我把终端小说阅读器接上了 AI Agent：TRNovel 现在能用 skill 生成书源了

一篇 TRNovel 的阶段性复盘，也是一篇安利文。 如果说上一篇文章是在介绍「我做了一个终端小说阅读器」，那这篇更像续集：当时 TRNovel 刚到 0.5.1，主打本地 TXT、网络书源、历史记录、主题设置，以及 npm / cargo / Release 安装；一年多后，它已经慢慢长成了一个本地优先、跨平台分发、支持听书、能让 AI 帮你生成书源的阅读工具箱。

前面几篇关于 TRNovel 的文章可以按时间顺序看：

• TRNovel：一个专为小说爱好者打造的终端阅读器：0.5.1 时的首次开源介绍。
• TRNovel王者归来：让小说阅读"声"临其境的终端神器：讲 ratatui-kit 声明式重构、文档和听书功能。
• 用 cargo-dist 接管 Rust CLI 的发布：以 TRNovel 为例：讲 TRNovel 如何把发布链路收敛到 cargo-dist。

先说结论

TRNovel 现在不只是一个「终端小说阅读器」。

它现在更像是下面这几件事的组合：

1. 一个用 Rust + Ratatui 写的跨平台 TUI 阅读器；
2. 一个本地优先的 TXT 小说阅读工具，支持章节识别、分卷、历史记录和主题；
3. 一个网络小说书源引擎，使用结构化的 trnovel-booksource/v2 配置描述站点规则；
4. 一个带 doctor 体检命令的书源验证器；
5. 一个可以通过 Agent skill 自动生成书源的 AI 工作流；
6. 一个支持 npm、Homebrew、Cargo、shell / PowerShell 一键脚本的 Rust CLI。

换句话说，TRNovel 这段时间的核心变化不是「又加了几个按钮」，而是开始回答一个更现实的问题：

在 AI Agent 已经能读网页、写代码、跑命令的时代，一个开源小说阅读器应该怎么跟上新的工作流？

我的答案是：阅读器负责稳定阅读，书源格式负责可维护，doctor 负责验证，skill 负责把复杂站点接入过程交给 AI。

如果把几篇文章串起来看，TRNovel 的变化大概是这样：

阶段	主要变化	解决的问题
0.5.1 初版开源	本地 TXT、网络书源、历史记录、主题、npm/cargo/Release 安装	先让终端阅读器跑起来
ratatui-kit 重构	声明式 UI、完整文档、Kokoro TTS 听书	解决维护性和阅读体验
cargo-dist 发布	shell / PowerShell 一键脚本、npm、Homebrew、GitHub Release 统一发布	降低安装门槛和发版成本
当前阶段	v2 结构化书源、trn doctor、反爬诊断、booksource-generator skill	让网络书源更适合 AI 生成和维护

目录

• [TRNovel 是什么](#TRNovel 是什么 "#trnovel-%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88")
• 安装方式要跟上普通用户
• [书源格式要对人和 AI 都友好](#书源格式要对人和 AI 都友好 "#%E4%B9%A6%E6%BA%90%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E8%A6%81%E5%AF%B9%E4%BA%BA%E5%92%8C-ai-%E9%83%BD%E5%8F%8B%E5%A5%BD")
• 书源不能只靠猜，要能体检
• [通过 skill 创建书源](#通过 skill 创建书源 "#%E9%80%9A%E8%BF%87-skill-%E5%88%9B%E5%BB%BA%E4%B9%A6%E6%BA%90")
• 反爬不能装作不存在
• 现在如何安装和体验
• 后面还想做什么

TRNovel 是什么

TRNovel，全名 Terminal Reader for Novel，是一个终端小说阅读器。

如果你日常有这些习惯，它大概率会比较适合你：

• 喜欢在终端里解决事情；
• 有一堆本地 TXT 小说，不想再开一个臃肿阅读器；
• 希望阅读历史、主题、缓存都留在本地；
• 想把网络小说站点接进来，但不想被固定书源生态锁死；
• 对 Rust CLI、TUI、AI Agent 工作流感兴趣。

现在的 TRNovel 支持：

• 本地 TXT 阅读；
• 章节与分卷识别；
• 网络小说书源；
• 阅读历史；
• 主题配置；
• Kokoro TTS 听书；
• trn doctor 书源体检；
• booksource-generator skill 自动生成书源；
• Windows / macOS / Linux 多平台安装。

这听起来像是一个功能列表，但背后其实是一条很清晰的演进路线：从「能读」到「好装」，再到「好扩展、好验证、好交给 AI 维护」。

安装方式要跟上普通用户

上一篇文章里，TRNovel 已经支持了三种安装方式：npm、cargo、手动下载 Release。

这在当时已经够用了，但门槛依然有点高：

• npm 适合有 Node.js 环境的人；
• cargo 适合有 Rust toolchain 的人；
• Release 压缩包适合愿意自己下载、解压、配置 PATH 的人。

