InkOS: 自主小说写作 AI Agent

Autonomous Novel Writing AI Agent —— 这是一个自动化小说写作 AI Agent，能够全程接管小说的撰写、审阅与修改。它覆盖玄幻、仙侠、都市、科幻等多种风格，支持续写、番外、同人、仿写等创作形式。通过人工审核门控，确保你始终掌控全局。已发布为 OpenClaw skill。

v1.4.0 短篇写作与 Studio Chat 协作更新 —— Studio Chat 和 CLI 现在可以生成独立短篇、简介卖点和封面提示词 / 封面图；普通聊天支持持久化 session，生成内容可直接预览和编辑；Studio 模型配置内置 kkaiapi，方便接入全球主流模型聚合服务。

InkOS Studio 2.0 正式发布！ —— 直接运行 inkos 启动本地 Web 工作台。书籍管理、章节审阅编辑、实时写作进度、市场雷达、数据分析、AI 检测、文风分析、题材管理、守护进程控制、真相文件编辑——CLI 能做的，Studio 全部可视化。

InkOS TUI 正式发布！ —— 运行 inkos tui 进入全屏交互仪表盘。对话式创作、自然语言操作书籍、slash 命令补全、主题动效——TUI、Studio、OpenClaw 共享同一套交互内核。

InkOS Short —— Studio 对话和 CLI 现在可以直接产出独立短篇：完整正文、大纲记录、审稿记录、简介卖点、封面提示词，并在配置封面服务后生成封面图。

短篇开篇示例：宋词三个多月没坐过这辆车了。蓝牙自动连上她的手机，屏幕弹出“子账号登录中”。她点进常用地址统计：新城花园 187 次，妇幼医院 38 次，月子中心 9 次。后备箱传来闷响，徐晋安放完东西坐进来，冲她笑笑：“今晚加班，你自己打车回去？”她抬头看他，也笑了。

支持原生英文小说创作！ 设置 --lang en 即可用英文写作。详情请参阅 English README。

欢迎交流

当前更新相对频繁，后续会持续新增功能与优化写作效果。欢迎加群反馈问题、提出需求，也欢迎关注项目动态 —— 我们的目标是做最强的基于小说的内容生态创作 AI Agent。

快速开始

安装

npm i -g @actalk/inkos

通过 OpenClaw 使用 🦞

InkOS 已发布为 OpenClaw Skill，可被任何兼容 Agent（Claude Code、OpenClaw 等）直接调用：

clawhub install inkos          # 从 ClawHub 安装 InkOS Skill

通过 npm 安装或克隆本项目时，skills/SKILL.md 已包含在内，🦞 可直接读取——无需额外从 ClawHub 安装。

安装后，Claw 应优先通过共享交互入口调用 InkOS：

inkos interact --json --message "继续当前书，但把节奏再收紧一点"

这条入口直接走和项目 TUI 相同的交互执行内核，因此 OpenClaw、TUI、Studio 共用同一套控制脑。返回的 JSON 包含：

解析后的 request
assistant 文本回复
更新后的 interaction session
execution state
pending decision
recent events

plan chapter / compose chapter / draft / audit / revise / write next 这些原子命令仍然保留，但更适合作为底层工具，而不是 OpenClaw 的首选入口。也可以在 ClawHub 搜索 inkos 在线查看。

配置

InkOS 2.0 将 LLM 配置分成两条清晰路径：Studio 用可视化服务配置，CLI / daemon / 部署环境支持 env 覆盖。两者不会互相污染。

方式一：Studio 服务配置（推荐）

适合本地写作、Web 工作台和可视化管理。

inkos init my-novel
cd my-novel
inkos

打开 Studio 后进入「模型配置」：

选择服务商，例如 Google Gemini、Moonshot、MiniMax、智谱、百炼或自定义端点。
粘贴 API Key，点击「测试连接」。
选择可用模型，保存配置。
回到书籍页面开始写作。

Studio 运行时只使用：

provider bank 默认值
→ inkos.json 里的 services / 当前 service / defaultModel
→ .inkos/secrets.json 里的 service API Key

即使检测到 ~/.inkos/.env 或项目 .env，Studio 也只会展示提示，不会用 env 覆盖 service、model、baseUrl 或 API Key。API Key 存在项目内的 .inkos/secrets.json，不会写进 inkos.json。

方式二：CLI / daemon / 部署环境的 env 配置

适合终端批处理、服务器部署、CI、Docker、守护进程和一次性切模型。

全局 env：

inkos config set-global \
  --provider  \
  --base-url  \
  --api-key  \
  --model

也可以手动写 ~/.inkos/.env 或项目 .env：

INKOS_LLM_PROVIDER=custom
INKOS_LLM_BASE_URL=https://api.moonshot.cn/v1
INKOS_LLM_API_KEY=sk-...
INKOS_LLM_MODEL=kimi-k2.5

# 可选
INKOS_LLM_SERVICE=moonshot                         # 推荐写；不写时会尽量从 baseUrl 自动识别
INKOS_LLM_TEMPERATURE=0.7
INKOS_LLM_THINKING_BUDGET=0
INKOS_DEFAULT_LANGUAGE=zh
INKOS_LLM_EXTRA_top_p=0.9

CLI 合成顺序：

Studio/project service 配置
→ .inkos/secrets.json service key
→ global ~/.inkos/.env
→ project .env
→ 当前进程环境变量
→ CLI 参数

也就是说，CLI 默认可以复用 Studio 配好的服务和密钥；如果 env 里声明了 INKOS_LLM_SERVICE、INKOS_LLM_MODEL、INKOS_LLM_BASE_URL 或 INKOS_LLM_API_KEY，则作为覆盖层生效。旧 env 只写 baseUrl + model + apiKey 也能继续用，InkOS 会尽量从 baseUrl 反推 service。

一次性指定服务或模型：

inkos write next --service google --model gemini-2.5-flash
inkos write next --service moonshot --model kimi-k2.5 --no-stream
inkos agent "继续写下一章" --api-key-env MOONSHOT_API_KEY
inkos doctor --service minimaxCodingPlan --model MiniMax-M2.7

--service 会从 provider bank 自动推导 baseUrl、协议和兼容策略；--model 必须属于最终 service，否则会直接报错，避免把 Kimi 模型发到 Gemini 这类错配问题。

方式三：多模型路由（可选）

给不同 Agent 分配不同模型，按需平衡质量与成本：

# 给不同 agent 配不同模型/提供商
inkos config set-model writer  --provider  --base-url  --api-key-env 
inkos config set-model auditor  --provider 
inkos config show-models        # 查看当前路由

未单独配置的 Agent 自动使用全局模型。

配置排查

inkos doctor

doctor 会显示当前 effective config mode、service/model/API Key 来源，并尝试 API 连通性。常见模式：

模式	含义
`studio-project`	Studio 运行时：只使用 Studio/project 配置和 secrets
`cli-project`	CLI 运行时：以 Studio 配置为基础，再叠加 env 和 CLI 参数
`legacy-env`	旧 env 模式：兼容老项目的纯 `.env` 配置

如果服务测试失败，优先检查服务商、模型和协议是否匹配。Google Gemini 的 AI Studio API Key 可用于 Gemini OpenAI-compatible endpoint；InkOS 会自动禁用 Google 不支持的 OpenAI store 参数。MiniMax / MiniMax CodingPlan 默认走官方 OpenAI-compatible /v1/chat/completions，并优先

Narcooo/inkos