Claude Code 插件，5 个 AI Agent 协作完成网文创作全流程：世界观构建 → 卷级规划 → 章节续写（含去 AI 润色） → 质量验收（含读者体验评估）。内置去 AI 化四层策略和 Spec-Driven 规范体系，产出接近人类写手的长篇中文网络小说。
- Claude Code CLI 已安装并登录
- Python 3.10+（评估脚本需要）
方式一：Marketplace 安装（推荐）
# 1. 添加 marketplace（只需一次）
claude plugin marketplace add DankerMu/cc-novel-writer
# 2. 安装插件
claude plugin install novel安装后在任意目录启动 claude 即可使用 /novel:start 等命令。
方式二：--plugin-dir 按会话加载
# 克隆到本地
git clone https://github.com/DankerMu/cc-novel-writer.git ~/cc-novel-writer
# 启动时挂载插件
mkdir ~/my-novel && cd ~/my-novel
claude --plugin-dir ~/cc-novel-writerTip：添加 alias 省去每次输入路径：
alias novel='claude --plugin-dir ~/cc-novel-writer'
| 命令 | 用途 |
|---|---|
/novel:start |
从创作纲领（brief）冷启动一个新项目 |
/novel:continue |
续写下一章 / 推进到下一卷 |
/novel:dashboard |
查看当前项目进度、状态与统计 |
30 秒体验：执行 /novel:start，按提示填写题材、主角和核心冲突，系统自动创建项目结构并试写 3 章。详见 快速起步指南。
以下技能非必须，但能显著提升创作质量：
| 技能 | 用途 | 安装 |
|---|---|---|
doc-workflow |
深度背景研究（历史/科幻/军事题材推荐） | 见 CCskill 仓库 |
brainstorming |
结构化脑暴（世界观/角色/情节设计） | 同上 |
deep-research |
多源信息综合研究 | 同上 |
系统会在创建项目时自动检测题材，对需要事实查证的类型（历史、科幻、军事等）主动建议先做背景研究。
网文采用「边写边想」模式，以卷（30-50 章）为单位滚动推进：
卷规划 → 日更续写（每章流水线） → 定期检查（每5章滑窗 + 每10章深度盘点） → 卷末自动核查 → 卷末回顾 → 下一卷
每章经过完整流水线：
ChapterWriter(含润色) → Summarizer → QualityJudge(含读者评估)
续写+去AI润色 摘要+状态 双轨验收+读者体验
| Agent | 模型 | 职责 |
|---|---|---|
| WorldBuilder | Opus | 世界观构建 + L1 硬规则 + 角色管理(L2 契约) + 风格提取 |
| PlotArchitect | Opus | 卷级大纲 + L3 章节契约 + 故事线调度 |
| ChapterWriter | Opus | 章节续写 + 多线叙事 + 去 AI 化润色（Phase 2） |
| Summarizer | Opus | 摘要 + 状态增量 + 串线检测 |
| QualityJudge | Opus | 双轨验收 + 8 维度评分 + 读者参与度评估 |
写小说如同写代码——规范先行，验收对齐规范：
| 层级 | 内容 | 约束强度 |
|---|---|---|
| L1 世界规则 | rules.json — 不可违反的硬约束 |
铁律 |
| L2 角色契约 | contracts/ — 能力/行为边界 |
可变更需走协议 |
| L3 章节契约 | chapter-contracts/ — 前/后置条件 |
可协商须留痕 |
| LS 故事线 | storylines.json — 多线叙事约束 |
跨线泄漏为硬违规 |
8 维度加权评分（1-5 分）：
情节逻辑(18%) + 角色塑造(18%) + 沉浸感(15%) + 风格自然度(15%)
+ 伏笔处理(10%) + 节奏(8%) + 情感冲击(8%) + 故事线连贯(8%)
五档门控决策：≥4.0 通过 → ≥3.5 二次润色 → ≥3.0 自动修订 → ≥2.0 人工审核 → <2.0 强制重写。关键章节启用 Sonnet + Opus 双裁判。
四层流水线确保输出像人写的：
- 风格锚定：从用户样本提取风格指纹
- 约束注入：AI 黑名单 + 语癖 + 句式多样化
- 后处理：ChapterWriter Phase 2 替换 AI 用语 + 匹配风格
- 检测度量：黑名单命中 < 3 次/千字，相邻 5 句重复句式 < 2
.claude-plugin/plugin.json 插件入口
agents/ 5 个 Agent 定义
chapter-writer.md
plot-architect.md
quality-judge.md
summarizer.md
world-builder.md
skills/
start/SKILL.md /novel:start 冷启动
continue/SKILL.md /novel:continue 续写
dashboard/SKILL.md /novel:dashboard 状态
novel-writing/ 共享方法论知识库
SKILL.md
references/
quality-rubric.md 8 维度评分标准
style-guide.md 去 AI 化策略
templates/
brief-template.md 创作纲领模板
ai-blacklist.json AI 高频用语黑名单（38 词）
style-profile-template.json 风格指纹模板
hooks/hooks.json SessionStart 自动注入 context
scripts/
inject-context.sh Context 注入（checkpoint + 摘要）
audit-staging-path.sh Staging 路径审计
run-ner.sh 中文 NER 命名实体识别
query-foreshadow.sh 伏笔查询
lint-blacklist.sh AI 黑名单命中统计
calibrate-quality-judge.sh QualityJudge 校准（Pearson r + 阈值建议）
run-regression.sh 回归运行（合规率 + 评分汇总）
compare-regression-runs.sh 回归 run 对比
lib/ 共享 Python 模块
eval/
datasets/ 人工标注数据集（JSONL）
schema/ 标注 schema（JSON Schema）
fixtures/ 脚本冒烟测试 fixture
labeling-guide.md 标注指南
docs/
user/ 用户文档
quick-start.md 30 分钟快速起步
ops.md 常用操作
spec-system.md 四层规范体系
storylines.md 多线叙事指南
test/ 测试清单
prd/ 产品需求文档（11 章）
spec/ 技术规范（6 章 + 5 Agent 独立定义）
项目内置完整的评估基础设施，用于校准 QualityJudge 并跟踪质量回归：
# 校准：计算 judge vs 人工标注的 Pearson 相关系数 + 阈值建议
scripts/calibrate-quality-judge.sh \
--project <novel_project_dir> \
--labels eval/datasets/m2-30ch/v1/labels-*.jsonl
# 回归运行：统计合规率 + 评分分布
scripts/run-regression.sh \
--project <novel_project_dir> \
[--archive eval/runs/]
# 对比两次回归运行
scripts/compare-regression-runs.sh \
eval/runs/<run_a>/summary.json \
eval/runs/<run_b>/summary.jsonPR 合入 main 自动触发：
- Markdown lint —
npx markdownlint-cli2 "docs/**/*.md" - 链接检查 —
lychee死链扫描 - Manifest 校验 —
manifest.json结构完整性
| 里程碑 | 描述 | 状态 |
|---|---|---|
| M1 | 续写引擎基础（5 Agent + 3 Entry Skill + 模板） | 已完成 |
| M2 | Context 组装与状态机（Orchestrator + Spec 注入 + Hooks） | 已完成 |
| M3 | 质量门控与分析（5 档门控 + 双裁判 + NER + 伏笔 + 回归） | 已完成 |
| M4 | 端到端打磨（Quick Start + 跨卷 + E2E 基准） | 进行中 |
详见 progress.md。
本项目尚未选定开源许可证。如需使用请先联系作者。
DankerMu — mumzy@mail.ustc.edu.cn