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网文推文改编器-专业版

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.NET 9.0

一款基于 Python 3.8+ 构建的工业级网文改编工具链,通过六大核心引擎(体裁识别 / 高光扫描 / 爆点分析 / 合规检测 / Prompt 生成 / 质量自检)将长篇网文自动化改编为符合抖音平台规范的短剧推文,并输出可直接对接 Seedance、可灵、即梦、Sora 等 AI 视频模型的电影级十要素分镜脚本。

📖 网文 → 抖音推文改编器 · 工业化代码版 V1.1

功能概述

📖 网文 → 抖音推文改编器 · 工业化代码版 V1.1是一项面向实际任务的技能,主要用于可执行代码技能 — 真实 Python 脚本,不是规则文档;v1.1 全面补齐 :对齐 ark-novel-to-tuiwen v5.0 全部规则章节 + 电影级 AI 生视频分镜规范;

核心要点

  • 核心定位 → 30 秒快速上手;
  • 就三步 :;
  • 把小说原文存为 novel.txt;

使用与执行

运行 python3 forge.py pipeline --inp。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;

结果检查与注意事项

若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

📖 网文 → 抖音推文改编器 · 工业化代码版 V1.1

可执行代码技能 — 真实 Python 脚本,不是规则文档 v1.1 全面补齐:对齐 ark-novel-to-tuiwen v5.0 全部规则章节 + 电影级 AI 生视频分镜规范

核心定位 → 30 秒快速上手

就三步:

  1. 把小说原文存为 novel.txt
  2. 运行 python3 forge.py pipeline --input novel.txt
  3. 拿到 prompt 发给 LLM → 拿到推文 → check 自检 → 完成

想自定义? 加个 --style 就行:

  • --style concise → 「精简一点」— 只保留核心爆点,输出缩短 40-50%
  • --style detailed → 「详细展开」— 高光段给足篇幅,节奏放慢一点
  • --style fast → 「快节奏」— 加大爽点密度,最大化炸裂感
  • --style suspense → 「悬疑风」— 压抑推进,反转结尾
  • --style no_shots / --no-shots → 「只要口播不要分镜」— 跳过分镜生成

输出:标题 / 人物卡 / 场景卡 / 口播叙事 / 分镜脚本 全给你。

💡 团子版相比 ark 的好处:相同输入 = 相同分析结果,可复现、可批量、合规一键自动修复。

一、如何使用

命令行方式(推荐)

python3 forge.py pipeline --input novel-chapter95.txt --style default

对话式方式(配合 LLM)

把 pipeline 生成的 tuiwen_prompt.md 内容直接发给 Claude / GPT / DeepSeek / 团子, 或者说:"帮我把这段小说改成推文" + 粘贴原文,LLM 会按 prompt 里注入的规则执行。

不需要联网 / 不需要 @ 谁,代码本地跑即可。

二、输入异常处理

工具/LLM 收到输入后先快速判断,不合格的直接告诉用户,不硬生成:

情况 怎么处理
没给正文,只说了书名 「请把需要改编的章节原文粘贴给我,光有书名我找不到内容。」
粘贴的不是小说/看不出是小说 「这看起来不像是小说章节,请确认一下~我需要小说原文才能改推文。」
原文太短(< 200 字) 「这段内容太短了,连一个完整的高光段都撑不起来。给我多一点内容,最好至少一个完整章节。」
原文是纯对话/纯描写/流水账 照常生成,但在开头标注:「⚠️ 这章高光点较少,叙事会偏短。」
用户问怎么用、能干什么 简要说明 5 样输出(标题/人物卡/场景卡/口播/分镜),然后等用户给原文。
原文正常 直接按工作流程开始干活,不做多余说明。

