用于审阅章节正文的执行质量。适合检查章首抓力、中段回报、章末钩子、现实落地、规则边界、链路失配与可回写的审阅结论。内置人物执行审计(声口一致性、心智模型落地、压力反应匹配、误判/盲区触发、关系拉扯兑现)。关键词:审这章、章节审阅、章首抓力、中段回报、章末钩子、审阅报告、人物执行审计、声口检测。
npx skills add https://github.com/lornshrimp/Lorn.NovelWriteSkills --skill 通用-审阅章节正文
<!-- ===== Layer 1: 永久缓存 ===== -->
> 题材路由:若 .github\题材专用Skills\ 目录存在对应的 <题材>-审阅章节正文 Skill,则:
> - 将题材特性骨架路由到 <题材>-审阅章节正文,该 Skill 位于 .github\题材专用Skills\ 目录。
> - 命中本技能时,必须优先强制加载当前 Skill 与 <题材>-审阅章节正文。
> 头号要求:禁止吹捧,客观分析。 审阅中不得出现无依据的称赞、吹嘘性描述或主观美化。所有判断必须基于文本事实、可验证标准与明确扣分依据,优先指出问题与改进方向。
章节正文审阅的第一判断不是“漂不漂亮”,而是“读者有没有被拖进去、有没有拿到回报、下一章值不值得看”。
<!-- ===== Layer 3: 场景缓存 ===== -->
本 Skill 执行审阅时,必须意识到一个深层矛盾:技法优化与读者留存之间并非单调递增关系。各技法维度(去AI味/逻辑严密性/描写质量/结构完整度/人物一致性)在留存视角下都呈现倒U型曲线——中等水平对留存最有利,过高反而伤害留存。
> 详见 CommonSkills/写作研究/审阅范式转换_技法审阅与网文留存的深层矛盾及底层模型重构.md
这意味着:
本 Skill 的审阅报告默认采用"双轴评分"架构:技法质量评分(从 10 分起扣)+ 读者体验评分(从 0 分起加)+ 三横切预警(过度优化/动词密度/确定性过剩)。参见 references/章节正文审阅检查清单.md §十九 和 references/章节正文审阅完整模板.md §17.0。
本 Skill 默认使用以下读者模型进行审阅——所有审阅结论都必须能回答:在竞争介质的包围下,这一章凭什么让读者不划走?
【审阅读者模型】
- 阅读场景:手机端,碎片时间(通勤/排队/睡前/摸鱼)
- 心理状态:随时可能被抖音15秒爽点、短剧1分钟反转、微信红点打断
- 决策周期:每200字做一次"继续看还是划走"的隐性决策
- 底层需求排序:画面感(动词驱动大脑生成电影)> 参与感(不确定性驱动追读)> 获得感(情绪回报驱动继续)
- 竞争对手:不是其他小说,是所有争夺注意力的介质
> 审阅者必须先确认已理解此模型,再开始逐项审阅。若审阅结论在"文学评论家"模型下成立但在"注意力决策者"模型下不成立,以注意力决策者模型为准。
以下所列 references 文件必须通过 read_file 工具逐文件读取,不得因"已有相关知识"、"之前执行时已读过"、"该文件只是参考"为理由跳过任何一条。 每条 references 按其标注的必读等级强制执行:
reference_missing_{refName},不得静默跳过。每个参考文件在 ## 默认执行顺序 中有对应的读取步骤与时机说明,此处仅汇总文件清单与用途概览。
references/章节正文审阅完整模板.md — 审阅报告的主骨架,在步骤 4 构建报告时加载,不得退化成简版报告references/章节正文审阅报告骨架.md — 报告骨架的速览版 / 最小版本,在步骤 4 中与完整模板交叉对照使用references/章节正文审阅检查清单.md — 逐项检查清单,内置双轴留存红灯(第17节升级版),在步骤 2 通读全文时逐条核对;步骤 5 评分时须同时产出技法分与留存分../../写作研究/网文留存模型.md — 留存评分共享基线,定义情绪刺激密度/追读驱动力评分细则、平台差异基线、留存红灯清单、动词密度基线(§八)与死亡交叉阈值(§九)、回炉分流规则。