ai 小说生成产品系统

业务场景
随着网络文学、剧本创作、短篇故事、互动叙事和 IP 内容生产需求不断增长，创作者在构思、设定、写作、修改和整理作品时往往会面临以下问题：

创作前期需要反复整理故事背景、人物关系、世界观规则和章节大纲，信息分散且维护成本高。
长篇小说创作周期较长，容易出现前后设定不一致、章节衔接不顺、人物性格漂移等问题。
单纯使用通用 AI 对话工具生成内容时，项目资料无法系统沉淀，生成结果也难以直接回写到章节、角色和设定库中。
创作者需要在构思、生成、编辑、导出之间频繁切换工具，影响创作效率。
本项目面向小说作者、网文创作者、剧本策划、内容运营人员和 AI 写作学习者，提供一个本地化的 AI 小说创作工作台。用户可以围绕一个小说项目集中管理故事简介、章节、角色、世界观设定，并通过 AI 辅助生成大纲、正文、角色设定和世界观内容，最终导出为常见文本或电子书格式。

典型使用场景包括：

新书立项 用户创建小说项目，录入题材、风格、目标字数、故事简介和初始大纲，为后续创作建立统一资料库。

长篇小说持续创作 用户按章节维护正文和章节大纲，系统自动统计字数，并支持 AI 对单章内容进行生成、扩写和改写。

角色与世界观沉淀 用户将角色设定、人物背景、能力体系、社会结构、历史文化等资料集中管理，减少设定遗忘和前后矛盾。

AI 辅助创作 用户基于已有项目上下文调用 AI，生成整部小说思路、章节大纲、单章正文、角色卡和世界观设定，并通过流式输出实时查看生成过程。

作品整理与交付 创作完成后，用户可以将项目内容导出为 TXT、Markdown 或 EPUB，用于阅读、备份、投稿或继续排版。

功能介绍
1. 小说项目管理
系统支持创建、查看、编辑和删除小说项目。每个项目包含标题、题材、写作风格、目标字数、项目状态、故事简介、故事大纲等基础信息。

项目列表会展示章节数量、总字数、角色数量、更新时间等关键指标，方便用户快速了解每部作品的创作进度。

2. 小说概览编辑
项目详情页提供概览编辑能力，用户可以维护小说的核心信息，包括：

小说标题
题材类型
写作风格
目标字数
创作状态
故事简介
故事大纲
前端支持自动保存，用户输入停止一段时间后自动调用后端接口写入数据库，降低手动保存成本。

3. 章节管理
章节模块支持完整的章节创作流程：

新增章节
编辑章节标题
编辑章节大纲
编辑章节正文
自动统计章节字数
手动保存和自动保存
删除章节
调整章节顺序
AI 生成单章正文
AI 扩写已有章节
AI 按要求改写章节
在 AI 生成章节时，系统会结合项目设定、角色资料、世界观资料以及上一章内容，提升章节之间的连贯性。

4. 角色管理
角色模块用于维护小说中的人物设定，支持录入和编辑：

角色姓名
角色类型
性别
年龄
性格特点
外貌描写
背景经历
能力设定
人物关系
备注信息
系统还支持 AI 生成角色设定。用户可以输入角色提示和角色类型，由 AI 生成完整角色描述，再将结果加入项目资料中。

5. 世界观管理
世界观模块用于沉淀小说背景设定，支持按类别管理内容。当前包含以下类别：

地理环境
历史背景
文化风俗
魔法体系
科技设定
社会结构
规则法则
用户可以新增、编辑、筛选和删除世界观设定，也可以通过 AI 根据项目题材和用户提示生成对应类别的设定内容。

6. AI 创作助手
AI 创作助手是系统的核心能力之一，支持以下生成任务：

生成整部小说方案
生成章节大纲
生成单章正文
扩写章节内容
改写章节内容
生成角色设定
生成世界观设定
生成过程采用 SSE 流式响应，AI 输出会逐段显示在页面上，用户可以实时查看结果、停止生成、复制内容或将结果应用到项目中。

7. 生成历史记录
系统会记录最近的 AI 生成历史，包括：

生成动作
使用的 AI 提供商
使用的模型
提示词摘要
生成结果摘要
创建时间
该功能便于用户回溯历史生成内容，也方便后续分析提示词效果和生成质量。

8. AI 模型配置
系统提供 AI 配置管理能力，用户可以在设置页面维护模型配置：

提供商名称
API Base URL
API Key
模型名称
是否启用
当前后端采用 OpenAI Chat Completions 兼容协议，因此只要模型服务兼容 OpenAI 接口格式，就可以通过自定义接口地址和模型名接入。

9. 多格式导出
作品支持导出为以下格式：

TXT：适合纯文本阅读和简单备份。
Markdown：适合进一步编辑、排版和版本管理。
EPUB：适合电子书阅读器或标准电子书场景。
导出内容会整合小说标题、简介、角色设定、世界观设定和章节正文。

项目实现
1. 技术栈
后端技术：

Python
Flask
Flask-SQLAlchemy
SQLite
flask-cors
OpenAI Python SDK
ebooklib
前端技术：

HTML
CSS
原生 JavaScript
Fetch API
Server-Sent Events
数据存储：

SQLite 数据库文件：instance/novel.db
ORM 模型：SQLAlchemy
AI 接入：

使用 OpenAI Python SDK
采用 OpenAI Chat Completions 兼容接口
支持自定义 API Base URL、API Key 和模型名称
通过流式接口返回生成结果
2. 系统架构
项目采用轻量级前后端协同架构：

