盐言爆款写作 v3.7 · 四框架可执行引擎
把《盐言爆款写作手册》从"可读的方法论"变成"可跑的机器":
代码跑确定性检查,prompt 驱动创作与判断,brief 一处存状态、断点续跑。
v3.7 在 v3.6 三框架之上做三处实打实的增强,并并入真人范式 v3.0(场景分诊版)形成第四框架:
- 小说爆款线(L0-L8):盐言短篇故事。
- 🆕 M40B 四平台实时侦察(L8 前置):番茄/知乎/七猫/头条 实时数据,拆书不拆空气。
- 🆕 M14B 三步浪棋法(L3 主轴):开局浪/中局弃/残局险(钟贞三课)。
- 知识普及线(K1-K7):把复杂概念写得深入浅出(哲学/商业/AI/社会学等)。
- 头条文案线(T1-T5):热点决策→五要素成稿→去AI检测→去AI修复→A/B发布(时评/公众号)。
- 🆕 真人范式去AI线(D1-D5):场景分诊→锁锚点→范式施工→五筛→返修阶梯(小说向去AI)。
核心设计
┌──────────── 代码层(确定性,秒出结果)────────────┐
灵感/稿件 ──▶ │ count 字数口径 │ scan 过检扫描 │ emotion 情绪公式 │
│ score M32评分 │ radar 毒点雷达 │ ledger 伏笔账期 │
│ triage 文本分诊 │ subpack 投稿包 │ reject 退稿解析 │
│ recon 四平台侦察 │ step3 三步浪棋 │ zhenren 真人范式 │
└──────────────────────┬──────────────────────────┘
│ 结果注入 brief.json
┌──────────────────────▼──────────────────────────┐
│ prompt 层(四套层模板) │
│ 小说线:L0 分诊·L1 创意·L2 定调·L3 生产·L4 过检 │
│ L5 审稿·L6 迭代·L7 交付·L8 拆书 │
│ 知识线:K1 开场·K2 错答·K3 正解·K4 旁通·K5 对比 │
│ K6 升华·K7 阅读(五问自检) │
│ 头条线:T1 热点·T2 五要素·T3 检测·T4 修复·T5 A/B │
│ 真人线:D1 分诊·D2 锁锚·D3 施工·D4 五筛·D5 阶梯 │
└──────────────────────┬──────────────────────────┘
│ 闸门打卡(红门阻断 pointer)
brief.json(统一状态对象)
红门不可跳(仅小说线):M08 张力校准四条/M21 场景分诊/M23 语病配额/M32 评分 ≥80。
绿门可跳:L1 全部/L2 赛道与标题/M14 开头模板——熟手自定。
知识线轻量闸门:不套用小说红门,改用「五问质量检验」自审(见 references/08)。
头条文案线轻量闸门:不套用小说红门,改用 detect_toutiao.py 客观分数+九律施工自审(见 references/09)。
真人范式线轻量闸门:不套用小说红门,但D1 场景分诊是事实前置——未分诊不得动笔;你若直接指定 D3,引擎仍会注入 D1 的分诊表作约束。
快速开始
PY="C:/Users/Administrator/.workbuddy/binaries/python/versions/3.13.12/python.exe"
S="C:/Users/Administrator/.workbuddy/skills/novel-yanyan-bestseller/scripts/yanyan.py"
# 小说线:建项目(状态对象)
$PY "$S" init --project 十块钱 --idea "女孩用十块钱买来十年保护" --out brief.json
# 知识线:建项目(七步法)
$PY "$S" init --project 认知偏差 --idea "讲明白认知偏差是什么" --route 知识写作 --out brief.json
# 头条文案线:建项目(热点文案全链路)
$PY "$S" init --project 某热点评论 --idea "借某热点写一条转发卡片" --route 头条文案 --out brief.json
# 真人范式线:建项目(小说去AI)
$PY "$S" init --project 第11章 --idea "云渺段过朱雀" --route 真人范式 --out brief.json
# 取该层的可执行提示词(已注入 brief 变量 + 法则 + 闸门)
$PY "$S" prompt L0 --brief brief.json -o 提示词-L0.md
$PY "$S" prompt D1 --brief brief.json -o 提示词-D1.md
# 闸门打卡并前移断点(红门未过会被拦截)
$PY "$S" gate brief.json --layer L0 --pass M01 --pass M02-0 --advance
命令表(代码引擎)
| 命令 | 模块 | 作用 |
|---|---|---|
init / show / set / gate |
X3 | brief 状态对象:初始化、查看、写字段、闸门打卡与 pointer 前移(红门阻断) |
prompt <层/路由> |
全流程 | 组装可执行的层提示词;支持 L0…L8、K1…K7、T1…T5、D1…D5,以及 写故事、快速成稿、过检、退稿解析、拆书、知识写作、七步写作、深入浅出、头条文案、公众号文案、去AI、热点文案、真人范式、小说去AI、去AI味、范式分诊 |
count <稿> |