在步骤 5 评分前加载,确定本轮的留存评分标准和平台权重配置references/十维评分_处理方分流_钩子链与骨架忠实度补编.md — 十维评分(每维 1–5 分)的评分细则与骨架忠实度评估方法,在步骤 5 评分时加载references/问题分级与补丁动作.md — Critical / Warning / Suggestion 三级问题分级标准与对应修订策略,在步骤 6 出问题时分类加载references/章节数据看板与阶段达标线.md(必读)— 字数门禁、钩子频率、对话占比等量化达标线,在步骤 2 读后即做数据核验references/章节链路失配审阅表.md — 上章出口钩 → 本章入口响应 → 本章出口钩的链路检查表,在步骤 3 节奏审阅时加载references/前3章冲突架构诊断卡.md — 现在时 vs 过去时冲突、对抗性人物在场密度、追读期待感三问,在前 3 章审阅场景下加载;跨题材通用references/章节正文审阅检查清单.md#十七、平台审核视角平行评估 — 平台审核视角平行评估(检查清单第17节),在步骤 5 评分后、放行前加载,判断技法评分达标但留存风险是否触发红灯references/读者留存红线增补.md — 跨平台通用留存红线,包含8项留存红灯(跨平台适用)、前10章必检项、布局段/蓄势段占比诊断,在目标平台为免费平台或需要留存评估时强制加载references/腾讯专栏章节审阅追读与节奏红线增补.md — 跨平台通用:追读率、节奏红线审阅,在步骤 3.3 追读评估时加载references/腾讯专栏章节审阅快审红线子模板.md — 快审场景的红线判断模板:前 200 字钩子、中段回报、章末钩子三项红线(跨平台通用),在快速审阅/返工判定场景下优先加载references/腾讯专栏章节审阅手机端可读性子模板.md — 手机端段落节奏、对话密度、留白检查,在目标平台为手机端时加载references/腾讯专栏章节审阅情绪压迫与伤害密度增补.md — 女频爱情赛道专用:冷伤期、强钩率、伤害-回报交替比、敌人线冷却期、武器展示底线,仅在女频爱情赛道审阅时加载references/腾讯专栏章节审阅动作反应闭环增补.md — 动作→反应闭环完整性检查,在动作场景占比较高的章节审阅时加载../通用-设计人物传记/references/正文可调用素材清单.md — 人物传记中定义的写作抓手、触发器、留痕偏好,作为人物执行审计时的素材对照源,在步骤 2.3 人物执行审计时加载../通用-设计人物传记/references/nuwa-深度人物心智模型注入.md — Nuwa 心智模型(心智模型、表达 DNA、矛盾张力、诚实边界、决策启发式)落地审计的方法论依据,在步骤 2.3 人物心智模型审计时加载以上跨 Skill 引用路径 ../通用-设计人物传记/ 指向工作区同级目录,路径有效;若实际运行环境中该目录不可达,需手动指定 CommonSkills/通用-设计人物传记/references/ 对应文件。
章节正文审阅按以下步骤执行,每一步标注了应读取的参考文件:
1.1 确认目标章节文件路径,收集本章出场人物传记与故事设定裁判源。
1.2 若项目根存在 Agents.md,执行 ## 风格/蓝本模板自动发现规则(见对应节)。
1.3 加载 references/章节正文审阅检查清单.md,作为逐项核对的底表。
1.4 初稿自筛五问参考(新增——吸收自知乎精华"如何把大纲蜕变成沉浸小说"):在进入正式审阅之前,审阅者可以用以下五问做一次快速初筛,判断本章是否已经完成了从"章纲体"到"沉浸正文"的基本转化。这五问不是正式审阅维度的替代品,而是在全面审阅前定位"这章最核心的沉浸病灶"的快捷工具:
[初筛]。若任意一问标记为阳性,在正式审阅(步骤 2-6)中应优先聚焦该方向做深入检查。1.5 AI味四信号快速初筛(新增——吸收自知乎专栏文章《AI 写的小说会被检测出来吗?讲讲原理,别被焦虑带偏》Majx,2026-07-07):在进入正式审阅前,审阅者可以用以下四组信号做一次轻量级AI味初筛。这四组信号覆盖了AI生成文本在统计层面的主要可检测模式,快速锁定正文中是否需要额外的去AI味审查:
