AI 驱动的一站式内容创作平台 — 短视频自动制作 + AI 长篇小说创作，支持 CLI / Next.js Web UI / MCP 三种使用方式。
- 三种生成模式 — 经典流水线 / Agent 智能质控 / AI 导演（灵感一键出片）
- AI 导演模式
NEW— 输入一句灵感，AI 自动生成脚本 → 分镜 → 画面 → 配音 → 成片 - 多 LLM 后端 — Gemini（免费）/ DeepSeek / OpenAI / Ollama（本地离线），自动检测可用 Key
- 多图片生成后端 — SiliconFlow（免费）/ 阿里云万相 / Together.ai / 本地 Stable Diffusion
- AI 视频片段生成 — 可灵 Kling / 即梦 Seedance / MiniMax 海螺 / OpenAI Sora
- Agent 智能模式 — LangGraph 5 Agent 编排（导演/内容分析/美术总监/配音导演/剪辑师），自动质量评估与重试
- 省钱模式 — 规则替代 LLM，跳过质量检查，成本降低约 40%
架构重构 2026 完成：Agent 数量从 9 -> 5、propose/accept/regenerate 三段式工具层、7 维质量评估 + A/B 双向 de-bias。 规划文档见
specs/architecture-rework-2026/（README / AUDIT / DESIGN / PHASE4 / PHASE5）。
5 Agent 新架构（替代旧 9 Agent）
- ProjectArchitect — 项目骨架 propose/accept/regenerate（synopsis / main_outline / characters / world / arcs / volume_breakdown）
- VolumeDirector — 单卷细纲 + 卷结算
- ChapterPlanner — 单章 brief（实时消费 LedgerStore）
- Writer — 正文生成（2000-3000 字，one-shot + ReAct 双模式）
- Reviewer — 单入口联合审稿（quality + consistency + style 三维度，不打分只标问题，作者拍板）
Phase 4 三段式工具层 — propose / accept / regenerate 三操作覆盖 9 类实体，三层共享 NovelToolFacade 业务入口：
- MCP：
novel_propose_*/novel_accept_proposal/novel_regenerate_section（AI 助手直接调用） - CLI：
novel propose <sub>/novel accept/novel regenerate - agent_chat：工具注册同步暴露
- Web UI 保留传统
pipeline.create_novel入口（主动设计决策，不强套审批语义）
Phase 5 质量评估模块 — 7 维度仪表盘，每章约 3 次 LLM judge call：
- 伏笔兑现率（唯一硬门禁 >= 60%，纯规则） / AI 味指数（纯规则）
- 叙事流畅 / 角色一致 / 情节推进 / 对话自然 / 章节勾连（LLM-as-judge + 规则混合）
- A/B 双向强制 de-bias（gpt-4o-mini position bias 实测 76.5%）
- pytest 基线：4630 passed / 21 skipped（Phase 5 完工 4564 → P0 跨章 verbatim 4615 → C3 pipeline 同源 4630）
叙事控制（v1.3 沿用）
- MilestoneTracker + VolumeSettlement — 卷级里程碑 + 卷末收束 + 逾期里程碑跨卷继承
- StyleBible — 项目专属风格锚定（量化指标 + 范例段落 + 反模式）
- 陈旧大纲检测 — 自动识别引用过时章节号的大纲，触发重新规划
- 章节衔接硬约束 — 首场景强制注入衔接规则，禁止跳时间/空间/事件
- 死亡角色检测 — 自动识别已死亡角色，禁止作为活人出现
- 内容过滤器 — 自动过滤系统 UI 泄漏（【检测到】/ 忠诚度+8）
叙事状态引擎
- LedgerStore — 统一账本（伏笔 / 叙事债务 / 角色状态），ChapterPlanner 实时消费
- BriefAssembler — 每章写前聚合上下文（角色状态 / 叙事债务 / 活跃弧线 / 上章钩子 / 禁止断裂项），由
ChapterPlanner.propose_chapter_brief实时调用（ContinuityService保留为兼容 shim） - PrevTailSummarizer — 上章末 500 字 → ≤200 字结构化摘要 + 15-char verbatim 后校验，pipeline 所有 Writer 通道（生成 / polish / apply_feedback / rewrite_affected）共用，物理上切断 Writer 直读上章原文
- 向量语义一致性 — Chroma 检索，自动检测角色复活 / 失踪 / 事件矛盾；BM25 作为 fallback
- Agent Chat 会话记忆 — 自动恢复对话历史 + 工作记忆注入
- ReAct 推理 + Prompt Registry — Writer 工具链推理 + DB 管理提示词版本
- LLM 分阶段配置 — 大纲用 GPT-4、写作用 DeepSeek，按阶段选最优模型
- 读者反馈 —
pipeline.apply_feedback一键分析 + 逐章重写 - 风格预设 — 玄幻爽文 / 都市 / 武侠 / 仙侠 / 文学 / 轻小说 6 大类
- Web UI — Next.js + FastAPI 创作平台（短视频 / AI 小说 / 设置），异步任务队列
- CLI 命令行 — Click 驱动的完整 CLI，适合批量处理和脚本集成
- MCP Server — FastMCP 协议，可被 Claude Code 等 AI 助手直接调用
