# AI科幻-分析竞对作品 > 用于【AI科幻】题材下搜索起点中文网等目标平台的同题材 TopN 候选池，先锁定榜单与样本池，再从中收束 3–5 本主样本做四层深拆式竞对分析。作为题材包装层与路由层，负责保留AI科幻标准入口名，补充技术视角、技术针脚、数据链/系统逻辑链、长线系统谜团等题材维度，并明确要求优先强制加载并使用 `通用-分析竞对作品`。关键词：AI科幻竞对分析、AI科幻竞品分析、起点AI科幻榜单、标杆作品拆解、技术悬疑标杆报告。 - Skill: `lornshrimp/ai-11` (Agent Skill, multi-file: 2 files) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add lornshrimp/ai-11` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/lornshrimp/ai-11/raw - Safety review: pending - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: Coding & Dev Tools - Author: lornshrimp (https://skillmd.com/u/lornshrimp) - Updated: 2026-09-17 - Page: https://skillmd.com/skills/lornshrimp/ai-11 --- # AI科幻-分析竞对作品 这是题材包装层、兼容入口与路由层。 ## 对应通用 Skill - `通用-分析竞对作品` ## 强制要求 - 不得绕过 `通用-分析竞对作品` 另写一套平行共性规则。 - 引用通用能力时只按名称引用，不写路径。 ## 协作 Skill - `AI科幻-小说项目初始化`（当竞对分析在项目初始化语境下调用时，本 Skill 应与初始化联动执行，产出竞对差距清单写入初始化蓝皮书） ## 本层职责 - 保留“AI科幻-分析竞对作品”这一标准入口名。 - 将榜单锁定、样本池建设、逐本深搜与单书报告骨架路由到 `通用-分析竞对作品`。 - 补充AI科幻题材下的核心竞对维度：技术视角、技术针脚、技术异常入口、数据链、系统逻辑链、科学对冲、技术单元回报与长线系统谜团。 - 把AI科幻目录下的 `写作研究/`、题材 Prompt、题材 Skill 所沉淀的关注点，转译成本轮竞对维度，而不是只套一层抽象通用壳。 - 在补写本题材 Skill 时，持续识别新增内容里哪些其实属于题材无关的通用能力，并将其回收到 `通用-分析竞对作品`。 ## 继续读取的题材 references - `references/AI科幻竞对分析补充维度.md` ## 常见触发词 / 用户说法速查 - 帮我找起点AI科幻最强的 Top10 做竞对分析 - 给我拆几本AI科幻标杆作品 - 搜一下AI科幻榜单，逐本写竞对报告 - 我想知道这些AI科幻爆款到底强在哪 - 按AI科幻语境做标杆作品分析，不要泛泛书评 - 为AI科幻项目初始化做竞对验证（``/init`` 调用本 Skill 时自动进入初始化模式，产出竞对差距清单写入初始化蓝皮书） ## 默认落盘要求 - 若未指定更具体的项目目录，默认落盘到：`AI科幻/竞对分析/` - 默认文件名：`作品名-竞对分析报告-YYYY-MM-DD.md` - 默认每本作品单独维护一份主报告；同日迭代优先覆盖更新，而不是并列制造近重复文件 ## 强制要求 - 命中本技能时，**必须优先强制加载**当前题材 Skill 与 `通用-分析竞对作品`。 - 必须先读取 `references/AI科幻竞对分析补充维度.md`，再确定本轮AI科幻专项分析点。 - 若目标平台为起点中文网，默认先锁定 **Top10 候选池**，再从中收束 `3–5` 本主样本按“市场数据层 → 内容创作层 → 运营策略层 → 受众反馈层”深拆；只有用户明确要求时，才对 Top10 全量逐本重拆。 - 起点语境下默认沿用 `通用-分析竞对作品` 的术语口径：榜单位次、均订 / 首订 / 收订比代理信号、本章说 / 书友圈活跃度、老白读者接受度等；本题材层只补AI科幻专项裁判。 - 必须检查作品是否真正成立为"AI科幻"，而不是纯技术气氛堆砌、纯猎奇展示或只披科幻皮的其他赛道作品。 - 必须显式分析： - 技术视角抓手是否成立； - 技术异常事件如何咬入近未来/数字日常； - 数据链 / 系统逻辑链 / 技术追踪推进是否可信； - 科学对冲技术玄学是否完成或至少有足够逻辑包装； - 技术单元 / 阶段回报如何向长线系统危机供血。 - 不能把“气氛好”“文笔稳”“有悬念”当成足够结论；必须继续追问：**为什么它能形成持续追读，而不只是短期氛围感。** - 不能把明显依赖作者资历、影视改编或外部流量的热度，误判成AI科幻文本本体优势。 ## 题材补充边界 - AI科幻的竞对分析，默认更强调： - 技术真实感； - 主角技术身份/能力与技术追踪链条绑定； - 数据痕迹与系统摩擦的真实度； - 信息差、不安感与回报点的交替节奏； - 首卷技术谜团、技术单元与长线系统危机的双线推进。 - 若样本存在超自然、系统异常、技术怪异资源，必须分析它如何被压回近未来逻辑与技术理性中；否则不应轻易把它判为高质量同赛道核心样本。 ## AI科幻套路分析补充 AI科幻题材的竞对分析中，套路配置的焦点与女频不同——核心在"情节推进类"套路而非"人物关系类"： - **套路清单识别**：重点标注竞品在"情节推进"维度的套路配置——是否以"技术单元+主线"双线推进（系统异常追踪+系统操纵者的经典组合），还是单线长系统危机驱动、还是技术伦理人物关系驱动。 - **技术单元闭环模式**：分析竞品的技术单元回报节奏——每个技术事件之间的间隔章数、技术事件中的信息释放密度、以及每个技术事件如何向长线系统危机供血（是数据线索拼接型、还是系统真相关联型、还是人物技术关系揭示型）。 - **"技术悬念"承诺纯度**：判断竞品的"技术悬念"情绪承诺纯度——它是始终维持"读者知道的 < 主角知道的 < 系统全貌"的信息差，还是在中段就部分泄底导致悬念感下降。纯度高的竞品才是强样本。 - **组合差异化**：标注竞品的套路组合中，哪些是赛道标配（技术单元+长线系统操纵者），哪些是该作品的独有处理（如"技术伦理对质"替代"反转堆叠"）。 - 若已蒸馏同赛道作品蓝本（含 §十八 套路指纹），可直接用其套路分类体系降低从零拆解成本。 ## 通用层优先边界 - 榜单检索、样本池规则、单书报告主骨架、版权边界与通用数据痕迹范，以 `通用-分析竞对作品` 为准。 - `Top10 候选池 → 3–5 本主样本 → 四层深拆` 的默认执行口径，以及起点术语口径，也以 `通用-分析竞对作品` 为准。 - 本文件只补AI科幻专项维度与样本筛选偏差提醒，不在题材层重新复制一整套通用竞对流程。 - 若后续在AI科幻语境下沉淀出可跨题材复用的稳定规则、模板或检查项，应同步上收到 `通用-分析竞对作品`，不要长期滞留在题材层。