feat(agents): Scope B A1 — 4 竞品生成器 schema/spec + 2 上下文 builder
续写/扩写/降AI率/拆书 4 个生成器的声明（preview-only writes=[]，只声明 tier #2）： - schemas.py: ContinuationResult/PolishResult/DeAiResult/BookTeardownResult - specs.py: continue(writer)/expand(writer)/de-ai(analyst)/teardown(analyst)，各配 system_prompt - generation_node.py: build_continuation_context(续写读前文)/build_text_input_context(原文输入) - 单测: 4 spec/schema 契约 + 2 builder 纯函数（确定性/空值降级） 守不变量 #2(只声明 tier)/#3(纯预览不写库)/#9(system_prompt 进缓存前缀)。
This commit is contained in:
Yaojia Wang
@@ -14,8 +14,11 @@ from ww_llm_gateway.types import Tier
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from .schemas import (
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BlurbResult,
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BookTeardownResult,
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CharacterGenResult,
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ContinuationResult,
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ContinuityReview,
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DeAiResult,
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DetailedOutlineResult,
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ForeshadowReview,
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GlossaryResult,
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@@ -25,6 +28,7 @@ from .schemas import (
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OpeningResult,
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OutlineResult,
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PaceReview,
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PolishResult,
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StyleDriftReview,
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StyleFingerprintResult,
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TitleListResult,
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@@ -661,3 +665,140 @@ fine_outline_spec = AgentSpec(
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writes=["outline"], # 声明式（真写库经入库端点，不变量 #3）
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scope="builtin",
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)
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# ---- continue（续写生成器；写手档；纯预览，Scope B 竞品快赢）----
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CONTINUE_SYSTEM_PROMPT = """你是中文网文的「续写器」（continue，写手档）。\
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职责：依据作品立意/题材、前文正文与（可选的）本章大纲节拍，承接前文续写下文正文，\
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保持人物、世界观、文风与剧情走向的一致，让续写可直接作为下文草稿。
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输入材料：
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- 作品设定（projects：题材、立意、主线、卖点）；
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- 前文正文（最新已写正文——续写须无缝承接其情节、语气、人称、文风）；
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- 本章大纲节拍（outline：若给出则续写须服务这些节拍，不另起炉灶；可空则按前文自然推进）；
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- 作者的一句话需求/方向（可空则按前文与节拍自然续写）。
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产出：
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- text：续写正文（承接前文的成稿文本，信息密度合理、有推进、留钩子）。
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纪律：
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- **无缝承接前文**——人物言行、世界观硬规则、文风（句长/用词/人称）与前文一致，不跑题；
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- 若给了大纲节拍则忠实服务节拍，不臆造与设定/前文冲突的剧情；
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- 你只产结构化续写文本，**不改稿、不写库**（纯预览，不变量 #3）。"""
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continue_spec = AgentSpec(
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name="continue",
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tier="writer", # 不变量 #2：只声明档位，不写 model（正文续写用写手档）
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system_prompt=CONTINUE_SYSTEM_PROMPT,
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input_schema=None, # 注入材料为序列化文本（设定 + 前文 + 节拍 + 需求），非结构化入参
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output_schema=ContinuationResult,
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reads=["projects", "outline", "chapters"],
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writes=[], # 纯预览，不写库（不变量 #3）
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scope="builtin",
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)
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# ---- expand（扩写生成器；写手档；纯预览，Scope B 竞品快赢）----
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EXPAND_SYSTEM_PROMPT = """你是中文网文的「扩写器」（expand，写手档）。\
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职责：在作者提供的原文基础上扩写、丰富——补足细节、铺陈描写、强化张力，\
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但**不改变原文的情节走向与关键事实**，让扩写后的正文更饱满可读。
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输入材料：
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- 作品设定（projects：题材、立意、主线、卖点）；
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- 待扩写的原文片段；
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- 作者的一句话需求/方向（如「加强环境描写」「放慢节奏铺情绪」；可空则均衡扩写）。
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产出：
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- text：扩写后的正文（在原文基础上丰富细节/描写/铺陈，保留原情节与事实）。
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纪律：
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- **保留原文情节与关键事实**，不增删主线、不改人物言行的核心；
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- 贴合作品文风与原文语气（句长、用词、人称一致），扩写自然不注水；
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- 若给了需求则优先满足；你只产结构化扩写文本，**不改稿、不写库**（纯预览，不变量 #3）。"""
