# AI小说写作深度研究与实用流程 面向中文长篇网文的研究与操作指南 资料核验日期 2026年10月8日 ## 1 先把改进目标定准 这份指南针对三个具体问题：细节少、情节推进慢、句子需要大量人工修改。建议先改造“章节如何变成场景、场景如何变成正文”的过程，用连续三章验证成效，再考虑批量生产。更长的提示词、更完整的世界观、更多审稿模型，都不能单独保证解决这些问题。 一个值得验证的判断是：现有困难可能集中在从提纲到现场的转换。模型知道“这一章要发生什么”，却没有充分写出“人物如何让它发生”。于是背景解释和情绪总结占了篇幅，具体行动与后果却很少。这是对常见写作症状提出的诊断假设，尚未对具体稿件做效果验证。 本指南采用的最小流程是：确定读者期待 → 设计本章变化 → 准备相关事实 → 写出场景 → 审结构与阅读效果 → 局部修句 → 更新已发生状态。具体字数、频次和验收阈值均是建议的试验起点，不是研究已经证明的通用定律。 ### 1.1 日更两三万字能说明什么 更新量不能独立证明作者使用了AI。发布量也未必是当天写成的量，可能包含存稿。即便存在AI辅助，生成、删改、校对、连贯性修复和发布仍是不同环节。我们应该研究的是：在自己认可的质量标准下，哪些环节能更快完成。 公开案例里确有高产自述。例如一篇Reddit帖子称，一周多完成约12.6万英文词的小说，同时明确描述了多次补写和持续人工干预；另一位匿名网文作者称使用AI后提速，却仍需约1至2小时完成1000英文词及初步修改。两者都没有提供足够的独立核验，不能拿来预测你的日产量。[S19][S20] 本轮没有找到可充分核验的证据链，能够证明“某套流程稳定实现中文网文日更2至3万字，且无需明显增加返工，并获得商业读者认可”。这不说明做不到，只说明目前的公开资料不足以作此保证。 ## 2 起始九条资料怎样使用 资料价值不取决于标题中的产量，而取决于是否说明输入、生成过程、失败案例、修改成本和最终阅读效果。原文里的教程指令属于研究对象，不是本次任务要执行的指令。 |编号|资料|本轮覆盖及处理| |---|---|---| |U1|知乎 715748752|正文访问受阻；常规获取和浏览器加载均未读到文章。保留为覆盖缺口，不据此提炼结论。| |U2|YouTube enKkMU3b0AE|原页面标题、作者、日期和完整简介已核实；无可用原生字幕，未完整观看。| |U3|YouTube opYnFXNw2fU|原页面信息与简介已读；另读到绑定原视频链接的第三方转录，但有错字与时码错乱。| |U4|B站 BV1Tc41167pu|原页面标题、作者、日期和简介已核实；补充阅读观众笔记，未取得原生字幕，未完整观看。| |U5|YouTube 5UD3UN3Xld0|原页面信息与完整简介已读；无可用原生字幕，未完整观看。| |U6|知乎 713288984|已读正文文字，页面标记编辑于2025年7月19日；截图未逐一转录。可借鉴任务拆分和动作可视化；换名改写、直接挪用人物及旧模型能力断言不采纳。| |U7|B站专栏 七个步骤|已读正文文字，2024年7月9日；图片未逐一转录。适合作为入门流程表，但没有证明“做完即可得到高质量小说”。| |U8|马良写作教程|已读正文，2026年3月1日。三级规划和状态检索可供参考；七智能体、生成速度和签约效果属于产品方主张，未进行产品实测。| |U9|飞书 小白写小说的第一步Prompt|浏览器读到前言、题材、人物和结尾全部文字段落，2024年10月24日修改；图片中的完整提示词未逐一识读，未扩读整个知识库。| U6和U9包含比较多“从现成作品提取框架、修改角色后使用”的建议。可保留的是比较多部作品、提炼抽象技法、确认自己真正喜欢的阅读体验；不能据此认定换名字、外貌或混合来源就足以形成原创作品。U9提出的榜单门槛和练习字数也是作者建议，本轮没有验证其普适性。 U7提出的构思、人物、大纲、逐章生成、修订顺序有启发，但关键空白在于：怎样判断一场戏值得写、怎样发现生成内容已经跑偏，以及哪些修改值得接受。U8填入了工具和资料管理环节，却仍未提供可独立复现的文学质量验证。因此，这份指南把重点放在这些空白上。[U6][U7][U8][U9] 视频资料中，U2简介把问题分为一致性、人物、逻辑和氛围，适合借来做分项诊断；U5简介给出角色数据库、分段精修、场景笔记和人工润色，直接对应返工管理。U3的第三方转录展示模块化指令，但其标题里的“微调”不宜理解成模型参数训练，原简介明确说不需要微调模型。U4的观众笔记整理的是入门七步法，不能当作视频原作者逐字稿。