面向长篇小说的记忆型 AI 写作桌面系统
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4.0.0 起界面整体重构（全新界面），顶部功能栏可自定义、窗口自绘无外框。
青幕AI写作不是普通的 AI 聊天写作工具。它是一套长篇小说记忆型写作系统，专为 200 万～300 万字量级的连载小说创作设计。
核心理念：
写前自动提取上下文 → 写后自动沉淀章节记忆 → 图谱追踪关系变化 → 审查系统防止崩坏 → 人工确认最终定稿
普通 AI 写作工具的问题在于：写到后期 AI 会遗忘前文、人物性格不一致、时间线混乱、伏笔丢失。青幕AI写作通过结构化记忆系统和混合检索引擎，让 AI 在每次生成时都能"记住"之前的一切。
适用场景：
- 网文日更作者：保持长篇连载质量、防止人设崩坏
- 小说策划者：管理世界观、势力关系、多线剧情
- AI 辅助写作者：让大模型在长篇创作中持续可用
- 学习仿写者：通过拆文库拆解成熟作品的角色设定与文风
青幕AI写作把大纲拆成三级、逐级细化，每一级都能同时产出 Markdown 文本 + 可视化 HTML：
| 层级 | 说明 | 可视化形式 |
|---|---|---|
| 总纲 | 全书主线、核心设定与整体走向 | — |
| 卷纲 | 按「1 卷 = 10 故事 = 1 大高潮」组织，每个故事固定 10 个环节（起①~合②） | 可折叠 HTML 树：节拍体检、伏笔追踪、人物出场、对手推进、悬念债务、成长资源、地点 / 组织索引 |
| 章纲（细纲） | 按故事分批生成，每章写满 17 节（本章定位 / 核心事件链 / 必要条件 / 四段式 / 情绪曲线 / 爽点 / 扩写方式 / 画面细节 / 伏笔钩子 / 角色状态变化 / 设定更新 / 写作约束 / 下一章交接 / 写作检查清单 等） | 章节卡片流 HTML |
- 生成方式：在「大纲对话」里从一个想法开始，AI 逐步产出；已有卷 / 章可逐级细化，分批任务中断后可续跑。
- 双格式保存：保存时可分别勾选 Markdown 与 HTML；HTML 由软件读取技能模板渲染，样式统一。
- 保存前体检：自动校验章号区间、节拍逐位一致、时间线不倒退、人物出场、对手出手、伏笔埋收、检查清单十条固定项等；不完整会自动补全一次，并只重写有问题的批次。
- 写完务必「提取记忆」：未提取记忆的大纲，AI 在写正文时读不到（详见「基本使用流程 · 第四步」）。
记忆系统是青幕AI写作的核心引擎。每章正式保存后，系统会自动执行章节摄取，将正文内容结构化为可检索、可追踪、可复用的记忆单元。
章节摄取提取的内容：
- 章节摘要与结尾钩子
- 出场人物、地点、组织、物品
- 关键事件与状态变化
- 人物关系变化与角色认知变化
- 伏笔新增 / 推进 / 回收
- 时间线事件
- 图谱节点与关系边
上下文引擎（写作前自动触发）：
每次调用 LLM 写作前，系统自动生成上下文包，按优先级组装：
用户明确指定 > 当前章节细纲 > 上一章结尾 > Canon 正史规则
> 当前人物状态 > 伏笔状态 > 最近章节摘要 > 最近章节正文片段 > 图谱关系
> 向量搜索结果 > 关键词搜索结果
上下文包有 token 预算控制，自动在保证关键信息不遗漏的前提下裁剪内容；发送前还会按当前模型的真实输入上限再次裁剪并重试，避免长章节历史超出接口限制。
混合检索策略：
- 最近章节窗口：直接获取最近 N 章的正文片段（长章节同时保留开头与结尾）+ 摘要
- 关键词搜索：BM25 风格的精确匹配
- 向量搜索：语义级别的相似内容检索
- 图谱搜索：沿关系边扩展相关节点
- Canon 规则：强制注入的不可违背设定
数据存储方式：
所有记忆数据以项目目录形式本地存储，章节正文保存为 Markdown，快照与状态保存为 JSON。支持导出、备份和索引重建。
角色灵魂系统由两个层面组成：项目灵魂 和 角色视角（NvwaSKILL）。
项目灵魂（Soul Doc）：
每个小说项目可配置独立的写作灵魂文档，定义整部小说的气质基调：
- 叙事气质（沉浸、克制、轻松等）
- 语言风格（口语感、文学感等）
- 节奏控制规则
- 对话规则与心理描写规则
- 冲突写法与感情线规则
- 禁区列表（禁止空泛抒情、禁止所有人物同一说话方式等）
