把「一本源书 → 一本可发布的新书」的整条流水线装进一个仓库： 给定源书（小说或剧本），自动产出剧情 100% 原创、风格一致的番茄风长篇， 并走完发布准备（定书名 / 投稿信息 / 出封面 / 汇总）。
这个项目的默认用法是让 AI 替你跑，不是你自己敲命令行。
你只需要用自然语言说出想做的事，AI 会自己翻 AGENT_RULES.md 和 tools/ 下的脚本，
决定怎么执行、带什么参数。所以这份介绍不再堆命令——细节留给 AI。
- 人类看本文件（README）：知道「能做到什么」和「红线在哪」。
- AI 看
AGENT_RULES.md：那是给 agent 的操作手册与安全铁律。
源书(小说/剧本) → 事件表 → 故事骨架(独创新剧情) → 改编策略 → 剧本 → 番茄风小说 → 发布准备
仿写 ≠ 洗稿：借结构不借内容，专名零复用，剧情 100% 原创。
| 你想做的事 | 你就这样说 |
|---|---|
| 拿一本小说仿写成新书 | 「把 source/ 里某本书仿写成新书，90 集」 |
| 拿一个剧本仿写成新书 | 「把某个剧本仿写成新书」 |
| 忠实改编，保留原剧情人物 | 「把某书忠实改编成剧本 / 小说」 |
| 一批书一起产 | 「把书单批量跑完」 |
| 看现在什么题材火 | 「扫一下现在什么题材火」 |
| 中途断了补跑 | 「把某书剩下的集数补完」 |
| 发布前定稿 | 「把某书定稿发布：书名、投稿信息、封面、汇总」 |
| 挑适合仿写的书 | 「帮我在书库挑书」 |
| 下载源书 | 「把某本书下载下来」 |
这些能力都有现成脚本，AI 会自己找到并带上正确的参数执行——你不需要记任何命令。
- 仿写 vs 改编：同一套管线，由项目里
出品/用户需求.md第一行的意图决定，AI 会自动识别切换，零命令行开关。 - 源可以是小说或剧本：小说按「第N章」、剧本按「第N集」拆分，AI 自动处理，对上层透明。
- 一出一本：一本书一个项目目录，直接长篇出完，不拆部、不跨季。
- 质量门禁：关键阶段有 QC 审核，不合格会阻断，不浪费后续生成。
- 容错续跑：个别集失败自动跳过，随时可补跑，不会卡死整本。
- 批量量产：多本书并行产，用数量对冲单本不确定性，靠长尾在架实现稳定收入。
tools/ 核心脚本（AI 主要翻这里）
source/ 源书语料库（受保护，别删）
projects/ 每本书的产出（novel/ 小说、script/ 剧本、skeleton/ 骨架、qc/ 审核、出品/）
config/ 批量书单与汇总
publish/ 发布汇总（正文 + 投稿信息）
downloads/ 下载的源书
docs/ 选书报告、扫榜分析、复盘
prompts/ 提示词资产
- 别手滑删产出：
projects/里的成品、source/语料库都有保护流程，删前走对应脚本。 - 不碰 toonflow 原生 prompt：只做非侵入式仿写。
- 密钥只放
.env，不进 git。 - 仿写 ≠ 洗稿：剧情原创、专名零复用、撞词有硬上限。
什么都不会时，只记住一句话：
告诉 AI ——「帮我把 source/ 里某本书仿写成新书」，然后等
projects/里的成品。
需要先配一次 API Key（DEEPSEEK_API_KEY，放项目根 .env），AI 首次会帮你处理。
Python 3.11+（标准库为主）· deepseek-chat（LLM 引擎）· toonflow-native（prompt 模板 + agent 框架，只读不改）。