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为小说生成语音一致的人造语言：需要命名语言…

当名称、词汇或对话需要听起来来自同一人造语言系统时，用音素库、音节结构和示例词快速生成可复现的语言基础。

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适用场景

为小说生成语音一致的人造语言：需要命名语特定

解决思路

遵循核心原则：让人造语言中的词听起来属于同一系统；避免名字像来自任意语言、音素不重复、模式任意变化。
诊断 State L1 的症状：通用奇幻名无一致性；同一文化中出现 Zarthok 和 Jenny；没有音系身份。
诊断 State L1 的关键问题：什么声音定义这个文化？什么音节模式应该重复？
State L1 干预：按 flavor 复杂度生成音素库；建立基本声音调色板。
诊断 State L2 的症状：人造语言只是英语换词；语法跟随英语模式；没有异星概念。
诊断 State L2 的关键问题：语法上应有什么不同？哪些概念没有英语对应？
State L2 干预：使用 Evolutionary Language Framework 做更深入的语言发展。
诊断 State L3 的症状：名字不像来自同一语言；词与词之间音素库变化；没有重复模式。
诊断 State L3 的关键问题：该语言有哪些音素？哪些音素不在其中？允许哪些音节形状？
State L3 干预：生成音素库；记录允许的声音；重新生成不一致的名字。
诊断 State L4 的症状：语言缺少语域（正式/非正式）；没有方言变化；没有历史层次。
诊断 State L4 的关键问题：权力差异如何体现在言语中？是否有地区变体？哪些是古语？
State L4 干预：使用 Evolutionary Language Framework 做社会语言学发展。
诊断 State L5 的症状：非人种族说人类优化语言；声音需要人类声道；概念假设人类认知。
诊断 State L5 的关键问题：该物种能发出什么声音？其认知会优先哪些概念？
State L5 干预：使用 Alien Sensory Framework，并基于生物学生成自定义音素库。
诊断过程第 1 步：识别需求——语言用于什么？仅名字？对话？完整语法？
诊断过程第 2 步：匹配复杂度——flavor（快速名字）、naming（一致词汇）、full（可支持语法）。
诊断过程第 3 步：检查现有约束——已有名字？物种生物学？文化背景？
诊断过程第 4 步：生成基础——音素库和音节结构。
诊断过程第 5 步：创建样本——生成词来展示声音。
诊断过程第 6 步：为一致性做文档——保存 seed 以便复现。
命名语言诊断问题：需要多少名字？
命名语言诊断问题：语言应有什么感觉？流畅？喉音？搭嘴音？
命名语言诊断问题：必须包含或排除哪些声音？
命名语言诊断问题：是否有必须适配的现有名字？
对话诊断问题：文本中会出现多少人造语言？
对话诊断问题：读者是否需要能发音？
对话诊断问题：含义是否应从上下文推断？
对话诊断问题：是否需要标志性短语？
非人类说话者诊断问题：该物种有什么发声器官？
非人类说话者诊断问题：哪些感官模态主导其认知？
非人类说话者诊断问题：哪些概念会被语言标记？
非人类说话者诊断问题：什么对人类来说字面不可译？
历史深度诊断问题：语言多古老？
历史深度诊断问题：接触过哪些其他语言？
历史深度诊断问题：什么社会变化塑造了它？
历史深度诊断问题：是否有死亡或礼仪变体？
Flavor 复杂度适用：快速名字、背景文化、简短引用。
Flavor 复杂度时间：约 5 分钟。
Flavor 复杂度输出：声音调色板 + 音节模式 + 10-20 个示例名字。
Flavor 复杂度局限：不适合扩展对话或语法。
Naming 复杂度适用：主角名、地名、一致词汇。
Naming 复杂度时间：约 15 分钟。
Naming 复杂度输出：完整音素库 + 音节模板 + 50+ 示例词。
Naming 复杂度局限：未定义语法；扩展句子可能感觉不一致。
Full 复杂度适用：会被仔细审视、需要语法开发的语言。
Full 复杂度时间：30+ 分钟。
Full 复杂度输出：完整声音系统 + 音节规则 + 音位配列限制。
Full 复杂度能力：支持形态学发展、语法规则、翻译练习。
避免 Relexification 问题：人造语言只是英语换词，如 I love you → Mi amor tu。
Relexification 修复：识别应被不同语法化的概念；使用 Evolutionary Language Framework。
