AI写小说如何自定义Prompt和工作流：从个人文风到逐章验收

让AI写小说，真正需要自定义的，不只是“用什么语气写”，还有它何时提问、读取哪些设定、可以修改什么，以及什么时候必须停下来等作者确认。

与其把目标设为一键生成全书，不如先搭建一个可反复使用的章节循环：作者决定故事方向，AI承担规划、试写、检查与整理。下面的模板和流程是基于参考项目设计的配置建议，并非某款软件通用的内置功能。

一、先拆开三件事：Prompt、记忆与工作流

Prompt规定当前任务，记忆保存已确认事实，工作流决定任务顺序和权限。三者混在一条长提示词里，后续很难判断到底该改哪里。

例如，“叙事克制”属于文风规则；“主角尚不知道密信来源”属于角色认知状态；“章纲确认后才能写正文”属于流程约束。它们应分别维护，再按本章需要组合。

[create-ai-novel-workspace](https://www.npmjs.com/package/create-ai-novel-workspace?activeTab=code#1)的资料提供了可参考的组织方式：文风指南、项目规则、角色档案、世界观、伏笔、讨论决议和章节摘要分开保存，并区分草稿与定稿。值得借鉴的是这种信息结构，而不是要求每位作者照搬目录。

先写下自己的协作边界：哪些段落必须亲自写，哪些可以交给AI试写，哪些改动需要确认。这个答案比选择多少个Agent更重要。

二、把个人文风改成可以检查的规则

“有文学感”“不要AI味”可以表达偏好，却很难直接验收。建议从自己的已完成作品或有权使用的样本中提炼规则，并保留短例句供对照，不要求复刻他人的独特表达。

可以优先整理四个维度：

• 视角：本场景跟随谁，能否进入其他人物内心。

• 语言：偏好怎样的句式、对话和描写密度。

• 节奏：冲突如何推进，何时允许停顿。

• 禁忌：哪些惯用表达、解释方式或收尾手法不接受。

把“情绪含蓄”改成“优先用动作、停顿和选择表现情绪，不在对话后重复解释”，就有了可讨论的标准。但不要把所有偏好都写成绝对禁令；需要时允许作者为特定场景批准例外。

上述工作区资料采用“分析样本—生成文风指南—试写—审阅—锁定”的路径。实际使用时也可以先测试一个场景：指出哪段接近自己的表达、哪段偏离，再修改对应规则，而不是不断追加互相冲突的要求。

三、一份可以直接改写的章节Prompt

提示词不必很长，但应交代任务、依据、边界和交付格式。下面是一份建议模板，方括号内容由作者填写：

```text
任务：根据已确认章纲，为本章生成场景草稿。

本章目标：

• 开场局面：[填写]

• 核心冲突：[填写]

• 结束时必须发生的变化：[填写]

创作依据：

• 文风规则：[粘贴本章相关规则]

• 相关角色状态：[位置、动机、关系、已知信息]

• 前章事实摘要：[填写]

• 本章涉及的伏笔：[填写]

边界：

• 不把作者掌握的信息直接写成角色已知信息。

• 不擅自改变已确认设定或提前揭示保留信息。

• 遇到关键矛盾或缺失条件，先列问题，等待确认。

• 新增的重要设定单列为建议，不直接当作事实归档。

步骤与输出：
1. 先列场景顺序、因果关系和待确认问题。
2. 我确认后，再按指定场景生成正文。
3. 正文后另列检查项，不把说明混入小说。
```

这里最重要的是“先确认，再生成”。如果你只需要对话润色，就把任务缩成润色，并明确不得改变信息量和人物立场，不必让AI重新规划全章。

使用支持文件读取的环境时，可以配置相关文件路径；使用普通聊天界面时，则手动提供必要摘要。不要假定模型能读取未上传的本地文件，也不要把文件保存等同于已经成功加载。

四、让工作流适应你的创作习惯

建议从一个简单循环开始：准备上下文 → 确认章纲 → 试写或成稿 → 检查 → 人工定稿 → 更新记忆。

准备阶段只整理本章相关人物、时间地点、未解决冲突与伏笔。确认章纲时，作者判断人物为什么行动、冲突是否值得写；正文阶段则重点处理语言与场景。检查未通过，回到修订，不直接归档。

[awesome-novel-agent](https://github.com/modoojunko/awesome-novel-agent/blob/2dce39f8f803261f333a774b1022cf4cbffee51c/SKILL.md#1)的资料将章纲、提示词验收、正文验收、评审和归档分成不同环节。可借鉴的是设置检查节点，而非机械增加步骤。

不同作者可以调整前半段：

• 详细大纲型：先确认章节任务，再按场景写作，重点检查因果衔接。

• 即兴探索型：先试写关键场景，再讨论是否纳入主线；试写内容不自动成为正式设定。

• 已有正文型：先整理已写章节的事实和角色状态，再续写，不要求推倒重来。

无论哪种方式，都建议保留定稿确认点。AI可以提出新增伏笔，但是否采纳应由作者决定。

五、配置Agent时，先限定职责和修改权限

多Agent不是必要起点。可以先用同一个模型分轮完成规划、写作和检查；任务复杂后，再拆出独立角色。

一种可用的分工是：规划角色输出章纲，不改正文；写作角色依据确认材料产出草稿，不改核心设定；检查角色列出矛盾及依据，不自行重写故事；归档角色只整理已经批准的修改。

[my-novel-agent](https://pypi.org/project/my-novel-agent/0.1.1/#1)的资料展示了规划、写作、图谱记忆等职责分离，以及终稿校验和持久化机制。这说明分工可以落实为工程结构，但不能据此保证输出质量，或认定Agent越多越好。

配置时至少写清输入材料、输出格式、可改文件和停止条件。换了检查角色也不代表结论一定正确；检查意见仍应能回指具体设定或正文位置。

六、定稿后更新事实，而不是保存所有聊天

归档建议只记录故事真正发生的变化：角色获得了什么信息、关系如何变化、哪些伏笔被埋设或回收、作者批准了哪些新设定。讨论过但未采用的方案，应与正式事实分开。

章节摘要不能代替所有正文细节。涉及精确措辞、物品流转或时间先后时，应回查原文；出现记忆冲突，也应由作者确认依据，不能让AI自行选择一个版本继续写。

下一步不必搭建复杂系统：选一个待写场景，整理文风规则和相关人物状态，套用模板完成一次“规划—试写—检查—确认”。把这次发现的问题改成具体规则，再用于下一章。自定义工作流的目标不是减少作者的决定，而是让这些决定被准确执行、持续保留。