故事设定自动检测器
核心功能
自动激活知识库系统 - 这是Novel Writer Skills的核心竞争力。
当你提到特定关键词时,我会自动:
- •检测故事的类型、时代、主题
- •加载对应的写作知识库
- •在整个创作过程中应用专业知识
无需手动调用 - 完全自动化,后台运行。
工作原理
关键词映射表
我监听以下关键词并自动激活对应知识库:
类型知识库(Genres)
言情小说(romance):
触发词:言情、爱情、恋爱、浪漫、感情线、关系弧、CP、甜文、虐文、
HE、BE、双洁、破镜重圆、先婚后爱、契约关系
激活:templates/knowledge-base/genres/romance.md
悬疑推理(mystery):
触发词:悬疑、推理、侦探、破案、谜团、线索、真相、凶手、犯罪、
密室、诡计、不在场证明、推理小说
激活:templates/knowledge-base/genres/mystery.md
历史小说(historical):
触发词:历史、古代、朝代、考据、时代背景、历史小说、古言、
穿越、重生古代、架空历史、宫斗、宅斗
激活:templates/knowledge-base/genres/historical.md
复仇爽文(revenge):
触发词:复仇、报仇、打脸、爽文、逆袭、反击、重生复仇、
穿越复仇、系统、金手指、女主爽文、男主爽文
激活:templates/knowledge-base/genres/revenge.md
武侠小说(wuxia):
触发词:武侠、江湖、武功、侠客、门派、武学、剑客、
轻功、内功、武林、江湖恩仇、侠义
激活:templates/knowledge-base/genres/wuxia.md
参考资料库(References)
1920年代中国(china-1920s):
触发词:1920、民国、军阀、北洋、穿越民国、二十年代、
民国时期、军阀混战
激活:templates/knowledge-base/references/china-1920s/
自动激活流程
示例1:单一类型检测
用户:"我要写一部言情小说"
↓
[检测到关键词:"言情"]
↓
✓ 自动加载:romance.md
↓
AI回复:"太好了!让我帮你创作言情小说。
根据言情类型惯例,我们需要明确几个核心元素...
(自动应用romance.md中的知识)"
示例2:多类型组合检测
用户:"我要写一部1920年代的言情复仇小说"
↓
[检测到关键词:"1920"、"言情"、"复仇"]
↓
✓ 自动加载:romance.md
✓ 自动加载:revenge.md
✓ 自动加载:references/china-1920s/
↓
📚 已激活知识库:
- genres/romance.md(言情小说惯例)
- genres/revenge.md(复仇爽文技巧)
- references/china-1920s/(1920年代背景)
↓
AI回复:"很好的组合!这是浪漫悬疑+复仇+民国背景。
根据这三个类型的融合,建议...
(同时应用三个知识库的内容)"
示例3:创作过程中的持续应用
/constitution 阶段: → 已激活:romance.md → 提醒:言情小说需要HEA/HFN结局承诺 /specify 阶段: → 已激活:romance.md + revenge.md → 建议:定义关系弧线+复仇目标 /plan 阶段: → 已激活:所有知识库 → 应用:情感节奏点+打脸节奏+1920年代细节 /write 阶段: → 已激活:所有知识库 → 实时:对话技巧+场景描写+时代氛围 /analyze 阶段: → 已激活:所有知识库 → 检查:言情惯例+复仇合理性+历史准确性
Token效率优化
为什么这个系统高效?
传统方案(superpowers-skills模式):
50个独立Skills × 每个40行SKILL.md = 2000 tokens 每次对话都加载所有Skills
我们的方案(分层知识库+检测器):
1个detector Skill(本文件):~100 tokens 按需加载知识库: - romance.md:~520 tokens - revenge.md:~480 tokens - china-1920s/:~650 tokens 总计:100 + 520 + 480 + 650 = ~1750 tokens (仅加载相关知识库)
节省75% vs 加载50个无关Skills
手动控制
查看当前激活的知识库
随时询问:
"当前激活了哪些知识库?"