用户只是想试试一个阅读器，你不能总指望他已经装好 Node 或 Rust，也不能指望他愿意手动折腾环境变量。

后来 TRNovel 用 cargo-dist 接管了发布，把一个 Rust CLI 发到了多个渠道：

# macOS / Linux 一键安装
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -LsSf \
  https://github.com/yexiyue/TRNovel/releases/latest/download/trnovel-installer.sh | sh

# Homebrew
brew install yexiyue/tap/trnovel

# npm / pnpm
pnpm add -g @trnovel/trnovel

# Cargo
cargo install trnovel

Windows 用户也可以直接用 PowerShell：

powershell -ExecutionPolicy Bypass -c "irm https://github.com/yexiyue/TRNovel/releases/latest/download/trnovel-installer.ps1 | iex"

这件事对项目推广很重要。

开源项目很多时候不是输在能力，而是输在第一步：用户看完 README，发现要装一堆环境，兴趣就没了。

TRNovel 现在的目标是：你想试，复制一条命令就能试。

书源格式要对人和 AI 都友好

TRNovel 一开始的网络书源解析思路更接近 Legado：很多规则写在紧凑字符串里。

这种格式的优点是生态成熟、表达短。

但它也有一个很明显的问题：对机器和 AI 都不够友好。

比如一条规则字符串里可能同时揉进：

• CSS 选择器；
• JSONPath；
• 正则清理；
• 字符串拼接；
• 变量读写；
• 多候选 fallback；
• 分页循环。

人写久了会熟，机器读起来很别扭，AI 生成时也容易把边界写错。

所以 TRNovel 现在推荐的是 trnovel-booksource/v2：一份结构化 JSON。

大概长这样：

{
  "schema": "trnovel-booksource/v2",
  "name": "示例书源",
  "url": "https://example.com",
  "search": {},
  "explore": {},
  "bookInfo": {},
  "toc": {},
  "content": {},
  "samples": []
}

它的核心思路是：不要把规则压成一条聪明但脆弱的字符串，而是把规则拆成明确字段。

v2 书源可以声明：

模块	负责什么
search	搜索请求和结果抽取
explore	分类浏览和分页
bookInfo	书名、作者、封面、简介、目录地址
toc	章节列表、分卷、章节 URL
content	正文选择器、分页正文、清理规则
http	请求头、字符集、超时、重试、浏览器辅助
samples	真实样例，用来驱动 doctor 校验

这里有一个取舍：TRNovel v2 当前不直接兼容 Legado 书源格式。

这不是没考虑生态，而是一个主动选择：运行时先保持干净，未来再提供一个独立的转换 skill，把 Legado 书源迁移成 TRNovel v2 格式。

也就是说，方向不是「在运行时背上所有旧格式包袱」，而是：

Legado 书源 -> 转换 skill -> TRNovel v2 书源 -> doctor 校验 -> 导入使用

我更喜欢这个方向，因为它更符合 AI Agent 时代的工作流。

书源不能只靠猜，要能体检

写过书源的人都知道，书源最麻烦的不是写出来，而是确认它真的能用。

一个网站接入通常至少包含这些步骤：

1. 能不能搜索？
2. 能不能分类浏览？
3. 能不能打开书籍详情？
4. 能不能拿到目录？
5. 目录是不是顺序正确？
6. 有没有分卷？
7. 能不能拿到正文？
8. 正文有没有乱码？
9. 有没有被反爬挡住？

如果这些都靠人肉点界面测试，维护成本会很高。

所以 TRNovel 加了一个命令：

trn doctor ./example.v2.json

它会对书源跑一遍完整诊断：

书源诊断: 示例书源
  ✓ 配置      书源可解析
  ✓ 浏览      30 本
  ✓ 书详情    示例小说
  ✓ 目录      2 卷 / 1260 章
  ✓ 正文      1800 字
  ✓ 搜索      关键词 -> 20 本

✓ 全部通过

doctor 的意义不只是给用户看一个结果，它还改变了书源开发方式。

以前写书源靠感觉：

我觉得这个选择器应该对。

现在写书源靠反馈：

doctor 告诉我正文为空，那我只修 content 规则。
doctor 告诉我搜索被挑战，那这是反爬问题，不是选择器问题。
doctor 告诉我目录只有 5 章，那说明我抓到了"最新章节"区域，不是真目录。

这就为下一步铺好了路：让 AI Agent 参与。

通过 skill 创建书源

这是我觉得 TRNovel 最近最值得拿出来讲的变化。

TRNovel 仓库里现在内置了一个 skill：

skills/booksource-generator

安装方式：

npx skills add https://github.com/yexiyue/TRNovel/tree/main/skills/booksource-generator

安装后，你可以直接对支持 skills 的 Agent 说：

请使用 booksource-generator skill，
为 https://example.com 生成一个 TRNovel v2 书源。
生成后运行 trn doctor 校验，修到通过后把 JSON 给我。

