kentjuno/ainovel-cli

ainovel‑cli – AIを活用したマルチエージェント小説執筆ツール（ベトナム語および多言語対応）

何であるか – Goで書かれたコマンドライン／ターミナルUI（TUI）アプリケーションで、複数のLLMエージェント（コーディネーター、アーキテクト、ライター、エディター、アービター）を調整し、長編フィクションを自動的に下書きする。完全にベトナム語対応のインターフェースを備え、ベトナム語または中国語での執筆が可能で、ローカルのOllamaモデルで完全にオフラインで動作させることも、クラウドプロバイダー（OpenRouter、Gemini、Claude、OpenAI、DeepSeek）に接続することもできる。

主な機能

• マルチエージェントワークフロー – ストーリープランニング、下書き、編集、仲裁を個別に処理するエージェントがあり、ステップ単位のチェックポイントと復旧が可能。
• 二段階ローリングプランニング – ストーリーが進行するにつれて、次のアーキのみが拡張されるため、非常に長い小説でもコンテキスト窓を管理しやすい。
• プロンプトキャッシュと4段階のコンテキスト圧縮 – トークン使用量を削減しつつ、物語の状態を保持する。
• 豊富なスラッシュコマンドUI – /diag、/simulate、/import、/export、/syncなど、健康状態の確認、ターゲットの執筆スタイルの模倣、既存テキストのインポート、完成作品のTXTまたはEPUB形式でのエクスポートが可能。
• モデルの柔軟性 – 各役割ごとに異なるプロバイダーを組み合わせられる（例：編集には強力なClaudeモデル、下書きにはローカルのQwenモデル）上、リアルタイムでモデルを切り替え可能。
• オフライン最優先 – Ollamaを使えば、GPU（12GB VRAM以上）上で100％ローカルで実行でき、Qwen 2.5/3.5などのオープンソースモデルが利用可能。
• ベトナム語専用UI – メニュー、ステータスバー、エラーメッセージすべてが翻訳済みで、物語コンテンツはデフォルトでベトナム語、または中国語で生成可能。

一般的なワークフロー

1. 初回起動時にセットアップウィザードを実行し、プロバイダーを選択、APIキーを入力、Ollamaを設定、言語を指定する。
2. TUIを起動（docker compose run --rm ainovel または ./ainovel-cli）。
3. 一文のあらすじを入力して即座に開始するか、co‑createモードに入り、世界観や登場人物を段階的に洗練する。
4. スラッシュコマンドを使って介入、外部の下書きをインポート、望ましい著者のスタイルをシミュレート、または原稿をエクスポートする。
5. システムは各ツールステップ後にチェックポイントを保存するため、クラッシュやCtrl‑Cでも、中断した場所から正確に再開できる。

インストール方法

• Docker（推奨）：docker compose build && docker compose run --rm ainovel。
• ソースから：Go ≥1.21をインストール、リポジトリをクローンし、go build -o ainovel-cli ./cmd/ainovel-cli を実行して./ainovel-cliを実行する。
• ローカルLLM：大容量コンテキスト窓を持つOllamaモデルを作成（例：qwen2.5:14bにnum_ctx 65536を設定）。
• クラウドLLM：config/config.jsonにOpenRouter、Gemini、Claude、OpenAI、DeepSeekのAPIキーを提供する。

ディレクトリ構成（出力はworkspace/またはカスタムNOVEL_DIR下に配置）：

novels/<title>/output/novel/
├─ chapters/      # 完成したMarkdown形式の章
├─ drafts/        # 中間下書き
├─ reviews/       # エディターによる品質レポート
├─ summaries/     # アーク／巻の要約
├─ premise.md
├─ characters.md
├─ world_rules.md
└─ meta/          # チェックポイント、進捗状況、ログ

技術スタック

• 言語：Go
• エージェントコア：agentcore（ツール呼び出し＆ストリーミング）
• LLMラッパー：litellm
• TUIフレームワーク：Bubble Tea + Lip Gloss
• ライセンス：MIT

誰が使うか – 長編フィクションの執筆にAIの支援を求める作家、マルチエージェントLLMパイプラインを実験する趣味人、あるいは高度なエージェントオーケストレーションシステムの実装例を探している開発者。