- 免费 TTS 配音 — 微软 edge-tts 高质量语音合成 + SRT 字幕自动生成
- H.265 编码 — 相比 H.264 体积减少约一半，画质不变
- Ken Burns 特效 — 图片自动缩放平移，告别静态幻灯片感
- 断点续传 — 中断后从上次进度继续，不浪费已完成的工作
- 桌面应用打包 — 支持 PyInstaller 打包为独立可执行文件
| 对比项 | 经典模式 | Agent 模式 | 导演模式 |
|---|---|---|---|
| 输入 | 小说文本文件 | 小说文本文件 | 一句灵感/主题 |
| 流程 | 固定 5 阶段流水线 | 5 Agent 智能编排 | AI 自动编剧 + 制片 |
| 质量控制 | 无 | GPT-4V/Gemini 评分 + 自动重试 | AI 自动决策 |
| 适用场景 | 快速量产 | 精品内容 | 零素材创作 |
| CLI | python main.py run novel.txt |
--mode agent |
python main.py create-video "灵感" |
本项目支持两种画面生成模式，按需选择：
| 对比项 | 静态图 + Ken Burns | AI 视频片段 |
|---|---|---|
| 画面效果 | 图片缩放/平移动画 | AI 生成的真实动态视频 |
| 费用 | 免费（仅需图片生成） | 付费（视频 API 按次计费） |
| 生成速度 | 快（秒级合成） | 较慢（每段需等待 1-3 分钟） |
| 适用场景 | 日常量产、低成本起步 | 精品内容、高质量要求 |
| 配置方式 | 默认模式，无需额外配置 | 在 config.yaml 中启用 videogen 段 |
| 画面一致性 | 高（基于同一张图片） | 中等（AI 生成有随机性） |
两种模式可在配置文件中一键切换。未配置 videogen 时默认使用免费的静态图模式。
v0.9.0 新增，从一句灵感出发，AI 自动完成编剧 + 制片全流程：
# CLI
python main.py create-video "一个程序员在深夜发现自己写的AI开始有了自我意识"
# Web UI — 打开 http://localhost:3000 切换到「导演模式」Tab 输入灵感即可流程: 灵感 → IdeaPlanner(概念) → ScriptPlanner(分段脚本) → AssetStrategy(素材策略) → 图片/视频生成 → TTS → 合成
基于 LangGraph 的多 Agent 编排系统，在经典流水线基础上增加智能决策层：
| Agent | 职责 | 关键能力 |
|---|---|---|
| Director 导演 | 任务分析与成本估算 | 纯逻辑，无 LLM 调用 |
| ContentAnalyzer 内容分析 | 题材分类、角色提取、风格推荐 | 武侠→水墨、都市→写实、玄幻→动漫 |
| ArtDirector 美术总监 | 图片生成 + 质量闭环 | GPT-4V/Gemini Vision 评分，不达标自动重试 |
| VoiceDirector 配音导演 | 情感分析 + TTS 调参 | 紧张→语速+10%，悲伤→语速-15% |
| Editor 剪辑师 | FFmpeg 视频合成 | 收集所有资产，输出最终视频 |
# CLI
python main.py run input/novel.txt --mode agent
python main.py run input/novel.txt --mode agent --budget-mode
python main.py run input/novel.txt --mode agent --quality-threshold 7.0
# Web UI
# 在 Web UI 中选择"Agent模式（智能质控）"即可| 对比项 | 标准模式 | 省钱模式 |
|---|---|---|
| 题材分类 | LLM 智能分析 | 正则关键词匹配 |
| 角色提取 | LLM 提取 | 正则模式匹配 |
| 图片质量检查 | GPT-4V/Gemini Vision | 跳过 |
| 情感分析 | LLM 分析 | 正则规则 |
| 成本（10段） | ~¥1.0 | ~¥0.6 |
这是项目投入最多的核心模块。目标是让 AI 全自动写出结构完整、主线不散、风格统一的 10-100 万字长篇小说。
已实测：50 万字 / 200 章 / 6 卷的玄幻长篇，当前产出 14 万字 / 32 章持续推进中。
AI 写长篇小说面临的最大挑战不是"写不出来"，而是写到中后期会主线散漫、角色失忆、风格漂移、伏笔丢失。本模块通过多层控制系统解决这些问题：
| 问题 | 解决方案 | 模块 |
|---|---|---|
| 主线散漫，写到后面忘了核心冲突 | 卷级里程碑 + 逾期强制推进 | MilestoneTracker + 强制约束注入 |
| 角色前后矛盾（死人复活、性格突变） | 向量语义一致性检查 + 角色状态快照 | Reviewer (consistency) + LedgerStore |
| 风格忽高忽低，越写越像 AI | 量化风格对标 + 项目专属风格圣经 | Reviewer (style) + StyleBible |
| 伏笔埋了不收，承诺了不兑现 | 叙事债务追踪 + 伏笔兑现率硬门禁 | LedgerStore + Phase 5 foreshadow_payoff |
| 大纲越写越旧，引用过时章节 | 陈旧大纲检测 + VolumeDirector 重新规划 | _is_stale_outline |
| 卷末收不住，线索悬空 | 卷末收束模式 + 里程碑继承 | VolumeDirector.settle_volume |
| 章与章之间断裂跳跃 | 连续性摘要 + 首场景衔接硬约束 | BriefAssembler + PrevTailSummarizer |
| Agent | 职责 | 关键能力 |
|---|---|---|
