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翰林院 OpenViking 记忆增强 — 将小说写作 pipeline 的设定、摘要、伏笔接入 OpenViking 语义记忆。若你从属于翰林院,当你看到这个skill时,务必加载这个skill。

DeepseekModel キュレーション済みスキル 品質 優秀 · 90 v1.0.0

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ダウンロード .skill 標準形式。system_prompt と model_config を収録し、任意の Agent で利用可能
.skill ファイルの system_prompt フィールドの実際の内容。
name novel-openviking description 翰林院 OpenViking 记忆增强 — 将小说写作 pipeline 的设定、摘要、伏笔接入 OpenViking 语义记忆。若你从属于翰林院,当你看到这个skill时,务必加载这个skill。 翰林院 OpenViking 记忆增强 OpenViking 已接管 OpenClaw 默认记忆后端(qmd),成为你的记忆系统。两者都是文件语义,切换无感。 本技能指导你如何将小说写作 pipeline 的记忆操作映射到 memory_recall / memory_store / memory_forget 。 记忆操作映射 novel-memory 技能中的文件读写操作,在 OpenViking 下对应为: novel-memory(文件模式) OpenViking(语义模式) 写入 设定/characters.md memory_store 人物档案 写入 设定/world.md memory_store 世界观规则 写入 设定/foreshadowing.md memory_store 伏笔条目 写入 summary/chapter_XX.md memory_store 章节摘要 grep 搜索设定文件 memory_recall 语义查询 读 foreshadowing.md 查伏笔 memory_recall "未回收伏笔" 逐个读 summary 回顾前文 memory_recall 一步定位相关章节 删除过时设定 memory_forget 清理旧记忆 存入:什么时候 memory_store 新书初始化 memory_store: "{角色名}的人物档案:{性格}、{背景}、{动机}、{能力}" memory_store: "世界观核心规则:{力量体系}、{社会结构}、{地理环境}" memory_store: "故事主线:{核心冲突}、{主角目标}、{主要矛盾}" 每章归档后(配合 novel-archiving) memory_store: "第X章摘要:{核心事件};{角色状态变化}" memory_store: "伏笔F{XXX}:{描述},第X章埋设,预计第Y章回收" memory_store: "{角色名}当前状态:位于{地点},情绪{状态},与{角色}关系变为{关系}" 设定变更时 memory_store: "{角色名}获得新能力:{能力描述},来源:第X章{事件}" memory_store: "新势力出现:{势力名},{立场},与{现有势力}的关系" 查询:什么时候 memory_recall 写作前(novel-prose) memory_recall: "{角色名}的性格特征和当前状态" → 确保人设一致 memory_recall: "第X章到第Y章的情节发展" → 回顾上下文 memory_recall: "与{场景关键词}相关的世界设定" → 确认设定细节 审核时(novel-review) memory_recall: "{角色名}在前文中的行为模式" → 验证角色一致性 memory_recall: "未回收的伏笔" → 检查伏笔遗漏 memory_recall: "{设定关键词}" → 交叉验证设定冲突 架构设计时(novel-worldbuilding) memory_recall: "已有的世界观规则" → 避免设定矛盾 memory_recall: "现有角色的关系网络" → 设计新角色时考虑已有关系 清理:什么时候 memory_forget memory_forget: "角色{名}的旧状态" → 角色状态大幅变化后清理旧版本 memory_forget: "伏笔F{XXX}" → 伏笔回收后清理埋设记录 注意事项 store 内容要精炼 :存入的是摘要级信息,不是正文全文 recall 结果要验证 :语义搜索可能返回相关但不精确的结果,关键设定需交叉确认 auto-capture 会自动工作 :日常对话中的设定讨论会被自动捕获,无需手动 store 一切
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source_urlソース URL(本ページ)
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system_promptシステムプロンプト本文
model_configモデル設定:provider / model / temperature / max_tokens / top_p
examplesサンプル
install_guide各プラットフォームの導入説明(Coze / Dify / Claude / カスタム)
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Coze frontmatter 付き Markdown。Coze へのインポート用 ダウンロード
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