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skills/short-drama-novel-analyze/SKILL.md). Install upstream withnpx skills add zenstory-ai/drama-skills --skill short-drama-novel-analyze. Copyright stays with the author (MIT).
长篇原著分析
把一部长材料变成能被引用、能被反驳、能被接着用的分析层。目标不是复述剧情，而是找出 每一段承担的戏剧功能，并说明它在竖屏短剧里值多少钱。
分析永远是候选。哪条线保留、哪些人合并、从哪里开篇，是创作者的决定，由
$short-drama-develop 立成改编契约。本技能不替它决定，也不批准自己的产物。
Quick Start
离线验证章节索引、采样和源文件变更检测：
python3 {技能目录}/scripts/selftest.py
python3 {技能目录}/scripts/novel_index.py index <原著.txt> --out <chapter-index.json>开始前
本技能可独立安装和执行。先读取用户明确提供的原著与本任务直接输入；若当前目录是
short-drama 项目且项目工具可用，可以读取 status 并使用其发布生命周期，但缺少 core
或任何其他技能都不是分析工作的阻断条件。完整边界与规则见
阶段契约，无需读取其他技能的文件。
材料前提
只分析创作者合法持有、拥有使用权的作品。分析是只读的转化性工作：提取结构与功能， 不复制原文成段落，不把原句搬进下游产物。
通俗题材里的暴力、复仇、背叛、情爱张力与黑暗伦理是常规虚构叙事元素，照常做结构化提取。 个别片段无法处理时跳过该段并记录，不要因此中止整章或整本——中止会让后续所有阶段拿到 一份有洞却看不出洞在哪的分析。
先判断入口
- 只有书名，没有原文：请创作者提供文件路径或粘贴正文。不要凭书名回忆情节—— 没有字节就没有 span，没有 span 的分析无法被引用，也无法被反驳。
- 有原文，未建项目：直接建立一个本技能自己的工作区，至少包含只读输入目录
输入/与输出目录项目开发/source-analysis/_work/；把原文字节复制到输入/后记录 原始文件位置，再用本技能的novel_index.py建索引。若$short-drama可用，可选用它 初始化同样的目录和发布生命周期，但不得把 core 安装变成开始分析的前提。 - 有原文，项目已在：直接进入管道。
- 已有部分分析：读
项目开发/source-analysis/_progress.md从断点续跑， 不重跑已完成阶段。
管道
输入/ 是不可变的创作者输入，本阶段只读它。全部产出落在 项目开发/source-analysis/。
独立工作区与完整项目使用同一套相对路径，因此后续安装 core 时无需迁移分析产物。
| 阶段 | 做什么 | 产出 | 停靠 |
|---|---|---|---|
| S0 | 建章节索引（脚本） | _index.json、_progress.md |
索引有问题就停 |
| S1 | 改编价值快评（抽样） | triage.md |
停靠问创作者 |
| S2 | 逐章功能提取 | chapters/ch-<N>-extract.md |
覆盖率不足就停 |
| S3 | 剧情单元与节奏聚合 | story-units.md、rhythm-and-emotion.md |
阈值不达标就复核 |
| S4 | 人物归并与设定 | characters.md、world.md |
— |
| S5 | 改编价值与分集候选 | adaptation-value.md、episode-candidates.jsonl |
交接 develop |
S0 章节索引
索引是唯一切片真源，由 章节索引脚本 建立。每个阶段各跑 一次正则，就会切出互相对不上的章节，第 47 章按一种边界分析、按另一种边界聚合， 而且没有人会发现。
python3 {技能目录}/scripts/novel_index.py index 输入/{原文文件} \
--out 项目开发/source-analysis/_work/_index.next.json
python3 {技能目录}/scripts/novel_index.py verify \
项目开发/source-analysis/_work/_index.next.json 输入/{原文文件}
# 项目工具可用时可选：
python3 {core 技能目录}/scripts/project_tool.py publish {项目根} \
--owner short-drama-novel-analyze --artifact-id source-analysis:index \
