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解决的问题

传统AI写作工具在长篇叙事中常常遇到困难，导致出现‘幻觉’：角色性格漂移、情节漏洞浮现、早期情节点被遗忘，因为上下文窗口已满。Tianming通过将小说视为一个受管理的状态数据库，而非简单的文本流，解决了这一问题，确保在数千章的叙事中保持一致性，而不完全依赖模型的记忆。

工作原理

系统不将整个故事历史输入AI，而是采用闭环写作流程：读取状态 → AI写作 → 守门人验证 → 提交到文本 → 更新状态 → 下一章。

关键机制包括：

• 15维事实快照：将角色等级、位置、物品拥有、秘密知识等特定变量作为结构化数据追踪。每章必须输出一个 CHANGES JSON声明来更新这些值。
• 生成守门人：六层验证机制，若章节包含矛盾（如一个怕火的角色进入火山）或缺少必要情节元素，则阻止其被保存。
• 长距离回忆：结合历史里程碑、基于向量的语义检索（通过本地ONNX模型）和状态追踪，将相关过去事件重新引入当前提示。
• 类人精炼：使用本地 chinese-roberta-tiny 模型，将AI典型的表达替换为更自然的语言，同时保持语义相似性。

适用人群

需要在极长叙事中保持严格逻辑一致性和复杂世界观构建的网络小说作者和创意写作者。

特色亮点

• 基于状态的写作：超越上下文窗口，使用结构化数据追踪故事状态。
• 因果验证：六阶段守门人系统，防止逻辑错误进入故事。
• 自动化世界构建：支持‘拆书’（分析现有小说）和生成世界构建结构化规则的工具。
• 本地AI集成：内置ONNX模型用于嵌入和文本精炼，降低API成本并提升隐私保护。
• .NET 8/WPF架构：具备完整Markdown编辑器和多模型支持的专业桌面应用程序。