structured-writer-ldxs 1.1.0b12

structured-writer — AI Agent

Structured Writer

结构化写作智能体 — 模板驱动的大纲规划 + 串行写作引擎。 版本：1.1.0b12 | 作者：wUwproject | 许可证：Apache 2.0

基于 Planner → Writer 双流水线的文档生成工具，支持模板驱动的元数据/内容树分离、大纲交互编辑、逻辑提示词等特性。

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核心特性

特性	说明
meta+content 分离	模板分元数据区（短标识）和内容树区（文章正文），各有独立渲染/规划规则
LLM 对话生成模板	描述需求 → LLM 自动生成 meta/content/style/logic 四部分
串行写作引擎	按 order batch 逐节写作，支持 RAG 参考 + 辅助知识注入 + 事实自检
交互式大纲编辑	勾选/排序/重点/RAG/字数调整，leaf 和 section 类型独立字数控制
重新规划 + plan_hints	模态框输入章节/字数修改要求，LLM 按优先级重规划
逻辑提示词	与风格提示词分离，控制 LLM 的认知流程顺序（先写什么后写什么），不影响文章最终排列

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快速开始

# 1. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 2. 启动（需要 LM Studio 或 Ollama 运行中）
python main.py

# 3. 打开浏览器访问 http://localhost:8770

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用户界面概览

配置 Tab

┌─ 模板管理 ───────────────────────────────────────┐
│  [下拉选择模板]  [另存为] [删除] [从对话生成]      │
│                                                  │
│  元数据区（橙色）   名称 | 显 | 字段意义 | 填写    │
│  ┌─────────────────────────────────────────────┐ │
│  │ 标题  | ☐ | 文章标题 | auto                 │ │
│  │ 作者  | ☑ | 作者姓名 | user                 │ │
│  └─────────────────────────────────────────────┘ │
│                                                  │
│  内容树区（蓝色）   名称 | 显 | 字段意义 | 子结构  │
│  ┌─────────────────────────────────────────────┐ │
│  │ 摘要  | ☐ | 概括全文  | 无                  │ │
│  │ 正文  | ☐ | 详细展开  | 有                  │ │
│  └─────────────────────────────────────────────┘ │
│                                                  │
│  风格提示词：控制文风和语气，注入每一步写作 prompt │
│  逻辑提示词：控制LLM认知顺序，不改变文章最终排列   │
└──────────────────────────────────────────────────┘

填写 → 规划 → 生成流程

1. 选择模板 → meta 输入框出现在聊天区
   ↓ 填写meta字段（或留空让LLM生成）
2. 发送写作主题 → LLM按模板生成大纲
   ↓
3. 编辑大纲（勾选/排序/字数/重点/RAG）
   ↓ 点「重新规划」→ 输入调整要求 → LLM重规划
4. 点「开始生成」→ 逐节串行写作

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常见操作

1. 配置模型

在配置 Tab 的 规划模型 / 写作模型 区设置后端地址和模型名，点「刷新」加载可用模型列表。

2. 管理模板

• 切换：下拉选择
• 编辑：直接修改表格中的字段
• 另存为：基于当前模板创建副本
• 删除：仅自定义模板可删，双击确认
• 从对话生成：输入文档描述，LLM 自动构造 meta+content+style+logic

3. 调整大纲

操作	方式
隐藏/显示节	勾选复选框
调整顺序	下拉选择 I~X
标记重点	勾选 ⭐重点
调整字数	leaf 节直接改输入框，section 节改子结构输入框
设为 0	不做字数限制，LLM 自由发挥
启用 RAG	勾选 RAG + 选择知识库（需 8767 在线）
重新规划	点击 → 模态框输入要求 → LLM 按新要求重生成

4. 写作控制

• 自动撰写：单篇/批量自动执行规划+生成
• 延时停止：当前子结构写完停
• 立即停止：续写边界停

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模板字段说明

元数据区：
  source=user: 用户必须填，LLM不碰（作者、单位、文号）
  source=auto: 用户可填，留空LLM生成（标题）
  source=llm: 由LLM生成（关键词等短数据）
  show_label=☑: 渲染时显示标签，无值也显示" > 名称：" 
  show_label=☐: 渲染时不显示标签，有值才显示" > 值"

内容树区：
  type=leaf: 无子结构，单段直接写
  type=section: 拆2-4个子结构（用户指定则按用户要求）
  source 固定 llm，不在表格中显示

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文件结构

structured-writer/
├── main.py                           # 入口
├── setup.bat                         # Windows 一键启动
├── config.json                       # 全量配置（模板/模型/参数）
├── requirements.txt                  # 依赖
├── CHANGELOG.md                      # 版本日志
├── README.md                         # 本文件
│
├── structured_writer/                # 核心模块
│   ├── web_ui.py                     # Web UI（port 8770）
│   ├── planner.py                    # 大纲规划器（LLM 调用）
│   ├── writer.py                     # 串行写作引擎
│   ├── config_manager.py             # 配置读写 + 迁移
│   ├── state_manager.py              # 会话状态管理
│   ├── llm_client.py                 # LLM 统一客户端
│   └── rag_client.py                 # RAG 外部 API 客户端
│
└── data/                             # 运行时数据
    ├── sessions/                     # 会话存档
    └── archives/                     # 归档会话

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技术栈

• LLM 后端: LM Studio / Ollama
• Python: 3.10+
• 架构: ThreadingHTTPServer + 串行写作流水线
• 模板: meta[] + content[] + style + logic 四部分
• 渲染: Markdown（#/##/### 三级标题）

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协议

Apache 2.0

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更新说明

[1.1.0b12] - 2026-07-31

修复

• leaf 节写作报错 Missing section_title：删除了 _build_context_section_prompt() 的 section_title 参数，已补回
• LLM 输出引用自来源 N 带空格不匹配：后处理新增 引用自来源 N 和 引自来源 N 空格变种替换
• max_tokens 硬编码覆盖用户配置：citation_validator.py 的 LLM 格式化调用 max_tokens=4096 改为 None，走用户上下文窗口
• logic 模板残留旧引用指令：学术论文/论文综述 logic 字段中的"引用来源标注为目标文件名"已删除
• IMRaD 缩写清理：学术论文 logic 字段 IMRaD → "按顺序撰写"

改进

• 删除按钮二次确认：输出列表删除不再使用浏览器 confirm 弹窗，改为行内确认/取消
• 上下文行为保持一致：恢复 _logical_order==2 传全部上下文的原始设计