一个面向长篇小说创作的 AI Native 开源项目。
当前开发主线：
Creative Hub + 自动导演开书 + 整本生产主链 + 写法引擎
这是一个面向长篇小说的 AI 生产系统。
它不再是“你写一句，AI补一句”的聊天模式，而是：
- 👉 从一个想法出发
- 👉 自动构建世界观、人物、剧情结构
- 👉 管理知识与设定（RAG）
- 👉 控制写作风格与叙事一致性
- 👉 最终生成完整章节甚至整本小说
很多 AI 写作工具的使用方式其实差不多：
- 你输入一句 Prompt
- 它回你一段正文
- 不满意就重试
- 写短篇还行，写长篇容易越写越散
这个仓库是“AI 导演式长篇小说生产系统”，而不是传统的写作聊天壳子。
它最核心的产品判断是：
- 目标用户优先是完全不懂写作的新手，而不是熟悉结构设计的资深作者。
- 优先解决“如何把整本书写完”，再逐步优化“写得多精巧”。
- AI 不只是一个补全文本的模型，而是参与规划、判断、调度、执行和追踪的系统角色。
如果你正在找的是下面这种项目，这个仓库会更值得关注：
- 想验证 AI 是否真的能参与整本小说生产，而不是只写单段文案。
- 想研究 AI Native Product、Agent Workflow、LangGraph 编排怎样落到真实创作业务。
- 想把世界观、角色、拆书、知识库、写法控制和章节生成串成一套稳定工作流。
- 可以从一句模糊灵感开始，让 AI 先给出多套整本方向候选，而不是一上来就逼你自己把世界观、主线、角色和卷纲全想完。
- 如果第一批方向不满意，可以继续指出“太套路了”“不够爽”“主角驱动力不够”“节奏太慢”这类偏差，让系统沿着你修正过的方向继续出下一批方案，而不是整页推翻重来。
Novel Setup / 项目设定现在已经不只是填几个基础字段，而是在先帮你把题材、卖点、目标读者感受、前 30 章承诺、主副流派模式这些真正影响后续规划的书级控制项立起来。
Creative Hub现在已经不只是一个聊天页，而是在往统一创作中枢收：对话、追问、规划、工具调用、执行状态和回合总结都在往这里并。- 系统里已经有了比较明确的 Planner、Tool Registry、Runtime、审批节点、状态卡片和中断恢复链路，说明这个项目现在关注的已经不是“AI 会不会写字”，而是“AI 能不能组织一条真实的创作工作流”。
- 如果你关心的是 AI Native Product 怎么落地，这一块已经不是零散按钮拼盘了，而是开始长出一套值得继续往下做的骨架。
- 单章运行时、章节执行和整本批量 pipeline 现在都在往同一条主链上收，不再是“这里一个试写入口，那里一个批量按钮”的割裂状态。
- 已经可以从结构化规划、章节目录和资产准备状态出发，启动整本写作任务，并持续查看当前阶段、失败原因和下一步建议。
- 它当然还不是那种完全不用管的一键出书机，但也已经不是“只能演示几张截图”的阶段了，至少主链是真的能往前推。
- 写法现在不再只是提示词里的一段长说明，而是可以保存、编辑、绑定、试写和复用的长期资产。
- 可以从现有文本里提取写法特征，并把原文样本一起保存下来，后面不是只能靠记忆去猜“当时那个味道到底怎么来的”。
- 提取出来的特征会沉淀成可见特征池，进入编辑页以后可以逐项启用、停用和组合，写法规则也会跟着同步重编译，便于后续试写、修正和整本绑定。
- 这意味着写法引擎现在已经开始真的参与生成、检测和修正链路，而不是一个摆在侧边栏里的概念功能。
- 世界观已经不只是大段设定文本，而是支持创建、分层设定、快照、深化问答、一致性检查和小说绑定的结构化资产。
- 角色体系也不再只是静态角色卡，已经开始往动态角色资产走，会把关系阶段、卷级职责、缺席风险和候选新角色一起带进后续规划与生成。
- 拆书结果可以继续发布到知识库，再回灌到续写、规划和正文生成；知识库本身也已经支持文档管理、向量检索、关键词检索和重建任务追踪。
- 换句话说，这一块现在已经开始像“长期记忆系统”，而不是做完一次设定就丢在那里的资料堆。
- 已经支持 OpenAI、DeepSeek、SiliconFlow、xAI 等多提供商配置，规划、正文、审阅这些链路可以按路由拆开配。
- 前后端已经完成 Monorepo 拆分，适合本地持续开发，也比较适合继续往 Prompt Registry、Workflow Registry 和 Runtime 这条路上扩。
