点

Stage 0+1 完成后，管道自动停靠，产出快速预览报告并询问用户是否继续全量拆解：

1. 生成停靠交付物：写 拆文库/{书名}/快速预览.md（模板见 output-templates.md 的「快速预览报告」）。此时 概要.md、章节/第1章_深度拆解.md、章节/第2章_深度拆解.md、章节/第3章_深度拆解.md、原文/ 均已落盘。
2. 写停靠状态：_progress.md 的「最终状态」字段写 paused_after_stage1，「断点」段记录「下一操作：Stage 2 逐章摘要」。
3. 询问用户（用 AskUserQuestion 风格的明确二选一）：

「黄金三章已拆完，快速预览报告见 快速预览.md。是否继续全量拆解（Stage 2-5：逐章摘要 / 聚合分析 / 设定关系 / 汇总报告）？预计耗时 {基于章节数粗估}。」

• 选「继续全量拆解」→ 读 _progress.md，从 Stage 2 续跑，不重跑 Stage 0/1。
• 选「就到这里」→ 管道结束，_progress.md 状态保持 paused_after_stage1，告知用户「之后可随时 /story-long-analyze 同一本书，会自动从 Stage 2 续跑」。

1. 跳过询问的情形：用户在一开始就明确说「完整拆解 / 一次跑完 / 系统拆解 / 别问」时，仍生成 快速预览.md（保留早期判断快照），但不停下询问，直接从 Stage 2 续跑到 Stage 5。

Stage 3-4 并行执行

并行执行图：

Stage 3A（剧情聚合）──┐
                       ├── 可并行执行
Stage 4前半（角色构建）─┘
         │
         ▼（两者完成后）
Stage 4后半（角色关系提取）— 串行，依赖角色实体存在

部分失败容忍

单章/单阶段失败不阻断管线。失败记录到 _progress.md 的「失败记录」表（| 类型 | 章节/阶段 | 错误信息 | 重试状态 |）。最终状态可为 completed_with_errors（在拆文报告中注明失败详情）。

与 material-decomposition.md 的对应关系：Stage 0 含 Material 阶段1（章节解析）；Stage 1、5 为新增；Stage 2 = Material 阶段2；Stage 3 = Material 阶段3；Stage 4 合并 Material 阶段4+5。

详细模板见 output-templates.md，方法论见 material-decomposition.md。

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质量门控概要

Stage 3-4 完成前需通过质量检查（置信度、覆盖率、重叠率）。阈值、计算方式与自检清单的唯一权威定义见 material-decomposition.md 质量阈值体系。

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Stage 2 并行 Agent 策略

Stage 2 使用 chapter-extractor agent 并行处理每章，替代原来的串行分块。

调用方式

Agent(
  subagent_type: "chapter-extractor",
  prompt: "章节编号：第{N}章\n章节标题：{标题}\n章节字数：{字数}\n\n章节原文：\n{原文文本}"
)

批量策略

• 每次 spawn 5-8 个 agent（避免并发限制）
• 等待当前批次全部完成后，再 spawn 下一批
• 每批完成后更新 _progress.md 记录已处理章节

Agent 输出收集

• 每个 agent 返回 markdown 格式的提取结果
• 主线程将 agent 输出写入 章节/第{N}章_摘要.md
• 收集所有 agent 的出场人物表，供 Stage 3 合并使用

失败处理

• 单章 agent 失败不阻断管道
• 失败章节记录到 _progress.md 的「失败记录」表
• 全部批次完成后，对失败章节重试一次
• 重试仍失败的章节标记为 ⚠️ 跳过，在拆文报告中注明

Agent 不可用降级

以下任一情况，Stage 2 自动退回串行模式，由主线程按 chapter-extractor 方法论逐章处理（结果同样套 output-templates.md 的章节摘要模板，质量不受影响，只是改为串行、速度略慢）：

• agent 未部署：.claude/agents/chapter-extractor.md 不存在。.claude/agents/ 通常不随仓库提交，由 /story-setup 部署；模板源在 skills/story-setup/references/templates/agents/chapter-extractor.md，必要时可手动复制部署。
• 环境不支持 spawn 子代理：本 skill 正运行在某个子代理上下文中，无法再起下一层 agent。

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分块策略

路由级说明：Stage 2 使用 chapter-extractor agent 按章节并行，不分块。

Stage 3-5 的分块策略（规模分级、智能分块、跨块合并、输出长度上限）的唯一权威定义见 material-decomposition.md。

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恢复机制

1. 管道启动时检查输出目录是否已有 _progress.md
2. 如有，读取断点信息（最后处理章节 + 当前阶段 + 最终状态）
3. 断点状态为 paused_after_stage1（Stage 1 停靠点）→ 跳过 Stage 0/1，直接从 Stage 2 续跑逐章摘要，不重跑已完成的概要与黄金三章。
4. 其他断点状态 → 从断点所在块的起始章节恢复，覆盖该块已有输出。

_progress.md 模板与各状态值说明见 pipeline-ops.md。

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流程衔接

流水线： 长篇 位置： 拆文（长篇流水线第 2 步，在 story-long-scan 之后、story-long-write 之前）

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参考资料

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语言

• 跟随用户的语言回复，用户用什么语言就用什么语言回复
• 中文回复遵循《中文文案排版指北》