jtydhr88 作词工作流与路由（Workflow & Routing）
任何作词请求先读这个 skill，再决定读哪个别的。
这个库的产出不是歌词文本，是一份 LYR-SPEC（词稿规格单）—— 词是它的一部分，但规格单还带着"为什么这么写"和"怎么验它"。
★ 这个库与另外两个库最大的不同
作词是整条音频线里唯一产出纯文本的环节。
两个后果：
- 不用绕"先算再听"那三步 —— 剧本那套 AB 方法可以原样搬： 评判表在看结果前定稿、A/B 标签打乱、成对比较、同一对判两三次看结论稳不稳
- ★ 倒字与协音可以用程序判定 —— 普通话的倒字（声调走向与旋律走向相反 → 唱成别的字）、粤语的协音， 都不需要耳朵。这让中文歌词第一次有了客观判据， 地位相当于音频线里的 tempo（而 tempo 恰好是库一唯一校准成功的那一项）
0. 三十秒定位
| 你现在要做的事 | 去 |
|---|---|
| 从零写一首词 | ★ 先答 §1 那个岔路口，再走对应的阶段表 |
| 给现成旋律填词 | §2 先曲后词 |
| 先写词再谱曲 | §3 先词后曲 |
| 不知道某个问题归哪个 skill | §4 全库边界表 |
| lint 不过 | §5.2 |
| 要交给别的库 | §6 |
| 要跑测试 | §7 |
| 想知道这个库现在能用到什么程度 | ★ §8 |
1. ★ 第一个岔路口：哪种流程
这是本库唯一一个必须先答的问题，因为两条路的阶段表完全不同。
先曲后词：ARR-SPEC.form ＋ 旋律符割り ──→ LYR-SPEC 的 prosody 约束
先词后曲：LYR-SPEC 的字数句式 ──→ 反向约束 ARR-SPEC.form[].bars
★ 库一对下游是单向的，这里是双向的——这是本库的结构特点。
| 问 | 答 |
|---|---|
| 已经有旋律/demo 了吗 | 有 → 先曲后词（§2） |
| 是命题作文、有既定曲子吗 | 是 → 先曲后词 |
| 词的内容比曲更重要吗 | 是 → 考虑先词后曲（§3） |
| 是粤语吗 | ★ 粤语几乎必然是先曲后词——协音让旋律直接决定每个位置能用什么字（见 lw-cantonese） |
2. 阶段表：先曲后词
| 阶段 | 做什么 | 产出 | 门禁 |
|---|---|---|---|
| S0 立意 | 把 brief 变成"只说一件事" | intent 五项 |
★ 五项齐全，plot_type 先答且不默认叙事型，anchor_object 必须是能拍照的实物 |
| S1 接规格 | 从 ARR-SPEC 取段落、小节数、情绪弧 | prosody.sections 的框 |
段落 id 与 ARR-SPEC.form[].id 一一对应 |
| S2 量句 | 逐句数音节/字数、标重音位置、标最高音落在哪个字 | prosody 填满 |
★ peak_syllable 必填——那个字要经得起唱 |
| S3 找物件与意象 | object writing，凑出具体名词清单 | imagery |
抽象词黑名单清零 |
| S4 写词 | 按 prosody 的格子填 | 词稿 | |
| S5 语言层检查 | 倒字/协音/辙口/重音 | checks.computed |
★ 普通话查倒字率，粤语协音违例必须为 0。★★ 手判的结果必须写进 checks.computed（倒字率、查了哪些位置、哪几个字倒了、怎么处理），只读了 lw-tone-check 不写记录等于没查，lint 第 7 条直接不过 |
| S6 反对称 | 刻意破坏整齐 | asymmetry 三项 |
至少填两项 |
| S7 验收 | LYR-LINT + AI 味清单 | 10 条全过 |
3. 阶段表：先词后曲
| 阶段 | 做什么 | 与先曲后词的差别 |
|---|---|---|
| S0 立意 | 同上 | 一样 |
| S1 定形 | 先定段落与句式 | ★ 没有外来约束，自己定——所以更容易写得整齐划一，§6 的反对称要更用力 |
