Magic_Creater_World

KO | EN

gitlite — search

#typescript #android #machine-learning #rust #deep-learning #docker #nodejs #macos #cli #kubernetes #security #pytorch #mcp #open-source

Magic_Creater_World

(★ 9)

用对话与结构化设定，把零散灵感铸成可保存、可导出的完整世界观——你的「魔法创作世界」工作台。

Magic_Creater_World 최신버젼 다운로드

최종 버전 다운로드 (.zip)

// repository documentation

Was this content helpful?

★ 0 (0 ratings)

![Magic Creater World — 横幅](https://raw.githubusercontent.com/Lucas-Wang-THU/Magic_Creater_World/main/docs/readme-hero.svg)

**把对话里的灵感，落成可保存、可导出的完整世界。**

[![Python 3.10+](https://img.shields.io/badge/python-3.10%2B-3776AB?style=flat-square&logo=python&logoColor=white)](https://www.python.org/)
[![FastAPI](https://img.shields.io/badge/FastAPI-API-009688?style=flat-square&logo=fastapi&logoColor=white)](https://fastapi.tiangolo.com/)
[![Pydantic v2](https://img.shields.io/badge/Pydantic-v2-E92063?style=flat-square&logo=pydantic&logoColor=white)](https://docs.pydantic.dev/)
[![pytest](https://img.shields.io/badge/tests-pytest-0A9EDC?style=flat-square&logo=pytest&logoColor=white)](https://pytest.org/)
[![OpenAI Compatible](https://img.shields.io/badge/LLM-OpenAI%20Compatible-412991?style=flat-square&logo=openai&logoColor=white)](https://platform.openai.com/)

</div>

---

## 目录

- [快速开始](#快速开始)
- [它能做什么](#它能做什么)
- [界面导览](#界面导览)
- [整体流程](#整体流程)
- [写作多智能体协同](#写作多智能体协同)
- [功能一览](#功能一览)
- [产品地图](#产品地图工作台--worldjson)
- [环境要求与安装](#环境要求与安装)
- [配置](#配置)
- [启动服务](#启动服务)
- [数据目录结构](#数据目录结构)
- [API 摘要](#api-摘要)
- [测试](#测试)
- [后续路线](#后续路线)
- [更多文档](#更多文档)

---

## 快速开始

### Windows 一键部署（推荐）

```
1. 双击 setup.bat   → 自动检测环境、安装依赖、配置 .env
2. 双击 launch.bat  → 启动服务，浏览器自动打开
```

> 可选：右键 `launch.bat` → 发送到桌面快捷方式 → 右键快捷方式 → 属性 → 更改图标 → 选择 `icon.ico`，即可从桌面一键启动。

### 手动安装

```bash
# 1. 创建虚拟环境（推荐）
python -m venv .venv

# Linux / macOS 激活
source .venv/bin/activate

# Windows 激活
.venv\Scripts\activate

# 2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 3. 配置 API Key
cp .env.example .env          # Linux / macOS
copy .env.example .env        # Windows
# 编辑 .env，填入 PARATERA_API_KEY

# 4. 启动
python run.py
```

浏览器自动打开 `http://127.0.0.1:8765`，即可开始构建你的世界观。

---

## 它能做什么

**Magic Creater World (MCW)** 是一个本地优先、AI 辅助的虚构世界观构建工作台。它将 LLM 对话的灵感转化为可持久化、可导出的结构化数据。

</div>

### 两条对话路径（三 Agent 流水线）

| 路径 | 说明 |
|:--|:--|
| **第一路 · 对话** | 自然语言与"世界观架构师"交流；可选附带 `world.md` 上下文 |
| **第二路 · 结构同步** | 三 Agent 流水线：**同步器** 从架构师回复提取 JSON → **统一校对者** 审查完整性并直接补全遗漏 JSON（单次调用完成审查+补全，无需架构师往返）→ 按 **ID 增量合并**，已有条目更新、新条目追加，永不覆盖。同步器空输出时自动跳过校对。 |

