fiction-import：导入已有小说
将已写好但未按本工具集结构组织的项目反向解析为标准格式。
适用场景
- 之前在其他工具或纯文本中写了半本，想迁移过来
- 写作途中才决定用本工具集管理
- 有一本完稿想进来做拆解参考
执行流程
Step 1：确认导入源
询问用户：
- 源文件/目录路径
- 书名和作者
- 大致的题材和篇幅
Step 2：建立目标目录
# SCRIPTS_DIR 由安装宿主指向本仓库或已安装的 scripts/ 目录。
export PROJECT_ROOT="${CODEX_PROJECT_DIR:-${CLAUDE_PROJECT_DIR:-$PWD}}"
python -X utf8 "${SCRIPTS_DIR}/fiction.py" --project-root "${PROJECT_ROOT}" init \
--title "{书名}" --author "{作者}" --genre "{题材}"
--project-root 是全局参数，必须放在 init 子命令之前。初始化脚本只创建项目骨架；章节拆分、设定提取和 writing_started 标记仍由本 skill 的执行流程在用户确认后完成。
Step 3：解析源文件
- 如果是单一文件 → 按章节标记拆分（按"第 X 章"或数字编号）
- 如果是目录 → 按文件名排序逐章导入
- 源文件格式支持：.txt / .md 纯文本
Step 4：按篇幅路由拆解
自动调用 fiction-analyze 的拆解管线，按字数分流。
Step 5：生成设定和总纲
基于文本分析，生成初始设定集和总纲草案：
- 主角卡（提取文本中的身份/能力/关系）
- 世界观框架
- 核心冲突推测
- 简化到骨架级别，不做过度推断
Step 6：标记状态
- state.json 中标记 writing_started: true（如果已有一章以上正文）
- 正文文件逐章写入正文/
- 输出导入完成报告
限制
- 纯文本格式，解析依赖章节分隔符识别
- 格式不规范（无章节标记、段落无分隔）时精度下降
- 导入后建议运行 fiction-doctor 确认完整性
- 导入的设定和总纲是"推断"而非"确认"，需要用户审查修改
- 导入完成后建议运行 fiction-conceive 打磨设定
参考
拆解管线复用 fiction-analyze 的逻辑。 导入后下一步推荐：fiction-doctor（确认完整性）→ fiction-conceive（打磨设定）→ fiction-plan（正式进入规划） 如果导入对象是别人的作品用于拆解学习，建议直接使用 fiction-analyze， 不需要先导入到项目目录。
使用示例
> /fiction-import D:/旧稿/我的小说.txt
📖 导入中...
检测到：长篇（约 25 万字 / 80 章）
题材：都市重生（推测，请用户确认）
✅ 导入完成！
· 正文/ 已写入 1-80 章
· 设定集/ 已生成骨架（请 review）
· 大纲/ 总纲草案.md 已生成
· 拆文库/ 已生成拆解报告
建议下一步：
1. fiction-doctor 检查完整性
2. fiction-conceive 打磨设定
3. fiction-plan 1 开始正式规划
致谢
本 skill 的开发参考了以下开源项目的思路与实现：
感谢原作者的开源贡献。