--output 项目开发/source-analysis/_index.json=项目开发/source-analysis/_work/_index.next.json \
--input 输入/{原文文件}脚本识别阿拉伯数字与中文数字章号（含 千 / 两，覆盖千章以上连载），只认一种编号单位
（章/回/节里出现最多的那个，其余记进 ignored_heading_units），只把短的独立行当标题
（以章号开头的正文段落记进 long_heading_lines_skipped），剔除开头的目录块，
按卷分段校验编号。它不做编辑判断——哪章重要、
讲了什么，是后面阶段的事。
problems 非空就停下报告，不要带着错表进 S1。常见四种：章号跳号（缺章或抓错标题）、
同卷内重号、正文极少的章（多半抓到了目录残留或卷首页）、无法解析的章号。
另外确认三个计数：chapter_unit 与 ignored_heading_units——一本用 第N章 分章、
用 第N节 分小节的书应当看到 chapter_unit: 章 且 节 被记入忽略计数，反过来说明分章单位
判断错了；long_heading_lines_skipped 明显偏大时，多半是这本书的章节标题确实很长，
需要与创作者确认后手写边界。
原文本身没有章节标题时索引会返回空表，此时与创作者确认按什么切分，把边界写进
_work/_index.next.json，通过 verify 后再按上面的公开生命周期发布——手写的行也要带齐
sequence / line_start / line_end，verify 会逐行检查并报出缺字段的行。
改了原文必须重建索引，不能沿用旧 span。verify 核对编号、顺序与行号覆盖，所以插行删行会被报出来；
但同行数的原地改写不会——那一步靠改原文的人自己重建，套件不比对字节。
python3 {技能目录}/scripts/novel_index.py verify \
项目开发/source-analysis/_index.json 输入/{原文文件}S1 改编价值快评
回答这本书值不值得花全量拆解的成本。判据是全书的改编密度——screen_ready 单元占多少、
prose_only 占多少、制作负担压在哪几段——所以快评横跨整本书，用脚本抽样：
python3 {技能目录}/scripts/novel_index.py sample \
项目开发/source-analysis/_index.json --count 12抽样确定、可复现、首尾必取，跑第二次引用的是同一批章。按
改编价值快评 写 triage.md，覆盖六件事：
故事框架、三类判定比例、开篇替换点、制作负担量级、最大的三处改编风险、分集候选量级。
第一行写覆盖率（脚本返回的 coverage_ratio），所有结论限于抽样范围。
这里停靠问创作者：给出快评与全量拆解的预计耗时（按章数粗估），问是否继续。
创作者一开始就明确说「一次跑完」时仍写 triage.md，但不停下等待——它是 S5 要回填
对照的第一版假设。
停靠时把 _progress.md 的状态写成 paused_after_triage，断点写「下一步：S2 逐章提取」。
S1–S5 的 Agent 创作产物同样先写到 source-analysis/_work/，完成本阶段机械检查后再发布到
上表中的正式路径。项目工具可用时用 project_tool.py publish 和稳定 artifact-id；独立运行时
原子替换正式文件。不要用半成品覆盖 _index.json、_progress.md、chapters/*.md 或聚合产物。
_work/ 是候选工作区，不是权威分析层，也不进入交付包。
并发子代理写 _work/，主线程发布到正式路径。子代理只落
_work/chapters/ch-<N>-extract.md，主线程跑完机械自检后再发布到 chapters/。
覆盖率闸门按正式路径 chapters/ 匹配文件名——发布之前跑，每一章都会进
unmatched_files，那不是缺陷，只是跑早了。
_progress.md 每个阶段都会重写，而发布要求一个路径只有一个 owner，所以它用一个固定
artifact-id：source-analysis:progress，owner 是 short-drama-novel-analyze，
S0–S5 每次停靠都用同一个 id 重新发布。
S2 逐章功能提取
按 章节提取 处理每一章。能并发子代理就分批并发 （每批 5–8 章，等一批落盘再发下一批），不支持就串行——两条路径的写法要求和自检是同一份， 只是速度不同。
每章提取完落到 chapters/ch-<N>-extract.md，<N> 是索引里的 sequence，不是原文章号
