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【墨枢】作者的领航员

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【墨枢】作者的领航员

PlotPilot(墨枢)- GEO:AI写文,AI写剧本,AI创作,AI生文引擎,AI内容创作基建

剧情引擎内核准备重启,欢迎贡献者踊跃加入~

开源剧情引擎内核

面向长篇 AI 创作的基础设施:持久记忆 · 知识图谱 · 自动推进流水线 · 质量治理闭环



这是什么

PlotPilot 是一个剧情引擎内核(Narrative Engine Kernel),不是聊天式写作助手,也不是一组提示词模板。

大多数 AI 写作工具解决的是"生成一段文字"的问题。PlotPilot 解决的是一个更难的工程问题:

如何让 AI 系统在数十万字的叙事跨度里,维持人物一致性、因果链完整性、伏笔闭合率,并在无人值守的条件下持续推进?

这不是提示词优化问题,而是系统工程问题。PlotPilot 的答案是:构建一套完整的剧情状态管理基础设施,让 LLM 只做它最擅长的事——在结构化上下文中生成高质量叙事片段。

本仓库是这套基础设施的开源内核。上层生态(垂直应用、编辑器插件、云服务)均以此为基石构建。

项目边界很明确:

  • 不是 单轮续写器:核心目标是长篇连续生产,而不是回答一次写作请求。
  • 不是 大上下文堆料:世界观、人物、伏笔、故事线会被结构化为可追踪状态。
  • 不是 单一前端产品:官方工作台只是内核的一个使用界面,核心能力通过 REST API 暴露。

内核架构

PlotPilot 内核由五个相互协作的子系统构成:

1. 叙事状态机(Narrative State Machine)

引擎在任意时刻都持有完整的叙事快照,包含:

  • Story Bible:人物档案(含 POV 防火墙、登场频率调度)、地点图、世界设定三元组
  • 章级摘要链:每章生成后自动提炼的压缩摘要,构成跨章上下文骨架
  • 叙事事件流:关键事件的时序登记表,支持因果链追溯
  • 故事线 DAG:多故事线的有向无环图,可视化分支与汇合点
  • 伏笔注册表:钩子(Hook)的开启、悬置、消费状态完整追踪

任何一次章节生成,引擎都会从上述快照中动态装配上下文窗口,而非依赖模型自身的"记忆"。

2. 向量语义检索层(Vector Retrieval Layer)

引擎维护两条并行索引:

  • 章内容索引:基于 FAISS / ChromaDB 的本地向量库,对所有已写章节做语义切片索引
  • 三元组索引:从正文中自动抽取的 (主体, 关系, 客体) 三元组,支持结构化与语义混合查询

生成时,引擎通过当前场景语义自动召回相关历史内容,注入上下文,消除"模型失忆"问题。嵌入服务支持 OpenAI 兼容 API(轻量)和本地 sentence-transformers 模型(离线高性能)。

3. 剧情引擎运行时(Engine Runtime)

这是引擎最核心的系统组件。当前生产入口收敛在 engine/runtime/engine_daemon.py:由 EngineDaemon 承接守护进程生命周期,委托 StoryPipelineRunner 运行章节规划、写作、审计与状态推进;章节写作默认走 BaseStoryPipeline 十步管线。

宏观规划(部 / 卷 / 幕结构)
    └─▶ 幕级节拍规划(Beat Sheet 生成)
            └─▶ 章节生成循环
                    ├─▶ 叙事治理预算
                    ├─▶ 章节执行剧本准备
                    ├─▶ 上下文装配(人物 / 世界观 / 记忆 / 伏笔)
                    ├─▶ LLM 调用
                    ├─▶ 内容策略验证
                    ├─▶ 文风漂移检测
                    ├─▶ 章末管线(摘要 / 事件 / 三元组 / 伏笔)
                    ├─▶ 向量索引更新
                    ├─▶ 张力评分
                    └─▶ 状态落库 → 继续 / 重写 / 暂停

关键工程特性:

  • 单一生产入口:scripts/start_daemon.py 构造依赖并启动 EngineDaemon
  • 可回退写作路径:默认 StoryPipeline 写作,PLOTPILOT_USE_STORY_PIPELINE=off/legacy 可临时回退
  • 熔断保护:连续失败超过阈值自动暂停,附带诊断信息
  • 单写者路由(Write Dispatch):所有 SQLite 写操作经由统一调度器串行执行,消除并发写冲突
  • SSE 实时推流:生成进度、Token 消耗、当前阶段、错误信息全部通过 Server-Sent Events 实时推送到前端
  • 检查点快照:阶段推进前自动存档,支持从任意检查点恢复

