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Novel chapter sop

Skill GonsonInter/novel-writer-workflow/skills/novel-chapter-sop

Use during Phase 2 novel writing when user is drafting a chapter or scene - scene-level 8-step workflow requiring at least two rounds of independent agent review until no P0/P1 remainsFrom its SKILL.md

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npx -y skills add GonsonInter/novel-writer-workflow --skill novel-chapter-sop

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SKILL.md

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场景/单章写作 SOP(Phase 2 · 写作中)

核心原则(最严格版)

以"场景"为单位走 SOP,不是以"章"为单位。

一个章可能包含 1-4 个场景。每个场景必须:

  • 写完后独立走一次 SOP
  • 至少两轮独立 agent review
  • 改到没有 P0 / P1 为止(只剩 P2 才算收)

为什么是"场景"而不是"章"

  • 一章可能跨多个场景(比如"前铺对话"→"后堂布置"→"走到内堂见人"三个场景)
  • 每个场景有独立的时间地点人物状态,bug 也按场景分布
  • 场景级 review 能更早 catch 问题,修改成本低得多

激活条件

novel-writer-workflow-guide 路由激活,当用户:

  • 说"开始写 Ch X" / "继续写下一章" / "这一章怎么写"
  • 说"改一下 Ch X" / "Review 一遍" / "agent 再审一次"
  • 已经在写作期,提交新章节稿 / 新场景稿

可用的 review agent(本地)

首选general-purpose agent(Agent 工具默认选项)

  • 最通用,可以按三个 prompt 模板塑造成逻辑审 / 风格审 / 终审三种角色
  • 每次派一个新 agent 实例,互不串场
  • 并行派两个做第一轮(逻辑审 + 风格审),串行派一个做第二轮终审

补充

  • Explore agent:适合"读全书找某条线索是否连贯"这种横向扫描(不是每轮都用,跨章一致性检查时用)
  • 外部 codex(如果用户机器上有):最强的"独立视角"来源,做最后终审最稳
  • superpowers:code-revieweragent-friendly-review:不适合 novel,跳过

派 agent 的硬规则

  1. 第一轮的两个 agent 必须是两个独立实例(两次 Agent 调用,不是同一个 agent 看两遍)
  2. 第二轮的终审 agent 必须是全新实例(不能让第一轮的 agent 继续看)
  3. 每次派 agent 时,prompt 里明确说"带这些文件读、按这个模板报告",不要让 agent 自由发挥
  4. 如果用户本地有 codex 或其他外部 review 工具,第二轮优先用外部(独立视角)

核心流程:场景/单章 8 步 SOP

单位是场景(Scene),不是章(Chapter)。每写完一个场景就走一次 SOP。

一个章可能包含 1-4 个场景,比如:

  • 场景 A:前铺对话(15 分钟)
  • 场景 B:后堂布置物件(10 分钟)
  • 场景 C:走到内堂见女主(20 分钟)

每个场景独立走 SOP。收齐 3 个场景之后,再做一次整章级 review(确认场景间衔接)。

跳任何一步都会在后期翻倍成 bug。

步骤 1:读前 1-2 个场景正文

保持语感、细节、人物状态的连续。这步最容易偷懒省掉、但最致命。

  • 用 Read 读前 2-3 章的完整正文(不只是钩子)
  • 标记本章开始时人物状态(谁在哪、身上带什么、伤情恢复到什么程度)
  • 对齐本章时间点(前一章结束在 X 日 Y 时,本章开始应该衔接)

步骤 2:按钩子 plan 写正文

  • 大纲.md钩子与反转.md 读本章的核心事件 + 章末钩子
  • Plan 是路线,写的时候允许小偏
  • 严格遵守 宪法.md 的硬约束

步骤 3:写完立即 self-review(机械项)

跑脚本扫描以下项,不靠人工数:

import re
t = open('chapter.md').read()
parts = t.split('\n\n', 2)
body = parts[-1] if len(parts) >= 3 else t

checks = [
    ('字数', len(re.sub(r'\s','',body))),
    ('破折号', body.count('——')),
    ('markdown bold', t.count('**')),
    ('ASCII 双引号', t.count('"')),
    ('ASCII 单引号', t.count("'")),
    ('全角引号配对', t.count('"') == t.count('"')),
    ('禁用姓氏(如林淮)', t.count('林淮')),
    ('meta Ch N 引用', bool(re.search(r'Ch\s*\d+', t))),
]

对照 宪法.md硬约束锁清单(由 novel-consistency-guards 提供),所有违规必改。

步骤 4:按 self-review 结果自己先修一轮

不要跳这一步。 把机械项和自己能看出的内容问题先改掉。

否则下一步 agent 读的是脏稿,浪费 token,也会让 agent 的注意力被机械项分散。

步骤 5:spawn 并行 agent review(内容项)

这时 agent 读的是你自己修过一轮之后的版本,不是脏稿

按维度分派两个 agent 并行跑:

