分阶段反馈改写剧本法
分阶段反馈改写剧本法（Stage-gated Co-writing）
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分阶段反馈改写剧本法（Stage-gated Co-writing）
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针对 AI 辅助生成的网文初稿中常见的模板化痕迹（叙事套路、句式生硬、情绪表达模板化、人物语言趋同），由人工进行二次润色。其核心是把"AI 味"当作可识别的语言现象，逐项改写而不是整体重写，让文本更贴近网文读者的阅读习惯。
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知识库约束生成（Knowledge-constrained Generation）
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先澄清需求再生成（追问—补全—生成流程）
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把"不变识别信息"与"场景变量"隔离，让模型在多轮生成中只看到应变的部分，从而降低模型把角色识别特征也一并改掉的概率。这是 Character DNA 提示词结构背后的通用提示词组织原则。
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把长篇创作拆成多层递进结构，逐层限定模型的输出范围。具体为：先由零散灵感生成覆盖主线与阶段目标的"总纲"；再把总纲拆为卷纲、章纲或更细的情节节点，得到"细纲"；最后按细纲逐章生成正文。每次只让模型处理当前这一层，不要求其一次写...
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Character DNA 提示词结构
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口播文案先审后制（Script-first Review-then-Generate）
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长文事实核查（Long-form Fact-checking）
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分场讨论（Scene-by-scene Breakdown）
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先研究后分段写作（Research-then-write by Section）
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logline 发想（Logline Ideation）
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把 PDF、网页链接、YouTube 视频和音频等多种格式的资料统一加入一个笔记项目，由系统读取和整理后，自动生成两位说话者交替讨论的播客式音频。其输出形式是可直接播放的双人对谈，而不是仅生成播客提纲或单人 TTS 朗读。
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长文提纲确认再分段成稿（Outline-gated Sectioned Drafting）
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AI 视频局部迭代（Partial Re-iteration）
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把 AI 生成的双人对话式播客音频当作待审校稿，从头到尾完整试听，逐项核查事实、数字、专有名词、发音、语气和遗漏，再决定是否发布。这一步是 AI 音频产物的强制质控节点，不应被"声音自然"所掩盖。
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