- 默认使用 SQLite 就能把主链先跑起来；如果你要完整体验知识库 / RAG，再按需接 Qdrant 就行，不需要一上来就把所有基础设施堆满。
- 在小说创建页输入一句灵感，先让 AI 自动导演给出整本方向候选。
- 进入
项目设定，先把题材、卖点、目标读者感受和前 30 章承诺定下来。 - 用
故事宏观规划、角色准备和世界观资产，把整本主线、角色网和世界边界补到能写。 - 进入
卷战略 / 卷骨架决定怎么分卷，再到节奏 / 拆章把当前卷落到章节列表和单章细化。 - 按需绑定拆书结果、知识库文档和写法资产，让后续正文不只是靠一次性提示词。
- 进入
章节执行逐章写作、审计、修复，必要时回到卷工作台做再平衡和重规划。 - 想加速推进时，再启动整本生产任务，持续查看状态、失败原因和回灌结果。
- 开书定盘负责先把这本书“要写成什么样”说清楚，避免后面越写越散。
- 整本控制层和卷级规划层负责把长篇拆成可推进、可回看、可调整的结构，而不是一次性写死。
- 角色、世界观、写法、知识库和质量控制一起托住单章生成，让每一章都尽量还在同一本书里。
- 每写完一章，系统都会把新状态回灌回去，继续影响后续章节、卷级节奏和必要时的重规划。
重大更新：题材与推进模式的职责说明进一步拉开，标题工坊开始主动压低同批候选的重复感，卷拆章与章节执行区也补上了更多“生成得出来、看得清、切得稳”的保护。
- 小说基础信息、题材管理、推进模式管理和相关入口统一补强了命名与说明文案；现在更容易分清“题材基底”负责世界和货架定位，“推进模式”负责爽点兑现和推进逻辑。
- 标题工坊开始同时校验字段契约、句式骨架和候选分布，不再轻易出现一批标题都长得很像、评分标签也几乎一样的情况，候选多样性更稳定。
- 当前卷节奏板如果已经排到更后面的章节，重新生成当前卷章节列表时会自动补足所需章数，不再出现“点了生成但后半段章节没有真正展开”的假完成状态。
- 章节执行区现在会按当前选中的章节隔离流式正文，切换章节时不会再把别章正在生成的内容误显示到眼前这一章；主写作区的信息层级也更适合连续写作。
- 章节列表与节奏板的衔接提示补得更直白，相关乱码问题也已清理，生成链路在节奏板、相邻卷再平衡和拆章阶段的结构化输出兼容性更稳。
重大更新：卷级工作台进一步收紧为“先卷战略、再节奏板、再拆章、再细化”的稳定链路，章节写作也开始统一吃书级约束、卷级使命和本章任务，长链路创作更稳。
- 前置步骤现在会被明确锁定；一旦卷骨架、卷摘要或章节列表变化，系统也会自动清理过期的节奏板和再平衡建议，避免旧结果继续污染后续生成。
- 结构化章节工作区新增“当前卷章节列表”，可以先看哪些章节已细化，再逐章补目标、边界和任务单；条件不满足时也会直接提示卡点。
- 章节正文生成开始共用分层写作上下文，更稳地保住卖点、前 30 章承诺、卷使命、相邻卷窗口和本章任务，减少人物跑偏、节奏失焦和开头重复。
- 章节执行页进一步收拢成三栏主路径，流式输出与已保存正文也合并到同一结果区，逐章推进更顺手。
重大更新：卷级工作台升级为更贴近连载网文的“卷战略 / 卷骨架 / 节奏 / 拆章”工作流，系统会先帮你判断怎么分卷、哪些卷该硬规划、哪些卷该留弹性。
- 新增“卷战略建议”和“卷战略审稿”，会先推荐卷数与规划力度，再生成更适合长篇连载的卷骨架，减少一开始就把后半本写死。
- 拆章前先经过“节奏板”，先明确开卷抓手、升级节点和卷尾钩子，再展开章节列表，章节规划更像真实追读节奏。
- 单卷重生和结构化规划开始保留卷战略、节奏板、审稿结果和相邻卷再平衡建议；旧项目也能直接沿用，不必手工重建。
- 侧栏导航、长耗时请求等待、模型搜索和大体积 JSON 修复链路一并优化，长时间创作与结构化生成都更顺畅。
重大更新：小说基础信息新增“流派模式”控制轴，角色区新增“补充角色”，同时产品级 Prompt 统一收口到 Prompt Registry，规划到审阅的 AI 链路开始用同一套标准协作。
- 新增独立的“流派模式”资产页，可直接选择或自定义爽感推进、建设经营、关系情感等模式；小说也可以绑定“主流派 + 副流派”，让后续规划、正文和审计围绕同一条控制轴展开。
- 审计新增
mode_fit视角，会检查章节有没有偏离该流派的核心驱动、读者奖励和冲突边界，减少越写越不像同一本书。 - 角色资产工作台新增“补充角色”，AI 可以判断当前阵容缺口，给出关系补位或相对独立的新角色候选，并把建议关系一起落库。
