业务和功能介绍
一、立项背景和目标
网文市场对高武都市爽文类型需求旺盛，但人工写作速度慢、质量不稳定、长篇连载节奏难以保障。本项目以AI辅助工业化小说创作为核心目标，构建一套可量产、可复现、质量可控的AI小说生成流水线，并最终形成可迁移至其他题材的通用小说生成工程体系。
二、软件功能与核心模块
系统由多个专项技能模块构成。novel-architecture负责世界观与设定生成，包括势力划分、修炼体系、主线冲突框架。novel-charac
ter负责角色状态的全程追踪与更新，管理角色境界、关系网络及已退场人物。novel-outline负责400章全景大纲规划与Sprint任务卡
切分。novel-chapter是核心写作模块，采用分段生成策略，每段500到1000字逐步输出章节正文。novel-context负责跨Sprint上下文
加载，解决长篇创作中的记忆断层问题。novel-review执行15项维度的章节审查，涵盖逻辑、节奏、伏笔、角色OOC等。novel-memory-
guard提供6项记忆一致性门禁检查。elatia-humanizer-zh专项消除AI写作痕迹，提升文本自然度。此外系统设有6道质量门禁，分别把
控字数、审查结果、一致性、打脸质量与爽点节奏。
三、业务流程与功能路径
系统采用三角色Harness架构驱动整个流水线，角色分别为Planner、Generator、Evaluator。
Phase 0为规划阶段，Planner读取400章大纲，将其切分为若干Sprint任务卡，每批5章。Phase
1为一次性初始化，依次执行世界观生成、角色初始化、章节目录生成，完成后通过字数规模校验门禁。Phase
2为核心的Sprint循环生成阶段，每轮Sprint先由novel-context加载历史上下文，再由Generator逐段落写作；每段完成后Evaluator执
行节流检查，通过则继续，失败两次以内则重写当段，失败超过两次则暂停等待人工介入。章节写完后依次通过字数校验、15项审查、
6项记忆一致性检查、5项打脸质量检测，全部通过后将结果回写至全局摘要、角色状态、叙事记忆等文件。Phase
3为节奏检查，每3章触发一次小爽点确认，每10章触发一次大爽点确认，确认通过后进入下一Sprint。
网文市场对高武都市爽文类型需求旺盛，但人工写作速度慢、质量不稳定、长篇连载节奏难以保障。本项目以AI辅助工业化小说创作为核心目标，构建一套可量产、可复现、质量可控的AI小说生成流水线，并最终形成可迁移至其他题材的通用小说生成工程体系。
二、软件功能与核心模块
系统由多个专项技能模块构成。novel-architecture负责世界观与设定生成，包括势力划分、修炼体系、主线冲突框架。novel-charac
ter负责角色状态的全程追踪与更新，管理角色境界、关系网络及已退场人物。novel-outline负责400章全景大纲规划与Sprint任务卡
切分。novel-chapter是核心写作模块，采用分段生成策略，每段500到1000字逐步输出章节正文。novel-context负责跨Sprint上下文
加载，解决长篇创作中的记忆断层问题。novel-review执行15项维度的章节审查，涵盖逻辑、节奏、伏笔、角色OOC等。novel-memory-
guard提供6项记忆一致性门禁检查。elatia-humanizer-zh专项消除AI写作痕迹，提升文本自然度。此外系统设有6道质量门禁，分别把
控字数、审查结果、一致性、打脸质量与爽点节奏。
三、业务流程与功能路径
系统采用三角色Harness架构驱动整个流水线，角色分别为Planner、Generator、Evaluator。
Phase 0为规划阶段，Planner读取400章大纲，将其切分为若干Sprint任务卡，每批5章。Phase
1为一次性初始化，依次执行世界观生成、角色初始化、章节目录生成，完成后通过字数规模校验门禁。Phase
2为核心的Sprint循环生成阶段，每轮Sprint先由novel-context加载历史上下文，再由Generator逐段落写作；每段完成后Evaluator执
行节流检查，通过则继续，失败两次以内则重写当段，失败超过两次则暂停等待人工介入。章节写完后依次通过字数校验、15项审查、
6项记忆一致性检查、5项打脸质量检测，全部通过后将结果回写至全局摘要、角色状态、叙事记忆等文件。Phase
3为节奏检查，每3章触发一次小爽点确认，每10章触发一次大爽点确认，确认通过后进入下一Sprint。
项目实现
一、整体架构与技术栈
架构模式：三角色 Harness 系统（Planner/Generator/Evaluator）+ 多级质量门禁 Pipeline
核心模块：