| ProjectArchitect 项目架构师 | 骨架 propose/accept/regenerate | synopsis / main_outline / characters / world / arcs / volume_breakdown 全部支持三段式；覆盖原 NovelDirector + WorldBuilder + CharacterDesigner |
| VolumeDirector 分卷导演 | 单卷细纲 + 卷结算 | 单卷 N 章细纲 propose/accept；卷末 VolumeSettlement 收束 + 逾期里程碑跨卷继承 |
| ChapterPlanner 章节规划 | 单章 brief 实时生成 | 实时消费 LedgerStore（伏笔 / 叙事债务 / 角色状态），生成本章主冲突、兑现、伏笔 |
| Writer 写手 | 正文生成 | 2000-3000 字/章，one-shot / ReAct 双模式，反 AI 味指令，continuity_brief 注入 |
| Reviewer 单入口审稿 | quality + consistency + style 联合审稿 | 三维度一次报告，不打分只标问题 — 作者拍板是否 refine（替代原 ConsistencyChecker + StyleKeeper + QualityReviewer） |
旧架构的 NovelDirector / WorldBuilder / CharacterDesigner / PlotPlanner / ConsistencyChecker / StyleKeeper / QualityReviewer / FeedbackAnalyzer 全部合并或下放。 FeedbackAnalyzer 逻辑下放到
pipeline.apply_feedback直接 LLM 调用；NovelDirector 仅保留plan_next_chapter/generate_volume_outline/generate_volume_milestones三个卷级工具方法。
输入(题材/主题/字数)
↓
┌─────────── 立项阶段（ProjectArchitect）──────────────┐
│ propose synopsis → 作者审阅 → accept │
│ propose main_outline → 作者审阅 → accept │
│ propose characters → 作者审阅 → accept │
│ propose world → 作者审阅 → accept │
│ propose arcs → 作者审阅 → accept │
│ propose volume_breakdown → 作者审阅 → accept │
│ StyleBibleGenerator → 风格圣经 │
└──────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────── 逐章生成循环 ─────────────────────────────┐
│ │
│ ┌─ 写前准备 ───────────────────────────────────┐ │
│ │ 陈旧大纲检测 → VolumeDirector 重新规划(如需) │ │
│ │ BriefAssembler → 连续性聚合 │ │
│ │ PrevTailSummarizer → 上章末摘要(防 verbatim) │ │
│ │ MilestoneTracker → 卷进度预算 │ │
│ │ LedgerStore → 伏笔 / 叙事债务 / 角色状态 │ │
│ │ 里程碑强制约束(如逾期) → 注入 │ │
│ └──────────────────────────────────────────────┘ │
│ ↓ │
│ ChapterPlanner → propose_chapter_brief │
│ ↓ │
│ Writer → 正文生成(2000-3000字，one-shot；不直读上章原文) │
│ ↓ │
│ Reviewer → quality + consistency + style 联合报告 │
│ ↓ 作者拍板（不强制重写） │
│ ┌─ 写后回写 ───────────────────────────────────┐ │
│ │ 角色状态快照 → LedgerStore │ │
│ │ 章节摘要 → Chroma 向量库 │ │
│ │ 里程碑完成检查 → 标记完成/逾期 │ │
│ │ 叙事债务提取 → LedgerStore │ │
│ └──────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ [卷末] VolumeDirector.settle_volume → 收束 + 继承 │
│ [新卷] VolumeDirector.propose_volume_outline │
└──────────────────────────────────────────────────────┘
↓
完整小说(10-100万字)
卷进度预算 — 确保每卷的核心事件按时完成：
进入新卷 → LLM 自动生成 3-5 个里程碑
↓
每章生成后 → 关键词/LLM 验证里程碑是否完成
↓
进度健康度: on_track / behind_schedule / critical
↓ critical
强制约束注入 ChapterPlanner + Writer → 必须推进逾期里程碑
↓
卷末收束 → 未完成的 critical 里程碑自动继承到下一卷
风格圣经 (StyleBible) — 防止风格漂移：
| 组成 | 说明 |
|---|---|
| quantitative_targets | 句长/对话比/感官密度/感叹号比的 [min, max] 区间 |
| voice_description | 50 字的目标语音描述 |
| exemplar_paragraphs | 2-5 段理想范文 |
| anti_patterns | 禁用的 AI 味表达列表 |
