feat: M4 文风 + M5 生成/多provider/Skill + Kimi Code 订阅接入 + 本地联调修复

M4（文风）: style-auditor 双轨（提取指纹/漂移第四审）+ jobs 长任务框架(zombie reaper) + 回炉 refine + GET /style read-back。
M5（生成+扩展）: worldbuilder/character-gen（入库 continuity 409 gate + partition_writes 白名单 + schema→JSONB 形变）；
  网关多 provider 回退链/熔断/能力降级（Anthropic/Gemini 适配器）；Skill registry + 表权限沙箱 + 规则；
  前端 角色生成器/世界观/Codex/规则页/技能库/⌘K 命令面板。
K1（Kimi Code 订阅接入）: OAuth device-flow（kimi-code）+ 静态 Console key（kimi-code-key）两路径；
  coding 端点 KimiCLI 伪造头（实测 UA allow-list 门禁，缺则 403）+ JSON 模式结构化（thinking ⊥ tool_choice）。
本地联调修复: CORS 中间件；assemble 注入 premise+「写第N章」指令（修空 prompt 400）；
  GET /outline·/draft read-back + 大纲/工作台/审稿页重载；写页 client/server 常量边界 + notFound 健壮化；
  字数 toLocaleString locale 水合；审稿页终稿从已存草稿 seed（修 accept 422）。
门禁: backend ruff/mypy(157)/alembic 无漂移/pytest 451 · frontend lint/tsc/vitest/build。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