第二路模型默认同主对话，可用 `STRUCTURE_SYNC_MODEL` 单独指定。校对者模型可用 `PROOFREADER_MODEL` 指定（建议用小模型加速）。校对轮数可用 `PROOFREADER_MAX_RETRIES` 配置，UI 可手动调整（0=跳过校对者）。

---

## 界面导览

工作台采用**三栏布局**：顶栏 + 左侧导航 + 中间主区 + 右侧看板。

![工作台布局示意](https://raw.githubusercontent.com/Lucas-Wang-THU/Magic_Creater_World/main/docs/readme-workbench.svg)

*顶栏：世界选择、保存、退出；左侧：对话与世界观各模块导航；中间：对话或表单编辑区；右侧：统计看板与 JSON 查看器*

</div>

### 对话视图

![对话视图](https://raw.githubusercontent.com/Lucas-Wang-THU/Magic_Creater_World/main/docs/gui-chat-and-sync.svg)

*同步选项、创作模式选择、快捷词条、消息列表、输入框（Ctrl+Enter 发送）*

---

## 整体流程

```mermaid
flowchart LR
  subgraph 用户["👤 你"]
    A[输入设定 / 对话]
  end
  subgraph 第一路["💬 第一路 · 对话"]
    B[世界观架构师]
  end
  subgraph 第二路["🧩 第二路 · 三 Agent 流水线"]
    C[结构化同步器]
    D[校对者]
    E[架构师补充]
  end
  subgraph 本地["💾 本地数据"]
    F[(world.json)]
    G[world.md 导出]
  end
  A --> B
  B --> C
  C --> D
  D -->|通过| F
  D -->|遗漏| E
  E --> C
  F --> G
```

**三 Agent 同步流水线（时序）**

```mermaid
sequenceDiagram
  participant U as 👤 用户
  participant W as 🖥️ 工作台
  participant API as ⚡ FastAPI
  participant S as 🤖 同步器
  participant P as 🔍 校对者
  participant A as 🎨 架构师

U->>W: 发送消息（可选勾选同步）
  W->>API: POST …/chat
  API-->>W: 架构师回复

alt 开启对话后同步
    W->>API: POST …/sync-panels-from-chat
    API->>S: 抽取 JSON patch(v1)
    S-->>API: patch
    loop 校对→补充循环（最多 N 轮）
      API->>P: 对比「架构师回复」vs「同步器 JSON」vs「world.json」
      P-->>API: verdict: ok / retry
      opt verdict=retry
        API->>A: 补充问题
        A-->>API: 补充回复
        API->>S: 抽取新 patch
        S-->>API: patch(vN)
      end
    end
    Note over API: 按 ID 增量合并累积 patch
    API-->>W: world + updated_sections + proofreader 审计
    W->>API: PUT …/world（自动落盘）
  end
```

---

## 写作多智能体协同

故事写作模块采用**多智能体乐团（Multi-Agent Orchestra）**架构，由 15+ 个专职 Agent 协同完成从大纲到润色稿的全流程。各 Agent 职责单一、温度独立调优，并通过**并行后处理**和**可选反馈闭环**实现高效高质产出。新增**角色 Agent 涌现叙事系统**：让重要角色拥有独立的 LLM 驱动决策引擎，叙事从角色之间的自主互动中涌现。