代码层判定:CLI 会自动执行以下检查

  • 输入文件不存在 → 提示重新指定
  • 字符数 < 200 → 警告
  • 检测不到叙事关键词 → 提示可能非小说

三、能力边界

✅ 能做 ❌ 不能做
穿越/都市/玄幻/悬疑/古言/系统文/虐文等主流网文体裁 纯文学/散文/诗歌(非叙事性文本)
单章到最多约 2 万字(约 15 章)一次输入 整本书一次丢过来(会崩)
中文原文 → 中文推文 英文/其他语言原文
自动识别体裁、自动匹配情绪模型 你的私人写作风格模仿(这是改写工具不是风格克隆)
搞笑/爽文/虐心/悬疑 四种情绪 恐怖/灵异(合规限制)
电影级 AI 生视频分镜 直接生成视频(需搭配 Seedance/可灵/即梦)

四、严禁红线(文案+分镜双通过)

以下内容绝对不会出现在输出中——文案和分镜都得过:

类别 红线 替代做法
血腥暴力 禁止描写具体血腥画面(喷血/断肢/内脏/伤口特写)。禁止渲染虐待、酷刑、自残。 用情绪结果代替画面:「他倒下了」不写「血溅三尺」;疼痛用表情和身体反应表达。
色情擦边 禁止任何性暗示、性挑逗、身体部位刻画描写、暧昧语境撩拨。 感情戏停留在牵手/对视/微笑等安全线内。拥抱是上限。
诱导关注 禁止「点关注」「关注我」「点赞收藏」等直接诱导。禁止暗示关注后有奖励。 用自然悬念结尾代替:「想知道后来怎样了吗?下集继续」。不加指令性动词。
封建迷信 禁止宣扬算命、驱鬼、法术治病等现实世界的迷信。 玄幻/系统文属于虚构世界观,不做真实世界的迷信宣扬即可。
违法犯罪 禁止美化犯罪过程、传授犯罪方法。 反派作恶只交代结果不展示过程。
恐怖惊悚 禁止僵尸、鬼怪、灵异等令人强烈不适的恐怖画面描述。 悬疑文保持紧张感但不出现恐怖形象。
负面价值观 禁止炫富拜金、厌世轻生、情感操控、校园霸凌美化。 逆袭爽文的"有钱"是打脸工具,不能写成炫富。

注意事项

  • 战斗/打斗可以写,但不写血腥细节——写气势、写结果、写对手的反应,不写伤口长什么样
  • 古风文里的「斩首」「军棍」是剧情设定,只交代结果(「判了三十军棍」),不渲染过程
  • 系统文的「叮!」是仪式感保留,但不过度(全文不超过 3 次)

合规自动化

python3 forge.py fix --input tuiwen.txt --output fixed.txt

自动扫描 20+ 违规词并从替代方案库中随机选一个替换(A/B 级自动改,C 级仅提醒)。

五、爆点节奏

推文的核心竞争力不是文笔,是爽点密度和钩子频率。

节奏硬指标

  • 每 200-300 字至少一个爽点/反转/小爆点 — 不能连续 3 段没有冲突推进
  • 前 3 句(约 50 字)就是钩子 — 不能铺垫,第一句就炸。说完前 3 句观众还没兴趣 = 废了
  • 每段结尾留一个小悬念 — 不是整段讲完才甩钩子,是每段最后一句都让人想往下读

7 种爆点类型(交替使用,不要同一类型连用)

类型 示例
身份反转 所有人以为我是废材,其实我是……
实力碾压 别人做不到的事,我轻松做到了
信息炸弹 说出一个不该知道的事
关系反转 敌人忽然帮我 / 朋友忽然捅刀
奖励震撼 系统给的奖励超出所有人的想象
台词暴击 一句话把对方怼得无话可说
画面冲击 某个画面出现,所有人呆住

节奏图谱

钩子(1段) → 💥小爆 → 过渡(1段) → 💥中爆 → 过渡(1段) → 💥💥大爆 → 过渡 → 💥💥💥核爆 → 悬念结尾

❌ 不能:钩子 → 过渡过渡过渡 → 爆点(前面的人早划走了)
❌ 不能:钩子 → 💥💥💥 → 平淡 → 平淡 → 平淡(高潮来得太早后面全废了)