| volume_overrides | 可选的分卷风格微调 |
新项目由 LLM 生成，旧项目从已有章节纯文本分析自动迁移。Reviewer 把 StyleBible 作为风格维度的对比锚点。
每章生成前，BriefAssembler 自动聚合以下来源生成写前约束（ContinuityService 保留为兼容 shim）：
| 数据源 | 注入内容 |
|---|---|
| 上章钩子 | 必须承接的悬念、约定、行动 |
| 叙事债务 (LedgerStore) | 未了结线索 + 紧急度 |
| 角色状态 (LedgerStore) | 各角色当前位置、状态、目标 |
| 故事弧线 (StoryUnit) | 当前弧线阶段和剩余章数 |
| 卷进度预算 (MilestoneTracker) | 里程碑完成度 + 健康状态 |
| 风格圣经 (StyleBible) | 量化风格目标 + 分卷覆盖 |
| 章节任务书 (chapter_brief) | 本章主冲突、兑现、伏笔 |
每章生成后，自动提取角色快照、索引章节摘要到向量库、检查里程碑完成度，形成闭环。
长篇小说 LLM 调用量大，系统在多处优化成本：
| 策略 | 节省方式 |
|---|---|
| 向量一致性检查（每章） | Chroma 语义检索 + 规则矛盾检测，零 LLM；BM25 作为 fallback |
| Reviewer 单入口 | quality + consistency + style 合并为一次审稿调用 |
| 章节摘要压缩 | ChapterDigest 规则压缩 ~500 字后再送 LLM |
| 里程碑验证 | 优先关键词匹配（免费），仅 fallback 到 LLM |
| 超长篇分卷大纲 | 只生成当前卷详细大纲，后续卷按需扩展 |
| refine_loop 单轮 | 作者审阅后决定是否 refine，不再无限重写 |
Web UI（推荐）：
cd frontend && npm run dev # Next.js 前端 (port 3000)
python -m src.api.app # FastAPI 后端 (port 8000)
# 打开 http://localhost:3000 → 切换到「AI 小说」Tab
# 1. 填写主题/灵感 → 点击「创建项目」
# 2. 选择已创建的项目 → 点击「继续写作」
# 3. 在右侧查看大纲/角色/世界观/章节内容
# 4. 可应用读者反馈、导出 TXT、一键发布到七猫CLI 方式（传统一键模式）：
# 创建小说项目 + 生成前10章
python main.py novel write --genre 玄幻 --theme "穿越者统一修仙界" --target-words 100000
# 继续生成（断点续传）
python main.py novel resume workspace/novels/novel_xxx
# 查看项目状态
python main.py novel status workspace/novels/novel_xxx
# 导出为 TXT
python main.py novel export workspace/novels/novel_xxxCLI 方式（Phase 4 三段式，propose / accept / regenerate）：
# 1. 立项 propose（产出草案不落盘）
python main.py novel propose project-setup "穿越者统一修仙界"
# 2. 骨架逐段 propose + accept
python main.py novel propose synopsis workspace/novels/novel_xxx
python main.py novel propose main-outline workspace/novels/novel_xxx
python main.py novel propose characters workspace/novels/novel_xxx
python main.py novel propose world-setting workspace/novels/novel_xxx
python main.py novel propose story-arcs workspace/novels/novel_xxx
python main.py novel propose volume-breakdown workspace/novels/novel_xxx
# 3. 不满意时 regenerate（带 hints）
python main.py novel regenerate workspace/novels/novel_xxx \
--section synopsis --hints "主角换成女性，弱化修仙比重"
# 4. 单卷细纲 / 章节 brief
python main.py novel propose volume-outline workspace/novels/novel_xxx --volume 1
python main.py novel propose chapter-brief workspace/novels/novel_xxx --chapter 5
# 5. 跳过审阅直接落盘（自动化场景）
python main.py novel propose synopsis workspace/novels/novel_xxx --auto-acceptPython API：
from src.novel.pipeline import NovelPipeline
pipe = NovelPipeline(workspace='workspace')
# 1. 创建项目（生成大纲 + 世界观 + 角色 + 风格圣经）
result = pipe.create_novel(
genre='玄幻',
theme='穿越者统一修仙界，地盘越大能力越强',
target_words=500000, # 50万字长篇
)
# 2. 生成章节（支持分批，自动断点续传）
pipe.generate_chapters(
