简侎图会置学游给编程系统计

环境要求

• Rust 1.95+
• Node.js 18+ (前端开发)
• SQLite 3

2. 安装依赖

cd src-frontend && npm install && cd ..

🚀 快速开始

target/release/bundle/msi/*.msi - MSI 安装包

target/release/bundle/nsis/*-setup.exe - NSIS 安装包

```

双界面入口: - 幕前界面: http://localhost:5173/frontstage.html - 幕后界面: http://localhost:5173/index.html - Tauri 应用会自动打开两个窗口，幕前在前，幕后在后

故障排除: 参考 TROUBLESHOOTING.md

一键启动前端和后端

.\start-dev.ps1

**手动启动**:

3. 终端 1 - 启动前端开发服务器

cd src-frontend && npm run dev

4. 终端 2 - 启动 Tauri 应用

cd src-tauri && cargo tauri dev

6. 工作室配置与扩展 (100% ✅)

v3.1.2 (2026-04-13) - 设置页增强、浏览器开发环境修复与全新应用图标

• 全新羽毛笔品牌图标
• 模型连接状态指示灯 - 实时检测延迟
• 设置页编辑模型模态框修复 - custom 提供商兼容
• 浏览器开发环境兼容 - Vite dev server 模型回退

配置说明

配置文件位置：~/.config/storyforge/config.json

{
  "llm": {
    "provider": "openai",
    "api_key": "your-api-key",
    "model": "gpt-4",
    "max_tokens": 4096,
    "temperature": 0.7
  }
}

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v0.7.3 (2026-05-20) - 商业模式重构 + 1:N 架构完成 + SceneDivider 预留接口

核心理念：从"模型配额制"升级为"功能订阅制"，软件不介入模型计费；1:N Chapter↔Scene 架构彻底落地，Scene 成为唯一提交粒度。

商业模式重构：订阅解锁功能，非模型配额（v0.7.3） - SubscriptionService 精简：移除 QuotaDetail / QuotaCheckResult / OFFLINE_GRACE_LIMIT 及所有配额检查/消费方法（check_auto_write_quota / consume_auto_write_quota / check_auto_revise_quota / consume_auto_revise_quota / check_platform_model_quota / consume_platform_model_quota / check_ai_quota / consume_ai_quota），订阅层级仅控制功能开关（Free/Pro/Enterprise） - has_feature_access 细粒度权限：Free 用户可用基础写作、场景/角色管理、知识图谱查询；Pro 解锁 Bootstrap / Pipeline（Refine/Review/Finalize）/ 拆书 / 自动续写 / 自动修改 - AppError::SubscriptionRequired 取代 QuotaExceeded：错误码从 QUOTA_EXCEEDED 改为 SUBSCRIPTION_REQUIRED，携带 feature_id + current_tier，前端按 code 渲染升级引导 UI - log_ai_usage 纯统计：ai_usage_logs 仅记录调用明细（模型/token/耗时），不参与任何配额控制

1:N Chapter↔Scene 架构完成（Phase 4） - 废弃 chapters.scene_id：Migration 71 从 chapters 表移除 scene_id 列，旧数据通过 scenes.chapter_id 反向查询兼容 - 全链路改为 scenes.chapter_id：ChapterRepository::create/update/get_by_story 不再读写 chapters.scene_id；lib.rs create_chapter / update_chapter 通过 SceneRepository::get_by_chapter 查询关联场景进行聚合提交 - SceneCommitService 取代 ChapterCommitService：提交粒度从 Chapter 彻底对齐到 Scene；SceneCommitRepository 全部 SQL 从 chapter_commits 重命名为 scene_commits（Migration 70） - SceneDividerNode 功能预留接口：SceneDividerRepository（create/get_by_chapter/set_dividers/delete）+ scene_divider_nodes 表（Migration 72）就绪，支持在章节编辑器中标记场景边界

