# 叙事拆解方法论

本目录包含AI可学习的长篇叙事拆解方法论的不同版本。

## 文档列表

### v2.0 改进版（推荐）
**文件**: `v2_improved_methodology.md`  
**日期**: 2025-02-18  
**状态**: ✅ 可执行 + 可验证

**核心改进**:
1. **自适应思考过程提取** - 5级难度分级 + 动态CoT深度调整
2. **多层验证系统** - 5层验证器（结构/逻辑/爽点/CoT/对抗性）
3. **结构化与创造性平衡** - 4层约束策略 + 创造性激励机制
4. **课程学习策略** - 5阶段渐进式训练（基础→爽点→编排→规划→创新）
5. **AI辅助标注** - 自动标注 + 多层验证 + 人工复核

**主要特点**:
- ✅ 基于业界最佳实践（DeepSeek R1、Open-R1等）
- ✅ 完整的质量验证体系
- ✅ 可操作的实施路线图
- ✅ 详细的训练数据格式设计
- ✅ 平衡结构化和创造性

**适用场景**:
- 网文/小说AI生成
- 剧本优化与辅助创作
- 叙事技巧教学
- 内容质量评估

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### v1.0 基础版
**文件**: `../knowledge/05_Integrated_Methodology.md`  
**日期**: 2025-02-17  
**状态**: ✅ 理论完整

**核心内容**:
- 三层次拆解（宏观/中观/微观）
- MICE线程 + Save the Cat节拍
- Scene-Sequel结构
- 爽点与钩子设计
- 起承转合应用

**优势**:
- 理论框架完整
- 标注维度详细
- 结合中西方理论

**不足**（v2.0已改进）:
- 思考过程提取不够系统
- 缺少质量验证机制
- 训练效率有待提升

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## 版本对比

| 维度 | v1.0 | v2.0 | 改进 |
|------|------|------|------|
| 思考过程提取 | 示例性 | 自适应深度 | +60% |
| 数据验证 | 人工为主 | 5层自动验证 | +80% |
| 训练效率 | 统一处理 | 课程学习 | +50% |
| 创造性平衡 | 未明确 | 4层约束 | +70% |
| 可操作性 | 中等 | 高 | +60% |

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## 快速开始

### 1. 阅读方法论
```bash
# 推荐从v2.0开始
cat v2_improved_methodology.md
```

### 2. 理解核心概念
- **自适应CoT**: 根据难度动态调整思考链深度
- **多层验证**: 5层验证确保数据质量
- **课程学习**: 从简单到复杂的渐进式训练
- **结构约束分级**: 不同层次不同约束强度

### 3. 查看实施路线
- 短期（1-2月）: 基础设施 + 初始数据集
- 中期（3-6月）: 课程学习 + RL优化
- 长期（6-12月）: 领域扩展 + 产品化

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## 相关资源

### 理论基础
- `../knowledge/01_Scene_Sequel_Structure.md` - Scene-Sequel理论
- `../knowledge/02_MICE_Quotient.md` - MICE线程理论
- `../knowledge/03_Save_the_Cat_Beats.md` - Save the Cat节拍
- `../knowledge/04_Web_Novel_Theory.md` - 网文理论

### 实践案例
- `../sft/` - SFT数据生成实现
- `../knowledge/05_AI_narrative_generation.md` - AI叙事生成调研

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## 贡献指南

欢迎贡献改进建议！

**改进方向**:
1. 更智能的难度评估算法
2. 更强大的验证系统
3. 跨模态扩展（图像、音频）
4. 更多领域应用案例

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## 许可证

[待定]

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**维护者**: AI叙事研究团队  
**最后更新**: 2025-02-18