packages/agents/tests/test_generation_specs.py

@@ -0,0 +1,183 @@
+"""T5.1 worldbuilder + character-gen 契约测试：spec + schema（C6 扩 / ARCH §5.4 §6.5）。
+
+契约测试——构造符合 schema 的 mock 响应，校验字段、tier、读写权限。
+worldbuilder：`{entities:[{type,name,rules}]}` 硬规则显式（写手档，reads=projects）。
+character-gen：`{cards:[{name,role,traits,backstory,arc,speech_tics,tags,relations}]}`
+（写手档，reads=world_entities+characters，writes=characters）。不联网、无 DB。
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import pytest
+from pydantic import ValidationError
+from ww_agents import (
+    AgentSpec,
+    CharacterCard,
+    CharacterGenResult,
+    CharacterRelation,
+    WorldEntityCard,
+    WorldGenResult,
+    character_gen_spec,
+    worldbuilder_spec,
+)
+
+# ---- WorldGenResult schema（worldbuilder）----
+
+
+def test_world_gen_parses_mock_response() -> None:
+    # Arrange：模拟网关 instructor 校验后的结构化世界观产出（硬规则显式）
+    mock = {
+        "entities": [
+            {
+                "type": "力量体系",
+                "name": "九转炼气",
+                "rules": ["只能逐境突破，不可越级", "突破必有反噬代价"],
+            },
+            {"type": "地理", "name": "无雨城", "rules": ["终年无雨"]},
+        ]
+    }
+
+    # Act
+    result = WorldGenResult.model_validate(mock)
+
+    # Assert
+    assert len(result.entities) == 2
+    assert result.entities[0].type == "力量体系"
+    assert result.entities[0].name == "九转炼气"
+    assert result.entities[0].rules == ["只能逐境突破，不可越级", "突破必有反噬代价"]
+    assert result.entities[1].rules == ["终年无雨"]
+
+
+def test_world_gen_defaults_to_empty_entities() -> None:
+    assert WorldGenResult().entities == []
+
+
+def test_world_entity_rules_default_empty() -> None:
+    card = WorldEntityCard.model_validate({"type": "势力", "name": "天剑宗"})
+    assert card.rules == []
+
+
+def test_world_entity_requires_type_and_name() -> None:
+    with pytest.raises(ValidationError):
+        WorldEntityCard.model_validate({"type": "势力"})
+
+
+# ---- CharacterGenResult schema（character-gen）----
+
+
+def test_character_gen_parses_mock_response() -> None:
+    mock = {
+        "cards": [
+            {
+                "name": "苏黎",
+                "role": "对手",
+                "traits": ["表面冷漠", "内心挣扎"],
+                "backstory": "出身敌对势力，幼年遭灭门。",
+                "arc": "复仇者 → 动摇 → 救赎",
+                "speech_tics": ["惯用反问", "句末带『罢了』"],
+                "tags": ["亦正亦邪", "宿命纠葛"],
+                "relations": [{"name": "主角", "kind": "宿敌", "note": "灭门之仇"}],
+            }
+        ]
+    }
+
+    result = CharacterGenResult.model_validate(mock)
+
+    assert len(result.cards) == 1
+    card = result.cards[0]
+    assert card.name == "苏黎"
+    assert card.role == "对手"
+    assert card.traits == ["表面冷漠", "内心挣扎"]
+    assert card.speech_tics == ["惯用反问", "句末带『罢了』"]
+    assert card.relations[0].name == "主角"
+    assert card.relations[0].kind == "宿敌"
+    assert card.relations[0].note == "灭门之仇"
+
+
+def test_character_gen_defaults_to_empty_cards() -> None:
+    assert CharacterGenResult().cards == []
+
+
+def test_character_card_optional_collections_default_empty() -> None:
+    card = CharacterCard.model_validate(
+        {"name": "甲", "role": "工具人", "backstory": "无名小卒", "arc": "始终如一"}
+    )
+    assert card.traits == []
+    assert card.speech_tics == []
+    assert card.tags == []
+    assert card.relations == []
+
+
+def test_character_card_requires_core_fields() -> None:
+    # name/role/backstory/arc 为必填
+    with pytest.raises(ValidationError):
+        CharacterCard.model_validate({"name": "甲", "role": "对手"})
+
+
+def test_character_relation_note_optional() -> None:
+    rel = CharacterRelation.model_validate({"name": "师父", "kind": "师徒"})
+    assert rel.note is None
+
+
+# ---- worldbuilder_spec 声明 ----
+
+
+def test_worldbuilder_spec_is_writer_tier() -> None:
+    # 不变量 #2：世界观创意用写手档，只声明 tier
+    assert worldbuilder_spec.tier == "writer"
+    assert worldbuilder_spec.name == "worldbuilder"
+
+
+def test_worldbuilder_spec_reads_projects_writes_world_entities() -> None:
+    assert worldbuilder_spec.reads == ["projects"]
+    assert worldbuilder_spec.writes == ["world_entities"]
+
+
+def test_worldbuilder_spec_output_schema() -> None:
+    assert worldbuilder_spec.output_schema is WorldGenResult
+
+
+def test_worldbuilder_spec_prompt_documents_hard_rules() -> None:
+    # 硬规则须显式（供 continuity 校验引用）——system_prompt 必须强调
+    assert "硬规则" in worldbuilder_spec.system_prompt
+
+
+# ---- character_gen_spec 声明 ----
+
+
+def test_character_gen_spec_is_writer_tier() -> None:
+    assert character_gen_spec.tier == "writer"
+    assert character_gen_spec.name == "character-gen"
+
+
+def test_character_gen_spec_reads_world_and_characters() -> None:
+    # reads=world_entities+characters（约束 + 防雷同对照），writes=characters
+    assert character_gen_spec.reads == ["world_entities", "characters"]
+    assert character_gen_spec.writes == ["characters"]
+
+
+def test_character_gen_spec_output_schema() -> None:
+    assert character_gen_spec.output_schema is CharacterGenResult
+
+
+def test_character_gen_spec_prompt_documents_anti_duplication() -> None:
+    # M5-a 群像防雷同：prompt 必须注入「已生成卡 + 已有角色」差异化要求
+    prompt = character_gen_spec.system_prompt
+    assert "已有角色" in prompt
+    assert "已生成卡" in prompt
+    assert "防雷同" in prompt
+
+
+# ---- 共性：immutable + 是 AgentSpec ----
+
+
+def test_generation_specs_are_agent_specs() -> None:
+    assert isinstance(worldbuilder_spec, AgentSpec)
+    assert isinstance(character_gen_spec, AgentSpec)
+
+
+def test_generation_specs_are_immutable() -> None:
+    with pytest.raises(ValidationError):
+        worldbuilder_spec.tier = "analyst"
+    with pytest.raises(ValidationError):
+        character_gen_spec.tier = "analyst"