- novel-architecture：雪花写作法 + 角色弧光模型，负责世界观/角色/三幕式情节生成
- novel-chapter：三角色 Harness + Beat模式，负责逐段落正文生成与节流审查
- novel-memory-guard：六维一致性检测，负责伏笔/物品/角色状态/时间线一致性
- novel-review：14项审查清单，负责毒点检测/爽点节奏/格式校验
- _constraints：JSON Schema + Markdown格式，负责写作技巧/反模式/爽点分类体系
关键技术：温度0.7生成、70/30承继原则、三章批次迭代、上下文重置机制
二、可量化成果
- 章节产出：已完成60章（第1-60章），每章2500-3500字
- 总字数：约18万字，持续增长中
- 大纲规划：400章超长篇（120-150万字）全景大纲已完成
- 质量门禁：零容忍项（AI词汇/战力崩坏/OOC）覆盖率100%
三、难点与解决方案
难点1 - 长篇一致性问题：生成到第50章时角色物品/境界与前面矛盾
解决方案：六维GATE 3.5门禁 + narrative-memory.md动态追踪
难点2 - 爽点节奏崩坏：连续虐主/打脸方式重复
解决方案：每3章小爽/每10章大爽节奏表 + bridge-library去重
难点3 - AI程式化文风：排比句/残缺句/圣母放虎归山
解决方案：elatia-humanizer-zh风格注入 + anti-pattern.md逐段落检测
难点4 - 上下文窗口耗尽：60章正文无法全部加载
解决方案：Sprint交接文件 + 上下文重置机制
难点5 - 反派降智打脸：反派出场逻辑不成立就触发打脸
解决方案：villain-intelligence-constraints.md强制先写反派动机/立场
项目定位：端到端的AI网文量产系统，通过多智能体分工+多级质量门禁，实现长篇连载小说的持续稳定产出。
架构模式：三角色 Harness 系统（Planner/Generator/Evaluator）+ 多级质量门禁 Pipeline
核心模块：
- novel-architecture：雪花写作法 + 角色弧光模型，负责世界观/角色/三幕式情节生成
- novel-chapter：三角色 Harness + Beat模式，负责逐段落正文生成与节流审查
- novel-memory-guard：六维一致性检测，负责伏笔/物品/角色状态/时间线一致性
- novel-review：14项审查清单，负责毒点检测/爽点节奏/格式校验
- _constraints：JSON Schema + Markdown格式，负责写作技巧/反模式/爽点分类体系
关键技术：温度0.7生成、70/30承继原则、三章批次迭代、上下文重置机制
二、可量化成果
- 章节产出：已完成60章（第1-60章），每章2500-3500字
- 总字数：约18万字，持续增长中
- 大纲规划：400章超长篇（120-150万字）全景大纲已完成
- 质量门禁：零容忍项（AI词汇/战力崩坏/OOC）覆盖率100%
三、难点与解决方案
难点1 - 长篇一致性问题：生成到第50章时角色物品/境界与前面矛盾
解决方案：六维GATE 3.5门禁 + narrative-memory.md动态追踪
难点2 - 爽点节奏崩坏：连续虐主/打脸方式重复
解决方案：每3章小爽/每10章大爽节奏表 + bridge-library去重
难点3 - AI程式化文风：排比句/残缺句/圣母放虎归山
解决方案：elatia-humanizer-zh风格注入 + anti-pattern.md逐段落检测
难点4 - 上下文窗口耗尽：60章正文无法全部加载
解决方案：Sprint交接文件 + 上下文重置机制
难点5 - 反派降智打脸：反派出场逻辑不成立就触发打脸
解决方案：villain-intelligence-constraints.md强制先写反派动机/立场
项目定位：端到端的AI网文量产系统，通过多智能体分工+多级质量门禁，实现长篇连载小说的持续稳定产出。
示例图片视频
相似推荐
顶流电商平台数据采集和价格监控
1.随着电商行业竞争白热化，某日化品牌客户面临竞品价格变动快、促销策略滞后、库存监控缺失等痛点。为辅助其动态定价决策，本项目立项建设一套分布式电商数据采集中台。核心目标是实现竞品SKU价格、促销活动、评论情感及库存状态的实时监控与趋势分析，将数据获取时效从人工每日核查提升至分钟级自动化采集，为运营团队提供精准的数据弹药。
2.系统包含四大核心模块：任务调度中心（支持定时/触发式采集任务配置）、多源适配器（针对不同平台封装独立解析引擎）、反爬对抗层（集成动态代理池与验证码识别服务）、数据治理管道（完成去重、格式标准化与异常预警）。各模块松耦合设计，支持水平扩展。
3.
