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小说消化——把原著文本按 Truby/Mamet/McKee/Gilroy 方法论拆解,输出结构分析/对白范例/场景范例/叙事技法/本剧对标映射。Nomi 创作区改编或从原著取养分时参考,分层读取不必一次读完全本。
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小说消化——把原著文本按 Truby/Mamet/McKee/Gilroy 方法论拆解,输出结构分析/对白范例/场景范例/叙事技法/本剧对标映射。Nomi 创作区改编或从原著取养分时参考,分层读取不必一次读完全本。
name: writer-novel-digester
description: 小说消化——把原著文本按 Truby/Mamet/McKee/Gilroy 方法论拆解,输出结构分析/对白范例/场景范例/叙事技法/本剧对标映射。Nomi 创作区改编或从原著取养分时参考,分层读取不必一次读完全本。
metadata:
nomi:
selectable-in-workbench: true
library:
kind: skill
title:
zh-CN: 小说消化
en: Novel analysis
summary:
zh-CN: 小说消化——把原著文本按 Truby/Mamet/McKee/Gilroy 方法论拆解,输出结构分析/对白范例/场景范例/叙事技法/本剧对标映射。Nomi 创作区改编或从原著取养分时参考,分层读取不必一次读完全本。
en: Analyze source structure, dialogue and scenes for adaptation.
appliesTo:
- text
group:
zh-CN: 编剧
en: Writing
slots: []
source:
url: https://github.com/aqm857886159/Nomi/blob/7a072f12d4e35d1bf341403d942e5c0c702e6c7b/skills/writer-novel-digester/SKILL.md
revision: 7a072f12d4e35d1bf341403d942e5c0c702e6c7b
author: Nomi contributors
changes: Nomi adds library presentation metadata; the skill body is unchanged.
evidence:
- https://github.com/aqm857886159/Nomi/blob/7a072f12d4e35d1bf341403d942e5c0c702e6c7b/skills/writer-novel-digester/SKILL.md
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provenance: illustration
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license: AGPL-3.0-onlyNomi 创作区要改编一本原著、或想从某本小说取养分喂给正在写的故事时,用这套方法把原文拆成**可直接引用的技术分析**——不是读后感,是按编剧方法论标准拆出来的结构 / 对白 / 场景 / 叙事技法素材。
**核心理念:** 读原著不为复述剧情,为**偷技法**。每读一段都问「这一步作者是怎么做到的、我能怎么用」。产出五类分析,写故事/剧本时对着它偷。
**分层读取原则:** 长篇不必一次读完。先骨架扫描全书(每块只提一句话 + 结构功能),标出值得精读的段落;再回头只精读那些段落。省注意力、也省 token。
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四家各管一个维度,拆一段原文时叠着用:
| 方法论 | 管什么 | 拆解时问的问题 | |-------|-------|--------------| | **Truby**(22 步) | 结构骨架 | 这一步对应 22 步的哪一步?弱点/需求/欲望/对手怎么咬合? | | **McKee**(价值转变) | 场景的情感力学 | 进入时是什么价值状态 → 离开时变成什么?转变的层级(矛盾/相反/否定之否定)? | | **Mamet**(台词即动作) | 对白 | 每句台词的「动作」是什么?角色想得到什么?策略怎么升级? | | **Gilroy / Kasdan**(潜台词与克制) | 叙事与对白的深层 | 表层说什么 vs 深层说什么?作者藏了什么信息、什么时候揭? |
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按章节/段落逐块读,每块只提一行,掌握全书结构、标出精读点:
章节/段落号 | 一句话概括 | 结构功能 | 值得精读? | 原因
**结构功能**从这里选:
**标「值得精读」的标准:**
这一层的产出只是内部骨架表,用来指导第二层,不必落成正式输出。
回到标记的段落逐个精读,按四个维度提取素材:
**A. 结构素材**
**B. 对白素材**
**C. 场景素材**
**D. 叙事技法素材**
把第二层素材合成为下面五类标准化分析。
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每段一个条目,按质量排序、最好的在前:
按上方 7 个场景类型归类,新类型单列。每个场景抽:
五个维度各一节,每节先给全书模式、再给最好的一处范例:
写故事/剧本时最直接的一张表——把原著技法逐项映射到手头作品的对应位置。四张对标表:
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**理论类作品(如《千面英雄》):** 跳过对白与场景提取,改为——结构拆解写核心理论框架 + 引用的神话/故事原文;叙事技法写理论中的叙事原则;对标映射写理论框架与本剧的映射。
**超长作品(超 15 万字):** 第一层骨架扫描仍覆盖全本;第二层精读控制在 10–15 段以内,优先精读对当前创作阶段最有用的段落。
**多卷作品(如《基地》系列、《三体》三部曲):** 每卷单独消化、各出五类分析,最后再做一份跨卷汇总。
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Open-source AI video workbench. Bring any model or your local ComfyUI, and let Claude Code / Codex / Cursor direct it over MCP — storyboard, references, generation, editable first cut on a real timeline. Local-first: projects, prompts, and keys stay on your machine. No account, no telemetry.
Repo: aqm857886159/nomi
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