### 智能体协同架构

```mermaid
flowchart TB
  subgraph PreGen["📋 准备阶段"]
    MACRO["<b>宏大纲 Agent</b><br/>temp=0.65 · max_tokens=8192<br/>基于世界设定生成全书情节大纲"]
    BEATS["<b>节拍细纲 Agent</b><br/>temp=0.60 · 多章并行生成<br/>注入前章摘要确保跨章衔接"]
  end

subgraph Inject["🧠 上下文自动注入（手稿生成前）"]
    direction LR
    RAG["RAG 语义检索<br/>ChromaDB 向量查询"]
    KG_STATE["知识图谱状态<br/>角色位置·情绪·目标"]
    SENT_HINT["情感基调提示<br/>上一章结尾情感"]
    STRUCT["宏大纲 + 节拍细纲<br/>前 N 章手稿原文"]
  end

subgraph Core["✍️ 核心生成"]
    WRITER["<b>手稿生成 Agent</b><br/>temp=0.75 · max_tokens=8192<br/>综合全部上下文撰写正文<br/>支持流式输出 (SSE)"]
  end

subgraph Parallel["⚡ 并行后处理钩子（asyncio.gather 并发）"]
    direction TB
    SUM["摘要卡片 Agent<br/>temp=0.2"]
    STATE["角色状态 Agent<br/>temp=0.3"]
    INDEX["RAG 索引 Agent<br/>ChromaDB 写入"]
    KG_AGENT["KG 提取 Agent<br/>temp=0.2"]
    AUDIT["一致性审校 Agent<br/>temp=0.3 · 7 维度"]
    TONE["情感追踪 Agent<br/>temp=0.2"]
  end

subgraph Polish["🔄 可选：审校 ↔ 润色反馈闭环"]
    direction LR
    P_CHECK["<b>一致性审校</b><br/>（闭环内复用）"]
    POLISHER["<b>润色者 Agent</b><br/>temp=0.55 · 最多 N 轮<br/>9 条硬规则去 AI 化"]
    P_CHECK -->|"发现问题"| POLISHER
    POLISHER -->|"润色稿"| P_CHECK
  end

subgraph Output["📦 输出产物"]
    direction LR
    O1["手稿正本<br/>manuscript/"]
    O2["摘要卡片<br/>SQLite+JSON"]
    O3["知识图谱<br/>narrative_kg.json"]
    O4["审校报告<br/>consistency_reports/"]
    O5["情感日志<br/>sentiment_logs/"]
    O6["润色稿<br/>polished/"]
    O7["版本快照<br/>snapshots/"]
  end

MACRO --> BEATS
  BEATS --> Core
  Inject --> Core
  Core --> Parallel
  Parallel --> Polish
  Polish -.->|"润色稿"| Output
  Parallel -.-> Output
  Core -.->|"手稿正本"| Output
```

### 角色 Agent 涌现叙事系统（Phase 0-3 全部完成）

让每个重要角色拥有独立的 LLM 驱动决策引擎。叙事不再由单一"作家 Agent"预先规划，而是从多个角色 Agent 在场景中的自主互动中**涌现**。

**核心架构**：

```
generate_manuscript()
  │
  ├── enable_character_agents == true?
  │     │
  │     └── YES → _generate_manuscript_with_agents()
  │               ├── OutlineConstraint.parse()        # 粗纲硬约束
  │               ├── AgentStore.load_all_states()     # 加载角色状态
  │               ├── _inject_character_capabilities() # 技能/物品/属性/发动规则
  │               ├── WorldClock.advance_chapter()     # 时间推进 + 外部事件
  │               ├── SceneSimulator.run()             # 角色互动（意图泄露 + 情绪传染）
  │               ├── POVFilter.filter()               # 单 POV 严格过滤
  │               ├── ShadowInfluence                  # 离线角色→环境线索
  │               ├── BeatCoordinator.classify()       # 细纲偏离协调
  │               ├── chat_completion()                # 作家 Agent 记录
  │               └── QualityEvaluator.evaluate()      # A-F 质量评分
  │
  └── 失败 → 自动回退正常路径（终端 + 前端 toast）
```

