inkos

InkOS 是一个面向故事创作与多语言翻译的 AI Agent 系统：长篇连载、独立短篇、剧本剧作、同人番外、仿写续写、互动影游、开放世界和长文翻译，都可以从同一个工作台开始。支持 Studio、TUI、CLI 交互形式，把创意、设定、角色、记忆、审稿、修订、封面、互动状态和跨语言交付交给智能体统一管理。

感谢 Kimi 赞助本项目！Kimi K2.7 是 Moonshot AI 推出的开源智能体模型。搭配 InkOS，Kimi 可以参与长短篇小说、剧本、互动影游与多语言内容的规划、写作、审稿和修订；InkOS 则持续管理角色、设定、伏笔与故事状态，让长篇创作更连贯、更可控。

InkOS Studio 已支持 Moonshot（Kimi）。前往 Kimi 开放平台（中文站｜Global）获取 API Key，即可开始创作。

💡 写小说，先给 Agent 接一层专业数据 —— 写小说不只缺模型，更缺素材。推荐搭配 火花数据API（huohuaapi）：按调用计费的小说 / 网文创作数据，让 Agent 动笔前先查小说正文、章节结构、人物设定、文风和创作方法等带来源素材，而不是只靠 Prompt 硬凑一份“剧情提纲”。

v1.7.0 - 多语言翻译、跨语言创作与长任务可靠性

InkOS 1.7.0 把创作、协作、资料读取、内容修改与跨语言交付接入同一套 Agent 工作台。你可以导入 EPUB、文本型 PDF、TXT 或 Markdown，指定源语言和目标语言，在 Studio 内完成分章翻译、术语维护、对照审校和完整导出；也可以继续通过 Chat 读取附件、导入已有小说、调整提示词、修订章节或中断长任务。

• 完整翻译工作台：支持 EPUB、文本型 PDF、TXT、Markdown；按章节和语义段翻译，维护术语表、生成审校报告，并导出 TXT、Markdown 或 EPUB。
• Studio、Chat 与 CLI 共用翻译能力：Studio 可创建、运行、对照查看和导出翻译项目；Chat 可通过确认动作发起翻译；CLI 提供 inkos translate init / run / export。
• 跨语言创作能力：短篇、剧本、分镜和互动影游新增英文创作链路，Studio 动态界面和 CLI 语言回退同步补齐，不再只是翻译菜单。
• 附件、材料库与可编辑提示词：Chat 可读取文本、Markdown 和图片；外部资料可归档并按证据来源检索；长篇、Play、互动影游等提示词可在 Studio 中查看和调整。
• 已有小说直接进入创作系统：Chat 可从本地文件、目录或附件导入真实章节，自动逆向生成设定并重放章节状态，而不是只把原文当作临时上下文。
• 审稿、修订与连续写作可控：支持 strict、lenient、always 三档修订标准、项目级和书级覆盖，以及单书自动或手动审稿；CLI 新增 inkos auto 和完成 / 失败通知，修订未落盘时会显示前后指标和剩余问题。
• 长任务可中断，写锁可恢复：停止操作会传递到 Agent、写作管线和模型请求；异常退出留下的写锁可以自动恢复，真实并发冲突会明确返回 BOOK_BUSY。
• 模型、安装与跨平台体验更稳定：MiniMax 思考内容不再混入正文；OpenRouter、kkaiapi 等动态模型服务不再被静态模型名单误拦；修复 npm 发布包泄漏 workspace:* 导致的升级失败，并统一操作详情、通知和跨平台项目路径。

v1.6.0 - 互动影游与 Skill 系统

InkOS 1.6.0 把开放世界继续推进到互动影游、剧本和分镜工作台，同时引入可插拔 Skill 系统：专业能力可以被 Chat 自动调用，也可以由用户强制指定。写作、互动、研究和导出继续共享同一套 action surface，重动作确认后再执行，产物可以在 Studio 内查看和导出。

• 互动影游：新增分支剧情、变量 / 旗标、角色关系、结局、节点图片和交互项目导出，适合做互动剧、互动影游和多结局脚本。
• Skill 系统：支持内置 / 外部 skill，为长篇、短篇、Play、剧本、分镜等入口注入专业规则、提示词包和上下文需求。
• 联网研究：新增 research_web，用于世界观、职业、年代、市场和事实核查，生成带来源、查询记录和可信度的 Markdown 参考报告。
• 协作编辑稳定性：局部章节编辑、章节索引恢复、多渠道模型切换后的 bookId 传递都补了回归保护。

v1.5.0 - InkOS Play 发布，开放世界，用想象力游玩

InkOS Play 发布和 Studio 体验升级：你可以用一句自然语言创建开放世界，让角色、物品、证据、关系和时间一起推进；也可以继续写长篇、做短篇、生成封面、改设定和查状态。系统会记住世界发生了什么，并在需要时把该看的上下文带给模型。