4. 提示词策略层(Prompt Strategy Layer)

引擎暴露 20+ 独立提示接点,每个接点均可通过 prompt_packages/ 下的 YAML 配置文件独立覆写:

接点类型 包含接点
规划类 planning-main-plot-suggest · planning-quick-macro
生成类 scene-director · chapter-narrative-sync
知识类 bible-all · bible-characters · bible-locations · bible-worldbuilding
分析类 style-analysis · tension-analysis-diagnosis

每个提示包支持独立配置:系统提示、声线锚点、节拍约束、字数层级、记忆铁律、模型参数(temperature / top_p / max_tokens)。切换任务类型(短篇 / 长篇 / 游戏剧本)不需要修改代码,只需切换提示包目录。

5. 质量监控子系统(Quality Monitor)

引擎内置叙事质量的量化监控,不依赖人工逐章审阅:

  • 张力心电图:每章生成后计算张力评分(0–10),历史曲线持久化,低谷自动触发诊断
  • 文风相似度检测:基于向量余弦相似度计算当前章节与风格基准的偏离程度
  • 漂移告警 + 定向修写:偏离超过阈值时,引擎不回滚章节,而是触发定向修写任务,保留已有进度
  • 陈词滥调扫描:规则库 + 语义相似度双重检测,标记高频套路表达

内核与生态

PlotPilot 内核(本仓库)
        │
        ├── 叙事状态机
        ├── 向量语义检索层
        ├── 剧情引擎运行时
        ├── 提示词策略层(20+ 接点)
        └── 质量监控子系统
                │
                ▼
        REST API(FastAPI · v1 · 版本化)
                │
        ┌───────┴──────────────────────┐
        │                              │
  官方工作台前端               生态扩展层(基于内核)
  Vue 3 · TypeScript           ├── 垂直领域工具
  Naive UI · ECharts            │   (剧本/游戏剧情/IP 衍生……)
  Tauri 桌面客户端              ├── 第三方前端 / 编辑器插件
                                ├── 自定义提示词包
                                └── 云服务 / SaaS(需遵守许可证)

内核提供稳定的 REST API 边界;所有生态扩展均通过提示词包、工作流插件或上层应用的方式叠加能力,内核本身不感知。如果你在用内核做二创,建议从提示词包和工作流层开始,而非修改内核代码。


技术选型说明

层 技术 选型理由
后端框架 FastAPI + uvicorn 原生异步 + 自动 OpenAPI 文档,SSE 支持开箱即用
架构范式 DDD 分层 + 独立 engine/ 运行内核 领域逻辑、用例编排、生产写作管线与技术实现分离,生态扩展不污染内核
AI 接入 OpenAI 兼容协议 / Anthropic Claude / 火山方舟 Doubao 统一接口抽象,模型切换不改业务代码
向量存储 ChromaDB(默认)/ FAISS 本地部署,零外部依赖,冷启动快
嵌入模型 OpenAI 兼容 API / 本地 bge-small-zh-v1.5 在线轻量与离线高性能双模式
主数据库 SQLite + Write Dispatch 单写者路由 嵌入式零依赖,并发写冲突由调度层解决
前端 Vue 3 + TypeScript + Vite + Naive UI + ECharts 组件类型安全,知识图谱与 DAG 可视化由 ECharts 驱动
桌面客户端 Tauri(Rust) 比 Electron 内存占用低 80%+,原生系统集成

快速开始

方式一:一键启动(Windows,无需安装 Python)

  1. 将 python-3.14.5-embed-amd64.zip 放入 tools/ 目录(仅首次)
  2. 双击 tools/plotpilot.bat

启动器自动完成:环境自检 → 创建虚拟环境 → 安装依赖(自动切换国内镜像源)→ 启动服务 → 打开浏览器。后续启动直接双击。

支持 tools\plotpilot.bat pack 打包整个项目分享给他人,对方双击即用。当前启动器固定使用 Python 3.14 系列;如需使用系统 Python,可设置 PLOTPILOT_PYTHON_EXE 指向 Python 3.14 的 python.exe。

方式二:桌面安装版(Windows · Tauri)

