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框架: B4-S3 出卡权上移窗级——章级候选线索+窗级聚类母卡+间隔机械计算+嵌入判重

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- parse_llm 拆 chapters/cards 两命令:章级一遍正文产细纲+实体+范式候选线索;窗级按大纲窗行聚类归并出母卡+多实例章号
- parse_ingest 新增 cards 窗级入库:实例域校验/间隔章号差机械追加(伪精确灭绝)/嵌入判重0.85归并终判/越合同字段裁剪降级/占位符机械检测
- parse_outline 幂等键改 from_order(流水号重跑漂移)+书末残窗必成窗+--to 限域
- 出卡环加拒卡带因重试+0卡可疑重试(M3 输出方差实测)
- review_cards CRITERIA 补实测间隔可信例外+溯源豁免区说明(防审核假阳)
- 章级判重名录随窗级聚类废除(重跑自噬两补丁退役)
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zizi 2026-07-13 21:22:11 +08:00
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20
.claude/skills/parse-book/SKILL.md
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@ -31,18 +31,22 @@ disable-model-invocation: true
- **顺序性只来自增量判重**(新实体要对着已积累实体判重合并),细纲逆推本身章间独立——先顺序跑保正确,并行化留作后续优化;
- 进度每 10 章报一行(章号/新实体数/累计分型统计)。
**M3 直调形态（创始人 2026-07-13 拍板,现行）**：循环体不再派 opus/haiku 子代理,改为 `scripts/parse_llm.py` 直调 New-API `MiniMax-M3`（经 llm skill）——脚本自己取数（正文/前文实体/已积累卡名录内联进 prompt）→ M3 两 pass（脚手架→范式）→ `parse_ingest` 机械校验入库（比例硬顶/归型/字段越合同/15连字泄漏）。断点续跑按 example_parse_task 状态机逐章跳过已 done 的 pass。
**M3 直调形态（创始人 2026-07-13 拍板,现行）**：循环体不再派 opus/haiku 子代理,改为 `scripts/parse_llm.py` 直调 New-API `MiniMax-M3`（经 llm skill）。
**放量全流程（每书四步,均 M3）**：
**出卡权上移窗级（B4-S3 重构,现行）**：章级逐章出卡有三同根病（同功撞车/单章证不成跨章公式/间隔数字伪精确）,治法=章级只产「范式候选线索」（并入脚手架 pass,正文只过一遍）,出卡在窗级聚类归并——同一手法多章多次出现归并成一张母卡+实例章号,**间隔章数由实例章号差机械计算**（M3 禁自报数字）。跨窗/跨书同手法靠**嵌入判重**（初筛 ≥0.85 → M3 归并终判 merge/keep,拿不准保留）。大纲窗行（example_parse_outline,幂等键=窗起始章）是出卡窗的唯一切分依据。
**放量全流程（每书五步,均 M3）**：
```bash
# ① 逐章两 pass（脚手架→范式;断点续跑,重跑自动补失败章）
.venv/bin/python .claude/skills/parse-book/scripts/parse_llm.py --work-id 4 --from 1 --to 50
# ② 窗级大纲聚合（每 5–10 万字:多章细纲+正文→阶段大纲;单章对大纲层可能零贡献,不做章内比例强制）
# ① 章级 pass（细纲+实体+范式候选线索;断点续跑,重跑自动补失败章）
.venv/bin/python .claude/skills/parse-book/scripts/parse_llm.py chapters --work-id 4 --from 1 --to 50
# ② 窗级大纲聚合（每 5–10 万字:多章细纲+正文→阶段大纲;书末残窗无论大小必成窗）
.venv/bin/python .claude/skills/parse-book/scripts/parse_outline.py window --work-id 4
# ③ 全书拆完:终检（逐窗细纲对账大纲 + 跨段连贯性纵览）
# ③ 窗级聚类出卡（窗=②的窗行;线索+细纲+阶段大纲→母卡;守卫+判重在 parse_ingest cards）
.venv/bin/python .claude/skills/parse-book/scripts/parse_llm.py cards --work-id 4
# ④ 全书拆完:终检（逐窗细纲对账大纲 + 跨段连贯性纵览）
.venv/bin/python .claude/skills/parse-book/scripts/parse_outline.py check --work-id 4
# ④ 公共卡三角色审核（番茄作家/起点作家/主编,M3 常设步骤;见 review-cards skill）
# ⑤ 公共卡三角色审核（番茄作家/起点作家/主编,M3 常设步骤;见 review-cards skill）
.venv/bin/python .claude/skills/review-cards/scripts/review_cards.py review --batch <批次> --work-id 4
# 进度
.venv/bin/python .claude/skills/parse-book/scripts/parse_ingest.py progress
@ -50,7 +54,7 @@ disable-model-invocation: true
审核纪律：常设审核=M3（已用 opus 金标准校准,偏差 0.45 达标）；fable/opus 只做起量前校准与起量后一次总审核（门禁与优化,不进流程循环）。
试拆实测病理档（放量前须知）：M3 细纲按比例会写超（治=绝对字数上限+压缩重试）；type 一律标 craft 且串型混填（prompt 矫正无效,治=B4 环按金标准清单改造 prompt/schema）；重跑自噬（治=判重名录排除本章+0 卡不软删）；source 偷懒（治=机械回填）。
试拆实测病理档（放量前须知）：M3 细纲按比例会写超（治=绝对字数上限+压缩重试）；type 一律标 craft 且串型混填（治=合同动态渲染+字段指纹改型+窗级聚类）；重跑自噬（治=窗级幂等软删+0 卡不软删,章级判重名录已随 S3 废除）；source 偷懒（治=出处由实例机械生成）。parse_ingest 的 patterns 命令是 S3 前章级出卡入口,仅留作回滚保险。
## 步骤(自底向上,与创作期规划的自顶向下互为镜像)

356
.claude/skills/parse-book/scripts/parse_ingest.py
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@ -1,9 +1,14 @@
#!/usr/bin/env python3
"""parse-book 配套确定性脚本：拆书产物校验入库 + 任务状态机（B2）。
"""parse-book 配套确定性脚本：拆书产物校验入库 + 任务状态机（B2/B4-S3）。
职责边界：extractor(LLM) 只产结构化 JSON 文件，不碰库；本脚本做机械校验后写库——
字段 key 合法性（对库内字段合同）、五型归型、出处必填、**脱敏红线 15 连字检测**（硬阻断）。
状态全在库（example_parse_task），断点续跑与幂等按章。
状态全在库（example_parse_task），断点续跑与幂等按章/按窗。
B4-S3 起管线两级：scaffold（章级：细纲+实体+范式候选线索）→ cards（窗级：聚类母卡）。
本脚本仅在两个受控点调用 LLM/嵌入服务（不产内容）：
① 新卡嵌入（判重与检索基座共用）；② 相似度 ≥0.85 时的归并判定（输入两卡 JSON，输出 merge/keep）。
patterns 命令是 S3 前的章级出卡入口，保留作回滚保险，新管线不再使用。
"""
import hashlib
import json
@ -15,11 +20,20 @@ import click
import psycopg
from psycopg.types.json import Jsonb
# 受控点依赖：嵌入走 embed skill 同一实现（同模型同维），归并判定走 llm skill 统一入口
sys.path.insert(0, str(pathlib.Path(__file__).resolve().parents[2] / "embed" / "scripts"))
sys.path.insert(0, str(pathlib.Path(__file__).resolve().parents[2] / "llm" / "scripts"))
from embed_drafts import _session, build_embed_text, embed_texts # noqa: E402
from llm import chat, extract_json # noqa: E402
DSN = ("postgresql://root:f6710e2d0294eb1c10e26a805a64bc54@100.64.0.8:5433/muse-example"
"?keepalives=1&keepalives_idle=15&keepalives_interval=5&keepalives_count=3")
TENANT, ACTOR = 1, "1"
PATTERN_TYPES = {"craft", "combat", "emotion", "scene_pattern", "trope"} # 拍板①：首轮只拆五型
NGRAM = 15 # 脱敏红线：≥15 连续字与原文重合=违规（parse-book skill）
EMBED_MODEL = "Qwen/Qwen3-Embedding-8B"
SIM_MERGE = 0.85 # 嵌入判重：≥该值触发 M3 归并判定（阈值未校准，实战收集中）
SIM_MARK = 0.75 # [MARK, MERGE) 区间只标记不判定（校准带宽，审核环可见）
def norm_scaffold(data: dict) -> dict:
@ -29,15 +43,27 @@ def norm_scaffold(data: dict) -> dict:
for e in data.get("实体") or data.get("entities") or []:
ents.append({"型": e.get("型") or e.get("type"), "名称": e.get("名称") or e.get("name"),
"一句话摘要": e.get("一句话摘要") or e.get("brief")})
return {"细纲": data.get("细纲") or data.get("outline") or "", "实体": ents}
hints = []
for h in data.get("线索") or data.get("hints") or []:
hints.append({"型": h.get("型") or h.get("type"), "短名": h.get("短名") or h.get("name"),
"线索": h.get("线索") or h.get("clue"), "证据": h.get("证据") or h.get("evidence")})
return {"细纲": data.get("细纲") or data.get("outline") or "", "实体": ents, "线索": hints}
def norm_card(c: dict) -> dict:
"""范式卡键名归一（ASCII→中文）。"""
"""范式卡键名归一（ASCII→中文）；窗级卡带实例数组 [{章,定位}]。"""
src = c.get("出处") or c.get("source") or {}
inss = []
for ins in c.get("实例") or c.get("instances") or []:
try:
ch_no = int(ins.get("章") or ins.get("ch"))
except (TypeError, ValueError):
continue # 章号非数字=编造，丢弃该实例
inss.append({"章": ch_no, "定位": ins.get("定位") or ins.get("anchor") or ""})
