面向长篇小说的记忆型 AI 写作桌面系统

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

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 > 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。

混合检索策略：

• 最近章节窗口：直接获取最近 N 章的摘要
• 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

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。

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。

审查系统提供多维度的章节质量把控，分为 AI 审稿 和 连贯性检查 两个层面。

审查中心六维审查：

AI 审稿流程：

1. 读取目标章节正文
2. 加载大纲、人物状态、伏笔状态、时间线、角色认知
3. LLM 逐维度检查，输出结构化审稿意见
4. 按严重程度分级：阻塞 / 高 / 中 / 低
5. 提供具体修改建议与原文证据

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：

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。

• 大纲管理：总大纲 → 分卷大纲 → 章节细纲，三级大纲体系
• 章节生成：续写、扩写、改写、润色，多种生成模式
• 剧情搜索：关键词 + 语义 + 图谱混合搜索
• 多模型支持：自定义聊天、写作、审稿、摘要、嵌入模型
• 自动更新：内置 Tauri Updater，启动时自动检测 GitHub Releases 新版本
• 国际化：中文 / 英文双语界面

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│                   前端 UI 层                      │
│   React 19 + TypeScript + Tailwind CSS + Vite    │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│                  状态管理层                        │
│          Zustand (wiki-store, review-store...)    │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│                 业务逻辑层                        │
│  novel/ (记忆引擎, 上下文包, 摄取, 审查, 图谱)    │
│  lib/ (LLM客户端, 嵌入, 搜索, 去重, 持久化)      │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│              Tauri IPC 通信层                     │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│                Rust 后端命令层                     │
│  文件系统 / 向量存储 / PDF提取 / 进程管理 / 代理   │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│                  本地文件系统                      │
│        项目目录 (Markdown + JSON + 向量索引)      │
└─────────────────────────────────────────────────┘

技术栈：

关键技术亮点：

• 混合检索引擎：关键词 + 向量 + 图谱三路融合，RRF 排序
• Token 预算控制：上下文包自动裁剪，确保不超模型限制
• 增量式图谱构建：每次摄取只更新变化部分
• 本地优先架构：所有数据存储在本地，无需联网（LLM 调用除外）
• 草稿隔离机制：未确认内容不会污染正式记忆库

• 操作系统：Windows 10+（主要支持平台）、macOS、Linux
• 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。

1. 新建小说项目：指定项目名称、题材、目标字数
2. 导入或生成大纲：导入已有大纲，或通过 AI 生成
3. 配置模型：在设置中配置 LLM API 地址和密钥
4. 开始写作：在 AI 对话区输入写作指令（如"继续写第 30 章"）
5. 审阅草稿：查看生成结果，可编辑、重写或审稿
6. 确认保存：满意后保存为正式章节，系统自动摄取记忆
7. 查看图谱：在图谱视图查看人物关系和剧情走向

QMAI/
├── src/                          # 前端源码
│   ├── components/               # React 组件
│   │   ├── chat/                 # AI 对话面板
│   │   ├── editor/               # 编辑器与阅读器
│   │   ├── graph/                # 图谱视图
│   │   ├── layout/               # 布局组件
│   │   ├── novel/                # 小说功能组件（灵魂、认知、伏笔、记忆等）
│   │   ├── review/               # 审查中心
│   │   ├── search/               # 搜索视图
│   │   ├── settings/             # 设置面板
│   │   ├── sources/              # 原始资料管理
│   │   └── ui/                   # 通用 UI 组件
│   ├── lib/                      # 业务逻辑库
│   │   ├── novel/                # 小说核心模块（记忆、上下文、摄取、审查、图谱）
│   │   ├── llm-client.ts         # LLM 客户端
│   │   ├── embedding.ts          # 嵌入向量
│   │   ├── search.ts             # 搜索引擎
│   │   ├── sweep-reviews.ts      # 批量审查
│   │   └── ...                   # 其他工具库
│   ├── stores/                   # Zustand 状态仓库
│   ├── i18n/                     # 国际化（中/英）
│   └── commands/                 # Tauri 命令调用层
├── src-tauri/                    # Rust 后端
│   ├── src/
│   │   ├── commands/             # Tauri 命令实现
│   │   ├── lib.rs                # 插件注册与应用初始化
│   │   └── ...
│   ├── Cargo.toml                # Rust 依赖配置
│   └── tauri.conf.json           # Tauri 应用配置
├── NvwaSKILL/                    # 角色视角数据（应用运行时资源）
├── extension/                    # 浏览器剪藏扩展
├── scripts/                      # 构建与发布脚本
├── .github/workflows/            # CI/CD 工作流
├── package.json                  # 前端依赖与脚本
└── vite.config.ts                # Vite 构建配置

• Node.js 20+
• Rust (stable)
• Tauri 2 开发环境

# 安装前端依赖
npm install

# 启动开发环境（前端 + Tauri 桌面窗口）
npm run tauri dev

# 仅启动前端开发服务器
npm run dev

# 类型检查
npm run typecheck

# 构建便携版
npm run build:portable

• 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 MIT License 开源许可证。

• 本项目灵感来源：（webnovel-writer）https://github.com/lingfengQAQ/webnovel-writer
• 项目框架UI设计依托LLM WIKI：https://github.com/nashsu/llm_wiki
• 内置角色灵魂设计参考女娲.skill：https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill
• 感谢LINUXDO提供的帮助：https://linux.do/

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