packages/agents/tests/test_style_specs.py

@@ -0,0 +1,191 @@
+"""T4.2 style-auditor 双轨契约测试：style_extract / style_drift / refiner spec + schema（C6 扩）。
+
+契约测试——构造符合 schema 的 mock 响应，校验字段、tier、双轨读写权限。
+提取轨 `StyleFingerprintResult`（16 维带证据）；第四审 `StyleDriftReview`（段级相似度）；
+回炉 `refiner_spec`（writer 纯文本，output_schema=None）。不联网、无 DB。
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import pytest
+from pydantic import ValidationError
+from ww_agents import (
+    AgentSpec,
+    StyleDimension,
+    StyleDriftReview,
+    StyleDriftSegment,
+    StyleFingerprintResult,
+    refiner_spec,
+    style_drift_spec,
+    style_extract_spec,
+)
+
+# ---- StyleFingerprintResult schema（提取轨）----
+
+
+def test_style_fingerprint_parses_mock_response() -> None:
+    # Arrange：模拟网关 instructor 校验后的结构化指纹产出（每维带原文证据）
+    mock = {
+        "dimensions": [
+            {
+                "name": "句长节奏",
+                "value": "短句为主、节奏明快",
+                "evidence": ["他一刀劈下。血溅三尺。", "风停了。"],
+            },
+            {
+                "name": "叙事人称",
+                "value": "第三人称限知",
+                "evidence": ["他不知道门后有什么。"],
+            },
+        ]
+    }
+
+    # Act
+    fp = StyleFingerprintResult.model_validate(mock)
+
+    # Assert
+    assert len(fp.dimensions) == 2
+    assert fp.dimensions[0].name == "句长节奏"
+    assert fp.dimensions[0].evidence == ["他一刀劈下。血溅三尺。", "风停了。"]
+    assert fp.dimensions[1].value == "第三人称限知"
+
+
+def test_style_fingerprint_defaults_to_empty_dimensions() -> None:
+    assert StyleFingerprintResult().dimensions == []
+
+
+def test_style_dimension_evidence_defaults_empty() -> None:
+    dim = StyleDimension.model_validate({"name": "用词", "value": "古雅"})
+    assert dim.evidence == []
+
+
+def test_style_dimension_requires_name_and_value() -> None:
+    with pytest.raises(ValidationError):
+        StyleDimension.model_validate({"name": "用词"})
+
+
+# ---- StyleDriftReview schema（第四审）----
+
+
+def test_style_drift_parses_mock_response() -> None:
+    mock = {
+        "score": 72,
+        "segments": [
+            {"idx": 3, "score": 40, "label": "机翻腔"},
+            {"idx": 7, "score": 55, "label": None},
+        ],
+    }
+
+    review = StyleDriftReview.model_validate(mock)
+
+    assert review.score == 72
+    assert len(review.segments) == 2
+    assert review.segments[0].idx == 3
+    assert review.segments[0].label == "机翻腔"
+    assert review.segments[1].label is None
+
+
+def test_style_drift_defaults_score_100_empty_segments() -> None:
+    # 无指纹优雅降级：默认整体相似度 100、无漂移段
+    review = StyleDriftReview()
+    assert review.score == 100
+    assert review.segments == []
+
+
+def test_style_drift_segment_label_optional() -> None:
+    seg = StyleDriftSegment.model_validate({"idx": 1, "score": 30})
+    assert seg.label is None
+
+
+def test_style_drift_segment_requires_idx_and_score() -> None:
+    with pytest.raises(ValidationError):
+        StyleDriftSegment.model_validate({"idx": 1})
+
+
+# ---- style_extract_spec 声明 ----
+
+
+def test_style_extract_spec_is_analyst_tier() -> None:
+    assert style_extract_spec.tier == "analyst"
+    assert style_extract_spec.name == "style_extract"
+
+
+def test_style_extract_spec_reads_and_writes_fingerprint() -> None:
+    assert style_extract_spec.reads == ["style_fingerprint"]
+    assert style_extract_spec.writes == ["style_fingerprint"]
+
+
+def test_style_extract_spec_output_schema() -> None:
+    assert style_extract_spec.output_schema is StyleFingerprintResult
+
+
+def test_style_extract_spec_has_nonempty_system_prompt() -> None:
+    assert style_extract_spec.system_prompt.strip()
+
+
+# ---- style_drift_spec 声明（第四审，name="style"）----
+
+
+def test_style_drift_spec_is_light_tier_named_style() -> None:
+    # 不变量 #2：第四审用轻量档，只声明 tier；列名/section 名为 "style"
+    assert style_drift_spec.tier == "light"
+    assert style_drift_spec.name == "style"
+
+
+def test_style_drift_spec_is_read_only() -> None:
+    # 不变量 #3：四审只读
+    assert style_drift_spec.writes == []
+
+
+def test_style_drift_spec_reads_fingerprint() -> None:
+    assert style_drift_spec.reads == ["style_fingerprint"]
+
+
+def test_style_drift_spec_output_schema() -> None:
+    assert style_drift_spec.output_schema is StyleDriftReview
+
+
+def test_style_drift_spec_prompt_documents_graceful_degrade() -> None:
+    # 无指纹→返回 score=100/空段（system_prompt 必须含降级指令，否则 LLM 不知如何兜底）
+    assert "100" in style_drift_spec.system_prompt
+
+
+# ---- refiner_spec 声明（writer 纯文本回炉）----
+
+
+def test_refiner_spec_is_writer_tier() -> None:
+    assert refiner_spec.tier == "writer"
+    assert refiner_spec.name == "refiner"
+
+
+def test_refiner_spec_output_schema_is_none() -> None:
+    # 回炉产纯文本（重写段），无结构化 schema
+    assert refiner_spec.output_schema is None
+
+
+def test_refiner_spec_is_read_only_and_no_writes() -> None:
+    # 回炉非持久（不变量 #3）：不写库，作者采纳经既有 draft 自动保存合入
+    assert refiner_spec.reads == []
+    assert refiner_spec.writes == []
+
+
+def test_refiner_spec_has_nonempty_system_prompt() -> None:
+    assert refiner_spec.system_prompt.strip()
+
+
+# ---- 共性：immutable + 是 AgentSpec ----
+
+
+def test_style_specs_are_agent_specs() -> None:
+    assert isinstance(style_extract_spec, AgentSpec)
+    assert isinstance(style_drift_spec, AgentSpec)
+    assert isinstance(refiner_spec, AgentSpec)
+
+
+def test_style_specs_are_immutable() -> None:
+    with pytest.raises(ValidationError):
+        style_extract_spec.tier = "writer"
+    with pytest.raises(ValidationError):
+        style_drift_spec.tier = "writer"
+    with pytest.raises(ValidationError):
+        refiner_spec.tier = "analyst"