代码层自动扫描:forge.py analyze 会输出每段的爆点密度分布图,一眼看出节奏问题。

六、高光扫描法则

不按字数硬算,按高光密度自然产出。 推文要的是"爆点串联",不是"每章均匀压缩"。 一个章节没爆点,就该被跳过;一个章节全是炸点,就该让它炸完。

高光判定

抓这些 → 放进叙事,逐层展开:

  • 冲突/对抗/打脸时刻
  • 身份/实力反转
  • 关键对话/名场面台词
  • 爽点爆发/碾压画面
  • 系统提示/奖励揭晓
  • 悬念钩子

跳过这些 → 最多一句话带过去:

  • 环境描写、风景、天气
  • 纯设定铺垫/背景说明
  • 过渡赶路/吃饭睡觉
  • 次要角色唠嗑
  • 重复性交代

串联方式

被跳过的内容用一句话当桥梁。3 页赶路就一句「走了三天,终于到了城门口」。不要展开。

输出自然长度

高光多就长,高光少就短。不灌水、不硬撑。500 字能讲清楚就不要凑 800 字。3000 字讲不完就不要砍到 2000 字。

代码层实现:forge.py analyze 会给每段打 0-100 分,>= 25 分标记为 🔥 高光,skip_score >= 20 标记为 ⏭️ 跳过。

七、9 条创作规则

1. 全程第一人称

所有叙述以「我」的视角展开。原文第三人称全部转换。

❌ 错:赵风坐在城墙上,看到下面大军压境
✅ 对:我坐在城墙上,往下一看,黑压压全是人头

2. 保留完整剧情线(不是全部剧情)

推文不是缩写,是扫描原文→抓出高光点→把高光点串成一条自洽的故事线。

  • 起因/背景要说清楚(你是谁、在什么处境)— 只给必要信息,不铺陈
  • 核心冲突要推进(发生了什么、怎么发展)— 只推进高光段,跳过平淡段
  • 高潮要有爆发力(最炸的画面/台词/反转)— 这个不能省,给足篇幅
  • 结尾要停在悬念处(不把故事讲完)

被跳过的内容,一句话交代即可。

3. 用画面说话,不写内心戏

禁止「我想」「我觉得」「他心想」「她心里很痛苦」。用动作、表情、台词、环境来传达情绪。

❌ 错:我心里很害怕
✅ 对:我的手在抖,后背全是冷汗

❌ 错:我觉得很委屈
✅ 对:鼻子一酸,眼泪就下来了

4. 短句为主,但允许适当叙事句

大多数句 ≤ 20 字,但推进剧情时可以有 30-40 字的叙事句。 关键是节奏有张有弛:冲突时用短句顶上去,过渡时用叙事句把故事讲清楚。

过渡句:我穿越过来的第三天,还没习惯这个身体的身份
冲突句:刀架在我脖子上了
过渡句:刑场上跪了三十多个人,没人敢出声
冲突句:刀举起来的那一刻,我闭上了眼

5. 口语化,不许端

不是写小说,是讲故事。用日常说话的口吻。

  • 「不多时」→「没过一会儿」
  • 「夕阳西下」→「太阳快落山了」
  • 「他开口道」→「他开口说」
  • 「程昱恍然大悟」→「仲德一拍脑门:俺咋没想到!」

完整替换表见 references/rewrite-vocab.md。

6. 情感递进要有层次(5 段式节奏)

  • 钩子开头 → 最夸张的反差/冲突/悬念,一句话炸开
  • 背景铺垫 → 我是谁、什么处境、为什么会冲突(只给必要信息,别铺垫过头)
  • 冲突推进 → 核心高光,层层递进,每个高潮比前一个更大
  • 情绪顶满 → 全篇最炸的画面/台词/反转,这是整段叙事存在的理由
  • 钩子结尾 → 停在最吊胃口的地方,绝对不把故事讲完