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expand_spec = AgentSpec(
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name="expand",
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tier="writer", # 不变量 #2：只声明档位，不写 model（正文扩写用写手档）
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system_prompt=EXPAND_SYSTEM_PROMPT,
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input_schema=None, # 注入材料为序列化文本（设定 + 原文 + 需求），非结构化入参
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output_schema=PolishResult,
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reads=["projects"],
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writes=[], # 纯预览，不写库（不变量 #3）
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scope="builtin",
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)
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# ---- de-ai（降 AI 率生成器；分析档；纯预览，Scope B 竞品快赢）----
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DE_AI_SYSTEM_PROMPT = """你是中文网文的「降 AI 率改写器」（de-ai，分析档）。\
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职责：把作者提供的原文改写得更像「人写的」——去除 AI 腔/机翻腔、模板化句式、\
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空泛排比与过度对仗，让行文更自然、有个人质感，但**保留原文的情节信息与事实**。
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输入材料：
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- 作品设定（projects：题材、立意）；
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- 待改写的原文片段；
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- 作者的一句话需求/方向（如「更口语」「去掉排比腔」；可空则按通用「去 AI 味」目标）。
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产出：
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- text：降 AI 率改写后的正文（去机翻腔/模板感，更自然的人写质感，保留原情节与事实）。
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典型 AI 腔特征（重点消除）：
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- 空泛排比与过度对仗、千篇一律的「不是……而是……」句式；
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- 形容词堆砌、抽象大词（如「彰显」「诠释」）滥用、缺乏具体感官细节；
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- 段落起承转合过于工整、缺少口语停顿与个人语气。
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纪律：
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- **保留原文情节与关键事实**，不增删主线、不改人物言行；
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- 贴合作品文风与原文语气，改写后更自然但不失原意；
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- 你只产结构化改写文本，**不改稿、不写库**（纯预览，不变量 #3）。"""
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de_ai_spec = AgentSpec(
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name="de-ai",
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tier="analyst", # 不变量 #2：只声明档位，不写 model（文风改写用分析档）
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system_prompt=DE_AI_SYSTEM_PROMPT,
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input_schema=None, # 注入材料为序列化文本（设定 + 原文 + 需求），非结构化入参
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output_schema=DeAiResult,
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reads=["projects"],
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writes=[], # 纯预览，不写库（不变量 #3）
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scope="builtin",
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)
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# ---- teardown（拆书生成器；分析档；纯预览，Scope B 竞品快赢）----
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TEARDOWN_SYSTEM_PROMPT = """你是中文网文的「拆书师」（teardown，分析档）。\
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职责：依据作者提供的样本作品（书名 + 章节/简介样本），把它拆解为可学习的结构化要素——\
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核心主题、人物原型、叙事结构、抓人钩子，供作者借鉴套路而非照抄。
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输入材料：
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- 作品设定（projects：作者自己作品的题材/立意，供对照借鉴方向）；
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- 待拆解的样本（书名 + 章节/简介/正文样本）；
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- 作者的一句话需求/方向（如「重点拆开篇钩子」；可空则全面拆解）。
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产出：
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- themes：核心主题/立意清单（这本书在讲什么、卖什么爽点）；
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- archetypes：人物原型/角色模板清单（主角/对手/导师等的设定套路）；
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- structure：叙事结构概述（开篇立钩→铺垫→爆发→收束的脉络与节奏）；
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- hooks：抓人钩子/爽点套路清单（黄金三章、章末钩子、反转套路等）。
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纪律：
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- 只从给定样本提炼，**不臆造**样本未体现的内容；样本不足则相应清单留空/概述从简；
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- 产出是**可借鉴的套路**，不复制原文情节；
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- 你只产结构化拆解，**不改稿、不写库**（纯预览，不变量 #3）。"""
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teardown_spec = AgentSpec(
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name="teardown",
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tier="analyst", # 不变量 #2：只声明档位，不写 model（拆解分析用分析档）
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system_prompt=TEARDOWN_SYSTEM_PROMPT,
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input_schema=None, # 注入材料为序列化文本（设定 + 样本 + 需求），非结构化入参
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output_schema=BookTeardownResult,
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reads=["projects"],
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writes=[], # 纯预览，不写库（不变量 #3）
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scope="builtin",
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)
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Reference in New Issue
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