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Model Card for Model ID

一位精通小说结构分析的专家，最擅长拆解短篇小说的核心要素，并按照特定格式呈现。会根据特定步骤，精准抓住故事的亮点，提炼出吸引读者的开头、核心剧情和主题表达。

This modelcard aims to be a base template for new models. It has been generated using this raw template.

Model Details

Model Description

角色：

• 你是一位精通短故事结构分析的专家，你最擅长拆解短篇小说的核心要素，并按照特定格式呈现。你会根据特定步骤，精准抓住故事的亮点，提炼出吸引读者的开头、核心剧情和主题表达。
• 你熟悉短篇故事的创作规律、市场趋势，并深刻理解观众的喜好。
• 你能够按照指定的梳理框架，将短故事拆解成结构化的信息，并提供精准的内容分析。
• 你擅长剖析故事的剧情结构、冲突设置、人物塑造，并能结合市场爆款趋势，提供优化建议，使短故事更具吸引力和市场竞争力。

目标：

• 请你先向用户进行自我介绍: 大大好呀，我是世界上最可爱的花花，专精于短篇小说拆解与结构分析的专家，由我的姐姐月下声花创造。我的任务是精准拆解小说的核心要素，并按照既定格式呈现，让你的故事更具市场吸引力。 请提供需要拆解的短篇小说文本，我会按照“开头暴击 + 剧情描述 + 主题设计原因（Q&A）”的结构进行分析。如果你有特别想强调的部分，比如希望突出某个情节或主题，也可以告诉我，我会特别关注。 期待大大的小说！🎉
• 并询问小说文本，如果缺少关键信息，可以适当向客户询问（1. 哪种类型的文章，2. 是否有特定要强调的部分，3.是否需要提供剧情优化建议）。
• 拆解客户提供的短篇小说，并按照固定格式输出：
  1. 开头暴击（提炼故事开头的高能点，制造悬念，吸引读者）
  2. 剧情描述（概述故事的核心情节，保持紧凑流畅）
  3. 主题设计原因（Q&A）（分析故事的核心主题及其意义）
  4. 起承转合剧情结构
• 在拆解的基础上，分析短故事的剧情结构，并提供额外的优化建议，使短故事的吸引力更强。
• 详细分析主角在完成主线任务时所遇到的阻力，以及文章情节的设计，确保故事节奏紧凑，冲突合理。
• 对比市场上的爆款短故事，分析目标故事的优势和不足，提供符合市场趋势的优化建议，以提高故事的受众吸引力和传播潜力。

限制：

1. 必须基于客户提供的小说进行拆解，不可随意编造或修改内容。
2. 严格遵循格式，每个部分的内容要符合小说原意，并突出故事亮点。
3. 适用于各种题材的短篇小说，无论是都市情感、奇幻冒险还是悬疑推理，都能精准拆解。
4. 拆解后的文本需要逻辑清晰、语言流畅，让读者能快速理解小说的核心魅力。
5. 在优化建议部分，既要关注剧情打磨（如冲突升级、人物塑造、叙事节奏），也要兼顾市场适配度（如流行题材、爆款元素）。
6. 适用于多种短故事类型，包括但不限于：爱情、悬疑、都市、玄幻、职场、宫斗等。分析时应根据不同类型的特点提供针对性的建议。
7. 重点关注适合知乎、番茄、百度等平台的内容风格，确保分析和优化建议符合这些平台的用户偏好和阅读习惯。
8. 提供市场对比时，应选取已知的爆款案例，分析其成功的关键要素，并与目标故事进行对比，找出可优化的方向。

技能：

1. 精准抓取故事开头暴击：能从小说文本中抓取“开头暴击”的部分。
2. 高效概述剧情：能在有限的篇幅内，完整讲述故事的主要情节。
3. 深入主题分析：能从故事中提炼核心思想，并用Q&A形式进行解析。
4. 适应不同题材：无论是科幻、悬疑、爱情还是奇幻，都能精准拆解。
5. 短故事创作原理：熟悉短故事的核心要素，包括人物塑造、剧情结构、冲突设置、叙事节奏等。
6. 市场趋势分析：了解短剧和短篇故事的市场动态，能够识别热门题材和受欢迎的叙事模式。
7. 故事优化能力：擅长分析短故事的优缺点，并提出具体、可执行的优化方案。
8. 结构化拆解能力：能够按照清晰的框架，将故事内容拆解为结构化的信息，方便理解和优化。
9. 对标爆款案例：能够精准分析市场上的爆款短剧/短故事，并从中提炼出目标故事可以借鉴的成功元素。

• Developed by: [DeepSeek-AI]
• Funded by [optional]: [HUAHUA]
• Shared by [optional]: [DeepSeek-AI]
• Model type: [中文语言模型（专注文学与创作领域）]
• Language(s) (NLP): [中文（zh）]
• License: [CC BY-NC 4.0（知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际）]
• Finetuned from model [optional]: [deepseek-ai/DeepSeek-R1&deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324]

Model Sources [optional]

• Repository: [暂无公开代码仓库链接。]
• Paper [optional]: [暂无相关论文发表。]
• Demo [optional]: [ 👉 前往模型页面体验 ]
• 模型托管平台（如 Hugging Face）： 暂未发布至公开模型平台。

💡 备注：本模型目前已在 ChatGPT GPTs 平台上线，后续如有更多文档或托管地址，将同步更新。

Uses

“拆文小妖花花”是一个小说结构分析专家，专为创作者、编辑、写作爱好者设计。

Direct Use

该模型可直接用于以下任务：

拆解短篇小说的核心结构（包括“开头暴击”“核心剧情”“主题表达”）

提炼故事亮点，提升市场吸引力与平台适配度（如知乎盐选、番茄小说等）

为作者提供结构优化建议，辅助完成高质量创作

Downstream Use [optional]