5 段之间没有固定比例,由原文高光分布决定。唯一铁律:结尾段必须悬着。

7. 体裁适配

不同体裁的情绪模型不同(详见 references/emotion-curve.md):

  • 穿越/重生:打信息差 + 碾压感,现代知识 vs 古代规则
  • 装逼打脸:期待→冲突→爆发→碾压,爽感逐层拉满
  • 玄幻修真:境界碾压、越级反杀,战力差视觉化
  • 系统文:期待→惊喜→满足→新目标,奖励层层递进
  • 悬疑/虐文:压抑→震惊→最强冲击,不给缓和
  • 古言/宫斗:宅斗权谋→身份反转→反击高潮

8. 结尾必须留钩子

不把故事讲完。最后一句话让观众迫不及待想追下集。

例:直到三天后,圣旨砸到我脸上,我才知道什么叫真正的麻烦
例:我转身要走,身后传来她的声音:你杀了我父亲对吧
例:系统提示音又响了,这次的奖励让我腿都软了

9. 分镜脚本:一段不漏,一段一镜

口播叙事是按空行分隔的——一个空行段 = 一个镜头单元。 硬约束:叙事有多少空行段,分镜就必须有多少个,不能漏、不能合并。

  • 画面描述用自然语言(v1.1 起支持 AI 生视频提示词双通道)
  • 描述核心信息:人物位置/动作/表情/环境光线/镜头角度/情绪氛围
  • 场景切换时拆成两个镜头
  • 纯过渡段(如「走了三天」)配意境空镜:天空/道路/建筑剪影
  • 极短段(如「我???」「行吧。」)也要配镜——一个表情特写/微动作就够了,不跳过

代码层强校验:forge.py check 会自动数叙事段数和分镜数,不一致直接判失败。

八、工作流程 5 步

Step 1 — 扫读原文,标出高光段(代码自动)

python3 forge.py analyze --input novel.txt

输出:

  • 🔥 冲突/反转/打脸/碾压 — 核心叙事素材
  • ⏭️ 环境/过渡/闲聊/重复交代 — 一句话带过去
  • 🎯 最炸的一个画面 — 整段叙事的高潮段位置

Step 2 — 提取 + 串联(代码 + LLM)

从高光段中提取:

  • 钩子点:最炸的反差/冲突/悬念,选一个当开头
  • 爽点链:按时间顺序梳理高光,每个比前一个炸裂
  • 核心人物:推动高光情节的人,3-5 人
  • 核心场景:高光发生的舞台,3-5 个
  • 体裁判定 → 匹配情绪模型

跳过段 → 用 1-2 句桥梁串联。

Step 3 — 创作叙事(LLM 执行)

按 9 条创作规则,从钩子写到悬念结尾。高光段给足篇幅展开,过渡段一笔带过。不灌水、不硬撑。

Step 4 — 生成分镜脚本(LLM 执行)

叙事完成后再做分镜。先保证叙事完整,再回头配画面。

流程:

  1. 数一下叙事共有多少空行段
  2. 逐段回看,想象"屏幕上应该有什么"
  3. 每个空行段写一个画面描述(5 要素:人物动作/环境/光线/镜头角度/情绪氛围)
  4. v1.1 新增:可选生成电影级 AI 生视频提示词(10 要素)
  5. 检查:分镜数量 = 叙事段落数?不一致就回去补

Step 5 — 质量自检 + 合规审查(代码自动)

python3 forge.py check --input tuiwen.txt

自动过 15 项检查(分组 checklist 见下节)。

九、12 项质量自检 checklist

对齐 ark v5.0 原版 12 项 + 团子代码版扩展 3 项:

叙事质量(6 项)

  • 全程第一人称?(代码统计"我"vs 第三人称迹象比例)
  • 剧情线完整、不会看不懂?(人工判定,代码检查关键节点)
  • 没有心理描写?(代码扫描"我想/我觉得/他心想"等)
  • 画面具体、每段都能想象出来?(人工判定 + 分镜数量间接验证)
  • 口语化、没有书面腔?(代码扫描"不多时/夕阳西下/万籁俱寂"等)
  • 结尾有悬念、够不够让人想看下集?(代码扫描结尾话术含"下集/答案/?"等钩子词)

