写到第三幕就卡壳？awesome-prompts 里这 2 个提示词文件，能帮你把小说初稿跑完
【免费下载链接】awesome-promptsCurated list of chatgpt prompts from the top-rated GPTs in the GPTs Store. Prompt Engineering, prompt attack & prompt protect. Advanced Prompt Engineering papers.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/awesome-prompts
写小说最折磨人的时刻，往往不是没灵感。 而是大纲写到第三幕，突然就崩了。 awesome-prompts 是 GitHub 上很火的一个开源提示词库，里面收了不少可以直接复制的小说创作提示词。 今天挑出 2 个我反复在用的文件，按"卡点 → 找提示词 → 实操 → 对比"走一遍。 不用会什么提示词工程，照着喂就行。
卡点一：大纲写到一半就塌，先把骨架立住
大纲塌，常见原因就一个：边写边想。 情节大纲生成这件事，其实可以先让 AI 把节点钉死，再往里填肉。
用 All-around Writer 把"先规划后执行"变成强制动作
All-around Writer (Professional Version).md 这个文件，核心就四条规矩：
- 强制用 Markdown 输出，层级一目了然
- 先出大纲，再动笔，不许跳步
- 内容太长就分次写，一次只给一部分
- 每次写完，附 3 条下一步指令
最后一条是关键。它逼着 AI 永远站在"下一步往哪走"的位置上，而不是写完一段就装死。
产出物：一张能接住第三幕的大纲
怎么喂？把提示词粘进系统提示，然后说： "给一个 XX 题材的小说生成情节大纲，三幕结构，每幕标出关键转折。" 产出会带完整层级，而且第三幕的转折点，在第一幕里就埋了钩子。 对比裸写：自己憋大纲，第二幕往后几乎必崩。因为前面没留钩子，转折全靠硬掰。
卡点二：角色动机悬浮，角色弧光设计无从下手
裸写角色，最常见的误区是：先定外貌，再定性格，动机临时编。 结果人物扁平，对话像客服，读者记不住。
把 Literature_Professor 当成你的文学编辑
Literature_Professor.md 看着是写学术论文用的，但它的 A 区"内容"三条，拿来审角色特别狠：
- 每个观点，必须解释"它为什么成立"
- 每个例子，必须放回语境里看
- 强制分析局限，并给出替代方案
给角色加矛盾点，弧光自己会长出来
实操很简单：把主角小传丢给它，问一句： "这个角色的动机有什么局限？有没有更强的替代动机？" 它会逼着你回答"角色到底怕什么"。 角色弧光设计的关键，不是成长线画得多漂亮，而是 Want 和 Need 打架时，谁赢。 对比裸写：直接让 AI 生成角色，动机清一色复仇或救世。 换了这套问法，角色通常会多出一层自相矛盾，立体感立刻不一样。
卡点三：改稿时不知道砍哪段
初稿写完，最怕的就是改。 删多了心疼，删少了没感觉。 用 AI 辅助写作改稿，关键不是让它帮你写，而是让它当挑刺的。
让提示词指出"哪段在偷懒"
还是那个 Literature_Professor 文件，把 B、C 区当审稿标准用： 结构不清、观点没展开、逻辑有洞，它都会点名。 用法：贴一章进去，问"这一章的局限和漏洞在哪，逐段说，并给替代方案"。 它会按段落级别拆给你看，哪句在偷懒，一目了然。
两条改稿指令，可以直接抄
- "指出本章与整体大纲脱节的地方，逐段说明原因。"
- "如果删掉第二段会损失什么？不损失，就删。" 两条都不长，但能逼着 AI 做减法。改稿阶段最怕 AI 加戏，这两条正好管住它。
3 分钟搭好你的文学创作提示词工作流
一条命令，拿全所有提示词
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/awesome-prompts然后打开 prompts/ 目录。 写作教练、文学分析类的文件都躺在里面，想换花样喂，自己挑就行。
今晚就能做的 5 件事
- 把 All-around Writer 提示词存成你的固定系统提示
- 给主角写三行小传：Want、Need、最恐惧的事
- 用 Literature_Professor 审一遍主角动机
- 按三幕结构，让 AI 出第一版情节大纲
- 把今天的产出存好，明天喂回给 AI 接着跑
提示词不是灵感，是脚手架。 灵感，还得你自己出。
【免费下载链接】awesome-promptsCurated list of chatgpt prompts from the top-rated GPTs in the GPTs Store. Prompt Engineering, prompt attack & prompt protect. Advanced Prompt Engineering papers.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/awesome-prompts
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