return {"型": c.get("型") or c.get("type"), "名称": c.get("名称") or c.get("name"),
"一句话摘要": c.get("一句话摘要") or c.get("brief"),
"字段": c.get("字段") or c.get("fields") or {},
"实例": inss,
"出处": {"书名": src.get("书名") or src.get("book"),
"回目": src.get("回目") or src.get("chapter"),
"定位": src.get("定位") or src.get("anchor")}}
@ -66,6 +92,16 @@ def field_contract(conn, ttype):
return {r[0] for r in rows}
def load_entity_names(conn, work_id):
"""本书专名词典：scaffold 实体名就是现成专名表（短专名泄漏 15 连字抓不到，
金标准抓到 4 张「海拉/千亿夸克」级泄漏）；出处/实例定位字段豁免（设计允许专名只进出处）。"""
names = {e.get("名称") or e.get("name") for (ents,) in conn.execute(
"""SELECT entities FROM example_parse_scaffold
WHERE tenant_id=%s AND work_id=%s AND deleted=FALSE""",
(TENANT, work_id)).fetchall() for e in ents}
return {n for n in names if n and len(n) >= 2}
def leak_check(card_texts, source_text):
"""脱敏机械检查：卡内任一文本值含与原文 ≥NGRAM 连续字重合 → 返回违规片段。"""
src = re.sub(r'\s', '', source_text)
@ -78,6 +114,68 @@ def leak_check(card_texts, source_text):
return None
def validate_card(c, contracts, entity_names, src_text):
"""卡片通用机械守卫（章级 patterns 与窗级 cards 共用——守卫同源，禁两处各写一套）。
返回 (拒卡原因列表, 改型审计|None)；c 可能被就地改型。"""
t = c.get("型")
reasons, retyped = [], None
if t not in PATTERN_TYPES:
reasons.append(f"型不合法:{t}（首轮只拆五型）")
if not c.get("名称"):
reasons.append("缺名称")
fields = c.get("字段") or {}
if t in contracts and fields:
illegal = set(fields) - contracts[t]
if illegal:
# 字段指纹改型：LLM 的 type 标注不可靠（实测 M3 系统性全标 craft），
# 五型字段 key 互不重叠——字段集合全命中唯一他型合同时，以字段为准改型
fits = [t2 for t2 in PATTERN_TYPES
if t2 != t and fields and set(fields) <= contracts[t2]]
if len(fits) == 1:
retyped = f"{t}→{fits[0]}(字段指纹改型)"
c["型"] = t = fits[0]
else:
# 裁剪降级（B4-S3 实测：M3 往 trope 塞「读者收益」类他型增益字段屡教不改）：
# 越界字段剥离（内容在本型无处安放，不该陪葬整卡），审计留痕；
# 裁掉必填字段的情况由下方 craft 双模板必填校验兜底拒卡
for k in illegal:
fields.pop(k)
c["裁剪字段"] = sorted(illegal)
# 守卫（B4-S2）：craft 双模板条件必填/禁填 + 装置类型闭合枚举 + 禁复合标签
if t == "craft" and not reasons:
form = (fields.get("装置形态") or "").strip()
dtype = (fields.get("装置类型") or "").strip()
if form not in ("结构装置", "场景手法"):
reasons.append(f"装置形态非法:{form!r}（须为 结构装置/场景手法）")
elif form == "结构装置":
miss = [k for k in ("埋设手法", "回收点", "记忆维持", "间隔纪律") if not fields.get(k)]
if miss:
reasons.append(f"结构装置必填缺失:{miss}")
else: # 场景手法：禁填间隔纪律（同场景闭环没有间隔，硬填必出伪纪律）
miss = [k for k in ("复用节奏", "异质化要求", "单章上限") if not fields.get(k)]
if miss:
reasons.append(f"场景手法必填缺失:{miss}")
if fields.get("间隔纪律"):
reasons.append("场景手法禁填间隔纪律（伪纪律来源）")
if dtype:
if any(sep in dtype for sep in ("+", "、", "/", "，")):
reasons.append(f"装置类型禁复合标签:{dtype!r}（只填最主要的一个）")
elif dtype not in ("伏笔", "契诃夫之枪", "信息差", "重复意象", "倒计时", "身份错认", "非装置"):
reasons.append(f"装置类型不在闭合枚举:{dtype!r}")
# 原理句式占位符检测（实测病：M3 把模板「当X时做Y因为读者会Z」的占位符字面抄进卡）
if re.search(r"[做当会][XYZ]", str(fields.get("原理") or "")):
reasons.append("原理含未展开的模板占位符（X/Y/Z 须替换为具体内容）")
# 脱敏红线 + 专名词典（实例定位/出处豁免——设计允许专名只进定位）
texts = [x for x in (c.get("名称"), c.get("一句话摘要"), *fields.values()) if x]
leak = leak_check(texts, src_text)
if leak:
reasons.append(f"脱敏违规(≥{NGRAM}连字重合):「{leak}」")
hit_names = [n for n in entity_names if any(n in str(x) for x in texts)]
if hit_names:
reasons.append(f"专名泄漏(本书实体名):{hit_names[:3]}")
return reasons, retyped
def set_task(conn, work_id, chapter_id, **cols):
"""推进任务状态机（attempt 自增）。"""
sets = ", ".join(f"{k}=%s" for k in cols)
@ -124,7 +222,7 @@ def init_tasks(work_id, from_, to):
@click.option("--chapter-order", type=int, required=True)
@click.option("--file", "file_", type=click.Path(exists=True), required=True)
def scaffold(work_id, chapter_order, file_):
"""脚手架入库：{细纲, 实体:[{型,名称,一句话摘要,备注?}]}；比例约束校验（3–5%，超标拒绝）。"""
"""章级入库：{细纲, 实体:[{型,名称,一句话摘要}], 线索:[{型,短名,线索,证据}]}；比例约束校验。"""
data = norm_scaffold(json.loads(pathlib.Path(file_).read_text()))
with psycopg.connect(DSN) as conn:
ch_id, src = chapter_of(conn, work_id, chapter_order)
@ -141,17 +239,25 @@ def scaffold(work_id, chapter_order, file_):
for e in ents:
if not e.get("名称") or not e.get("型"):
raise click.ClickException(f"实体缺 名称/型: {e}")
# 范式候选线索（B4-S3）：候选层宽容处置——坏行丢弃计数，不整批拒
hints, n_bad = [], 0
for h in data.get("线索") or []:
if h.get("短名") and h.get("线索") and (h.get("型") in PATTERN_TYPES or h.get("型") == "?"):
hints.append(h)
else:
n_bad += 1
conn.execute(
"""INSERT INTO example_parse_scaffold (work_id, chapter_id, outline_text, entities,
creator, updater, tenant_id)
VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)
pattern_hints, creator, updater, tenant_id)
VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)
ON CONFLICT (tenant_id, chapter_id)
DO UPDATE SET outline_text=EXCLUDED.outline_text, entities=EXCLUDED.entities,
deleted=FALSE, updater=EXCLUDED.updater""",
(work_id, ch_id, outline, Jsonb(ents), ACTOR, ACTOR, TENANT))
pattern_hints=EXCLUDED.pattern_hints, deleted=FALSE, updater=EXCLUDED.updater""",
(work_id, ch_id, outline, Jsonb(ents), Jsonb(hints), ACTOR, ACTOR, TENANT))
set_task(conn, work_id, ch_id, scaffold_status="done", error_message=None)
conn.commit()
click.echo(f"scaffold✓ work={work_id} ch#{chapter_order}: 细纲{len(outline)}字({ratio:.1%}) 实体{len(ents)}")
click.echo(f"scaffold✓ work={work_id} ch#{chapter_order}: 细纲{len(outline)}字({ratio:.1%}) "
f"实体{len(ents)} 线索{len(hints)}" + (f"(丢弃坏行{n_bad})" if n_bad else ""))
@cli.command()
@ -159,8 +265,7 @@ def scaffold(work_id, chapter_order, file_):
@click.option("--chapter-order", type=int, required=True)
@click.option("--file", "file_", type=click.Path(exists=True), required=True)
def patterns(work_id, chapter_order, file_):
"""范式卡入库：[{型∈五型, 名称, 一句话摘要, 字段{…}, 出处{书名,回目,定位}}] → draft(pending)。
机械硬阻断：归型合法、字段 key 合法（库内合同）、出处必填、15 连字脱敏检测。"""
"""【旧管线·回滚保险】章级范式卡入库；B4-S3 后由窗级 cards 替代，新管线勿用。"""
raw = json.loads(pathlib.Path(file_).read_text())
if isinstance(raw, dict): # 兼容 {cards:[…]}/{卡:[…]} 包装
