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解决的问题

它解决了 AI 生成长篇小说时常见的“记忆丧失”和不一致问题。标准的 AI 工具依赖上下文窗口，这会导致随着故事发展到数千章，情节点被遗忘、角色性格漂移以及规则崩坏。本系统以结构化的状态管理方法取代了对上下文的依赖。

运作方式

系统不将长篇文本历史喂给 AI，而是将故事视为可管理的数据。它使用闭环写作流程：读取当前状态 $\rightarrow$ AI 写作 $\rightarrow$ 闸道验证 $\rightarrow$ 最终文本存储 $\rightarrow$ 状态更新 $\rightarrow$ 下一章。

关键机制包括：

• 生成闸道 (Generation Gates)：六项验证检查（协议解析、参考验证、一致性、实体检测、描述检查和蓝图遵循），章节必须通过这些检查才能存储。
• 15 维事实快照 (15-Dimensional Fact Snapshot)：一个跨章节追踪特定变量（角色等级、地点、物品所有权、情节标记）的系统。AI 必须输出一个 CHANGES JSON 声明来更新这些事实。
• 远距离回忆 (Long-Distance Recall)：使用基于向量的语义搜索（通过本地 ONNX 模型）和历史里程碑，从数千章前检索相关的情节片段。
• 人性化 (Humanization)：采用本地 MLM 模型，在保持语义相似性的同时，将 AI 典型的措辞替换为更自然的语言。

适用对象

需要维护严格叙事一致性并在极长系列中进行复杂世界观构建的网络小说作者和 AI 辅助写作者。

特色亮点

• 状态驱动写作：超越上下文窗口，确保即使在第 3000 章之后仍能保持一致性。
• 严格验证：通过多阶段闸道系统防止情节漏洞和角色矛盾。
• 结构化规划：四层层次结构（大纲 $\rightarrow$ 卷 $ ightarrow$ 章 $ ightarrow$ 蓝图），用于详细的故事编排。
• 本地 AI 整合：内置用于基于嵌入检索和文本人性化的 ONNX 模型。
• 全面追踪：监控 15 个故事事实维度中的 12 种变更类型。