有记忆、可审阅的长篇小说创作工作台
从一个灵感，到下一章。你决定故事的方向，长卷帮你记住沿途的细节。
长篇写作需要持续照顾人物、设定、伏笔与前后因果。长卷把故事规划 → 章节创作 → 编辑审阅 → 记忆确认放进同一个工作台：你可以亲自写作、让 AI 续写或改写选段，再决定哪些文字和设定进入正式故事。
真实工作台截图 · 展示作品为开发验收样书，新安装从空白书架开始。
| 创作时的需要 | 长卷如何协助 |
|---|---|
| 先想好，再下笔 | 从故事方向生成全书蓝图、分卷安排与章节场景；目标和约束随时可改。 |
| 记得前文，接得上下一章 | 核心记忆、上一章全文、近期摘要与历史检索共同提供上下文；按章节时间和有效版本筛选依据。 |
| 写作与编辑在同一页 | 流式续写、选段改写、自动保存、专注模式与版本比较，让修改留在创作过程中。 |
| 让每次定稿有据可查 | 一致性与叙事两类编辑提供意见；正文、事实和记忆变化由作者审阅后确认。 |
| 改前文，也照顾后文 | 历史章重新定稿后，后续章节标记待复核；旧版本和原始来源可回看。 |
| 随时停下，再接着写 | 持久化检查点支持中断恢复；用量与费用估算可查，作品可导出 Markdown、TXT 或 ZIP。 |
准备 Python 3.12、uv、Node.js 22+ 和 pnpm 10+。以下命令适用于 macOS / Linux 的 shell；当前主要在 macOS 上验证，Windows 原生环境尚未验证。
git clone https://github.com/XXiangYue/changjuan.git
cd changjuan
# 安装后端与前端依赖
UV_CACHE_DIR="$PWD/.cache/uv" uv sync --frozen --extra dev
pnpm --dir web install --frozen-lockfile --store-dir "$PWD/.cache/pnpm"
# 构建界面并打开工作台
pnpm --dir web build
.venv/bin/novel-agent serve --open打开 http://127.0.0.1:8765，进入左下角 「模型与设置」，填写 DeepSeek API Key 并测试连接。也可以复制 .env.example 为 .env，填写 DEEPSEEK_API_KEY。
Note
当前代码使用 DeepSeek 官方接口和 deepseek-flash 模型，需要账号具备相应访问权限。生成和模型审阅会产生 API 费用；应用在本地运行，调用时会把所需的正文与上下文发送给模型服务。
安装完成后，可直接运行 .venv/bin/novel-agent serve --open。macOS 也可以双击 启动长卷.command；该快捷入口依赖 zsh、uv 和 pnpm。
- 新建作品：填写故事方向、文风、章数与目标字数。
- 确认蓝图：在「故事规划」中生成并调整全书方向、场景与核心记忆。
- 创作正文：在「写作工作台」亲自写作、AI 续写或改写选段。
- 审阅定稿：查看编辑意见，选择接受的事实和记忆变化，再确认本章。
接下来可以继续下一章、创建新卷或导出作品。完整操作见 作者使用手册。
flowchart LR
A[故事方向与章节规划] --> B[按时间与版本整理上下文]
B --> C[创作草稿]
C --> D[一致性与叙事审阅]
D --> E[作者确认正文与记忆]
D -. 最多三轮自动修订 .-> C
E --> F[(正式故事与版本历史)]
F --> B
规划、写作、编辑与记忆整理使用分开的上下文。正式状态在作者确认后统一提交；历史章改写会使后续旧状态失效，并提示逐章复核。
| 界面 | 服务与工作流 | 记忆与检索 |
|---|---|---|
| React · TypeScript · Tiptap | FastAPI · LangGraph · DeepAgents | SQLite · FTS5 · Qdrant · BGE |
默认使用关键词检索；可在设置中启用本地语义检索。首次启用需下载嵌入模型，索引保存在本地。技术细节见 架构与接口；外部客户端接入见 MCP 与技能边界。
| 位置 | 内容 |
|---|---|
data/ |
作品数据库、检查点、向量索引、正文与记忆镜像、导出文件 |
.local/settings.json / .env |
本机模型配置与密钥 |
.cache/ |
模型与工具缓存 |
artifacts/ |
本地生成的实验结果与测试记录 |
这些目录和私有配置均被 Git 忽略。分享作品可以使用导出功能；完整备份请先停止服务，再复制 data/。ZIP 导出包含当前定稿和记忆，完整版本历史与运行记录保留在数据库中。
使用前了解：当前能力边界
- 面向单人本地创作，服务仅监听回环地址，没有账号体系和多人协作功能。
- 模型可能误解事实、漏掉矛盾或写出不合预期的内容；编辑评分与引文校验仍需作者判断，也不等于全网查重。
- 修改历史章节后，需要从最早的待复核章节向后处理。
- 中断发生在模型调用途中时，恢复可能重新请求该步骤并产生费用。
- 已有测试和评估输入用于检查工程行为与固定场景，不代表所有题材或百万字长篇的质量保证。
| 想了解什么 | 从这里开始 |
|---|---|
| 安装后怎样开始写作 | 作者使用手册 |
| 组件、数据和接口怎样协作 | 架构与接口 |
| 为什么改前文会影响后文 | 历史改稿机制 |
| 如何接入外部客户端 | MCP 与技能边界 |
| 怎样运行测试和评估 | 评估方法 · 贡献指南 |
changjuan/
├── src/novel_agent/ # Python 服务、工作流、记忆与检索
├── web/ # React 写作工作台
├── tests/ # 自动化测试
├── evaluations/ # 评估输入与协议
├── scripts/ # 开发、检查和评估工具
└── docs/ # 使用与技术文档、界面截图
有复现步骤的问题、文档修正和代码改进都欢迎提交。请先阅读 贡献指南，或通过 GitHub Issues 反馈。
本项目采用 MIT License。
一字一句，自成山河。