我会回复:
📚 当前激活的知识库: ✓ genres/romance.md - 言情小说创作惯例 ✓ genres/revenge.md - 复仇爽文打脸技巧 ✓ references/china-1920s/ - 1920年代中国参考资料 Token消耗:约1650 tokens
手动激活知识库
如果自动检测失败,可以明确指定:
"请加载 romance 和 mystery 知识库" "这个故事需要 1920s 中国参考资料" "激活武侠知识库"
停用知识库
如果某个知识库不需要了:
"停用 revenge 知识库,这个故事不涉及复仇"
与Commands集成
/constitution - 类型特定原则
根据激活的知识库,提供类型特定的创作原则:
【自动插入到constitution中】 ## 类型特定原则(由setting-detector自动添加) ### 言情小说核心原则 1. 关系弧线是主情节 2. HEA/HFN结局是必须的 3. 化学反应真实可信 ### 复仇爽文核心原则 1. 仇恨必须深刻具体 2. 打脸节奏渐进式 3. 道德平衡:罪有应得
/specify - 类型特定规格
提供对应的规格模板元素:
【自动提示】 💡 根据已激活的知识库,建议在规格中定义: 【来自romance.md】 - 关系弧线设定 - 情感节奏点规划 - HEA/HFN结局类型 【来自revenge.md】 - 仇恨来源(具体罪行) - 金手指设定 - 打脸节奏规划 【来自china-1920s】 - 具体年份(1920-1929) - 地理位置(北京/上海/其他) - 社会阶层设定
/plan - 类型知识融合
将多个知识库的建议融合到计划中:
【自动应用】 ## 章节规划(融合3个知识库) 第1-5章:相遇与仇恨建立 - [romance] 初次相遇场景(meet-cute) - [revenge] 展示前世/过去的深仇大恨 - [1920s] 民国时代氛围营造 第6-10章:关系升温与小打脸 - [romance] 暧昧期:肢体接触、情感积累 - [revenge] 第一次打脸:仇人惊讶 - [1920s] 服饰、礼仪、社会规则展现 ...
/write - 实时写作指导
写作时自动应用相关知识:
【写作前自动提醒】 📋 本章应用的知识库: ✓ romance.md - 对话火花技巧 → 调情对话:挑战而非顺从 → 肢体语言:眼神、触碰、距离 ✓ revenge.md - 打脸场景爽感 → 期待 → 反转 → 惊愕 → 霸气 ✓ 1920s - 时代细节 → 称呼:大人、老爷、小姐 → 场景:茶馆、洋行、租界
/analyze - 类型惯例检查
根据激活的知识库执行对应检查:
【自动分析】 ## 类型符合度分析 ### 言情小说检查(基于romance.md) - [x] 关系弧线是主情节 - [x] 包含必备情感节奏点 - [ ] ⚠️ 缺少初吻场景(建议在第15章) - [x] HEA结局承诺明确 ### 复仇爽文检查(基于revenge.md) - [x] 仇恨深刻具体 - [x] 打脸频率合理(每5章1次) - [x] 主角实力提升合理 ### 历史准确性检查(基于1920s) - [x] 时代背景正确 - [ ] ⚠️ 第8章出现"手机"(时代不符) - [x] 称呼系统正确
知识库扩展
当前支持的知识库
| 类别 | 已完成 | 计划中 |
|---|---|---|
| 类型知识 | 5个 | 10+ |
| 参考资料 | 1个 | 20+ |
已完成(v1.0):
- •genres/romance.md
- •genres/mystery.md
- •genres/historical.md
- •genres/revenge.md
- •genres/wuxia.md
- •references/china-1920s/
计划中(v1.1+):
- •genres/fantasy.md(奇幻)
- •genres/sci-fi.md(科幻)
- •genres/horror.md(恐怖)
- •references/ancient-china/(各朝代)
- •references/modern-workplace/(现代职场)
添加新知识库
- •在
templates/knowledge-base/对应目录创建文件 - •更新
templates/knowledge-base/README.md的关键词映射表 - •setting-detector会自动识别(无需修改本文件)
示例:添加奇幻知识库
# 1. 创建文件 touch templates/knowledge-base/genres/fantasy.md # 2. 更新README.md关键词映射 fantasy: keywords: [奇幻, 魔法, 世界构建, 魔法系统] auto_load: genres/fantasy.md # 3. 完成!下次用户说"奇幻"就会自动激活
智能特性
1. 模糊匹配
即使不是精确关键词也能识别:
"我想写个穿越到民国的复仇故事"
↓
识别:"民国" → 1920s中国
"复仇" → revenge
"女主重生后要报仇"
↓
识别:"重生" + "报仇" → revenge(重生复仇)
2. 上下文理解
根据对话上下文持续识别:
第1条消息:"我要写小说" → 未激活任何知识库(等待更多信息) 第2条消息:"主角是侦探" → 激活mystery.md 第3条消息:"还有感情线" → 额外激活romance.md → 当前激活:mystery + romance(浪漫悬疑)
3. 自动去重
避免重复激活:
用户:"这是武侠小说,江湖背景,有武功"
↓
识别到3个武侠关键词,但只激活1次wuxia.md
常见问题
Q: 我怎么知道哪个知识库被激活了?
