sigpanic/goink

解決する課題

Goinkは、長編小説執筆のために設計されたデスクトップAI執筆システムです。汎用LLMで発生する「記憶喪失」の問題、つまりAIが数十もの章をまたぐとキャラクター名や伏線、プロットポイントを忘れてしまうという問題を解決します。AIに物語の状態を逐一思い出させる手作業を不要にし、膨大なテキスト全体で一貫性を維持します。

仕組み

Goinkは単純なパイプラインではなく、エージェントベースのアーキテクチャを採用しています。31種類の構造化ツールにアクセスできるAIエージェントにより、LLMはキャラクタープロファイルの照会、プロットアークの更新、世界観データの管理方法を自律的に判断できます。

主な技術コンポーネント：

• 構造化メモリ: キャラクター関係（有向グラフとして）、伏線の状態、物語の弧、読者の知識を専用に追跡します。
• ローカルセマンティック検索: BGE中国語セマンティックモデル (ONNX Runtime) と sqlite-vec を使用したローカルエンジンにより、キーワードではなく意味に基づいて関連する箇所を検索します。
• スキルシステム: 執筆手法をMarkdownファイルで定義するモジュール式システムで、3層のオーバーライド（小説 > ユーザー > 内蔵）を通じて特定のスタイルやワークフローを適用できます。
• Diffベースの編集: AIによる盲目的な上書きを防ぐため、Diffプレビューを生成し、ユーザーが承認した後にのみテキストに変更が反映されます。
• バージョン管理: Gitを統合し、自動コミットと簡単なロールバックを実現します。

対象ユーザー

長期プロジェクトにおいて、厳格な物語の一貫性と構造的整合性を維持する必要がある小説家やライター。

ハイライト

• エージェントによるメンテナンス: 各章の後にキャラクターの更新やプロットの進行状況のチェックを自動的にトリガーします。
• スタイルの抽出: サンプルテキストを分析して作家のスタイル（文構造、トーンなど）を抽出し、カスタムの「模倣スキル」を生成できます。
• 状態の可視化: 物語の弧や場所のグラフを視覚的なマップとして提供します。
• ゼロコンフィグのローカル検索: GPUや外部APIを必要とせず、マシン上で完全に動作するローカルベクトル検索です。
• サンドボックスセキュリティ: ホワイトリストとSafePathを使用して、AIが許可されていないファイルにアクセスしたり変更したりできないようにします。