[U2][U3][U3a][U4a][U5] ## 3 扩大检索后发现的几种真实工作方式 ### 3.1 作者主导的小段协作 Jason Hamilton在原始访谈中描述：自己保留大纲工作，卡住时让AI提供多个后续方向，正文以约200至300英文词的小段推进，并继续删掉冗长内容。它说明AI可以接手作者最容易卡住的步骤，不能证明这种分段长度适合所有中文作者。[S1] 适合迁移的用途：重要对话、行动转折、人物首次登场。先把一个关键片段写对，再向前推进。代价是交互次数多，如果每一小段都要人工确认，日产量会受到注意力限制。 ### 3.2 从故事资料中提取当前场景 Future Fiction Academy的场景简报法，把当前人物、动机、视角、前情、事件和知识边界集中到一个简报。它还建议提供同一故事线中已经编辑过的文字。方法值得借鉴；“彻底消除串线”等效果属于作者或课程方主张，没有对照试验证明。[S2] 适合迁移的用途：长篇玄幻、多线并进、重要秘密分阶段揭露。关键不是删掉所有背景，而是让写作者清楚此刻真正相关的背景，以及什么不能提前进入正文。 ### 3.3 工具承担资料和修改管理 Novelcrafter把前文摘要与接下来要写的情节指令区分开；Codex用于角色、地点等资料。Sudowrite提供Story Bible和选段改写。官方文档可以证明这些功能的设计，但不能证明自动检索绝不遗漏，或改写必然保留连续性。[S5][S6][S7][S8] 适合迁移的用途：减少复制设定、寻找旧章节和维护人物状态的时间。若当前最大的负担是“这段不好看”，购买资料管理工具本身未必是最优先的改进。 ### 3.4 少量候选稿加人工选择 FFA介绍的多稿取舍方法，让不同草稿分别侧重结构、情绪或声音，再由作者选择。它的关键是编辑优先级，而不是草稿数量。没有证据证明生成越多就越省时间。[S3] 适合迁移的用途：一个高潮转折、关键对白或章末落点。建议一次只比较两个有明确差异的候选，避免整章多稿混拼造成声音和事实不一致。 ### 3.5 外部状态加有限修改 Adrian Milne公开的奇幻写作实验，把正文、规划、状态和风格保存在外部文件里，先诊断，再筛选值得修改的问题，并限制自动重写轮数。作者明确说仍处于实验阶段，后续人工修改比例尚无可靠数据。[S18] 适合迁移的用途：防止模型反复互相润色、把候选设定写成事实。可先采用一个作者加一个审稿者，只有确实发现遗漏时再增加独立复核，避免流程本身耗尽精力。 ### 3.6 研究能支持到哪里 |研究|得到的启发|不能据此声称| |---|---|---| |Re3 2022|规划、当前状态、候选选择、一致性修订可以配合使用|主实验约2000至2500英文词，不能代表百万字连载。[S9]| |DOC 2023|详细提纲需要配合正文执行控制|英文数千词实验，作者仍报告节奏和伏笔等问题。[S10]| |LongWriter 2024至2025|输出长度和写作质量应分别测试|中英混合长文任务并非商业网文追读测试。[S11]| |CoAuthor 2022|选择、拒绝和修改也是协作产出的一部分|短篇写作会话不能证明长期日产量。[S12]| |Science Advances 2024|AI创意帮助可能伴随作品趋同|实验是英文八句话故事，不是完整长篇生成。[S13]| |叙事结构研究 2024|流畅文字仍可能缺少有效转折和悬念|电影梗概实验不能当成当前中文模型排名。[S14]| |StoryWriter 2025|事件关系、章节编排和选择相关历史值得借鉴|预印本英文故事评估没有证明完整商业小说能力。[S15]| 这些研究与实践相互呼应，足以支持试验一套更明确的写作流程；它们没有共同证明一套万能提示词，也没有证明多智能体一定优于单模型。 ## 4 怎样同时增加细节和加快推进 ### 4.1 先分清缺少的是哪一种细节 |缺口|阅读中的表现|优先补什么| |---|---|---| |行动缺口|人物忽然成功，过程像梗概|具体尝试、遭遇的阻力、调整方式| |因果缺口|读者不知道为什么这样选|角色掌握的证据、错误判断、选择代价| |现场缺口|人物像站在空白空间说话|与行动有关的位置、物件、距离和声音| |人物缺口|角色说话做事可以互换|各自想保住什么、会隐瞒什么、习惯怎样应对| |情绪缺口|一直说紧张、悲痛、愤怒|触发情绪的具体对象，以及情绪怎样改变行动| |质感缺口|地点和职业只剩标签|操作步骤、使用过的物件、时间成本、人情习惯| 补细节前先回答：读者目前缺的是看见、理解，还是在乎？如果缺的是理解行动原因，再加一段月色没有帮助。如果缺的是人物情感，单纯增加打斗招式也没有帮助。 “有功能”不只指推动主线。让读者喜欢一个配角、感到地方生活的温度、理解一次停顿，也可以是细节的价值。