通用-去AI味重写 做局部替换。通用-去AI味重写/references/AI句式替换与动作化替代清单.md §网文四类AI模板词汇专项替换。通用-去AI味重写 流程处理后再重新审阅。命中 1 个信号 → 标记"AI味关注",在正式审阅的问题分级中持续跟踪。命中 0 个信号 → 正常通过,不做额外标记。[AI五信号初筛]。此初筛不等同于正式的去AI味深度诊断(参见 通用-去AI味重写 的十一种结构指纹),仅作为审阅前的快速定位工具。1.6 起承转合结构完整性初筛(新增——吸收自知乎南梦《一篇文章说清楚小说写作基本功:起承转合》,2026-03-02):在正式审阅前,用起承转合四段框架对本章做一次快速结构完整性扫描。此初筛定位"这章的结构骨架是否完整",而非深入评估每段的质量。
[起承转合初筛]。1.7 第1章避坑三查(新增——吸收自知乎桐梦书涵《为什么很多新手写的小说第1章就被编辑毙了?3个致命错误你中了几个》,2026-07-12):仅当审阅目标为第1章时执行本项检查。 第1章的任务只有一个——让读者想看第2章。以下三项是新手第1章被编辑毙稿率最高的三个病灶,每个都配有具体判定标准。
通用-设计故事设定;无冲突→通用-强化章节开头;路人甲→通用-设计人物传记)补设计后重新审阅。命中 ≥2 个 Warning(含 Critical)→ 标记"第1章需要修订"。命中 0 个 → 第 1 章基本合格。[第1章避坑三查]。1.8 烂稿自检——审阅前自我弱点预判(新增——吸收自知乎阿虚研究社"烂稿自检"方法,2026-07)
> 来源:知乎·阿虚研究社《如何提示才能让AI写一篇优秀的小说?》。核心方法:在正式进入逐项审阅之前,让AI先列出本章最可能出现的烂稿问题,审阅者将这些预判问题作为审阅起点——用"AI自己最担心的弱点"引导审阅的优先聚焦。
操作方式:
在开始正式审阅前,用以下指令让AI做一次自我弱点预判:
"在逐项审阅本章正文之前,请先列出本章最可能出现的五种烂稿问题。
基于本章的题材类型、人物配置、情节密度和节奏特征,判断哪些维度最容易失分。
对每个问题给出:①具体判断依据(本章哪个特征让你觉得这里容易出问题);
②如果该问题确实存在,最可能出现在本章的哪个位置(章首/中段/章末/特定场景)。"
然后在正式审阅时,优先聚焦AI预判的五个维度——如果AI预判准确,说明病灶可被自我感知,
修复优先级最高;如果AI预判不准(某些它没列出的问题更严重),说明存在"盲区病灶",
此类盲区在审阅报告中应单独标注并提升为Critical级别。
使用规则:
烂稿自检结果在审阅报告中的标注:
[烂稿自检]1.9 年龄层适配检查——节奏与基调对照(新增——吸收自知乎顾里木图的小酒馆"八层读者画像")
> 来源:知乎·顾里木图的小酒馆《写小说之前,你要知道当下读者喜欢什么、关心什么》(2026-07-09)。数据:《2024中国网络文学蓝皮书》。
> 前置条件:本检查仅在项目 Agents.md 中已注册"目标年龄层"时执行。若未注册,跳过不阻断。
在进入正式审阅前,按项目已锚定的目标年龄层,对照以下基准做一次节奏与基调的快速适配检查:
| 目标年龄层 | 节奏预期 | 基调红线(违规则标记) | 常见失配表现 |
| --- | --- | --- | --- |
| 18-22 岁 | 快节奏,前三章必须亮差异化 | 标记:节奏拖沓(连续2章无中爽点)、说教感(任何"你应该"句式)、套路敷衍(系统流但不新) | 节奏像传统文学、主角犹豫不决、缺乏"发疯"式宣泄段落 |
| 22-26 岁 | 快节奏,第一人称优先,强代入 | 标记:第三人称距离感过强、职场描写悬浮(不符合真实职场逻辑)、缺乏"重来一次"想象元素 | 主角太顺利没挫折、职场戏写成教科书、缺乏社交互动感 |
| 26-30 岁 | 中快节奏,注重"代入感"和"价值共鸣" | 标记:爽点廉价(天降金手指而非智取)、主角扁平无缺点、缺乏智力挑战元素 | 打脸太轻易、反派太蠢、人性博弈缺失 |
| 30-45 岁 | 中慢节奏可接受,但信息密度不能低 | 标记:情节不合理(不符合人生经验)、年代细节不准、人物动机过于简单 | 强行煽情、二分法好人坏人、缺乏灰色地带 |
| 45 岁以上 | 舒缓节奏,结局圆满 | 标记:节奏过快(跳场景太频繁)、结局阴暗/不圆满、缺乏烟火气细节 | 过度压抑情节、文笔过于花哨、缺乏"温暖""陪伴"感 |