灵魂文档在每次章节生成时自动注入 LLM 提示词，确保全书风格统一。
角色视角（NvwaSKILL）：
基于 SKILL 框架的角色个性化系统。每个角色视角包含：
- 角色档案与核心设定
- 表达 DNA（说话习惯、用词偏好、句式特征）
- 思维模式与决策风格
- 对话历史与观点参考
- 时间线与关键事件
- 动机、行为模式与代表性台词
系统内置数十个预设角色视角范例（从费曼到鲁迅、从孙悟空到王阳明），用户可参照创建自己小说中的角色模版。也可以通过拆文库从已有作品中提取角色，一键加入自定义灵魂库。
角色认知系统：
追踪每个角色在每个时间节点"知道什么"和"不知道什么"：
knows：角色已知信息does_not_know：角色未知信息reader_knows_but_character_does_not：读者知道但角色不知道的信息（信息差）
这防止了 AI 写作中最常见的错误——让角色知道了不该知道的信息。
拆文库是青幕AI写作的特色功能，让你能够拆解成熟作品的写作秘密，并将其复用到自己的创作中。
拆书工作流：
- 导入小说作品（支持整本/多文件/章节范围选择）
- 章节自动切分，LLM 精准识别真实出场角色（不再用正则抽取无效候选名）
- 一键提取角色 Skill：6 维度人格分析（公开资料 / 说话风格 / 表达 DNA / 外界看法 / 决策模式 / 时间线）
- 一键提取作品文风：9 维度文风指标 + 风格宪法 + 原文代表样本
- 将角色 Skill 加入自定义灵魂库，或将文风绑定为当前小说的风格约束
作品文风提取（9 维度）：
| 维度 | 说明 |
|---|---|
| 叙事密度 / 节奏 | 推进速度与信息投放节奏 |
| 环境描写比重 | 具体实物 vs 抒情氛围的比重 |
| 情绪呈现 | 动作外显 vs 内心独白，以及克制度 |
| 句式与句长 | 长短句倾向、口语化程度 |
| 比喻 / 通感密度 | 修辞出现频率与克制程度 |
| 场景与时间过渡 | 转场和跳时的写法 |
| 叙述视角与声音 | 人称、视角切换与叙述腔调 |
| 对白风格 | 口语 / 毛边 / 潜台词 |
| 点题 / 抒情习惯 | 段尾总结、点题与抒情的频率 |
启用文风约束后，每次生成章节时会自动注入文风预设，保障全书风格统一。
拆文库特性：
- 支持重新提取角色 / 重新提取文风
- 后台运行：深度提取可后台执行，各任务进度显示在对应 Skill 页签内，完成后一键跳转结果
- 别名匹配：角色光环支持拼音模糊匹配和简繁转换，昵称也能命中角色设定
审查系统提供多维度的章节质量把控，分为 AI 审稿、连贯性检查 和 角色一致性检查 三个层面。
审查中心六维审查：
| 维度 | 说明 |
|---|---|
| 爽感密度 | 爽点分布是否合理、密度是否足够 |
| 设定自洽 | 战力/地点/时间线等设定是否自相矛盾 |
| 节奏张力 | 叙事节奏是否合理、张弛是否有度 |
| 人设一致 | 角色行为是否偏离人设、对话是否符合性格 |
| 叙事衔接 | 场景转换是否自然、前后文是否衔接 |
| 追读引力 | 章末钩子是否有力、读者期待管理是否到位 |
AI 审稿流程：
- 读取目标章节正文
- 加载大纲、人物状态、伏笔状态、时间线、角色认知
- LLM 逐维度检查，输出结构化审稿意见
- 按严重程度分级：阻塞 / 高 / 中 / 低
- 提供具体修改建议与原文证据
角色一致性检查（专项能力）：
审查阶段会专门校验角色是否脱离记忆库设定：
- AI 先从初稿提取所有出场角色，再逐个对照记忆库（角色光环、人物状态、角色认知状态）
- 标注每个角色的命中状态，判断是否脱离设定
- 审查前用初稿正文重新匹配角色光环，补齐配角、新角色登场时的光环注入缺失
- 长章节（>8000 字）自动分段并行审查（最多 3 段覆盖 24000 字）
- 返修后新增阶段 5.5 复审闭环，确认返修是否引入新阻断问题
- 结果在审查中心以独立的"角色命中记忆库报告"面板呈现
连贯性检查（Lint）：
自动检测结构性问题：
- 时间线冲突
- 人设崩坏
- 伏笔错乱
- 角色认知越界
- 缺失的关系引用
每个问题输出包含严重程度、类型、原文证据、相关记忆和修改建议。
事实检查（Fact Check）：
