Об этом проекте

Позиционирование проекта Это локальная рабочая станция для Windows, предназначенная для написания длинных сериальных романов на платформе Fanqie. Технологический стек: Electron, React, TypeScript и SQLite. Приложение не требует входа в аккаунт Fanqie и не публикует произведения автоматически; все действия по публикации выполняются автором вручную через панель управления платформы. Основная идея заключается в создании проверяемого локального конвейера, объединяющего «изучение чартов — разбор образцов — запуск оригинала — скользящее планирование — поглавное написание — реестр состояний — контроль качества — график публикаций — анализ данных». Основные возможности В части исследования рынка доступен сбор данных с открытых страниц чартов (без авторизации) или импорт CSV-файлов с поддержкой сравнения снимков за разные даты. При импорте TXT, EPUB, DOCX или вставке текста сначала предлагается предпросмотр разделения на главы перед сохранением в базу. Разбор книг поддерживает локальный анализ или вызов облачных моделей партиями по 10 глав (после явного согласия), создавая четыре уровня доказательств: глава, этап (10 глав), том и вся книга. На основе встроенной базы знаний китайских коммерческих веб-новелл по каждой главе извлекаются: завязка ожидания, основные выгоды, активные действия, эмоциональное вознаграждение, фактическое влияние и следующее ожидание. Сторона написания включает утверждение творческого контракта, макроэтапы и тома, черновой план на следующие 30 глав, детальный план на следующие 5 глав и карточку сцены текущей главы. Рабочий стол позволяет сохранять планы глав, просматривать скомпилированный минимальный контекст, а затем генерировать или писать основной текст. Обычные главы поддерживают пакетную обработку по 5 штук; перед выполнением отображаются входные/выходные данные и оценка стоимости. Критические главы, границы томов, значительные изменения состояния, фактические конфликты или жесткие предупреждения автоматически требуют поглавной обработки. Реестр состояний используется для отслеживания персонажей, отношений, способностей, ресурсов, локаций, временных линий, секретов, обещаний, зацепок, побочных линий и событий. Модели и контекст В настройках системы можно выбрать OpenAI / совместимые интерфейсы или протокол Anthropic Claude, указав базовый адрес и имя модели, а также стоимость токенов для оценки затрат. Общий лимит времени для длинных задач выбирается между 5, 10 и 15 минутами; потоковый ответ прерывается при отсутствии данных в течение 180 секунд. API-ключи сохраняются в Windows Credential Manager и не записываются в SQLite, логи, каталоги проекта или бэкапы. Вызовы Anthropic используют официальные API-ключи, не считывая состояние авторизации Claude Code / Claude Max. Поиск фактов осуществляется с помощью локального индекса сходства иероглифов без использования облачных векторных моделей. Контекст рендерится по уровням стабильности: творческий контракт фиксируется в конце системного промпта, задача текущей главы располагается ближе к точке генерации. Длинные списки «библии истории» могут быть преобразованы в пункты настроек, которые внедряются с фильтрацией по интервалу глав, моменту раскрытия читателю и времени упоминания; правила мира и временные якоря остаются резидентными по умолчанию. Окно контекста модели определяется по результатам зондирования: если не указано, для облака принимается 1M, для локальных моделей — 32k, с возможностью ручного переопределения. Ручной контроль (Gatekeeping) Без утвержденного творческого контракта невозможно одобрить планирование или генерацию текста. Главы с нерешенными жесткими проблемами не могут быть финализированы или помещены в очередь на публикацию. Если утвержденный контракт, план или финализированная глава требуют изменений, необходимо сначала одобрить заявку на изменение плана. ИИ генерирует только кандидатов, черновики и предложения; он не может автоматически финализировать текст, менять план или публиковать. Контроль качества всегда выполняется по офлайн-правилам, а при настройке модели добавляется семантическая проверка с доказательствами из текста или реестра. Изоляция и безопасность