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Mochocyang/QMAI: 青幕AI写作软件,解决长篇小说写作问题,解决小说角色性格不统一,防止人设崩坏。官网:https://www.qmai.pro

Mochocyang/QMAI: 青幕AI写作软件,解决长篇小说写作问题,解决小说角色性格不统一,防止人设崩坏。官网:https://www.qmai.pro

6 hours ago

青幕AI写作 Logo

青幕AI写作(QMAI)

面向长篇小说的记忆型 AI 写作桌面系统

Release Version Platform License


!书架

界面预览

| | | |---|---| | !新建小说 | !大纲界面 | | !模型配置 | !默认模型设置 | | !首页与全局记忆 | !记忆中心 | | !拆书库 | !审查中心 | | !剧情推演室 | !创作工具 |

4.0.0 起界面整体重构(全新界面),顶部功能栏可自定义、窗口自绘无外框。

软件概述

青幕AI写作不是普通的 AI 聊天写作工具。它是一套长篇小说记忆型写作系统,专为 200 万~300 万字量级的连载小说创作设计。

核心理念:

写前自动提取上下文 → 写后自动沉淀章节记忆 → 图谱追踪关系变化 → 审查系统防止崩坏 → 人工确认最终定稿

普通 AI 写作工具的问题在于:写到后期 AI 会遗忘前文、人物性格不一致、时间线混乱、伏笔丢失。青幕AI写作通过结构化记忆系统和混合检索引擎,让 AI 在每次生成时都能"记住"之前的一切。

适用场景:

  • 网文日更作者:保持长篇连载质量、防止人设崩坏
  • 小说策划者:管理世界观、势力关系、多线剧情
  • AI 辅助写作者:让大模型在长篇创作中持续可用
  • 学习仿写者:通过拆文库拆解成熟作品的角色设定与文风

!创作工具(功能入口总览)

核心功能

📐 大纲体系(总纲 → 卷纲 → 章纲)

青幕AI写作把大纲拆成三级、逐级细化,每一级都能同时产出 Markdown 文本 + 可视化 HTML:

| 层级 | 说明 | 可视化形式 | |------|------|-----------| | 总纲 | 全书主线、核心设定与整体走向 | — | | 卷纲 | 按「1 卷 = 10 故事 = 1 大高潮」组织,每个故事固定 10 个环节(起①~合②) | 可折叠 HTML 树:节拍体检、伏笔追踪、人物出场、对手推进、悬念债务、成长资源、地点 / 组织索引 | | 章纲(细纲) | 按故事分批生成,每章写满 17 节(本章定位 / 核心事件链 / 必要条件 / 四段式 / 情绪曲线 / 爽点 / 扩写方式 / 画面细节 / 伏笔钩子 / 角色状态变化 / 设定更新 / 写作约束 / 下一章交接 / 写作检查清单 等) | 章节卡片流 HTML |

  • 生成方式:在「大纲对话」里从一个想法开始,AI 逐步产出;已有卷 / 章可逐级细化,分批任务中断后可续跑。
  • 双格式保存:保存时可分别勾选 Markdown 与 HTML;HTML 由软件读取技能模板渲染,样式统一。
  • 保存前体检:自动校验章号区间、节拍逐位一致、时间线不倒退、人物出场、对手出手、伏笔埋收、检查清单十条固定项等;不完整会自动补全一次,并只重写有问题的批次。
  • 写完务必「提取记忆」:未提取记忆的大纲,AI 在写正文时读不到(详见「基本使用流程 · 第四步」)。
!卷纲折叠树(HTML/MD 双格式)

!章纲卡片流(HTML/MD 双格式)

📚 记忆系统

记忆系统是青幕AI写作的核心引擎。每章正式保存后,系统会自动执行章节摄取,将正文内容结构化为可检索、可追踪、可复用的记忆单元。

章节摄取提取的内容:

