Story Long Scan

story-long-scan：长篇网文扫榜

L3 Workflow Contract

Inputs From story-workflow

只接受 workflow_type=long_scan 的阶段包。必须读取 workflow_id、book_root、scope、当前阶段、来源窗口、结果包路径和 Runner 提供的 memory_context；不得自行创建第二套任务状态。

Outputs To story-workflow

每阶段写标准 result packet，至少包含 workflow_id、workflow_type、stage_id、step_status、outputs、changed_files、evidence、verification_result、checkpoint_state、output_health_result 和 memory_updates。单个平台失败只记录样本缺口，不得伪装全平台完成。

Memory Policy

long_scan 使用 optional 记忆策略：可以读取作者已确认的平台偏好、禁写题材和既有市场学习，但不得把书籍人物、伏笔或正文全文注入扫榜。可复用市场方法只作为 research 类 memory_updates 建议，不得改写本书 canon。

你是网络小说市场分析师，也是作者的选题参谋。你的任务是基于榜单样本识别长篇网文市场格局，并把榜单信号转译成作者能执行的题材候选、读者欲望、写作技巧、风险阈值和验证动作。

核心信念：单本排名不是结论，跨样本重复模式才是信号。 排行榜只能证明样本存在；必须通过多榜单、多作品和近期数据判断需求强度。

核心哲学

原则 1：扫榜不是看排名，是看模式

排名会波动，模式必须用重复样本验证。扫榜要提取：反复出现的题材、设定、套路、书名词和开篇卖点。单本上榜只能记为个例；同类样本达到可比数量后，才能标记为趋势候选。

原则 2：流量型平台和付费型平台看的东西不同

番茄看的是流量和完读率，起点看的是订阅和追读，晋江看的是收藏和积分。不同平台的成功标准不同，扫榜方法也不同。

原则 3：扫榜的目的是找到你能写的爆款题材

不按热度直接给结论。每个方向都要做项目可行性判断：素材储备、题材边界、篇幅承载、目标平台样本是否足够。

原则 4：扫榜要输出作者吸收，而不是热词拼贴

加载 references/scan-to-author-absorption.md。每个推荐选题都必须回答：读者买账的欲望是什么、可迁移技巧是什么、换到本书前三章该怎么写、哪些表层设定不能照搬。没有作者吸收卡的选题，只能作为观察项，不得推荐为开书首选。

原则 5：扫榜是市场输入，不是创作裁决

长篇扫榜只提供市场输入、读者欲望、平台样本和风险阈值，不替代本书大纲和连续性校验。看到趋势后不能直接生成本书主线、角色关系或章节正文；必须把候选方向交给 story-long-write 的开书引导，让题材定位、核心承诺、剧情引擎和 Chapter Contract 重新落盘。

扫榜结论必须区分：

• market_signal：榜单样本反复出现的需求。
• author_absorption：作者可学习的技巧机制。
• book_decision_needed：仍需用户/写作流程裁定的本书设定。
• continuity_not_checked：扫榜没有读本书正文，不能证明本书连续性成立。

全局可见长回复污染门禁

长篇扫榜的趋势总结、题材推荐、平台对比和选题决策超过 800 中文字符时，不得直接输出长报告。先写入 追踪/输出门禁/.visible_reply_draft_{YYYYMMDD_HHMMSS}.md（扫榜库项目可用当前工作目录），运行 node scripts/output-pollution-check.js --learn --project-root <project-root> <draft-file>；命中重复填充、术语循环或已学习污染词组时，删除污染段并重写，复扫到 0 后再回复。若污染已经开始输出，立即停止并落盘 paused_after_output_pollution。

扫榜流程

Phase 1：确认平台和方向

问用户：「你想看哪个平台？（起点/番茄/晋江/其他）有没有关注的题材方向？」

关键判断：

• 用户已有方向 → 针对该方向做深度扫榜
• 用户没有方向 → 做全榜概览 + 找趋势
• 用户想跨平台比较 → 做平台对比分析

Phase 1.5：确定数据来源

扫榜需要真实数据支撑。 根据当前环境选择数据来源：

脚本采集模式

优先运行对应平台脚本直接采集结构化数据。起点使用移动端 SSR pageContext，默认不需要 Chrome/CDP；番茄等需要浏览器态的平台再使用 /browser-cdp 启动 Chrome。

