laper拆解长篇故事需用utf-8无bom纯文本，禁用富文本；支持按自然章节、字数（3000–5000）、关键事件节点三种方式分集；须校验首尾句、人物词云及导出带段落编号的markdown大纲。
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用Laper拆解长篇故事为分集大纲，核心是让AI精准理解你的原始文本结构和叙事节奏，避免它自行脑补情节或打乱原有章节顺序。
上传前先整理原始文本
把完整故事粘贴进一个纯文本文件（.txt），删掉所有页眉页脚、作者注释、空行和Markdown格式符号。Laper对富文本解析不稳定，【含粗体/标题/列表的Word或Markdown文件会触发错误分段】。
保存时编码选UTF-8无BOM——Windows记事本默认是ANSI，容易让中文显示成乱码，导致Laper识别字数异常。
在Laper中设置分集逻辑
方法一：按自然章节切分
上传文件后，在「智能拆分」面板选择「识别原文章节标记」→勾选「识别“第X章”“Episode X”等前缀」→点击「生成大纲」。
方法二：按字数均匀切分
若原文无章节标记，手动输入目标单集字数（建议3000–5000字）。Laper会从段落边界处截断，【绝不在句子中间硬切】，但可能把一个完整场景劈成两集——需后续人工合并。
方法三：按关键事件节点切分
在「高级选项」中开启「事件锚点识别」，输入3–5个你认定的核心转折词，例如“婚礼取消”“密室发现日记”“主角跳下天台”。Laper会优先在这些词附近划分集界，保留戏剧张力不被割裂。
校验并导出分集大纲
第一步：快速扫视每集首尾句
检查是否出现“上集回顾”式开头或“欲知后事如何”式结尾——Laper不会自动生成这类电视化话术，如果看到说明原文本身带这类引导语，要手动删掉。
第二步：核对人物出场密度
打开第7集和第12集的人物词云图（点击每集右侧「分析」图标），对比主角A在两集中台词占比。若偏差超40%，说明切分点破坏了人物动线，需返回上一步拖动集界滑块微调。
第三步：导出为可编辑格式
点击右上角「导出」→选择「Markdown分集大纲」→勾选「包含原始段落编号」→下载。该文件保留每集起始在原文中的位置索引，方便后期回溯修改。