• InkOS Play：新增开放世界与分支互动。支持自由动作、可点击选择、世界契约、非固定时间推进、角色 agent、物品 / 证据 / 关系状态、HUD 和自动配图。
• Studio UX：开始创作、我的创作、会话记录、查看世界、配图与生成物预览都重新整理，Play 可以像文字游戏一样滚动游玩，而不是藏在命令行里。
• 记忆与上下文：长篇和互动世界都开始进入“按任务取上下文”的模式。故事状态、Markdown 投影、SQLite 记忆、会话摘要和 protected / compressible 语义压缩共同工作，降低旧历史淹没当前指令的问题。
• 指令遵循：Studio Chat、TUI 和 CLI 的自然语言入口统一到 action surface。普通讨论、确认建书、短篇、封面、Play、长篇写章和重写续写不再靠散落关键词抢跑，重动作先确认，完成态来自真实工具结果。
• 创作入口：长篇、短篇、同人、番外、仿写、续写、封面制作和开放世界都成为 Studio 的一等入口。
• 模型与错误边界：弱模型格式不稳时更少直接崩溃；模型服务错误、InkOS 执行错误和图片生成错误会更清楚地区分，方便判断是配置、供应商还是系统问题。

长篇小说 — 从创作简报建书，生成世界观、角色、卷纲、章节意图，按“写作 → 审稿 → 必要修订 → 状态结算”推进。上下文按 protected / compressible 分层组织，避免长书越写越乱。

剧情多线推演 — 在写下一章前，基于当前正史生成 2-5 条彼此隔离的未来分支，并在 Studio Chat 中横向比较章节节拍、人物决定、预计变化、风险和作者意图匹配度。采用分支只会保存 selected-branch-plan.md 候选计划，不会修改正文、大纲或正史状态；正史变化后旧推演会标记为过期。

InkOS Short — Studio Chat 和 CLI 可以直接产出独立短篇：完整正文、大纲记录、审稿记录、简介卖点、封面提示词，并在配置封面服务后生成封面图。

InkOS Play — 新增开放世界与分支互动。你可以用自然语言指定世界契约、时间推进方式、角色 agent、物品 / 证据 / 关系规则和视觉风格；系统维护世界状态、可点击选择、自由动作、HUD 和自动配图。

Studio Chat — 普通聊天、建书、短篇、封面、互动世界都走同一套 action surface。重动作先确认，生成物可预览，可通过聊天修改章节、封面提示词、世界状态和持久化文本产物。

模型配置 — Studio 内置多服务配置、模型路由和封面服务配置；也支持 kkaiapi / OpenRouter 等全球主流模型聚合入口，以及自定义 OpenAI-compatible 服务。

Native English novel writing now supported！ Set --lang en to write in English. See English README for details.

欢迎交流

当前更新相对频繁，后续会持续新增功能与优化写作效果。 欢迎加群反馈问题、提出需求，也欢迎关注项目动态 — 我们的目标是做最强的基于小说的内容生态创作 AI Agent。

快速开始

安装

npm i -g @actalk/inkos

通过 OpenClaw 使用 🦞

InkOS 已发布为 OpenClaw Skill，可被任何兼容 Agent（Claude Code、OpenClaw 等）直接调用：

clawhub install inkos          # 从 ClawHub 安装 InkOS Skill

通过 npm 安装或克隆本项目时，skills/SKILL.md 已包含在内，🦞 可直接读取——无需额外从 ClawHub 安装。

安装后，Claw 应优先通过共享交互入口调用 InkOS：

inkos interact --json --message "继续当前书，但把节奏再收紧一点"

这条入口直接走和项目 TUI 相同的交互执行内核，因此 OpenClaw、TUI、Studio 共用同一套控制脑。当前 JSON 输出包含 assistant 文本回复和 interaction session 信息；真正的执行结果以工具结果和落盘文件为准，不从模型口头声明推断完成。

plan chapter / compose chapter / draft / audit / revise / write next 这些原子命令仍然保留，但更适合作为底层工具，而不是 OpenClaw 的首选入口。也可以在 ClawHub 搜索 inkos 在线查看。

InkOS 运行时 Skill

这里的 skill 指 InkOS Chat/Play/长篇写作内部可使用的专业能力包，和上面的 ClawHub Skill 不是同一个概念。它不会给模型额外执行权限，只提供专业规则、上下文需求和 prompt pack；创建、写入、编辑、生成图片仍然走 Studio 的工具权限和确认闸门。