爆点节奏(2 项)

  • 前 3 句就是钩子?(代码扫描首段前 50 字爆点信号)
  • 没有连续 3 段以上无冲突推进?(代码统计爆点密度)

分镜质量(2 项)

  • 分镜数量 = 叙事空行段数?(代码硬校验,数两遍)
  • 有没有极短段/过渡段被跳过了?(代码交叉比对)

内容合规(2 项)

  • 没有血腥/色情/迷信/诱导关注/违法犯罪/恐怖/负面价值观内容?(代码 20+ 词库扫描)
  • A 级违规 = 0?(代码硬校验,> 0 直接判失败)

得分制

  • 硬约束 3 分/项 × 6 项 = 18 分
  • 建议 2 分/项 × 6 项 = 12 分
  • 提示 1 分/项 × 3 项 = 3 分
  • 满分 33 分,团子版跑通实测最高 32/32

十、输出模板

严格按以下结构输出(LLM 输出后代码会自动解析):

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
【标题】
(≤ 15 字,反差 + 悬念)

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
【人物卡】
① 主角(我):身份 + 核心特征,≤ 15 字
② 配角 A:关系 + 核心特征,≤ 15 字
③ 配角 B:关系 + 核心特征,≤ 15 字
(3-5 人,只列推动当前剧情的关键人物)

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
【场景卡】
① 场景名:时间/地点/氛围,1 句
② 场景名:时间/地点/氛围,1 句
③ 场景名:时间/地点/氛围,1 句
(3-5 个,只列核心场景)

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
【完整口播叙事】

(全文逐段输出,每段之间空一行。段落长度由叙事节奏决定:
冲突段短促、过渡段精炼、高潮段给足画面。不要在段落中间堆过多信息。)

全文注意:
- 全程第一人称"我"
- 画面化,用动作/表情/台词讲故事
- 口语化,像在讲给朋友听
- 5 段式节奏:钩子→背景→冲突→高潮→悬念结尾

……
……
……(长度由高光密度决定,不灌水不硬撑)

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
【结尾话术】
(1-2 句,用自然悬念结尾,不用「点关注」「点赞收藏」等指令动词)
例:你猜她最后选了谁?下集继续!
例:想知道后来怎样了吗?答案在下一章。

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
【分镜脚本】

(每段口播叙事对应一个镜头。基础格式:镜号 + 画面描述)

镜01|旁白:……(该段第一句口播原文,截取前 10-15 字以定位)
画面:……(1-2 句描述画面内容,包含人物动作/环境/光线/镜头角度/情绪氛围)

镜02|旁白:……
画面:……

(以此类推,一段一镜。场景切换时拆成两个镜头)

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
【AI 生视频提示词】(可选,--style cinematic 启用)

镜01 · 10 要素:景别/机位/运镜/构图/光线/氛围/演员调度/画外音/音效/生视频提示词
(可直接扔进 Seedance/可灵/即梦/Sora)

十一、常见违规对照

创作问题

违规写法 问题 修正
「我心里想,这次一定要赢」 心理描写 「我攥紧拳头,指节发白」
「赵风开口道:……」 第三人称 「我开口:……」
「她内心痛苦万分」 抽象+心理 「指甲陷进手心,嘴唇咬出血」
「夕阳西下,断肠人在天涯」 书面语 「太阳落山了,我一个人站在路边」
「此时已是深夜,万籁俱寂」 废话铺垫 「夜深了」或直接删掉
「两人陷入沉默」 抽象 「我俩谁也不说话,能听见心跳」
「他眼神复杂地看着我」 模糊 「他盯着我,嘴角抽了一下,又别过头去」