f"workspace/novels/{result['novel_id']}",
start_chapter=1,
end_chapter=30, # 先写30章
budget_mode=True, # 省钱模式：跳过中间章节的 LLM 打分
)
# 3. 应用读者反馈（可选）
pipe.apply_feedback(
project_path=f"workspace/novels/{result['novel_id']}",
feedback_text="第5章主角性格突然变了，不符合前面的设定",
chapter_number=5,
dry_run=True, # 先分析不修改
)
# 4. 查看进度
pipe.get_status(f"workspace/novels/{result['novel_id']}")MCP Server（AI 助手调用）：
# 启动 MCP Server
python mcp_server.py
# Claude Code / AI IDE 可直接调用：
# ---- Phase 4 三段式 ----
# novel_propose_project_setup / novel_propose_synopsis / novel_propose_main_outline
# novel_propose_characters / novel_propose_world_setting / novel_propose_story_arcs
# novel_propose_volume_breakdown / novel_propose_volume_outline / novel_propose_chapter_brief
# novel_accept_proposal / novel_regenerate_section
# ---- 传统工具（保留） ----
# novel_create（deprecated，建议用三段式组合替代）
# novel_generate_chapters / novel_get_status / novel_list_projects
# novel_read_chapter / novel_apply_feedback / novel_export
# ---- smart-editor ----
# novel_edit_setting / novel_analyze_change_impact / novel_get_change_history支持多种小说风格预设，每种预设包含 system prompt、量化约束和 few-shot 示例：
| 风格 | 预设名 | 适用题材 |
|---|---|---|
| 玄幻爽文 | webnovel.xuanhuan |
玄幻、修仙 |
| 都市爽文 | webnovel.shuangwen |
都市、系统流 |
| 古典武侠 | wuxia.classical |
武侠 |
| 现代仙侠 | wuxia.modern |
仙侠 |
| 现实主义 | literary.realism |
群像、悬疑、科幻 |
| 校园轻小说 | light_novel.campus |
轻小说 |
7 维度仪表盘，替代旧的"LLM 打个总分"模式。每章约 3 次 judge LLM call（D1 / D5 单独 + D2 + D6 + D7 合并），全量 5 体裁 x 3 章单次成本 ~$0.03。
| # | 维度 | 方法 | 尺度 | CI 门禁 |
|---|---|---|---|---|
| D1 | 叙事流畅度 | LLM-as-judge | 1-5 | 软观测 |
| D2 | 角色一致性 | 规则 + LLM | 1-5 + conflict_count | 软观测 |
| D3 | 伏笔兑现率 | 纯规则（LedgerStore） | 百分比 | 硬门禁 >= 60% |
| D4 | AI 味指数 | 纯规则（StyleProfile + 正则） | 0-100 | 软观测 |
| D5 | 情节推进度 | LLM-as-judge | 1-5 | 软观测 |
| D6 | 对话自然度 | 规则 + LLM | 1-5 | 软观测 |
| D7 | 章节勾连 | 规则 + LLM | 1-5 | 软观测 |
关键脚本：
# 7 维度全量回归（5 体裁 x 3 章，Gemini free tier 覆盖）
python scripts/quality_regression.py --chapters 3
# 指定体裁 / judge 模型
python scripts/quality_regression.py --genres xuanhuan,suspense --judge-model deepseek
# Phase N vs N+1 成对比较（必须双向跑）
python scripts/quality_ab_phase3_vs_phase4.py
# 双向一致性 de-bias — gpt-4o-mini position bias 实测 76.5%，单向结果不可信
python scripts/quality_ab_debias.pyA/B 双向强制： 2026-04-21 Phase 3 vs Phase 4 首次 A/B 对比实测 gpt-4o-mini 有强 position bias（正向 run 60% P3 / 反向 run 93% P4）。所有 Phase N vs N+1 对比必须跑双向 + 只报告双向一致的决策。
基线报告路径：workspace/quality_baselines/phaseN/ + workspace/quality_reports/。
workspace/novels/novel_xxx/
├── novel.json # 项目元数据（大纲/角色/世界观/里程碑/风格圣经）
├── checkpoint.json # 运行时状态（断点续传）
├── chapters/
│ ├── chapter_001.txt # 章节正文
│ ├── chapter_001.json # 章节元数据（摘要/质量分/角色）
│ └── ...