raw = raw.get("cards") or raw.get("卡") or []
@ -171,16 +276,9 @@ def patterns(work_id, chapter_order, file_):
ch_id, src = chapter_of(conn, work_id, chapter_order)
contracts = {t: field_contract(conn, t) for t in PATTERN_TYPES}
book = conn.execute("SELECT title FROM muse_content_work WHERE id=%s", (work_id,)).fetchone()[0]
# 专名词典（B4-S2）：本书 scaffold 实体名就是现成专名表——短专名泄漏 15 连字抓不到
#（金标准抓到 4 张「海拉/千亿夸克」级泄漏），出处字段豁免（设计允许专名只进出处）
entity_names = {e.get("名称") or e.get("name") for (ents,) in conn.execute(
"""SELECT entities FROM example_parse_scaffold
WHERE tenant_id=%s AND work_id=%s AND deleted=FALSE""",
(TENANT, work_id)).fetchall() for e in ents}
entity_names = {n for n in entity_names if n and len(n) >= 2}
entity_names = load_entity_names(conn, work_id)
# 幂等：重跑本章 = 软删本章旧 draft。
# 但新轮 0 卡时保留旧卡——LLM 判卡有随机性，重跑「0 卡」不应清掉上轮已验证的产出
#（实测组合病：判重名录+随机性+软删 → 每次重跑都损耗卡）
if cards:
conn.execute(
"""UPDATE muse_knowledge_draft SET deleted=TRUE, updater=%s
@ -189,67 +287,20 @@ def patterns(work_id, chapter_order, file_):
(ACTOR, TENANT, work_id, str(chapter_order)))
ok, rejected = 0, []
for i, c in enumerate(cards):
t = c.get("型")
reasons = []
if t not in PATTERN_TYPES:
reasons.append(f"型不合法:{t}（首轮只拆五型）")
if not c.get("名称"):
reasons.append("缺名称")
reasons, retyped = validate_card(c, contracts, entity_names, src)
src_ref = c.get("出处") or {}
if not (src_ref.get("书名") and src_ref.get("回目")):
reasons.append("出处不完整（需书名+回目）")
fields = c.get("字段") or {}
retyped = None
if t in contracts and fields:
illegal = set(fields) - contracts[t]
if illegal:
# 字段指纹改型：LLM 的 type 标注不可靠（实测 M3 系统性全标 craft），
# 五型字段 key 互不重叠——字段集合全命中唯一他型合同时，以字段为准改型
fits = [t2 for t2 in PATTERN_TYPES
if t2 != t and fields and set(fields) <= contracts[t2]]
if len(fits) == 1:
retyped = f"{t}→{fits[0]}(字段指纹改型)"
c["型"] = t = fits[0]
else:
reasons.append(f"字段越合同:{sorted(illegal)}")
# 守卫（B4-S2）：craft 双模板条件必填/禁填 + 装置类型闭合枚举 + 禁复合标签
if t == "craft" and not reasons:
form = (fields.get("装置形态") or "").strip()
dtype = (fields.get("装置类型") or "").strip()
if form not in ("结构装置", "场景手法"):
reasons.append(f"装置形态非法:{form!r}（须为 结构装置/场景手法）")
elif form == "结构装置":
miss = [k for k in ("埋设手法", "回收点", "记忆维持", "间隔纪律") if not fields.get(k)]
if miss:
reasons.append(f"结构装置必填缺失:{miss}")
else: # 场景手法：禁填间隔纪律（同场景闭环没有间隔，硬填必出伪纪律）
miss = [k for k in ("复用节奏", "异质化要求", "单章上限") if not fields.get(k)]
if miss:
reasons.append(f"场景手法必填缺失:{miss}")
if fields.get("间隔纪律"):
reasons.append("场景手法禁填间隔纪律（伪纪律来源）")
if dtype and t == "craft":
if any(sep in dtype for sep in ("+", "、", "/", "，")):
reasons.append(f"装置类型禁复合标签:{dtype!r}（只填最主要的一个）")
elif dtype not in ("伏笔", "契诃夫之枪", "信息差", "重复意象", "倒计时", "身份错认", "非装置"):
reasons.append(f"装置类型不在闭合枚举:{dtype!r}")
texts = [c.get("名称"), c.get("一句话摘要"), *fields.values()]
leak = leak_check([x for x in texts if x], src)
if leak:
reasons.append(f"脱敏违规(≥{NGRAM}连字重合):「{leak}」")
# 专名词典拒卡：卡文本（不含出处）命中本书实体名 → 拒
hit_names = [n for n in entity_names
if any(n in str(x) for x in texts if x)]
if hit_names:
reasons.append(f"专名泄漏(本书实体名):{hit_names[:3]}")
if reasons:
rejected.append({"卡": c.get("名称") or f"#{i}", "原因": reasons})
continue
payload = {"型": t, "名称": c["名称"], "一句话摘要": c.get("一句话摘要", ""),
"字段": fields, "出处": src_ref, "目标库": "公共范式库",
payload = {"型": c["型"], "名称": c["名称"], "一句话摘要": c.get("一句话摘要", ""),
"字段": c.get("字段") or {}, "出处": src_ref, "目标库": "公共范式库",
"章序": chapter_order, "来源": f"拆书@{book}", "状态": "草稿"}
if retyped:
payload["改型"] = retyped # 审计：机械改型可追溯
if c.get("裁剪字段"):
payload["裁剪字段"] = c["裁剪字段"] # 审计：越合同字段被剥离入库
cid = f"parse-{work_id}-{chapter_order}-{i}-" + hashlib.sha256(
json.dumps(payload, ensure_ascii=False, sort_keys=True).encode()).hexdigest()[:8]
conn.execute(
@ -259,7 +310,7 @@ def patterns(work_id, chapter_order, file_):
ON CONFLICT (tenant_id, command_id) WHERE command_id IS NOT NULL DO NOTHING""",
(Jsonb(payload), work_id, cid, ACTOR, ACTOR, TENANT))
ok += 1
set_task(conn, work_id, ch_id, pattern_status="done" if not rejected else "done",
set_task(conn, work_id, ch_id, pattern_status="done",
error_message=None if not rejected else f"拒卡{len(rejected)}: " + json.dumps(rejected, ensure_ascii=False)[:900])
conn.commit()
click.echo(f"patterns✓ work={work_id} ch#{chapter_order}: 入库{ok} 拒{len(rejected)}")
@ -267,6 +318,165 @@ def patterns(work_id, chapter_order, file_):
click.echo(f" [拒] {r['卡']}: {'; '.join(r['原因'])}")
def merge_judge(new_payload, old_payload, model="MiniMax-M3"):
"""受控 LLM 点②：嵌入初筛 ≥SIM_MERGE 后的归并终判（输入两卡 JSON，输出 merge/keep）。
双保险设计：embedding 只做初筛，是否同一手法由 LLM 判——单靠阈值必产生错误合并。"""
prompt = ("两张「公共范式卡」由不同窗/不同书各自独立归纳（JSON 附后）。判断它们是否为同一写作手法：\n"
"- 运作机制相同（哪怕载体/题材/叫法不同）→ merge；\n"
"- 机制不同、或适用场景本质不同 → keep。拿不准时选 keep（错误合并比重复卡更伤）。\n"
'输出规则（只输出一个 JSON 对象）：{"verdict": "merge"或"keep", "reason": "一句话依据"}\n\n'
f"【卡A（已入库）】\n{json.dumps(old_payload, ensure_ascii=False)}\n\n"
f"【卡B（新卡）】\n{json.dumps(new_payload, ensure_ascii=False)}")
try:
content, _ = chat(prompt, model=model)
data = extract_json(content)
return data.get("verdict"), data.get("reason", "")
except Exception as e: # 判定失败=keep（不阻断入库，宁重复不误并）
return "keep", f"归并判定调用失败({type(e).__name__})，默认保留"
@cli.command()
@click.option("--work-id", type=int, required=True)
@click.option("--from-order", "from_order", type=int, required=True, help="窗起始章（对应大纲窗行）")
@click.option("--file", "file_", type=click.Path(exists=True), required=True)
@click.option("--model", default="MiniMax-M3", show_default=True, help="归并判定用模型")
def cards(work_id, from_order, file_, model):
"""窗级母卡入库（B4-S3）：{cards:[{型,名称,摘要,字段,实例[{章,定位}]}]}。
守卫=章级全部 + 窗级新增：实例域校验 / 间隔章数机械计算（伪精确灭绝）/ 嵌入判重→归并判定。"""
raw = json.loads(pathlib.Path(file_).read_text())
if isinstance(raw, dict):
raw = raw.get("cards") or raw.get("卡") or []
cards_in = [norm_card(c) for c in raw]
