AI 小说创作工作台 / AI Novel Production Engine

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

✨ 项目简介

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

Windows 桌面版

如果你只是想直接下载安装并开始使用，优先从桌面版入口进入：

• 下载入口：GitHub Releases
• 最新版本页：Latest Release
• 建议优先下载 Setup.exe 安装版；如果你不想安装，或者想放在 U 盘 / 临时目录里直接运行，再选择 portable 版本

项目定位

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。

现在已经能做什么

1. AI 自动导演开书

• 可以从一句模糊灵感直接进入自动导演，不必先自己把世界观、主线、角色和卷纲全想完；系统会先整理项目设定、对齐书级 framing，再生成多套整本方向和对应标题组。
• 方案选择不再只是“满意就确认、不满意就整批重来”。如果第一轮方向不够准，可以继续生成下一轮；如果已经偏向某一套，也可以只让 AI 修这套方案，或者只重做这套的标题组。
• 自动导演创建时已经支持三种推进方式：按重要阶段审核、自动推进到可开写、继续自动执行前 10 章。对应链路会把书级方向、故事宏观规划、角色准备、卷战略、节奏拆章和章节执行接成一条连续流程。
• 这条链路已经支持检查点恢复、现有项目接管、页内继续推进和换模型重试。到 chapter_batch_ready 之后，不仅能直接进入章节执行，也可以继续让 AI 自动执行前 10 章的写作、审校和修复。
• 自动导演里的角色阶段也不再无条件把第一套阵容直接落库。现在会优先生成可直接进入正文的人物资产；如果角色名仍像功能位、缺少身份锚点或质量不够稳定，系统会停在角色审核点，而不是继续把坏阵容带进后续卷规划和拆章。

2. Creative Hub 与 Agent Runtime

• 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。

3. 整本生产主链

• 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。

4. 写法引擎

• 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。

5. 世界观、角色、拆书、知识库联动

• 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。

6. 模型路由与本地运行

• 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。

典型使用路径

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。
7. 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。

当前长篇生成能力支撑图

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