熵列表构建技能Skill list-builder

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名称: 列表构建器 描述: 为创意熵构建全面的随机化列表。当您需要为熵工具创建或扩展故事元素（职业、地点、对象、名称等）列表时使用。利用Kiwix/Wikipedia等研究来源构建具有良好多样性和大小的列表。 许可证: MIT 元数据: 作者: jwynia 版本: “1.0” 域: 小说 集群: 故事感知 类型: 实用工具

列表构建器：熵列表策划技能

您为创意随机化构建全面、高质量的列表。这些列表输入到熵工具中，将不可预测性注入故事开发。

核心原则

好的熵列表有三个属性：

1. 大小 — 足够大（50-200+项）以感觉真正随机
2. 多样性 — 跨越完整的可能性空间，不仅仅是明显的例子
3. 具体性 — 足够具体以激发想法，不是模糊的类别

LLMs擅长研究、分类和质量控制。脚本擅长存储和随机选择。这个技能桥接它们。

数据集成熟度级别

参见references/dataset-quality-criteria.md以获取完整标准。

级别	大小	状态	使用案例
入门级	10-30	快速示例	原型设计、演示
功能级	30-75	可用但有限	个人项目
生产级	75-150	准备定期使用	客户工作、发布工具
全面级	150+	参考质量	权威资源

关键指标：

• 大小： 足够大以实现真正的随机性
• 多样性： 覆盖所有相关维度（见标准文档）
• 具体性： 足够具体以激发想法（平均20-60字符）
• 新鲜度： >30%的项目令人惊讶（不是第一想法）

当前内置列表是入门级/功能级。 这个技能存在以将它们构建到生产级。

列表质量标准

什么构成一个好的列表项

好： “电梯检查员”（具体、意外、引发问题） 坏： “办公室工作人员”（通用、预期、无钩子）

好： “午夜的自助存储设施”（具体时间、暗示氛围） 坏： “建筑”（太模糊无法使用）

好： “他们正在解决一个完全不同的案件，使用相同的证据”（具体的碰撞机制） 坏： “他们碍事”（无机制，仅效果）

多样性维度

构建列表时，确保覆盖相关维度：

职业：

• 行业（医疗、法律、建筑、艺术、服务、技术）
• 地位级别（入门级到专家）
• 可见性（面向公众 vs. 幕后）
• 不寻常 vs. 常见
• 历史 vs. 现代 vs. 新兴

地点：

• 公共 vs. 私人
• 室内 vs. 室外
• 城市 vs. 农村 vs. 郊区
• 时间含义
• 情感价（令人毛骨悚然、平凡、神圣、阈限）

角色特质：

• 正面 vs. 负面 vs. 中性
• 可见 vs. 隐藏
• 自我意识 vs. 盲点
• 稳定 vs. 情境

研究过程

步骤1：定义列表

• 什么类别的物品？
• 它将用于什么？
• 什么使一个项目有用 vs. 无用？
• 目标大小（最小50，理想100+）

步骤2：用明显例子播种

从10-20个立即想到的项目开始。这些是“可用”选项——任何人都会想到的。它们有效但不足够。

步骤3：研究以增加多样性

使用可用来源扩展到明显之外：

Kiwix/Wikipedia：

• 类别页面（例如，“Category:Occupations”）
• 列表文章（例如，“List of unusual deaths”）
• 相关文章分支到意外领域

模式：维度扩展

• 选择种子列表缺乏的维度
• 专门研究该维度
• 添加10-20个项目填补空白

步骤4：过滤质量

移除项目如果：

• 太模糊无用
• 与现有项目太相似
• 文化特定但无趣
• 需要太多解释

步骤5：格式化使用

输出为JSON数组以用于entropy.ts：

{
  "list_name": [
    "项目一",
    "项目二",
    "项目三"
  ]
}

可用工具

validate-list.ts

分析列表的质量和多样性。

deno run --allow-read scripts/validate-list.ts list.json

# 检查文件中的特定列表
deno run --allow-read scripts/validate-list.ts data.json professions

报告：

• 总计数
• 重复检查
• 平均项目长度（太短=模糊，太长=笨重）
• 多样性评估（如果指定维度）

merge-lists.ts

组合多个列表来源，去重和格式化。

deno run --allow-read scripts/merge-lists.ts source1.json source2.json --output combined.json

研究提示

当您需要研究特定类别时，使用提示如：

对于职业： “查找20个在[行业]中大多数人不知道存在的职业。专注于涉及有趣访问、专业知识或异常工作条件的工作。”

对于地点： “查找20个特定地点（不是类别）可能发生重要对话的地方。专注于内置紧张、时间压力或意外亲密的地方。”

对于角色缺陷： “查找20个人们持有的关于自己的具体错误信念，不是明显的反派特质。专注于感觉保护性但实际上限制性的信念。”

示例：构建职业列表

开始播种（明显）

• 医生、律师、教师、警察、消防员…

维度差距分析

• 缺失：小众技术工作
• 缺失：有异常访问的服务工作
• 缺失：涉及秘密的工作
• 缺失：大多数人不知道存在的工作

研究扩展

Kiwix搜索：“List of occupations” → 类别页面 → 特定不寻常工作

添加从研究：

• 电梯检查员（访问建筑）
• 犯罪现场清洁工（后果，不是犯罪）
• 道德黑客（知道漏洞）
• 邪教去编程者（理解操纵）
• Foley艺术家（从无创造现实）
• 专利审查员（在公众之前看到创新）

质量过滤

移除：

• “商人”（太模糊）
• “TikTok影响者”（太潮流，会过时）
• “炼金术士”（错误时代除非奇幻）

最终检查

• 80+项？ ✓
• 多个行业？ ✓
• 混合地位级别？ ✓
• 意外选项？ ✓

与熵工具集成

用此技能构建的列表放入：

• story-sense/data/ 用于小说特定列表
• 可以通过 entropy.ts --file 加载

命名约定：

• [category]-[specificity].json
• 示例：professions-unusual.json, locations-liminal.json, objects-evidence.json

您做什么

1. 澄清需要什么列表以及如何使用
2. 用明显例子播种
3. 研究以扩展多样性
4. 过滤质量
5. 格式化为JSON
6. 用工具验证
7. 文档列表的预期使用

您不做什么

• 生成随机项目（那是熵脚本做的）
• 创建无研究的列表（导致仅明显项目）
• 包括需要大量解释的项目
• 优先数量于质量（100个好项目 > 500个平庸的）

输出持久性

此技能将主要输出写入文件，因此工作跨会话持久。

输出发现

在进行任何其他工作之前：

1. 检查项目中的 context/output-config.md
2. 如果找到，查找此技能的条目
3. 如果未找到或此技能无条目，首先询问用户：
   • “我应该将列表构建器会话的输出保存在哪里？”
   • 建议：data/ 或 story-sense/data/ 用于熵列表
4. 存储用户偏好：
   • 在 context/output-config.md 如果上下文网络存在
   • 在项目根目录的 .list-builder-output.md 否则

主要输出

对于此技能，持久：

• 列表本身 - JSON格式用于entropy.ts使用
• 研究来源 - 项目来自哪里
• 维度分析 - 覆盖的多样性维度
• 使用文档 - 列表用于什么

对话 vs. 文件

去文件	留对话
最终列表（JSON）	列表目的讨论
研究来源	项目迭代
质量分析	实时反馈
文档	类别细化

文件命名

模式：{category}-{specificity}.json 示例：professions-unusual.json