检查方法:若项目已注册目标年龄层,审阅时对照上表逐条扫描。若命中≥1条"基调红线",标记为Warning。若命中≥2条,标记为Critical——本章可能与目标读者群体存在系统性错位。
以上检查结果在审阅报告中标注来源层:[年龄层适配]。
1.10 前3章开篇质量八项自查(新增——吸收自知乎南梦《网文开篇怎样快速抓住读者的注意力?》)
> 来源:知乎·南梦《网文开篇怎样快速抓住读者的注意力?》(知乎专栏"小说写作技巧分享",2026-06-24)。
> 适用范围:仅当审阅目标为前 3 章之一时执行。第 4 章及之后可跳过。
以下八项是作者写完前 3 章后应逐条自查的开篇质量检验项。审阅时按以下标准逐条对照:
| # | 自查项 | 审阅判定标准 | 未通过标记 |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 | 第一章第一句(100 字内)是否有冲突/悬念/情绪? | 前 100 字内出现至少一个:冲突信号(退婚/追杀/背叛)、悬念(反常现象)、或强烈情绪(羞耻/愤怒/委屈)。若前 100 字为纯描写/背景说明/日常,判定不通过。 | [开篇自查#1] 首句无钩子 → Warning |
| 2 | 主角是否在 500 字内出场,并让读者理解了处境? | 前 500 字内主角必须出场,且读者能回答"他是谁、当下处境是什么、为什么我要关心他"。500 字内主角未出场或出场后处境模糊,判定不通过。 | [开篇自查#2] 主角出场过晚或处境不明 → Critical(前3章) |
| 3 | 第一章结束,读者至少有一种强烈情感(不是无感)? | 读完后读者是否有心疼/愤怒/好奇/兴奋/震惊等至少一种可明确命名的情感。若无感("嗯,知道了"),判定不通过。"无感"是网文开头的死刑——此条为一票否决项。 | [开篇自查#3] 章末无感 → Critical |
| 4 | 第二章有没有通过行动/选择让主角更立体? | 主角在本章是否有至少一个"只有他才会这样做"的行动/选择,通过该行动读者能看到他的动机、软肋或底线。若角色只是被动经历了事件而无主动选择,判定不通过。 | [开篇自查#4] 主角无主动选择 → Warning |
| 5 | 设定信息是否通过剧情带出,而不是大段说明? | 扫描全章所有"介绍性段落"——若存在连续 100 字以上以作者旁白方式说明设定/背景/体系的段落,且该段落删去后故事不受影响,判定不通过。 | [开篇自查#5] 设定dump → Warning |
| 6 | 第三章是否亮出了金手指或核心主线? | 第三章结束时,读者应已知道"这本书的核心爽感是什么"——金手指亮相、核心主线启动或故事方向确立。若读者读完后仍不知道"这书到底要讲什么",判定不通过。 | [开篇自查#6] 卖点未亮出 → Critical(前3章) |
| 7 | 每一章的结尾,是否都设置了钩子(悬念/冲突/反转)? | 逐章检查章末 200 字:是否留下了一个读者无法不追问的问题/未完成的冲突/新出现的变量。若某章结尾像自然结束的段落("嗯,这章讲完了"),判定不通过。 | [开篇自查#7] 某章章末无钩子 → Warning(第一章为 Critical) |
| 8 | 3 章看完,读者是否清楚这本书要讲什么样的故事(类型、卖点)? | 读完 3 章后,读者应能说出一句话概括本书的类型和卖点(如"废柴逆袭""重生复仇""扮猪吃虎")。若无法概括,说明开篇没有完成"承诺"——读者不知道自己在追什么。 | [开篇自查#8] 类型/卖点模糊 → Critical |
综合判定:
通用-强化章节开头;Critical #6/#8 → 通用-创建小说正文;Critical #7(第一章)→ 通用-强化章末钩子与既有检查的关系:本八项自查与 1.7 第1章避坑三查互补——避坑三查聚焦"最常见的致命错误"(信息倾泻/无冲突/路人甲),本八项覆盖"前3章全局质量"(含第2-3章+跨章连贯性)。两者同时执行可形成更完整的前3章开篇质量画布。
以上检查结果在审阅报告中标注来源层:[前3章开篇八项自查]。
1.11 章回节奏定位检查——本章在三级节奏中的位置(新增——吸收自知乎"七层模型")
> 来源:知乎·虎兔阅读《好莱坞的"七层模型"中国化:为什么你的网文火得快凉得更快?》(2026-07-18,第5层:市井江湖与说书传统)。