with psycopg.connect(DSN) as conn:
win = conn.execute(
"""SELECT to_order FROM example_parse_outline
WHERE tenant_id=%s AND work_id=%s AND from_order=%s AND deleted=FALSE""",
(TENANT, work_id, from_order)).fetchone()
if not win:
raise click.ClickException(f"窗不存在: work={work_id} from={from_order}——先跑 parse_outline window")
to_order = win[0]
book = conn.execute("SELECT title FROM muse_content_work WHERE id=%s", (work_id,)).fetchone()[0]
# 窗内正文拼接（15 连字红线对照源：卡可能引到窗内任何一章）
src = "".join(t for (t,) in conn.execute(
"""SELECT b.content_text FROM muse_content_chapter c
JOIN muse_content_block b ON b.chapter_id=c.id AND b.deleted=FALSE
WHERE c.tenant_id=%s AND c.work_id=%s AND c.order_no BETWEEN %s AND %s
AND c.deleted=FALSE ORDER BY c.order_no""",
(TENANT, work_id, from_order, to_order)).fetchall())
contracts = {t: field_contract(conn, t) for t in PATTERN_TYPES}
entity_names = load_entity_names(conn, work_id)
# 幂等：重出本窗 = 软删本窗旧卡（0 卡保留旧卡，纪律同章级）
if cards_in:
conn.execute(
"""UPDATE muse_knowledge_draft SET deleted=TRUE, updater=%s
WHERE tenant_id=%s AND source_type='parse_book' AND source_id=%s
AND draft_payload->>'窗起'=%s AND deleted=FALSE""",
(ACTOR, TENANT, work_id, str(from_order)))
sess = _session() # 嵌入通道（判重+新卡即时嵌入共用）
ok, merged, rejected = 0, [], []
for i, c in enumerate(cards_in):
reasons, retyped = validate_card(c, contracts, entity_names, src)
# 实例域校验：章号必须落在本窗内——越窗章号=编造（跨窗同手法靠嵌入判重归并）
inss = [ins for ins in c.get("实例") or [] if from_order <= ins["章"] <= to_order]
n_drop = len(c.get("实例") or []) - len(inss)
if not inss:
reasons.append("实例为空或章号全部越窗（窗级卡必须带窗内实例）")
fields = c.get("字段") or {}
# 间隔章数机械计算（伪精确灭绝）：结构装置实例≥2 → 章号差为权威值追加；
# 单实例结构装置=本窗证据不全（可能收在后续窗），标「跨窗待证」入库不拒
cross_pend = False
if not reasons and c.get("型") == "craft" and fields.get("装置形态") == "结构装置":
ch_nos = sorted({ins["章"] for ins in inss})
if len(ch_nos) >= 2:
fields["间隔纪律"] = ((fields.get("间隔纪律") or "").strip()
+ f"（实测：#{ch_nos[0]}埋→#{ch_nos[-1]}收，隔{ch_nos[-1] - ch_nos[0]}章）").strip()
else:
cross_pend = True
if reasons:
rejected.append({"卡": c.get("名称") or f"#{i}", "原因": reasons})
continue
payload = {"型": c["型"], "名称": c["名称"], "一句话摘要": c.get("一句话摘要", ""),
"字段": fields, "实例": inss,
"出处": {"书名": book, "回目": f"第{inss[0]['章']}章", "定位": inss[0]["定位"]},
"目标库": "公共范式库", "窗起": from_order, "来源": f"拆书@{book}", "状态": "草稿"}
if retyped:
payload["改型"] = retyped
if c.get("裁剪字段"):
payload["裁剪字段"] = c["裁剪字段"] # 审计：越合同字段被剥离入库
if cross_pend:
payload["跨窗待证"] = True # 审核环可见：结构装置只有单端实例
if n_drop:
payload["越窗实例弃"] = n_drop # 审计：M3 报了窗外章号
# ── 受控点①②：嵌入判重（失败不阻断——判重是增强不是红线，卡不能因通道故障丢）──
embed_text = build_embed_text(payload)
vec = None
try:
vecs, bad = embed_texts(sess, [embed_text])
vec = None if bad else vecs[0]
except Exception:
pass
if vec is not None:
top = conn.execute(
"""SELECT d.id, d.draft_payload, 1-(e.embedding<=>%s::vector) AS score
FROM example_knowledge_embedding e
JOIN muse_knowledge_draft d ON d.id=e.draft_id
WHERE e.tenant_id=%s AND e.deleted=FALSE AND d.deleted=FALSE
AND d.source_type='parse_book'
ORDER BY score DESC LIMIT 1""", (json.dumps(vec), TENANT)).fetchone()
if top and top[2] >= SIM_MERGE:
old_id, old_payload, score = top
verdict, why = merge_judge(payload, old_payload, model)
if verdict == "merge":
# 归并=旧卡追加实例（跨书时带书名）+完整审计（含被归并卡全文，可逆）
add = [dict(ins, 书=book) for ins in inss]
old_payload["实例"] = (old_payload.get("实例") or []) + add
old_payload.setdefault("归并审计", []).append(
{"相似度": round(float(score), 4), "判定依据": why, "被归并卡": payload})
conn.execute(
"UPDATE muse_knowledge_draft SET draft_payload=%s, updater=%s WHERE id=%s",
(Jsonb(old_payload), ACTOR, old_id))
merged.append(f"《{payload['名称']}》并入已有卡#{old_id}《{old_payload.get('名称')}》({score:.2f}) {why}")
continue
payload["判重"] = {"相似卡": old_payload.get("名称"), "相似度": round(float(score), 4),
"判定": "keep", "依据": why}
elif top and top[2] >= SIM_MARK:
payload["判重"] = {"相似卡": top[1].get("名称"), "相似度": round(float(top[2]), 4),
"判定": "未达判定线"}
cid = f"parse-{work_id}-w{from_order}-{i}-" + hashlib.sha256(
json.dumps(payload, ensure_ascii=False, sort_keys=True).encode()).hexdigest()[:8]
row = conn.execute(
"""INSERT INTO muse_knowledge_draft (work_id, draft_type, draft_payload, status,
source_type, source_id, command_id, creator, updater, tenant_id)
VALUES (0,'entity',%s,'pending','parse_book',%s,%s,%s,%s,%s)
ON CONFLICT (tenant_id, command_id) WHERE command_id IS NOT NULL DO NOTHING
RETURNING id""",
(Jsonb(payload), work_id, cid, ACTOR, ACTOR, TENANT)).fetchone()
# 新卡即时嵌入（下一窗/下一书判重立即可见；失败留给 embed skill 批量补）
if row and vec is not None:
h = hashlib.sha256(f"{embed_text}|{EMBED_MODEL}".encode()).hexdigest()
conn.execute(
"""INSERT INTO example_knowledge_embedding
(draft_id, content_hash, embed_text, model, dimensions, embedding,
creator, updater, tenant_id)
VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)
ON CONFLICT (tenant_id, content_hash, model) DO NOTHING""",
(row[0], h, embed_text, EMBED_MODEL, 1024, json.dumps(vec), ACTOR, ACTOR, TENANT))
ok += 1
# 窗内章 pattern_status 批量置 done（窗级出卡完成=这些章的范式阶段完成）
conn.execute(
"""UPDATE example_parse_task SET pattern_status='done', updater=%s
WHERE tenant_id=%s AND work_id=%s AND chapter_id IN (
SELECT id FROM muse_content_chapter
WHERE tenant_id=%s AND work_id=%s AND order_no BETWEEN %s AND %s AND deleted=FALSE)""",
(ACTOR, TENANT, work_id, TENANT, work_id, from_order, to_order))
conn.commit()
click.echo(f"cards✓ work={work_id} win#{from_order}–{to_order}: 入库{ok} 归并{len(merged)} 拒{len(rejected)}")
for m in merged:
click.echo(f" [归并] {m}")
for r in rejected:
click.echo(f" [拒] {r['卡']}: {'; '.join(r['原因'])}")
@cli.command()
@click.option("--work-id", type=int)
def progress(work_id):

216
.claude/skills/parse-book/scripts/parse_llm.py
