也许是市面上最优雅，最好用的ai写小说网站。
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现在市面上的 AI 写小说工具，大部分走的都是同一个路子：输入题材，一键生成百万字，完事。
这样出来的文章 AI 味十足，读者一眼就看出来了。而且，在剧情把控上，AI还是有很大的硬伤，出来的情节简直没法看，吸引不了人阅读。
而且也有很多skill啥的，利用claudecode等cli工具来生成，虽然也不错，但是交互上不够好用。
因此我一直觉得，人应该是主导，AI 只是辅助。
- AI 写出来的东西始终没法替代人。好的小说需要作者的判断力——什么时候铺垫、什么时候爆发、哪段需要留白、哪句对话要藏钩子。
- 一款好用的工具，交互应该足够优雅，足够吸引人。这也是我作为一名独立开发者的执念，不管工具好不好用，颜值要过得去😂。
基于这个想法，我做了墨灵小说（inkspires.cn）。下面说说它和别的工具到底有什么不同。
画布：你画路线，AI 照着走
这是我最得意的设计。
我把每一章的上下文控制在一张画布上，你可以在画布上随意添加场景，灵感，人物，伏笔。AI在写正文的时候会严格按照画布资料，来生成。这样会让你牢牢把控住剧情走向，防止AI瞎写。
我也内置了大量的AI工具，让你在画布上操作行云流水，指哪打哪，完美的把控剧情。
当然，也支持一些剧情分支啊，生成场景啊，重写啊的AI能力，在剧情设计上，我觉得我做的这些AI能力都是有用的。
上下文管控
用过 AI 写东西的都知道，最大的坑就是上下文窗口。普通的聊天软件聊几轮就忘了前面说的话，更别提记住你 50 万字小说里掌门叫什么了。
我的解决方案有如下几点
- 类似notion的设定集万物百科。可以手动或者让AI在万物百科中创建各种人物，地点，物品等等，并且相互之间还能建立关系，建立图谱。而且这些设定不是传统的表单（我一直觉得表单在AI时代已经不需要了，我们要的是自由的书写），你可以在一个文档中随意写人物的介绍，比如外貌特征，剧情作用等等，不用受传统表单的约束
- RAG+全文检索。这个主要就是在设计剧情，写正文的时候，通过工具对全书进行检索，尽量保证剧情定位准确，不走偏。
- 作品记忆。这个主要是每章发布以后，可以实时更新剧情状态，做一个动态的剧情管理
局部调整：不满意就改，不用重来
AI 生成的内容不可能一步到位。因此我设计了很多局部重构的功能
- 墨灵助手：可以像AI Coding软件一样对正文，设定局部重构。
- 版本管理：正文都有版本记录，便于改坏时回滚
- 局部润色：正文编辑器对选中文字能进行润色，重写，扩写等操作
- 局部续写：正文编辑器支持从光标处续写
- 幽灵助手：自动在光标处进行短句续写，类似于编程的copilot能力
- 画布局部重构：画布对场景，灵感都能局部重构
还有其他很多细节功能，便于对正文，剧情进行局部微调。
拆书：模仿爆款的写法，不是模仿内容
这个功能我自己用得很爽。
上传一本你喜欢的小说，系统按维度拆解——文笔风格、对话节奏、叙事结构、钩子设计、场景描写手法……拆完之后生成一个”风格包”。AI 续写的时候套上这个风格包，写出来的东西就带那个味儿了。
这个功能是学习这本书的写法，比如斗破苍穹的废柴流，退婚流等等。就像你读了十本东野圭吾之后写推理，手感自然就有了。只不过这个过程让 AI 帮你系统化了。
系统也内置了一些经典作品的拆解，开箱就能用。
创世：从一句话到完整大纲
很多人有灵感但不知道怎么展开。我做了个”创世台”，五步走：
- 定魂——写下你的故事核心，一句话概括
- 风格——选择或生成风格包(这里可以拆书，模仿爆款，或者直接使用内置风格，可玩性很高)
- 世界观——AI 辅助生成世界设定
- 结构——生成卷/章大纲
- 开写——进入正文
每一步都有 AI 辅助，但最终决定权在你手里。
交互设计：不是能用，是好用
这个我想单独拿出来说一下。很多 AI 写作工具功能不少，但交互做得像后台管理系统，用起来很割裂。
此外还有一些skill啥的，那是基于cli的，对于小白来说有点硬核了。
墨灵的前端交互我花了很大心思打磨。AI 生成的内容是流式输出的，我每个界面都精心设计了流式交互样式。有卡片的，有类似于苹果的灵动岛，有画布上的渲染等等。这块的设计满足了我一个颜值控的需求，自己还是挺满意的。
我是一个后端程序员，前端这块还都是AI写得，不过我在设计上还是花了很大功夫的。
说白了就是：每一个跟 AI 交互的动作，都应该是自然的、顺手的，而不是让你觉得在操作一个机器。
墨灵助手：你的创作搭子
这个得单独拿出来吹一下。
这是我做的一个超级agent。基本上你在系统里面能做的事情它都能帮你做。比如查询人物，剧情，梳理灵感，创建设定，甚至是切换主题，都可以做到。
这个超级agent会在你深夜写书时陪伴你，当好你的小助手。
最后
做这个东西的初衷就是解决自己写长篇时的痛点，以及作为一名独立开发者的牛刀小试。
目前还在持续迭代，欢迎大家试用反馈。有问题可以直接去 GitHub 提 Issue，我会认真看每一条。
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