  • 章节摘要与结尾钩子
  • 出场人物、地点、组织、物品
  • 关键事件与状态变化
  • 人物关系变化与角色认知变化
  • 伏笔新增 / 推进 / 回收
  • 时间线事件
  • 图谱节点与关系边
上下文引擎(写作前自动触发):

每次调用 LLM 写作前,系统自动生成上下文包,按优先级组装:

用户明确指定 > 当前章节细纲 > 上一章结尾 > Canon 正史规则
> 当前人物状态 > 伏笔状态 > 最近章节摘要 > 最近章节正文片段 > 图谱关系
> 向量搜索结果 > 关键词搜索结果

上下文包有 token 预算控制,自动在保证关键信息不遗漏的前提下裁剪内容;发送前还会按当前模型的真实输入上限再次裁剪并重试,避免长章节历史超出接口限制。

混合检索策略:

  • 最近章节窗口:直接获取最近 N 章的正文片段(长章节同时保留开头与结尾)+ 摘要
  • 关键词搜索:BM25 风格的精确匹配
  • 向量搜索:语义级别的相似内容检索
  • 图谱搜索:沿关系边扩展相关节点
  • Canon 规则:强制注入的不可违背设定
数据存储方式:

所有记忆数据以项目目录形式本地存储,章节正文保存为 Markdown,快照与状态保存为 JSON。支持导出、备份和索引重建。


!记忆中心

🎭 角色灵魂系统

角色灵魂系统由两个层面组成:项目灵魂 和 角色视角(NvwaSKILL)。

项目灵魂(Soul Doc):

每个小说项目可配置独立的写作灵魂文档,定义整部小说的气质基调:

  • 叙事气质(沉浸、克制、轻松等)
  • 语言风格(口语感、文学感等)
  • 节奏控制规则
  • 对话规则与心理描写规则
  • 冲突写法与感情线规则
  • 禁区列表(禁止空泛抒情、禁止所有人物同一说话方式等)
灵魂文档在每次章节生成时自动注入 LLM 提示词,确保全书风格统一。 !项目灵魂(写作风格)

角色视角(NvwaSKILL):

基于 SKILL 框架的角色个性化系统。每个角色视角包含:

  • 角色档案与核心设定
  • 表达 DNA(说话习惯、用词偏好、句式特征)
  • 思维模式与决策风格
  • 对话历史与观点参考
  • 时间线与关键事件
  • 动机、行为模式与代表性台词
系统内置数十个预设角色视角范例(从费曼到鲁迅、从孙悟空到王阳明),用户可参照创建自己小说中的角色模版。也可以通过拆文库从已有作品中提取角色,一键加入自定义灵魂库。

角色认知系统:

追踪每个角色在每个时间节点"知道什么"和"不知道什么":

  • knows:角色已知信息
  • does_not_know:角色未知信息
  • reader_knows_but_character_does_not:读者知道但角色不知道的信息(信息差)
这防止了 AI 写作中最常见的错误——让角色知道了不该知道的信息。


📖 拆文库(作品分析)

拆文库是青幕AI写作的特色功能,让你能够拆解成熟作品的写作秘密,并将其复用到自己的创作中。

拆书工作流:

  1. 导入小说作品(支持整本/多文件/章节范围选择)
  2. 章节自动切分,LLM 精准识别真实出场角色(不再用正则抽取无效候选名)
  3. 一键提取角色 Skill:6 维度人格分析(公开资料 / 说话风格 / 表达 DNA / 外界看法 / 决策模式 / 时间线)
  4. 一键提取作品文风:9 维度文风指标 + 风格宪法 + 原文代表样本
  5. 将角色 Skill 加入自定义灵魂库,或将文风绑定为当前小说的风格约束
作品文风提取(9 维度):

| 维度 | 说明 | |------|------| | 叙事密度 / 节奏 | 推进速度与信息投放节奏 | | 环境描写比重 | 具体实物 vs 抒情氛围的比重 | | 情绪呈现 | 动作外显 vs 内心独白,以及克制度 | | 句式与句长 | 长短句倾向、口语化程度 | | 比喻 / 通感密度 | 修辞出现频率与克制程度 | | 场景与时间过渡 | 转场和跳时的写法 | | 叙述视角与声音 | 人称、视角切换与叙述腔调 | | 对白风格 | 口语 / 毛边 / 潜台词 | | 点题 / 抒情习惯 | 段尾总结、点题与抒情的频率 |

