Story Creation AI Agent
_{面向长短篇小说、剧本剧作、互动影游、IP 内容与多语言翻译的创作智能体系统}

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InkOS 网页版上线！ 立刻体验

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InkOS 是一个面向故事创作与多语言翻译的 AI Agent 系统：长篇连载、独立短篇、剧本剧作、同人番外、仿写续写、互动影游、开放世界和长文翻译，都可以从同一个工作台开始。支持 Studio、TUI、CLI 交互形式，把创意、设定、角色、记忆、审稿、修订、封面、互动状态和跨语言交付交给智能体统一管理。

🎉🎉 InkOS 入选首批 KIMI 开源合作伙伴 🎉🎉

感谢 Kimi 赞助本项目！Kimi K3 是 Moonshot AI 迄今能力最强的模型，也是全球首个开源 3T 级模型，拥有原生视觉能力与 100 万 Token 上下文。搭配 InkOS，K3 可以参与长短篇小说、剧本、互动影游与多语言内容的规划、写作、审稿和修订；InkOS 则持续管理角色、设定、伏笔与故事状态，让长篇创作更连贯、更可控。

kkaiapi｜一个 Key 调模型，一个 MCP 接数据与工具。
支持 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek 等主流模型，按量付费、共用余额，用于 InkOS 写作、审稿与封面生成。
查看模型与价格 → · InkOS 接入指南 → · MCP 接入 →

💡 写小说，先给 Agent 接一层专业数据 —— 写小说不只缺模型，更缺素材。推荐搭配 火花数据API（huohuaapi）：按调用计费的小说 / 网文创作数据，让 Agent 动笔前先查小说正文、章节结构、人物设定、文风和创作方法等带来源素材，而不是只靠 Prompt 硬凑一份“剧情提纲”。

v2.0.0 - 统一 Pi Agent Harness 与专业创作内核

本分支为 2.0 开发版本，使用本地构建进行验证。旧项目先运行 inkos work migrate --json 查看升级清单，再运行 inkos work migrate --apply 导入统一创作库；原目录与早期版本清单备份会保留，冲突不会覆盖已有作品。

迁移会转换 1.x 的书籍默认配置、规则和状态快照，保留正文、原始目录及未填写的历史信息。旧写作控制字段保留在原件中，2.0 使用 Profile 的操作策略。缺少运行时状态的项目以草稿进入创作库，需完成状态重建后再继续生产。

本地开发与真实生产验收统一使用 kkaiapi（https://api.kkaiapi.com/v1）：文字按 DeepSeek V4 Flash / Pro 分工，封面使用 gpt-image-2。在项目 llm.cover 中配置服务和模型，CLI 与 Studio 读取同一配置，封面可复用 kkaiapi 服务密钥。

已有短篇可以在作品对话中要求按审稿意见整篇修订，或运行 inkos short revise <story-id> --instruction "修复审稿指出的时间线与证据链问题"。系统会更新相关章节、大纲和销售包，再次审稿，并保留原稿版本。

InkOS 2.0 把“Chat Agent 调工具”和“各类作品管线”收敛成一套围绕 pi-agent 的生产 harness。模型负责理解、提议和调用能力；InkOS 负责确认、上下文、状态、原子落盘和产物真实性。长篇、短篇、剧本、分镜、互动影游、Play 与翻译继续保留各自的专业方法，但共享同一套执行、检索、观测和恢复基础设施。

• 模型配置：Studio 内置多服务配置、模型路由和封面服务配置；支持 kkaiapi / OpenRouter 等全球主流模型聚合入口，以及自定义 OpenAI Chat Completions、OpenAI Responses 和 Anthropic Messages 服务。
• 单一生产 Harness：Studio Chat、TUI、inkos interact 与生产 worker 共用 pi-agent 工具循环和结构化 action/result；既有 pipeline 降为可直接调用、可中断、可观测的确定性能力，不再维护平行的自然语言决策内核。
• 19 个内置专业 Skills：长篇写作 / 审稿、商业短篇、Play、剧本、分镜、互动影游、翻译、拆稿、市场研究、导入、封面与去 AI 味都拥有独立 SKILL.md；各作品类型复用 Skill 架构，不复用不适合自己的长篇提示词。
• 统一本地检索：故事记忆、材料库和 Skill 参考资料共用 SQLite FTS5 / BM25 检索投影；原始文件仍是权威来源，索引可重建，检索结果保留来源与位置。
• 书籍参考资料绑定：导入材料可以显式绑定到某本书并声明用途，写作时按当前任务检索相关段落，而不是把所有文件全文塞进上下文。
• 安全章节工作区：正文、状态、伏笔和运行快照先在章节工作区内校验，再原子提交；失败不会出现“状态已推进、正文未落盘”。Studio 可查看改写工作区和真实审稿问题。
• 跨作品生产一致性：Short、剧本、分镜、互动影游、Play 与翻译接入统一 run snapshot、Skill 绑定、字数观测、取消信号和失败恢复，同时保留各自的状态模型与创作规则。
• 长任务与模型调用更稳：多章写作按一个可恢复任务顺序执行；首 Token / 流式空闲超时、过期状态修复和原子文件集降低被动卡住或半完成的概率。
• TUI 对齐 Studio：新增 /new、/short、/play、/cover、/write 明确入口，结构化 /confirm / /cancel，会话级 /model 切换和明暗终端自适应配色；普通自由文本仍交给 Agent 理解。
• 模型与工作台补齐：新增 LM Studio 本地服务，动态模型目录和外部母本导入可持久化；Studio 支持自定义封面 Base URL、宽屏章节预览和安全章节重写。