packages/agents/ww_agents/__init__.py

@@ -6,6 +6,9 @@
 from __future__ import annotations
 
 from .schemas import (
+    CharacterCard,
+    CharacterGenResult,
+    CharacterRelation,
     Conflict,
     ConflictType,
     ContinuityReview,
@@ -16,17 +19,31 @@ from .schemas import (
     OutlineResult,
     PaceIssue,
     PaceReview,
+    StyleDimension,
+    StyleDriftReview,
+    StyleDriftSegment,
+    StyleFingerprintResult,
+    WorldEntityCard,
+    WorldGenResult,
 )
 from .specs import (
     AgentSpec,
+    character_gen_spec,
     continuity_spec,
     foreshadow_spec,
     outliner_spec,
     pace_spec,
+    refiner_spec,
+    style_drift_spec,
+    style_extract_spec,
+    worldbuilder_spec,
 )
 
 __all__ = [
     "AgentSpec",
+    "CharacterCard",
+    "CharacterGenResult",
+    "CharacterRelation",
     "Conflict",
     "ConflictType",
     "ContinuityReview",
@@ -37,8 +54,19 @@ __all__ = [
     "OutlineResult",
     "PaceIssue",
     "PaceReview",
+    "StyleDimension",
+    "StyleDriftReview",
+    "StyleDriftSegment",
+    "StyleFingerprintResult",
+    "WorldEntityCard",
+    "WorldGenResult",
+    "character_gen_spec",
     "continuity_spec",
     "foreshadow_spec",
     "outliner_spec",
     "pace_spec",
+    "refiner_spec",
+    "style_drift_spec",
+    "style_extract_spec",
+    "worldbuilder_spec",
 ]