- 从书名、世界观、角色到续写、润色、审阅和拆书，AI 生成开始共用统一的 Prompt / Workflow Registry，并接入更稳的 JSON 修复与语义重试，跨工作台口径更一致。
重大更新：小说规划正式升级为卷级工作台，角色准备也升级为动态角色系统，长篇主线、卷纲、章纲和角色推进开始放进同一套联动结构。
- “故事主线”升级为卷级工作台，可以按卷维护主承诺、冲突升级、主角变化、卷末高潮和承接钩子，长篇规划不再挤在一整块文本里。
- 大纲升级为卷纲 / 章纲联动工作台，先出卷骨架，再出章节列表，最后补章节目标、执行边界和任务单，规划过程更分步，也更适合新手。
- 卷级规划支持草稿、生效版、冻结、差异对比和影响分析，改结构前可以先判断会影响哪些卷和章节；旧项目也会自动回填进这套新结构。
- 动态角色系统会持续沉淀卷级职责、关系阶段、缺席风险和新角色候选，并把这些信息送进后续规划、生成与重规划，让长篇角色推进更连续。
- 小说创建页和小说编辑页的基础信息区新增“书级 framing”，用户可以先把目标读者、核心卖点、熟悉阅读感和前 30 章承诺讲清楚，再进入后续规划与生成。
- 基础信息支持 AI 一键补全书级 framing 建议，后续世界裁剪、写法推荐和主线规划会开始参考这些信息，开书定位更稳，也更适合小白直接起步。
- 小说编辑页的角色区重构为“角色资产工作台”，新增角色和导入角色改成按需入口，日常主区更聚焦当前角色的状态、动机、成长弧和时间线维护。
- 新增 AI 角色阵容方案，可一次生成多套核心角色与关键关系候选，并在确认后批量同步到小说角色资产，降低新手前期搭角色系统的门槛。
- 模型设置补充更多可选提供商与默认模型，设置页也支持按需展开完整模型列表，减少配置时的信息拥挤和历史参数兼容问题。
- 章节运行时面板开始直接展示章节职责、阶段标签、必须推进/必须保留事项，并支持在发现结构问题后发起重规划，减少写到一半才发现方向漂移。
- 章节生成上下文进一步收口到“规划 + 最新状态 + 活跃冲突 + 创作决策”这条主链，长篇连续生成时更容易保持人物、关系和伏笔的一致性。
- 文本提取型写法资产现在会同时保存原文样本，方便回看、比对和继续微调。
- 提取到的写法特征会沉淀成可编辑的特征池，用户可以在写法编辑里逐项启用或停用。
- 当一次提取没有产出可用特征时，编辑页会明确提示原因，并支持直接重新提取。
- 小说创建页新增了“AI 自动导演创建”入口，可以先生成多套整本方向候选，再继续追问和修正。
- 整本批量生成与单章运行时主链进一步收拢，减少两条链路生成结果割裂的问题。
- 小说编辑页补上了“正文开写前的写法确认”环节，降低新手选风格门槛。
- 写法引擎工作区重构为更聚焦的模块化界面，主流程更专注于选资产、编辑、绑定与试写。
- 写法约束开始更深地接入章节生成、检测与自动修正链路。
- 标题快选和模型连通性错误提示进一步优化。
- 新增“写法引擎”模块，写法资产开始真正参与试写、生成约束、AI 味检测和一键修正。
- 拆书页可将“文风与技法”一键转成写法资产。
- 小说页开始更明确地区分“这本书真正会用到的世界切片”和全量世界资料。
更细的阶段规划可以看 TASK.md。
统一承载对话、规划、工具执行和创作推进的创作中枢。
先把题材、卖点、读者预期和前 30 章承诺讲清楚，再把后续规划和生成都建立在同一条开书控制轴上。
从整本走向、阶段升级和长线兑现出发，先把长篇主线搭稳，再继续卷级和章节级规划。
围绕主角团、关系网和卷级职责做角色准备，减少开书后角色断档、功能位缺失和关系推进失速。
先决定怎么分卷、哪些卷要硬规划，再把每卷使命、升级节点和卷尾钩子钉稳。
先看当前卷节奏，再把节奏落实成章节列表和单章细化，卷内推进链路更适合连载网文的追读节奏。
章节执行页把章节导航、当前结果和 AI 快捷操作放进同一工作流里，适合逐章推进、审计和修复。
在正文编辑页里直接回看当前章、修正文案，并继续衔接任务单、审计结果和修复链路。
从这里进入开书、管理、编辑和整本生产。
把参考作品拆成结构化知识，再回灌给后续创作链路。
统一管理文档、索引、重建任务和检索能力。
世界观不再只是描述文本，而是能被绑定、检查和持续维护的结构化资产。
统一维护角色基础档案与小说内角色信息。
集中维护题材与类型资产，让故事规划、角色准备和正文生成共享同一套题材语言。
把推进模式、兑现方式和冲突边界收成可复用的流派模式资产，让整本书更容易保持读者预期。