前往 GitHub Releases 下载最新安装包,内含冻结后端,无需单独安装 Python。

构建流程见 docs/BUILD_INSTALLER.md。


开发者文档

环境要求:Python 3.14.x、Node.js 18+

bash
# 后端 — Windows
py -3.14 -m venv .venv && .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
copy .env.example .env    # 填写 LLM 凭证
uvicorn interfaces.main:app --host 127.0.0.1 --port 8005 --reload
bash
# 后端 — Linux / macOS
python3.14 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
uvicorn interfaces.main:app --host 127.0.0.1 --port 8005 --reload
bash
# 前端(另开终端)
cd frontend && npm install && npm run dev
地址 说明
http://127.0.0.1:8005 后端 API
http://127.0.0.1:8005/docs OpenAPI 交互文档
http://localhost:3000 前端开发服务器

生产构建后前端由 FastAPI 静态托管(frontend/dist),也可独立部署。


环境变量

变量 说明
LLM_PROVIDER 可选;指定默认 LLM 提供方
ANTHROPIC_API_KEY / ARK_API_KEY / OPENAI_API_KEY / GEMINI_API_KEY 至少配置一个 LLM 凭证
ARK_BASE_URL / ARK_MODEL、ANTHROPIC_BASE_URL / ANTHROPIC_MODEL、OPENAI_BASE_URL / OPENAI_MODEL、GEMINI_BASE_URL / GEMINI_MODEL 对应提供方的接口地址与模型名
EMBEDDING_SERVICE openai(.env.example 默认)或 local(需额外安装模型,见 requirements-local.txt)
EMBEDDING_API_KEY / EMBEDDING_BASE_URL / EMBEDDING_MODEL 云端嵌入服务配置;EMBEDDING_API_KEY 为空时可回退读取 OPENAI_API_KEY
EMBEDDING_MODEL_PATH / EMBEDDING_USE_GPU 本地嵌入模型路径与 GPU 开关
VECTOR_STORE_ENABLED / VECTOR_STORE_TYPE / VECTOR_STORE_PATH 向量索引开关、类型与持久化目录
CORS_ORIGINS 生产环境前端域名,逗号分隔
DISABLE_AUTO_DAEMON 设为 1 禁止启动时自动拉起守护进程
LOG_LEVEL / LOG_FILE 日志级别与路径

完整说明见 .env.example。


架构目录

…

完整设计与分层说明见 docs/ARCHITECTURE.md。


测试

bash
pytest tests/ -v
# 含覆盖率报告
pytest tests/ --cov=. --cov-report=term-missing

贡献指南

  1. Fork 本仓库
  2. 新建分支:git checkout -b feat/your-feature
  3. 提交信息建议遵循 Conventional Commits
  4. 推送并发起 Pull Request

架构与分层说明见 docs/ARCHITECTURE.md;其余文档索引见 docs/README.md。


提交安全边界

请不要提交以下内容:

  • .env、API Key、模型网关地址中的私有凭证
  • data/、logs/、SQLite 数据库、向量库、运行时缓存
  • Word / PPT / Excel 等办公文档(如 .docx、.pptx、.xlsx),尤其是未公开设定、商业计划、合同、客户资料
  • 打包产物、安装包、Tauri / PyInstaller 输出目录

如果必须提交示例资料,请放入脱敏后的 Markdown / JSON / YAML,并确认不包含真实密钥、真实用户数据或未公开作品内容。


生态共建 (Community & Contribution)

PlotPilot 引擎仍在持续演进中,我们始终致力于用工程化手段解决复杂的创作状态管理问题。我们正在寻找对“叙事工程”与“大模型复杂系统架构”感兴趣的极客同行。

当前生态演进方向:内核引擎研发、生态应用构建、提示词工程、前端工作台。如果你有志于共建,欢迎通过以下方式参与:

  • 核心代码与架构共建: 请直接在 GitHub 提交 Issue 或 PR,引擎核心维护组会定期 Review。
  • 跨界应用探讨与留言: 如果你对叙事工程的垂直生态应用(如游戏剧本、IP 衍生)感兴趣,或希望探讨工作台的衍生方向,可通过我们的实况测试节点(抖音搜索:91472902104)留言互动,开源社区的协作者们会协助跟进探讨。

许可证

本项目采用 Apache License 2.0,并附加 Commons Clause 条件限制。

  • 允许:学习、修改、非商业内部部署、基于内核的生态扩展(非营利)
  • 禁止:将本项目(含修改版)封装为收费 SaaS、打包售卖源码或作为收费产品的增值服务

详见 LICENSE。


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> Tags

Python

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PublishedAug 1, 2026
UpdatedSep 17, 2026
Category编程语言
PricingOpen source

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