中国说书人传统经过几百年驯化,形成了三级接受节奏——每章留扣子、每 5 章小高潮、每 20 章大高潮。本章审阅时,必须先定位本章在三级节奏中的位置,再判断本章是否完成了该位置应有的叙事功能。
| 本章位置 | 应有功能 | 审阅判定标准 | 未通过标记 |
| --- | --- | --- | --- |
| 任意章 | 章末扣子 | 章末 200 字内是否有读者必须翻看下一章才能解开的悬念/未完成冲突/新变量?若章末读起来像自然结束的段落("这章讲完了"),判定不通过 | [章回节奏] 章末扣子缺失 → Warning(第1章/关键转折章为 Critical) |
| 第 5n 章附近(±1 章) | 小高潮 | 本章或相邻章是否有让读者"爽到"的情绪回报节点(打脸成功/反转揭露/关键线索到手/小Boss被解决)?若连续 6 章以上没有任何情绪高点,判定不通过 | [章回节奏] 小高潮断供(已连续 N 章无小高潮) → Warning |
| 第 20n 章附近(±2 章) | 大高潮 | 本章或相邻章是否有质变级事件(身份揭露/实力突破/核心关系转折/大Boss战)?若本章已到 20 章节点但内容仍是日常推进,判定不通过 | [章回节奏] 大高潮缺失(第 N 章,距上次大高潮已 M 章) → Critical |
以上检查结果在审阅报告中标注来源层:[章回节奏定位]。
2.1 完整通读本章正文一次,不做中断判断。
2.2 加载 references/章节数据看板与阶段达标线.md,核验字数门禁(BodyCJK 是否达标)、钩子频率、对话占比(25%–55%)、卖点与 AI 痕迹门禁。脚本输出 MeetsMinCJK / WithinRange 必须同时为 True。
2.3 阅读流畅度专项审计(新增——吸收自知乎答主好难说故事):通读时同步扫描三类文字流畅度事故,作为独立审计维度。
[阅读流畅度]。若命中任意一项,必须在问题分级中如实记录,并按 "Critical → 必修" 处理。2.4 人物执行审计:加载 ../通用-设计人物传记/references/正文可调用素材清单.md 对照人物抓手兑现程度;加载 ../通用-设计人物传记/references/nuwa-深度人物心智模型注入.md 审计声口一致性、心智模型落地、压力反应匹配、误判/盲区触发、关系拉扯兑现。
2.5 写作生动化审阅(新增——吸收自知乎答主好难说故事·喷神):通读时同步扫描"文字正确但无画面"的病灶,作为独立审阅维度。检测结果在报告中标源 [生动化]。
通用-创建小说正文 的"写作生动化铁律"(好难说故事·喷神方法论)。2.6 逻辑链与因果闭环审计(新增——吸收自知乎执光赴君·资深网文作者24本签约经验)
本章节检查章节内在逻辑是否自洽、因果链是否闭环、爽点是否有足够铺垫。检测结果在报告中标源 [逻辑链]。
检查项一:写后逻辑复盘三问
检查项二:因果闭环强制检查
检查项三:爽点铺垫充足性检查(跨章)——四维升级版(增强——吸收自知乎桐梦书涵"爽点设计公式")
> 增强来源:知乎·桐梦书涵《爽点设计公式:让读者通宵追更的5个方法》(2026-06-20),数据引用:阅文集团《2025网文读者行为白皮书》、起点中文网2025年度月票榜。
以下四个子维度在原有"爽点铺垫充足性检查"基础上进行系统化升级,覆盖压抑-释放完整性、分层频率、变奏轮换与预期管理四个核心审阅维度。
子维度 3a:压抑-释放循环完整性检查
子维度 3b:三级爽点分层与频率检查
子维度 3c:爽点变奏检查(新增)
子维度 3d:读者预期管理检查(新增)
以上检测结果与步骤 3.4 的节奏密度审阅交叉引用,避免重复标记。
以上检测结果在报告中标注来源层:[逻辑链]。检查项一/二命中任意一项按 Critical 处理;检查项三按 Warning 处理。
2.7 节奏加速品质审计(新增——吸收自知乎"我的世界"&半盏清茶煮春秋)
本章节检测节奏是否受"停滞感"拖累,以及场景切换/内部推进手法是否有效。检测结果在报告中标源 [节奏加速]。
检查项一:三停滞诊断
检查项二:场景切换效率检查
检查项三:情节锁链审计(场景任务密度检查)
检查项四:详略得当审计