启用文风约束后,每次生成章节时会自动注入文风预设,保障全书风格统一。

拆文库特性:

  • 支持重新提取角色 / 重新提取文风
  • 后台运行:深度提取可后台执行,各任务进度显示在对应 Skill 页签内,完成后一键跳转结果
  • 别名匹配:角色光环支持拼音模糊匹配和简繁转换,昵称也能命中角色设定

🔍 审查系统

审查系统提供多维度的章节质量把控,分为 AI 审稿、连贯性检查 和 角色一致性检查 三个层面。

审查中心六维审查:

| 维度 | 说明 | |------|------| | 爽感密度 | 爽点分布是否合理、密度是否足够 | | 设定自洽 | 战力/地点/时间线等设定是否自相矛盾 | | 节奏张力 | 叙事节奏是否合理、张弛是否有度 | | 人设一致 | 角色行为是否偏离人设、对话是否符合性格 | | 叙事衔接 | 场景转换是否自然、前后文是否衔接 | | 追读引力 | 章末钩子是否有力、读者期待管理是否到位 |

AI 审稿流程:

  1. 读取目标章节正文
  2. 加载大纲、人物状态、伏笔状态、时间线、角色认知
  3. LLM 逐维度检查,输出结构化审稿意见
  4. 按严重程度分级:阻塞 / 高 / 中 / 低
  5. 提供具体修改建议与原文证据
角色一致性检查(专项能力):

审查阶段会专门校验角色是否脱离记忆库设定:

  • AI 先从初稿提取所有出场角色,再逐个对照记忆库(角色光环、人物状态、角色认知状态)
  • 标注每个角色的命中状态,判断是否脱离设定
  • 审查前用初稿正文重新匹配角色光环,补齐配角、新角色登场时的光环注入缺失
  • 长章节(>8000 字)自动分段并行审查(最多 3 段覆盖 24000 字)
  • 返修后新增阶段 5.5 复审闭环,确认返修是否引入新阻断问题
  • 结果在审查中心以独立的"角色命中记忆库报告"面板呈现
连贯性检查(Lint):

自动检测结构性问题:

  • 时间线冲突
  • 人设崩坏
  • 伏笔错乱
  • 角色认知越界
  • 缺失的关系引用
每个问题输出包含严重程度、类型、原文证据、相关记忆和修改建议。

事实检查(Fact Check):

基于章节快照的事实验证系统,检测新章节中是否存在与既有 Canon 正史矛盾的内容。

伏笔债务追踪:

自动统计长期未回收的伏笔,计算债务评分,提醒作者哪些伏笔需要推进或收束。


!审查中心

✍️ 小说写作问题解决方案

针对长篇 AI 写作的常见崩坏问题,青幕AI写作提供系统性解决方案:

| 问题 | 解决方案 | |------|----------| | AI 写到后期遗忘前文 | 章节快照 + 最近章节正文片段 + 混合检索 + 上下文包自动组装 | | 人物性格前后不一致 | 角色状态追踪 + 灵魂绑定 + 人设一致性审查 + 角色命中记忆库检查 | | 时间线混乱 | 结构化时间线 + 连贯性检查 + 时间线冲突报警 | | 伏笔丢失或错乱 | 伏笔追踪器 + 债务评分 + 自动检测未回收伏笔 | | 角色知道不该知道的信息 | 角色认知系统(knows / does_not_know) | | AI 生成错误内容污染后续 | 草稿/正式章节分离 + 人工确认后才入库 | | 大纲执行偏移 | 大纲一致性审查 + 上下文强制注入大纲规则 | | 生成内容 AI 味重 | 去AI化改写(De-AI)+ 项目灵魂风格控制 + 作品文风约束 | | 不知道如何写好某种文风 | 拆文库提取成熟作品的 9 维文风,直接复用 | | 设定散落难以追踪 | 图谱可视化 + 结构化记忆 + 全文搜索 | | 长章节超出模型上下文 | 发送前按模型真实输入上限自动裁剪并重试 |

