Novel Weaver

产品化工程阶段的 AI 长篇小说生成引擎（Core Engine）。

本仓库聚焦 Phase 0–5 最小可验证连续生产内核：Truth Boundary、单章生产、连续生产/恢复、增量修复、质量闭环与生产加固。目标不是「一键写完一本小说」，而是让长篇生产可重复、可控制、可恢复、可修复、可追溯。

安装

# 从源码（当前推荐）
git clone https://github.com/zcbacxc/novel-weaver.git
cd novel-weaver
python -m pip install -e ".[dev]"

# PyPI（发布后可用）
pip install novel-weaver

需要 Python 3.12+。核心运行时无强制第三方依赖（LLM 走 OpenAI 兼容 HTTP，可选）。

快速开始

# 运行测试
python -m pytest tests -v

# 初始化示例故事并跑通假生成闭环
novel-weaver demo --workspace .workspaces/demo

# 使用 template / openai Provider 单章生产
novel-weaver engine --provider template --workspace .workspaces/engine
# novel-weaver engine --provider openai --workspace .workspaces/llm

# 长程基准（默认 30 章）
novel-weaver bench --chapters 30 --workspace .workspaces/bench-30

配置真实 LLM（可选）：复制 .env.example 为项目根 .env 或 ~/.novel-weaver/.env。

包结构

src/novel_weaver/
  config.py         # 配置与 workspace 引导
  domain/           # Canonical 实体与版本
  truth/            # Evidence / Proposal / Commit Guard / Audit
  storage/          # SQLite 仓储 + Snapshot / Release / Artifact
  production/       # 编排、失效、修复、语义审校、全书一致性
  ai/               # Provider（fake / template / openai 兼容 / failover）
  runtime/          # Checkpoint / Resume / Cost / Diagnostics
  benchmarks/       # 长程生产基准
  cli/              # 命令行入口
tests/

设计约束

• Canonical Story 是唯一正式真相；派生数据可重建。
• Draft / Candidate / Canonical 严格分层；无证据不得晋升 Canon。
• Runtime 失败不污染 Canon；Commit 必须通过 Guard。
• 修改前文只使真实依赖范围失效。
• Provider / 模型可替换；Agent 是实现方式，不是系统边界。

文档

发布

• 版本号唯一来源：pyproject.toml。
• 变更记录：CHANGELOG.md。
• 当前阶段以源码安装与 CI 验证为主；PyPI Trusted Publishing 流水线预留为后续发布步骤。

许可证

本项目采用 GNU Affero General Public License v3.0 or later（AGPL-3.0-or-later）。

完整条款见 LICENSE。通过网络提供基于本引擎的服务时，须按 AGPL 第 13 条向用户提供对应源代码。