View File

@ -1,12 +1,18 @@
#!/usr/bin/env python3
"""parse-book skill：M3 直调拆书执行器——逐章两 pass（脚手架→范式），入库走 parse_ingest 守卫。
"""parse-book skill：M3 直调拆书执行器（B4-S3 重构：出卡权上移窗级）。
创始人拍板（2026-07-13）：拆书内容生产 LLM=New-API MiniMax-M3（经 llm skill），
不再派 opus/haiku 子代理。本脚本把 workflow 版的提示词资产（身份段/实体判据/五型合同）
固化为直调版：脚本自己取数（正文/前文实体/已积累卡名录内联进 prompt）、调 M3、
容错解析 JSON、经 parse_ingest 机械校验入库（比例硬顶/归型/字段越合同/15连字泄漏全在那边）。
不再派 opus/haiku 子代理。B4 fable 审查裁决（2026-07-13）：章级逐章出卡有三同根病
（同功 family 撞车/单章证不成跨章公式/间隔数字伪精确），治法=章级只产「范式候选线索」，
出卡在窗级聚类归并（复用大纲窗切分）——同一手法多章多次出现归并为一张母卡+实例章号，
间隔数字由实例章号差机械计算。
断点续跑：按 example_parse_task 状态机逐章跳过已 done 的 pass；失败记录不阻断后续章。
管线三步（顺序依赖）：
chapters 逐章一次 M3：细纲+实体+范式候选线索 → example_parse_scaffold（正文只过一遍）
（parse_outline window：窗级大纲聚合 → example_parse_outline，窗=出卡窗的 SoT）
cards 逐窗一次 M3：窗内线索+细纲+阶段大纲 → 聚类出母卡 → parse_ingest cards 守卫入库
断点续跑：chapters 按 example_parse_task.scaffold_status 跳过；cards 按窗内是否已有活卡跳过。
"""
import json
import pathlib
@ -27,7 +33,7 @@ TENANT = 1
HERE = pathlib.Path(__file__).resolve().parent
TMP = pathlib.Path("/tmp/muse-parse")
# ── 提示词资产（自 workflow 试拆版移植，与 A3 库内合同同源） ──────────────
# ── 提示词资产（合同一律 load_contracts 动态渲染，禁手写——CONTRACTS 漂移冤案教训） ──
IDENTITY = """你是知识抽取员(extractor)，分析槽位的默认绑定件。产出全部是草稿。
元数据纪律：schema 有什么字段你就抽什么，schema 没有的不抽——字段合同就是抽取 checklist，不自造结构；归型走各型「判据」；归不进任何型的候选=枚举缺口，如实报不硬塞；每字段要有正文证据，置信度低标「?」。
@ -44,6 +50,9 @@ PATTERN_TYPES = ("craft", "combat", "emotion", "scene_pattern", "trope")
# 基础公共字段（yudao 惯例列，出卡时由 ingest/payload 承载，不进抽取字段表）
BASE_KEYS = {"名称", "别名", "一句话摘要", "标签", "来源", "状态", "例证出处"}
# 抽象指代白名单（金标准结论：M3 自造代号如"A角色"破坏可读性；专名只允许进实例定位）
PLACEHOLDERS = "主角/对手/强敌/导师/盟友/队友/配角/反派/长辈/宝物/装备/机关/势力/秘密/危机"
def load_contracts(conn):
"""从库内 schema 版本快照动态渲染五型合同——prompt 与 ingest 守卫同源。
@ -54,11 +63,12 @@ def load_contracts(conn):
"""
contracts = {}
for t in PATTERN_TYPES:
# 走 active_version_id（激活版本=治理权威），与 ingest 守卫同版本语义——
# 「最新版本行」在铺了新版未激活时会与守卫劈叉
snap = conn.execute(
"""SELECT v.field_contract_snapshot FROM muse_meta_schema_version v
JOIN muse_meta_schema s ON s.id=v.schema_id
WHERE s.tenant_id=%s AND s.schema_key=%s AND v.deleted=FALSE
ORDER BY v.id DESC LIMIT 1""", (TENANT, t)).fetchone()[0]
JOIN muse_meta_schema s ON s.active_version_id=v.id
WHERE s.tenant_id=%s AND s.schema_key=%s""", (TENANT, t)).fetchone()[0]
fields = [f for f in snap.get("特有字段", []) if f.get("key") not in BASE_KEYS]
contracts[t] = {"中文名": snap.get("中文名", t), "判据": snap.get("判据", ""),
"字段": fields}
@ -80,47 +90,55 @@ def scaffold_prompt(title, ch, ch_title, text, prev_entities):
# 绝对字数上限比抽象比例对 LLM 更可执行（首轮实测 M3 按比例会写到 9.8%–19%）
wc = len(text.replace("\n", "").replace(" ", ""))
cap = max(60, int(wc * 0.05))
return f"""【功能指令(parse-book 逐章内环)】
对参考书《{title}》第 {ch} 章《{ch_title}》（正文附后，约 {wc} 字）：
return f"""【功能指令(parse-book 章级 pass：细纲+实体+范式候选线索)】
对参考书《{title}》第 {ch} 章《{ch_title}》（正文附后，约 {wc} 字）做三件事：
1) 逆推本章细纲：章目标/关键事件/出场角色/伏笔动作(埋·推·收)/章末钩子。**细纲全文不得超过 {cap} 字**（章正文的 5%；超标会被校验脚本机械退回）。细纲是结构骨架，不是缩写复述——用短语与分号，不写完整句子。
2) 抽实体增量（脚手架级索引）：{ENTITY_CRITERIA}
判重：下方是前文已收录实体，不重报（除非本章给出新身份，则在一句话摘要里并入）。
3) 报范式候选线索（**只报线索不出卡**，出卡由窗级聚类另做）：本章表现突出、疑似可跨书复用的写法。五型候选：craft=单点叙事装置(删去它场景仍成立)；combat=整场武力对抗的打法；emotion=整场情绪戏的推进；scene_pattern=拍卖/谈判/审讯等场景公式；trope=跨章复用的情节公式。
每条线索给四项：type（五型之一，拿不准填"?"）、name（2–8 字短名，作者口头会说的话，禁书内专名禁修饰堆叠）、clue（一句话：这个写法怎么运作，用{PLACEHOLDERS}等抽象指代）、evidence（一句话：本章哪里这样写、为何突出，可用专名）。
0–5 条/章，平庸章 0 条正常；门槛比出卡低——拿不准的报上来，窗级聚类会过滤。
【前文实体索引】
{ents}
【输出规则（只输出一个 JSON 对象，禁止任何其他文字）】
{{"outline": "细纲文本", "entities": [{{"type": "六型之一", "name": "名称", "brief": "一句话摘要"}}]}}
{{"outline": "细纲文本", "entities": [{{"type": "六型之一", "name": "名称", "brief": "一句话摘要"}}], "hints": [{{"type": "五型之一或?", "name": "短名", "clue": "运作机制一句话", "evidence": "本章证据一句话"}}]}}
【本章正文】
{text}"""
def patterns_prompt(title, ch, ch_title, text, outline, existing_cards, contracts):
cards = json.dumps(existing_cards, ensure_ascii=False) if existing_cards else "（尚无）"
return f"""【功能指令(parse-book 范式拆取+脱敏红线)】
对参考书《{title}》第 {ch} 章《{ch_title}》（正文附后），在脚手架细纲之上拆「范式五型」卡：
def window_cards_prompt(title, a, b, stage_outline, ch_outlines, ch_hints, contracts):
"""窗级聚类出卡 prompt（B4-S3 核心资产；金标准七条纪律全落于此）。"""
return f"""【功能指令(parse-book 窗级聚类出卡+脱敏红线)】
《{title}》第 {a}–{b} 章已完成章级分析。下面给你三层材料：阶段大纲、逐章细纲、逐章范式候选线索。
任务：把候选线索**聚类归并**成「公共范式卡」——同一手法在多章的多次出现归并为一张母卡，带全部实例章号；线索不足处可从细纲的伏笔账（埋·推·收）补证跨章装置。
{render_contracts(contracts)}
纪律：
- 宁缺毋滥：一章 0–3 张为常态，只收本章表现突出、可跨书复用的写法；平庸章可出 0 张。
- 归型走判据；五型之外一律不出卡。**先按判据定 type，再只用该 type 字段表里的中文 key 填 fields——混用他型字段=机械拒卡**（如 trope 的「公式步骤」不得出现在 craft 卡里）。
- **五型都是候选，不要把一切归成 craft**：整场武力对抗→combat；整场情绪戏→emotion；拍卖/谈判/审讯等场景公式→scene_pattern；跨章复用的情节公式→trope；craft 只留给「单点装置」（删去它场景仍成立）。type 值必须与 fields 所用字段表同型。
- **脱敏红线**：只写抽象结构与手法归纳，严禁抄录原文；≥15 连续字与原文重合=校验脚本机械拒卡。卡名与字段值用「主角/强敌/导师」等抽象指代，**不得出现书内专名**（人名/地名/机甲名/组织名）——专名只允许出现在 source.anchor 里。
- fields 按该型字段合同的中文 key 填；没证据的 key 省略，不编造。
- 判重：下方已积累卡名录，不与之重复立同义卡。
【本章细纲(脚手架 pass 产出)】
{outline}
出卡纪律：
- 聚类优先：先把线索按「同一运作机制」分组（不同章的同类线索=同一卡的多个实例），再逐组判断是否值得出卡。一窗 0–6 张为常态，宁缺毋滥——聚不成组又不够突出的线索直接丢弃。
- 跨章证据：结构装置（伏笔类）尽量给出埋与收两端的实例章号；只有单章实例的会被标「跨窗待证」降低可信度。
- 命名：卡名=作者口头会说的话（2–8 字，如「先抑后扬」「借刀杀人」），禁「XX式YY化ZZ」修饰语堆叠、禁书内专名、禁自造黑话。
- 摘要：一句话**通用手法陈述**（抹掉本书信息后换任何题材仍成立），禁复述本书剧情、禁与实例定位雷同。
- 抽象指代白名单：{PLACEHOLDERS}——白名单外的自造代号（如"A角色""X道具"）不要用。
- 可迁移性是卡的本体：说不清「作者这样做、读者会怎样」的因果=不是范式，整张卡不出；带此类字段（如原理）的型按其字段说明的句式写——**句式里的 X/Y/Z 是占位符，必须替换成本卡的具体内容**，字面保留「做Y」「读者会Z」=机械拒卡。
- 实例只报章号+一句话定位；**严禁在任何字段里自报间隔章数**——间隔由校验脚本按实例章号差机械计算，自己编数字=伪精确。
- fields 只允许使用该卡 type 在上方合同表里列出的中文 key，没证据的 key 省略不编造。**先按判据定 type，再对照该型的表格填字段**——把别的型才有的 key（哪怕内容再有价值）塞进本型=机械拒卡；上一批实测拒卡主因就是给非 craft 卡塞了 craft 才有的字段。
- 脱敏红线：只写抽象结构与手法归纳，严禁抄录原文（≥15 连续字与原文重合=机械拒卡）；书内专名只允许出现在实例定位(anchor)里。
【已积累范式卡名录】
{cards}
【阶段大纲】
{stage_outline}
【逐章细纲】
{ch_outlines}
【逐章候选线索】
{ch_hints}
【输出规则（只输出一个 JSON 对象，禁止任何其他文字；没有值得立的卡时 cards 给空数组）】
