by Narcooo
Autonomous novel writing CLI AI Agent — agents write, audit, and revise novels with human review gates
# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/Narcooo/inkosAgent 写小说。写、审、改，全程接管。覆盖玄幻、仙侠、都市、科幻等多种风格，支持续写、番外、同人、仿写等创作形式。
Native English novel writing now supported！ Set --lang en to write in English. See English README for details.
npm i -g @actalk/inkos
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 可通过 exec 调用 InkOS 的原子命令和控制面操作（plan chapter/compose chapter/draft/audit/revise/write next），--json 输出结构化数据供 Claw 解析决策。推荐流程是先更新 author_intent.md 或 current_focus.md，再 plan / compose，最后决定是否 draft 或完整 write next。也可以在 ClawHub 搜索 inkos 在线查看。
方式一：全局配置（推荐，只需一次）
inkos config set-global \
--provider <openai|anthropic|custom> \
--base-url <API 地址> \
--api-key <你的 API Key> \
--model <模型名>
# provider: openai / anthropic / custom（兼容 OpenAI 格式的中转站选 custom）
# base-url: 你的 API 提供商地址
# api-key: 你的 API Key
# model: 你的模型名称
配置保存在 ~/.inkos/.env，所有项目共享。之后新建项目不用再配。
方式二：项目级 .env
inkos init my-novel # 初始化项目
# 编辑 my-novel/.env
# 必填
INKOS_LLM_PROVIDER= # openai / anthropic / custom（兼容 OpenAI 接口的都选 custom）
INKOS_LLM_BASE_URL= # API 地址（支持中转站、智谱、Gemini 等）
INKOS_LLM_API_KEY= # API Key
INKOS_LLM_MODEL= # 模型名
# 可选
# INKOS_LLM_TEMPERATURE=0.7 # 温度
# INKOS_LLM_MAX_TOKENS=8192 # 最大输出 token
# INKOS_LLM_THINKING_BUDGET=0 # Anthropic 扩展思考预算
项目 .env 会覆盖全局配置。不需要覆盖时可以不写。
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。
结构化状态 + 伏笔治理 + 字数治理
重点解决三个长篇写作的系统性问题：20+ 章后上下文膨胀导致写作变慢甚至 400 报错（Settler 全量注入 → JSON delta + 选择性检索）、伏笔只加不收、回收率接近 0%（Planner 排班 + Settler 盲区修补 + 审计追债）、字数偏差 50%+ 且 normalizer 可能毁章（LengthSpec + 安全网）。
story/state/*.json（Zod 校验），Settler 输出 JSON delta 而非全量 markdown，旧书自动迁移hookAgenda 排班伏笔推进与回收，Settler working set 扩展覆盖 dormant debtmention 语义防止假推进，analyzeHookHealth 审计伏笔债务，evaluateHookAdmission 拦截重复伏笔LengthSpec + Normalizer 单 pass 修正，安全网防止归一化毁章INKOS_LLM_MAX_TOKENS 作为全局上限生效，llm.extra 保留键自动过滤inkos book create --title "吞天魔帝" --genre xuanhuan # 创建新书
inkos write next 吞天魔帝 # 写下一章（完整管线：草稿 → 审计 → 修订）
inkos status # 查看状态
inkos review list 吞天魔帝 # 审阅草稿
inkos review approve-all 吞天魔帝 # 批量通过
inkos export 吞天魔帝 # 导出全书
inkos export 吞天魔帝 --format epub # 导出 EPUB（手机/Kindle 阅读）
连续性审计员从 33 个维度检查每一章草稿：角色记忆、物资连续性、伏笔回收、大纲偏离、叙事节奏、情感弧线等。内置 AI 痕迹检测维度，自动识别"LLM 味"表达（高频词、句式单调、过度总结），审计不通过自动进入修订循环。
去 AI 味规则内置于写手 agent 的 prompt 层——词汇疲劳词表、禁用句式、文风指纹注入，从源头减少 AI 生成痕迹。revise --mode anti-detect 可对已有章节做专门的反检测改写。
