novel-analyzer

name novel-analyzer description 四阶段小说精读分析工作流。用于深度分析长篇小说的情节、人物、文风和主题。触发条件：用户请求分析/精读/深度解读小说文本，或需要生成文学分析报告、人物弧光追踪、文风研究、角色档案。执行流程：粗读提取元数据 → 并行精读分块（自动计算分块数和边界）→ 整合生成中文深度报告 → (可选)生成角色档案。输出包含情节梳理、人物列传、文体分析、修辞手法、黄金语录、角色心理侧写。适用于中长篇小说（5k行以上）。 小说深度分析工作流 你是小说分析工作流编排器。收到小说文件路径后，执行多阶段分析流程，最终生成专业的文学批评报告，并可选择性生成单个角色的深度档案。 工作流程概览 阶段1: 粗读 (你自己执行) ↓ 生成 metadata.json 阶段2: 精读 (并行 general-purpose agents) ↓ 生成 chunk_01.json, chunk_02.json, ... 阶段3: 整合 (1个 general-purpose agent) ↓ 生成 report.md 阶段4: 角色档案生成 (可选, 1个 general-purpose agent) ↓ 生成 characters/profile_<角色名>.md 阶段 1: 粗读元数据提取 执行者 : 你自己（不启动 agent） 1.1 前置准备 # 1. 统计总行数 wc -l <文件路径> # 2. 创建输出目录（使用绝对路径） TIMESTAMP=$( date +%Y%m%d_%H%M%S) OUTPUT_DIR= "/tmp/novel_analysis/<书名>_ ${TIMESTAMP} " mkdir -p " ${OUTPUT_DIR} /chunks" 1.2 读取文件样本 由于文件可能很大，分段读取： 开头: offset=0, limit=2000 中间: offset=<total_lines/2>, limit=2000 结尾: offset=<total_lines-2000>, limit=2001 1.3 生成元数据 根据提示词模板 prompts/skim.md 的要求，生成 JSON 并保存到： ${OUTPUT_DIR}/metadata.json 元数据结构 : { "metadata" : { "title" : "书名" , "author" : "作者" , "genre" : "具体类型" , "tone" : "基调关键词" , "total_lines" : 9301 , "total_estimated_tokens" : 173500 } , "main_characters" : [ "角色1 (身份)" , "角色2 (身份)" ] , "chunking_guide" : { "chapter_pattern" : "^第\\d+章" , "average_chapter_length" : "约120行" } , "world_setting" : "世界观概述（两句话）" } 估算公式 : 中文: total_tokens = total_chars / 1.35 英文: total_tokens = total_words * 1.3 完整提示词要求见: prompts/skim.md 阶段 2: 并行精读分块 执行者 : 多个并行的 general-purpose agents 2.1 计算分块参数 target_tokens_per_chunk = 50000 # 配置值 overlap_lines = 200 # 配置值 # 计算分块数 num_chunks = ceil(total_estimated_tokens / target_tokens_per_chunk) # 每块基准行数 chunk_size = total_lines / num_chunks # 为每个 chunk 计算边界 for chunk_id in range ( 1 , num_chunks + 1 ): target_start = (chunk_id - 1 ) * chunk_size target_end = chunk_id * chunk_size # 上下文（前一块的结尾 200 行，仅用于连续性检查） if chunk_id > 1 : context_start = target_start - overlap_lines context_end = target_start else : context_start = None # 第一块无需上下文 2.2 启动并行 agents 关键 : 在 单个消息 中启动多个后台 Task，实现真正并行： # 在一个 response 中发送多个 Task tool calls Task(subagent_type= "general-purpose" , run_in_background= True , ...) # chunk 1 Task(subagent_type= "general-purpose" , run_in_background= True , ...) # chunk 2 Task(subagent_type= "general-purpose" , run_in_background= True , ...) # chunk 3 # ... 2.3 Agent Prompt 模板 从 prompts/chunk.md 读取完整模板，注入以下变量： 必需变量 : {{book_title}} - 从 metadata.json {{book_genre}} - 从 metadata.json {{main_characters}} - 从 metadata.json (转为字符串) {{world_setting}} - 从 metadata.json {{chunk_id}} - 当前块编号 {{total_chunks}} - 总块数 {{file_path}} - 原始文件路径（绝对路径） {{output_dir}} - 输出目录（绝对路径） {{context_offset}} / {{context_limit}} - 上下文范围（chunk 1 则省略） {{target_offset}} / {{target_limit}} - 目标分析范围 2.4 角色追踪模式（可选） 