InkScope

InkScope 是一个写给小说作者的本地 AI 拆书与阅读客户端。

它不是单纯的“剧情总结器”，而是把一部长篇小说拆成作者可以学习的写作工程：开篇、铺垫、主线、辅线、暗线、人物弧光、伏笔回收、期待感、爽感、高潮与结尾。目标是帮助作者从优秀作品里提取结构经验，再迁移到自己的原创作品中。

当前版本基于 React + Tauri 2 + Rust + SQLite + DeepSeek。

软件截图

本地书架：一书一库，阅读与报告入口集中管理。	书源搜索：同步 Legado 书源，按小说名选择目标并导入。
本地阅读器：章节目录、全文阅读、导出与分析入口。	拆书报告：结构评分、写作技法、期待爽感与大纲模板。

核心能力

• 本地书架：每本书一个独立 SQLite 数据库。
• 第三方书源：支持同步 aoaostar/legado 书源，根据小说名搜索并选择结果。
• 全书下载：加入书架前先下载章节，下载后可本地阅读和分析。
• 本地阅读器：支持章节目录、章节搜索、上一章/下一章、补全旧版下载数据。
• 导出书籍：支持导出 TXT 和 Word/DOCX。
• AI 拆书：调用 DeepSeek 对长篇文本进行分片分析，再合成结构化报告。
• 写作教学型报告：面向新人作者解释“作者为什么这样写”和“自己如何迁移”。
• 大纲模板：根据拆书报告生成分卷、五幕式、关键剧情、高潮阶梯、主线/暗线与可复制的新书大纲模板。

拆书报告包含什么

InkScope 的报告重点不是复述剧情，而是反推作者的施工图：

• 全书布局：故事发动机、主线因果链、辅线服务方式、暗线埋设与揭示。
• 五幕式大纲：开篇入局、目标成形、对抗升级、汇线爆发、回收余波。
• 分卷卷纲：每卷的结构作用、关键剧情、卷内高潮、卷尾钩子。
• 期待感与爽感：立期待、延迟、加码、兑现、下一钩子。
• 人物塑造：出场、欲望、恐惧、成长、关系推动、阶段退场。
• 伏笔暗线：如何伪装进正常叙事，何时回收，回收带来的认知与情绪效果。
• 场景拆解：场景任务、切入方式、感官描写、场内冲突、转场。
• 写作课：把原作做法转成可执行步骤、常见误区和练习题。
• 原创灵感：给出可迁移方向，同时提示如何避免复制原作。

真实数据原则

InkScope 不内置示例书，也不展示固定假报告。

• 原文、章节、切片摘要、任务进度、模块缓存和最终报告都来自本地 SQLite。
• 每本书拥有自己的 .sqlite 文件，互不混用。
• 分析进度读取真实任务状态，不用假进度条。
• 分析失败后会复用已经完成的片段与模块缓存，避免从零白跑。
• DeepSeek API Key 只保存在当前设备 WebView 的 localStorage，不会写进书籍数据库。
• 书源 JavaScript 不会执行，避免第三方规则获得本机权限。
• 书源请求会阻止访问 localhost 和内网 IP。

macOS 默认数据目录：

~/Library/Application Support/com.inkscope.storylab/

书籍数据库目录：

~/Library/Application Support/com.inkscope.storylab/books/<book-id>.sqlite

书源配置：

~/Library/Application Support/com.inkscope.storylab/sources/legado.json

默认书源同步地址：

https://legado.aoaostar.com/sources/b778fe6b.json

DeepSeek 支持

客户端当前按 OpenAI 兼容格式调用 DeepSeek。

默认 Base URL：

https://api.deepseek.com

可选模型：

• deepseek-v4-flash
• deepseek-v4-pro

应用会尽量使用 JSON Output，并对模型偶发的 JSON 截断、控制字符和格式问题做重试与修复。但长篇小说分析依然会受到网络、模型输出长度和 API 稳定性的影响。

开发环境

需要：

• Node.js
• npm
• Rust stable
• Tauri 2 所需系统依赖

安装依赖：

npm install

启动 Tauri 客户端：

npm run tauri

只启动前端页面：

npm run dev

注意：npm run dev 只能查看界面，不能使用 SQLite、书源抓取和 DeepSeek 分析。完整功能必须通过 Tauri 客户端运行。

构建与检查

前端构建：

npm run build

本机打包当前系统客户端：

npm run tauri:build

Tauri 桌面包通常需要在对应操作系统上构建：

• macOS：在 macOS 上生成 .app / .dmg
• Windows：在 Windows 上生成 .msi / NSIS 安装包
• Linux：在 Linux 上生成 .deb / AppImage

本仓库已提供 GitHub Actions 工作流：

.github/workflows/build-desktop.yml

推送到 main、推送 v* tag，或在 GitHub Actions 页面手动运行 Build desktop packages，即可分别在 macOS、Windows 和 Ubuntu runner 上产出构建产物。构建结果会作为 workflow artifacts 上传。

发布版本

发布脚本会自动完成版本号同步、CHANGELOG 生成、release commit 和 git tag。

预览下一次 patch release：

npm run release -- patch --dry-run

生成本地 release commit 和 tag：

npm run release -- patch

也可以指定 minor、major 或明确版本号：

npm run release -- minor
npm run release -- 0.3.0

生成并推送到 GitHub：

npm run release:push -- patch

推送 tag 后会触发 .github/workflows/build-desktop.yml，自动构建 macOS、Windows 和 Linux 安装包，并上传到 GitHub Actions artifacts。

Rust 测试：

cd src-tauri
cargo test

项目结构

.
├── src/                  # React 前端
│   ├── App.tsx           # 主界面、书架、阅读器、报告页
│   ├── lib/tauri.ts      # 前端调用 Tauri command
│   ├── styles.css        # 亮色极简 UI
│   └── types.ts          # 报告和书籍类型
├── src-tauri/            # Tauri / Rust 后端
│   ├── src/lib.rs        # SQLite、任务、DeepSeek、导出
│   ├── src/legado.rs     # Legado 书源解析与抓取
│   └── tauri.conf.json
├── scripts/              # 开发与构建脚本
└── README.md

当前限制

• Legado 规则生态很复杂，当前只支持常见 JSONPath、CSS、class、tag 等规则；依赖 JavaScript、登录态或特殊加密的书源会被跳过或标记失败。
• 起点、番茄等官方站点并非主要抓取目标，建议通过第三方 Legado 书源搜索。
• AI 拆书质量取决于下载文本质量和模型稳定性。
• 大纲模板是写作学习工具，不应复制原作人物、专名、设定或核心事件。

隐私与版权提示

InkScope 面向个人本地阅读和写作学习。请只导入你拥有合法阅读和私人分析权限的内容。不要把受版权保护的全文、报告或导出文件用于未授权传播。

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