**17 个 Agent 模块**：`character_agent`（角色决策引擎）· `scene_simulator`（多角色互动编排器，V2 含意图泄露检测 + 情绪传染 + 6 种僵局打破器）· `pov_filter`（单 POV 过滤器）· `state_injector`（状态→prompt）· `outline_constraint`（粗纲约束解析）· `beat_reference`（细纲软参考）· `continuity_checker`（跨章连续性校验）· `agent_store`（持久化）· `dialog_quality`（对话质量评分 3 维）· `beat_coordinator`（节拍偏离量化 4 级 + 自动协调）· `world_clock`（时间推进 + 外部事件注入）· `shadow_influence`（离线角色→环境线索 + 伏笔关联）· `scene_assembler`（场景检测 + 过渡 + 节奏）· `quality_evaluator`（5 维叙事质量评分 A-F）· `autonomy`（3 级自主模式）· `chapter_runner`（多章节半自主运行器）

**关键特性**：
- **单 POV 优先**：POVFilter 严格限制输出为视角角色的感知边界，其他角色的内心独白绝对不可进入正文
- **粗纲为骨架**：OutlineConstraint 将世界事件注入为硬约束，角色只能决定"如何应对"
- **细纲为参考**：BeatReference 提供软参考，角色决策优先于细纲
- **前后章通顺**：ContinuityChecker 每章前后校验 7 项状态延续
- **角色个性化**：每个角色独立温度（秦渊 0.35 / 云鹤 0.55 / 黛娜 0.65 / K 0.75）
- **失败回退**：Agent 路径异常 → 终端 + 前端 toast 通知具体原因 → 自动回退正常 LLM 生成

**UI**：写作面板「角色 Agent 涌现叙事」卡片开关 + 互动轮数（2-8）+ Agent 决策分析面板（质量趋势图 + 决策序列 + 状态总览）+ 角色详情覆盖层（技能/物品/属性/发动规则）

**测试**：55 个专项测试（25 Phase 0 + 30 Phase 1/2）+ 14 个 E2E 测试

### 智能体职责一览

| 阶段 | Agent | 温度 | 职责 |
|:--|:--|:--|:--|
| **准备** | 宏大纲 Agent | 0.65 | 根据用户提示与世界设定生成全书宏观情节大纲 |
| **准备** | 节拍细纲 Agent | 0.60 | 按章撰写详细节拍，多章可并行生成；注入前章摘要确保衔接 |
| **注入** | RAG 语义检索 | — | ChromaDB 向量相似度查询，自动注入相关前文片段 |
| **注入** | 叙事知识图谱 | — | 提供角色当前状态（位置/情绪/目标）和关键物品流转 |
| **注入** | 情感基调提示 | — | 传递上一章结尾情感基调，指导本章开篇情绪过渡 |
| **核心** | 手稿生成 Agent | 0.75 | 综合全部上下文撰写正文，支持 SSE 流式输出 |
| **后处理** | 摘要卡片 Agent | 0.2 | 提取章节摘要（主要事件/出场人物/伏笔操作/结尾钩子） |
| **后处理** | 角色状态 Agent | 0.3 | 从正文提取各角色运行时状态变化并持久化 |
| **后处理** | RAG 索引 Agent | — | 将新章写入 ChromaDB 向量索引供后续检索 |
| **后处理** | KG 提取 Agent | 0.2 | 提取实体-事件-伏笔三元组，更新叙事知识图谱 |
| **后处理** | 一致性审校 Agent | 0.3 | 7 维度自动审查：位置/性格/物品状态/POV/伏笔/情感连续/时间线 |
| **后处理** | 情感追踪 Agent | 0.2 | 章节分段情感分析，判定各段基调和整体情感弧线 |
| **闭环** | 润色者 Agent | 0.55 | 与审校形成反馈闭环（最多 N 轮）；9 条硬规则去 AI 化：破折号节制、段落合并、句式破形、情绪具象化、对话节奏、冗余修剪、三遍精炼、描写锚定感官、信息密度分层 |

