ExplosiveCoderflome/AI-Novel-Writing-Assistant

面向长篇小说创作的 AI Native 开源系统，用 Agent、世界观、写法引擎、RAG 和整本生产工作流，帮助新手从一句灵感走到完整小说。AI-native engine for end-to-end novel creation — from idea to full chapters, with structured planning, worldbuilding, and agent-driven workflows.

何であるか

AI小説執筆アシスタントは、大規模言語モデルの助けを借りて完全な長編小説を執筆するためのオープンソース・フルスタックアプリです。単純な「1文を書くとAIが完成させる」チャットUIではありません。計画、世界観構築、登場人物シート、章の生成、レビュー、修正、さらには派生漫画／短編ドラマの作成までを統合したマルチステップの生産パイプラインをオーケストレーションしています。システムの核となる部分は、Expressバックエンド内で実行されるLangChainおよびLangGraphエージェントであり、フロントエンドはReact + Viteクライアントです。すべてのデータはローカルのSQLiteデータベースに保存され、Qdrantを介したベクトル検索によりRAG（リトリーブ増強生成）をオプションで利用可能です。

対象ユーザー

ターゲット	なぜ重要か
初心者作家：アイデアはあるが、本全体の構成方法が分からない人	「自動ディレクター」機能により、1つの種となる文から全書のアウトライン、登場人物リスト、章ごとの計画を自動生成し、ユーザーにガイドされたワークフローを進められるようにします。
開発者 / AI研究者：エージェントベースのワークフロー、LangGraphのオーケストレーション、またはAIネイティブ製品設計に関心がある人	リポジトリではエージェントランタイム全体、モデルルーティング、チェックポイント／回復ロジック、RAG統合が公開されており、長鎖型AIアプリケーションの具体的な事例となっています。
コンテンツクリエイター：小説から派生するコミックや短編ドラマの台本を生成したい人	標準搭載の「派生ワークショップ」モジュールにより、生成された章をビジュアルストーリーボードや台本ドラフトに変換できます。

コア機能（READMEに記載済み）

自動ディレクター – 1つのインスピレーション文からスタート；システムは複数の全書方向性、タイトル、世界観構築、登場人物設定を提案。ユーザーは方向性を反復改善したり、受け入れて執筆へ進むことができます。
クリエイティブハブ / エージェントランタイム – 自然言語での意図が適切なエージェント段階（計画、ツール呼び出し、ステータスカードなど）にルーティングされる統合UI。
生産チェーン – 一時停止・再開可能なパイプラインで、以下をリンクしています：
- 本書レベルの枠組み → 世界観・登場人物準備 → ボリューム戦略 → 章のペース → 章生成 → AIレビュー → 品質修復 → 状態の補填 → 次の章。
チェックポイント＆回復 – 各段階で状態が保存されます；モデルのクォータが尽きたりエラーが発生しても、最後のチェックポイントから再開可能。
役割・世界資産ライブラリ – 機能階層付きのキャラクタープロフィール（概要 → 深層）と、「世界ハンドブック」。生成時にRAGで照会可能。
スタイルエンジン＆AI回避ルール – 再利用可能な書き方のアセット。生成時に切り替え・組み合わせ・適用でき、テンプレートのような文章を避ける。
QdrantによるRAG – 本書分析（拆书）と知識ベースドキュメントはQdrantにインデックス化。埋め込みは重複除去され、後続の章に情報を提供するために取得可能。
派生ワークショップ – 完成した小説コンテンツからマンガパネルや短編ドラマの台本を生成するためのオプションモジュール。
デスクトップクライアント – Windowsインストーラー（Setup.exe）と即時起動用のポータブル版、およびドキュメントとデモを表示するGitHub Pagesサイト。
マルチプロバイダーモデルルーティング – OpenAI、DeepSeek、SiliconFlow、xAIなどに対応。各タスク（計画、生成、レビュー、埋め込み）に異なるモデルを割り当てられます。
豊富なドキュメント – インストール、FAQ、ステップバイステップの小説作成、アーキテクチャ、回復ガイドなどをカバーする30以上（>30）のMarkdownドキュメント。

使い始め方（クイックスタート要約）

前提条件 – Node 20.19 LTS（またはそれ以降）と pnpm ≥ 10.6。
インストール – pnpm install（バックエンドおよびフロントエンドの依存関係；デスクトップ版を実行しない限りElectronランタイムは取得されません）。
設定 – サーバーおよびクライアント用の例の.envファイルをコピーし、少なくともDATABASE_URL（SQLiteはそのまま使える）とLLM APIキーを設定。
実行 – pnpm dev を実行すると、Express APIが http://localhost:3000 で、React UIが http://localhost:5173 で起動します。
初回使用 – UIを開き、Settings → モデルAPIキーを追加 → 単一のインスピレーション文を入力して新規小説の作成を開始。
（オプション）RAGの有効化 – RAG_ENABLED=true を設定し、Qdrant CloudのURL/APIキーを提供して、世界観／知識の取得にベクトル検索を利用。

技術的ハイライト

モノレポ：pnpmワークスペース（client/、server/、shared/）で管理。
バックエンド：Express 5 + Prisma ORM（SQLite）+ Zodによるバリデーション。
AIオーケストレーション：LLM呼び出しにはLangChain、マルチステップエージェントグラフおよび状態管理にはLangGraphを使用。
フロントエンド：React 19、Vite、TanStack Query、Plate（リッチテキストエディタ）－すべてTypeScriptで記述。
RAGスタック：QdrantベクトルDB、設定可能な埋め込みプロバイダー、重複ベクトルを回避するための自動チャンクハッシュ。
モデルルーティングUI – 専用の設定ページで個々のプロバイダーモデルを非表示／表示させ、特定のタスクに割り当て可能。
チェックポイントシステム – パイプラインの各段階で出力をSQLite DBに記録；UIはどのチェックポイントからでも再開でき、進行状況を失わない。

ライセンスと貢献

ダブルライセンス：デフォルトでAGPL-3.0、作者より商業SaaSライセンスも提供。
貢献はプルリクエストで受け付けており、CLAが必要。READMEには明確な貢献ガイドと高影響度領域のリスト（生産チェーンの安定性、初心者オンボーディング、スタイルエンジン、知識ベースの補填など）が記載されています。

最後に

あなたが現実世界で長期間にわたる創造的タスクに向けたLLMエージェントの連携を研究する事例を探している場合、あるいは単一のアイデアから完結した小説（オプションでコミック／短編ドラマの派生作品付き）を手助けしてくれるツールを求める場合、このリポジトリは完全にドキュメント化され、実行可能なソリューションを提供しています。

これは、AIエージェントの連携によって、本当に長期的な創作タスクを実現するための、研究レベルの具体例です — @aiwriter_engine