核心用法
zaomeng-skill 是一套面向中文小说的人物工程化 Skill，采用 LLM-first 架构：宿主负责调用大模型，Skill 负责标准化 prompt 构造、产物物化与流程编排。
四大核心能力
| 能力 | 功能 |
|------|------|
| **distill** | 生成蒸馏 payload，支持增量模式（自动识别已有档案） |
| **materialize** | 将生成的 PROFILE 物化为完整人物包（含记忆、关系、风格约束） |
| **export_graph** | 导出关系图谱为 HTML / SVG / Mermaid 三种格式 |
| **verify_workflow** | 端到端产物完整性校验 |
标准工作流
1. init_host_run.py 初始化 run_manifest.json 作为状态中枢
2. build_prompt_payload.py 构造蒸馏请求（自动检测增量场景）
3. 宿主 LLM 生成 PROFILE.generated.md
4. materialize_persona_bundle.py 生成标准人物目录结构
5. export_relation_graph.py 输出可视化关系图
6. verify_host_workflow.py 完成最终校验
对话接管模式
- act：指定角色单聊或多人群聊
- insert：用户以自定义身份进入小说场景
- observe：旁观模式，多角色自主推演对话
显著优点
- 工程化严谨：以
run_manifest.json为单一事实来源，阶段状态机清晰（8 个标准阶段） - 增量蒸馏友好：自动检测已有角色档案，避免重复生成，支持长期连载小说的持续迭代
- 产物标准化：人物包目录结构、JSON status 文件、多格式关系图输出均有明确 schema
- 宿主解耦：不内嵌 chat CLI，宿主可自由集成任意 LLM 后端与前端界面
潜在局限
- 宿主依赖重：需宿主自行实现 LLM 调用、错误重试、并发控制，Skill 仅提供 payload 构造
- 中文语境特化：人物蒸馏 prompt、风格差异器（style_differ）均针对中文小说优化，其他语种支持有限
- 无内置 RAG：角色记忆检索需宿主自行实现，Skill 仅输出静态
MEMORY.md - 调试门槛：需理解
capability_index.md与run_manifest.json的交互协议，上手成本较高
适合人群
- 开发小说 AI 应用的工程师（需自建宿主）
- 同人创作、网文续写的重度用户
- 需要批量生成标准化角色卡的内容工作室
- 研究小说人物关系抽取与可视化的学术场景
常规风险
- 版本漂移：Skill 4.1.4 与宿主协议若 mismatch，可能导致
capability status解析失败 - 增量冲突：
update_mode=auto时若角色重名检测有误，可能覆盖已有档案 - 产物膨胀：长篇多角色小说可能产生大量人物目录与关系图文件，需宿主做好存储管理
- 版权敏感：蒸馏第三方小说人物可能涉及原著版权，宿主需自行评估合规性
技术定位总结
这是一个「流程编排型 Skill」而非「端到端应用」。价值在于将松散的角色蒸馏任务标准化为可编排、可校验、可增量迭代的工程流水线，适合有技术能力的宿主深度集成。