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解決的問題

傳統AI寫作工具在長篇敘事中常遇到困難，導致出現「幻覺」：角色性格漂移、情節漏洞浮現、早期情節點被遺忘，因上下文視窗已滿。Tianming透過將小說視為一個受管理的狀態資料庫，而非單純的文本流，解決此問題，確保在數千章的敘事中保持一致性，而不完全依賴模型的記憶。

工作原理

系統不將整個故事歷史輸入AI，而是採用閉環寫作流程：讀取狀態 → AI寫作 → 守門人驗證 → 提交到文本 → 更新狀態 → 下一章。

關鍵機制包括：

• 15維事實快照：將角色等級、位置、物品擁有、秘密知識等特定變數作為結構化資料追蹤。每章必須輸出一個 CHANGES JSON宣告來更新這些值。
• 生成守門人：六層驗證機制，若章節包含矛盾（如一個怕火的角色進入火山）或缺少必要情節元素，則阻止其被儲存。
• 長距離記憶：結合歷史里程碑、基於向量的語義檢索（透過本地ONNX模型）和狀態追蹤，將相關過去事件重新引入當前提示。
• 類人精煉：使用本地 chinese-roberta-tiny 模型，將AI典型的表達替換為更自然的語言，同時保持語義相似性。

適用對象

需要在極長敘事中保持嚴格邏輯一致性與複雜世界觀建構的網路小說作者與創意寫作者。

特色亮點

• 基於狀態的寫作：超越上下文視窗，使用結構化資料追蹤故事狀態。
• 因果驗證：六階段守門人系統，防止邏輯錯誤進入故事。
• 自動化世界建構：支援『拆書』（分析現有小說）和生成世界建構結構化規則的工具。
• 本地AI整合：內建ONNX模型用於嵌入與文本精煉，降低API成本並提升隱私保護。
• .NET 8/WPF架構：具備完整Markdown編輯器與多模型支援的專業桌面應用程式。