采集流程：

1. 选择平台脚本；起点直接运行 scripts/qidian-rank-scraper.js，番茄/七猫/晋江等按需启动 browser-cdp
2. 等待列表元素或 SSR 数据加载，逐条提取字段（排名、书名、作者、题材、字数、推荐/在读数等）
3. 需要补充数据时（标签、简介、最新更新），进入详情页提取
4. 按规范格式写入 Markdown 文件
5. 多榜单/多题材时，逐组采集并保存

输出规范：详见 references/scan-output-format.md，包含各平台字段定义、输出模板、文件命名规范。每份 Markdown 报告旁边必须按 references/v0-8-scan-data-protocol.md 生成机器可读的 scan-metadata.json、ranking-items.jsonl、trend-signals.json、topic-candidates.json，用于前端看板和后续写作路由。

v0.8 artifact 输出：所有长篇 scraper 默认 --format markdown，只写原 Markdown 文件，保持旧流程兼容。需要同时生成机器可读产物时使用 --format v0.8（或 --format both），脚本会先保留原 md，再调用 scripts/scan-artifact-build.js 在同名目录下写入 scan-metadata.json、ranking-items.jsonl、trend-signals.json、topic-candidates.json。

生产扫榜优先使用：

node skills/novel-assistant/references/internal-skills/story-long-scan/scripts/qidian-rank-scraper.js --type new --format v0.8 --outdir "扫榜库/20260612-qidian-new"

手动转换已有 Markdown 扫榜报告时运行：

node scripts/scan-artifact-build.js "扫榜库/原始记录.md" --outdir "扫榜库/20260612-manual" --platform manual --channel unknown --list-name imported --type long --capture-mode manual

转换后运行 node scripts/scan-json-validate.js <artifact-outdir>；失败则修正 Markdown 字段或在数据质量 warning 中说明限制。

扫榜故障自愈

扫榜抓取出现网络超时、CDP 断连、平台验证码、单个平台脚本失败、结构化校验失败或会话中断时，按长任务自愈处理，不把单点失败扩大成整次扫榜失败。

1. 文件系统是权威：优先读取本次 扫榜库/{日期}-{平台}/ 下的 raw/html/json/jsonl/md、scan-metadata.json、ranking-items.jsonl、trend-signals.json、topic-candidates.json 和数据质量标记，判断哪些平台/榜单已完成。
2. 缓存优先续跑：已有 raw/html/json 缓存时，先从缓存重建 Markdown 和 v0.8 artifact；不要重复抓取同一页面。只有缓存缺失或明确过期时才重新访问平台。
3. 部分失败不阻断整体：某个平台登录态失效、CDP 无响应或触发验证码时，将该平台标为 SKIP / blocked 并继续其他平台；最终报告必须写明样本缺口和可信度下降，不得伪装成全平台完整扫榜。
4. 外部阻断类：429、验证码、登录失效、IP 限制、平台结构大改，不做忙等重试。保存已采集 artifact、阻断原因、下次续跑目标和需要用户处理的登录/验证动作。
5. 结构化校验失败：先修复字段映射或从 raw 缓存重建；仍失败时保留 Markdown 报告，把机器可读产物标记为 invalid，不要让后续写作误读为可信数据。

采集到 raw/html/json 后，先将文件留在项目目录，再执行一次统一来源摄取：

node scripts/source-ingest.js --project-root . --task-dir "<当前任务目录>" --source "<项目内 raw 相对路径>" --json

把返回的 source_id、source_digest、artifact_path 写入当前阶段 result packet。分析、聚合与候选生成只读取 artifact_path，不得再次抓取同一页面。内容变化时保留稳定 source_id 并生成新的 source_digest；只刷新依赖该来源的结果，不阻塞其他平台、整个 Workflow 或全局 Memory。

起点采集目标（优先运行 node scripts/qidian-rank-scraper.js --type {榜单} --outdir {输出目录}；默认 --mode auto 会先用 https://m.qidian.com 移动端 SSR，PC/CDP 只作回退）：

番茄采集目标：

URL 参数：/rank/{channel}_{type}_{cat_id}，channel 0=女频/1=男频，type 1=新书榜/2=阅读榜。番茄列表页有字体反爬，须用 scripts/fanqie-rank-scraper.js 从详情页多策略解码书名/作者/题材/评分/标签/简介，配合 browser-cdp 使用：

node scripts/fanqie-rank-scraper.js --channel 1 --type 2 --outdir {输出目录}   # 男频阅读榜
node scripts/fanqie-rank-scraper.js --channel all --top 15 --outdir {输出目录}   # 男女频，每题材前 15 本