### 关键设计原则

- **非阻塞钩子**：所有后处理钩子由 `try/except Exception: pass` 包裹，任一 Agent 失败不影响手稿产出
- **并行加速**：摘要卡片、角色状态、RAG 索引、KG 提取、一致性审校、情感追踪 6 个独立钩子通过 `asyncio.gather` 并发执行
- **闭环隔离**：润色者在所有并行钩子完成后**串行**执行，避免与独立的一致性审校冲突
- **温度差异化**：创造性任务（手稿 0.75、润色 0.55）使用较高温度；抽取式任务（摘要 0.2、KG 0.2、情感 0.2）使用低温确保稳定输出
- **上下文窗口分层**：手稿生成仅注入前一章摘要 + 前 N 章手稿片段 + RAG 检索片段，避免上下文膨胀

---

## 功能一览

### 🌍 世界观模块（11 个）

### 🤖 AI 对话能力

### 🔧 数据工具

### 🌐 世界管理

顶栏提供 **新建 / 重命名 / 删除** 世界；下拉列表展示 **显示名 · id**；**保存**（Ctrl+S / ⌘S）写入磁盘；**退出** 关闭服务进程。

---

## 产品地图（工作台 ↔ world.json）

下图概括单页应用中主要板块与本地 `world.json` 的对应关系。

```mermaid
flowchart TB
  subgraph UI["🖥️ Web 工作台"]
    CHAT[世界观构建]
    CHARCHAT[人物生成]
    STORYCHAT[故事 Agent]
    AGENT[🧠 角色 Agent 涌现叙事]
    CHARDETAIL[角色详情 境界/职业/物品/属性]
    GEO[地理]
    ECO[生态]
    POW[境界·技能树·职业]
    ATTR[属性系统]
    ITEM[物品品质]
    CUL[文化·宗教]
    FAC[派系]
    HIS[历史]
    ECON[经济]
    CHAR[角色·卡司]
    STORY[故事·章节]
    TOOLS[搜索·引用·快照]
  end
  JSON[(📄 world.json)]
  MD[📝 world.md 导出]
  OL[📁 outlines/]
  ADIR[📁 agents/ 角色状态]

CHAT --> JSON
  CHARCHAT --> JSON
  STORYCHAT --> JSON
  GEO --> JSON
  ECO --> JSON
  POW --> JSON
  ATTR --> JSON
  ITEM --> JSON
  CUL --> JSON
  FAC --> JSON
  HIS --> JSON
  ECON --> JSON
  CHAR --> JSON
  STORY --> JSON
  JSON --> MD
  TOOLS --> JSON
  OL --> JSON
  AGENT --> JSON
  CHARDETAIL --> JSON
  AGENT --> ADIR
  STORY -.->|涌现生成| AGENT
```

---

## 环境要求与安装

### 环境要求

- **Python 3.10+**
- 兼容 OpenAI API 的网关（默认 `https://llmapi.paratera.com/v1`）及可用 API Key

### 安装依赖

```bash
pip install -r requirements.txt
```

依赖清单：

若使用 Conda 环境，可指定解释器路径：

```powershell
& "E:\ananconda\envs\Agent\python.exe" -m pip install -r requirements.txt
```

---

## 配置

复制环境变量模板并编辑：

```bash
# Linux / macOS
cp .env.example .env

# Windows (PowerShell / CMD)
copy .env.example .env
```

常用变量：

> 💡 **临时设置密钥**（不写 `.env`，关闭终端即失效）：
>
> ```bash
> # Windows PowerShell
> $env:PARATERA_API_KEY = "你的密钥"
> python run.py
>
> # macOS / Linux
> PARATERA_API_KEY="你的密钥" python run.py
> ```