高密度状态世界构建法（v0.7.3+） - 新增第五种创作方法论：high_density_world_building.rs 完整实现 4 阶段世界构建流程 - 阶段 1 - 最小世界种子：设计高密度"世界切片"，定义核心状态向量与 3-5 个桥节点，每个桥节点至少连接 3 条叙事线 - 阶段 2 - 状态网扩张：主角群扩展 + 状态触发表 + 世界规则显式化 + 信息不对称矩阵 - 阶段 3 - 多线交织与回流：桥节点多线映射（正面/侧面/误解视角），每 3-5 章一次回流，事件至少承担 3 种功能 - 阶段 4 - 密度迭代与克制：克制检查清单 + 未写出的世界 + 状态一致性审计 + 涌现性验证 + 重读价值优化 - 前端集成：MethodologySettings.tsx 新增「高密度世界构建」选项及 4 阶段选择 UI - Agent 接入：agents/service.rs writer prompt 映射接入，AI 创作时自动注入状态向量、桥节点、事件回流等核心概念

编译与测试 - cargo check：零错误 - cargo test：~225/225 通过 - npm run build：通过 - 版本号统一：Cargo.toml / package.json / tauri.conf.json → 0.7.3

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核心组件

#### RichTextEditor - 幕前富文本编辑器 集成 TipTap 编辑器，极简沉浸式写作体验： - 幽灵文本 - AI 续写结果以灰色斜体段落内联呈现，附带萤火操作栏 - 内联 / 命令菜单 - 9 命令（续写/润色/古风/场景/自动续写/审校/评点/排版/自由指令），光标处触发 - 修订模式 - trackInsert / trackDelete 可视化标记，32px 紧凑横幅 - 古典评点段落 - 金圣叹式朱批内联插入（红色 LXGW WenKai 字体） - 空态引导 - 无内容时显示诗意提示 - 右键上下文菜单 - 修订模式、生成评点、全选/复制/剪切/粘贴

#### StoryTimeline - 故事线视图 可视化场景序列，支持拖拽重新排序： - 场景卡片展示戏剧目标、冲突类型 - 拖拽手柄调整场景顺序 - 点击选择场景进行编辑

#### SceneEditor - 场景编辑器 三标签页场景编辑： - 基础信息 - 标题、场景设置、在场角色、记忆压缩 - 戏剧结构 - 戏剧目标、外部压迫、冲突类型（11 种） - 内容编辑 - 富文本编辑器、场景批注、版本历史

#### KnowledgeGraphView - 知识图谱可视化 基于 ReactFlow 的交互式力导向图谱： - 节点按实体类型着色，关系边按强度显示粗细 - 实时搜索与类型筛选，双击节点聚焦居中 - 右侧详情面板支持实体就地编辑 - 记忆健康面板与自动归档建议

#### NovelCreationWizard - 创建向导 引导式小说创建流程： - 类型输入（灰色提示词） - 世界观 / 角色谱 / 文风卡片式选择 - 完成自动 Ingest 到知识图谱

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7. 本地模型与构建

16. AI 三审 Pipeline 系统 v0.7.0 (100% ✅)

v0.7.0 (2026-05-15) - AI 三审 Pipeline + 角色动态状态 + 用量统计 + 幕前指令升级

核心理念：从"能创作"到"高质量创作"，引入工业化级 AI 审校流水线。每章正文经过修稿→审稿→定稿→后处理四级质量关卡，角色状态随剧情自动演进，用量透明可观测。

AI 三审 Pipeline 系统 - 四级创作管线：Rewrite → Refine（AI 修稿）→ Review（AI 审稿）→ Finalize（定稿 + 后处理） - Refine 修稿：对章节草稿进行语言润色、结构调整、错别字修正，输出精炼版本 - Review 审稿：多维度评分（overall_score 0-100 + dimensions JSON）+ 问题列表（issues JSON）+ 改进建议 - Finalize 定稿：通过后处理步骤自动完成知识入库、章节笔记生成、角色状态更新、风格分析 - 后处理步骤追踪：PostProcessStep 记录 kb_import / chapter_notes / character_cards / style_analysis 执行状态，关键步骤失败阻断、非关键步骤失败记录 - LLM 驱动角色状态解析：run_character_cards 构建角色上下文 + 章节内容 Prompt，调用 LLM 输出 JSON 状态更新，自动更新 cs_location/cs_power_level/cs_physical_state/cs_mental_state/cs_key_items/cs_recent_events - 前端 Pipeline 面板：Stories.tsx 场景级 Actions（执行修稿/审稿/定稿）/ Drafts（草稿列表）/ Reviews（审稿结果）三标签页 - 场景进度看板：场景列表显示 execution_stage 彩色徽章（plan/outline/draft/review/final）+ 多色进度条 - 幕前 / 指令打通：AI修稿/修稿 → pipeline_refine、AI审稿/审稿 → pipeline_review、定稿 → pipeline_finalize，幕前编辑器内直接触发 Pipeline

角色动态状态面板 - 6 项动态状态：cs_location（当前位置）、cs_power_level（实力等级）、cs_physical_state（身体状态）、cs_mental_state（心理状态）、cs_key_items（关键物品）、cs_recent_events（近期事件） - 自动更新：定稿时 LLM 自动解析章节内容提取角色变化，写入数据库 - 手动修正：CharacterStatePanel 组件支持内联编辑，实时更新角色状态 - 时间戳追踪：cs_updated_at_chapter 记录最后更新章节号