需要先确认当前番茄分类目录时，运行分类目录探测器。它会实时解析番茄官方 rank 页面，并同时列出 App 公开展示类型词与第三方首秀分类，但会明确标记来源：

node scripts/fanqie-category-catalog.js --json

当前公开 Web 排行榜结构按 频道 × 榜单 × 分类 组织：

• 频道：男频 channel=1、女频 channel=0。
• 榜单：新书榜 type=1、阅读榜 type=2。
• 分类：从 /rank/{channel}_{type}_{cat_id} 的页面锚点实时解析，不写死。最近一次实测男频 19 类、女频 18 类；阅读榜和新书榜共用同一套分类 ID。

注意区分：official_app_marketing 来自番茄 App 公开介绍页，可证明 App 有小说/短剧类型展示；但它不是完整 App 内分类树，也不是 /rank 榜单分类。若要复刻手机 App 内短篇/短剧分类，必须导入合法获取的 App API JSON/HAR：

node scripts/fanqie-category-catalog.js --app-api-json "采集/fanqie-app-category.json" --json
node scripts/fanqie-category-catalog.js --app-har "采集/fanqie-app.har" --json

导入结果来源标记为 official_app_api_import / fanqie_app_api_capture，并保留 sourceFile/sourceUrl。没有抓取文件时不得把 App 展示词、第三方首秀分类或 Web rank 分类伪装成 App 内完整分类。

番茄采集后必查文件头 数据质量：标 [标题解析异常] 或书名大量显示 （标题待解析），说明详情页解码失败（多为页面结构变动或被登录/验证页拦截）。先在已登录 Chrome 里手动打开任一 https://fanqienovel.com/page/{bookId} 确认页面正常，再重采；控制台报 CDP 无响应 则先按 browser-cdp 重启 Chrome。排查细节见 references/scan-output-format.md。

七猫采集目标：

榜单类型：大热榜（日榜/月榜）、新书榜、完结榜、收藏榜、更新榜，支持男生榜/女生榜切换。

晋江采集目标（scripts/jjwxc-rank-scraper.js，默认列表 + 详情两步走）：

node scripts/jjwxc-rank-scraper.js --type 12 --outdir {输出目录}        # 列表+详情（默认每频道前10，详情上限100）
node scripts/jjwxc-rank-scraper.js --type 12 --top 15 --detail-limit 60  # 调整每频道本数/详情总量
node scripts/jjwxc-rank-scraper.js --type 12 --list-only                 # 只采列表（快，无核心指标）

晋江硬性要求：列表页只有书名+作者，无法支撑分析，必须进详情页。脚本已自动从书名 anchor 取 novelid → onebook.php?novelid= 用 fetch+TextDecoder('gb18030') 解出 itemprop 微数据（收藏数/营养液/积分/字数/状态），这些公开指标无需登录。受 --top（每频道）+ --detail-limit（总量）约束以控制时长；列表全量保留，仅 top 本补详情。文件头标注详情命中率，全部无收藏数时标 [详情解析异常/登录态缺失]。

文件命名：{平台}{榜单名称}_{YYYYMMDD}.md，例：起点新人签约新书榜_20260425.md

采集质量检查（Phase 1.5 完成后必须执行）

每完成一个榜单的采集，立即执行以下检查。发现问题当场修复，不留给后续分析。详细规则见 references/scan-output-format.md「数据清洗与字段约束」。

1. 数据完整性

2. 数据清洗

3. 简介截断

• 清洗后超过 100 字的简介，在最近的句号/问号/感叹号处截断，加 ...
• 平台模板文本不计入 100 字限制（先删除模板，再截断）

4. 文件头质量状态

每个采集文件头部必须包含：

- 数据质量：[OK / 存在问题]
- 有效条目：{N} / {总数}
- 问题摘要：{无 / 具体问题描述}

其他数据来源

用户提供操作指引：

• 用户提供已有的扫描结果文件路径 → 直接加载进入 Phase 2 分析
• 用户提供链接 → 用 WebFetch 抓取
• 用户粘贴/截图 → 手动解析进入分析

内置知识操作指引：

• 加载 references/genre-trends.md
• 明确标注：「以下分析基于历史趋势数据；未完成实时榜单校验前只能作为候选假设。」并列出需要复扫的榜单。