M20 | 字数口径:纯文字 vs 含标点 ×0.83,达标判定与补字建议 |
scan <稿> |
M22/M23A/M24 | 破折号红线、短段规律锤、人声缺口、对话占比、去 AI 词、手法密度、金句直给(B17)、限知越权(B19) |
nodes --words N |
M15 | 千字节点任务清单(1000/2000/3000/4000/6000/8000) |
emotion --sections f.json |
M15A-3 | 情绪公式 S/S′ 逐节打分 + 退出条款 + 微暖点检测 |
score --kv a=85,… |
M32 | 六维加权评分与 S/A/B/C/D 评级 |
radar --data hits.json |
M32B | 21 维毒点雷达(A 类必改/B 类建议+平台开关+截断待验态+B17×B19 交叉) |
ledger --data f.json |
M28A | 伏笔账期表:悬空检测与间距校验 |
triage <文本> |
M02-0 | 文本修复分诊:损伤识别→映射候选→置信声明→样本边界 |
🆕 recon --track 赛道词 |
M40B | 四平台实时侦察:生成番茄/知乎/七猫/头条 查询计划与采集卡;--fill 校验完整度(<70% 阻断进 M41) |
decon --title 名 |
L8 | 生成拆书报告骨架 |
🆕 step3 <稿> |
M14B | 三步浪棋自检 + 弃子审计:开局浪(介绍型/背景交代)/中局弃(低密度段清单、保留比)/残局险(圆满结尾、悬线、反思)/四条验收 |
🆕 zhenren <稿> |
D1-D5 | 真人范式去AI 检测:静物单字锤、范式错配、对话占比、虚词密度、俗套反应词、结论未掐半截、结尾反思、首尾呼应、规律筛、语病配额 |
subpack --brief f.json |
M36A | 投稿包五件(正文/信息表/简介四句/导语/评分卡) |
reject "编辑原话" |
M38 | 退稿意见 → 病因 → 路由层 |
deps |
X1 | 数据包失效自检四问 |
rset [--match 关键词] |
X2 | R-Set 实战回归用例 |
全部命令支持 --json(机器可读)与 --help。无第三方依赖,Python 3.8+ 直接跑。
工作方式(每层的固定节奏)
- 取提示词:
prompt <层>→ 得到带 brief 变量、法则约束的指令。 - 让模型产出:按模板末尾「输出格式」交付(不要复述模板)。
- 跑代码校验:该层对应的确定性检查。
- L3:count+nodes+emotion+step3(三步浪棋)
- L4:scan+zhenren(真人范式)
- L5:score+radar+ledger
- L8:recon+triage+decon
- 知识线:K7「五问自检」作模型自审
- 头条线:detect_toutiao.py客观分数
- 真人线:zhenren五筛 - 回写 brief:
set写字段 →gate打卡 →--advance前移断点。 - 红门被拦:先补齐红门模块,不跳过。
入口路由
| 入口 | 流程 |
|---|---|
| 写故事 / 盐言写作 / 爆款创作 | L0→L1→L2→L3→L4→L5→L6→L7 |
| 故事构思 | 仅 L1 |
| 快速成稿 | 跳 L1/L2,L3→L7 |
| 过检 / 审稿 | L4→L5→L6(已有稿) |
| 退稿解析 | L7 解析器 → 路由回对应层 |
| 投稿包 | 仅 L7 |
| 拆书 / 实时侦察 / 四平台 | M40B 侦察 → L8 → 基因清单喂 L1 |
| 知识写作 / 七步写作 / 深入浅出 | K1→K2→K3→K4→K5→K6→K7 |
| 头条文案 / 公众号文案 / 去AI / 热点文案 | T1→T2→T3→T4→T5(时评/文章向去AI) |
| 🆕 真人范式 / 小说去AI / 去AI味 / 范式分诊 | D1→D2→D3→D4→D5(小说向去AI) |
> 去AI 消歧(重要):去AI / 头条文案 / 热点文案 → T 线(治评论员骨架,换文章架构);真人范式 / 小说去AI / 去AI味 / 范式分诊 → D 线(治小说叙述腔,换叙述者站位)。一句话:T 线换的是架构,D 线换的是站位。
目录结构
novel-yanyan-bestseller/
├── SKILL.md 本文件(v3.7 四框架总纲)
├── config.json 元数据/触发词/版本
├── references/ 方法论权威文档(模型侧必读)
│ ├── 01-overview.md 总纲:定位/路由/红绿门/十三条裁决
│ ├── 02-L0-L2.md M01-M13 分诊·创意·定调
│ ├── 03-L3-L4.md M14-M25 生产·过检(含 M14B 三步浪棋)
│ ├── 04-L5-L7.md M26-M39 审稿·迭代·交付
│ ├── 05-L8-deconstruct.md M40-M44 拆书 + 逆向库
│ ├── 06-crosscutting.md X1-X4 + 平台语态迁移表 + 双模板速查
│ ├── 07-changelog.md 版本增量
│ ├── 08-knowledge-7step.md 七步知识普及写作法(K 路由)
│ ├── 09-toutiao-copywriting.md 头条文案全链路(T 路由)
│ ├── 🆕 11-platform-recon.md 四平台实时侦察手册(M40B)
│ ├── 🆕 12-zhongzhen-three.md 写作三步·钟贞三课(M14B)