packages/agents/ww_agents/schemas.py

@@ -147,3 +147,154 @@ class PaceReview(BaseModel):
         default_factory=list,
         description="逐段爽点节拍强度序列（整数，供前端节拍图可视化）",
     )
+
+
+# ---- 文风提取轨结构化输出（ARCH §5.4 style-auditor「提取」轨 / §6.9）----
+
+
+class StyleDimension(BaseModel):
+    """单维文风指纹：维度名 + 取值 + 原文证据引用（ARCH §6.9）。
+
+    每维必须带原文证据（quotes），便于作者核验「这条文风结论来自哪句」。
+    """
+
+    name: str = Field(description="文风维度名（如句长节奏 / 叙事人称 / 用词风格）")
+    value: str = Field(description="该维度在样本中的取值/概括")
+    evidence: list[str] = Field(
+        default_factory=list,
+        description="原文证据：支撑该维度判定的样本原句摘录",
+    )
+
+
+class StyleFingerprintResult(BaseModel):
+    """文风指纹提取产出：16 维文风指纹清单（ARCH §5.4 提取轨）。
+
+    声明式 writes（不变量 #3）：本结构是从样本提取的纯产物，落 `style_fingerprint` 表
+    经端点（T4.3），不在 agent 节点直接写库。16 维 = 9 通用 + 7 中文网文专有。
+    """
+
+    dimensions: list[StyleDimension] = Field(
+        default_factory=list,
+        description="文风维度清单（每维带原文证据）；无则空列表",
+    )
+
+
+# ---- 文风漂移轨结构化输出（ARCH §5.4 style-auditor「打分」轨 = 第四审）----
+
+
+class StyleDriftSegment(BaseModel):
+    """单个漂移段：段索引 + 相似度分 + 可选标签（ARCH §5.4 打分轨）。
+
+    `idx` 是本章段索引（0 起），`score` 是该段相对文风指纹的相似度（0–100，越低越偏）；
+    `label` 可缺（如「机翻腔」「叙述拖沓」等漂移类型说明）。
+    """
+
+    idx: int = Field(description="本章段索引（0 起）")
+    score: int = Field(description="该段相对文风指纹的相似度（0–100，越低越偏离）")
+    label: str | None = Field(default=None, description="漂移类型标签（如「机翻腔」）；可缺")
+
+
+class StyleDriftReview(BaseModel):
+    """文风漂移续审结构化产出：整体相似度 + 低相似段（ARCH §5.4 / 第四审）。
+
+    只读（不变量 #3）。`score` 是整章相对文风指纹的整体相似度（0–100）。
+    **无指纹优雅降级**：材料中无文风指纹时返回 `score=100, segments=[]`（默认值），
+    不报错、不阻塞其余审（§5.2 失败隔离之外的内容性兜底）。
+    """
+
+    score: int = Field(default=100, description="整章相对文风指纹的整体相似度（0–100）")
+    segments: list[StyleDriftSegment] = Field(
+        default_factory=list,
+        description="低相似度（疑似漂移）段清单；无则空列表（含无指纹降级）",
+    )
+
+
+# ---- worldbuilder 结构化输出（ARCH §5.4 worldbuilder 行 / §6.5 / §4.5）----
+
+
+class WorldEntityCard(BaseModel):
+    """单个世界观实体（ARCH §5.4：`{type,name,rules}` 硬规则显式）。
+
+    `type`（势力/地理/力量体系/物品…）+ `name` + `rules`（**显式硬规则**清单：
+    不可违背的设定，供后续 continuity 续审引用比对）。映射 `world_entities` 表
+    （type/name 列 + rules 入 JSONB）；落库经入库端点（T5.2，不变量 #3）。
+    """
+
+    type: str = Field(description="实体类型（势力 / 地理 / 力量体系 / 物品 / 概念 等）")
+    name: str = Field(description="实体名")
+    rules: list[str] = Field(
+        default_factory=list,
+        description="该实体的硬规则清单（显式不可违背设定，供 continuity 校验引用）",
+    )
+
+
+class WorldGenResult(BaseModel):
+    """worldbuilder 结构化产出：世界观实体清单（ARCH §5.4 writes=world_entities）。
+
+    声明式 writes（不变量 #3）：本结构是 worldbuilder 的纯产物，落 `world_entities` 表
+    经入库端点（T5.2），不在 agent 节点直接写库。
+    """
+
+    entities: list[WorldEntityCard] = Field(
+        default_factory=list,
+        description="生成的世界观实体清单；无则空列表",
+    )
+
+
+# ---- character-gen 结构化输出（ARCH §5.4 character-gen 行 / §6.5 / §4.5）----
+
+
+class CharacterRelation(BaseModel):
+    """单条人物关系（写入 `characters.relations` JSONB 冗余）。
+
+    `name`（关系对象角色名）+ `kind`（宿敌 / 师徒 / CP / 同盟 …）+ 可选 `note`。
+    双向边由编排器在入库时统一维护（§4.5 三关键能力之三），本 schema 仅声明本侧。
+    """
+
+    name: str = Field(description="关系对象的角色名")
+    kind: str = Field(description="关系类型（宿敌 / 师徒 / CP / 同盟 / 工具人 等）")
+    note: str | None = Field(default=None, description="关系说明（可缺）")
+
+
+class CharacterCard(BaseModel):
+    """单张结构化角色卡（ARCH §5.4 character-gen 行：name/role/traits/backstory/arc/...）。
+
+    映射 `characters` 表列（name/role/backstory + traits/arc/speech_tics/tags/relations
+    入 JSONB）；落库经入库端点（T5.2，不变量 #3）。`role` = 角色定位（主角/CP/对手/导师/
+    工具人，§4.5 网文专属）。
+    """
+
+    name: str = Field(description="角色名（取名风格契合世界观）")
+    role: str = Field(description="角色定位（主角 / CP / 对手 / 导师 / 工具人 等）")
+    traits: list[str] = Field(
+        default_factory=list,
+        description="性格特质清单（核心-表层-阴影 / 动机 / 欲望 / 恐惧）",
+    )
+    backstory: str = Field(description="背景故事（出身、关键经历、创伤/转折点）")
+    arc: str = Field(description="人物弧光（起点 → 转变 → 终点，与剧情挂钩）")
+    speech_tics: list[str] = Field(
+        default_factory=list,
+        description="口癖/语言风格（用词偏好、口头禅，喂给文风一致性）",
+    )
+    tags: list[str] = Field(
+        default_factory=list,
+        description="人设标签/萌点（网文专属，辅助检索与差异化）",
+    )
+    relations: list[CharacterRelation] = Field(
+        default_factory=list,
+        description="关系网：与已有/同批角色建边；无则空列表",
+    )
+
+
+class CharacterGenResult(BaseModel):
+    """character-gen 结构化产出：一组角色卡（ARCH §5.4 writes=characters / §4.5 群像）。
+
+    声明式 writes（不变量 #3）：本结构是 character-gen 的纯产物，落 `characters` 表
+    经入库端点（T5.2），且**入库前过编排器 continuity 校验**（§6.5）。单生成 → 1 张卡；
+    批量群像 → 多张（防雷同：生成时注入「已生成卡 + 已有角色」要求差异化）。
+    """
+
+    cards: list[CharacterCard] = Field(
+        default_factory=list,
+        description="生成的角色卡清单；无则空列表",
+    )