{{"cards": [{{"type": "craft|combat|emotion|scene_pattern|trope", "name": "抽象手法名(无书内专名)", "brief": "一句话摘要", "fields": {{"中文合同key": "值"}}, "source": {{"book": "{title}", "chapter": "第{ch}章 {ch_title}", "anchor": "一句话情节定位(抽象指代)"}}}}]}}
【本章正文】
{text}"""
{{"cards": [{{"type": "craft|combat|emotion|scene_pattern|trope", "name": "短名", "brief": "一句话通用摘要", "fields": {{"中文合同key": "值"}}, "instances": [{{"ch": 章号数字, "anchor": "一句话情节定位(可用专名)"}}]}}]}}"""
def m3_json(prompt, model, need_keys, system=IDENTITY):
@ -141,35 +159,40 @@ def m3_json(prompt, model, need_keys, system=IDENTITY):
raise RuntimeError(f"JSON 形状重试仍失败: {err}")
def ingest(kind, work_id, ch, payload):
def ingest(kind, work_id, key, payload, keyflag="--chapter-order"):
"""写临时文件 → parse_ingest 机械校验入库；返回 (是否成功, 输出文本)。"""
TMP.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
f = TMP / f"{work_id}-{ch}-{kind}.json"
f = TMP / f"{work_id}-{key}-{kind}.json"
f.write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False, indent=1))
r = subprocess.run([sys.executable, str(HERE / "parse_ingest.py"), kind,
"--work-id", str(work_id), "--chapter-order", str(ch), "--file", str(f)],
"--work-id", str(work_id), keyflag, str(key), "--file", str(f)],
capture_output=True, text=True)
return r.returncode == 0, (r.stdout + r.stderr).strip()
@click.command()
@click.group()
def cli():
"""M3 直调拆书（章级线索 → 窗级出卡）"""
@cli.command()
@click.option("--work-id", type=int, required=True)
@click.option("--from", "from_", type=int, required=True)
@click.option("--to", type=int, required=True)
@click.option("--model", default="MiniMax-M3", show_default=True)
def main(work_id, from_, to, model):
def chapters(work_id, from_, to, model):
"""章级 pass：逐章一次 M3（细纲+实体+范式候选线索）。正文只过这一遍。"""
# 任务行就绪（幂等）
subprocess.run([sys.executable, str(HERE / "parse_ingest.py"), "init-tasks",
"--work-id", str(work_id), "--from", str(from_), "--to", str(to)],
capture_output=True, text=True)
with psycopg.connect(DSN) as conn:
title = conn.execute("SELECT title FROM muse_content_work WHERE id=%s", (work_id,)).fetchone()[0]
contracts = load_contracts(conn) # prompt 与 ingest 守卫同源（库内 schema 快照）
total_in = total_out = 0
for ch in range(from_, to + 1):
with psycopg.connect(DSN) as conn:
row = conn.execute(
"""SELECT c.id, c.title, b.content_text, t.scaffold_status, t.pattern_status
"""SELECT c.id, c.title, b.content_text, t.scaffold_status
FROM muse_content_chapter c
JOIN muse_content_block b ON b.chapter_id=c.id AND b.deleted=FALSE
JOIN example_parse_task t ON t.chapter_id=c.id AND t.tenant_id=c.tenant_id
@ -178,32 +201,19 @@ def main(work_id, from_, to, model):
if not row:
click.echo(f"#{ch} 章或任务行不存在，跳过")
continue
ch_id, ch_title, text, s_st, p_st = row
ch_id, ch_title, text, s_st = row
if s_st == "done":
click.echo(f"#{ch} 脚手架已完成，跳过")
continue
# 前文实体索引（紧凑：型/名称/摘要），判重用
prev = [e for (ents,) in conn.execute(
"""SELECT s.entities FROM example_parse_scaffold s
JOIN muse_content_chapter c ON c.id=s.chapter_id
WHERE s.tenant_id=%s AND s.work_id=%s AND c.order_no<%s AND s.deleted=FALSE""",
(TENANT, work_id, ch)).fetchall() for e in ents]
# 判重名录排除本章自己的卡：否则重跑时 M3 对着自己首轮的卡判重不出卡，
# ingest 幂等软删旧卡后插 0 张——卡被自己删了（重跑自噬,实测病）
cards = conn.execute(
"""SELECT draft_payload->>'型', draft_payload->>'名称' FROM muse_knowledge_draft
WHERE tenant_id=%s AND source_type='parse_book' AND deleted=FALSE
AND NOT (source_id=%s AND (draft_payload->>'章序')::int=%s)""",
(TENANT, work_id, ch)).fetchall()
outline = None
if s_st == "done":
r = conn.execute(
"SELECT outline_text FROM example_parse_scaffold WHERE tenant_id=%s AND chapter_id=%s AND deleted=FALSE",
(TENANT, ch_id)).fetchone()
outline = r[0] if r else None
# pass1 脚手架（断点续跑：done 跳过）
if s_st != "done" or outline is None:
try:
p1 = scaffold_prompt(title, ch, ch_title, text, prev)
data, usage = m3_json(p1, model, ("outline", "entities"))
data, usage = m3_json(p1, model, ("outline", "entities", "hints"))
total_in += usage.get("prompt_tokens", 0)
total_out += usage.get("completion_tokens", 0)
ok, out = ingest("scaffold", work_id, ch, data)
@ -213,42 +223,96 @@ def main(work_id, from_, to, model):
data, usage = m3_json(
p1 + f"\n\n【重试】上次细纲 {len(data['outline'])} 字超标被退回。"
f"压缩到 {cap} 字以内：只留章目标/关键事件/伏笔动作/钩子，删掉一切修饰与过程描述。",
model, ("outline", "entities"))
model, ("outline", "entities", "hints"))
total_in += usage.get("prompt_tokens", 0)
total_out += usage.get("completion_tokens", 0)
ok, out = ingest("scaffold", work_id, ch, data)
click.echo(f" {out}")
if not ok:
continue # 已记 task failed，重跑本命令补
outline = data["outline"]
except RuntimeError as e:
click.echo(f" #{ch} 脚手架 M3 失败: {e}")
click.echo(f" #{ch} 章级 M3 失败: {e}")
click.echo(f"《{title}》{from_}–{to} 章级完成；token in={total_in:,} out={total_out:,}")
@cli.command()
@click.option("--work-id", type=int, required=True)
@click.option("--from-order", "from_order", type=int, help="只出该窗（窗起始章）；不给则全部窗")
@click.option("--model", default="MiniMax-M3", show_default=True)
@click.option("--redo", is_flag=True, help="窗内已有活卡也重出（默认跳过=断点续跑）")
def cards(work_id, from_order, model, redo):
"""窗级出卡：逐窗一次 M3 聚类归并（窗=example_parse_outline 行，先跑 parse_outline window）。"""
with psycopg.connect(DSN) as conn:
title = conn.execute("SELECT title FROM muse_content_work WHERE id=%s", (work_id,)).fetchone()[0]
contracts = load_contracts(conn) # prompt 与 ingest 守卫同源（库内 schema 快照）
sql = """SELECT from_order, to_order, outline_text, window_no FROM example_parse_outline
WHERE tenant_id=%s AND work_id=%s AND deleted=FALSE"""
args = [TENANT, work_id]
if from_order:
sql += " AND from_order=%s"
args.append(from_order)
wins = conn.execute(sql + " ORDER BY from_order", args).fetchall()
if not wins:
click.echo("无大纲窗行——先跑 parse_outline.py window（窗是出卡的切分依据）")
return
total_in = total_out = 0