inkos style analyze 分析参考文本，提取统计指纹（句长分布、词频特征、节奏模式）和 LLM 风格指南。inkos style import 将指纹注入指定书籍，后续所有章节自动采用该风格，修订者也会用风格标准做审计。
inkos book create --brief my-ideas.md 传入你的脑洞、世界观设定、人设文档。建筑师 agent 会基于简报生成故事设定（story_bible.md）和创作规则（book_rules.md），而非凭空创作；同时把简报落盘到 story/author_intent.md，让这本书的长期创作意图不会只在建书时生效一次。
每本书现在都有两份长期可编辑的 Markdown 控制文档：
story/author_intent.md：这本书长期想成为什么story/current_focus.md：最近 1-3 章要把注意力拉回哪里写作前可以先跑：
inkos plan chapter 吞天魔帝 --context "本章先把注意力拉回师徒矛盾"
inkos compose chapter 吞天魔帝
这会生成 story/runtime/chapter-XXXX.intent.md、context.json、rule-stack.yaml、trace.json。其中 intent.md 给人看，其他文件给系统执行和调试。plan / compose 只编译本地文档和状态，不依赖在线 LLM，可在没配好 API Key 前先验证控制输入。
draft、write next、revise 现在共享同一套保守型字数治理：
--words 指定的是目标字数，系统会自动推导一个允许区间，不承诺逐字精确命中zh_chars 计数，英文默认按 en_words 计数inkos import chapters 从已有小说文本导入章节，自动逆向工程 7 个真相文件（世界状态、角色矩阵、资源账本、伏笔钩子等），支持 第X章 和自定义分割模式、断点续导。导入后 inkos write next 无缝接续创作。
inkos fanfic init --from source.txt --mode canon 从原作素材创建同人书。支持四种模式：canon（正典延续）、au（架空世界）、ooc（性格重塑）、cp（CP 向）。内置正典导入器、同人专属审计维度和信息边界管控——确保设定不矛盾。
不同 Agent 可以走不同模型和 Provider。写手用 Claude（创意强），审计用 GPT-4o（便宜快速），雷达用本地模型（零成本）。inkos config set-model 按 agent 粒度配置，未配置的自动回退全局模型。
inkos up 启动后台循环自动写章。管线对非关键问题全自动运行，关键问题暂停等人工审核。通知推送支持 Telegram、飞书、企业微信、Webhook（HMAC-SHA256 签名 + 事件过滤）。日志写入 inkos.log（JSON Lines），-q 静默模式。
支持任何 OpenAI 兼容接口（--provider custom）。Stream 自动降级——中转站不支持 SSE 时自动回退 sync。Fallback 解析器处理小模型不规范输出，流中断时自动恢复部分内容。
每章自动创建状态快照，inkos write rewrite 可回滚任意章节。写手动笔前输出自检表（上下文、资源、伏笔、风险），写完输出结算表，审计员交叉验证。文件锁防止并发写入。写后验证器含跨章重复检测和 11 条硬规则自动 spot-fix。
伏笔系统使用 Zod schema 校验——lastAdvancedChapter 必须是整数，status 只能是 open/progressing/deferred/resolved。LLM 输出的 JSON delta 在写入前经过 applyRuntimeStateDelta 做 immutable 更新 + validateRuntimeState 结构校验。坏数据直接拒绝，不会滚雪球。
用户设置的 INKOS_LLM_MAX_TOKENS 作为全局上限生效，llm.extra 中的保留键（max_tokens、temperature 等）被自动过滤，防止意外覆盖。
每一章由多个 Agent 接力完成，全程零人工干预：
| Agent | 职责 | |-------|------| | 雷达 Radar | 扫描平台趋势和读者偏好，指导故事方向（可插拔，可跳过） | | 规划师 Planner | 读取作者意图 + 当前焦点 + 记忆检索结果，产出本章意图（must-keep / must-avoid） | | 编排师 Composer | 从全量真相文件中按相关性选择上下文，编译规则栈和运行时产物 | | 建筑师 Architect | 规划章节结构：大纲、场景节拍、节奏控制 | | 写手 Writer | 基于编排后的精简上下文生成正文（字数治理 + 对话引导） | | 观察者 Observer | 从正文中过度提取 9 类事实（角色、位置、资源、关系、情感、信息、伏笔、时间、物理状态） | | 反射器 Reflector | 输出 JSON delta（而非全量 markdown），由代码层做 Zod schema 校验后 immutable 写入 | | 归一化器 Normalizer | 单 pass 压缩/扩展，将章节字数拉入允许区间 | | 连续性审计员 Auditor | 对照 7 个真相文件验证草稿，33 维度检查 | | 修订者 Reviser | 修复审计发现的问题 — 关键问题自动修复，其他标记给人工审核 |
