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人味:让 AI 写出像人写的中文小说。Cursor、Claude Code、Codex 通用的中文小说写作 skill 套件。

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人味 renwei

让 AI 写出像人写的中文小说。

一套给 Cursor、Claude Code、Codex 等 AI 助手用的中文小说写作 skill:从立项、大纲、细纲到正文、去 AI 味、文风学习、审稿、断点续写,整套流程落在你自己的文件夹里;配套的检测脚本把“AI 腔”量化成一个分数,改没改好一跑就知道。

效果

同一个场景,左边是 AI 常见的写法,右边是按这套方法改出来的(全文见 examples/):

AI 原稿 改稿
夜色如墨,县城殡仪馆的走廊里空无一人。 殡仪馆在县城最北头,过了加油站再走五百米。
老周坐在桌边,嘴角勾起一抹意味深长的弧度。“来了?”他淡淡地说道。 老周把烟按灭在茶杯盖上。“来了?”
陈默不知道的是,一场风暴正在酝酿。 十一点四十,走廊尽头的灯亮了。
或许,这就是命运吧。而这,只是开始。 没有脚步声。

检测脚本对两份稿子的判断:

━━ examples/夜班-AI原稿.md ━━
字数 393 · 汉字 337 · 句子 22 · 段落 14 · 对话占比 4%
AI 腔指数 78(AI 腔严重)· 超额:高 14 · 中 16 · 低 4

【高】不是X,而是Y · 句式套路 · 1 处(本文限额 0)
  第 7 行  这[不是他第一次值夜班,而是]他第一次一个人值夜班。
  改法:先否定再肯定,是在跟一个不存在的人辩论。直接写 Y,或者让人物用行动表现出“不是 X”。
……

━━ examples/夜班-改稿.md ━━
字数 397 · 汉字 335 · 句子 22 · 段落 14 · 对话占比 16%
AI 腔指数 0(自然)· 超额:高 0 · 中 0 · 低 0

里面有什么

skill 做什么 什么时候会用上
renwei-novel 主流程:建工作区、立项、构思(带反套路检查)、人物与世界、大纲、细纲、写正文、归档伏笔和人物状态、断点续写、接手旧稿、卡文诊断 “开一本新书”“继续写第 12 章”“卡文了”
renwei-deai 去 AI 味:71 条规则加 3 项节奏检查扫出 AI 腔,再分三遍改写,不动剧情 “这段太 AI 了”“去 AI 味”
renwei-style 文风:从样本提炼规则和数值指纹;对比 AI 原稿和你的改稿,学会你怎么改;检查新章节有没有跑偏 “学一下这个文风”“我改过的你学学”
renwei-review 审稿:对照设定查吃书和人物走样,模拟读者逐段读,7 维打分,出分级修改清单 “审一下这章”“有没有吃书”

另外两样不依赖 agent:

  • prompts/:网页版 AI(ChatGPT、Claude、DeepSeek、Kimi、豆包……)直接复制就能用的提示词,覆盖构思、人物卡、细纲、写正文、去 AI 味、文风学习、审稿。
  • presets/:跑本地模型时用的预设,包括 KoboldCpp 和 SillyTavern 的禁用短语表、XTC/DRY 采样参数、antislop 句式正则,在生成时就拦住套话。

安装

脚本需要 Node.js 18.3 或更高版本,不用装任何依赖。

用 Skills CLI(推荐,Cursor、Claude Code、Codex 等通用):

npx skills add MAXCUK/renwei -a cursor -g

它会列出四个 skill 让你选,建议全装,它们会互相调用。-g 表示装到全局:新版 Skills CLI 默认放在 ~/.agents/skills/(Windows 上是 %USERPROFILE%\.agents\skills\),Cursor 和 Codex 都会读这个目录。装给 Claude Code 就把 -a cursor 换成 -a claude-code。

手动安装: 把仓库克隆下来,把 skills/ 下的四个文件夹复制到 ~/.cursor/skills/(Claude Code 是 ~/.claude/skills/)。

Claude Code 插件:

/plugin marketplace add MAXCUK/renwei
/plugin install renwei@renwei

Cursor 插件: 仓库根目录带了 .cursor-plugin/marketplace.json,可以在 Cursor 的 Customize 里用 From GitHub Repository 导入。

