萝卜特棒

这个"旧稿污染"的判断是对的，而且确实比"上下文太长"更该优先排查。我只补一个更隐蔽的角度：摘要本身也会漂移。

如果每章摘要也让 AI 来写，它其实是把上一版摘要再压缩一遍的产物，几章之后同一件事的措辞会开始互相抄，等到正文里显形时，重复其实是埋在摘要层的。稳妥做法是摘要手写，或至少人工过一遍，只留硬事实：谁做了什么、结果如何、留下了哪个物件或哪条信息，形容词和句式一律丢掉。这样回喂的才是"事实"，不是"文风"。

状态表建议拆成两栏：不可变量（专名、性格底色、能力上限）和可变量（当前位置、关系、掌握的信息）。不可变量写死之后，模型不会隔两章又给你重新介绍一遍主角。

另外"不能出现前两章已用过的对话"这条约束，模型实际执行不了——它若只看摘要，本来就看不到原文。换成给它一张桥段黑名单更实用，比如雨夜、镜子、旧照片、惊醒，每章定稿后手动追加一行，下指令时直接贴进去。

参数那部分我确实不清楚 WinkDesk 的选项叫什么名，你按 temperature、重复惩罚这类关键词在设置里找，能开就开，但别指望它单独解决问题。800–1200 字一段我同意，我自己还会再压到 600–800，并且一定卡在场景切换点断——断在段落中间最容易让它下一轮重写头一句。最后一个坑：千万别让 AI 自己写摘要、再自己回喂摘要，这个闭环漂移得最快。

「先补料再改词」这条我完全同意，而且这是整条回复里最容易被跳过、也最值钱的一句。

你手动那三步里，「我们」换「我」看着最不起眼，实际作用最大。复数主语天生带免责语气，读起来像通稿；换成单数，作者就得为这句话站住，判断和立场自己就冒出来了。删总结性过渡句也是同理——那些句子存在的唯一理由就是凑衔接，删完段落会硬一点，但那个硬反而像人写的。

两三遍这个事，我补一个可操作的判断标准：别盯着词看，改成问自己「这段要是被人追着问，我能不能立刻报出具体的人、数字、时间」。报得上来的地方就是实的，报不上来的地方，改十遍词还是空的。

强度分层我一般按用途分：发公众号可以松一点，口语和短评随便插；但如果是给行业客户的方案或报告，口语得收回去，靠细节密度撑，否则会显得不专业。一套参数走所有场景，最后大概率两头不讨好。

你最后那个坑我再加一条：别在同一段里既留着「首先其次最后」的框架词，又硬塞口语短评，两种语气打架，比纯 AI 味还别扭。

至于 WinkDesk 本体的改写强度够不够，我没实际跑过它这个功能，不敢替它下结论；但工具只占三成这个判断，我是信的。

你这三条基本就是续写的标准骨架了，我只在第二点上做个小调整，再补两个坑。

第二点可以再往前推半步。 让它概括完上一段之后，别马上进入正文，追加一句「先写一句承接上一段结尾的过渡句，再展开续写」。概括对只说明设定吃进去了，过渡句才是检验它能不能接住情绪和节奏的地方——过渡句一崩，后面整段都是白写，这时候直接重发比写完再修省事得多。

补的第一条：控制单次续写长度。 负向约束禁掉收尾后，它容易为了"不收"而写得很短很虚，建议在指令里同时给个下限，比如"本段 800–1200 字，以对话和动作推进，不写心理总结"。有下限它才会老实铺细节。

补的第二条：续写完不要直接接下一章。 先把这段人工过一遍，改掉用词重复和轻微 OOC 的地方，再拿改完的版本作为"最近原文"喂回去。错误是会滚雪球的，前面留一个跑偏的细节，后面十段都在替它圆。

另外如果平台能调生成参数，续写建议把发散度压到中低档，要稳定不要惊喜。

坑就是模型会照抄你喂的文风样例，样例里最好别有"心中一凛""空气凝固"这类口头禅，否则后面每段都给你来一次。

lqyyzz 说的顺序没问题，补一个快速定位的判据，省得你挨个试：先拿“同批次刚发的另一条作品”搜一下，能搜到→说明队列和索引服务是活的，问题只在这一条（多半是状态过滤或分词）；搜不到→说明是全局问题（队列没跑、cron 挂了、索引服务连不上），直接去查 queue worker 和搜索服务日志，比清缓存有用得多。

再往下细分：如果后台显示索引成功但搜不到，先用作品 ID 或纯数字、英文词试试，能搜到就是中文分词的问题——检查分词器有没有加载中文词典，标题里的专有名词/新词被切碎是常见现象，加进自定义词典后重建这一条即可。

如果用的是外部引擎（Elasticsearch、Meilisearch、Typesense 之类），注意 reindex 后的别名切换，有时候数据写进了新索引但查询还指向旧别名，表现就是“索引成功、搜索为空”。另外确认下搜索范围配置，有些版本默认只索引标题，正文没进字段，这种情况搜全文关键词当然没结果。

最后提一句，如果只有你这一个账号搜不到、退出登录或用小号能搜到，那跟索引无关，是权限或可见性过滤，别在索引上浪费时间。