如果审计不通过，管线自动进入"修订 → 再审计"循环，直到所有关键问题清零。
每本书维护 7 个真相文件作为唯一事实来源：
| 文件 | 用途 |
|------|------|
| current_state.md | 世界状态：角色位置、关系网络、已知信息、情感弧线 |
| particle_ledger.md | 资源账本：物品、金钱、物资数量及衰减追踪 |
| pending_hooks.md | 未闭合伏笔：铺垫、对读者的承诺、未解决冲突 |
| chapter_summaries.md | 各章摘要：出场人物、关键事件、状态变化、伏笔动态 |
| subplot_board.md | 支线进度板：A/B/C 线状态、停滞检测 |
| emotional_arcs.md | 情感弧线：按角色追踪情绪变化和成长 |
| character_matrix.md | 角色交互矩阵：相遇记录、信息边界 |
连续性审计员对照这些文件检查每一章草稿。如果角色"记起"了从未亲眼见过的事，或者拿出了两章前已经丢失的武器，审计员会捕捉到。
从 0.6.0 起，真相文件的权威来源从 markdown 迁移到 story/state/*.json（Zod schema 校验）。Settler 不再输出完整 markdown 文件，而是输出 JSON delta，由代码层做 immutable apply + 结构校验后写入。markdown 文件仍然保留作为人类可读的投影。旧书首次运行时自动从 markdown 迁移到结构化 JSON，零人工操作。
Node 22+ 环境下自动启用 SQLite 时序记忆数据库（story/memory.db），支持按相关性检索历史事实、伏笔和章节摘要，避免全量注入导致的上下文膨胀。
除了 7 个真相文件，InkOS 还把“护栏”和“自定义”拆成可审阅的控制层：
story/author_intent.md：长期作者意图story/current_focus.md：当前阶段的关注点story/runtime/chapter-XXXX.intent.md：本章目标、保留项、避免项、冲突处理story/runtime/chapter-XXXX.context.json：本章实际选入的上下文story/runtime/chapter-XXXX.rule-stack.yaml：本章的优先级层和覆盖关系story/runtime/chapter-XXXX.trace.json：本章输入编译轨迹这样 brief、卷纲、书级规则、当前任务不再混成一坨 prompt，而是先编译，再写作。
写手 agent 内置 ~25 条通用创作规则（人物塑造、叙事技法、逻辑自洽、语言约束、去 AI 味），适用于所有题材。
在此基础上，每个题材有专属规则（禁忌、语言约束、节奏、审计维度），每本书有独立的 book_rules.md（主角人设、数值上限、自定义禁令）、story_bible.md（世界观设定）、author_intent.md（长期方向）和 current_focus.md（近期关注点）。volume_outline.md 仍然是默认规划，但在 v2 输入治理模式下不再天然压过当前任务意图。
InkOS 提供三种交互方式，底层共享同一组原子操作：
inkos write next 吞天魔帝 # 写草稿 → 审计 → 自动修订，一步到位
inkos write next 吞天魔帝 --count 5 # 连续写 5 章
write next 现在默认走 plan -> compose -> write 的输入治理链路。若你需要回退到旧的 prompt 拼装路径，可在 inkos.json 中显式设置：
{
"inputGovernanceMode": "legacy"
}
默认值为 v2。legacy 仅作为显式 fallback 保留。
inkos plan chapter 吞天魔帝 --context "本章重点写师徒矛盾" --json
inkos compose chapter 吞天魔帝 --json
inkos draft 吞天魔帝 --context "本章重点写师徒矛盾" --json
inkos audit 吞天魔帝 31 --json
inkos revise 吞天魔帝 31 --json
每个命令独立执行单一操作，--json 输出结构化数据。plan / compose 负责控制输入，draft / audit / revise 负责正文与质量链路。可被外部 AI Agent 通过 exec 调用，也可用于脚本编排。
inkos agent "帮我写一本都市修仙，主角是个程序员"
inkos agent "写下一章，重点写师徒矛盾"
inkos agent "先扫描市场趋势，然后根据结果创建一本新书"
内置 18 个工具（write_draft、plan_chapter、compose_chapter、audit_chapter、revise_chapter、scan_market、create_book、update_author_intent、update_current_focus、get_book_sta
No comments yet. Be the first to share your thoughts!