for a, b, stage_ol, wno in wins:
with psycopg.connect(DSN) as conn:
# 断点续跑：窗内已有活卡（本窗出的）则跳过
if not redo and conn.execute(
"""SELECT 1 FROM muse_knowledge_draft WHERE tenant_id=%s AND source_type='parse_book'
AND source_id=%s AND draft_payload->>'窗起'=%s AND deleted=FALSE LIMIT 1""",
(TENANT, work_id, str(a))).fetchone():
click.echo(f"win#{a}–{b} 已有活卡，跳过（--redo 强制重出）")
continue
# pass2 范式（done 跳过；卡被守卫拒属正常，不算失败）
if p_st != "done":
rows = conn.execute(
"""SELECT c.order_no, c.title, s.outline_text, s.pattern_hints
FROM muse_content_chapter c
JOIN example_parse_scaffold s ON s.chapter_id=c.id AND s.deleted=FALSE
WHERE c.tenant_id=%s AND c.work_id=%s AND c.order_no BETWEEN %s AND %s
AND c.deleted=FALSE ORDER BY c.order_no""",
(TENANT, work_id, a, b)).fetchall()
if len(rows) < (b - a + 1):
have = {r[0] for r in rows}
click.echo(f"win#{a}–{b} 缺章级脚手架 {[n for n in range(a, b + 1) if n not in have][:10]}，先补 chapters")
continue
ch_outlines = "\n".join(f"第{no}章《{ct}》：{o}" for no, ct, o, _ in rows)
hints = [{"章": no, "线索": h} for no, _, _, hs in rows for h in (hs or [])]
n_hint = len(hints)
ch_hints = (json.dumps(hints, ensure_ascii=False, indent=1) if hints
else "（各章均未报线索——只依据细纲伏笔账判断，出不了卡就给空数组）")
try:
p = window_cards_prompt(title, a, b, stage_ol, ch_outlines, ch_hints, contracts)
data, usage = m3_json(p, model, ("cards",))
total_in += usage.get("prompt_tokens", 0)
total_out += usage.get("completion_tokens", 0)
# 0 卡可疑重试（实测病：M3 输出方差大，同材料一次 10 卡一次秒回空数组）：
# 线索 ≥3 条却 0 卡=大概率分叉到偷懒路径，重试一次；仍 0 卡则接受（真无卡）
if not (data.get("cards") or []) and n_hint >= 3:
data, usage = m3_json(
patterns_prompt(title, ch, ch_title, text, outline, cards, contracts),
p + "\n\n【重试】上次输出了空数组，但本窗有 %d 条候选线索——请认真逐条聚类评估后再输出；"
"确实全部不够格才允许空数组。" % n_hint, model, ("cards",))
total_in += usage.get("prompt_tokens", 0)
total_out += usage.get("completion_tokens", 0)
_, out = ingest("cards", work_id, a, data, keyflag="--from-order")
# 拒卡带原因重试一次：拒卡原因机械明确（占位符/越合同），带回 prompt 大概率可救；
# 放量时每窗调用贵，救回率优先于省一次调用
rej_lines = [ln for ln in out.splitlines() if ln.strip().startswith("[拒]")]
if rej_lines:
data, usage = m3_json(
p + "\n\n【重试】上次输出有以下卡被机械校验拒收，逐条按原因修复后**重新输出全部卡**"
"（被拒的修好，没被拒的原样保留）：\n" + "\n".join(rej_lines),
model, ("cards",))
total_in += usage.get("prompt_tokens", 0)
total_out += usage.get("completion_tokens", 0)
# source 机械回填：book/chapter 是调用侧确定数据，不依赖 LLM 自觉
#（实测 M3 偶发 source=null 整批被拒）；anchor 是内容性字段，缺时用 brief 兜底
for c in data.get("cards") or []:
src = c.get("source") or {}
c["source"] = {"book": src.get("book") or title,
"chapter": src.get("chapter") or f"第{ch}章 {ch_title}",
"anchor": src.get("anchor") or c.get("brief") or ""}
_, out = ingest("patterns", work_id, ch, data)
click.echo(f" {out}")
_, out = ingest("cards", work_id, a, data, keyflag="--from-order")
click.echo(f"win#{a}–{b}（线索 {n_hint} 条）\n {out}")
except RuntimeError as e:
click.echo(f" #{ch} 范式 M3 失败: {e}")
click.echo(f"《{title}》{from_}–{to} 章完成；token in={total_in:,} out={total_out:,}")
click.echo(f"win#{a}–{b} 窗级 M3 失败: {e}")
click.echo(f"《{title}》窗级出卡完成；token in={total_in:,} out={total_out:,}")
if __name__ == "__main__":
try:
main()
cli()
except (psycopg.Error, RuntimeError) as e:
click.echo(f"[错误] {type(e).__name__}: {e}", err=True)
sys.exit(1)

34
.claude/skills/parse-book/scripts/parse_outline.py
View File

@ -77,16 +77,22 @@ def cli():
@click.option("--window", type=int, default=80000, show_default=True, help="每窗目标字数（5–10万区间）")
@click.option("--model", default="MiniMax-M3", show_default=True)
@click.option("--from", "from_", type=int, default=1, help="起始章（断点续跑给上次结束章+1）")
def window(work_id, window, model, from_):
@click.option("--to", "to_", type=int, help="结束章（限定已拆域，防止切窗吞进没有细纲的章；默认全书）")
def window(work_id, window, model, from_, to_):
"""按字数切窗聚合大纲（窗内章须已有细纲；已有窗大纲的窗跳过=断点续跑）。"""
with psycopg.connect(DSN) as conn:
title = conn.execute("SELECT title FROM muse_content_work WHERE id=%s", (work_id,)).fetchone()[0]
rows = [r for r in load_chapters(conn, work_id) if r[0] >= from_]
done = {r[0] for r in conn.execute(
"SELECT window_no FROM example_parse_outline WHERE tenant_id=%s AND work_id=%s AND deleted=FALSE",
(TENANT, work_id)).fetchall()}
# 章序切窗（与清洗窗同思路：章对齐）
win_no, cur, cur_len = max(done, default=0), [], 0
all_rows = load_chapters(conn, work_id)
last_order = all_rows[-1][0] if all_rows else 0 # 全书末章（书末残窗判断用）
rows = [r for r in all_rows if r[0] >= from_ and (to_ is None or r[0] <= to_)]
# 幂等键=from_order（内容锚定，B4-S3/fable 审查 E2）：window_no 是流水号，
# 断点续跑或参数变化时会漂移导致覆盖错窗——只作展示序号，不作跳过依据
prior = conn.execute(
"SELECT from_order, window_no FROM example_parse_outline WHERE tenant_id=%s AND work_id=%s AND deleted=FALSE",
(TENANT, work_id)).fetchall()
done = {r[0] for r in prior}
# 章序切窗（与清洗窗同思路：章对齐）；全量重跑序号从头计，续跑接上次
win_no, cur, cur_len = (0 if from_ <= 1 else max((r[1] for r in prior), default=0)), [], 0
for no, ct, text, outline in rows:
cur.append((no, ct, text, outline))
cur_len += len(text)
@ -94,16 +100,18 @@ def window(work_id, window, model, from_):
win_no += 1
_do_window(conn, work_id, title, win_no, cur, model, done)
cur, cur_len = [], 0
if cur and cur_len >= window * 0.4: # 尾窗过小并入上窗的策略：足够大才单独成窗
# 尾段：已到全书末章 → 无论大小独立成窗（全书拆完时尾段必须落窗，否则永远留白）；
# 未到书末 → 足够大才成窗，不足留待与后续章合窗
if cur and (cur[-1][0] == last_order or cur_len >= window * 0.4):
win_no += 1
_do_window(conn, work_id, title, win_no, cur, model, done)
elif cur:
click.echo(f"尾段 {len(cur)} 章（{cur_len:,} 字）不足半窗，留待与后续章合窗")
click.echo(f"尾段 {len(cur)} 章（{cur_len:,} 字）不足半窗且未到书末，留待与后续章合窗")
def _do_window(conn, work_id, title, win_no, chs, model, done):
if win_no in done:
click.echo(f"win-{win_no:02d} 已有大纲，跳过")
if chs[0][0] in done: # 幂等按窗起始章判断（不按流水号）
click.echo(f"win-{win_no:02d}（第{chs[0][0]}章起）已有大纲，跳过")
return
missing = [no for no, _, _, o in chs if not o]