---

## 启动服务

### 基本启动

```bash
python run.py
```

启动约 1 秒后在默认浏览器中自动打开 `http://127.0.0.1:8765`。

### 常用参数

```bash
# 局域网访问
python run.py --host 0.0.0.0 --port 8765

# 开发调试
python run.py --reload
```

> 使用 `--reload` 时自动设置 `MCW_NO_STATIC_CACHE=1`，禁用前端缓存避免 app.js 长期 304。

### 等价启动方式

```bash
python -m uvicorn app.main:app --host 127.0.0.1 --port 8765
```

### 退出

顶栏**「退出」**调用 `POST /api/shutdown`，停止 Uvicorn 进程并尝试关闭浏览器标签页（仅回环地址可调用）。

---

## 源码目录结构

```
worldforger/
  ├─ schemas.py              ← 所有 Pydantic 数据模型
  ├─ config.py               ← Settings / API 配置
  ├─ llm.py                  ← LLM 调用（chat_completion / stream / tools）
  ├─ world_store.py          ← 世界 CRUD
  ├─ creative_modes.py       ← novel / game / coc / dnd 模式
  ├─ chapter_indexer.py      ← ChromaDB RAG 向量索引
  ├─ consistency_checker.py  ← 8 维度一致性审校
  ├─ sentiment_tracker.py    ← 情感弧线追踪
  ├─ narrative_kg.py         ← 叙事知识图谱
  ├─ reference_linter.py     ← 引用一致性校验
  ├─ world_search.py         ← 全文搜索
  ├─ markdown_export.py      ← world.md 导出
  ├─ export_format.py        ← EPUB / DOCX 导出
  ├─ snapshot_diff.py        ← JSON diff
  ├─ sqlite_store.py         ← SQLite 存储
  ├─ relation_graph_refresh.py ← 关系图刷新
  ├─ punctuation_normalize.py ← 中文标点规范化
  │
  ├─ story/                   ← 情节系统（7 个文件）
  │   ├─ story_service.py     ← 情节生成核心
  │   ├─ story_agent.py       ← 故事对话 Agent
  │   ├─ story_prompts.py     ← 所有 LLM prompt（~2000 行）
  │   ├─ story_store.py       ← 情节文件 IO
  │   ├─ story_chapter_sync.py ← 章节协调
  │   ├─ story_chat_artifacts.py ← 代码块自动落盘
  │   └─ foreshadow_apply.py  ← 伏笔操作
  │
  ├─ agents/                  ← 角色 Agent 涌现叙事（17 个文件）
  │   ├─ character_agent.py   ← 角色 LLM 决策引擎
  │   ├─ character_prompts.py ← 角色 prompt 模板
  │   ├─ scene_simulator.py   ← 多角色互动编排 V2
  │   ├─ pov_filter.py        ← 单 POV 过滤器
  │   ├─ state_injector.py    ← 状态→prompt 格式化
  │   ├─ outline_constraint.py ← 粗纲约束解析
  │   ├─ beat_reference.py    ← 细纲软参考
  │   ├─ continuity_checker.py ← 跨章连续性校验
  │   ├─ agent_store.py       ← 状态持久化
  │   ├─ dialog_quality.py    ← 对话质量评分
  │   ├─ beat_coordinator.py  ← 节拍偏离协调
  │   ├─ world_clock.py       ← 时间推进
  │   ├─ shadow_influence.py  ← 影子影响
  │   ├─ scene_assembler.py   ← 场景装配
  │   ├─ quality_evaluator.py ← 5维质量评分
  │   ├─ autonomy.py          ← 自主等级管理
  │   └─ chapter_runner.py    ← 多章节运行器
  │
  └─ sync/                    ← 结构化同步（4 个文件）
      ├─ panel_sync.py, panel_merge.py
      ├─ structure_normalize.py, patch_validator.py

app/
  └─ main.py                  ← FastAPI 路由（所有 /api/* 端点）

static/
  ├─ app.js                   ← 前端主逻辑（~8500 行）
  ├─ index.html               ← 主 HTML
  ├─ styles.css               ← 全局样式
  └─ js/
      ├─ utils.js             ← API helper / DOM 工具
      ├─ state.js             ← 全局状态
      └─ p2-enhancements.js   ← 统计 / 关系网络 vis.js 渲染
```

