zaomeng-skill

1. 定位

• 这是一个由宿主 LLM 驱动的小说人物 skill。
• skill 不负责自建模型调用链，而是负责把人物任务组织成宿主可执行的 prompt-first 工作流。
• 角色蒸馏、关系抽取、act、observe 都由宿主 LLM 完成最终表达。

2. 主要资产

prompts

• prompts/distill_prompt.md
• prompts/relation_prompt.md
• prompts/correction_prompt.md

references

• references/output_schema.md
• references/style_differ.md
• references/logic_constraint.md
• references/validation_policy.md

tools

• tools/prepare_novel_excerpt.py
• tools/build_prompt_payload.py
• tools/materialize_persona_bundle.py
• tools/export_relation_graph.py

3. 输入与产物

输入

• 小说文件路径或正文内容
• 待蒸馏角色列表
• 可选的纠错、补充说明或关系结果

产物

• excerpt JSON
• distill prompt payload
• relation prompt payload
• PROFILE.generated.md
• 拆分人格文件，如 SOUL.generated.md、STYLE.generated.md、BONDS.generated.md
• NAVIGATION.generated.md
• *_relations.mermaid.md
• *_relations.html

4. 标准流程

1. 读取小说内容。
2. 运行 tools/prepare_novel_excerpt.py 生成 excerpt。
3. 运行 tools/build_prompt_payload.py 生成 distill 或 relation payload。
4. 将 payload 交给宿主 LLM 生成结构化结果。
5. 若宿主已落盘 PROFILE.generated.md，立即运行 tools/materialize_persona_bundle.py 生成完整人物包。
6. 若已有关系结果，运行 tools/export_relation_graph.py 导出 Mermaid 与 HTML 图谱。
7. 蒸馏与关系准备完成后，再进入 act 或 observe。

5. 宿主执行规则

• 任何 agent 使用此 skill 时，先准备 prompt 输入，再调用宿主 LLM。
• 不把自然语言启动语直接当成角色台词。
• 不手工伪造 prompt 输出。
• 如果宿主已经生成了 PROFILE.generated.md，不要停在单文件状态，必须继续物化人物包。

6. Distill Post-Process

• 宿主 LLM 为每个角色落盘 PROFILE.generated.md 后，必须继续执行 tools/materialize_persona_bundle.py。
• 这一步负责把 canonical profile 物化为完整人物包，并补齐 NAVIGATION.generated.md。
• 推荐命令：

py -3 tools/materialize_persona_bundle.py --profile-file <character-dir/PROFILE.generated.md>

7. 进度播报

• 蒸馏过程中要持续给出阶段性进度，不长时间静默。
• 只向用户输出进度与结果，不输出内部思考、排障链路或长段自言自语。
• 至少播报这些节点：
  • 已锁定多少个待蒸馏角色
  • 当前正在蒸馏哪个角色
  • 当前进度是第几个 / 共几个
  • 人物蒸馏已完成
  • 正在生成人物关系图谱
  • 人物关系图谱已生成，并给出 HTML 路径
• 结束时明确告诉用户：
  • 可以查看人物档案
  • 可以查看关系图谱
  • 可以进入 act
  • 可以进入 observe

8. 意图映射

act

以下自然语言默认按 act 处理：

• 让我扮演 X 和 Y 聊天
• 我来扮演 X，你让 Y 回我
• 我说一句，Y 回一句
• 进入 act 模式

observe

以下自然语言默认按 observe 处理：

• 进入 X、Y、Z 群聊模式
• 请让大家围绕这件事各说一句

9. Helper Commands

py -3 tools/prepare_novel_excerpt.py --novel <路径> [--max-sentences 80] [--max-chars 12000]
py -3 tools/build_prompt_payload.py --mode distill|relation --novel <路径> [--characters A,B]
py -3 tools/materialize_persona_bundle.py --profile-file <角色目录/PROFILE.generated.md>
py -3 tools/export_relation_graph.py --relations-file <关系结果.md>