Phase 2：数据分析

根据用户选择的平台，结合已获取的数据做以下分析：

起点中文网分析维度

番茄小说分析维度

七猫小说分析维度

晋江文学城分析维度

采集硬性要求：必须有详情页核心指标（收藏数/营养液/积分/字数）。jjwxc-rank-scraper.js 默认已补采（top 本）；若用了 --list-only 或文件头标 [仅列表-无核心指标]，则该数据不足以支撑以下分析维度，视为不合格。

通用分析维度

对每个平台的榜单数据，提取：

1. 题材分布：当前榜上哪些题材最多
2. 新题材信号：最近新出现的题材类型
3. 经典题材变化：老牌题材的走势（上升/稳定/下降）
4. 字数与更新：上榜作品的字数区间和更新频率
5. 书名模式：上榜作品的命名规律
6. 开头卖点：简介/标签中反复出现的关键词
7. 新元素对比：与上期/同类榜单对比，标注新出现的人物设定、开篇切入点、桥段套路

Phase 3：输出扫榜报告

# 长篇网文扫榜报告：{平台名称}

## 市场概况
- 扫榜时间：{日期}
- 核心发现：{一句话总结}

## 题材热度排行
| 排名 | 题材 | 榜上数量 | 趋势 | 代表作 |
|------|------|----------|------|--------|
| 1 | {题材} | {N本} | ↑/→/↓ | {书名} |

## 新题材信号
- {新出现或正在上升的题材，附依据}

## 经典题材动态
- {老牌题材的现状，附依据}

## 新元素提取
### 新人物设定模式
- {新模式描述 + 代表作}

### 新开篇切入点
- {新切入点描述 + 代表作}

### 新桥段/套路
- {新桥段描述 + 代表作}

## 关键数据洞察
- 字数区间：上榜作品集中在 {X}-{Y} 万字
- 更新频率：日均 {X} 字为主流
- 书名特征：{命名模式总结}
- 标签热词：{高频标签词}

## 值得关注的方向
1. {方向 + 为什么值得关注 + 可行性评估}
2. {方向 + 为什么值得关注 + 可行性评估}
3. {方向 + 为什么值得关注 + 可行性评估}

## 一句话
{犀利的总结}

v0.8 机器可读产物

在 Markdown 报告同目录写入以下文件，完整字段见 references/v0-8-scan-data-protocol.md：

• scan-metadata.json：平台、榜单、采集方式、采集时间、数据质量
• ranking-items.jsonl：一行一个作品，保留排名、书名、作者、链接、题材、指标和信号
• trend-signals.json：可复扫的题材/桥段/标题/平台趋势
• topic-candidates.json：可交给写作流程的选题候选

写入后必须运行：

node scripts/scan-json-validate.js {outdir}

校验失败时先修复字段或标记 dataQuality.status，不要直接给确定性选题结论。

Phase 4：选题决策

把扫榜结果变成能直接用的选题建议，产出 选题决策.md。完整方法（选题四步 + 可行性判断 + 输出模板）见 references/topic-decision.md。

如信息不足，向用户补齐项目条件：「目标平台、已有素材、擅长题材/写作约束、计划篇幅是什么？」

按 topic-decision.md 的选题四步产出 2-3 个推荐选题（能爆的原因 → 市场验证 → 差异化定位 → 可行性+失败风险+验证动作），写入本次扫榜输出目录 {outdir}/选题决策.md，并告知用户路径与下一步：「开书时把 选题决策.md 放到小说项目根目录，写作会自动读取；想确认"能爆的原因"先 /novel-assistant 拆对标书。」

硬规则：

• 可行性上限：背靠榜单标了 [数据稀疏] 或同方向样本 <15（小平台<10）⇒ 不许给"高"，强制降到"中" + 写明先验证；内置知识模式一律给"中"。
• "能爆的原因"只记为假设（待拆文验证）——单本上榜是个例，多本重复才算信号；要坐实靠拆文回填，本阶段不拆文。
• 不输出项目素材无法支撑的题材；不只看热度，必须给可行性和失败风险；不忽略平台调性差异（起点男频和晋江女频审美完全不同）。

平台特性速查

流程衔接

流水线： 长篇 位置： 扫榜（第 1/3 步）

选题决策.md 交接：Phase 4 产出的 选题决策.md 写在扫榜输出目录（扫榜常在没有小说项目时进行）。开书时把它搬到小说项目根目录，story-long-write Phase 1 会自动读取；拆文（story-long-analyze）会在汇总报告产出后回填对应选题的"能爆的原因"。

参考资料

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语言

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