核心功能
zaomeng 是一个面向中文小说领域的专业角色处理技能，采用"skill 准备 + 宿主 LLM 生成"的分层架构。其核心能力覆盖三大模块：人物蒸馏（从文本提取角色特征、性格、经历）、关系抽取（识别角色间复杂关联并可视化）、角色对话（支持单聊 act 与群聊 observe 两种交互模式）。
显著优点
1. 结构化工作流：通过 prepare_novel_excerpt.py、build_prompt_payload.py 等工具链实现标准化处理，降低宿主 LLM 的调用复杂度；
2. 进度透明化：强制要求阶段性播报（锁定角色数、当前进度、完成状态），避免长时静默造成的用户焦虑；
3. 多模态输出：除文本档案外，可生成 Mermaid 与 HTML 格式的人物关系图谱，便于直观理解复杂关系网络；
4. 意图识别友好：内置自然语言到 act/observe 模式的映射规则，支持"让我扮演 X 和 Y 聊天"等口语化启动方式。
潜在局限
- 宿主依赖性强：所有生成任务（蒸馏、关系抽取、对话）均由宿主 LLM 完成，skill 本身仅做 prompt 组装，输出质量受限于宿主模型能力；
- 中文场景专精：工具链与 prompt 设计针对中文小说优化，对非中文内容或现代文体适配性未明确；
- 错误处理极简：要求仅"一句外显状态说明"阻塞点，复杂故障需用户自行排查或依赖外部支持。
适合人群
网络文学研究者、同人创作者、小说分析爱好者、AI 角色扮演开发者，以及需要快速从长篇文本中提取角色信息并构建互动场景的内容创作者。
常规风险
- 版权敏感：处理未经授权的小说文本可能涉及著作权问题；
- 生成内容偏差：宿主 LLM 可能对角色理解产生偏差，导致蒸馏档案或对话 OOC（Out of Character）；
- 数据安全：小说片段需经本地工具处理，但最终调用宿主 LLM 时存在数据外传风险，敏感内容需谨慎。