Agent 1 · 逻辑审

维度:时间线、道具链、人物状态、跨章冲突、能力越界
prompt 带入:
- 宪法.md 的硬约束清单
- 关键时间锚(上一章结束时间、本章时间)
- 已锁设定(姓氏、能力边界、人物关系)
- 本章正文
- 前 2-3 章的关键细节摘要

Agent 2 · 风格审

维度:句式密度、破折号克制、钩子节奏、对话人物性、全知插话检测
prompt 带入:
- 前几章的风格样本(让它感基线)
- 本章正文
- 宪法.md 的风格原则

两个并行跑。取两份报告的交集(两个都报的多半是真 bug)和并集(各自报的看权重)。

步骤 6:按 P0 / P1 分级修(必须改到 0 P0、0 P1)

P0(必修):硬约束违反 / 时间矛盾 / 道具错位 / 跨章冲突。读者一眼看穿。 P1(必修):逻辑可以圆但略勉强 / 细节不够稳 / 口径不统一。 P2(可忽略):风格偏好 / 字数倾向 / 单字瑕疵。

新的硬红线场景收口的唯一标准是 P0 和 P1 全部为 0。只要还有任何 P1,就不算收。

Agent 经常把 P2 报成 P0/P1,要自己判断权重。 判断后如果确认是 P2,可以跳过;但如果是真 P1,必须修。

用 Edit 定点替换,不用 Write 覆盖整章。

步骤 7:再派一个独立 agent 做"终审"——修到无 P0/P1 才算收

这一步是关键。 派 agent 的三条硬规则见开头"可用的 review agent"一节。

  • 不要让刚才那个 agent 再审一次(它会顺着自己上一轮的思路看)
  • 全新 agent 实例,带当前修订后的版本
  • prompt 明确写:"这是刚做过一轮修订的版本,请从零读一遍,找新引入的问题第一轮可能漏掉的项"
  • 如果本地有 codex 或其他外部 review 工具,第二轮终审优先用外部

经常能 catch 到:

  • 修订过程中引入的新 bug(改一个字破坏了前后呼应)
  • 第一轮 agent 漏掉的项(第一轮它看到全稿问题多就漏了一些小的)
  • 跨段重复(修一处加了一句,正好和前面已有的一句语义重复)

判断标准(严格)

  • 如果第二轮 agent 报出任何 P0 或 P1,继续修、继续派新 agent 审,不要停
  • 每一轮修订后必须派新 agent(不能同一个 agent 连审两次)
  • 直到某一轮新派的 agent 报告只剩 P2 或**"无发现"**,这个场景才算收
  • 实战记录:一个场景可能需要 2-5 轮 review 才能收干净,正常,不要图快

轮次记录(可选但推荐):

## 场景 A · Review 记录

- Round 1(逻辑审 general-purpose):报 P0×3、P1×5 → 修
- Round 1(风格审 general-purpose 并行):报 P0×1、P1×2 → 修
- Round 2(终审 general-purpose 新实例):报 P1×2(两处新引入) → 修
- Round 3(终审 general-purpose 新实例):报 P1×1(口径不统一) → 修
- Round 4(终审 codex 外部):无发现 ✓

步骤 8:修完再跑一次机械扫描

防止修订过程中引入新问题:

  • 改字时可能手抖加了破折号
  • 复制粘贴可能带入 ASCII 引号
  • 新段落意外出现 markdown bold
  • 修时序时可能引入新的 meta "Ch N"

跑一次步骤 3 的 Python 脚本,全过才算收。

三个 review prompt 模板

模板 1 · 逻辑审(第一轮 agent 1)

你是严格的网络小说责编。检查本章的逻辑、时间线、道具链、跨章连贯性。

**必读**:
- /path/to/chapters/N.md(本章)
- /path/to/chapters/(N-1).md 和 /path/to/chapters/(N-2).md(前两章,核对连贯)
- /path/to/宪法.md(硬约束)

**重点扫描**:
1. 时间线(本章时间是否衔接前一章 / 内部时间跨度是否合理)
2. 道具链(每件关键物件的位置、状态、是否和前章冲突)
3. 人物状态(伤情、位置、对他人的知晓程度)
4. 能力边界(是否越过宪法定义的金手指边界)
5. 跨章冲突(是否和前文锁定的设定冲突)

**硬约束锁**:
- 主角(如"苏淮")始终姓苏
- 无超自然
- 无 meta "Ch N" 引用
- 中文全角引号
- 无 markdown bold
- 破折号每章 ≤ 7

按 P0 / P1 / P2 分级,每条给行号 + 建议改法。400 字内。
不要重述剧情、不要赞美、不要挑风格问题(那是另一个 agent 的事)。

模板 2 · 风格审(第一轮 agent 2)

你是网络小说频道风控编辑。检查本章的风格、句式、节奏、钩子。

**必读**:
- /path/to/chapters/N.md(本章)
- /path/to/chapters/(N-3).md 到 /path/to/chapters/(N-1).md(前三章作风格基线)

**重点扫描**:
1. 句式密度(是否和前几章一致,有没有突然变散文诗或变网文口水)
2. 破折号使用(数一数本章用了几个,超过 7 必修)
3. 钩子节奏(开头 / 中段 / 结尾的钩子强度是否撑起本章)
4. 对话人物性(每个人说话是否符合人物卡)
5. 全知插话检测(有没有"作者口吻"入侵主角视角)
6. 重复用词密集段落