基于章节快照的事实验证系统，检测新章节中是否存在与既有 Canon 正史矛盾的内容。
伏笔债务追踪：
自动统计长期未回收的伏笔，计算债务评分，提醒作者哪些伏笔需要推进或收束。
针对长篇 AI 写作的常见崩坏问题，青幕AI写作提供系统性解决方案：
| 问题 | 解决方案 |
|---|---|
| AI 写到后期遗忘前文 | 章节快照 + 最近章节正文片段 + 混合检索 + 上下文包自动组装 |
| 人物性格前后不一致 | 角色状态追踪 + 灵魂绑定 + 人设一致性审查 + 角色命中记忆库检查 |
| 时间线混乱 | 结构化时间线 + 连贯性检查 + 时间线冲突报警 |
| 伏笔丢失或错乱 | 伏笔追踪器 + 债务评分 + 自动检测未回收伏笔 |
| 角色知道不该知道的信息 | 角色认知系统（knows / does_not_know） |
| AI 生成错误内容污染后续 | 草稿/正式章节分离 + 人工确认后才入库 |
| 大纲执行偏移 | 大纲一致性审查 + 上下文强制注入大纲规则 |
| 生成内容 AI 味重 | 去AI化改写（De-AI）+ 项目灵魂风格控制 + 作品文风约束 |
| 不知道如何写好某种文风 | 拆文库提取成熟作品的 9 维文风，直接复用 |
| 设定散落难以追踪 | 图谱可视化 + 结构化记忆 + 全文搜索 |
| 长章节超出模型上下文 | 发送前按模型真实输入上限自动裁剪并重试 |
草稿机制：
AI 生成的章节默认为草稿状态。草稿支持预览、编辑、重新生成、审稿。只有用户确认后才会保存为正式章节并触发记忆摄取。草稿不会污染正式记忆库。
去AI化改写（De-AI）：
内置文风转化能力，将 AI 生成的"标准化"文本改写为更贴近人类写作的自然风格，减少模板化表达。
小说图谱将作品中的所有实体和关系以网络形式可视化呈现。
节点类型：
- 人物、地点、组织、物品
- 事件、章节、大纲
- 伏笔、秘密、冲突、时间点
关系类型：
- 出场于、发生于、持有
- 敌对、合作、怀疑、隐瞒
- 知道、不知道
- 推进伏笔、回收伏笔、新增伏笔
- 导致、揭示、影响
图谱构建逻辑：
图谱数据来源于章节摄取过程。每当正式章节保存后，系统自动从快照中提取图谱节点和关系边，增量更新全局图谱。
应用场景：
- 查看某角色的完整关系网络
- 追踪某个伏笔涉及的所有章节和角色
- 发现孤立节点（缺乏关联的设定）
- 分析剧情线的关键路径
图谱视图基于 Sigma.js + ForceAtlas2 布局，支持社区发现、节点过滤和交互式探索。
- 全新界面：4.0.0 起界面整体重构；顶部功能栏可自定义、窗口自绘无外框并设最小尺寸，旧版界面已移除
- 大纲管理：总纲 → 卷纲 → 章纲（细纲）三级体系；支持 AI 生成与逐级细化，卷纲 / 章纲可同时产出 Markdown 与可视化 HTML（折叠树 / 章节卡片流）
- 章节生成：续写、扩写、改写、润色，多种生成模式；支持章节移动到卷、右键重命名/删除
- 剧情搜索：关键词 + 语义 + 图谱混合搜索
- 模型管理：内置预设（DeepSeek、Google、智谱等）多选启用；自定义模型标签式批量管理、批量测试 + 失败重试；「默认模型」机制统筹后台任务
- 数据管理：一键导出/导入全部数据（AI 会话、大纲、模型、记忆），重装系统可完美恢复
- 技能库：集中浏览与管理内置 / 自定义写作技能（Skill），可启用、收藏并查看技能说明
- 剧情推演室：多 Agent 仿真推演——给定情境或注入一个触发事件，推演各角色的行为选择与连锁反应，输出推演报告
- 界面调节：全局界面字号调节（85%-130%）
- 自动更新：内置 Tauri Updater，启动时自动检测 GitHub Releases 新版本；Windows 更新前等待主程序释放文件句柄
- 使用说明入口：大纲、章节、技能库、图谱、记忆中心、灵魂、审查、设置等核心功能图标悬停可查看使用说明
- 操作系统：
- Windows：10 2004 (20H1) / Windows 11，仅 x64，CPU 需支持 SSE4.2（x86-64-v2；Intel 2008 年 Nehalem / AMD 2011 年 Bulldozer 或更新）。需要系统已安装 WebView2。不支持 32 位。