主要创作形态

长篇小说 — 从创作简报建书，生成世界观、角色、卷纲和章节意图；写作、审稿、修订、状态结算都是可独立调用、可追溯的 Harness action。上下文按 protected / compressible 分层组织，避免长书越写越乱。

剧情多线推演 — 在写下一章前，基于当前正史生成 2-5 条彼此隔离的未来分支，并在 Studio Chat 中横向比较章节节拍、人物决定、预计变化、风险和作者意图匹配度。采用分支只会保存 selected-branch-plan.md 候选计划，不会修改正文、大纲或正史状态；正史变化后旧推演会标记为过期。

InkOS Short — Studio Chat 和 CLI 可以直接产出独立短篇：完整正文、大纲记录、审稿记录、简介卖点、封面提示词，并在配置封面服务后生成封面图。

InkOS Play — 新增开放世界与分支互动。你可以用自然语言指定世界契约、时间推进方式、角色 agent、物品 / 证据 / 关系规则和视觉风格；系统维护世界状态、可点击选择、自由动作、HUD 和自动配图。

Studio Chat — 普通聊天、建书、短篇、封面、互动世界都走同一套 action surface。重动作先确认，生成物可预览，可通过聊天修改章节、封面提示词、世界状态和持久化文本产物。

Native English novel writing now supported！ Set --lang en to write in English. See English README for details.

欢迎交流

当前更新相对频繁，后续会持续新增功能与优化写作效果。 欢迎加群反馈问题、提出需求，也欢迎关注项目动态 — 我们的目标是做最强的基于小说的内容生态创作 AI Agent。

快速开始

安装

需要 Node.js 22.16 或更高版本。

npm i -g @actalk/inkos

通过 OpenClaw 使用 🦞

InkOS 已发布为 OpenClaw Skill，可被任何兼容 Agent（Claude Code、OpenClaw 等）直接调用：

clawhub install inkos          # 从 ClawHub 安装 InkOS Skill

通过 npm 安装或克隆本项目时，skills/SKILL.md 已包含在内，🦞 可直接读取——无需额外从 ClawHub 安装。

安装后，Claw 应优先通过共享交互入口调用 InkOS：

inkos interact --json --message "继续当前书，但把节奏再收紧一点"

这条入口直接走和项目 TUI 相同的交互执行内核，因此 OpenClaw、TUI、Studio 共用同一套控制脑。当前 JSON 输出包含 assistant 文本回复和 interaction session 信息；真正的执行结果以工具结果和落盘文件为准，不从模型口头声明推断完成。

底层规划、上下文组装、写作和审稿由同一 Harness action 调度，不再作为平行入口暴露。也可以在 ClawHub 搜索 inkos 在线查看。

Agent Skills

InkOS 直接使用标准 SKILL.md 作为专业能力扩展，不再维护一套 InkOS 私有 Skill 协议。Skill 只向 Chat Agent 提供专业说明和静态参考资料，不会增加执行权限；创建、写入、编辑和生成图片仍然由 InkOS 工具与确认闸门控制。

可用方式：

• 放到标准目录：项目 skills/、.agents/skills/，或用户目录 ~/.agents/skills/、~/.openclaw/skills/。Studio 也可以导入包含 SKILL.md 的完整文件夹和静态参考资料；项目导入统一保存到 .agents/skills/。
• 或设置 INKOS_SKILL_DIRS=/abs/path/to/skills，可指向单个 skill 目录，也可指向包含多个 skill 子目录的目录。多个目录按系统分隔符分隔。
• 在 Chat 里用 @skill-id 强制本轮使用，例如：@detective-play 做一个证据链驱动的开放世界。
• 不写 @skill-id 时，Chat Agent 根据用户当前意图决定是否调用 use_skill；不再通过 session 类型、关键词或字符串包含匹配机械启用。
• 外部 Skill 只提供指令和静态参考资料，InkOS 不会自动执行其中的脚本；它也不会绕过现有工具权限与确认闸门。

专业创作方法统一由 Skill 提供。要调整内置方法，可在 Studio 导入同 ID 的项目 Skill 作为覆盖；Agent 文件只保留动态任务、上下文和工具协议。

最小 SKILL.md 示例：

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name: Detective Play
description: Detective evidence and suspect-board play.
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Use evidence chains; do not turn clues into generic atmosphere.