用量统计看板 - 全局统计：总调用次数 / 总 token 数 / 平均响应时间 / 成功率 - 单故事统计：按故事维度聚合 LLM 调用与 token 消耗 - 最近调用明细：最近 20 条调用记录表（模型/功能/token/耗时/状态/时间） - 独立页面：幕后 Sidebar「用量统计」入口，UsageStats.tsx 完整实现

架构优化（2026-05-17） - SceneCommitService::auto_commit 防抖聚合提交：取代旧版独立 auto_ingest_chapter 摄取管线（5 分钟冷却），改为 30 秒空闲延迟后自动聚合提交，驱动 MemoryProjectionWriter，消除重复索引工作 - 导出聚合完整性：export_story 导出前自动检查章节内容，空章节按关联场景的 sequence_number 排序聚合填充，确保 Markdown/HTML/PlainText 导出完整无缺 - 大型组件提取重构：Settings.tsx 提取 8 个原子化子组件（ModelCard/ModelList/ModelModal/StatsSettings/MethodologySettings/WorkflowSettings/GeneralSettings/AccountSettings）；SceneEditor.tsx 提取 SceneAuditPanel 和 SceneAnnotationPanel 到 scene-editor/ 子目录 - StoryTimeline.tsx 场景进度徽章：场景卡片新增 execution_stage 状态徽标（plan/outline/draft/review/final），叙事阶段（铺垫/上升/高潮/收尾）与执行阶段双轨可视化

编译与测试 - cargo check：零错误 - cargo test：~225/225 通过 - npm run build：通过 - 版本号统一：Cargo.toml / package.json / tauri.conf.json → 0.7.0

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v5.3.0 (2026-05-02) - 叙事元素模型重构：创世-拆书同构架构

• 统一叙事元素模型：narrative/ 模块 — 正向/逆向共用同一套数据结构
• GenesisPipeline：7步正向流程（概念→世界观→大纲→角色→场景→伏笔→知识图谱）
• AnalysisPipeline：7步逆向流程（元数据→世界观→角色→场景→故事线→伏笔→知识图谱）
• 统一进度系统：PipelineProgressEvent + usePipelineProgress Hook
• 统一存储层：Migration 38 + NarrativeRepository
• StoryHealthAnalyzer：6维度结构健康检查 + analyze_story_structure IPC

v4.2.0 (2026-04-23) - 智能交互设计重构 V2：模型驱动的编排范式

核心理念：从"程序式编排"转向"模型式编排"。人类只定义能力能做什么，模型负责决定什么时候用、怎么用、按什么顺序。真正实现"越写越懂"。

架构变革 - CapabilityRegistry（能力自描述系统）：Agent 和 Skill 用自然语言描述自己的能力（description / when_to_use / input_description / output_description），模型阅读这些描述自主选择需要的能力。人类不再写死 Agent 映射规则。 - PlanGenerator（模型计划生成器）：取代旧的 IntentParser + IntentExecutor。LLM 接收系统状态 + 用户输入 + 能力清单，自主输出执行计划（自由文本理解 + 步骤列表 + 参数 + 依赖关系）。没有预设分类标签，没有关键词匹配。 - PlanExecutor（计划执行引擎）：Dumb executor，只做一件事——忠实地执行 LLM 生成的计划。按顺序执行步骤、将前一步输出传给后一步、失败时按备选方案处理。所有决策已在计划中。 - PromptEvolver（提示词进化器）：每次调用 Agent/Skill 前，LLM 根据当前故事上下文（题材、叙事阶段、用户偏好）自由改写整个 prompt。不是模板变量替换，而是真正的"进化"。 - AiLearningIndicator（记忆显性化）：前端组件，每次 AI 交互后展示"系统学到了什么"（如"已记录：你偏好快节奏打斗"）。让"越写越懂"对用户可见。 - CapabilityEvolutionEngine（能力进化反馈环）：记录每次能力调用的执行结果，长期优化能力描述的准确性。 - PlanTemplateLibrary（计划模板学习）：记录成功的执行计划，类似请求来时直接复用或微调。

移除的程序式规则 - 移除 IntentType 枚举（11 类预设分类） - 移除前端正则关键词检测（/写|创作|生成|续写/） - 移除 IntentExecutor.map_agents 写死映射 - 移除 FrontstageApp 中 if (!currentStory) { toast.error(...) } 强制流程 - 移除所有基于关键词的意图分支判断

前端简化 - handleSmartGeneration / handleRequestGeneration 统一走 smart_execute - 用户任何输入都交给模型决定如何处理 - 新增 smartExecute IPC 命令

编译与测试 - cargo check：零错误零警告 - cargo test：160/160 全部通过 - npm run build：通过