- macOS：13.0+（Ventura），仅 Apple Silicon（M1 起）。不提供 Intel 包。
- Linux：仅 x86_64 / amd64，CPU 需支持 SSE4.2（x86-64-v2）。Ubuntu 22.04+（webkit2gtk-4.1 / glibc 2.35）。不支持 32 位，不提供 ARM64 包。
- LLM 服务：需配置至少一个大语言模型 API（支持 OpenAI 兼容接口、Ollama 等）
方式一：下载安装包（推荐）
前往 GitHub Releases 下载最新版本安装包。
macOS 用户须知
Release 包未做 Apple 公证，首次打开可能提示「已损坏」或无法运行。将 .app 拖入「应用程序」后，在终端执行：
codesign --force --deep --sign - /Applications/QMaiWrite.app
xattr -dr com.apple.quarantine /Applications/QMaiWrite.app- 第一行：用 ad-hoc 签名让系统允许本地运行
- 第二行：移除下载时附加的隔离标记
macOS 暂不支持应用内自动更新，新版本请手动从 Releases 下载安装。
下面按软件实际界面整理：先配模型 → 再（可选）设默认模型 → 然后进书架开始创作。
打开软件后，点左侧栏「设置」，进入「模型设置」的「大语言模型」页。模型有两种添加方式：
方式一：提供方模型（内置服务商，推荐） 点「+ 添加提供方」，从内置服务商中选择（如 DeepSeek、Google、智谱等），填入 API 密钥即可，接口地址已预置。
方式二：自定义模型（自建 / 中转 / 本地 Ollama 等） 点「+ 添加自定义模型」，自行填写名称、接口地址与密钥。
展开任一模型卡片后可以配置：
| 配置项 | 说明 |
|---|---|
| API 模式 | OpenAI 兼容 / Responses API / Anthropic 兼容 |
| 接口地址 | API 基地址，例如 https://api.deepseek.com/v1 |
| API 密钥 | 右侧眼睛图标可显示 / 隐藏 |
| 模型 | 输入模型名回车添加，可添加多个；也可点「拉取模型」自动获取 |
| 上下文窗口 / 输出上限 | 拖动滑块，按模型真实能力设置 |
| 推理 / thinking | 自动 / 关闭 / 低 / 中 / 高 / 最大 / 自定义 |
| 启用 Function Calling | 模型不支持工具调用时可关闭 |
配置完成后先点「测试模型」验证连通，再点「保存配置」——测试不会自动保存。
在「模型设置 → 默认模型」中，为各类后台任务指定模型：
- 默认模型（通用）：审阅、摘要、提取、去 AI 味默认使用；不改变正文聊天模型
- 审稿模型 / 摘要模型 / 提取模型 / 去 AI 味模型：可分别指定，或保持「跟随默认模型」
- 每一项都可以点「测试模型」验证；改完点「保存设置」，已保存的设置才会用于下一次请求
这一步可以跳过：不设置时，相关任务会沿用当前选择的模型。
打开软件默认进入「书架」：
- 左上角：+ 新建小说 / 打开已有
- 右上角：切换 列表 / 网格 视图
- 书架卡片显示小说名称与字数（如「黑雨之下 · 61,613 字」）
- 点「+ 新建小说」弹出「让一个新故事开始」：填写小说名称与存放位置（默认
C:\QM-BOOK，可另选），提示「先写清故事大纲，再开始第一章；已有资料也可以导入，手动写作不需要配置 AI 模型」，点「创建并写大纲」直接进入大纲
顶部三个主标签：大纲 / 章节 / 技能库，分别对应创作大纲、正文与技能库。
这一步最容易被忽略，但不做的话，AI 读不到你的大纲。
为什么必须提取记忆
生成或导入的大纲（大章节、卷纲、章纲等）本质上只是文件。只有执行「提取记忆」之后，系统才会把它结构化写入记忆库，AI 才能在后续对话与章节生成时读取并引用这份大纲的内容。没有提取记忆的大纲，AI 在写正文时相当于"看不到"。
在哪里提取
- 打开该大纲文档，在编辑区右上角工具栏点「提取记忆」（大脑图标）。
- 文档标题旁的状态会依次显示：
