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SKILL.md (first lines)

# 对比审核技能

## 必读

1. `../../references/00-first-principles.md` — 第一性原则（可拍性、留存性、一致性、可验证性）
2. `../../references/03-script-writing-standard.md` — 剧本写作标准（对话比、视觉标记、网文感、节奏控制）
3. `../../references/04-review-gates.md` — 审核门槛（PASS/FAIL标准、回改流程）

## 功能

对比生成剧本与参考的爆款剧本，从多个维度进行分析，防止AI味，确保剧本质量。

## 对比维度

### 1. 节奏对比

**统计指标**：
- 场景数（scene_count）
- 冲突密度（conflict_density）= 冲突次数 / 总字数
- 平均场景时长（avg_scene_duration）
- 时长方差（duration_variance）
- 情绪强度（emotion_intensity）

**对比方法**：
```python
# 统计生成剧本
generated = analyze_rhythm(generated_script)

# 统计参考剧本（5个的平均值）
reference = average([analyze_rhythm(ref) for ref in reference_scripts])

# 对比
rhythm_score = compare_metrics(generated, reference)
```

**判断标准**：
- 场景数：±2个场景内为PASS
- 冲突密度：±0.01内为PASS
- 情绪强度：±0.01内为PASS

### 2. 对话风格对比

**统计指标**：
- 平均句长（avg_sentence_length）
- 对话比（dialogue_ratio）= 对话字数 / 总字数
- 视觉标记密度（visual_markers_per_100）
- 短句比例（short_sentence_ratio）< 10字符的句子占比
- 网文感关键词密度（wanwen_keywords_per_100）

**网文感关键词**：
```python
wanwen_keywords = [
    '冷笑', '嗤笑', '冷哼', '冷声', '冷冷',
    '眼神一冷', '眸光一沉', '嘴角勾起',
    '不屑', '轻蔑', '讥讽', '嘲讽',
    '霸气', '强势', '凌厉', '锐利'
]
```

**判断标准**：
- 句长：12±3字符为PASS
- 对话比：70%±10%为PASS
- 视觉标记：3-5个/100字为PASS

### 3. 情绪冲击力对比

**统计指标**：
- 情绪词汇密度（emotion_word_density）
- 情感极性摆动（emotion_polarity_swing）
- 高潮点数量（climax_count）
- 悬念设置（suspense_count）

**情绪词汇**：
```python
emotion_words = {
    '愤怒': ['愤怒', '暴怒', '怒火', '气愤', '恼怒'],
    '悲伤': ['悲伤', '难过', '伤心', '痛苦', '绝望'],
    '惊讶': ['惊讶', '震惊', '惊愕', '愕然', '惊呆'],
    '恐惧': ['恐惧', '害怕', '惊恐', '畏惧', '胆寒'],
    '喜悦': ['喜悦', '高兴', '欣喜', '愉悦', '兴奋']
}
```

**判断标准**：
- 情绪词汇：1.5-2.5个/100字为PASS
- 情感摆动：至少2次明显摆动为PASS
- 高潮点：至少1个为PASS

### 4. 框架结构对比

**结构要素**：
- 开局（hook）：前10%是否有强钩子
- 发展（development）：中间60%是否有持续冲突
- 高潮（climax）：是否有明显高潮点
- 反转（twist）：是否有意外反转
- 结局（ending）：是否有强悬念/钩子

**判断标准**：
- 5个要素至少满足4个为PASS

### 5. 跨集内容重复检查

**检查对象**：当前集与前一集的内容对比

**检查项**：
- 场景重复：当前集与前一集是否有相同的场景
- 剧情点重复：当前集与前一集是否有相同的剧情点
- 对话重复：当前集与前一集是否有相似的对话
- 事件重复：当前集与前一集是否是同一个事件

**判断标准**：
- 发现任何重复内容，必须 FAIL
- 必须指出具体的重复位置
- 必须要求删除或重写重复内容

**示例**：
```python
# 检查场景重复
ep01_scenes = extract_scenes(ep01_script)

From Supreme-Ultimate/novel-to-script-team, MIT.

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