Story generation pipeline skill — 故事生成管道技能
v1.0.4Story generation 流水线 技能. Supports multi-episode continuous generation, graph management, AI 质量 检查 + human confirmation dual control mechanism. Automatically manages relationships between characters, scenes, and hooks.
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故事生成管道技能特点 本技能实现了一个完整的故事生成管道: 连续剧集生成 - 自动根据前面的内容生成下一个剧集 图管理 - 存储和查询角色、场景和钩子的关系 双重确认控制 - AI 质量检查后跟随人工确认 状态持久性 - 支持暂停、恢复和多个并行故事 核心工作流 ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────────┐ │ 生成剧集 N │ -> │ AI 审核 │ -> │ 图存储 │ -> │ 等待人工确认 │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────────┘ │ │ │ │ ▼ ▼ ▼ ▼ 查询图通过 存储关系 继续/修改/结束 使用方法 开始新管道 用户:开始一个新故事管道,主题:中国女孩复仇,目标剧集:10 继续管道 用户:继续故事管道 [管道 ID] 人工确认操作 用户:批准,继续到下一个剧集 用户:修改:[具体反馈] 用户:暂停 用户:结束 双重确认控制机制 第 1 层:AI 质量检查 在每个剧集生成后,AI 自动检查: 检查项 描述 情节连贯性 自然连接到前面的剧集 角色一致性 角色行为与已建立的特征相符 钩子处理 合理的添加/关闭钩子 节奏控制 适当的剧情进展速度 情感曲线 合理的情感起伏 评分标准:0-10 分,低于 7 分触发重试(最多 3 次) 第 2 层:人工确认 在 AI 审核通过后,显示预览并等待用户确认: 📋 剧集 N 预览 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【情节摘要】 ... ✅ AI 评分:8.5/10 ✅ 钩子状态:1 个新钩子,1 个关闭钩子 请选择: 1️⃣ 批准,继续到下一个剧集 2️⃣ 需要修改(请指定) 3️⃣ 暂停 4️⃣ 结束 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 图管理 图查询 在生成剧集 N 之前,查询剧集 N-1 的图: graph_manager.query_graph(管道 ID,剧集=N-1) 返回:前一个剧集的完整内容 角色列表及其状态 未关闭的钩子 关键场景 关系网络 图存储 在用户确认后,存储当前剧集的完整内容: graph_manager.save_graph(管道 ID,剧集=N,内容) 存储:剧集的完整生成结果(不分割成元素) 状态管理 状态文件:data/pipeline_state.json { "管道": { "管道_2026-03-05-001": { "主题": "中国女孩复仇", "目标剧集": 10, "当前剧集": 3, "状态": "等待人工确认", "创建时间": "2026-03-05T15:00:00", "更新时间": "2026-03-05T15:30:00", "AI 审核": { "评分": 8.5, "检查": {...} }, "最后输出": { "剧集": 3, "摘要": "...", "内容": "完整内容..." } } } } 状态类型 状态 描述 生成中 正在生成 AI 审核中 AI 审核正在进行 等待人工确认 等待人工确认 暂停 暂停 完成 完成 错误 错误状态 脚本描述 pipeline.py - 主控制循环 初始化管道 协调模块 处理用户命令 管理循环状态 ai_reviewer.py - AI 质量检查 执行质量评分 生成审查报告 确定通过/失败 episode_generator.py - 剧集生成 生成新剧集基于图上下文 处理钩子继续和关闭 处理重试逻辑 graph_manager.py - 图管理 图查询(调用远程 API) 图存储(调用远程 API) 本地缓存管理 API 描述 图 API 查询 API: { "操作": "查询", "管道 ID": "管道_2026-03-05-001", "剧集": 2 } 存储 API: { "操作": "保存", "管道 ID": "管道_2026-03-05-001", "剧集": 3, "内容": "完整生成内容为剧集 3..." } 剧集生成逻辑 首个剧集生成 基于用户提供的主题和目标,生成: 主角设置 初始场景 核心冲突 开放钩子 后续剧集生成 基于图查询结果: 读取前一个剧集内容和未关闭的钩子 继续主线剧情 处理钩子(继续/关闭/添加) 推进角色成长弧 调整情感曲线 结局生成 当达到目标剧集或用户请求结束时: 关闭所有剩余的钩子 完成角色成长弧 生成结论性结局 重要注意事项 重试机制 - 最多 3 次重试当 AI 审核失败 暂停/恢复 - 可以通过管道 ID 在暂停后恢复 多个管道 - 支持同时运行多个不同主题的管道 图一致性 - 确保正确的角色和钩子关系 钩子管理 - 跟踪每个钩子的创建和关闭状态 完整工作流 步骤 1:创建管道 用户:开始一个新故事管道,主题:中国女孩复仇,目标剧集:10