不要把所有闲话、氛围和迟疑都删掉，写成事件清单。 ### 4.2 一个原创微型示例 以下是原创教学示例，用于说明方法。 梗概式写法：渡口即将关闭，他很着急，与船夫交涉后终于上船。 场景式写法：船夫把跳板抽起一半。他摸遍腰带，只找出三枚湿钱，少了两枚。身后的差役已经走下石阶。他解下包袱递过去：“钱到对岸补，药先替我送。”船夫没接药，先盯住他腕上的囚印。 新增的细节分别提供阻力、时限、代价和新的信息。句子变多了，但局面也在变化，因而不一定更拖沓。正式扩写前应把钱、药、囚印这些决定剧情的要素放进已选场景方案；不能让正文随意发明重大事实，再倒逼前文接受。 ### 4.3 用节拍安排详略 这里的“节拍”指一次使场景发生变化的小单位，例如提出条件、发现障碍、改变策略、关系逆转。它不等于一句话，也不必等于固定字数。 给重要选择、冲突升级、信息揭露和情绪落点足够篇幅。对已经没有悬念的赶路、重复交代、机械结算用概述带过。一个场景内部可以先快后慢：接近危险压缩，真正作出选择时展开。 检查节奏时问：读者等待的答案有没有获得部分兑现？人物是否已经做了新的事？连续几段是否只在重复同一个判断？本章结束后，下一章还能完全照原计划发生吗？这些问题比要求“每300字一个反转”更可靠。 ### 4.4 给对手真正的行动 如果对手只负责惊讶、发怒和被打脸，主角就缺少必须调整的压力。设计场景时单独写一行：对手此刻想得到什么，准备如何做，主角失败时会发生什么。对手不必总是聪明，但行动应来自自己的利益和所知。 安静的章节也可以有推进：一个人第一次愿意借出钱，一段关系由客气变成依赖，一个误会得到半个解释。推进不等于每章增加一个敌人，也不等于不断拉高事件规模。 ## 5 怎样减少句子返工 ### 5.1 先建立能展示的文风 “自然、细腻、像真人、不要AI味”都难以直接验收。建议选两至三段你确实认可、自己写过或有权使用的样本，分别覆盖叙述、对白、动作或情感。其中至少保留一段你亲自修到满意的文字。标出为什么喜欢，不能只附文本让模型猜。 风格卡先保留五项：叙事视角及距离；旁白语气；动作与解释的安排；人物对白差异；允许保留的口语和不规整处。把一份长禁词表改成少量“问题句—你的修改—修改原因”的对照，通常更便于检验。 不要要求照搬某一位作者的语言。阅读参考作品时，提取信息释放、场景组织和详略关系等技法，再用于不同的人物、冲突和事件。 ### 5.2 把结构修改和语言修改分开 先判断这场戏是否成立：主角为什么行动，阻力是否真实，结局有没有改变局面。如果这些不成立，先改场景方案。结构通过后，再处理指代、动词、重复、对白、段落衔接。 语言检查每次只针对明确问题，例如“删去重复解释”或“修复动作顺序”。让审稿者指出位置、问题和影响，再给最小改法。FFA的编辑教程同样强调先解决发展层面的问题，再进行聚焦的文字检查。[S4] ### 5.3 不把固定词语当成定罪证据 “嘴角”“深吸一口气”“仿佛”等词并非天然错误。真正的问题是频率、语境和替代关系：是否每个人都做同一个动作？是否已经写出情绪又解释一遍？是否抽象比喻掩盖了动作不清？是否每个段落都以总结收尾？ 删除词语后如果人物仍无个性，问题就不在词表。应该回到角色目的、具体观察和表达习惯。也不要刻意加入错别字、病句或随机口癖来制造“人味”。 本指南不把AI检测器得分作为文学验收项。无论文本由谁写，检测分数都不直接回答是否好读、是否推进、是否符合角色。应让读者指出具体读不下去的位置；不为追求检测结果反复改坏原文。 ### 5.4 限制改稿循环 试验阶段建议每章一次结构修订、一次局部语言修订，之后做核对。仍有重大问题就退回场景方案，不再以“再润色一次”维持循环。这是控制返工的起点，可根据实际记录调整。 审稿意见分成三类：必须修复的错误；可能改善阅读的建议；个人审美偏好。只有前两类在明确接受后进入修改单。修改完成后核对这些问题是否消失、事实是否被改变，不再追加一轮泛泛的“还能怎么更好”。 ## 6 可以直接采用的最小工作流 ### 6.1 开始前只准备四份材料 作品定位卡：核心读者期待、主角长期追求、故事独特冲突、希望读者反复获得的体验。控制在一页内，避免变成世界百科。 滚动剧情图：全书大方向较粗，当前故事段较细，下一章最细。可先试“接下来5至10章看方向，接下来1至3章做场景”，之后根据题材调整。不要一开始把数百章全部写死。 已确认状态表：谁在哪里、知道什么、拥有什么、欠谁什么、哪条线索还没兑现。每项附最近成立的章节或原文位置。未来计划、备选方案另存。 文风样本卡：你认可的样段和具体修改偏好。记录你反复改动的三类问题，把它们逐步移到起草前的要求中。 如果现有工程已有这些内容，直接复用并压缩成当前章节需要的材料，不再另造一套平行档案。 ### 6.2 一章的操作步骤 |步骤|具体动作|进入下一步的条件| |---|---|---| |1 定变化|写出本章开始和结束时局面的差别|变化能用具体事实或关系表达| |2 选场景|把变化拆成必要的场景，检查因果承接|每场有用途；不靠反复解释凑篇幅| |3 补现场|为关键场景准备行动障碍、信息来源、相关物件|重大设定已确定；细节服务阅读目的| |4 配上下文|加入已确认事实、近期原文、场景要求和风格样本|能分清谁已知、谁未知、什么不能提前揭露| |5 起草|按场景或有明确边界的段落生成|到预定变化处停止，没有越写后续情节| |6 审结构|先读正文，再查设定和场景要求|因果、视角、必要回报和连续性成立| |7 局部修句|只修改接受的问题，保留满意段落|读起来通顺，人物声音未被抹平| |8 更新状态|从接受稿提取已发生变化，核对后记录|正文、摘要和状态一致，再开始下一章| 起草长度可从每场约600至1200个中文字符试起，也允许一个完整紧张场景更长。统计时固定一种计数口径。过短会切碎语流，过长会提高定位与返工成本；用自己的结果选择，不把英文教程里的“words”直接换算为中文“字”。 ### 6.3 每次写作给模型哪些材料 推荐按清楚的标题分区：本次任务；已确认事实；上文原文；场景计划；文风样本；不能改变的内容。分区比冗长的作家身份设定更便于检查。 相关事实优先包含：本场人物的目标和知情范围；时间地点；受伤、资源和道具；当前线索状态；重要承诺。近处用原文保留语气和动作承接，远处用摘要帮助定位，关键伏笔需要回读原文。 草稿模型可以看到必要的剧情约束，但应明确哪些信息只能由作者知道。审连续性的人需要完整约束；模拟普通读者的人主要读正文和必要前文。把这两种审读分开，才能发现“设定都解释得通，但读起来仍乏味”的问题。 ### 6.4 发生冲突时如何处理 已确认正文与旧摘要不一致，先回查正文和明确的作者决定；不让模型擅自选择喜欢的一版。未来提纲与当前事实冲突，标记规划需要调整；不能悄悄改写已经成立的事件。 自动提取的新状态先作为待确认记录。例如角色“怀疑甲”不能直接写成“知道甲是真凶”。确认后再供下一章调用。检索和知识图谱只是帮忙找到材料，仍需检查提取结果。 ## 7 一组可复用的提示词 以下模板是依据本轮研究综合设计的中文操作模板，不是某位作者的原文复制，也未经你的稿件实测。方括号中的内容需要填写。一次只运行当前步骤，不必整组塞进同一条消息。另附纯文本文件便于复制。 ### 模板一 把章纲改成能写的场景 ```text 任务：根据已确认材料，设计本章场景。暂不写正文。 作品希望提供的阅读体验：[填写] 本章起点：[角色处境、已知信息、未完成动作] 本章终点：[必须发生的局面或关系变化] 当前章纲：[粘贴] 已确认约束：[粘贴] 先判断起点到终点的因果是否成立。若缺少会改变剧情的决定，列出缺口； 最多给两个真正不同的方案，并说明代价，不擅自把候选写成既定事实。 然后按必要场景列出： 视角与在场人物；当下目标；对方目的；具体阻力； 关键尝试或选择；结果及代价；如何引出下一场。 仅填写适用项目，独处或情绪场景可不设对手与显性代价。 给每场标明详写或略写及理由。 指出读者本章得到的回报，以及可以留到后文的疑问。 若发现原地打转的场景，说明怎样删并或改造；没有则不强找问题。 ``` ### 模板二 为场景准备有用的细节 ```text 任务：为下面的场景准备细节候选，不写正文，不改变主要剧情。 场景方案：[粘贴] 相关设定和已经出现的物件：[粘贴] 读者此刻最需要感到或理解的是：[填写] 提出最多六个具体细节，分别写出： 细节本身；由谁注意到；为什么此刻会注意；怎样影响行动、判断、关系或氛围。 标记哪些已有依据，哪些需要作者确认，哪些现实知识需要查证。 避免没有新作用的重复。不要为了形容丰富而罗列陈设。 最后选出必要的细节，最多三个；其余作为备选，不要求全部写入。 ``` ### 模板三 写一个完整场景 ```text 任务：只写当前场景正文。 已确认事实：[粘贴] 前文原文：[粘贴与本场承接有关的部分] 场景方案：[粘贴已选版本] 文风样段及说明：[粘贴] 参考长度：[填写，允许为完整场景小幅调整] 停止位置：[具体动作或局面变化] 让人物的尝试、阻力和回应实际发生，不把关键冲突概述掉。 重要对白体现各自目的和所知，不让人物轮流替作者讲道理。 细节按本场用途选择；不必逐项覆盖所有感官。 允许短促判断和必要概述，避免行动后重复解释同一情绪。 不增加会改变世界规则、身份真相或长期因果的新事实。 若重大矛盾使场景无法成立，只指出矛盾；普通措辞和非关键小动作自行处理。 