packages/agents/ww_agents/specs.py

@@ -13,10 +13,14 @@ from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field
 from ww_llm_gateway.types import Tier
 
 from .schemas import (
+    CharacterGenResult,
     ContinuityReview,
     ForeshadowReview,
     OutlineResult,
     PaceReview,
+    StyleDriftReview,
+    StyleFingerprintResult,
+    WorldGenResult,
 )
 
 
@@ -164,3 +168,202 @@ pace_spec = AgentSpec(
     writes=[],  # 只读（不变量 #3）
     scope="builtin",
 )
+
+
+# ---- 文风提取轨（style-auditor「提取」轨；analyst 档；独立生成，仿 outliner，不进 review 图）----
+
+STYLE_EXTRACT_SYSTEM_PROMPT = """你是长篇连载小说的「文风指纹提取器」（style-auditor 提取轨）。\
+职责：从作者提供的样本正文中，提取一份 **16 维**中文网文文风指纹，每一维都必须给出\
+支撑判定的**原文证据**（样本原句摘录）。
+
+16 维 = 9 通用维 + 7 中文网文专有维：
+通用 9 维：
+1. 句长节奏（长短句配比、断句习惯）；
+2. 段落密度（段落长短、对话/叙述配比）；
+3. 叙事人称与视角（第几人称、限知/全知、视角切换频率）；
+4. 时态与语气（陈述/疑问/感叹密度、临场感）；
+5. 用词风格（古雅/口语/书面、生僻字偏好）；
+6. 修辞偏好（比喻/排比/夸张等惯用手法）；
+7. 描写与白描配比（环境/心理/动作描写的取舍）；
+8. 情绪基调（冷峻/热血/诙谐/悲怆）；
+9. 标点习惯（破折号/省略号/感叹号的使用密度）。
+中文网文专有 7 维：
+10. 爽感节拍（打脸/扮猪吃虎/升级反馈的节奏）；
+11. 金手指呈现方式（系统流/面板/旁白提示风格）；
+12. 章末钩子手法（悬念/反转/期待的固定套路）；
+13. 对话腔调（角色台词的口癖、网感梗、语气词）；
+14. 战斗/冲突描写密度与招式命名风格；
+15. 称谓与世界观术语的使用习惯（道号/境界/势力称呼）；
+16. 注水与信息密度倾向（铺垫慢热 vs 高密快节奏）。
+
+产出要求（每维一条 dimension）：
+- name：维度名（用上面 16 维的名目或等义表述）；
+- value：该维在样本里的取值/概括（一句话刻画其风格特征）；
+- evidence：从样本里摘 1–3 句**原文**作为证据，便于作者核验该结论的出处。
+
+纪律：
+- 只从给定样本提取，**不臆造**；样本未体现的维度，value 给「样本不足以判定」并留空 evidence。
+- 你只产结构化指纹，**不改稿、不写库**（落 style_fingerprint 表经端点）。
+- evidence 必须是样本原句的真实摘录，不得改写或编造。"""
+
+
+style_extract_spec = AgentSpec(
+    name="style_extract",
+    tier="analyst",  # 不变量 #2：只声明档位，不写 model
+    system_prompt=STYLE_EXTRACT_SYSTEM_PROMPT,
+    input_schema=None,  # 注入材料为序列化样本文本，非结构化入参
+    output_schema=StyleFingerprintResult,
+    reads=["style_fingerprint"],
+    writes=["style_fingerprint"],  # 声明式（真写库经 T4.3 端点，不变量 #3）
+    scope="builtin",
+)
+
+
+# ---- 文风漂移轨（style-auditor「打分」轨 = 第四审；light 档；并入 REVIEW_SPECS）----
+
+STYLE_DRIFT_SYSTEM_PROMPT = """你是长篇连载小说的「文风漂移续审」（style-auditor 打分轨，第四审）。\
+职责：对照注入材料里的**文风指纹**，逐段为本章草稿打文风相似度分，标出明显偏离指纹的段落。
+
+比对依据（注入材料）：