待提取记忆→正在提取记忆→已提取记忆。 - 章节同理：保存为正式章节时会自动提取记忆；已提取过的内容修改后，可点「重新提取记忆」更新。
提取后在哪里查看记忆
- 单篇查看：工具栏同一排的「查看记忆」按钮，查看该篇的记忆快照（未提取时会提示"尚未提取记忆，请先提取"）。
- 全局查看：左侧栏「记忆中心」，集中查看 最近章节快照 / 人物状态 / 角色认知 / 伏笔推进 / 时间线 / 设定事实 / 冲突与矛盾。先从左侧列表选择一个项目，右侧会显示详情。
- 导入或生成大纲：导入已有大纲，或通过 AI 生成；也可从拆文库提取文风作为风格约束
- 开始写作：在「章节」的 AI 对话区输入写作指令（如"继续写第 30 章"）
- 审阅草稿：查看生成结果，可编辑、重写或审稿
- 确认保存：满意后保存为正式章节，系统自动摄取记忆
- 查看图谱与审查：在图谱视图查看人物关系；审查中心查看六维评分与角色命中报告
Q：大纲写好了，AI 写正文却读不到里面的内容？ A：多半是没有提取记忆。打开该大纲 → 编辑区右上角点「提取记忆」，状态变为「已提取记忆」后才生效；之后若改动过内容，点「重新提取记忆」更新。
Q：提示「上下文窗口不足」「输出被截断」「丢失前面对话」？ A：到「设置 → 模型设置 → 大语言模型」，把该模型的上下文窗口与输出上限按其真实能力设满（软件默认值只是相对安全的参考）。切换模型或使用自定义模型时，请分别设置。
Q：中转站 / 自建服务 / 本地 Ollama 怎么填？
A：用「+ 添加自定义模型」：「API 模式」选 OpenAI 兼容，「接口地址」填到 /v1 为止（本地 Ollama 一般是 http://localhost:11434/v1），「API 密钥」按服务商要求填写（本地服务可随意填）。
Q：报错说模型不支持工具调用 / Function Calling？ A：在该模型配置里关闭「启用 Function Calling」，或改用支持工具调用的模型。
Q：macOS 打开提示「已损坏」/ 无法运行？ A：Release 包未做 Apple 公证，按上文「macOS 用户须知」执行两条命令即可。
Q：检查更新没反应？macOS 能自动更新吗？ A：macOS 暂不支持应用内自动更新，请手动到 Releases 下载覆盖安装；其他平台若更新失败，同样手动下载最新包。
Q：数据存在哪里？换电脑怎么迁移？
A：所有数据以项目目录形式本地存储（新建小说时可指定目录，默认 C:\QM-BOOK），除调用 LLM 外不联网。用「设置 → 数据管理」可一键导出 / 导入全部数据（AI 会话、大纲、模型、记忆）。
Q：界面只有中文吗？ A：当前版本仅中文界面（英文界面已移除）。
- Node.js 20+
- Rust (stable)
- Tauri 2 开发环境
- 前端代码使用 TypeScript 严格模式
- Commit Message 遵循 Conventional Commits 规范
- 新功能请在
src/lib/novel/中集中实现，避免散落到无关模块 - Rust 代码遵循
cargo fmt和cargo clippy标准
本项目采用 GNU General Public License v3.0 开源许可证（基于 LLM Wiki 衍生开发）。
- 本项目灵感来源：（webnovel-writer）https://github.com/lingfengQAQ/webnovel-writer
- 内置角色灵魂设计参考女娲.skill：https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill
- 拆书文风 Writing DNA 参考 writing-dna-skill：https://github.com/larashero3-dotcom/writing-dna-skill
- 语料统计去 AI 味参考 lieflat-less-ai-tone（moxt.ai）：https://github.com/larashero3-dotcom/lieflat-less-ai-tone
- 感谢LINUXDO提供的帮助：https://linux.do/
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