Book storyline

书籍分章故事梗概

按章节提取原文的因果事件链。保持忠实、清楚和精简，不把结果压缩成一句话，也不把梗概扩写成原著复述。

快速工作流

1. 判断书籍类型、章节范围和精简程度。

2. 对 TXT、Markdown、分章目录或 EPUB，优先运行预处理脚本：

   python scripts/prepare_book.py <输入文件或目录> <工作目录> --compression standard
   

   单文件未识别出章节标题时，脚本默认停止；仅在确认原书确实为单章时追加 --allow-single-chapter，不要把识别失败静默当成单章。

3. 按 manifest.json 的顺序读取 chapters/，不要重新依赖文件系统排序。

4. 每章先建立事件账本，再写梗概并回查原文。

5. 长篇任务更新 state.json，完成后执行跨章节校验。

脚本只负责可靠预处理，不生成故事梗概。PDF、DOCX、扫描件先使用对应能力提取正文，再进入本流程。

按需读取参考文件：

• 遇到古典小说、现代小说、悬疑、传记、纪实或非叙事书籍时，读取 references/genre-rules.md。
• 处理超过二十章、人物关系复杂或需要分批续作时，读取 references/quality-and-state.md。

一、确认任务

从用户要求或本地文件中确定：

1. 书名和章节范围。
2. 精简程度：简要、标准或详细。
3. 输出语言、格式和保存位置。
4. 只要情节，还是还要人物、结构或主题分析。
5. 原文是分章文件、整本文件，还是扫描件。

用户要求明确时直接执行，不为已明确的信息重复提问。仅在以下情况先制作一章样稿并请求校准：

• 用户明确要求先讨论或先看样稿；
• “保留全部情节”和“非常精简”等要求互相冲突；
• 章节边界或目标产物无法可靠判断；
• 一项关键选择会明显改变整本书的结果。

大批量任务无需因篇幅大而强制暂停。可以先确定统一尺度，再分批处理并持续写入同一结果文件。

二、判断书籍类型

先判断书籍是否以连续事件为核心：

• 叙事类：小说、史诗、戏剧、传记、回忆录、叙事纪实等，输出“故事梗概”。
• 非叙事类：理论、教材、科普、论文集、议论散文等，没有稳定事件链时，输出“章节内容梗概”。
• 混合类：分别处理叙事段落和论述段落，不把观点强行改写成剧情。

若用户要求“故事梗概”，但原书没有连续故事线，简短说明将改做章节内容梗概。不得虚构人物目标、冲突、转折或结局。

三、读取与整理原文

文件格式

• TXT、Markdown：直接读取，先检查编码和换行是否正常。
• 分章目录：使用自然数字顺序排列文件，避免把 10 排在 2 前面。
• DOCX：调用可用的文档处理能力提取正文，并保留标题层级。
• PDF：调用可用的 PDF 处理能力提取文本；排版复杂时结合页面渲染核对阅读顺序。
• 扫描 PDF 或图片：先 OCR，再抽查标题、人物名、数字和页序；无法可靠识别时标明不确定性。
• EPUB：按 ZIP 容器处理，读取 OPF 中的 spine 顺序，再从对应 XHTML 提取正文；不得仅按压缩包文件名字母顺序拼接。若环境不能可靠解析 EPUB，说明限制并请求转换为 TXT、HTML 或 PDF。

对 TXT、Markdown、分章目录和 EPUB 使用 scripts/prepare_book.py 可统一完成编码检测、自然排序、基础章节拆分、EPUB spine 解析，并生成标准化章节、manifest.json 和 state.json。脚本无法可靠识别复杂无标题分章时，回到人工章节识别流程。

manifest.json 的 chapter_detection 会记录章节来自正文标题、文件边界、EPUB spine，还是显式单章确认。发布时必须把 manifest 交给校验器核对，不能只相信人工填写的章节数。

章节识别

按以下优先级确定章节边界：

1. 正文中的章节标题。
2. 目录与正文标题的对应关系。
3. 分章文件名。
4. 稳定重复的章节标记。

同时处理序章、楔子、引子、幕间、尾声和番外；它们属于原书结构时不得静默删除。

• 一个文件包含多章时，按正文标题拆分。
• 一章分散在多个文件时，按连续页码、标题和上下文合并。
• 目录标题与正文标题不一致时，优先采用正文标题，并记录差异供核对。
• 原章没有标题时，只保留章号；不要自行创造标题，除非用户要求。
• 保留完整章号和章节名，不擅自改写。