A: 随时问我"当前激活了哪些知识库?",我会列出清单。
Q: 自动检测错了怎么办?
A: 直接告诉我:
"这不是言情小说,请停用romance知识库" "这是科幻小说,请激活sci-fi知识库"(如果已有)
Q: 能同时激活多少个知识库?
A: 理论上无限,但建议3-5个最优:
- •太少:指导不够全面
- •太多:token消耗大,可能冲突
实际经验:3个知识库(如romance + revenge + 1920s)已经很丰富。
Q: 知识库会冲突吗?
A: 不会!知识库设计为协同工作:
- •romance + mystery = 浪漫悬疑✓
- •fantasy + romance = 奇幻言情✓
- •historical + revenge = 古代复仇✓
Q: 什么时候应该手动指定知识库?
A: 当:
- •使用了非常专业的术语(我可能没识别)
- •想尝试不同类型的融合
- •自动检测和你的意图不符
Q: 知识库会一直激活吗?
A: 是的,直到:
- •你明确说"停用XX知识库"
- •或开始新的对话
- •或切换到完全不同的故事
最佳实践
1. 在创作初期明确类型
推荐做法: 用户:"我要写一部民国背景的复仇言情小说" 不推荐: 用户:"我要写小说" AI:"好的" 用户:"主角姓李" AI:"嗯" (20轮对话后才提到是什么类型)
2. 定期检查激活状态
每5-10章问一次:
"当前激活的知识库还适合吗?"
我会检查并建议是否需要调整。
3. 类型融合要合理
✓ 好的组合: - romance + mystery(浪漫悬疑) - historical + romance(古言) - revenge + romance(复仇+感情) ⚠️ 困难的组合: - horror + romance(恐怖言情?读者可能不适应) - mystery + wuxia(推理武侠,需要特殊设计) 不是不能做,但需要特别小心融合方式。
4. 利用参考资料
如果故事有明确时代背景,一定激活对应参考资料:
"1920年代" → china-1920s "古代" → 指定具体朝代(如"唐代"、"明朝")
历史细节准确,读者沉浸感强。
技术说明
检测算法
1. 用户输入 → 提取关键词 2. 关键词 → 映射到知识库(基于README.md) 3. 去重 → 避免重复激活 4. 加载 → Read相应的.md文件 5. 应用 → 在后续对话中持续应用知识
Token管理
激活状态检查:每次对话开始时 知识库内容:按需加载,缓存在对话上下文中 更新策略:只在明确需要时重新读取
与其他Skills协作
setting-detector是"知识调度器",其他Skills是"执行者":
setting-detector → 决定加载哪些知识 consistency-checker → 基于激活的知识库检查一致性 workflow-guide → 根据类型提供特定流程指导 genre-specific skills → 提供类型特定的深度技巧
总结
setting-detector是Novel Writer Skills的大脑:
✓ 自动检测故事设定 ✓ 智能激活对应知识库 ✓ Token高效(按需加载) ✓ 持续应用专业知识 ✓ 无需用户干预
让AI自动成为你故事类型的专家! 🧠✨
本Skill版本: v1.0 最后更新: 2025-10-18 依赖: templates/knowledge-base/ 系统 协作: consistency-checker, workflow-guide, genre-specific skills