草稿机制:

AI 生成的章节默认为草稿状态。草稿支持预览、编辑、重新生成、审稿。只有用户确认后才会保存为正式章节并触发记忆摄取。草稿不会污染正式记忆库。

去AI化改写(De-AI):

内置文风转化能力,将 AI 生成的"标准化"文本改写为更贴近人类写作的自然风格,减少模板化表达。


🕸️ 图谱功能

小说图谱将作品中的所有实体和关系以网络形式可视化呈现。

节点类型:

  • 人物、地点、组织、物品
  • 事件、章节、大纲
  • 伏笔、秘密、冲突、时间点
关系类型:
  • 出场于、发生于、持有
  • 敌对、合作、怀疑、隐瞒
  • 知道、不知道
  • 推进伏笔、回收伏笔、新增伏笔
  • 导致、揭示、影响
图谱构建逻辑:

图谱数据来源于章节摄取过程。每当正式章节保存后,系统自动从快照中提取图谱节点和关系边,增量更新全局图谱。

应用场景:

  • 查看某角色的完整关系网络
  • 追踪某个伏笔涉及的所有章节和角色
  • 发现孤立节点(缺乏关联的设定)
  • 分析剧情线的关键路径
图谱视图基于 Sigma.js + ForceAtlas2 布局,支持社区发现、节点过滤和交互式探索。


其他功能

  • 全新界面:4.0.0 起界面整体重构;顶部功能栏可自定义、窗口自绘无外框并设最小尺寸,旧版界面已移除
  • 大纲管理:总纲 → 卷纲 → 章纲(细纲)三级体系;支持 AI 生成与逐级细化,卷纲 / 章纲可同时产出 Markdown 与可视化 HTML(折叠树 / 章节卡片流)
  • 章节生成:续写、扩写、改写、润色,多种生成模式;支持章节移动到卷、右键重命名/删除
  • 剧情搜索:关键词 + 语义 + 图谱混合搜索
  • 模型管理:内置预设(DeepSeek、Google、智谱等)多选启用;自定义模型标签式批量管理、批量测试 + 失败重试;「默认模型」机制统筹后台任务
  • 数据管理:一键导出/导入全部数据(AI 会话、大纲、模型、记忆),重装系统可完美恢复
  • 技能库:集中浏览与管理内置 / 自定义写作技能(Skill),可启用、收藏并查看技能说明
  • 剧情推演室:多 Agent 仿真推演——给定情境或注入一个触发事件,推演各角色的行为选择与连锁反应,输出推演报告
  • 界面调节:全局界面字号调节(85%-130%)
  • 自动更新:内置 Tauri Updater,启动时自动检测 GitHub Releases 新版本;Windows 更新前等待主程序释放文件句柄
  • 使用说明入口:大纲、章节、技能库、图谱、记忆中心、灵魂、审查、设置等核心功能图标悬停可查看使用说明

安装与使用

环境要求

  • 操作系统:
- Windows:10 2004 (20H1) / Windows 11,仅 x64,CPU 需支持 AVX2(Intel Haswell / AMD Excavator 或更新)。需要系统已安装 WebView2。不支持 32 位。 - macOS:13.0+(Ventura),仅 Apple Silicon(M1 起)。不提供 Intel 包。 - Linux:仅 x86_64 / amd64,CPU 需支持 AVX2。Ubuntu 22.04+(webkit2gtk-4.1 / glibc 2.35)。不支持 32 位,不提供 ARM64 包。
  • LLM 服务:需配置至少一个大语言模型 API(支持 OpenAI 兼容接口、Ollama 等)

安装方式

方式一:下载安装包(推荐)