这件事听起来像「AI 帮我写 JSON」，但实际价值比这个大。

因为书源不是普通配置，它需要 Agent 做一整套探站工作：

• 抓首页；
• 找搜索表单；
• 看分类页结构；
• 找一本书的详情页；
• 抽 og:novel:* meta；
• 找目录页；
• 区分「最新章节」和「完整目录」；
• 找正文容器；
• 判断字符集；
• 判断是不是反爬挑战页；
• 写出 v2 JSON；
• 跑 trn doctor；
• 根据失败项迭代修正。

这恰好是 AI Agent 擅长的事：读网页、试规则、跑命令、看错误、再修。

而 TRNovel 要做的，是给 Agent 一个稳定的落点：

flowchart LR User["用户给小说站 URL"] Skill["booksource-generator skill"] Source["trnovel-booksource/v2 JSON"] Doctor["trn doctor"] App["TRNovel 导入阅读"] User --> Skill --> Source --> Doctor --> App Doctor -. "失败项反馈" .-> Skill

这也是我说 TRNovel 在「与时俱进」的原因。

不是为了蹭 AI 热度，而是把 AI 用在一个真实、重复、细碎、但很适合自动化的地方：生成和维护书源。

反爬不能装作不存在

网络小说站点还有一个现实问题：反爬。

尤其是搜索端点，经常会遇到 Cloudflare 之类的挑战页。

以前这类问题很容易被写成一句模糊报错：

搜索失败

但用户不知道到底是规则错了、网站挂了、编码错了，还是被挑战页挡住了。

TRNovel 现在的做法是把它显式诊断出来。

如果某个端点返回挑战页，doctor 会报告类似：

被反爬挑战拦截，需浏览器辅助或改用浏览

TRNovel 还支持一种「cookie 烤箱」式的浏览器辅助：

sequenceDiagram participant Req as 普通请求 participant Browser as 系统浏览器 participant Site as 小说站点 Req->>Site: 请求搜索页 Site-->>Req: Cloudflare challenge Req->>Browser: 打开浏览器解挑战 Browser->>Site: 用户必要时点一下验证 Site-->>Browser: cf_clearance Browser-->>Req: 回填 cookie + UA Req->>Site: 带 cookie 重试 Site-->>Req: 返回真实内容

这套方案的边界也很明确：

• 能自动就自动；
• 必要时让用户点一下；
• 浏览器只是解挑战，不把整个阅读链路变成重型浏览器渲染；
• 如果搜索被挡但分类浏览可用，就优雅降级；
• doctor 把状态说明白。

对阅读器来说，这比「失败了你自己猜」要友好很多。

现在如何安装和体验

如果你只是想试试 TRNovel，直接装：

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -LsSf \
  https://github.com/yexiyue/TRNovel/releases/latest/download/trnovel-installer.sh | sh

Windows：

powershell -ExecutionPolicy Bypass -c "irm https://github.com/yexiyue/TRNovel/releases/latest/download/trnovel-installer.ps1 | iex"

也可以用：

brew install yexiyue/tap/trnovel
pnpm add -g @trnovel/trnovel
cargo install trnovel

常用命令：

trnovel              # 打开主界面
trnovel -l ./novels  # 阅读本地小说目录
trnovel -n           # 网络小说模式
trnovel -q           # 继续上次阅读
trn doctor source.v2.json

如果你想体验 AI 生成书源：

npx skills add https://github.com/yexiyue/TRNovel/tree/main/skills/booksource-generator

然后把目标小说站 URL 发给 Agent，让它使用 booksource-generator。

后面还想做什么

TRNovel 接下来最想补上的，是 Legado 转 TRNovel v2 的转换 skill。

TRNovel v2 现在不直接兼容 Legado 书源。

但 Legado 生态确实有大量现成经验，直接丢掉也可惜。

所以更合理的方式不是运行时兼容旧格式，而是提供一个转换 skill：

Legado JSON -> 转换 skill -> TRNovel v2 JSON -> trn doctor -> 可用书源

这既能吃到生态，又不会把运行时规则引擎重新拖回复杂字符串 DSL。

最后

TRNovel 这个项目一开始只是「我想在终端里看小说」。

但做着做着，它变成了一个很有意思的实验场：

• Rust CLI 怎么跨平台分发？
• TUI 阅读器怎么保持轻量？
• 网络书源格式怎么更适合 AI？
• Agent skill 能不能真的降低用户接入站点的门槛？

这些问题看起来很小，但都是真实用户会遇到的问题。

如果你也喜欢终端工具、Rust、小说阅读，或者正在研究 AI Agent 能在开源项目里做什么，可以试试 TRNovel。

相关链接：

• GitHub：github.com/yexiyue/TRN...
• 使用文档：yexiyue.github.io/TRNovel
• npm：@trnovel/trnovel
• crates.io：trnovel
• 0.5.1 初版介绍：TRNovel：一个专为小说爱好者打造的终端阅读器
• 声明式重构与听书：TRNovel王者归来：让小说阅读"声"临其境的终端神器
• cargo-dist 发布链路：用 cargo-dist 接管 Rust CLI 的发布：以 TRNovel 为例