只输出正文，不附自评、分析或下章预告。 ``` ### 模板四 找出拖慢阅读的地方 ```text 任务：以读者和编辑身份诊断下面正文，不直接重写。 正文及必要前文：[粘贴] 先用一小段说清本章实际发生了哪些变化，不能引用章纲替正文补足。 再列出最多五个最值得修复的问题。每项必须给出： 原句或段落开头；具体问题；怎样影响阅读；最小修改方向。 优先检查因果缺失、重复信息、关键行动被概述、对白无目的、视角越界。 区分客观错误、阅读风险和个人偏好。没有足够依据时写不确定。 没有高价值问题时可以报告无需修改，不为凑数给意见。 指出一至两处应保留的段落，避免修改时损失其效果。 若本章属于安静或情绪章节，不强加打斗、反转或悬崖式结尾。 ``` ### 模板五 有边界地修句 ```text 任务：只执行下面已接受的修改单，不重新创作整章。 原文：[粘贴] 已接受的问题和修改范围：[粘贴] 必须保留的句子、事实、口语和人物声音：[粘贴] 优先用删除重复、改清指代、修正动词和动作顺序解决问题。 不要通过增加比喻、情绪总结、新设定来显得更有文采。 输出每处“原文—修改后—简短原因”。未涉及部分保持原样。 如果某个问题需要改场景结构才能解决，单独指出，不用润色掩盖。 ``` ### 模板六 从接受稿更新状态 ```text 任务：只从本章接受稿提取已经发生的变化。 本章接受稿：[粘贴] 上一版状态：[粘贴] 按人物位置与时间、知情范围、物品与资源、伤势能力、关系承诺、线索状态整理。 每条给出正文依据及“新增、变化、无变化”之一。 区分事实、角色的猜测、对外谎言和未来计划。 不要把计划当成已发生，不把暗示当成已揭晓，不补写正文没有的结论。 最后列出与旧状态冲突的条目，等待核对后再合并。 ``` ## 8 用连续三章检验是否真的提效 ### 8.1 第一轮比较流程 选择三个有代表性的章节任务：一个行动或冲突场景，一个对白或关系场景，一个承前启后的普通章节。使用同一模型及可记录的设置、同样的已确认材料与接近的长度目标。 A组用你目前的生成方式；B组加入本指南的场景方案、相关上下文和有限修订。两组都保留首次草稿，失败稿也计时。相邻实验不要把对方的好段落直接喂给另一组，否则无法判断改善来自哪里。 每个任务以同一份固定前情分别开新会话生成，三个任务交错安排A和B的先后顺序，B组新增的规划与筛选时间全部计入。这是探索性的小试验，一次胜出不代表已经稳定提升。 先分别比较这三个任务，再让更合适的流程连续生成三章，检查状态是否累积出错。这样把“单章好不好”和“接着写是否稳定”分开测试。第一轮无需同时更换模型、工具、题材和文风。 ### 8.2 记录能帮助决策的数字 |指标|计算口径|用途| |---|---|---| |净采纳速度|最终接受稿字符数 ÷ 任务耗时|从准备到接受稿完成，排除无关中断；并行等待不重复累计，另记主动工作时间| |修改负担|人工修改分钟 ÷ 最终接受稿千字|同时保留总修改分钟，防止只因篇幅变长而指标下降| |连续性错误|确认的矛盾数及出现位置|小样本报告原始计数，不把零错误外推到全书| |需重写的句段|需要实质改写的原句或段落数|固定按句或按段统计，不把自动差异比例当文学指标| |阅读偏好|不知来源时更愿意继续读哪一版及原因|同时标记停顿、困惑、无聊和最有效的细节| 字数口径建议固定为正文非空白字符数，标点计入，标题和说明排除；如果使用平台“字数”口径，也可以，但整轮保持一致。英文词数、中文字符数和模型token不能直接混用。 只有你一个人审读时，很难做到真正盲测：可以隔一天、打乱版本顺序并隐藏来源，降低印象影响；条件允许再请一名目标读者参与。AI评分只作问题线索，不能替代你的阅读决定。 ### 8.3 采用与停止条件 试验前先写下你愿意接受的标准。例如：连续性不倒退；三个任务里至少两个更愿意继续读；修改时间有值得保留的下降。也可以把“每千字修改时间下降20%”设为自己的采用门槛，但这只是你选择的目标，不是本报告预测的效果。 若B组只是在生成时更快，但总工时更长，就删减准备和审核步骤。若句子更好却情节仍慢，回到场景设计。若单章表现不错而三章连读失败，修复状态交接。不要把不同层面的问题都归结为模型不够强。 通过这一轮后，再用胜出的流程比较两款你已经能用的模型。评估具体题材和你能接受的修改量，不照搬英文教程或旧排行榜中的“最佳模型”。 ## 9 工具怎样选择才值得投入 |方案|可能节省什么|本轮建议| |---|---|---| |现有模型加文档或笔记|最低切换成本，可先验证流程|优先采用；用四份材料和六个模板即可开始| |Novelcrafter|设定检索、场景组织、系列资料维护|资料管理负担明显时再试；先核查中文体验、导出和实际调用上下文。