批量生成、筛选和微调书名与标题方向，降低新手在开书命名阶段的试错成本。
统一管理写法资产、风格约束和反 AI 规则，让正文更像作品本身，而不是模板式补全文本。
查看拆书、知识库重建和其他后台任务的排队、执行与失败状态。
为不同能力配置不同模型，减少一套模型硬吃所有任务的成本。
- Node.js
>= 20 - pnpm
>= 9.7 - 至少一组可用的 LLM API Key 也可以先把项目跑起来，再在页面里配置
- 如果你要完整体验知识库 / RAG，再额外准备可用的 Qdrant
pnpm install这个仓库通过 pnpm workspace 分别启动前后端，所以环境变量也是按子包读取的：
- 服务端运行在
server/工作目录，默认读取server/.env - 前端运行在
client/工作目录，默认读取client/.env/client/.env.local - 根目录
.env.example目前更适合当“总览参考”，不是pnpm dev默认读取的主入口
先复制服务端示例文件：
# macOS / Linux
cp server/.env.example server/.env
# Windows PowerShell
Copy-Item server/.env.example server/.env最少建议先确认这些项目：
DATABASE_URL默认就是本地 SQLite，可直接使用RAG_ENABLED如果你暂时不接知识库，建议先设为falseQDRANT_URL、QDRANT_API_KEY只有要启用 Qdrant / RAG 时才需要
注意：
OPENAI_API_KEY、DEEPSEEK_API_KEY、SILICONFLOW_API_KEY这类变量可以先留空- 项目启动后，也可以在页面中配置模型供应商和默认模型
大多数本地开发场景，其实不需要单独创建前端 env。
因为前端开发模式下默认会把 API 指到：
http(s)://当前页面 hostname:3000/api
只有在这些场景下，才建议创建 client/.env：
- 前端和后端不在同一台机器
- 你想把前端显式指向别的 API 地址
- 你需要固定
VITE_API_BASE_URL
示例：
# macOS / Linux
cp client/.env.example client/.env
# Windows PowerShell
Copy-Item client/.env.example client/.env内容通常只需要：
VITE_API_BASE_URL=http://localhost:3000/api当前项目已经支持在页面里配置模型相关设置：
/settings配置供应商 API Key、默认模型、连通性测试/settings/model-routes给不同任务分配不同 provider / model/knowledge?tab=settings配置 Embedding provider、Embedding model、集合命名和自动重建策略
所以环境变量里的 OPENAI_MODEL、DEEPSEEK_MODEL、EMBEDDING_MODEL 等，更适合当作：
- 启动默认值
- 数据库里还没保存设置时的回退值
pnpm dev默认情况下：
- 前端：
http://localhost:5173 - 后端：
http://localhost:3000 - API：
http://localhost:3000/api
首次启动服务端时，会自动执行 Prisma generate 和 db push。
建议第一次启动后先做这几步：
- 打开
http://localhost:5173/settings，至少配置一组可用的模型供应商 API Key - 打开
http://localhost:5173/settings/model-routes，检查各任务实际使用的模型路由 - 如果要启用知识库，打开
http://localhost:5173/knowledge?tab=settings，保存 Embedding / Collection 设置
如果你只是先体验主流程，其实可以先跳过 Qdrant，直接在 server/.env 里设：
RAG_ENABLED=false如果你要启用 Qdrant Cloud，可以按下面的最小流程来：
- 到 Qdrant Cloud 注册账号。