按 P0 / P1 / P2 分级。400 字内。
不要重述剧情,不要挑逻辑问题(那是另一个 agent 的事)。

模板 3 · 终审(第二轮独立 agent)

你是严格的网络小说责编。本章刚做过一轮修订。

**你的任务**:
从零读修订后的版本,专门找:
1. **新引入的问题**——修订过程中可能破坏了哪些原本对的地方
2. **第一轮可能漏掉的项**——上一个 agent 没看到的细节

**必读**:
- /path/to/chapters/N.md(修订后的本章)
- /path/to/宪法.md

**重点扫查**:
- 修订后的段落和未修订的段落之间是否自洽
- 修订是否造成重复表达
- 修订是否破坏了前后呼应
- 所有硬约束项是否仍然满足
- 是否有修订过程中的误操作(多余字、漏字、错别字)

按 P0 / P1 / P2 分级。300 字内。
如果全部通过,明确说"无发现"。

与姐妹 skill 的关系

  • 输入来源
    • novel-framework 的大纲、钩子矩阵、人物卡、世界观
    • novel-ideation 的 constitution
  • 主动调用
    • 每一步都引用 novel-consistency-guards 的硬约束清单和扫描脚本
  • 输出交付
    • 写完的单章稿,进入 chapters/ 目录
    • 修订日志(可选),记录两轮 review 发现的问题

常见陷阱

跳过步骤 1(读前章)

"我记得主角上一章干了什么"——不行。记忆不可靠。必须 Read。漏读一次,本章就可能写出道具位置错位、时间对不上、人物状态不连贯的问题。

跳过步骤 4(自己先修)

"直接让 agent 看吧"——不行。agent 看脏稿会被机械项分散注意力,而且 agent 报告里会大量 P0 其实是你自己都能修的。浪费 token + 浪费时间。

只做一轮 review

"一轮就够了"——不够。修订过程本身会引入新 bug。必须第二轮独立 agent 审修订后的版本。

盲从 agent 报告

"agent 说 P0 那就改"——不行。agent 经常把风格偏好报成 P0。要自己判断。改前问自己:这是真 bug 还是风格选择?

修订用 Write 整章覆盖

"反正要改很多,覆盖省事"——危险。整章覆盖容易误伤未修订段落(copy-paste 时漏、格式变化、破折号意外增减)。用 Edit 定点替换。

完成标准(这个场景可以收)

硬性条件(全部满足才算收)

  • 机械扫描全部通过(字数/破折号/引号/markdown/姓氏/meta 都过)
  • 最后一轮独立 agent review 报告 0 P0 + 0 P1
  • 最后一轮 agent 必须是新实例(不是修订前看过的那个)
  • review 轮次记录齐全(至少 2 轮,必要时 3-5 轮)

软性条件(偏离要有明确理由)

  • 字数在目标范围内
  • 本场景钩子强度达到预期

如果场景分多个

  • 每个场景独立走 SOP 收到 0 P0/P1
  • 整章场景都收齐后,再做一次章级 review,重点查场景间衔接(时间、人物状态、道具位置)
  • 章级 review 也要 0 P0/P1 才算整章收

下一章 / 切换到收口

  • 写下一章:重新走这 8 步
  • 初稿全部完成:主 skill 会问是否切换到 novel-finalization

What ships with it

Read from the repository

Just SKILL.md. No reference files, no scripts.

Gives 0 of the 12 instructions most operations skills give in ~4.9k tokens

Counted across 483 of the 484 authors here whose files we hold, read 2026-08-07

  • Collect monitoring data throughout the simulationin 14 of 483, across 6 files
  • Set the random seed for reproducibilityin 14 of 483, across 6 files
  • Validate simulations against analytical solutionsin 12 of 483, across 4 files
  • Clarify goals, constraints, and inputsin 11 of 483, across 2 files
  • Implement contract tests for integration pointsin 11 of 483, across 2 files
  • Implement strangler fig infrastructure with API gatewayin 11 of 483, across 2 files
  • Audit modernized components for security vulnerabilitiesin 11 of 483, across 2 files
  • Avoid Python blocking calls in processesin 10 of 483, across 3 files
  • Use resource context managers for automatic cleanupin 9 of 483, across 2 files
  • Maintain consistent time unitsin 9 of 483, across 2 files
  • Validate outcomes against success criteriain 8 of 483, across 1 file
  • Analyze the legacy codebase for technical debtin 8 of 483, across 1 file

Said here and by no other author read

  • run the workflow per scene not per chapter
  • read previous scenes before writing
  • run a mechanical scan script after writing
  • fix mechanical errors before agent review
  • spawn two parallel agents for first review round
  • fix all p0 and p1 issues before final review

Grouped from the skills themselves: near-identical wordings counted once, and counted by distinct author, so one author publishing three of these counts once. Length counted with cl100k_base; the agent that loads this file may tokenize it differently.

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