以上检测结果在报告中标注来源层:[节奏加速]。检查项一/二按 Critical/Warning 处理;检查项三/四按 Warning 处理。
2.8 上下文污染审计(新增——吸收自知乎 zzZZ "上下文污染"系统性分析)
本章节检测 AI 辅助创作中是否存在"上下文污染"痕迹——即人物是否站在作者的全知视角说话、行动是否基于完整的作者认知而非角色当前的信息视野。检测结果在报告中标源 [上下文污染]。
检查项一:人物信息视野一致性检查
检查项二:悬念侵蚀检查
检查项三:审阅视角污染检查(审阅层元检查)
通用-创建小说正文 的 ## AI 上下文管理原则:避免上下文污染 中的"视角边界"原则。以上检测结果在报告中标注来源层:[上下文污染]。检查项一按 Critical 处理;检查项二按 Warning 处理。检查项三为审阅层元检查,不影响本章评分但影响评分可信度标注。
3.1 加载 references/章节链路失配审阅表.md,检查上章出口钩→本章入口响应→本章出口钩→下章预期响应的链路是否完整。
3.2 若本章处于前 3 章,先加载 references/前3章冲突架构诊断卡.md 检查冲突架构;再执行前三章人物展示五维审计(新增——吸收自知乎网文老刀·五维立人设体系):
[五维人设]。若前3章存在≥3项标记,判为"前三章人设严重不足"——即使技法评分合格,也不得放行,必须回炉。3.3 按目标平台选读平台专项增补:
references/腾讯专栏章节审阅追读与节奏红线增补.mdreferences/读者留存红线增补.md(2026-06-22新增:8项留存红灯、前10章必检项)references/腾讯专栏章节审阅快审红线子模板.mdreferences/腾讯专栏章节审阅手机端可读性子模板.mdreferences/腾讯专栏章节审阅情绪压迫与伤害密度增补.mdreferences/腾讯专栏章节审阅动作反应闭环增补.md3.4 节奏密度与情绪结构审阅(新增——吸收自知乎精华"网文节奏与爽点把控")
本审阅项检查章节的节奏密度是否合理、情绪结构是否成立,避免出现以下三种常见的节奏结构型错误:
检查项一:爽点密集排布——"审美钝化"风险
检查项二:只有升级没有情绪——"数字增长无体感"风险
检查项三:缺乏降温章节——"全程高压≠节奏好"风险
以上检测结果在报告中标注来源层:[节奏密度]。命中任意一项按 Warning 处理;同时命中两项及以上按 Critical 处理——即使单章技法过关,连续的结构型节奏错误也会导致追读下降。
检查项四:节奏快慢失调——三种常见时机病灶(新增——吸收自知乎"写作技巧——如何把控小说节奏")
[节奏快慢]。命中任意一项按 Warning 处理。本章节检查章节正文在情绪锚点、段落纪律、重复修辞与延迟释放四个维度的执行质量。检测结果在报告中标源 [情绪与段落]。
检查项一:情绪锚点在场检查
检查项二:段落一章一职检查
检查项三:重要词重复三次加速检
检查项四:延迟释放执行检查
检查项五:人物辨识度台词审查
以上检查项命中任意一项,在报告中标注来源层 [情绪与段落]。检查项一/二按 Critical → 必修处理,检查项三/四/五按 Warning → 选择性修处理。
> 来源:知乎·顾里木图的小酒馆《网文写作怎么样走进读者的内心》(2026-07-09)。原文描述的是评论区的真实读者反馈类型;此处转化为审阅者在放行前预测本章是否有潜力触发这些反应的评估维度。
在完成所有维度审阅后、构建报告前,审阅者可以用以下三类读者情绪反应信号做一次"换位思考"测试——不是检查正文里写了什么,而是预测读者读完会有什么反应:
| 信号 | 读者反应 | 审阅时问自己 | 对应章节状态 |
|------|---------|-------------|-------------|
| 情绪共鸣 | "看到XX那段我哭了/难受/喘不过气" | 本章是否有至少一个能让读者卸下防御的情绪锚点? | 如果有 → 通过;没有 → 标记"缺乏情感触点"为 Suggestion |
Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance. Use when users want to create a skill from scratch, edit, or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or optimize a skill's description for better triggering accuracy.
Access NCBI GEO for gene expression/genomics data. Search/download microarray and RNA-seq datasets (GSE, GSM, GPL), retrieve SOFT/Matrix files, for transcriptomics and expression analysis.
Bayesian modeling with PyMC. Build hierarchical models, MCMC (NUTS), variational inference, LOO/WAIC comparison, posterior checks, for probabilistic programming and inference.
Multi-objective optimization framework. NSGA-II, NSGA-III, MOEA/D, Pareto fronts, constraint handling, benchmarks (ZDT, DTLZ), for engineering design and optimization problems.
Statistical modeling toolkit. OLS, GLM, logistic, ARIMA, time series, hypothesis tests, diagnostics, AIC/BIC, for rigorous statistical inference and econometric analysis.
Add unsigned integer (uint) type support to PyTorch operators by updating AT_DISPATCH macros. Use when adding support for uint16, uint32, uint64 types to operators, kernels, or when user mentions enabling unsigned types, barebones unsigned types, or uint support.
Convert PyTorch AT_DISPATCH macros to AT_DISPATCH_V2 format in ATen C++ code. Use when porting AT_DISPATCH_ALL_TYPES_AND*, AT_DISPATCH_FLOATING_TYPES*, or other dispatch macros to the new v2 API. For ATen kernel files, CUDA kernels, and native operator implementations.
Write docstrings for PyTorch functions and methods following PyTorch conventions. Use when writing or updating docstrings in PyTorch code.
Take lornshrimp/通用-审阅章节正文 from the repository into ~/.claude/skills for personal
use, or into .claude/skills inside a project.
The agent identifies a skill by the name field in its header. Two skills with the
same name cannot sit side by side — one of them will be ignored.