AI 写小说实验②丨如何下载榜单数据和小说内容

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AI 写小说实验②丨如何下载榜单数据和小说内容
AI资讯 2026-08-04 13:44
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"拆文之前,先过下载这一关。跑通了,就别让它烂在聊天记录里。


上一篇说了,实验正式重启。AI 写小说能赚钱吗?我打算用一个月给出一个真实答案


题材定了:历史脑洞。


下一步是拆文。


找几本现在在历史脑洞新书榜跑得不错的书,把前几章喂给 AI,让它帮我提炼写法,做成一份参考手册。后面自己写的时候,有个东西可以对着看。


但在拆文之前,有一步我没提。


怎么把这些书的内容拿下来。


这一步,差点把我卡了半天。


AI 写小说实验②丨如何下载榜单数据和小说内容

— 拆文前卡在数据门


但这半天里发生的事,我觉得值得单独聊一下。


📌 本文看点


01 抓榜与油猴


02 开源 + Handoff


03 工具边界


01数据从哪来


上一篇提到过novelcatch.com。番茄小说的榜单、赛道比对、一些统计,比直接翻番茄官网直观。


这次我要的是它的总榜,地址在 novelcatch.com/rank。按热度排,每本书有书名、类目、字数、更新频率。


数据就在这儿。


02用 ego-lite 抓榜,再做成油猴


第一次获取数据,我用了ego-lite


它是给 AI Agent 用的浏览器环境。agent 能帮你打开网页、点按钮、抓页面数据。更省事的是,它能复用你自己浏览器的登录状态,不用单独处理登录。


我让 agent 把 novelcatch 总榜抓成 JSON。


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— ego-lite 复用登录态抓榜


跑通了一次之后,问题来了:下次要别的榜单,还得再走一遍?费 Token,也烦。


于是我根据这次流程,让 agent 写了个油猴脚本。


打开 novelcatch 榜单页,页面上多一个按钮,点一下就导出 JSON。不费 Token,也不用再跟 agent 扯皮。


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下次再要数据,打开页面点一下就行。


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— 油猴一键导出 JSON


03找开源,别什么都自己造


榜单有了,下一步是章节内容。


我没打算从零写抓取逻辑。先搜了一圈有没有现成项目。


找到了SoNovel,支持番茄小说,可以传书单、按章节输出。


💡 它是个人学习研究用途的工具。我拿来做 AI 拆文分析,不碰商业传播。自己研究没问题。


我把榜单 JSON 和 SoNovel 一起丢给 agent,告诉它要什么,让它跑。


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— 找开源不造轮子


04grok 拒绝,Codex 跑通,再做成提示词


一开始用的 grok。


直接拒绝了,说涉及版权相关内容,不帮执行。


我换了Codex(OpenAI,5.6 SOL,思考等级调到「高」)。


它没拒,开始跑。但也不是一次成。


章节抓取失败、逻辑要改,来回几轮,最后才落地。


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— 工具边界:拒绝与跑通


跑通之后,我做了件事:把这次成功的对话,让 agent 总结成一份提示词。


这思路参考了 Matt Pocock 说的Handoff。复杂任务跑通后,别让它烂在聊天记录里。把成功路径提炼成可交接文档,换个环境也能跑。


我让 agent 自己总结了一份元提示词,只留四个变量:


1INPUT_JSON:榜单数据


2OUTPUT_DIR:输出目录


3CHAPTER_LIMIT:每本书拉几章


4BOOK_LIMIT:总共处理几本


其他交给 agent。


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总结完,我开了个全新环境,把提示词重新测了一遍。确认不是靠着旧上下文糊过去的,真能独立复现。


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05工具边界是真的


这次多出来一个观察。


grok 拒绝了,Codex 跑通了。


我不站队。不同 agent 对同一件事判断不同,很正常。


「下次再被拒,我不会先否定任务本身,会先换个工具试试。」


边界不完全由任务决定,也跟工具怎么判断、你怎么描述有关。


下一篇


数据到手了,接下来研究怎么拆文。


手里已经有了历史脑洞新书榜里若干本书的章节。接下来会选几本认真读,结合 AI 分析,提炼这个题材的写法规律,给后面自己写做准备。


拆文那篇见。


最后,有两样东西我打算在下一篇一并分享:这次的油猴脚本,以及 SoNovel 批量下载的元提示词。


文章来自于"勇鹏在用 AI",作者 "勇鹏在用 AI"。

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智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

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prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0

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