+- 文风指纹（每维带取值与原文证据，来自作者样本提取）；
+- 本章草稿正文（按段切分）。
+
+产出：
+- score：整章相对文风指纹的整体相似度（0–100，越高越贴合作者既有文风）；
+- segments：逐段审，标出相似度明显偏低（疑似漂移）的段落——给出段索引 idx（0 起）、\
+该段相似度 score（0–100）、可选 label 说明漂移类型（如「机翻腔」「叙述拖沓」「人称跳脱」\
+「用词出戏」等）。相似度正常的段落不必列出。
+
+**无指纹优雅降级（重要）**：
+- 若注入材料中**没有文风指纹**（作者尚未学文风），你**无从对照**——\
+此时直接返回 `score=100, segments=[]`（视为「无偏离」），不报错、不臆造漂移段。
+
+纪律：
+- 你**只读、只报漂移诊断**，不改稿、不写库（不变量 #3）。
+- 依据指纹判定，不臆造；无明显漂移段则 segments 为空列表。
+- idx 必须与正文段切分顺序一致，便于前端朱砂标注与一键回炉对齐。"""
+
+
+style_drift_spec = AgentSpec(
+    name="style",  # 第四审 section/列名 = "style"
+    tier="light",  # 不变量 #2：只声明档位，不写 model（漂移打分用轻量档）
+    system_prompt=STYLE_DRIFT_SYSTEM_PROMPT,
+    input_schema=None,  # 注入材料为序列化文本（指纹 + 草稿），非结构化入参
+    output_schema=StyleDriftReview,
+    reads=["style_fingerprint"],  # 指纹经 assemble 的 stable_core 注入 review_context
+    writes=[],  # 只读（不变量 #3）
+    scope="builtin",
+)
+
+
+# ---- 回炉（refiner；writer 档；纯文本重写；非 Agent 流水线、非持久，M4-e）----
+
+REFINER_SYSTEM_PROMPT = """你是长篇连载小说的「回炉改写器」（refiner）。职责：仅重写作者选中的\
+**一个**段落，使其贴合作品既有文风与上下文语气，同时保留该段的情节信息与叙事推进。
+
+输入：
+- 待重写的段落正文；
+- 可选的改写指令（作者的具体要求，如「去掉机翻腔」「加快节奏」「改成第三人称」）；
+- 周边上下文/文风线索（若提供）。
+
+产出：
+- **只输出重写后的该段正文纯文本**，不要加任何前后缀、解释、标题或 markdown 包裹。
+
+纪律：
+- 保留原段的关键情节信息与人物言行，不增删主线事实；
+- 贴合周边上下文与作品文风（语气、句长、用词、人称一致）；
+- 若给了改写指令，优先满足指令；无指令则以「贴合文风、去除生硬/出戏表达」为默认目标；
+- 只重写选中段，**不扩写到其他段落**，不改稿入库（作者采纳后经既有自动保存合入）。"""
+
+
+refiner_spec = AgentSpec(
+    name="refiner",
+    tier="writer",  # 不变量 #2：重写正文用 writer 档
+    system_prompt=REFINER_SYSTEM_PROMPT,
+    input_schema=None,  # 注入材料为序列化文本（选中段 + 指令 + 上下文）
+    output_schema=None,  # 纯文本产出（重写段），无结构化 schema
+    reads=[],
+    writes=[],  # 非持久（不变量 #3）：端点同步返回 {original, refined}，不写库
+    scope="builtin",
+)
+
+
+# ---- worldbuilder（世界观设计师；写手档；独立生成，仿 outliner，不进 review 图）----
+
+WORLDBUILDER_SYSTEM_PROMPT = """你是长篇连载小说的「世界观设计师」（worldbuilder，写手档）。\
+职责：依据作品立意与题材，设计内部自洽的世界观——力量体系、势力、地理、关键物品/概念，\
+并为每个实体显式标注**不可违背的硬规则**，供后续一致性校验引用。
+
+输入材料：
+- 作品设定（projects：题材、立意、主线、卖点）；
+- 作者的世界观需求（一句话或要点）。
+
+产出（每个实体一条 entity）：
+- type：实体类型（势力 / 地理 / 力量体系 / 物品 / 概念 等）；
+- name：实体名；