- 在
Clusters页面创建一个集群。 测试阶段用 Free cluster 就够了。 - 集群创建完成后，到集群详情页复制 Cluster URL。
- 在集群详情页的
API Keys中创建并复制一个 Database API Key。 这个 key 创建后通常只展示一次，建议立即保存。 - 把它们写入
server/.env：
QDRANT_URL=https://your-cluster.region.cloud.qdrant.io:6333
QDRANT_API_KEY=your_database_api_key- 启动项目后，再去
知识库 -> 向量设置页面选择 Embedding provider / model，并保存集合设置。
对这个项目来说，QDRANT_URL 建议直接填 REST 地址，也就是带 :6333 的地址。
如果你想手动验证连通性，可以用：
curl -X GET "https://your-cluster.region.cloud.qdrant.io:6333" \
--header "api-key: your_database_api_key"你也可以把集群地址后面拼上 :6333/dashboard 打开 Qdrant Web UI。
Qdrant 官方文档：
pnpm db:seed
pnpm db:studiopnpm dev
pnpm build
pnpm typecheck
pnpm lint
pnpm db:migrate
pnpm db:seed
pnpm db:studio
pnpm --filter @ai-novel/server test
pnpm --filter @ai-novel/server test:routes
pnpm --filter @ai-novel/server test:book-analysis| 层级 | 技术 |
|---|---|
| 前端 | React 19、Vite、React Router、TanStack Query、Plate |
| 后端 | Express 5、Prisma、Zod |
| AI 编排 | LangChain、LangGraph |
| 数据库 | SQLite |
| RAG | Qdrant |
| 工程形态 | pnpm workspace Monorepo |
client/ React + Vite 前端
server/ Express + Prisma + Agent Runtime + Creative Hub
shared/ 前后端共享类型与协议
images/ README 与产品预览截图
scripts/ 启动和辅助脚本
docs/ 设计文档、阶段检查点、模块计划与历史归档
更细的文档分区说明可以看 docs/README.md。
Creative Hub负责统一创作中枢与 Agent 运行时体验Novel Setup / Director负责从一句灵感走到整本可写Novel Production负责整本生成主链Style Engine负责写法资产、特征提取、绑定和反 AI 协同Knowledge / Book Analysis / World负责长期上下文沉淀与回灌
当前最重要的不是继续堆零散功能，而是提高“小白把整本书写完”的成功率。
- 把自动导演、Novel Setup、整本生产主链进一步收拢成稳定闭环
- 让用户从一句灵感进入“整本可写”状态
- 降低新手在写法、世界观、角色和章节规划上的认知负担
- 提高整本一致性、节奏稳定性和人物成长质量
- 让写法资产、世界观约束、章节重规划和审阅反馈形成闭环
- 让系统更擅长“持续掌控整本书”，而不只是“生成某一章”
- 继续强化多阶段 Agent 协同
- 完善更自动化的生产调度、回合记忆和整本质量控制
如果你想参与这个项目，最有价值的贡献方向包括：
- 提升整本生产稳定性
- 改善新手开书体验和自动导演成功率
- 强化写法引擎、知识库回灌和世界观一致性链路
- 补充测试、错误回放和运行时可观察性
欢迎直接提 Issue 或 Pull Request。
- 这是一个持续快速迭代中的 AI Native 创作系统，功能边界仍在演化。
- README 优先描述当前最值得体验、最能代表方向的能力，而不是列出全部历史实现细节。
- 如果你更关心阶段目标、优先级和后续优化计划，请直接查看 TASK.md。