阅读原文，不依赖对名著或畅销书的记忆。不得把影视改编、其他版本或后续章节的信息混入当前章节。

四、先建事件账本，再写梗概

每章必须采用两阶段处理，防止边读边压缩造成漏情节。

第一阶段：建立内部事件账本

按原文顺序记录候选事件。每项至少判断：

• 谁采取了什么行动；
• 行动的原因或触发信息；
• 对人物、关系、地点、资源、能力或局势造成什么变化；
• 是否被后续事件承接。

事件账本用于内部核对，默认不写入最终文件。

第二阶段：筛选与合并

满足下列任一条件时保留事件：

• 引发后续事件；
• 改变人物的目标、选择、认知、关系、身份、位置或资源；
• 引入、升级或解决冲突；
• 提供影响后续行动的信息；
• 建立有后果的能力、物品、承诺、规则、威胁或身份；
• 产生不可逆结果；
• 是后续重要事件必要的铺垫或兑现。

可以合并连续发生、作用相同且结果一致的事件，但不得因合并而丢失新的决定、转折或结果。

通常删除：

• 不影响行动的风景和气氛；
• 装饰性外貌、服饰、饮食、建筑和物品清单；
• 诗词、骈文、赞语和修辞重复；
• 胜负未变化的重复招式；
• 仅到场、列班、献礼或喝彩的人物；
• 与后续行动无关的哲理、历史和技术说明。

当描述能够解释决定、形成障碍、改变能力或在后文产生作用时，必须保留其情节功能。

五、处理人物与专名

• 默认不单列“出场人物”。
• 人物采取行动、提供关键信息、改变结果或成为后续必要角色时，在正文中保留。
• 仅露面、陪同、赞叹、献礼或存在于名单中的人物可以忽略。
• 两个人物的独立行动分别影响结果时，不得合并为模糊群体。
• 只保留理解因果关系所必需的人名、身份、能力、物品和地点。
• 保持人物改名、称号、身份揭示和关系变化的时间顺序，不得提前使用后文才出现的身份。

六、选择精简程度

默认使用“标准”。精简程度按保留的信息层级定义，不按固定段落数或字数机械裁切。

简要

每章保留：

• 核心目标或问题；
• 主要阻碍；
• 最大转折；
• 最终结果。

适合快速了解全书，不适合建立完整剧情资料。

标准

每章保留：

• 完整主因果链；
• 重要决定和关键信息；
• 所有改变局势的遭遇与转折；
• 冲突结果及其对下一阶段的影响。

将旅程、训练、对话、战斗和仪式压缩为其叙事作用。章节情节密度高时可以自然增加篇幅。

详细

按时间顺序保留几乎所有具有后续影响的场景、信息和状态变化，只删除明确的非叙事内容与重复表达。

用户要求“不遗漏故事情节”时采用此档，但仍不复述景物、诗词和重复招式。

相邻章节保持相近的判断尺度，但不要为了篇幅整齐而删减高密度章节，或填充低密度章节。

七、写作要求

• 默认使用现代、直接的中文。
• 严格遵循原文时间顺序和因果关系。
• 说明发生了什么、为何发生、造成什么变化。
• 重要对话通常转为简洁转述；原话本身构成证据、承诺、谜语或关键线索时才保留原句。
• 不添加原文没有支持的动机、主题、象征和解释。
• 用户只要情节时，不加入人物分析、结构分析、道德评价或写作建议。
• 不使用“本章主要讲述”等空泛开头，直接写事件。

默认 Markdown 格式：

# 《书名》故事梗概

## 第一章　完整章节标题

故事情节……

## 第二章　完整章节标题

故事情节……

八、逐章回查

完成每章后，对照事件账本和原文检查：

• 完整章号与章节名是否正确；
• 事件是否仍按原文顺序排列；
• 起因、关键决定、转折和结果是否齐全；
• 是否遗漏后文会承接的铺垫；
• 保留的人物和专名是否都对因果关系有用；
• 是否混入原文之外或后续章节的信息；
• 是否残留无叙事作用的风景、名单、修辞和重复行动；
• 精简后是否仍能解释本章如何推动故事前进。

发现遗漏时补回事件；发现只剩名词而没有因果作用时继续压缩。

九、跨章节校验

完成一批或全书后，检查：

• 章节顺序、缺章、重章和文件排序；
• 人物称号、身份和关系变化是否前后一致；
• 能力、物品和规则是否在原文首次出现后才写入；
• 前章提出的问题是否在后章得到正确承接；
• 跨章事件是否被重复描述或从两章之间漏掉；
• 同一专名是否因 OCR、异体字或版本差异出现不一致；
• 各章精简尺度是否稳定。

长篇分批处理时，维护一份内部一致性表，记录人物当前身份、重要物品、未解决冲突和最近章节结果。默认不把该表加入最终文件。

若预处理生成了 state.json，按 references/quality-and-state.md 更新它，不另造格式不一致的状态文件。

十、交付

写入文件后，报告绝对路径，并说明采用的精简程度和覆盖的章节范围。若存在 OCR、缺页、版本差异或章节识别不确定性，明确列出，不要默默猜测。