浏览器前端
|
| Fetch / SSE
v
Flask 路由层
|
| 调用业务服务
v
AIService / OpenAIProvider
|
| OpenAI 兼容接口
v
大语言模型服务

Flask 路由层
|
| SQLAlchemy ORM
v
SQLite 数据库
整体结构分为以下层次：

前端展示层 位于 templates/ 和 static/ 目录，负责页面渲染、用户交互、表单编辑、接口调用和流式内容展示。

接口路由层 位于 routes/ 目录，负责处理项目、章节、角色、世界观、AI 生成、导出和设置等 HTTP 请求。

业务服务层 位于 services/ 目录，负责 AI 提供商封装、提示词构建和模型调用。

数据模型层 位于 models/ 目录，通过 SQLAlchemy 定义项目、章节、角色、世界观、生成日志和 AI 配置等数据模型。

本地数据层 使用 SQLite 保存业务数据，适合本地部署、学习演示和轻量化个人创作场景。

3. 目录结构
aiwg/
├── app.py # Flask 应用入口
├── config.py # 应用配置
├── requirements.txt # Python 依赖
├── instance/
│ └── novel.db # SQLite 数据库
├── models/ # 数据库模型
│ ├── project.py
│ ├── chapter.py
│ ├── character.py
│ ├── worldview.py
│ ├── generation_log.py
│ └── ai_config.py
├── routes/ # 后端接口
│ ├── project.py
│ ├── chapter.py
│ ├── character.py
│ ├── worldview.py
│ ├── generate.py
│ ├── export.py
│ └── settings.py
├── services/ # AI 调用与业务服务
│ ├── ai_service.py
│ ├── ai_provider.py
│ └── openai_provider.py
├── templates/
│ └── index.html # SPA 页面入口
└── static/
├── css/
│ └── style.css # 页面样式
└── js/
├── api.js # 前端接口封装
├── app.js # 前端路由与应用入口
└── components/ # 功能组件
4. 后端实现
后端使用 Flask 应用工厂模式进行初始化。app.py 负责创建 Flask 应用、加载配置、初始化数据库、开启跨域支持、注册蓝图并创建数据表。

接口按照业务模块拆分为多个蓝图：

project.py：项目增删改查
chapter.py：章节增删改查和排序
character.py：角色增删改查
worldview.py：世界观增删改查
generate.py：AI 生成相关接口
export.py：TXT、Markdown、EPUB 导出
settings.py：AI 模型配置管理
所有业务数据通过 SQLAlchemy 模型写入 SQLite。模型之间以项目为核心建立关联关系，一个项目可以包含多个章节、角色、世界观设定和生成日志。

5. 前端实现
前端采用原生 HTML、CSS 和 JavaScript 实现轻量级单页应用。Flask 返回统一的 index.html，页面加载后由 app.js 根据浏览器路径渲染不同组件。

主要前端组件包括：

project-list.js：项目列表
project-editor.js：项目详情编辑器
chapter-editor.js：章节编辑
character-panel.js：角色管理
worldview-panel.js：世界观管理
generate-panel.js：AI 创作助手
export-panel.js：导出面板
logs-panel.js：生成历史
settings-panel.js：AI 设置
api.js 对 Fetch 请求进行统一封装，前端组件通过统一 API 调用后端接口，减少重复代码。

6. AI 生成实现
AI 生成流程如下：

用户点击生成按钮
|
v
前端调用 /api/generate/* 接口
|
v
后端查询项目、章节、角色、世界观上下文
|
v
AIService 构建系统提示词和用户提示词
|
v
OpenAIProvider 调用 OpenAI 兼容模型接口
|
v
后端通过 SSE 持续返回生成片段
|
v
前端实时显示生成内容
|
v
生成完成后写回数据库并记录日志
该设计使用户不需要等待完整内容生成结束，就能实时看到 AI 输出，提高了长文本生成时的交互体验。

7. 数据模型设计
系统核心数据表包括：

projects：小说项目表，保存标题、题材、风格、目标字数、简介、大纲和状态。
chapters：章节表，保存章节标题、大纲、正文、排序、字数和状态。
characters：角色表，保存角色姓名、类型、性别、年龄、性格、背景、外貌、能力和关系。
worldviews：世界观表，保存设定类别、标题、内容和排序。
generation_logs：生成日志表，保存 AI 生成动作、模型、提示词和结果摘要。
ai_configs：AI 配置表，保存模型提供商、模型名、API 地址、API Key 和启用状态。
项目是核心实体，章节、角色、世界观和生成日志都与项目关联。删除项目时，相关章节、角色、世界观和日志会随之删除。

8. 导出实现
导出功能由 routes/export.py 实现：

TXT 导出将项目内容拼接为纯文本，通过内存字节流返回给浏览器。
Markdown 导出按标题、简介、角色、世界观和章节结构生成 Markdown 文本。
EPUB 导出使用 ebooklib 创建标准电子书结构，包含目录导航和章节正文。
浏览器端通过临时下载链接触发文件下载，用户可以直接获得对应格式的作品文件。

9. 项目特点
轻量化：使用 Flask、SQLite 和原生 JavaScript，部署和理解成本较低。
模块清晰：后端按业务蓝图拆分，前端按功能组件拆分。
创作链路完整：覆盖项目管理、章节创作、角色设定、世界观设定、AI 生成和导出。
AI 集成灵活：支持 OpenAI 兼容模型服务，可配置不同 API 地址和模型名称。
交互体验较好：AI 生成采用流式输出，适合长文本生成场景。
适合扩展：后续可增加用户系统、权限控制、结构化角色解析、章节自动拆分、云端同步和团队协作等能力。