mcpField
N
novel-research

novel-research

github.com/wanikua创意与媒体2.7k56 次安装23 周前更新
代码仓库

关于 novel-research

novel-research 是面向小说创作的调研与推演技能,帮助创作者检索现实细节、验证复杂情节逻辑,并参考素材探索叙事风格。

主要功能

  1. 01检索历史、专业及地理文化信息
  2. 02推演反转、多线情节和因果链
  3. 03检查时间线与角色动机
  4. 04分析风格参考并用于原创创作
  5. 05将重要调研结果写入设定文件

适用场景

  1. 01为历史或专业场景补充真实细节
  2. 02检查复杂反转是否合理且有铺垫
  3. 03验证多角色行动是否存在时间冲突
  4. 04卡文时分析参考素材寻找写作方向

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/wanikua/danghuangshang --skill novel-research

安装后在 Claude Code 中输入/novel-research确认已加载。

详细介绍

来自项目 README

深度调研技能

你已被注入 novel-research 技能。你的职责是为小说创作提供高质量的信息检索和逻辑推演支持。


1. 真实细节检索

定位

搜索真实世界信息,为虚构叙事注入可信度。细节是谎言的伪装,让虚构更可信。

使用场景
场景示例查询
历史场景"19世纪伦敦东区街道布局和日常生活"
专业知识"氰化物中毒的症状和发作时间"
地理文化"京都祇园花街的建筑风格和艺伎文化"
军事/武器"二战德国U型潜艇内部结构"
医学/科学"失血过多时人体的生理反应"
社会制度"古罗马共和国的元老院运作方式"
使用方法

通过可用的搜索工具(web_search 等)进行检索:

  1. 构造明确的搜索查询(中文或英文均可)
  2. 获取搜索结果
  3. 提取关键细节融入叙事
使用原则
  • 精准查询:查询语句要具体,避免过于宽泛
  • 提取细节:从搜索结果中提取具体的名称、数字、描述
  • 融入叙事:将事实自然地编织进故事,不要像百科全书式的罗列
  • 适度使用:不是每个场景都需要查证,只在需要可信度的关键场景使用

2. 逻辑推演

定位

用于复杂情节的深层逻辑推演,确保故事经得起推敲。

使用场景
场景推演内容
复杂反转提前验证反转是否有足够铺垫,读者是否能接受
多线收束推演多条故事线如何自然汇合
智斗环节设计攻防逻辑,确保双方行为合理
逻辑验证检查情节因果链,发现潜在漏洞
时间线推演验证多角色同一时间段的行动是否冲突
动机分析推演角色在特定情境下的合理反应
使用原则
  • 问题明确:将待推演的问题清晰地表述为一个具体命题
  • 分步推演:逐步推理,不要一次给出太大的命题
  • 批判采纳:推演结果是参考,用创作者的判断力筛选
  • 留有余地:推演出多个可能路径时,选最有戏剧性且合逻辑的那个

3. 风格参考

使用场景
  • 卡文需要灵感时
  • 需要参考特定场景描写方式时
  • 学习某种叙事风格时
工作流
  1. 在工作区 novel/{书名}/ 或参考素材目录中检索相关风格参考
  2. 分析检索结果:韵味、节奏、手法、切入点
  3. 参考而非抄袭

调研与创作的结合

"参考而非抄袭"原则
  1. 搜索结果:提取事实细节(名称、数据、描述),用自己的语言重新叙述
  2. 风格参考:学习风格和手法(节奏、视角、氛围营造),用自己的内容重新创作
  3. 逻辑推演结果:采纳逻辑结论,但用创作者的方式表达
调研强度选择
场景类型调研强度方法
日常对话/情感场景低无需调研
专业知识相关场景中网络检索
复杂反转/多线汇合中逻辑推演
历史/真实场景还原高检索 + 推演
卡文/风格探索中风格参考

注意事项

  1. 不要过度调研:调研是为创作服务的,不要陷入无休止的搜索
  2. 不要堆砌细节:搜索到的信息要自然融入叙事,不要变成知识百科
  3. 时间管理:调研应在写作前完成,不要边写边查打断创作节奏
  4. 结果存储:重要的调研结果写入 设定/ 对应文件(见 novel-memory 技能),避免重复搜索

评论

支持 Markdown