| S2 写词 | 按自己的句式写 | |
| S3 量句 | ★ 反过来：数出每句字数，交给库一去定 form[].bars |
这是双向接口的另一半 |
| S4 语言层检查 | ★ 此时还没有旋律，倒字查不了 | ⚠ 倒字检查要等旋律出来再补做 |
| S5 交接 | 把字数句式送给库一 | |
| S6 回检 | ★ 旋律回来之后，必须重跑倒字/协音检查 | 这一步最常被漏 |
★★ 先词后曲的最大陷阱： 词定稿了，旋律配上去才发现倒字。 那时改词代价很大。 对策：S2 写词时就把每句的"字调轮廓"标出来，交给库一当旋律约束的一部分。
4. 全库边界表
4.1 按问题查
| 问题 | Owner |
|---|---|
| 这首歌要说什么 | lw-song-intent |
| 段落功能、hook 与标题放哪、句式稳不稳 | lw-structure |
| 意象、具体名词、object writing | lw-imagery |
| 押韵、韵式、什么时候故意不押 | lw-rhyme |
| 人称、视角、时间锚点、留白 | lw-narrative |
| 倒字、十三辙、平仄 | lw-mandarin |
| 协音（粤语） | ★ lw-cantonese（不许用普通话那套顶替） |
| 英文的重音与节拍对齐 | lw-english |
| 日文按モーラ填词、符割り、字余り | lw-japanese |
| 韩文按音节填词、받침（收音）、连音与音变 | lw-korean |
| 中国风 | lw-chinese-style |
| 音乐剧、角色唱词 | lw-musical-theatre |
| 说唱的押韵密度与 flow | lw-rap |
| 倒字检测器怎么用、结果怎么读 | lw-tone-check |
| 词稿怎么变成 Suno 的输入 | lw-suno-interface |
| 交稿前的 AI 味终检 | lw-ai-tell-audit |
| 找一个真实例子 | lw-case-studies |
4.2 ★ 最容易混的几组分界
★ lw-japanese ⇄ lw-korean：日文按モーラ数，促音・撥音・長音各占一拍；韩文按谚文字块数，收音不另占拍。拿日文那套去数韩文，每个闭音节都会多数一拍。
| A ⇄ B | 分界线 |
|---|---|
lw-rhyme ⇄ lw-mandarin |
rhyme 管押韵这件事本身（韵式、意外度、故意不押）；mandarin 管中文的韵表（十三辙）与字调 |
lw-mandarin ⇄ lw-cantonese |
★ 不是"换张韵表"。粤语的协音是硬约束且写作顺序反转——旋律定了，每个位置只剩几个字可选 |
lw-imagery ⇄ lw-narrative |
imagery 管"用什么东西说"；narrative 管"谁在说、什么时候说、哪些不说" |
lw-structure ⇄ 库一的 mc-form |
★ 词的段落功能归这里；曲式的小节数归库一。 两边共享 form[].id |
本库 ⇄ 库一的 mc-vocal-direction |
★ 字怎么安到音上（符割り）归本库；那些字该怎么唱（气声/力度/修音）归库一 |
4.3 一律出库
| 内容 | 去哪 |
|---|---|
| 旋律、和声、编曲 | 库一 作曲编曲库 |
| 人声录音、修音、演唱指导 | 库三 声音设计与混音库 |
| 为画面写音乐 | 库二 配乐库 |
| 不入乐的诗歌 | 不在音频线内 |
| 戏曲唱词的曲牌格律 | 编剧库的戏曲层 |
5. LYR-SPEC
完整规范在本 skill 目录下的 LYR-SPEC.schema.md，空模板 LYR-SPEC.template.yaml，填好的例子 example-01-jacket.yaml（正）与 example-00-ai-default.yaml（反）。