if missing:
@ -124,8 +132,8 @@ def _do_window(conn, work_id, title, win_no, chs, model, done):
"""INSERT INTO example_parse_outline (work_id, window_no, from_order, to_order, outline_text,
creator, updater, tenant_id)
VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)
ON CONFLICT (tenant_id, work_id, window_no)
DO UPDATE SET outline_text=EXCLUDED.outline_text, from_order=EXCLUDED.from_order,
ON CONFLICT (tenant_id, work_id, from_order)
DO UPDATE SET outline_text=EXCLUDED.outline_text, window_no=EXCLUDED.window_no,
to_order=EXCLUDED.to_order, deleted=FALSE, check_status='pending', updater=EXCLUDED.updater""",
(work_id, win_no, chs[0][0], chs[-1][0], ol, ACTOR, ACTOR, TENANT))
conn.commit()

2
.claude/skills/review-cards/scripts/review_cards.py
View File

@ -37,9 +37,11 @@ CRITERIA = """审查判定要点（每张卡都过一遍）：
2. 命名黑话检测：卡名是"作者会说的话"还是"XX式YY化ZZ"的 AI 修饰语堆叠？摘要是通用手法陈述还是原书剧情复述？
3. 标签判定：装置类型是否乱贴（信息差=必须存在角色A知道而B/读者不知道的落差；契诃夫之枪=预先可见放置+后续引爆；身份错认=必须有人把A当成B）；
4. 伪精确检测："隔两章以上"这类数字是从原文数出来的还是编的？编的=危险的 false precision；
例外：带「实测：#a埋→#b收，隔n章」标注的数字是校验脚本按实例章号机械计算的权威值，可信；
5. 同功重复：与本批其他卡是否同一手法换皮（先知降压/面瘫外化这类 family）；
6. 干货位检查：失败模式字段是否比手法本身更值钱（是→说明手法总结空洞）；
7. 专名泄漏：字段里出现原书人名/地名/数字/梗=破坏跨书复用；
豁免区：「实例」定位与「出处」里的专名是设计允许的（溯源用），不算泄漏——只审名称/摘要/字段；
8. 场景走位判定：间隔纪律/复用节奏写明「埋收同场景闭环」的，不是跨章装置而是场景内走位，
可参考性上限 2 分（反例：某"借道具看直播"卡把单场走位包装成范式——金标准 2.67 分）。"""

5
README.md
View File

@ -230,9 +230,10 @@ flowchart LR
- **B2 试拆收口（2026-07-13，门②已呈报）**：5 本×前 3 章 M3 直调完成——scaffold 15/15 全过（绝对字数上限+压缩重试对症后，细纲 2.9%–7.8%）；范式卡三轮迭代后活卡 19 张（样张 `docs/试拆-门②样张.md`，opus 同章基准 `docs/试拆-opus基准-机动风暴.md`）。**M3 三病理已档**：①归型偏科——内容有型区分但 type 一律标 craft，prompt 两轮矫正无效，字段指纹改型又被「串型混填」挫败（一卡混两型字段）；②重跑自噬——判重名录含本章旧卡+幂等软删+LLM 随机性组合损耗（已修：名录排除本章+0 卡不软删）；③偶发脱敏违规/source 偷懒（守卫拦对+机械回填治）。
- **拆书流程增补（2026-07-13 创始人拍板+落地）**：①**窗级大纲聚合**——大纲不从单章抽（单章对大纲层可能零贡献），5–10 万字窗（多章细纲+正文）聚合一次，整本完后拿全体细纲终检（parse_outline.py + 93 表）；②**三角色审核常设步骤**——番茄作家/起点作家/主编审核公共卡（成立性/AI 可用性/可参考性），**M3 执行**（review-cards skill）；fable/opus 只做起量前校准+起量后总审核。校准已过：opus 三评审金标准入 golden/，M3 对照平均绝对偏差 0.45（合格线 0.5），四大系统病独立复现。首批 19 卡 M3 判定 pass 5 / revise 10 / reject 4。
- **金标准评审结论（拆书 prompt 的 B4 改造清单,见 review-cards/SKILL.md）**：同功 family 撞车（19 卡实为 10–12 个独立技法）、命名黑话+专名泄漏、伪精确数字、伏笔框架硬套场景手法、失败模式才是干货位、采样偏科开局——七条改进已档,B4 环实施。
- **B4 收敛环（2026-07-13 创始人拍板「先收敛质量」,进行中）**：fable 独立审查完成（报告=`docs/2026-07-13-B4-fable独立审查报告.md`,S1-S6 实施序）。**头号发现=CONTRACTS 漂移冤案**：parse_llm 手写合同与库内字段名漂移,M3 正确产出的 11 张非 craft 卡全被守卫冤杀——「craft 偏科」一半是冤案。**已完成**：S1 修地基（合同库内动态渲染 prompt 与守卫同源+system 角色分离+审核 idx 匹配;验证=重跑 15 章拒卡 14→0、scene_pattern 首次存活 8 张）;S2 schema 批（craft 双模板「装置形态」条件必填禁填+装置类型闭合枚举判定测试+原理/触发条件/读者收益/回收点/记忆维持/滥用反例/迁移用例新字段+emotion 目标情绪+**pacing 启用 8 字段**「黄金三章画像/开局策略/上架节奏切换/张力曲线/爽点间隔…」=创始人抽取分层议题的书级归属;ingest 三守卫已验）;S4 审核环（CRITERIA#8 场景走位+机械降档回测零误伤+分页 ≤30）。**待做**：S3 管线重构（scaffold 扩候选 hints+窗级聚类出卡+embedding 判重+间隔机械计算——出卡权上移到判据能证成的窗口）→S5 参数 A/B（范式线 temp 0.2vs1.0）→复跑校准。
- **B4 收敛环（2026-07-13 创始人拍板「先收敛质量」,S1-S4 全部完成）**：fable 独立审查完成（报告=`docs/2026-07-13-B4-fable独立审查报告.md`,S1-S6 实施序）。**头号发现=CONTRACTS 漂移冤案**：parse_llm 手写合同与库内字段名漂移,M3 正确产出的 11 张非 craft 卡全被守卫冤杀——「craft 偏科」一半是冤案。**已完成**：S1 修地基（合同库内动态渲染 prompt 与守卫同源+system 角色分离+审核 idx 匹配;验证=重跑 15 章拒卡 14→0、scene_pattern 首次存活 8 张）;S2 schema 批（craft 双模板「装置形态」条件必填禁填+装置类型闭合枚举判定测试+原理/触发条件/读者收益/回收点/记忆维持/滥用反例/迁移用例新字段+emotion 目标情绪+**pacing 启用 8 字段**「黄金三章画像/开局策略/上架节奏切换/张力曲线/爽点间隔…」=创始人抽取分层议题的书级归属;ingest 三守卫已验）;S4 审核环（CRITERIA#8 场景走位+机械降档回测零误伤+分页 ≤30+豁免区说明防假阳）;**S3 管线重构（本轮完成并验收）**——见下条。**待做**：S5 参数 A/B（范式线 temp 0.2vs1.0;M3 输出方差的根治口）→S6 pacing 书级抽取（等整本拆完）。
- **S3 管线重构收口（2026-07-13,验收报告=`docs/2026-07-13-S3窗级出卡验收报告.md`）**：出卡权上移窗级——章级只产「范式候选线索」（并入 scaffold pass,正文只过一遍,放量每书省 ~8M 输入 token）,窗级（=大纲窗行,幂等键改 from_order+书末残窗必成窗）聚类归并出母卡+多实例章号,**间隔章数由实例章号差机械计算**（伪精确灭绝）,入库前嵌入判重（≥0.85→M3 归并终判,0.75-0.85 标记）。**验收（5 书×3 章重拆对比）**：型偏科痊愈（craft 27/32→14/39,trope 0→15）;命名全短名;摘要通用化;间隔全机械溯源;跨书近亲 3 对被判重标记;审核 pass 11/39,top 4.33×2 超旧金标准最高 4.0。**本轮实战修四病**（各带机械防线,见验收报告）：纪律措辞串型→裁剪降级;占位符字面抄写→机械检测+拒卡重试环;M3 输出方差（同料 0 卡vs10 卡）→0 卡可疑重试;审核豁免区假阳→CRITERIA 补说明。管线定版=五步（chapters→window→cards→check→review,SKILL.md §放量全流程）。
- **抽取窗口×型映射（创始人议题定版）**：单章=6 实体型+范式候选 hint;窗级（5-10万字）=五型出卡聚类+trope+character_relation;书级=pacing/style/终检。原理:**抽取窗口必须 ≥ 该型判据的证成窗口**（trope 判据是跨章公式却曾在单章抽=永远证不成）。
- **未决**：①B2 放量（硬停,等 B4 收敛完+创始人指令）②机动残留变体与感言章处理方式③S5 温度 A/B 依赖 S3。
- **未决**：①B2 放量（硬停,等创始人指令;B4 质量收敛主体已完成,S5 参数实验可与放量并行或先行,由创始人定）②机动残留变体与感言章处理方式③跨书同功母卡归并（「设定投喂」家族 3 书各一张,相似度 0.6-0.7 不到预警线）=放量后公共面课题。
- **教训入档**：StructuredOutput 工具 schema 属性名仅限 ASCII（中文键 API 400）——schema ASCII 键+入库脚本键名归一；Tailscale 长事务需 keepalive+批量写（逐行两万往返曾半死 16 分钟）。
## 九·旧（2026-07-10 快照，留档）

2
db/ddl/91-example实验私货.sql
View File

@ -58,6 +58,8 @@ CREATE TABLE example_parse_scaffold (
chapter_id BIGINT NOT NULL, -- → muse_content_chapter.id
outline_text TEXT, -- 逆推细纲（对原文 3–5% 字数）
entities JSONB, -- 实体清单 [{type,name,brief}]
-- B4-S3（2026-07-13）：出卡权上移窗级——章级只产「范式候选线索」，窗级聚类归并出卡
pattern_hints JSONB NOT NULL DEFAULT '[]', -- 候选线索 [{type,name,clue,evidence}]
creator VARCHAR(64) NOT NULL DEFAULT '',
create_time TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updater VARCHAR(64) NOT NULL DEFAULT '',

4
db/ddl/93-example大纲聚合.sql
View File

@ -17,7 +17,9 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS example_parse_outline (
update_time TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT now(),
deleted BOOLEAN NOT NULL DEFAULT FALSE,
tenant_id BIGINT NOT NULL DEFAULT 0,
CONSTRAINT uk_example_parse_outline UNIQUE (tenant_id, work_id, window_no)
-- B4-S3（fable 审查 E2）：幂等键用 from_order（内容锚定）而非 window_no（流水号，
-- 断点续跑/参数变化时会漂移导致覆盖错窗）；window_no 只作展示序号
CONSTRAINT uk_example_parse_outline UNIQUE (tenant_id, work_id, from_order)
);
COMMENT ON TABLE example_parse_outline IS 'example 私货：拆书窗级大纲聚合（5–10万字/窗，细纲+正文→大纲；终检=全体细纲对账）';