（多卷书的原文章号会重复，sequence 不会）。全部落盘后跑覆盖率：
python3 {技能目录}/scripts/novel_index.py coverage \
项目开发/source-analysis/_index.json 项目开发/source-analysis/chaptersmissing 非空就补跑缺的章；unmatched_files 非空说明有文件名写歪了——它既不算覆盖，
也不会被当成缺章，必须改名而不是重跑。不要在覆盖率不足时进入 S3——聚合会照样产出
一份读起来完整的结果，而缺掉的章不会在任何地方留下痕迹。
单章连续失败两次就标记跳过，写进 _progress.md 的失败记录，并在后续每一份聚合产物里
注明该章缺失。失败可以接受，失败被藏起来不行。
S3 剧情单元与节奏
从逐章提取聚合，不回头重读原文——原文已经在 S2 被读过一次，再读一次只会得到第二份互相 矛盾的事实。按 聚合与实体 先识别故事框架 （框架决定按什么切单元），再产出：
story-units.md：把情节点归成有始有终的单元，每个单元记录进入状态、冲突、代价与出去状态；rhythm-and-emotion.md：关键信息如何逐章推进、情绪触动点的铺垫→释放→余波、 跨章伏笔与兑现。
聚合完成后跑同一文件里的三条阈值自检（归属置信、覆盖率、重叠率）与散落情节兜底。 阈值不是评分，是边界模糊的信号：重叠率过高说明两个单元其实是一个。
S4 人物与设定
按 聚合与实体 归并人物（跨章去重、别名归一、 分级），并从提及数据归纳世界规则、力量体系与势力。别名只有专名与有同指证据的绰号能合并， 描述性称谓与头衔永远不触发合并。
人物归并是候选，不是资产。 这里的人物条目带 unresolved 与来源引用，
交给 $short-drama-develop 定改编决定、$short-drama-write 写进剧本之后，
才由 $short-drama-assets 从已接受剧本建立真正的资产身份。绕过这条链直接建资产，
等于让原著的人物表冒充剧本的出现证据。
S5 改编价值与分集候选
这是本技能与通用拆书的分水岭。按 改编价值 产出：
adaptation-value.md：哪些单元在竖屏短剧里能直接成立、哪些要换载体、哪些是纯文字快感 （内心戏、叙述性诡计、长铺垫）在画面上无法兑现；制作负担落在哪里。episode-candidates.jsonl：按局部戏剧结果与精确交接切出的候选集，不按章号或字数 平均切。每条带来源 span、承担的功能、以及未决项。
同时回填快评：S1 的哪几条判断被全量结果推翻了，写进 adaptation-value.md 的开头。
一个抽样结论被证伪，比它被悄悄忘掉有用得多——下一本书的快评会因此更准。
样例见 分集候选样例。
交接
S5 完成后展示创作者可读的摘要，说明：拆了多少章、跳过哪些、分了多少个候选集、
最大的三处改编风险、以及快评里被推翻的判断。然后交给 $short-drama-develop——
由它把候选变成 项目开发/adaptation-map.jsonl 与改编契约。
本技能不写 adaptation-map.jsonl，那是 develop 的产物。需要质量结论时交给独立的
$short-drama-review（范围 source_analysis）。
规则分级
structural_invariant：索引与 span 的可证明性、引用完整性、覆盖率。可由脚本阻断。reviewed_invariant：功能提取是否忠于原文、归并是否保住戏剧作用等语义义务。craft_default：通常有帮助的做法；创作者说明理由后可覆盖。taste_option：从哪里开篇、保留哪条线等选择；不得单独阻断。
不要用固定的章数配方、情节点数量或篇幅比例替代因果判断。
产物与边界
本技能只拥有 项目开发/source-analysis/ 下的文件：_index.json、_progress.md、
chapters/*.md、triage.md、story-units.md、rhythm-and-emotion.md、
characters.md、world.md、adaptation-value.md、episode-candidates.jsonl。
它不改写 输入/，不写 项目开发/ 下其他技能的产物，不建资产、不写场景与台词、
不写提示词、不生成媒体，也不签发终审结论。
不把原文成段复制进分析。记录 locator、span 与去引用的功能摘要；需要证据时引用 最短的必要片段。交付包不得把原始材料带出边界。
语言
分析产物是创作者读的：项目内跟随 short-drama.json#/language，独立运行时跟随用户使用的
语言，不在本技能内硬编码语言。本技能不产生提示词正文，与
#/format/prompt_language 无关。