├── memory/ # NovelMemory（SQLite + Chroma 向量库）
└── exports/ # 导出文件（TXT/EPUB）
- Python 3.10+
- FFmpeg — 视频合成必需
# macOS
brew install ffmpeg
# Ubuntu / Debian
sudo apt install ffmpeg
# Windows (scoop)
scoop install ffmpeggit clone https://github.com/tyxben/AI_novel.git
cd AI_novel
# 推荐：Web UI + 云端生图 + Gemini LLM（免费组合）
pip install -e '.[web,cloud-image,gemini]'更多安装选项
pip install -e . # 基础依赖（CLI + TTS）
pip install -e '.[gpu]' # + 本地 Stable Diffusion（需 GPU）
pip install -e '.[llm]' # + OpenAI / DeepSeek
pip install -e '.[gemini]' # + Google Gemini
pip install -e '.[ollama]' # + Ollama 本地 LLM
pip install -e '.[cloud-image]' # + 云端生图（SiliconFlow / 阿里云）
pip install -e '.[cloud-video]' # + AI 视频生成（可灵 / 即梦 / MiniMax）
pip install -e '.[agent]' # + LangGraph Agent 智能模式
pip install -e '.[agent-gemini]' # + Agent + Gemini LLM
pip install -e '.[web]' # + FastAPI Web 后端
pip install -e '.[all]' # 全部安装# 终端 1：启动 FastAPI 后端
python -m src.api.app # http://localhost:8000
# 终端 2：启动 Next.js 前端
cd frontend && npm install && npm run dev # http://localhost:3000打开浏览器访问 http://localhost:3000 即可使用。
# 全流程：小说 → 短视频
python main.py run input/novel.txt
# 断点续传
python main.py run input/novel.txt --resume
# 自定义配置
python main.py run input/novel.txt --config my_config.yaml
# 仅文本分段（预览效果）
python main.py segment input/novel.txt
# 查看处理进度
python main.py status workspace/novel/
# Agent 智能模式
python main.py run input/novel.txt --mode agent
# Agent + 省钱模式
python main.py run input/novel.txt --mode agent --budget-mode
# 查看决策日志
python main.py status workspace/novel/ --decisions全局配置文件为 config.yaml，可通过 --config 参数指定自定义配置文件。
llm:
provider: auto # auto | openai | deepseek | gemini | ollama
# model: gemini-2.0-flash-lite # 各后端有各自默认模型auto 模式按以下优先级自动检测：GEMINI_API_KEY → DEEPSEEK_API_KEY → OPENAI_API_KEY → Ollama 本地服务。
imagegen:
backend: siliconflow # siliconflow | dashscope | together | diffusers
model: black-forest-labs/FLUX.1-schnell
width: 1024
height: 1792 # 竖屏 9:16| 后端 | 费用 | 速度 | 模型 | 需要 |
|---|---|---|---|---|
| siliconflow | 免费 | ~4s/张 | FLUX.1-schnell | SILICONFLOW_API_KEY |
| dashscope | 新用户 100 张免费 | ~5s/张 | 万相 wan2.6-t2i | DASHSCOPE_API_KEY |
| together | 需绑卡 | ~3s/张 | FLUX.1-schnell | TOGETHER_API_KEY |
| diffusers | 免费（本地） | ~30s/张 | Counterfeit-V2.5 等 | GPU + torch |
不配置此项则使用默认的静态图 + Ken Burns 模式。启用 AI 视频片段需取消注释并填写：
videogen:
backend: kling # kling | seedance | minimax | sora
duration: 5 # 视频时长（秒）
aspect_ratio: "9:16" # 竖屏
mode: std # std | pro（仅 kling）
use_image_as_first_frame: true # 用生成的图片作为视频首帧
poll_interval: 10 # 轮询间隔（秒）
poll_timeout: 300 # 轮询超时（秒）详细的视频生成 API 对比见 docs/videogen-research.md
根据使用的服务设置对应环境变量：
# ---- LLM（至少设一个，用于智能分段和 Prompt 生成）----
export GEMINI_API_KEY=xxx # Google Gemini（免费）
export DEEPSEEK_API_KEY=xxx # DeepSeek
export OPENAI_API_KEY=xxx # OpenAI GPT
# ---- 图片生成（至少设一个）----
export SILICONFLOW_API_KEY=xxx # 硅基流动（免费）
export DASHSCOPE_API_KEY=xxx # 阿里云百炼万相
export TOGETHER_API_KEY=xxx # Together.ai
# ---- AI 视频生成（可选）----
export KLING_API_KEY=xxx # 可灵 Kling
export SEEDANCE_API_KEY=xxx # 即梦 Seedance（火山方舟）
export MINIMAX_API_KEY=xxx # MiniMax 海螺
export OPENAI_API_KEY=xxx # OpenAI Sora（与 LLM 共用）也支持在项目根目录创建 .env 文件配置环境变量。
AI_novel/
├── main.py # CLI 入口（Click）
├── frontend/ # Next.js Web UI（port 3000）
├── src/api/app.py # FastAPI 后端（port 8000）
├── mcp_server.py # MCP Server（FastMCP，供 AI 助手调用）
├── config.yaml # 全局配置
├── pyproject.toml # 项目元数据 & 依赖
├── src/
│ ├── pipeline.py # 经典流水线调度器
│ ├── agent_pipeline.py # Agent 模式流水线
│ ├── director_pipeline.py # AI 导演模式流水线
│ ├── config_manager.py # YAML 配置加载/验证
│ ├── checkpoint.py # 断点续传（JSON）
│ ├── logger.py # Rich 日志
│ ├── agents/ # 视频 Agent 智能编排（LangGraph）
│ │ ├── graph.py # 状态图构建 + 断点续传
│ │ ├── director.py # 导演 Agent