可用方式：

• 在项目目录放置 .inkos/skills/<skill-id>/SKILL.md，Studio Chat 会在运行时自动加载。
• 或设置 INKOS_SKILL_DIRS=/abs/path/to/skills，可指向单个 skill 目录，也可指向包含多个 skill 子目录的目录。多个目录按系统分隔符分隔。
• 在 Chat 里用 @skill-id 强制本轮使用，例如：@detective-play 做一个证据链驱动的开放世界。
• 不写 @skill-id 时，系统会根据 session 类型和触发词自动选择内置 skill，例如长篇、开放世界、互动影游。
• 在 Studio 的 项目设置 → 提示词 可以编辑内置 prompt pack；项目级覆盖文件会写到 prompt/<pack>/<prompt>.md，例如 prompt/play/renderer.md、prompt/longform/writer.md。

最小 SKILL.md 示例：

---
id: detective-play
name: Detective Play
description: Detective evidence and suspect-board play.
whenToUse: Use for open-world detective play and evidence ledgers.
triggers: [侦探, evidence]
sessionKinds: [play]
contextNeeds:
  - id: evidence-ledger
    purpose: Preserve suspect, clue, and evidence chain state.
    sources: [world/evidence.md]
    tier: protected
    appliesTo: [play_step]
    retrieval: semantic
---
Use evidence chains; do not turn clues into generic atmosphere.

配置

当前 InkOS 将 LLM 配置分成两条清晰路径：Studio 用可视化服务配置，CLI / daemon / 部署环境支持 env 覆盖。两者不会互相污染。

方式一：Studio 服务配置（推荐）

适合本地写作、Web 工作台和可视化管理。

inkos init my-novel
cd my-novel
inkos

打开 Studio 后进入「模型配置」：

1. 选择服务商，例如 Google Gemini、Moonshot、MiniMax、智谱、百炼或自定义端点。
2. 粘贴 API Key，点击「测试连接」。
3. 选择可用模型，保存配置。
4. 回到书籍页面开始写作。

Studio 运行时只使用：

provider bank 默认值
→ inkos.json 里的 services / 当前 service / defaultModel
→ .inkos/secrets.json 里的 service API Key

即使检测到 ~/.inkos/.env 或项目 .env，Studio 也只会展示提示，不会用 env 覆盖 service、model、baseUrl 或 API Key。API Key 存在项目内的 .inkos/secrets.json，不会写进 inkos.json。

方式二：CLI / daemon / 部署环境的 env 配置

适合终端批处理、服务器部署、CI、Docker、守护进程和一次性切模型。

全局 env：

inkos config set-global \
  --provider <openai|anthropic|custom> \
  --base-url <API 地址> \
  --api-key <你的 API Key> \
  --model <模型名>

也可以手动写 ~/.inkos/.env 或项目 .env：

INKOS_LLM_PROVIDER=custom
INKOS_LLM_BASE_URL=https://api.moonshot.cn/v1
INKOS_LLM_API_KEY=sk-...
INKOS_LLM_MODEL=kimi-k2.5

# 可选
INKOS_LLM_SERVICE=moonshot                         # 推荐写；不写时会尽量从 baseUrl 自动识别
INKOS_LLM_TEMPERATURE=0.7
INKOS_LLM_THINKING_BUDGET=0
INKOS_DEFAULT_LANGUAGE=zh
INKOS_LLM_EXTRA_top_p=0.9

CLI 合成顺序：

Studio/project service 配置
→ .inkos/secrets.json service key
→ global ~/.inkos/.env
→ project .env
→ 当前进程环境变量
→ CLI 参数

也就是说，CLI 默认可以复用 Studio 配好的服务和密钥；如果 env 里声明了 INKOS_LLM_SERVICE、INKOS_LLM_MODEL、INKOS_LLM_BASE_URL 或 INKOS_LLM_API_KEY，则作为覆盖层生效。旧 env 只写 baseUrl + model + apiKey 也能继续用，InkOS 会尽量从 baseUrl 反推 service。

一次性指定服务或模型：

inkos write next --service google --model gemini-2.5-flash
inkos write next --service moonshot --model kimi-k2.5 --no-stream
inkos agent "继续写下一章" --api-key-env MOONSHOT_API_KEY
inkos doctor --service minimaxCodingPlan --model MiniMax-M2.7

--service 会从 provider bank 自动推导 baseUrl、协议和兼容策略；--model 必须属于最终 service，否则会直接报错，避免把 Kimi 模型发到 Gemini 这类错配问题。

方式三：多模型路由（可选）

给不同 Agent 分配不同模型，按需平衡质量与成本：

# 给不同 agent 配不同模型/提供商
inkos config set-model writer <model> --provider <provider> --base-url <url> --api-key-env <ENV_VAR>
inkos config set-model auditor <model> --provider <provider>
inkos config show-models        # 查看当前路由

未单独配置的 Agent 自动使用全局模型。

配置排查