---

## 数据目录结构

每个世界位于 `worlds/<world_id>/`：

```
worlds/
└── 诸神黄昏-58bddae5/
    ├── world.json          ← 权威结构化设定
    ├── world.md            ← 人类可读手册（自动导出）
    ├── manifest.json       ← 创建时间与网关元信息
    ├── outlines/           ← 人物 / 情节大纲导出
    ├── story/               ← 章节手稿、摘要卡片、RAG 索引
    │   ├── macro_outline.md
    │   ├── beats/             ← 节拍大纲
    │   ├── manuscript/        ← 手稿正本
    │   ├── summaries/         ← 章节摘要卡片
    │   ├── polished/          ← 润色后文稿
    │   ├── snapshots/         ← 章节版本快照
    │   ├── consistency_reports/  ← 一致性审校报告
    │   ├── sentiment_logs/    ← 情感日志
    │   ├── rag_index/         ← ChromaDB 向量索引
    │   ├── arc_summaries/     ← 滚动阶段摘要（每 10 章）
    │   ├── knowledge_graph.json ← 角色知识图谱
    │   └── token_usage.json   ← Token 用量统计
    ├── agents/            ← 角色 Agent 状态（agent_state.json / decision_log.jsonl）
    ├── sessions/           ← 对话片段日志（可选）
    └── snapshots/          ← 版本快照
        ├── v001.json
        ├── v002.json
        └── ...
```

---

## API 摘要

> 完整路由定义见 `app/main.py`。

| 方法 | 路径 | 说明 |
|:--|:--|:--|
| `GET` | `/api/health` | 健康检查 |
| `GET` | `/api/config` | 公开配置（模型名、Key 状态等） |
| `POST` | `/api/shutdown` | 停止服务（仅回环） |
| `GET` | `/api/worlds` | 世界列表 |
| `POST` | `/api/worlds` | 创建世界 |
| `GET` | `/api/worlds/{id}` | 加载世界 |
| `PUT` | `/api/worlds/{id}` | 保存完整 world |
| `PATCH` | `/api/worlds/{id}` | 重命名显示名 |
| `DELETE` | `/api/worlds/{id}` | 删除世界 |
| `POST` | `/api/worlds/{id}/chat` | 世界观对话 |
| `POST` | `/api/worlds/{id}/character-chat` | 人物生成对话 |
| `POST` | `/api/worlds/{id}/story-chat` | 故事 Agent 对话 |
| `POST` | `/api/worlds/{id}/sync-panels-from-chat` | 结构化同步（含校对者审计） |
| `POST` | `/api/worlds/{id}/ecology-generate` | 一键生态生成 |
| `POST` | `/api/worlds/{id}/outline` | 大纲生成 |
| `GET` | `/api/worlds/{id}/search` | 全文搜索 |
| `GET` | `/api/worlds/{id}/lint-references` | 引用一致性检查 |
| `POST` | `/api/worlds/{id}/fix-references` | 自动修复引用 |
| `POST` | `/api/worlds/{id}/export-md` | 导出 world.md |
| `GET` | `/api/worlds/{id}/snapshots` | 快照列表 |
| `GET` | `/api/worlds/{id}/snapshots/diff` | 快照行级 diff |
| `POST` | `/api/worlds/{id}/snapshots/rollback` | 回滚到快照 |
| `DELETE` | `/api/worlds/{id}/snapshots/{version}` | 删除单个快照 |
| `DELETE` | `/api/worlds/{id}/snapshots` | 清空全部快照 |
| `POST` | `/api/worlds/{id}/refresh/faction-relations` | 重算派系关系 |
| `POST` | `/api/worlds/{id}/refresh/culture-relations` | 重算文化关系 |
| `GET` | `/api/worlds/{id}/story/rag/stats` | RAG 索引统计与就绪状态 |\n| `GET` | `/api/worlds/{id}/story/narrative-kg` | 叙事知识图谱（实体/事件/伏笔） |\n| `GET` | `/api/worlds/{id}/story/consistency-report/{chapter_id}` | 章节一致性审校报告 |\n| `GET` | `/api/worlds/{id}/story/sentiment-arc` | 情感弧线数据 + Mermaid 图表 |\n| `GET` | `/api/worlds/{id}/story/manuscript/{chapter_id}/polished` | 润色后文稿 + 元数据 |\n| `GET` | `/api/worlds/{id}/story/manuscript/{chapter_id}/polish-trace` | 审校↔润色 Loop 轮次追踪 |\n| `GET` | `/api/worlds/{id}/story/chapters/{chapter_id}/snapshots` | 章节版本快照列表 |\n| `GET` | `/api/worlds/{id}/story/chapters/{chapter_id}/snapshots/{version}` | 读取特定章节快照版本 |\n| `GET` | `/api/worlds/{id}/story/chapters/{chapter_id}/snapshots/diff` | 章节快照行级 diff 对比 |\n| `GET` | `/api/worlds/{id}/story/export` | 全书导出（epub/docx/md） |\n| `GET` | `/api/worlds/{id}/story/stats` | 写作统计（字数/进度/伏笔/情感分布） |\n| `PATCH` | `/api/worlds/{id}/story/writing-defaults` | 切换写作增强开关（KG/审校/情感/润色/角色Agent/最大轮数） |
| `POST` | `/api/worlds/{id}/story/generate/multi-chapter` | 多章节半自主运行 |
| `GET` | `/api/worlds/{id}/story/quality-benchmark` | 叙事质量基准报告 |
| `GET` | `/api/worlds/{id}/story/agent-decisions/{ch}` | 角色 Agent 决策日志 |
| `GET` | `/api/worlds/{id}/agents` | 列出所有角色 Agent 状态 |
| `GET` | `/api/worlds/{id}/agents/{char_id}` | 获取单个 Agent 详情 |
| `POST` | `/api/worlds/{id}/agents/init` | 从 world.json 初始化 Agents |
| `POST` | `/api/worlds/{id}/agents/{char_id}/reset` | 重置 Agent 状态 |
| `GET` | `/api/worlds/{id}/agents/{char_id}/quality-history` | Agent 质量历史 |
| `*` | `/api/worlds/{id}/story/*` | 故事 CRUD（章节/大纲/节拍/手稿/伏笔） |