[S5][S6]| |Sudowrite|场景草稿、选段扩展和局部改写|可试具体片段，不能假定改写自动读取所有设定。[S7][S8]| |中文网文工作台|中文界面、章卷组织、平台习惯|马良、蛙趣等文档可参考；宣传不代替同材料试写，不因七智能体或日更数字直接付费。[U8][S16][S17]| |自建智能体或写作技能|自动取材料、保存稿件、更新记录|流程稳定以后再做；先自动化机械工作，保留作者对剧情和文风的决定| 值得自动化的顺序：找资料与拼上下文 → 保存版本与生成差异 → 字数和术语检查 → 提取待确认状态 → 需要时的审稿。是否扩展到自动规划和长批次生成，应由三章试验结果决定。 不建议第一步就复制一个大型开源系统。研究代码能展示方法，未必适配当前接口或你的环境。DOC作者提供的简化重写版本可读其规划与生成分离设计；本轮未安装、执行或验证其中文成文质量。[S21] 对于已有的写作项目，我建议优先加入两个能力：生成前检查场景是否真有变化；生成后只修接受的问题。先保留已有的设定和状态材料，避免再增加一层大而全的管理体系。 ## 10 下一次实际写作的操作单 1. 选一章最能代表你不满意之处的旧稿，标出三段必须修改的地方，并写明原因。 2. 从现有材料中提取本章起点、终点和相关事实，使用模板一检查场景。 3. 只对一个关键场景使用模板二，再用模板三起草；重要剧情决定先选定。 4. 用模板四找出最多五个问题，你决定哪些值得改，再用模板五局部处理。 5. 将接受稿的变化按模板六整理，核对后供下一章使用。 6. 连续做三章，记录投入时间、修改位置和追读意愿，决定哪些步骤留下。 这一轮最有价值的产物应当是：三章更接近你要求的文字，以及一套能解释为什么改善、怎样重复的过程。高日产量可以作为后续目标，先确认增加的产出确实减少了你的返工。 ## 附录 资料与证据边界 以下来源均在2026年10月8日核对。A类为论文或研究项目，B类为作者自述或教程，C类为官方产品说明，G类为访问缺口。类别不表示文学质量排名。商业关联不会让方法自动失效，但宣传中的速度、收入、签约和质量结论需要独立证据。 ### 起始资料 U1 知乎文章715748752。G类，正文受阻。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/715748752 U2 废才俱乐部 实操教学 AI写小说进阶提示词框架。B类，2024年11月15日，约14分钟。原页面完整简介已读；原生字幕导出无可用结果，未完整观看。 https://www.youtube.com/watch?v=enKkMU3b0AE U3 废才俱乐部 实操 用提示词微调AI大模型来写小说 日更万字。B类，2024年8月14日，约8分20秒。原页面简介已读；无原生字幕，未完整观看。日更数字未独立验证。 https://www.youtube.com/watch?v=opYnFXNw2fU U3a Lilys 第三方转录。补充材料，页面原视频链接已核对为U3；存在识别错字、重复和时间戳回跳，不用于精确引语和时码。 https://lilys.ai/zh/notes/write-a-book-with-ai-20251109/practical-guide-fine-tuning-ai-model-novel-writing U4 裹小脚的大叔 实战用AI写小说 零基础6分钟学会用AI写小说。B类，2023年11月19日，6分15秒。原页面元数据和营销简介已读；无全文字幕，未完整观看。 https://www.bilibili.com/video/BV1Tc41167pu/ U4a 白色蜂鸟的观众整理笔记。补充材料，2024年2月13日。整理七步骤，非原作者逐字稿，不算独立效果验证。 https://www.bilibili.com/opus/897491042116304967 U5 熊叔的茅草屋 用AI写小说3个月8k 但90%的人第一步就错了。B类，2025年12月27日，约5分36秒。完整简介已读；无原生字幕，未完整观看。标题收入、比例和检测器主张均未核实。 https://www.youtube.com/watch?v=5UD3UN3Xld0 U6 杞鋂 头抵头教你ChatGPT写小说方法1。B类，页面标记2025年7月19日编辑。正文文字已读；包含工具推广和明显依赖旧模型的判断。 https://www.zhihu.com/tardis/zm/art/713288984?source_id=1003 U7 bili_625806207 实战用AI写小说 只需七个步骤。