基于 Flask + 大模型 API 的可视化小说写作工具。通过四层记忆架构，让大模型在长篇连载中始终记住人设、大纲、世界观，全程不跑偏。
核心特性
四层记忆架构
主要功能
- 自动摘要存储 — 每章写完自动提取摘要存入记忆，下一章自动带上前文记忆
- 自动文件存储 — 按书名创建文件夹，每章按
第001章_标题.md 格式保存 - 多模型适配 — 支持阿里百炼、Kimi、DeepSeek，页面可切换
- 多主题界面 — 浅色（默认）、深色、暖色、护眼绿四套主题
- Markdown 输出 — 生成内容强制 Markdown 格式，方便后期排版发布
快速开始
1. 安装依赖
cd novel-writing-assistant
pip install -r requirements.txt
2. 启动应用
python app.py
浏览器打开 http://localhost:5000
3. 配置 API Key
打开页面后点击「⚙️ 设置」tab，填入你的阿里百炼 API Key 并保存。
也可以通过环境变量配置：set DASHSCOPE_API_KEY=你的Key
4. 开始写作
方式一：单章生成
方式二：一键批量生成
项目结构
novel-writing-assistant/
├── app.py # Flask 主入口 + API 路由
├── config.py # 配置管理（模型、路径）
├── requirements.txt # Python 依赖
├── models/
│ └── llm_client.py # 统一 LLM 接口层
├── memory/
│ ├── anchor.py # 提示词 + 大纲锚定管理
│ └── persistent.py # 记忆持久化（章节摘要、角色状态）
├── templates/
│ └── index.html # 前端页面
├── static/
│ └── style.css # 多主题样式
├── data/ # 配置数据存储
│ ├── prompts.json # 人设、世界观、写作风格
│ ├── outline.json # 书名 + 全书大纲
│ ├── memory.json # 章节摘要 + 角色状态
│ └── settings.json # API Key + 模型选择
└── books/ # 生成的小说存储
└── 我在女子学院当校草/
├── 第001章_阴差阳错.md
├── 第002章_308宿舍集合.md
└── ...
页面模块说明
✍️ 写作
手动输入写作指令，如"写第5章"、"续写第三章，加入新角色"。生成完成后自动保存文件和摘要。
🚀 一键生成
🎭 人设/世界观
- 写作风格 — 字数要求、对话比例、格式要求、禁止事项
📋 大纲管理
- 全书大纲 — 每行一章，格式：
第X章：标题 —— 简述
🧠 记忆管理
⚙️ 设置
- 模型切换（阿里百炼 / Kimi / DeepSeek）
工作原理
每次调用大模型生成时，系统自动构建如下 prompt 结构：
System Prompt:
├── 【人物设定】 ← prompts.json.character
├── 【世界观设定】 ← prompts.json.worldview
├── 【写作风格】 ← prompts.json.style
├── 【全书大纲】 ← outline.json.content
├── 【已完成章节摘要】 ← memory.json（最近5章）
└── 【角色最新状态】 ← memory.json（最近10条）
User Prompt:
└── "请根据以下大纲写第X章..." + 大纲中对应章节描述
这样无论写到第几章，模型始终能"看到"完整的人设、世界观和前文摘要。
执行流程图
以下是用户输入"写第1章"后的完整执行流程：
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 用户输入："写第1章" │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 步骤1：解析章节号 │
│ 从用户输入中提取 chapter_num = 1 │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 步骤2：构建写作指令 │
│ 从 outline.json 中查找第1章大纲： │
│ "第1章：阴差阳错 —— 杨一凡收到录取通知书..." │
│ 生成 prompt："请根据以下大纲写第1章的完整内容..." │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 步骤3：组装完整 System Prompt（四层记忆注入） │
│ │
│ ┌───────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 第一层：人物设定（prompts.json → character） │ │
│ │ 杨一凡、时大猛、张临志等6人完整人设 │ │
│ └───────────────────────────────────────────────┘ │
│ ┌───────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 第二层：世界观设定（prompts.json → worldview） │ │
│ │ 济南女子学校、308宿舍、时代背景 │ │
│ └───────────────────────────────────────────────┘ │
│ ┌───────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 第三层：写作风格（prompts.json → style） │ │
│ │ 6000字+、对话70%、Markdown格式、结尾哲理 │ │
│ └───────────────────────────────────────────────┘ │
│ ┌───────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 第四层：全书大纲（outline.json → content） │ │
│ │ 100章完整大纲锚定 │ │
│ └───────────────────────────────────────────────┘ │
│ ┌───────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 第五层：历史记忆（memory.json） │ │
│ │ 最近5章摘要 + 最近10条角色状态 │ │
│ └───────────────────────────────────────────────┘ │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 步骤4：调用大模型 API │
│ 将 System Prompt + User Prompt 发送给阿里百炼（qwen-plus） │
│ max_tokens=8000，temperature=0.8 │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 步骤5：模型返回第1章内容（Markdown 格式，6000字+） │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 步骤6：自动保存文件 │
│ → books/我在女子学院当校草/第001章_阴差阳错.md │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 步骤7：自动摘要 │
│ 再次调用模型，传入本章内容，提取100-200字摘要 │
│ 存入 memory.json → chapters[] │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 步骤8：返回前端展示内容 │
│ 显示生成内容 + 字数统计 + "已自动保存"提示 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────┐
│ 下次输入"写第2章"时： │
│ 步骤3 的第五层会自动加载第1章摘要 │
│ → 模型"记住"了前面的故事 │
└─────────────────────────────────────┘
上下文一致性保证机制
每一章生成时的 prompt 包含：
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固定不变（每章都带）：
✓ 完整人设 → 人物性格不会跑偏
✓ 完整世界观 → 背景设定不会矛盾
✓ 写作风格规范 → 文风保持统一
✓ 100章大纲 → 知道整体走向
动态增长（每章累加）：
✓ 前N章摘要 → 记住已发生的事
✓ 角色状态 → 知道人物当前处境
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这就是为什么模型能在第50章依然记得第1章的人设——因为每次调用都会把完整设定重新注入，而历史记忆通过摘要的方式传递前文信息。
写作风格默认配置
当前默认配置了以下硬性要求（可在页面修改）：
多模型支持
| | |
|---|
| DASHSCOPE_API_KEY | |
| KIMI_API_KEY | |
| DEEPSEEK_API_KEY | |
页面配置的 Key 优先级高于环境变量。切换模型在「设置」tab 选择即可。
注意事项
- 批量生成时每章约需 1-2 分钟（取决于模型响应速度和字数要求）
- 生成 100 章全书预计需要 2-3 小时，建议分批生成（如每次10章）
books/ 目录下的 .md 文件可直接用于公众号发布或电子书排版