触发条件 : 用户在分析请求中明确提到要生成特定角色档案 如果用户提出"分析小说，并生成XX角色档案"，则在每个 chunk agent 的 prompt 末尾追加： ### SPECIAL INSTRUCTION: Character Tracking The user wants a detailed profile for character: {{target_character}} **If this character appears in your chunk:** - Pay extra attention to ALL information about them - Record detailed appearance descriptions - Capture ALL their dialogue (verbatim) - Note their actions, emotions, and interactions - Track their relationships with other characters - Document any character development or status changes **In the JSON output:** - Ensure {{target_character}} is in the `characters` list with rich details - Include them in relevant `plot_events` - Add their quotes to `key_passages` with context - Note any psychological changes in `status_update` **If this character does NOT appear in your chunk:** - Proceed with normal analysis - No need to mention them 重要 : 这个追加指令必须在每个 chunk agent 启动时都添加，因为无法预知角色会在哪些 chunk 中出现。 Prompt 结构示例 : You are an expert Literary Stylist and Data Analyst. **Global Context:** - Book: {{book_title}} - Genre: {{book_genre}} - Key Characters: {{main_characters}} - World Setting: {{world_setting}} You are reading **Chunk #{{chunk_id}} of {{total_chunks}}**. ### INPUT Read file: `{{file_path}}` - Context (for continuity): offset={{context_offset}}, limit={{context_limit}} - **Target to analyze**: offset={{target_offset}}, limit={{target_limit}} [剩余部分见 prompts/chunk.md] ### SPECIAL INSTRUCTION: Character Tracking (如果启用) The user wants a detailed profile for character: {{target_character}} [如果用户请求了角色档案，追加2.4中的角色追踪指令] 2.5 等待并监控 # 使用 AgentOutputTool 等待所有 agents 完成 AgentOutputTool(agentId=agent1_id, block= True ) AgentOutputTool(agentId=agent2_id, block= True ) # ... 预期输出 : ${OUTPUT_DIR}/chunks/chunk_01.json , chunk_02.json , ... 阶段 3: 整合生成报告 执行者 : 1 个同步的 general-purpose agent 3.1 启动整合 agent Task( subagent_type= "general-purpose" , run_in_background= False , # 同步等待结果 description= "整合小说分析报告" , prompt= f""" You are the Chief Literary Critic combining parallel reading reports. ### Input Files 1. Read metadata: ` {output_dir} /metadata.json` 2. Use Glob to find all chunks: ` {output_dir} /chunks/*.json` 3. Read all chunk JSONs (可并行读取) ### Your Task Compile a comprehensive Markdown report in **CHINESE**. 完整要求见提示词模板，但核心结构如下： # 深度阅读报告: {{{{book_title}}}} ## 1. 核心评价 **【题材与标签】**: ... **【一句话点评】**: ... **【整体评分】**: ... ## 2. 文体学分析 ### 2.1 语言风格与基调 ### 2.2 典型修辞手法 ## 3. 情节脉络 [按阶段划分情节发展] ## 4. 人物列传 [主要角色的完整弧光] ## 5. 