合规问题

违规写法 问题 修正
「刀落,血溅三尺」 血腥画面 「刀落那一刻,所有人都闭眼了」
「跪求大家点个关注」 诱导关注 「下集继续」
「他舔了舔嘴唇,眼神暧昧」 性暗示 「他盯着我,嘴角微微翘起」
「我把他打得满脸是血」 暴力细节 「他趴在地上,不敢抬头」
「大夫切开伤口……」 伤口特写 「大夫处理完伤口,我咬着牙没吭声」

十二、配套参考文件

  1. 情绪模型库:references/emotion-curve.md — 6 种体裁的节奏模板(比 ark 多 1 种)
  2. 多体裁范例库:references/examples.md — 完整改写案例(三国穿越/都市打脸/悬疑虐心)
  3. 改写词库:references/rewrite-vocab.md — 原文→推文 6 大类替换表 + 合规替代词库

十三、FAQ 常见问题

Q:生成的叙事太短/太长了怎么办? 正常。输出长度由原文高光密度决定,不灌水不硬撑。如果觉得某段展开不够,告诉我具体哪段要加,或者跑 --style detailed。

Q:分镜数量为什么这么多? 一段一镜,叙事有多少空行段就有多少镜头。如果某个镜头想合并,告诉我就行。但短视频标准就是这样——画面切换要快。

Q:古风文打斗场面怎么符合合规要求? 写气势不写血腥。写「一刀砍下去,全场安静了」不写「血溅三尺,脑袋飞出去」。合规词库已收录 20+ 词条自动替换。

Q:怎么让它输出更短/更适合 1 分钟视频? 跑 --style concise 或 --style fast。会提高高光门槛,只保留最炸的爆点。

Q:生成的不是第一人称怎么办? 告诉 LLM「换成第一人称」重新生成。正常情况下 prompt 已经锁死了全程第一人称。或者用 forge.py check 校验,会自动统计"我"出现次数是否 > 第三人称迹象 × 3。

Q:怎么把分镜直接扔进 AI 视频模型? v1.1 起支持电影级 10 要素分镜(景别/机位/运镜/构图/光线/氛围/演员调度/画外音/音效/生视频提示词),可直接复制到 Seedance / 可灵 / 即梦 / Sora / Runway 等平台。

Q:代码版和 ark 规则版哪个更好? 互补,不冲突。

  • ark 版:文档规则清晰,适合 LLM 独立判断
  • 团子代码版:可复现、可批量、合规自动修复、可视化分析
  • 推荐:ark 规则做 LLM 系统 prompt + 团子代码做前置分析和后置质检

十四、7 个 CLI 子命令速查

# 版本信息
python3 forge.py version

# 分析原文(体裁+高光+可视化)
python3 forge.py analyze --input novel.txt

# 生成转换 prompt
python3 forge.py prompt --input novel.txt -o prompt.md --style default

# 质量+合规双检
python3 forge.py check --input tuiwen.txt

# 自动修复合规违规
python3 forge.py fix --input tuiwen.txt -o fixed.txt

# 完整流水线(推荐首选)
python3 forge.py pipeline --input novel.txt --style default

# 查看内置范例
python3 forge.py examples
python3 forge.py examples --name case-01-chuan-yue

十五、代码架构

novel-to-tuiwen-forge/
├── forge.py                       主 CLI 入口(7 个子命令)
├── SKILL.md                       本文档
├── README.md
├── package.json
├── lib/
│   ├── genre_detector.py          体裁识别器(6 种模型打分)
│   ├── highlight_scanner.py       高光扫描器(段落级打分+可视化)
│   ├── compliance_checker.py      合规检测器(三级红线+自动修复)
│   ├── prompt_builder.py          Prompt 生成器(结构化转换指令)
│   └── quality_checker.py         质量自检器(15 项硬约束)
├── data/
│   └── dictionaries.py            核心词库(合规/心理/书面/情绪/爆点)
├── references/                    ✨ v1.1 新增
│   ├── emotion-curve.md           6 种体裁情绪曲线模型
│   ├── examples.md                完整改写范例库(三国穿越/都市打脸/悬疑虐心)
│   └── rewrite-vocab.md           原文→推文改写词库
├── examples/
│   ├── case-01-chuan-yue.md       完整案例
│   └── README.md
├── templates/
│   └── prompt-default.md
└── tests/
    ├── sample_novel.txt
    └── sample_tuiwen.txt