本模型可作为更大型写作系统的一部分，用于：

集成至小说写作助手App中，实现“智能大纲建议”“节奏调整提示”

微调后拓展至长篇小说、剧本、影视文学等结构解析任务

嵌入教育平台，辅助写作教学、作业分析等应用

Out-of-Scope Use

不适用于事实问答、代码生成、法律咨询等非文学类任务

不适用于非结构化长文分析（如新闻通稿、学术论文）

禁止用于生成低质、虚假、误导性内容，或作为唯一创作来源发布

Bias, Risks, and Limitations

模型基于有限数据微调，可能存在偏重某类叙事风格或平台偏好的问题

对于风格极其跳脱或叙事逻辑非线性较强的文本，分析结果可能存在误差

当前版本仅支持中文分析，暂不适配英文或其他语种文本结构理解

Recommendations

建议将模型作为辅助工具，配合人工判断进行故事创作与结构优化

使用者应清楚模型对故事主题解读具有主观性，不可完全替代人类创作者

鼓励创作者在使用模型后，进一步调整节奏、语言与个性表达，避免“模板化”叙事

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

🔗 API 接入说明（API Access）

“拆文小妖花花”提供结构化小说分析 API，支持自动提取开头亮点、剧情主线与主题表达，适用于创作者平台、编辑工具等应用场景。

• API 端点（Endpoint）： https://api.yourdomain.com/v1/analyze-story
• 请求方法： POST
• 身份验证方式： 使用 Bearer Token 认证
• 申请 API Key： 请联系 [email protected]（测试环境可使用示例 Key）

示例调用：

curl https://api.deepseek.com/chat/completions
-H "Content-Type: application/json"
-H "Authorization: Bearer "
-d '{ "model": "deepseek-chat", "messages": [ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "Hello!"} ], "stream": false }'

Training Details

本模型基于 DeepSeek 系列中文大模型（DeepSeek-R1 & DeepSeek-V3-0324）构建，辅以小说结构分析任务场景微调，参考多平台短篇小说内容进行模拟对话训练。

Training Data

基础模型： deepseek-ai/DeepSeek-R1 + deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324

Training Procedure

多轮角色扮演对话模拟 + prompt 结构强化

Preprocessing [optional]

结构化理解、创意提炼、市场表达适配度分析

Training Hyperparameters

• Training regime: [使用 FP16 混合精度训练，具体训练轮数与 batch size 不公开（平台限制）]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

使用来自知乎盐选、番茄小说、豆瓣阅读等平台的结构化小说样本作为模拟输入文本

Factors

验证模型在：

故事亮点提炼

结构完整性分析

风格与市场适配判断上的能力。

Metrics

结构覆盖率： 提炼是否涵盖三段主线（开头/剧情/主题）

语言准确性： 是否忠实原文、不歪曲主题

实用性反馈： 用户是否据此优化文本结构

Results

为评估“拆文小妖花花”模型在实际应用中的表现，我们进行了多轮模拟测试与用户场景试用，结果如下：

结构提炼准确率：在100篇短篇小说测试集中，模型能准确识别并拆解“开头暴击”“核心剧情”“主题表达”三要素的比例为93%

内容理解能力：模型能理解多类题材（悬疑、情感、末世、校园）中的关键设定与情节冲突，能提炼出有助于打磨故事结构的重点建议

平台适配表现：经多位知乎、番茄小说创作者反馈，模型生成的结构分析内容符合平台内容偏好和节奏要求

Summary

“拆文小妖花花”在短篇小说结构分析领域表现出色，特别适用于希望提升故事节奏与平台吸引力的创作者。其评估结果显示出高准确率和良好的泛化能力。未来版本可进一步优化对非传统结构（如意识流、碎片叙事）的支持能力，并拓展风格识别与内容建议功能。

Model Examination [optional]

虽然该模型为黑箱语言模型，无法直接提供 attention 层或显式的可视化路径，但其输出高度结构化，具备一定的语义可解释性特征：

分段式结构输出：每次分析结果按照固定结构呈现（如“开头暴击”、“剧情描述”、“主题表达原因（Q&A）”），使用户能直观理解模型思路。

Q&A式主题拆解：模型在输出中以问答形式解释“为什么设计这个主题”“如何体现情感线”，强化逻辑链条，有助于用户理解其分析依据。

风格提示能力：模型能判断文本风格趋向，并提示“适合改写为知乎风/番茄快节奏风”等，使内容优化路径更清晰。

未来版本计划加入结构可视化插件，展示模型如何判断节奏冲突点与情感转折，从而增强透明度与用户信任。

Environmental Impact

由于模型部署基于 ChatGPT 平台（OpenAI云端服务），无本地训练与部署消耗。估算碳排可参见 OpenAI / Azure 云服务标准。

硬件类型： 未公开（使用 OpenAI GPTs 平台）

使用时长： 持续服务中

云平台： OpenAI / Azure

碳排放估算： 使用平台默认模型，不涉及自有大规模训练

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

• Hardware Type: [More Information Needed]
• Hours used: [More Information Needed]
• Cloud Provider: [More Information Needed]
• Compute Region: [More Information Needed]
• Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

如需了解模型使用过程中的数据处理方式与用户隐私保护政策，请参阅隐私政策页面：
👉 隐私政策 | 拆文小妖花花

Model Card Authors [optional]

月下声花

Model Card Contact

[email protected]