Исходные образцы хранятся только в research\research.sqlite. При облачном разборе отправляются только десенсибилизированные фрагменты глав. Модель написания получает только пакеты аналитики, но не оригинальные тексты исследований. Записи контроля качества содержат только анонимные ссылки на исследования и цифровые отпечатки. В процессах рендеринга Electron включены sandbox, context isolation и CSP; интеграция Node.js закрыта. IPC принимает вызовы только от главного окна, публичные API требуют регистрации схемы параметров Zod, незарегистрированные каналы отклоняются. Сбор чартов и адреса моделей разрешены только по HTTP/HTTPS; локальные, частные и зарезервированные адреса запрещены. Данные, бэкапы и надежность Рабочая область по умолчанию находится в папке «Данные рабочей станции для длинных романов» в документах пользователя и включает catalog.sqlite, базу исследований, отдельные project.sqlite для каждого произведения, вложения, каталоги экспорта и бэкапов. Между разными произведениями не выполняется кросс-проектный полнотекстовый или векторный поиск. Файлы бэкапа .novelbak шифруются AES-256-GCM и содержат базы данных, каталоги произведений, вложения и список файлов. Перед созданием выполняется SQLite checkpoint; данные пишутся во временный файл и заменяют цель только после полной проверки расшифровки. Восстановление записывает данные в новый каталог копии, не перезаписывая активную рабочую область. Автобэкап может выполняться ежедневно или еженедельно с хранением от 1 до 30 последних копий; пароль хранится в Windows Credential Manager. Страница здоровья системы позволяет вручную проверить целостность SQLite, сверить количество записей глав с двумя индексами FTS, сообщить об изолированных каталогах, неудачных задачах и занятом дисковом пространстве. Индексы могут быть перестроены транзакционно; поврежденные или отсутствующие файлы только фиксируются в отчете, но не удаляются автоматически. Центр задач ИИ фиксирует статус, модель, реальные токены, стоимость и время; задачи, прерванные после сбоя, помечаются как «прерваны», задачи по тексту можно отменить или безопасно повторить. Логи пишутся в формате JSON Lines с предварительной очисткой ключей, Bearer-токенов, URL-данных и путей пользователя; доступен экспорт диагностического ZIP-архива без основного текста и баз данных. Публикация и обновления Для Windows используется установщик NSIS, портативная версия находится в release\win-unpacked. Текущая версия не имеет коммерческого сертификата подписи кода, поэтому SmartScreen может предупредить о неизвестном издателе. Автообновление работает только в упакованном приложении: проверка через 15 секунд после запуска, затем каждые 6 часов; загрузка идет в фоне без автоматического перезапуска. Перед установкой создается зашифрованный снимок pre-update; при сбое установщика сохраняется текущая версия. Источником обновлений является GitHub Releases (запрос только latest.yml); тексты, реестры и учетные данные не передаются. Обновления можно полностью отключить через переменные окружения. Конвейер публикации требует настройки трех GitHub Secrets (сертификат и имя издателя), теги v* запускают тесты, сборку, подпись и релиз. Инженерия и критерии качества Для локальной разработки рекомендуются Node.js 22 LTS и Windows 10/11. Команды включают npm test, test:quality, test:scale (емкость: 10 книг × 1500 глав × 3 млн слов), test:e2e, build, test:electron и dist:win. Файл src/shared/quality-benchmark-corpus.ts содержит фиксированные кейсы, привязанные к версиям промптов, охватывающие границы знаний персонажей, сохранение ресурсов, конфликты времени и места, повторы механизмов вознаграждения и контроль ложных срабатываний. Тесты качества рассчитывают полноту (recall), точность (precision), точность по уровням серьезности, точность доказательств и уровень ложных срабатываний; стоимость токенов учитывается отдельно. Инъекция сбоев работает только при NODE_ENV=test (симуляция переполнения диска, отключения питания перед коммитом и недоступности учетных данных). Проект также включает документацию по архитектуре, доменным правилам, базе знаний и модели безопасности, распространяется под лицензией MIT.