避免 Kitchen Sink 问题：堆叠太多异域特征，如搭嘴音、声调、挤喉音、元音和谐全上。
Kitchen Sink 修复：只选 1-2 个显著特征；多数自然语言在多数方面很普通。
避免 Inconsistent Phonotactics 问题：Kthor 和 Alina 这类不兼容音节结构共存。
Inconsistent Phonotactics 修复：先定义音节模板；重新生成不符合模板的名字。
避免 Unpronounceable 问题：读者无法拼读名字，如 Xq'tkhl，打断阅读流。
Unpronounceable 修复：使用更简单音节结构；保持辅音簇可控；包含元音。
避免 Apostrophe Catastrophe 问题：撇号到处都是且没有一致含义，如 K'tar'nak'vul。
Apostrophe Catastrophe 修复：若使用撇号就定义其含义（喉塞音？音节分隔？）；节制使用。
避免 Human Alien 问题：外星物种拥有人类音系，例如能完美发 s 却没有嘴唇。
Human Alien 修复：从生物学出发；追踪到发声器官；推导可能的声音。
使用 phonology.ts 生成基于跨语言频率数据的音素库：运行 `deno run --allow-read scripts/phonology.ts --complexity flavor` 生成 flavor 复杂度音素库。
运行 `deno run --allow-read scripts/phonology.ts --complexity naming --seed 12345` 生成带可复现 seed 的 naming 复杂度音素库。
运行 `deno run --allow-read scripts/phonology.ts --preset elvish_like` 使用类似精灵语的预设。
运行 `deno run --allow-read scripts/phonology.ts --complexity full --features tones` 生成带声调特征的 full 复杂度音素库。
phonology.ts 输出：辅音库、元音库、音节模板、用于复现的 seed。
使用 words.ts 从音素库生成词：运行 `deno run --allow-read scripts/words.ts --count 20` 使用默认音素库生成 20 个词。
运行 `deno run --allow-read scripts/words.ts --inventory language.json --count 50` 从保存的音素库生成 50 个词。
运行 `deno run --allow-read scripts/words.ts --syllables 2-3 --seed 42` 指定音节数范围为 2-3。
运行 `deno run --allow-read scripts/words.ts --categories` 生成分类词（名字、地点、短词、长词）。
words.ts 输出：生成的词，可选音节划分。
使用管道工作流：运行 `deno run --allow-read scripts/phonology.ts --json | deno run --allow-read scripts/words.ts --count 30`，先生成音素库再生成词。
示例：作者说需要精灵文化名字但听起来随机时，识别为 State L3。
示例：作者说需要精灵文化名字但听起来随机时，问哪些声音感觉像精灵语、是否有喜欢的现有名字。
示例：作者说需要精灵文化名字但听起来随机时，运行 `phonology.ts --preset elvish_like --complexity naming`。
示例：作者说需要精灵文化名字但听起来随机时，与作者审查音素库并按需调整。
示例：作者说需要精灵文化名字但听起来随机时，运行 `words.ts --categories` 获取示例名字。
示例：作者说需要精灵文化名字但听起来随机时，保存 seed 以在项目中保持一致。
示例：作者说外星人有两条声道、语言应如何发声时，识别为 State L5。
示例：作者说外星人有两条声道、语言应如何发声时，问每条声道能发什么声音、能否同时发声。
示例：作者说外星人有两条声道、语言应如何发声时，探索这能实现什么（和声、两个独立流等）。
示例：作者说外星人有两条声道、语言应如何发声时，基于生物能力生成自定义音素库。
示例：作者说外星人有两条声道、语言应如何发声时，考虑哪些人类声音对它们不可能。