运营人员在管理后台创建采集任务（设定目标URL、采集字段与频次）→ 调度中心下发任务至爬虫集群 → 适配器执行采集并实时对抗反爬 → 原始数据进入清洗管道 → 结构化数据存入MongoDB，同时价格波动触发钉钉告警 → 最终数据通过API同步至客户BI看板，完成从需求到决策的闭环。
Python自动化数据处理脚本集（Excel / 网页采集 / PDF提取）
本项目是一个Python自动化脚本工具集，覆盖三类最常见的办公数据处理场景，旨在替代人工重复操作、提升数据整理效率。
【模块一：Excel批量合并与清洗】
业务场景：企业每月产生多份结构不统一的销售/运营报表，手工合并耗时且易出错。
功能：自动遍历读取多个Excel文件 → 合并为单一汇总表 → 清洗空值、重复行、异常格式 → 输出按维度的汇总统计（月度/产品/人员）。
【模块二：公开网页数据采集与整理】
业务场景：需要定期从公开网页获取结构化信息（如行业资讯、商品列表、政策公示），手工复制粘贴效率低。
功能：模拟浏览器请求 → 解析HTML提取目标字段（标题、作者、标签等）→ 翻页自动遍历 → 输出为CSV文件，可直接导入Excel或数据库。
【模块三：PDF信息提取】
业务场景：企业收到大量PDF格式的发票、合同、报表，需要提取关键字段录入系统。
功能：读取PDF文档 → 定位并提取日期、金额、编号等关键信息 → 汇总输出为Excel表，替代手工逐一录入。
全部脚本采用模块化设计，修改少量配置参数即可适配不同客户的数据结构，交付周期1-2天。
医疗医保核销结算后台-医保核销系统
面向医疗机构搭建医保费用结算中台，覆盖门诊就诊登记、医保单据批量申报、财政基金拨付全流程数字化，支撑医院日常医保报销业务。系统解决并发提交重复扣款、多角色接口权限混乱、高频查询击穿数据库、事务与缓存同步失效等风险，实现单据三层并发校验、多维度动态权限管控、多级缓存防护、N+1 查询优化，保障医保结算数据合规准确。
生活服务综合小程序后台管理系统 - 修享家
立项背景和目标：修享家旨在打造一个全面、高效的综合生活O2O服务平台，无缝连接服务提供者（如维修师傅、家政人员）与普通C端/企业用户。项目的核心目标是开发一个功能强大的PC端后台管理系统，用于全面支撑和统筹该小程序端庞大且复杂的业务和数据流转。
软件功能、核心功能模块的介绍：系统划分为三大功能区，共包含23个具体管理模块。
修享家核心：涵盖多城市订单跟踪、售后退款、师傅人员注册与调度、企业及C端用户分离管理，以及树状结构的服务分类配置。
商城与生活：集成电商商品管理、外卖餐饮、酒店民宿预订、搬家出行、招聘及家政保洁等多元化生活服务。
运营与财务：包含财务集中结算、物流骑手管理、多级分销合伙人（流量合伙人）规则配置，以及多城市区域配置。
业务流程、功能路径描述：业务自用户在前端小程序下单（涵盖维修、购物、外卖等）发起，订单数据实时同步至后台统一化面板。后台运营人员可根据订单类型进行智能或人工派单调度（针对维修与物流），并跟进售后处理及财务结算。同时，系统支持多级分销机制和流量合伙人推广路径，实现业务的被动拉新与裂变。目前该平台已成功流转 1286+ 订单，产生超 386,720+ 元交易流水。
某大型车企内部积分兑换商品平台-积分兑换平台
服务于国内某大型汽车企业的积分兑换平台，
为其搭建一套"行为认可 → 积分累积 → 权益兑换"的数字化激励闭环，把原本分散的绩效奖金、节日福利、培训激励、文化践行奖励统一到一个积分池里，员工自主兑换心仪商品/服务，企业端实现成本可控、规则透明、数据可追溯。
支持多个商品渠道管理，可对接国内主流电商平台的商品信息。
帮助文档
Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服