│ └── 🆕 13-zhenren-paradigm.md 真人范式 v3.0 场景分诊版(D 线)
├── scripts/
│ ├── yanyan.py 主 CLI
│ └── lib/ brief·textcheck·emotion·score·decon·deliver·rset·prompts
│ ·detect_toutiao·🆕 recon·🆕 step3·🆕 zhenren
├── assets/prompts/ 层模板:L0-L8 + K1-K7 + T1-T5 + 🆕 D1-D5
└── examples/ 七步法范文(认知偏差主题)
典型流程
A · 全新小说创作:init → prompt L0…L7 逐层跑 → 每层 gate --advance → L3 加跑 step3 → L4 加跑 zhenren → L5 双过(score ≥80 且 radar A 类清零)→ subpack 出投稿包。
B · 已有稿诊断:count → triage(非干净输入先分诊)→ scan → zhenren → score+radar → prompt 过检 → 按 M33 优先级修 → 二评达标再 subpack。
C · 拆书对标(v3.7 强化):
python scripts/yanyan.py recon --track 赛道词 --platforms 番茄,知乎,七猫,头条 -o 侦察计划.md
python scripts/yanyan.py recon --track 赛道词 --json -o recon.json # 采集卡(用 -o,勿用 > 重定向)
# ↑ 按侦察计划逐条跑 WebSearch / WebFetch,回填 recon.json
python scripts/yanyan.py recon --fill recon.json # 完整度 <70% 不许进 M41
python scripts/yanyan.py triage <对标文本> --map 30
python scripts/yanyan.py decon -o 报告.md # 填 28 维
python scripts/yanyan.py emotion --sections sections.json
# 提炼基因 → set s8.genes='[...]' → 回到 A 流程,基因自动注入 L1 作裂变约束
D · 退稿复盘:reject "编辑原话" → 得到路由层 → prompt <该层> 重跑。
E · 知识普及创作(七步法):init --route 知识写作 → prompt K1…K7 → K7 跑「五问自检」。
F · 头条文案创作(热点全链路):init --route 头条文案 → prompt T1…T5;detect_toutiao.py 任意文稿可直接调。
G · 小说去AI(真人范式,v3.7 新增):
python scripts/yanyan.py init --project 第11章 --idea "云渺段过朱雀" --route 真人范式 --out brief.json
python scripts/yanyan.py prompt D1 --brief brief.json -o 提示词-D1.md # 场景分诊:危机 or 静戏?
python scripts/yanyan.py set brief.json --set sd.scene_type=静戏 --set sd.paradigm=静戏范式 --set sd.loop=纠错链
python scripts/yanyan.py prompt D3 --brief brief.json -o 提示词-D3.md # 按范式施工
python scripts/yanyan.py zhenren 稿.txt --paradigm 静戏 # 五筛代码侧
python scripts/yanyan.py prompt D5 --brief brief.json -o 提示词-D5.md # 卡两轮以上 → 范式更换
卡死处置铁律:临界值卡两轮以上 → 直接跳 D5 第 5 级「场景范式更换(推倒重写)」,别再磨表面(真人范式 v3.0 四轮教训)。
注意事项
- 落盘位置:默认存 E 盘工作区
E:/Workbuddy/<日期>/<项目名>/(用户偏好,不放桌面)。 - 快照值不当时定理用:赛道占比、通过率等数字引用前先跑
deps失效自检四问。 - 实时数据有时效:四平台侦察数据必须带采集日期;超 90 天的旧数据不算实时;未实际检索到的数字不写进报告。
- 检测器是移动靶:两轮磨字无效 → 换轴换范式,不要在原地磨(M25/D5/R-001)。
- 代码只判确定性部分:M21 场景分诊、M25 修稿阶梯、十六筛中的开篇筛/问答筛/交付筛/碰撞筛/转译筛/爽型筛/收尾筛、D4 五筛的感知筛/原地筛、以及知识线的「五问自检」仍需模型判断,
scan/zhenren输出的「需人工/模型判定」清单即为此。 - 三库不混:实战失败进 R-Set,成功样本进逆向库,模块自身失灵进 Changelog。
- 四框架分流:写故事走 L 线(含红门),知识写作走 K 线(五问自检),头条文案走 T 线(时评去AI),小说去AI 走 D 线(真人范式);四条线各自独立模板与法则,勿混用。
- 弃子与扩写不并行:M20A 是字数不足时加深度,M14B 弃子是节奏拖沓时砍字——先弃后扩,别边弃边扩。
- 浪的前提是稳:M14B 三步浪棋法只在红门 M08/M32 ≥80 之后使用;底子没稳就浪=乱写,不叫钟贞。