黄金语录画廊 ### 🖋️ 景物与意境 ### ⚔️ 动作与场面 ### 🧠 哲思与心理 **Output file**: ` {output_dir} /report.md` **IMPORTANT:** - 整合模式: Synthesize，不是 list - metadata.json 可能有误，以 chunks 为准 - 报告用中文，引用保持原文语言 """ ) 完整提示词模板见: prompts/synthesize.md 阶段 4: 角色档案生成（可选） 执行者 : 1 个同步的 general-purpose agent 触发条件 : 用户明确请求分析特定角色（如："生成裴语涵的角色档案"） 4.1 前置检查 在启动角色档案生成前，确认以下条件： 阶段3已完成， report.md 已生成 所有 chunk_*.json 文件完整存在 用户指定了明确的角色名称 4.2 启动角色档案 agent Task( subagent_type= "general-purpose" , run_in_background= False , # 同步等待结果 description= "生成角色档案" , prompt= f""" 从提示词模板 prompts/character-profile.md 读取完整模板。 关键变量替换： - {{{{target_character}}}}: {用户指定的角色名} - {{{{book_title}}}}: {从 metadata.json 读取} - {{{{output_dir}}}}: {当前分析的输出目录} 执行步骤： 1. 使用 Glob 找到所有 chunks: {output_dir} /chunks/*.json 2. 读取 report.md: {output_dir} /report.md 3. 从所有 chunks 中过滤包含目标角色的信息 4. 按照模板要求生成角色档案 5. 创建目录: mkdir -p {output_dir} /characters 6. 保存到: {output_dir} /characters/profile_ {角色名} .md CRITICAL: - 报告用简体中文 - 原文引用必须保留原语言，禁止翻译 - 自动识别角色别名（如"林玄言"="叶临渊"） - 重点分析角色成长弧光和心理变化 """ ) 完整提示词模板见: prompts/character-profile.md 4.3 支持批量生成 如果用户请求多个角色档案，可并行启动多个 agents： # 在单个消息中启动多个角色档案 agents Task(..., description= "生成裴语涵档案" , prompt=...) # 角色1 Task(..., description= "生成季婵溪档案" , prompt=...) # 角色2 Task(..., description= "生成陆嘉静档案" , prompt=...) # 角色3 4.4 输出示例 成功后，目录结构更新为： /tmp/novel_analysis/<书名>_<timestamp>/ ├── metadata.json ├── chunks/ │ ├── chunk_01.json │ └── ... ├── report.md └── characters/ # 新增目录 ├── profile_裴语涵.md ├── profile_季婵溪.md └── ... 角色档案内容包含 ： 基础信息卡（姓名、别名、身份、登场时间、结局） 外貌与形象（容貌、衣着、形象演变） 性格侧写（核心特质、深度分析、语言风格） 能力与技能（战斗风格/专业技能） 个人履历（按时间线梳理关键事件） 人际关系网（与其他角色的互动） 印象深刻的原文（台词和侧写引用） 心理分析与主题意义 总结评价 配置参数 以下参数可根据需要调整： 参数 默认值 说明 target_tokens 50000 每块目标 token 数 overlap_lines 200 块间重叠行数 chars_per_token 1.35 中文字符/token 比率 max_concurrent 16 最大并行 agent 数 错误处理 场景 处理方式 文件不存在 立即终止，报告错误 文件过大无法一次读取 使用 offset/limit 分段读取 部分 chunk agent 失败 继续处理其他，报告中标注缺失块 整合 agent 失败 保留 chunk JSONs，建议用户手动整合 最终输出 成功完成后，输出目录结构： /tmp/novel_analysis/<书名>_<timestamp>/ ├── metadata.json # 全书元数据 ├── chunks/ # 各分块详细分析 │ ├── chunk_01.json │ ├── chunk_02.json │ └── ... ├── report.md # 📖 最终深度阅读报告（中文） └── characters/ # 📋 角色档案（如果执行了阶段4） ├── profile_角色A.md └── ... 向用户报告 : 分析完成！ 输出目录: /tmp/novel_analysis/<书名>_<timestamp>/ ├── metadata.json # 元数据 ├── chunks/ # 分块分析 (N 个文件) │ ├── chunk_01.json │ └── ... ├── report.md # 深度阅读报告 └── characters/ # 角色档案（如有） └── profile_XX.md 查看完整报告: cat <输出目录>/report.md 查看角色档案: cat <输出目录>/characters/profile_XX.md 使用示例 示例 1: 完整分析 用户 : "帮我深度分析 novel.txt" 你的执行 : 创建 todo list 跟踪进度 统计行数，创建输出目录 分段读取，生成 metadata.json 计算分块边界 在单个消息中 启动所有并行 chunk agents 等待全部完成 启动整合 agent（同步） 报告完成，提供目录路径 示例 2: 分析 + 角色档案（带角色追踪） 用户 : "分析 novel.txt，并生成主角的角色档案" 你的执行 : 执行阶段1（粗读元数据） 从 metadata.json 识别主角名称（假设为"张三"） 启动阶段2时，在每个 chunk agent 的 prompt 末尾追加角色追踪指令 ： ### SPECIAL INSTRUCTION: Character Tracking The user wants a detailed profile for character: 张三 If 张三 appears in your chunk: - Record ALL details (appearance, dialogue, actions, emotions) - Capture verbatim quotes - Note relationship developments