配置

当前 InkOS 将 LLM 配置分成两条清晰路径：Studio 用可视化服务配置，CLI / daemon / 部署环境支持 env 覆盖。两者不会互相污染。

方式一：Studio 服务配置（推荐）

适合本地写作、Web 工作台和可视化管理。

inkos init my-novel
cd my-novel
inkos

请从启动日志显示的本机地址打开 Studio。默认本地服务只接受同源浏览器请求；自定义嵌入或反向代理可通过服务启动参数 allowedOrigins 明确配置可信来源。

打开 Studio 后进入「模型配置」：

1. 选择服务商，例如 Google Gemini、Moonshot、MiniMax、智谱、百炼或自定义端点。
2. 选择协议类型：OpenAI Chat Completions、OpenAI Responses 或 Anthropic Messages；自定义端点应按上游实际协议选择。
3. 粘贴 API Key，点击「测试连接」。
4. 选择可用模型，保存配置。
5. 回到书籍页面开始写作。

Studio 运行时只使用：

provider bank 默认值
→ inkos.json 里的 services / 当前 service / defaultModel
→ .inkos/secrets.json 里的 service API Key

即使检测到 ~/.inkos/.env 或项目 .env，Studio 也只会展示提示，不会用 env 覆盖 service、model、baseUrl 或 API Key。API Key 存在项目内的 .inkos/secrets.json，不会写进 inkos.json。

方式二：CLI / daemon / 部署环境的 env 配置

适合终端批处理、服务器部署、CI、Docker、守护进程和一次性切模型。

全局 env：

inkos config set-global \
  --provider <openai|anthropic|custom> \
  --base-url <API 地址> \
  --api-key <你的 API Key> \
  --model <模型名>

也可以手动写 ~/.inkos/.env 或项目 .env：

INKOS_LLM_PROVIDER=custom
INKOS_LLM_BASE_URL=https://api.moonshot.cn/v1
INKOS_LLM_API_KEY=sk-...
INKOS_LLM_MODEL=kimi-k2.5

# 可选
INKOS_LLM_SERVICE=moonshot                         # 推荐写；不写时会尽量从 baseUrl 自动识别
INKOS_LLM_TEMPERATURE=0.7
INKOS_LLM_THINKING_BUDGET=0
INKOS_DEFAULT_LANGUAGE=zh
INKOS_LLM_EXTRA_top_p=0.9

CLI 合成顺序：

Studio/project service 配置
→ .inkos/secrets.json service key
→ global ~/.inkos/.env
→ project .env
→ 当前进程环境变量
→ CLI 参数

也就是说，CLI 默认可以复用 Studio 配好的服务和密钥；如果 env 里声明了 INKOS_LLM_SERVICE、INKOS_LLM_MODEL、INKOS_LLM_BASE_URL 或 INKOS_LLM_API_KEY，则作为覆盖层生效。旧 env 只写 baseUrl + model + apiKey 也能继续用，InkOS 会尽量从 baseUrl 反推 service。

一次性指定服务或模型：

inkos write next --service google --model gemini-2.5-flash
inkos write next --service moonshot --model kimi-k2.5 --no-stream
inkos agent "继续写下一章" --api-key-env MOONSHOT_API_KEY
inkos doctor --service minimaxCodingPlan --model MiniMax-M2.7

--service 会从 provider bank 自动推导 baseUrl、协议和兼容策略；--model 必须属于最终 service，否则会直接报错，避免把 Kimi 模型发到 Gemini 这类错配问题。

方式三：多模型路由（可选）

给不同 Agent 分配不同模型，按需平衡质量与成本：

# 给不同 agent 配不同模型/提供商
inkos config set-model writer <model> --provider <provider> --base-url <url> --api-key-env <ENV_VAR>
inkos config set-model auditor <model> --provider <provider>
inkos config show-models        # 查看当前路由

未单独配置的 Agent 自动使用全局模型。

配置排查

inkos doctor

doctor 会显示当前 effective config mode、service/model/API Key 来源，并尝试 API 连通性。常见模式：

模式	含义
studio-project	Studio 运行时：只使用 Studi