novel-indexing-and-searching — community novel-indexing-and-searching, community, ide skills

v1.0.0

关于此技能

非常适合需要在大型项目中高效文件检索和索引功能的开发代理。 索引与检索:为长篇生成可重建的本地索引(entities/chapters/threads/timeline),并提供按 ID/专名/关键词快速定位“在哪章哪段”的检索工具。用于“找某段原文、查某角色/线索首次出现、定位冲突来源、避免回读整章整卷”等需求。

chen893 chen893
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更新于: 3/1/2026

Killer-Skills Review

Decision support comes first. Repository text comes second.

Reference-Only Page Review Score: 6/11

This page remains useful for operators, but Killer-Skills treats it as reference material instead of a primary organic landing page.

Original recommendation layer Concrete use-case guidance Explicit limitations and caution
Review Score
6/11
Quality Score
30
Canonical Locale
zh
Detected Body Locale
zh

非常适合需要在大型项目中高效文件检索和索引功能的开发代理。 索引与检索:为长篇生成可重建的本地索引(entities/chapters/threads/timeline),并提供按 ID/专名/关键词快速定位“在哪章哪段”的检索工具。用于“找某段原文、查某角色/线索首次出现、定位冲突来源、避免回读整章整卷”等需求。

核心价值

赋予代理以精确定位和检索文件的能力,使用稳定的ID和索引缓存,利用Python脚本实现与项目工作流的无缝集成,特别是在通过`char-`、`loc-`、`fac-`、`item-`和`sys-`前缀的ID管理实体和事件时。

适用 Agent 类型

非常适合需要在大型项目中高效文件检索和索引功能的开发代理。

赋予的主要能力 · novel-indexing-and-searching

使用稳定的ID对大型项目文件进行索引和搜索
自动化生成和更新索引缓存以实现高效的文件检索
通过快速定位文件中的特定行来简化开发工作流

! 使用限制与门槛

  • 需要Python环境来执行脚本
  • 依赖于特定的目录结构和文件命名约定
  • 不允许手动编辑索引缓存

Why this page is reference-only

  • - Current locale does not satisfy the locale-governance contract.
  • - The underlying skill quality score is below the review floor.

Source Boundary

The section below is imported from the upstream repository and should be treated as secondary evidence. Use the Killer-Skills review above as the primary layer for fit, risk, and installation decisions.

评审后的下一步

先决定动作,再继续看上游仓库材料

Killer-Skills 的主价值不应该停在“帮你打开仓库说明”,而是先帮你判断这项技能是否值得安装、是否应该回到可信集合复核,以及是否已经进入工作流落地阶段。

实验室 Demo

Browser Sandbox Environment

⚡️ Ready to unleash?

Experience this Agent in a zero-setup browser environment powered by WebContainers. No installation required.

Boot Container Sandbox

常见问题与安装步骤

以下问题与步骤与页面结构化数据保持一致,便于搜索引擎理解页面内容。

? FAQ

novel-indexing-and-searching 是什么?

非常适合需要在大型项目中高效文件检索和索引功能的开发代理。 索引与检索:为长篇生成可重建的本地索引(entities/chapters/threads/timeline),并提供按 ID/专名/关键词快速定位“在哪章哪段”的检索工具。用于“找某段原文、查某角色/线索首次出现、定位冲突来源、避免回读整章整卷”等需求。

如何安装 novel-indexing-and-searching?

运行命令:npx killer-skills add chen893/--skill/novel-indexing-and-searching。支持 Cursor、Windsurf、VS Code、Claude Code 等 19+ IDE/Agent。

novel-indexing-and-searching 适用于哪些场景?

典型场景包括:使用稳定的ID对大型项目文件进行索引和搜索、自动化生成和更新索引缓存以实现高效的文件检索、通过快速定位文件中的特定行来简化开发工作流。

novel-indexing-and-searching 支持哪些 IDE 或 Agent?

该技能兼容 Cursor, Windsurf, VS Code, Trae, Claude Code, OpenClaw, Aider, Codex, OpenCode, Goose, Cline, Roo Code, Kiro, Augment Code, Continue, GitHub Copilot, Sourcegraph Cody, and Amazon Q Developer。可使用 Killer-Skills CLI 一条命令通用安装。

novel-indexing-and-searching 有哪些限制?

需要Python环境来执行脚本;依赖于特定的目录结构和文件命名约定;不允许手动编辑索引缓存。

安装步骤

  1. 1. 打开终端

    在你的项目目录中打开终端或命令行。

  2. 2. 执行安装命令

    运行:npx killer-skills add chen893/--skill/novel-indexing-and-searching。CLI 会自动识别 IDE 或 AI Agent 并完成配置。

  3. 3. 开始使用技能

    novel-indexing-and-searching 已启用,可立即在当前项目中调用。

! 参考页模式

此页面仍可作为安装与查阅参考,但 Killer-Skills 不再把它视为主要可索引落地页。请优先阅读上方评审结论,再决定是否继续查看上游仓库说明。

Upstream Repository Material

The section below is imported from the upstream repository and should be treated as secondary evidence. Use the Killer-Skills review above as the primary layer for fit, risk, and installation decisions.

Upstream Source

novel-indexing-and-searching

安装 novel-indexing-and-searching,这是一款面向AI agent workflows and automation的 AI Agent Skill。查看评审结论、使用场景与安装路径。

SKILL.md
Readonly
Upstream Repository Material
The section below is imported from the upstream repository and should be treated as secondary evidence. Use the Killer-Skills review above as the primary layer for fit, risk, and installation decisions.
Supporting Evidence

索引与检索(novel-indexing-and-searching)

目标

  • 先检索、再打开文件:把“回读整书”变成“精准定位到行”。
  • 索引是派生缓存:写到 WORKDIR/_data/**,可随时重建,禁止手改(WORKDIR 为工作区目录名,默认 novel)。

核心约定(让索引靠谱)

  • 关键实体使用稳定 ID(禁止用拼音做 ID):
    • 实体:char-中文名/loc-中文名/fac-中文名/item-中文名/sys-中文名
    • 线索/事件:thr-####/evt-####
    • bible 文件名通常为:char-林瑶.md/loc-旧镇.md/fac-青竹会.md
  • open-threads.mdtimeline.md 尽量保持表格结构(便于解析)

最短路径工作流

1) 生成/更新索引

在项目根目录执行:

bash
1python .codex/skills/novel-indexing-and-searching/scripts/build_index.py --root .

输出写入:

  • WORKDIR/_data/entities.json
  • WORKDIR/_data/chapter_index.json
  • WORKDIR/_data/threads.json
  • WORKDIR/_data/timeline.json

2) 执行检索

在项目根目录执行:

bash
1python .codex/skills/novel-indexing-and-searching/scripts/search.py --root . --query "thr-0007"

常用技巧:

  • 优先搜 ID(最稳定),其次搜专名(次稳定),最后才搜泛关键词
  • 先在 summaries/continuity/ 搜,再回到 draft/ 精准回读正文
  • 若工作区目录名不是 novel:两条命令都加 --novel-dir WORKDIR

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