github.com/Mochocyang/QMAI @v2.2.32
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README
青幕AI写作（QMAI）
面向长篇小说的记忆型 AI 写作桌面系统
软件概述
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：通过拆书库拆解成熟作品的角色设定与文风
核心功能
📚 记忆系统
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
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。也可以通过拆书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。
📖 拆书库（作品分析）
拆书库是青幕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： 1. 导入小说作品（支持整本/多文件/章节范围选择） 2. 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） 3. 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） 4. 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 5. 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 |
|---|---|
| 文风宪法 | 8-12 条带理由的硬性写作规则 |
| 叙事视角 | 第几人称、视角切换规则 |
| 对话风格 | 口语化程度、台词密度 |
| 描写密度 | 环境/动作/心理描写的比重 |
| 节奏控制 | 张弛节奏、信息投放速度 |
| 情感处理 | 含蓄外露程度、共情强度 |
| 用词偏好 | 书面/口语、长短句倾向 |
| 段落结构 | 段落长度、过渡方式 |
| 代表样本 | 多段原文片段佐证分析 |
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。
拆书库特性： - 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，右下角浮层显示进度，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
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： 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
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。
✍️ 小说写作问题解决方案
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 | 拆书库提取成熟作品的 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。
🕸️ 图谱功能
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。
其他功能
- 大纲管理：总大纲 → 分卷大纲 → 章节细纲，三级大纲体系；支持 AI 大纲、细化生成、一键提取
- 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
- 界面调节：全局界面字号调节（85%-130%），中文 / 英文双语界面
- 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：章节、大纲、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
技术架构
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ 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, │
│ 拆书分析, 文风提取, 角色一致性) │
│ 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：
| 层级 | 技术选型 |
|---|---|
| 桌面框架 | Tauri 2 |
| 前端 | React 19, TypeScript, Vite 8 |
| 样式 | Tailwind CSS 4 |
| 状态管理 | Zustand 5 |
| 富文本编辑 | Milkdown 7 |
| 图谱渲染 | Sigma.js 3 + Graphology |
| 图表/流程图 | Mermaid |
| 简繁转换 | OpenCC |
| 拼音匹配 | pinyin-pro |
| 后端 | Rust |
| 向量存储 | LanceDB |
| PDF 解析 | PDFium |
| 自动更新 | tauri-plugin-updater |
| CI/CD | GitHub Actions |
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，发送前按模型真实输入上限二次裁剪并重试 - 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 - 角色一致性闭环：从别名拼音/简繁模糊匹配到分段并行审查再到返修复审
安装与使用
环境要求
- 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）
安装方式
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。
基本使用流程
- 新建小说项目：指定项目名称、题材、目标字数
- 导入或生成大纲：导入已有大纲，或通过 AI 生成；也可从拆书库提取文风作为风格约束
- 配置模型：在设置中配置 LLM API 地址和密钥；可设置「默认模型」统筹后台任务
- 开始写作：在 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
项目结构
QMAI/
├── src/ # 前端源码
│ ├── components/ # React 组件
│ │ ├── chat/ # AI 对话面板
│ │ ├── dashboard/ # 仪表盘
│ │ ├── editor/ # 编辑器与阅读器
│ │ ├── graph/ # 图谱视图
│ │ ├── layout/ # 布局组件（含使用说明入口）
│ │ ├── novel/ # 小说功能组件（灵魂、认知、伏笔、记忆、拆书库等）
│ │ ├── review/ # 审查中心
│ │ ├── search/ # 搜索视图
│ │ ├── settings/ # 设置面板（模型、数据管理、界面等）
│ │ ├── sources/ # 原始资料与大纲管理
│ │ └── ui/ # 通用 UI 组件
│ ├── lib/ # 业务逻辑库
│ │ ├── novel/ # 小说核心模块
│ │ │ ├── book-analysis/ # 拆书库（角色提取、文风提取、别名匹配等）
│ │ │ ├── context-engine.ts # 上下文引擎
│ │ │ ├── chapter-ingest.ts # 章节摄取
│ │ │ ├── review-adapter.ts # 审查适配器（含角色一致性）
│ │ │ ├── model-resolver.ts # 默认模型解析
│ │ │ ├── de-ai-adapter.ts # 去AI化
│ │ │ └── ...
│ │ ├── llm-client.ts # LLM 客户端
│ │ ├── embedding.ts # 嵌入向量
│ │ ├── search.ts # 搜索引擎
│ │ └── ...
│ ├── 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
├── skills/ # 角色 SKILL 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
本地开发
前置依赖
- Node.js 20+
- Rust (stable)
- Tauri 2 开发环境
开发命令
# 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
# 构建桌面便携版
npm run build:portable
# 构建 GitHub 发布版（含签名与 latest.json）
npm run build:github-release
代码规范
- 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
许可证
本项目采用 GNU General Public License v3.0 开源许可证（基于 LLM Wiki 衍生开发）。
致谢
- 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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