│ │ ├── content_analyzer.py # 内容分析 Agent
│ │ ├── art_director.py # 美术总监 Agent
│ │ ├── voice_director.py # 配音导演 Agent
│ │ └── editor.py # 剪辑师 Agent
│ ├── tools/ # Tool 层（封装执行模块）
│ ├── scriptplan/ # AI 导演脚本规划
│ │ ├── idea_planner.py # 灵感 → 概念
│ │ ├── script_planner.py # 概念 → 分段脚本
│ │ ├── asset_strategy.py # 素材策略决策
│ │ └── models.py # Pydantic 数据模型
│ ├── task_queue/ # 后台任务队列
│ │ ├── server.py # FastAPI 任务服务
│ │ ├── client.py # 客户端接口
│ │ ├── workers.py # 任务 Worker
│ │ └── db.py # SQLite 持久化
│ ├── llm/ # LLM 统一抽象层
│ │ ├── llm_client.py # ABC + 工厂 + 自动检测
│ │ ├── openai_backend.py # OpenAI / DeepSeek
│ │ ├── gemini_backend.py # Google Gemini
│ │ └── ollama_backend.py # Ollama 本地
│ ├── segmenter/ # 文本分段（simple 规则 / LLM 智能）
│ ├── promptgen/ # 小说文本 → 图片/视频 Prompt
│ ├── imagegen/ # 图片生成
│ │ ├── image_generator.py # ABC + 工厂
│ │ ├── siliconflow_backend.py # 硅基流动 FLUX
│ │ ├── dashscope_backend.py # 阿里云万相
│ │ ├── together_backend.py # Together.ai
│ │ └── diffusers_backend.py # 本地 Stable Diffusion
│ ├── videogen/ # AI 视频片段生成
│ │ ├── video_generator.py # ABC + 工厂
│ │ ├── base_backend.py # 公共轮询逻辑
│ │ ├── kling_backend.py # 可灵
│ │ ├── seedance_backend.py # 即梦
│ │ ├── minimax_backend.py # MiniMax 海螺
│ │ └── sora_backend.py # OpenAI Sora
│ ├── tts/ # edge-tts 配音 + SRT 字幕
│ ├── video/ # FFmpeg 视频合成 + Ken Burns 特效
│ ├── utils/ # 工具函数（FFmpeg 检测等）
│ └── novel/ # AI 长篇小说创作模块
│ ├── pipeline.py # 小说创作流水线
│ ├── config.py # 小说模块配置
│ ├── agents/ # 5 个 Agent（ProjectArchitect / VolumeDirector / ChapterPlanner / Writer / Reviewer）
│ ├── services/tool_facade.py # Phase 4 三段式唯一业务入口 (NovelToolFacade)
│ ├── quality/ # Phase 5 7 维质量评估（dimensions / judge / ab_compare / report）
│ ├── models/ # Pydantic 数据模型
│ ├── storage/ # 存储层（SQLite + NetworkX + Chroma）
│ ├── tools/ # BM25 检索(fallback) / 章节摘要 / 质量检查
│ ├── services/ # BriefAssembler / PrevTailSummarizer / AgentChat / LedgerStore / tool_facade / refine_loop
│ └── templates/ # 风格预设 / 节奏模板 / AI味黑名单
├── scripts/ # 实用脚本（批量生成、七猫发布等）
├── input/ # 输入小说文本
├── presets/ # 风格预设（YAML）
├── workspace/ # 工作目录（自动生成）
└── output/ # 输出视频（自动生成）
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Pipeline 流水线 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Stage 1: 文本分段 │
│ 小说文本 → 按节奏切分为多个段落 │
│ ↓ │
│ Stage 2: Prompt 生成 │
│ 每段文本 → LLM 生成图片/视频描述 Prompt │
│ ↓ │
│ Stage 3: 图片生成 │
│ Prompt → AI 生成竖屏插画（1024x1792） │
│ ↓ │
│ Stage 3.5: AI 视频生成 [可选] │
│ 图片 + Prompt → AI 生成动态视频片段 │
│ ↓ │
│ Stage 4: TTS 配音 │
│ 段落文本 → edge-tts 语音 + SRT 字幕 │
│ ↓ │
│ Stage 5: 视频合成 │
│ 图片/视频 + 音频 + 字幕 → FFmpeg 合成最终 MP4 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
每个阶段完成后自动保存检查点，支持断点续传。
| 类别 | 技术 |
|---|---|
| 语言 | Python 3.10+ |
| CLI | Click |
| Web UI | Next.js (frontend) + FastAPI (backend) |
| MCP | FastMCP（streamable-http + stdio） |
| 任务队列 | FastAPI + SQLite |
| TTS | edge-tts（微软免费语音合成） |
| LLM | OpenAI / DeepSeek / Google Gemini / Ollama |
| 图片生成 | SiliconFlow / 阿里云万相 / Together.ai / Diffusers (本地 SD) |
| 视频生成 | 可灵 Kling / 即梦 Seedance / MiniMax 海螺 / OpenAI Sora |
| 智能编排 | LangGraph — 视频 5 Agent + 小说 5 Agent（2026-04 重构）+ NovelToolFacade 三段式工具层 |
| 视频合成 | FFmpeg（H.265 编码、Ken Burns 特效、字幕烧录） |
| 日志 | Rich |
| 配置 | PyYAML |
| 打包 | PyInstaller |
不花一分钱跑通完整流水线：
- LLM — Gemini 免费（1000 次/天），或使用
segmenter.method: simple跳过 LLM - 图片 — SiliconFlow 免费注册即可使用
- TTS — edge-tts 完全免费
- 视频合成 — FFmpeg 开源免费
- 视频模式 — 默认静态图 + Ken Burns，无需付费视频 API
项目采用 抽象基类 + 工厂函数 的插件化架构，添加新后端只需三步：
- 在
src/videogen/下创建xxx_backend.py，继承BaseVideoBackend：
from src.videogen.base_backend import BaseVideoBackend
from src.videogen.video_generator import VideoResult
class XxxBackend(BaseVideoBackend):
def _submit_task(self, prompt: str, image_path=None) -> str:
"""提交生成任务，返回 task_id"""
...