怎么用

在 Cursor(或 Claude Code)的 agent 对话里直接说:

用 renwei-novel 开一本新书:一个在县城殡仪馆上夜班的年轻人。长篇,番茄连载,每章 2500 字。

它会建一个工作区文件夹,问你几个关键参数,给你三个不同的构思方案让你选,然后一步步往下走。之后每次开工:

继续写《夜班》

它先读 进度.md 和伏笔表,告诉你写到哪了、哪些伏笔该收了,再接着写。其他常用说法:

这段太 AI 了,帮我去 AI 味:(贴正文)
学一下这三段的文风:(贴样本)
这是 AI 原稿和我的改稿,你学一下我是怎么改的
审一下第 12 章
卡文了,第 30 章不知道怎么往下写

为什么这样设计

  1. 样本比形容词管用。 “文笔生动、有人味”这种要求几乎没用。给 AI 一段具体的文字,或者一份你亲手改过的稿子,它才知道你要什么。
  2. 写和改分开。 写正文时只给正面写法;去 AI 味的套话清单只在改稿时用。把一大张禁用词表塞进写作提示词,列出来的词反而容易被勾出来。
  3. 看频率,不搞一刀切。 一章出现一次“深吸一口气”没事,五次才是问题。每条规则都有每万字的限额,古风、热血这类题材会自动放宽成语和比喻的限额。
  4. 磁盘就是记忆。 设定、伏笔、人物状态、进度全写在文件里。换个对话、换台电脑、换个模型,都能接着写。
  5. 关键处人拍板。 选构思、定首章、审稿不过线,这些地方一定停下来问你。

小说工作区

renwei-novel 建的文件夹长这样:

夜班/
├── 进度.md            写到哪了、下一步、等你决定的事
├── 设定/              立项、人物、世界、文风、不可改动的设定、个人禁用词
├── 大纲/              全书大纲、每章细纲
├── 正文/              第001章.md、第002章.md……
├── 追踪/              伏笔表、人物状态、时间线、章节摘要
└── 审稿/              每章的去 AI 味报告和审稿意见

脚本速查

这些脚本 agent 会自己调用,你也可以在终端里直接跑:

# 去 AI 味检测(文件或整个目录;--genre 古风 放宽古风题材的限额;--json 输出 JSON)
node skills/renwei-deai/scripts/deai-check.mjs 正文/
node skills/renwei-deai/scripts/deai-check.mjs --list-rules

# 文风指纹:建基线、对比学习、漂移检查
node skills/renwei-style/scripts/style-fingerprint.mjs 样本.md --save 设定/文风指纹.json
node skills/renwei-style/scripts/style-fingerprint.mjs --compare AI原稿.md 我的改稿.md
node skills/renwei-style/scripts/style-fingerprint.mjs 正文/第012章.md --baseline 设定/文风指纹.json

# 小说工作区:新建、查进度和伏笔
node skills/renwei-novel/scripts/init-novel.mjs 夜班 --dir ~/小说
node skills/renwei-novel/scripts/novel-status.mjs ~/小说/夜班

Windows 的老式命令提示符里中文可能显示成乱码,用 Windows Terminal,或者先运行 chcp 65001。

自定义

  • 这本书专用的禁用词: 写进工作区的 设定/禁用词.txt,每行一个;/正则/ 也行;行尾加 @2 表示每万字允许两次。
  • 关掉某条规则、设定题材: 改工作区的 设定/去AI味.json。
  • 改内置规则: 编辑 skills/renwei-deai/data/rules.json。每条规则都带“应该命中 / 不应该命中”的例句,测试会逐条检查。字段说明见 custom-rules.md。

开发

npm run check     # 同步检查 + 预设检查 + 结构校验 + 全部测试
npm test          # 只跑测试
npm run sync      # 改了 shared/zh-text.mjs 之后,同步到各 skill
npm run presets   # 改了规则的 ban / regexBan 之后,重新生成 presets/

三个 skill 共用的中文文本工具在 shared/zh-text.mjs,每个 skill 的 scripts/lib/ 里放一份副本,这样单独安装任何一个 skill 都能用。改共用代码时只改 shared/,再运行 npm run sync。

致谢

这套工具的思路受这些项目和资料启发,文字和代码都是重新写的:

许可

MIT

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