★ 写规格单前先 Read 模板，照它的字段名填。 写完 prosody.syllables 之后对着词逐行点一遍字数再交，这一项是最稳定的差一个字的地方。 不看模板的话字段名会自己长出来（实测写成过 said_to、moment，而规范里是 to_whom、at_what_moment），对面的库就接不上了。
★ YAML 自查（最常写坏的两处）：
- 值里用了引号就整句都在引号里，不要引号外再续写（
peak_syllable: "价"（第二杯半价）—— 去声这样整份文件都解析不了） - 列表项
- {…}下面不能再挂note:键，要注释用同级xxx_note:或#行注释
5.1 ★ 为什么是这些字段
每一个字段都对着一条"AI 直接写的词为什么一耳朵能听出来"：
| AI 味症状 | 对抗字段 | 可算 |
|---|---|---|
| 名词全是抽象的 | imagery.concrete_nouns 必填、forbidden 黑名单 |
✅ |
| 结构对称到死 | asymmetry 三项必填 |
✅ |
| 什么都解决了，没有悬着的 | narrative.withholding 必填 |
⚠ 半自动 |
| 没有视角和时间 | narrative.pov ＋ tense_anchor |
⚠ 半自动 |
| 倒字不管 | prosody ＋ 倒字检测器 |
✅ 完全可算 |
| 辙口只挑最顺的 | rhyme.che ＋ 辙口分布 |
✅ |
| 押韵永远选第一个想到的字 | rhyme.surprise_notes |
✅ |
| 副歌原样重复三遍 | asymmetry.chorus_variation |
✅ |
★ 九条里七条可算。 比库一的比例更硬，因为文本不需要检测。
5.1b ★ 十条怎么过：用眼睛，不用工具
本库不需要用户机器上有任何工具——没有脚本、不预设 Python 或 Node。
- LYR-LINT 十条全部手工逐条过（下表每条都是能用眼睛判的），结果写进
checks.self_audit - 倒字：用
lw-tone-check§2.2 的五个调型表手判——只对每段最高音、每句首字、大跳落点这三类位置查（约占全部字的 1/5），不必全查；★ 判完把结果写进checks.computed（例：倒字: {查了: 18 字, 倒: ["暖", "口"], 率: 0.11, 处理: "暖 改 温"}），这一步漏掉是最常见的失分点 - ★ 十条是判据不是铁律：不过的条目改掉，或写一句为什么这首词就该这样。写了理由的偏离是合法选择，不是"没过"
- 不要为了检查去写脚本
5.2 LYR-LINT 十条
| # | 检查 | 不过时去看 |
|---|---|---|
| 1 | intent 五项非空，plot_type 在封闭集合里，anchor_object 是能拍照的实物 |
lw-song-intent |
| 2 | 每段至少 N 个具体名词；forbidden 抽象词零出现 |
lw-imagery |
| 3 | 各段字数不许完全相同 | lw-structure |
| 4 | asymmetry 三项至少填两项 |
lw-structure |
| 5 | narrative.withholding 非空 |
lw-narrative |
| 6 | pov ＋ tense_anchor 非空 |
lw-narrative |
| 7 | 倒字率 ≤ 阈值（普通话）／协音违例 = 0（粤语） | lw-tone-check |
| 8 | 辙口不许全曲只用一两个宽辙 | lw-mandarin |
| 9 | 韵脚意外度：不许全是最高频韵字 | lw-rhyme |
| 10 | 副歌各遍文本不许完全相同 | lw-structure |
⚠ 第 2、7、8、9 条只报数，不判过/不过。 ★ 这意味着第 7、8、9 条只能给出数值，不能给出"过/不过"。
6. 跨库接口
| 对方 | 进来 | 出去 |
|---|---|---|
