核心用法
zaomeng-skill 是一款宿主驱动的 LLM-first 工具链，专为中文小说人物分析设计。其核心工作流围绕四个标准能力展开：
1. distill（蒸馏）：将小说文本转化为结构化人物档案 PROFILE.generated.md，支持增量更新与长篇自动分块处理
2. materialize（物化）：将生成的档案打包为完整人物包，包含人格拆分、记忆管理等组件
3. export_graph（导出图谱）：生成可交互的人物关系图谱（HTML/SVG/Mermaid）
4. verify_workflow（校验工作流）：验证完整产出链的完整性
宿主通过 run_manifest.json 统一调度状态，skill 本身不内嵌 LLM，而是准备标准 prompt payload 供宿主调用。
显著优点
- 工程化设计：清晰的阶段定义（
chunk_started→merge_completed等 11 个标准阶段）、JSON 状态机、sidecar 文件机制，适合自动化流水线 - 长篇处理能力：智能分块（
chunks[]）+ 合并（merge_payload）机制，突破上下文长度限制 - 增量蒸馏：自动检测已有角色档案，支持
create/incremental双模式，避免重复计算 - 多模态输出：关系图谱同时提供 HTML（交互）、SVG（矢量）、Mermaid（源码）三种格式
- 对话场景完备：
act（角色扮演）、insert（用户代入场景）、observe（纯观察模式）覆盖常见使用场景
潜在局限
- 宿主依赖度高：必须搭配具备 LLM 调用能力的宿主（如 ClawHub），无法独立运行
- 学习曲线陡峭：需理解
run_manifest.json、capability status、sidecar 文件等概念 - 中文场景专用：提示词优化、人物命名规范均针对中文小说设计，其他语种支持有限
- 无内置可视化：关系图 HTML 需宿主渲染，skill 仅输出静态文件
- 安全报告缺失：提供的"安全认证报告"为系统占位符，未实际执行安全扫描
适合人群
- 中文小说同人创作者、虚拟角色运营者
- 需要批量处理多部作品人物的研究者
- 具备一定技术背景、能搭建宿主环境的开发者
- 希望将小说角色转化为可对话 AI 的智能体开发者
常规风险
- 版权敏感：输入小说文本可能涉及版权问题，建议仅使用公版或授权内容
- LLM 幻觉：蒸馏产出依赖宿主模型质量，关键人设需人工校验
- 数据持久化：
run_manifest.json若损坏可能导致状态丢失，建议配合版本控制 - 增量冲突：多人协作时增量模式可能覆盖他人更新，需建立锁机制