story-short-analyze短篇网文拆文。拆解爆款短篇小说（番茄短篇 / 故事会 / 知乎盐言 / 追妻 / 世情 / 重生 / 虐渣等通俗题材）的故事核、结构、情感线、反转设计、写作手法、共鸣层次。单一全量拆解管道：跑完 Stage 2-6 产出完整拆文报告，落盘到 拆文库/{书名}/，下游 story-short-write 同时读拆文报告 + 情节节点 + 写作手法 + 原文 + _meta.json 写下一篇。触发方式：/story-short-analyze、/短篇拆文、「拆短篇」「拆这篇短文」「短篇拆文」「精细拆解短篇」「8000 字短篇拆解」「番茄短篇拆文」「故事会拆解」「盐言故事拆解」「分析这篇短篇」——均进入同一管道。
Install via ClawdBot CLI:
clawdbot install worldwonderer/story-short-analyzeGrade Fair — based on market validation, documentation quality, package completeness, maintenance status, and authenticity signals.
Calls external URL not in known-safe list
https://github.com/worldwonderer/oh-story-claudecodeAudited May 10, 2026 · audit v1.0
Generated Sep 26, 2026
网文平台或内容工作室的编辑用该技能批量拆解番茄短篇、知乎盐选等热门短篇，提取故事核、结构分段和爆点设计，形成标准化拆文报告。这些报告可用于内部选题会、作者培训和爆款规律沉淀，提高内容生产效率。
短篇创作者使用该技能拆解同题材爆款，获得情节节点、情感曲线、反转机制和写作手法清单。通过对照标尺加载（如追妻、重生、虐渣），作者能快速模仿并迭代自己的短篇，提升投稿通过率和爆款概率。
短剧或短视频 MCN 机构用该技能分析短篇故事文本，提取情绪爆点、反转节点和共鸣层次，转化为分集脚本。它帮助编剧团队快速拆解竞品并建立可复用的结构模板，缩短从选题到拍摄的周期。
写作培训机构将本技能嵌入课程，让学员按 Stage 2-6 全流程拆解指定短篇，并产出拆文报告、情节节点和写作手法文件。教师可基于 _meta.json 结构计数做量化评估，形成可交付的学习成果。
IP 孵化团队用该技能快速拆解投稿短篇或已有故事，评估其情感驱动、爆点密度和结构可复用性。分析结果可作为版权采购、改编优先级排序的依据，辅助筛选具备改编潜力的短篇故事。
将技能封装为网页或 API 服务，按拆解字数或篇数收费，提供拆文报告导出、结构计数和同类对比功能。面向网文平台、短剧公司和写作培训机构，按月订阅或按量计费。
以拆文报告为核心教材，开设短篇爆款拆解训练营，提供直播讲解、作业批改和拆文模板授权。通过社群运营和持续性课程实现复购，帮助学员掌握拆文到写作的完整链条。
为网文平台、短剧公司和版权方提供代拆服务，按项目交付拆文报告、情节节点和改编建议。也可打包为IP初筛评估产品，按评估篇数和深度收费，形成项目制收入。
💬 Integration Tip
该技能依赖 Stage 2-6 串行管道和 references 目录下的模板、词表与输出契约文件，建议先确保文件结构完整并预置 genre-catalog.md 等标尺，再接入自动化流程；同时注意拆解对象需为用户合法持有的虚构作品，并在 Phase 7 设置 AI 腔与结构计数校验门禁。
Scored Sep 21, 2026
Real-time search engine supporting web search, vertical domain search, parallel batch search, and URL content extraction.
Manage Feishu (Lark) calendars by listing, searching, checking schedules, syncing events, and marking tasks with automated date extraction.
cad reference tool
Search, install, and create OpenClaw skills using intelligent matching across built-in, local, and GitHub skill repositories.
Use when building CLI tools, implementing argument parsing, or adding interactive prompts. Invoke for CLI design, argument parsing, interactive prompts, progress indicators, shell completions.
Publish local skills to ClawHub with customizable version, name, path, and optional changelog using command line or Python API.