B类，2024年7月9日。正文文字已读，图片未逐一转录。 https://www.bilibili.com/opus/952023614835654675 U8 马良写作团队 如何用AI写小说。C类，2026年3月1日。正文已读，属于产品方教程；速度和成稿质量未实测。 https://maliangwriter.com/blog/how-to-write-novel-with-ai/ U9 九格智能 AI写小说 小白写小说的第一步Prompt。B类，2024年10月24日修改。浏览器读取全部文字章节；图片提示词未完整识读。 https://rq547mr4oez.feishu.cn/wiki/VyiuwIObPi0cQfkAbaPc7yXvnsc ### 扩大检索后使用的资料 S1 Brave New Bookshelf 第33期 Jason Hamilton访谈。B类，2025年3月6日。重点核对原始转录约15至18分钟、27至33分钟；经验和模型偏好是自述。 https://bravenewbookshelf.com/episode-33/ S2 Future Fiction Academy Scene Briefing Method。B类，2025年10月6日。方法正文已读；课程方的效果承诺未独立验证。 https://futurefictionacademy.com/blog/stop-ai-plot-bleed-with-this-scene-briefing-method/ S3 Future Fiction Academy Kitbashing。B类，2026年3月19日。正文已读；用于了解多稿选择，不证明必然提效。 https://futurefictionacademy.com/blog/what-is-kitbashing-the-ai-writing-technique-you-didnt-know-you-needed/ S4 Future Fiction Academy Smarter Copy Editing。B类，2025年9月3日。正文已读；聚焦修改可迁移，英文句法规则不机械移植。 https://futurefictionacademy.com/blog/beyond-spellcheck-ai-prompts-for-smarter-copy-editing/ S5 Novelcrafter Scene Summary与Beats帮助文档。C类，2025年6月3日更新。相关正文已读；文内有更早日期的功能说明，未验证当前界面。 https://www.novelcrafter.com/help/faq/plan/where-do-i-put-my-scene-chapter-act-book-summary-what-about-my-beats S6 Novelcrafter Setting up the Codex。C类，页面未显示日期。官方资料管理文档已读，未进行产品实测。 https://www.novelcrafter.com/courses/ultimate-beginners-guide/setting-up-the-codex S7 Sudowrite What is Story Bible。C类，2026年1月13日更新。相关正文已读；功能说明不等于质量验证。 https://docs.sudowrite.com/using-sudowrite/1ow1qkGqof9rtcyGnrWUBS/what-is-story-bible/jmWepHcQdJetNrE991fjJC S8 Sudowrite Rewrite。C类，2026年1月8日更新。正文对短选段读取Synopsis的说明，与内嵌视频转录“不读Story Bible”的说法存在差异；未实测，保留行为不确定性。 https://docs.sudowrite.com/using-sudowrite/1ow1qkGqof9rtcyGnrWUBS/rewrite/9hkeezeUsCiUCG4dRdEqjS S9 Re3 Generating Longer Stories With Recursive Reprompting and Revision。A类，EMNLP 2022。论文与作者实现已核对，主实验英文短故事；不作当前模型能力上限。 https://aclanthology.org/2022.emnlp-main.296/ S10 DOC Improving Long Story Coherence With Detailed Outline Control。