前往 GitHub Releases 下载最新版本安装包。

macOS 用户须知

Release 包未做 Apple 公证,首次打开可能提示「已损坏」或无法运行。将 .app 拖入「应用程序」后,在终端执行:

codesign --force --deep --sign - /Applications/QMaiWrite.app
xattr -dr com.apple.quarantine /Applications/QMaiWrite.app
  • 第一行:用 ad-hoc 签名让系统允许本地运行
  • 第二行:移除下载时附加的隔离标记
macOS 暂不支持应用内自动更新,新版本请手动从 Releases 下载安装。

基本使用流程

下面按软件实际界面整理:先配模型 → 再(可选)设默认模型 → 然后进书架开始创作。

第一步:配置模型

打开软件后,点左侧栏「设置」,进入「模型设置」的「大语言模型」页。模型有两种添加方式:

方式一:提供方模型(内置服务商,推荐) 点「+ 添加提供方」,从内置服务商中选择(如 DeepSeek、Google、智谱等),填入 API 密钥即可,接口地址已预置。

方式二:自定义模型(自建 / 中转 / 本地 Ollama 等) 点「+ 添加自定义模型」,自行填写名称、接口地址与密钥。

展开任一模型卡片后可以配置:

| 配置项 | 说明 | |--------|------| | API 模式 | OpenAI 兼容 / Responses API / Anthropic 兼容 | | 接口地址 | API 基地址,例如 https://api.deepseek.com/v1 | | API 密钥 | 右侧眼睛图标可显示 / 隐藏 | | 模型 | 输入模型名回车添加,可添加多个;也可点「拉取模型」自动获取 | | 上下文窗口 / 输出上限 | 拖动滑块,按模型真实能力设置 | | 推理 / thinking | 自动 / 关闭 / 低 / 中 / 高 / 最大 / 自定义 | | 启用 Function Calling | 模型不支持工具调用时可关闭 |

配置完成后先点「测试模型」验证连通,再点「保存配置」——测试不会自动保存。

!模型配置

!大语言模型设置

第二步:设置默认模型(可选,可跳过)

在「模型设置 → 默认模型」中,为各类后台任务指定模型:

  • 默认模型(通用):审阅、摘要、提取、去 AI 味默认使用;不改变正文聊天模型
  • 审稿模型 / 摘要模型 / 提取模型 / 去 AI 味模型:可分别指定,或保持「跟随默认模型」
  • 每一项都可以点「测试模型」验证;改完点「保存设置」,已保存的设置才会用于下一次请求
这一步可以跳过:不设置时,相关任务会沿用当前选择的模型。

!默认模型设置

第三步:书架

打开软件默认进入「书架」:

  • 左上角:+ 新建小说 / 打开已有
  • 右上角:切换 列表 / 网格 视图
  • 书架卡片显示小说名称与字数(如「黑雨之下 · 61,613 字」)
  • 点「+ 新建小说」弹出「让一个新故事开始」:填写小说名称与存放位置(默认 C:\QM-BOOK,可另选),提示「先写清故事大纲,再开始第一章;已有资料也可以导入,手动写作不需要配置 AI 模型」,点「创建并写大纲」直接进入大纲
顶部三个主标签:大纲 / 章节 / 技能库,分别对应创作大纲、正文与技能库。

!书架

!新建小说

第四步:生成大纲后,务必「提取记忆」(关键)

这一步最容易被忽略,但不做的话,AI 读不到你的大纲。

为什么必须提取记忆

生成或导入的大纲(大章节、卷纲、章纲等)本质上只是文件。只有执行「提取记忆」之后,系统才会把它结构化写入记忆库,AI 才能在后续对话与章节生成时读取并引用这份大纲的内容。没有提取记忆的大纲,AI 在写正文时相当于"看不到"。