示例：作者说外星人有两条声道、语言应如何发声时，整合 Alien Sensory Framework 处理认知影响。
示例：作者说只需要背景角色快速名字时，判定 Flavor 复杂度足够。
示例：作者说只需要背景角色快速名字时，运行 `phonology.ts --complexity flavor --seed [timestamp]`。
示例：作者说只需要背景角色快速名字时，运行 `words.ts --syllables 2-3 --count 20`。
示例：作者说只需要背景角色快速名字时，交付词表并注明若要更多可保存 seed。
将主要输出写入文件，使工作跨会话持久化。
Output Discovery 第 1 步：检查项目中的 `context/output-config.md`。
Output Discovery 第 2 步：若找到 `context/output-config.md`，查找本技能的条目。
Output Discovery 第 3 步：若未找到或没有本技能条目，先询问用户：conlang 会话输出应保存在哪里？建议 `explorations/conlang/` 或项目合适位置。
Output Discovery 第 4 步：存储用户偏好——若存在 context network 则写入 `context/output-config.md`，否则写入项目根目录 `.conlang-output.md`。
持久化主要输出：音系定义（辅音、元音、音节模板）。
持久化主要输出：生成的词汇（带含义的词表）。
持久化主要输出：使用的 seeds，用于重新生成一致结果。
持久化主要输出：语言参数（复杂度级别、文化含义）。
文件与对话区分第 1 行：音系规范写入文件；关于声音偏好的讨论留在对话中。
文件与对话区分第 2 行：词汇列表写入文件；对词选择的迭代留在对话中。
文件与对话区分第 3 行：生成 seeds 写入文件；实时反馈留在对话中。
文件与对话区分第 4 行：使用指南写入文件；作者命名决定留在对话中。
文件命名模式：`{language-name}-{date}.md`。
文件命名示例：`elvish-dialect-2025-01-15.md`。
不要开发完整语法，除非被要求。
不要要求作者具备语言学知识。
不要为了真实性而牺牲可用性。
只做诊断、生成和解释；由作者决定什么可行。
与 Story-Sense 集成：若诊断为 State 2 世界无生命，可能实际是 L1-L3（语言不一致破坏沉浸感），交给 conlang 诊断。
与 Story-Sense 集成：若诊断为 State 3 扁平非人类，可能实际是 L5（语言对物种太人类），交给 conlang 诊断。
与 Story-Sense 集成：若诊断为 State 4 角色无维度，可能实际是 L4（没有社会语言变异），交给 conlang 诊断。
与世界构建集成：经济系统 → 贸易、价值、资源词汇。
与世界构建集成：权力 → 语域、敬语、禁忌词。
与世界构建集成：信仰 → 神圣语言、禁忌概念、礼仪语域。
与世界构建集成：地理 → 方言变化、接触语言、贸易皮钦语。
与世界构建集成：历史 → 古语层、借词、语言死亡。
当世界构建级联影响语言时，为受影响领域生成词汇。
音素选择快速参考：始终安全（通用）辅音 p, t, k, m, n, s, l, r, w, j；元音 a, i, u。
音素选择快速参考：良好添加（常见）辅音 b, d, g, f, ʃ, h, ŋ, ʔ, tʃ；元音 e, o。
音素选择快速参考：增加风味（较少见）辅音 v, z, x, ɲ, ts；元音 ɛ, ɔ, ə。
音素选择快速参考：独特选择（罕见）辅音 θ, ð, q, ɬ；元音 æ, ɯ, œ, y。
音节快速参考：Flowing 用 CV, CVV；示例模式 ta-ri-a, se-lo。
音节快速参考：Balanced 用 CV, CVC；示例模式 kor-tan, me-lik。
音节快速参考：Complex 用 CCVC, CVCC；示例模式 strak, kelth。
音节快速参考：Minimal 仅用 CV；示例模式 ka-ra-na。

适用边界 · 注意事项

当作者只需要完全随意、不需要任何一致性的名字，或项目不需要人造语言时，不适用。
当无法运行 Deno 或项目中没有 `scripts/phonology.ts`、`scripts/words.ts` 时，工具化生成流程不适用；只能手工采用音素库和音节规则。
当需要完整语法、专业语言学精度或已在开发成熟语言时，此技能只做基础，不替代完整语法开发。