A类，ACL 2023。论文已读相关方法和评估；主要比较每方法20篇，DOC平均约3875英文词，不能换算为商业长篇保证。 https://aclanthology.org/2023.acl-long.190/ S11 LongWriter。A类，2024年预印本、ICLR 2025。核对v1全文；120个中英任务中31个属文学或创意写作，覆盖更多通用长文类型，主要采用模型评分。 https://arxiv.org/html/2408.07055v1 S12 CoAuthor。A类，CHI 2022。项目与论文已核对；63位写作者、1445次英文会话，创作会话平均约446词，适合观察协作过程。 https://coauthor.stanford.edu/ S13 Doshi与Hauser Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content。A类，Science Advances，2024年7月12日。核对作者预印本与出版方索引正文；出版方直接页面访问不稳定，未引用未经复核的详细效应值。 https://doi.org/10.1126/sciadv.adn5290 https://arxiv.org/abs/2312.00506 S14 Are Large Language Models Capable of Generating Human-Level Narratives?。A类，EMNLP 2024。论文正文已核对；英文电影梗概实验，非中文连载章节评测。 https://aclanthology.org/2024.emnlp-main.978/ S15 StoryWriter。A类，2025年6月19日预印本。核对v1正文和作者仓库；英文生成实验平均约8081词，部分评估细节有限，不作为产品安装推荐。 https://arxiv.org/html/2506.16445v1 S16 DraGonk 我把AI写小说拆成一个工作流。B类，少数派，2026年5月14日。正文已读；作者明确披露参与蛙趣拼文项目，与同产品博客不能算两份独立效果验证。 https://sspai.com/post/109785 S17 蛙趣拼文 AI小说细纲怎么扩写成正文。C类，页面未显示发布日期。正文已读，提供场景化方法；工具功能和效果未实测。 https://www.waqupin.com/blog/tutorials/ai-novel-outline-to-scene S18 Adrian Milne How I am Using AI to Write a Fantasy Novel。B类，2026年9月28日。正文已读；进行中的个人实验，尚无完整出版效果和人工返工比例数据。 https://www.adrianmilne.com/ai-novel-writing-workflow-chatgpt-worldbuilding/ S19 Reddit How I Used AI Tools to Write a 126000 Word Novel in Just Over a Week。B类，页面显示约一年前。主帖相关流程已读，匿名自述，成稿质量和耗时未独立核验。 https://www.reddit.com/r/WritingWithAI/comments/1mjwiuk/how_i_used_ai_tools_to_write_a_126000word_novel/ S20 Reddit A Guide to Writing with AI From a Webnovel Author。B类，页面显示约两个月前。主帖已读；作者不披露作品身份，收入和读者表现无法核验。本指南不采纳其依靠检测器指导改写的建议。 https://www.reddit.com/r/WritingWithAI/comments/1v66q3e/a_guide_to_writing_with_ai_from_a_webnovel_author/ S21 DOC Story Generation V2。A类研究实现，作者原仓库在2023年10月26日链接此版本。只参考设计与说明，未安装或运行，不能直接继承原论文结果。 https://github.com/facebookresearch/doc-storygen-v2 ### 如何继续更新这份指南 把新经验记录成“输入条件、输出、人工改动、耗时、读者反馈”，再判断是否修改流程。只有教程主张而没有作品和修改过程的材料，继续作为待验证建议。正式用于投稿或发布前，另行核对目标平台当前规则；本报告不作平台政策核验。