def _poll_task(self, task_id: str) -> dict:
"""查询任务状态"""
...
def _download_video(self, result: dict, output_path) -> Path:
"""下载视频到本地"""
...- 在
src/videogen/video_generator.py的工厂函数中注册新后端：
elif backend == "xxx":
from src.videogen.xxx_backend import XxxBackend
return XxxBackend(config)- 在
config.yaml中添加对应配置项。
同理，在 src/imagegen/ 下创建后端文件，继承 ImageGenerator 基类，实现 generate(prompt) -> PIL.Image 方法，然后在工厂函数中注册。
| 选项 | 说明 | 典型场景 |
|---|---|---|
pip install -e . |
基础依赖（CLI + TTS） | 最小安装 |
.[web] |
+ FastAPI Web 后端 | Web API 服务 |
.[gemini] |
+ Google Gemini | 免费 LLM |
.[llm] |
+ OpenAI SDK | OpenAI / DeepSeek |
.[ollama] |
+ Ollama 客户端 | 本地 LLM |
.[cloud-image] |
+ httpx | 云端生图 |
.[cloud-video] |
+ httpx | AI 视频生成 |
.[agent] |
+ LangGraph | Agent 智能模式 |
.[agent-gemini] |
+ LangChain Gemini | Agent + Gemini LLM |
.[gpu] |
+ torch + diffusers | 本地 Stable Diffusion |
.[build] |
+ PyInstaller | 桌面应用打包 |
.[all] |
全部安装 | 开发环境 |
已完成：
- Writer 跨章 verbatim 复读修复 — P0 (
ffffda2) + C3 (15095b3)（2026-04-25 / 04-26） — 切断 Writer 直读上章原文通道，新增PrevTailSummarizer服务，pipeline 三处生成通道（polish / apply_feedback / rewrite_affected）全经摘要；信息边界规则：Reviewer 评估侧拿原文，Writer 生成侧拿摘要 - 架构重构 2026 Phase 0-5（2026-04 完工） — 9 Agent -> 5 Agent / propose·accept·regenerate 三段式工具层 / 7 维质量评估 + A/B 双向 de-bias
- Phase 4 三段式工具层 —
NovelToolFacade三层共享，MCP + CLI + agent_chat 统一入口 - Phase 5 质量评估 — 7 维仪表盘（伏笔兑现率硬门禁 + 6 项软观测）+ 跨体裁回归脚本
- 叙事弧线控制 v1.3 — 里程碑自动生成 + 强制控制 + 陈旧大纲检测 + 风格圣经
- 叙事状态驱动架构 — ContinuityService + LedgerStore 统一账本 + 向量一致性 + Agent Chat 会话记忆
- ReAct Agent 框架 — Writer ReAct 推理模式 + Prompt Registry 提示词版本管理
- 动态视频拼接 — AI 视频片段（可灵/即梦/MiniMax/Sora）替代静态贴图
- AI 导演模式 — 灵感一键出片，AI 自动编剧 + 制片
- Web UI 全面升级 — Next.js + FastAPI 创作平台（短视频 + AI 小说 + 设置）
- MCP Server — FastMCP 协议，供 Claude Code 等 AI 助手调用
- 存储重构 — canonical state 架构 + rename_chapter 防覆盖
计划中：
- 伏笔图谱 — NetworkX 伏笔关系图，自动追踪埋设/回收/遗忘
- 多角色语音 — 不同角色使用不同音色
- Web UI 三段式适配 — 目前 Web UI 走传统
pipeline.create_novel，三段式仅 MCP + CLI + agent_chat 可用 - 更多 LLM/图片后端 — 持续接入新的 AI 服务