在哪里提取

  • 打开该大纲文档,在编辑区右上角工具栏点「提取记忆」(大脑图标)。
  • 文档标题旁的状态会依次显示:待提取记忆 → 正在提取记忆 → 已提取记忆。
  • 章节同理:保存为正式章节时会自动提取记忆;已提取过的内容修改后,可点「重新提取记忆」更新。
提取后在哪里查看记忆
  • 单篇查看:工具栏同一排的「查看记忆」按钮,查看该篇的记忆快照(未提取时会提示"尚未提取记忆,请先提取")。
  • 全局查看:左侧栏「记忆中心」,集中查看 最近章节快照 / 人物状态 / 角色认知 / 伏笔推进 / 时间线 / 设定事实 / 冲突与矛盾。先从左侧列表选择一个项目,右侧会显示详情。
!大纲界面

!记忆中心

后续流程

  1. 导入或生成大纲:导入已有大纲,或通过 AI 生成;也可从拆文库提取文风作为风格约束
  2. 开始写作:在「章节」的 AI 对话区输入写作指令(如"继续写第 30 章")
  3. 审阅草稿:查看生成结果,可编辑、重写或审稿
  4. 确认保存:满意后保存为正式章节,系统自动摄取记忆
  5. 查看图谱与审查:在图谱视图查看人物关系;审查中心查看六维评分与角色命中报告

常见问题(FAQ)

Q:大纲写好了,AI 写正文却读不到里面的内容? A:多半是没有提取记忆。打开该大纲 → 编辑区右上角点「提取记忆」,状态变为「已提取记忆」后才生效;之后若改动过内容,点「重新提取记忆」更新。

Q:提示「上下文窗口不足」「输出被截断」「丢失前面对话」? A:到「设置 → 模型设置 → 大语言模型」,把该模型的上下文窗口与输出上限按其真实能力设满(软件默认值只是相对安全的参考)。切换模型或使用自定义模型时,请分别设置。

Q:中转站 / 自建服务 / 本地 Ollama 怎么填? A:用「+ 添加自定义模型」:「API 模式」选 OpenAI 兼容,「接口地址」填到 /v1 为止(本地 Ollama 一般是 http://localhost:11434/v1),「API 密钥」按服务商要求填写(本地服务可随意填)。

Q:报错说模型不支持工具调用 / Function Calling? A:在该模型配置里关闭「启用 Function Calling」,或改用支持工具调用的模型。

Q:macOS 打开提示「已损坏」/ 无法运行? A:Release 包未做 Apple 公证,按上文「macOS 用户须知」执行两条命令即可。

Q:检查更新没反应?macOS 能自动更新吗? A:macOS 暂不支持应用内自动更新,请手动到 Releases 下载覆盖安装;其他平台若更新失败,同样手动下载最新包。

Q:数据存在哪里?换电脑怎么迁移? A:所有数据以项目目录形式本地存储(新建小说时可指定目录,默认 C:\QM-BOOK),除调用 LLM 外不联网。用「设置 → 数据管理」可一键导出 / 导入全部数据(AI 会话、大纲、模型、记忆)。

Q:界面只有中文吗? A:当前版本仅中文界面(英文界面已移除)。


本地开发

前置依赖

代码规范

  • 前端代码使用 TypeScript 严格模式
  • Commit Message 遵循 Conventional Commits 规范
  • 新功能请在 src/lib/novel/ 中集中实现,避免散落到无关模块
  • Rust 代码遵循 cargo fmt 和 cargo clippy 标准

许可证

本项目采用 GNU General Public License v3.0 开源许可证(基于 LLM Wiki 衍生开发)。


致谢

  • 本项目灵感来源:(webnovel-writer)https://github.com/lingfengQAQ/webnovel-writer
  • 内置角色灵魂设计参考女娲.skill:https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill
  • 拆书文风 Writing DNA 参考 writing-dna-skill:https://github.com/larashero3-dotcom/writing-dna-skill
  • 语料统计去 AI 味参考 lieflat-less-ai-tone(moxt.ai):https://github.com/larashero3-dotcom/lieflat-less-ai-tone
  • 感谢LINUXDO提供的帮助:https://linux.do/

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