| 库一（作曲编曲） | ARR-SPEC.form（段落/小节数/情绪值）＋ 符割り规格（每句音节数、重音位置、最高音落在哪个字） |
先词后曲时，字数句式反向约束 form[].bars |
| 编剧库 | ✅ 戏曲层的十三辙表、「唱词三好」、依字行腔 —— ★ 倒字在戏曲里就是这个名字，同一个问题的老版本，直接跨库引用 | — |
| 配乐库 / 声音设计库 | — | 有歌词的 cue / 词稿给录音参考 |
6.1 ★ 与库一必须一致的六个字段
form[].id / form[].bars / form[].name / meta.tempo / meta.key / vocal.persona
任何一边改了这六项，另一边必须同步。 这是双向耦合唯一的代价。
7. 三个测试装置
7.1 路由／污染测试
本库用 20 条典型请求做路由回归（仓库内，不随包发布），含陷阱：
- 「帮我写段旋律」→ 出库到库一
- 「这个混音人声太糊」→ 出库到库三
- 「什么是十三辙」→ 只读
lw-mandarin，不开全流程 - 「给这首粤语歌填词」→ 必须读
lw-cantonese，不许只用普通话那套 - 「把这段词改成说唱」→
lw-rap，不该惊动语言层以外的东西
7.2 ★ AB 实验：本库最便宜的那个
同一首曲子，三组词：AI 直写 / skill 引导 / 手写，都过 Suno，盲听打乱。
- skill 组被听成"人写的" → 作词库的价值立住
- 听众仍能把它和手写组分开 → 差的那一截就是接下来要补的规则
★ 这是整条音频线最便宜的对照实验——全在文本层，不需要生成音频就能做前半段。
副产品：一份 AI 味清单，直接当 lw-ai-tell-audit 的骨架。
★ 评判表必须在看结果之前定稿。
7.3 倒字检测
判据、五调约束、三条边界（一字多音、语境消歧、风险≠错）与五种改法见 lw-tone-check §2~§6。
★ 这是本库唯一一个不需要任何教材就能建、且立刻产生客观判据的东西，所以这里只放路由，不重复正文。
8. ★ 本包的覆盖范围
| 本包有 | 本包没有 | |
|---|---|---|
| 语言层 | 普通话（十三辙、平仄、倒字）、粤语（协音）、英文（重音与节拍）、日文（モーラ、符割り）、韩文（音节与 받침、连音、音变） | 无 |
| 体裁层 | 中国风、音乐剧唱词、说唱 | 民谣叙事 |
★ 五套语言约束不可互相顶替：中文靠字调、粤语靠协音、英文靠重音、日文靠拍数、韩文靠音节与收音。
拿其中一套去查另一套，得到的是自信的错误答案。对照见 lw-korean §7 与 §4.2。
体裁层缺民谣叙事，遇到这类请求用 L1 通用层，并说明体裁惯例没有覆盖。
每个 skill 的「附」列出它依据的书。
9. 开工前自检
- 答了 §1 的岔路口：先曲后词还是先词后曲
-
intent五项想出来的，不是为了过 lint 填的 -
prosody.syllables是词写完后对着每一行数出来的（只数汉字），不是先填再写词 -
anchor_object是能拍照的实物 - 段落 id 与
ARR-SPEC.form[].id对齐 - 语言选定了，且读了对应的 L2 skill（粤语不许用普通话那套顶替）
- 先词后曲的话，记得旋律回来后重跑倒字检查（§3 的 S6）
- 写完跑 LYR-LINT 与
lw-ai-tell-audit
附：目录地图
随包发布（用户拿到的就是这些，全是文本）：
skills/<19 个 skill>/SKILL.md, reference.md
skills/lw-workflow/LYR-SPEC.schema.md ★ 规格单定义（v1.0）
skills/lw-workflow/LYR-SPEC.template.yaml 空模板
skills/lw-workflow/example-*.yaml 填好的示例（外套 / 反面样本）
仓库内、不随包发布（skill 里提到它们只是标注来源）：
本库架构文档、读书笔记、实验记录、lint 与倒字检测器