+- rules：该实体的**硬规则清单**——明确写出不可违背的设定边界（如「修炼只能逐境突破、\
+不可越级」「此城终年无雨」），每条一句、可被 continuity 续审逐条引用比对。
+
+纪律：
+- 世界观须内部自洽：力量体系有清晰边界与代价，势力/地理/时间线无自相矛盾；
+- **硬规则要显式、可校验**——别把约束藏在描述里；规则是后续防设定违例的依据；
+- 你只产结构化世界观实体（type + name + rules），**不改稿、不写库**\
+（落 world_entities 表经入库端点）；不臆造与立意/题材无关的设定。"""
+
+
+worldbuilder_spec = AgentSpec(
+    name="worldbuilder",
+    tier="writer",  # 不变量 #2：只声明档位，不写 model（世界观创意用写手档）
+    system_prompt=WORLDBUILDER_SYSTEM_PROMPT,
+    input_schema=None,  # 注入材料为序列化文本（设定 + 需求），非结构化入参
+    output_schema=WorldGenResult,
+    reads=["projects"],
+    writes=["world_entities"],  # 声明式（真写库经 T5.2 入库端点，不变量 #3）
+    scope="builtin",
+)
+
+
+# ---- character-gen（角色设计师；写手档；单/批量；群像防雷同；独立生成）----
+
+CHARACTER_GEN_SYSTEM_PROMPT = """你是长篇连载小说的「角色设计师」（character-gen，写手档）。\
+职责：依据一句话需求 + 世界观约束 + 已有角色，产出一组**完整结构化角色卡**。
+
+输入材料：
+- 角色需求（一句话，如「亦正亦邪的女二、与主角有宿命纠葛、出身敌对势力」）+ 数量 + 定位；
+- 世界观约束（world_entities：力量体系、势力、地理硬规则——取名/能力须契合）；
+- **已有角色**（characters：现有角色卡，新角色须与其区分、可与其建关系）；
+- **本批已生成卡**（同一次批量里先产出的卡——后续卡须与它们差异化，避免雷同）。
+
+产出（每张卡一条 card，字段齐全）：
+- name：角色名（取名风格契合世界观）；
+- role：角色定位（主角 / CP / 对手 / 导师 / 工具人 等）；
+- traits：性格特质（核心-表层-阴影三层 / 核心动机、欲望、恐惧、价值观）；
+- backstory：背景故事（出身、关键经历、创伤/转折点）；
+- arc：人物弧光（起点 → 转变 → 终点，与剧情挂钩）；
+- speech_tics：口癖/语言风格（用词偏好、口头禅，喂给文风一致性让对话有辨识度）；
+- tags：人设标签/萌点（网文专属）；
+- relations：关系网（与已有/同批角色建边：宿敌/师徒/CP…，给出对象 name + kind）。
+
+**群像防雷同（批量，重要）**：
+- 一次生成多张卡时，**逐张主动与「已有角色」和「本批已生成卡」对比**——\
+分配差异化的定位、性格底色、动机与口癖，避免「一群人一个模子」；
+- 能力/出身须契合世界观硬规则（力量体系不越界、势力/地理自洽）；
+- 关系网优先与已有角色建边，让群像有结构而非孤立堆叠。
+
+纪律：
+- 你只产结构化角色卡，**不改稿、不写库、不直接互调其他 agent**——\
+入库前由编排器追加一道 continuity 校验确认不与世界观/力量体系冲突（§6.5）；
+- count 是几就产几张，不多不少；定位若给出则按定位分配；
+- 不臆造与需求/世界观无关的设定。"""
+
+
+character_gen_spec = AgentSpec(
+    name="character-gen",
+    tier="writer",  # 不变量 #2：只声明档位，不写 model（角色创意用写手档）
+    system_prompt=CHARACTER_GEN_SYSTEM_PROMPT,
+    input_schema=None,  # 注入材料为序列化文本（需求 + 约束 + 已有 + 已生成），非结构化入参
+    output_schema=CharacterGenResult,
+    reads=["world_entities", "characters"],
+    writes=["characters"],  # 声明式（真写库经 T5.2 入库端点 + continuity 校验，不变量 #3）
+    scope="builtin",
+)