十六、依赖

零第三方依赖! Python 3.8+ 标准库即可。

十七、版本历史

版本 日期 更新内容
1.1.0 2026-07-04 对齐 ark v5.0 全部规则章节:补齐 15 项缺失内容(输入异常处理/能力边界对照表/7 类严禁红线完整替代表/注意事项/爆点节奏图谱/高光扫描法则/9 条创作规则/工作流 5 步/12 项质量自检 checklist 分组/输出模板严格版/常见违规对照表/FAQ 6 问 + 电影级分镜);新增 references/ 下 emotion-curve.md / examples.md / rewrite-vocab.md 三个参考文件
1.0.0 2026-07-04 首发工业化代码版:7 个 CLI 子命令,6 种情绪模型,7 类爆点识别,20+ 词合规库,15 项质量自检

本技能包由团子 🦐 创建,知灵技舍持续维护。 novel-to-tuiwen-forge v1.1.0 | 2026-07-04 | 对齐 ark v5.0 + 电影级分镜升级 📖

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本专题整理Go-Zero的入门知识,从框架定位、环境准备到跑通第一个API服务,讲清目录分层、配置加载、日志与中间件的基本用法,并对比Gin、Kratos的差异,帮助Go开发者建立整体认知,判断它是否适合当前项目。

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2026.11.12

Postman身份认证怎么配置
Postman身份认证怎么配置

本专题从实际API接口调试场景出发,讲解Postman身份认证的完整配置流程,包括常见认证协议介绍、授权参数设置、访问令牌填写、OAuth 2.0授权及认证失败排查,帮助用户正确完成接口授权与访问验证。

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2026.11.06

Postman请求头Headers怎么设置
Postman请求头Headers怎么设置

围绕Postman HTTP请求头配置展开,讲解Headers选项的具体使用方式,包括Key和Value参数填写、请求头信息添加、常见Header字段设置及请求头修改方法,帮助用户解决接口调试过程中遇到的请求头配置问题。

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2026.11.06

Postman接口请求发送教程
Postman接口请求发送教程

详细介绍Postman接口请求的创建与发送方法,涵盖GET和POST请求、URL配置、请求参数、Headers请求头、Body请求体设置以及响应结果查看,帮助用户掌握Postman接口请求的完整操作流程。

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2026.11.06

DBeaver怎么导入数据
DBeaver怎么导入数据

DBeaver数据导入专题,整理Excel、CSV、SQL、TXT等常见文件的数据导入方法,涵盖目标数据库选择、数据表创建、字段映射、数据类型设置及导入参数配置等操作,帮助用户将本地文件中的数据写入数据库,并了解批量导入、重复数据处理和导入失败等常见问题的解决方法。

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2026.11.05

DBeaver安全防护教程大全
DBeaver安全防护教程大全

DBeaver安全防护专题,围绕数据库连接安全、账号密码保护和访问权限管理展开,整理SSL/TLS加密连接、SSH隧道、数据库凭据保存及证书验证等配置方法,同时介绍敏感信息保护、远程连接风险和高权限账号使用等注意事项,帮助用户提高数据库日常管理的安全性。

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2026.11.05

DBeaver连接创建与配置教程
DBeaver连接创建与配置教程

本专题聚焦DBeaver数据库连接配置与管理,覆盖从新建连接、选择数据库类型到填写连接参数和验证连接的完整流程。针对MySQL、PostgreSQL、SQL Server等常见数据库,整理相应的连接设置方法,并提供驱动缺失、认证失败和连接异常等问题的排查方向。

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2026.11.04

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