---

## 测试

```bash
python -m pytest tests -q  # 598 tests
```

VS Code / Cursor 中可使用 `.vscode/launch.json` 配置 F5 调试；需安装 `debugpy`。

---

## 后续路线

**🟢 近期**：关系图筛选与布局 / 引用校验覆盖扩展

**🟡 中期**：大纲与卡司版本联动 / 批量导出与模板

**✅ 已完成**：三 Agent 校对者流水线 / ID 感知增量合并 / RAG 语义检索 / 叙事知识图谱 / 一致性审校 Agent / 情感弧线追踪 / 润色者 Agent + 审校↔润色 Loop / 并行后处理优化 / 统一校对者 + 节拍并行生成 / 章节版本快照 + Diff / vis.js 人物关系网络 / EPUB/DOCX 多格式导出 / 写作统计看板 / LLM 计时分析面板 / 角色 Agent 涌现叙事 17 模块 / 角色详情面板（性别/境界/职业/物品/属性） / 战斗能力注入 / 结构同步 C1-C4 / 中文标点规范化 / 朴素文风约束 / 境界卡片删除 + 技能节点徽章 / 发动规则 UI + Agent 强制检查 / 章节截断三层修复（32768 token + LLM 完整性检查 + 上下文续写） / tier_name 归一化 / 派系名称保护 / 同步自动落盘

详见 [`todolist.md`](todolist.md)。

---

## 更多文档

---

**❤️ 为世界创造者，游戏工作者，和每一个具有奇思妙想的Idea而创建。**

</div>

Magic_Creater_World

Magic_Creater_World 최신버젼 다운로드

오늘의 추천 프로젝트

Was this content helpful?

Recent Feedback

Magic_Creater_World

Magic_Creater_World 최신버젼 다운로드

오늘의 추천 프로젝트

Was this content helpful?

Recent Feedback

Download README