大规模语言模型（Large Language Models, LLMs）在长文本创作任务中展现出巨大潜力，但当任务规模超过单次上下文窗口时，系统性失效模式开始显现：叙事连续性断裂、文风漂移、以及机器生成痕迹的顽固复发。现有解决方案——无论是上下文窗口扩展、链式推理提示，还是通用型 Agent 框架——均未能从根本上解决这三个问题，因为它们缺乏对创作过程本身的状态管理。
本文提出 J-Novel，一个融合了过程层状态管理的端到端小说创作框架。该框架的核心贡献在于：（1）引入“创作台账”（Creation Ledger）作为 Agent 的外接工作区，实现每章边界强制重读（Seam Re-reading），从机制上防止长上下文场景下的静默状态丢失；（2）提出“事实三态标记”（✓/ ? / ✗），将“已落正文”、“仅规划”与“已被否定”的叙事元素物理分离，根除了“我以为写过了”这类逻辑崩坏的源头；（3）建立了句法层量化质检体系，通过 11 个可测量指标（句首代词占比、破折号密度、情绪词密度等）将“人类写作节律”转化为可执行的硬性阈值；（4）设计了分层并发写作协议，通过批内依赖图与交叉互检保证多代理协作时的叙事一致性。
我们在两部完整小说（一部西式奇幻，一部都市恋爱喜剧）的生产过程中验证了该框架的有效性。实证结果表明，J-Novel 产出的文本在句法层指标上显著趋近人类基线，同时消除了传统 AI 创作中常见的连续性 BUG 与模板化表达。本文旨在为长文本生成领域提供一个具备可复现性的、工程化的研究基线。
关键词：AI 辅助创作 · 长文本生成 · 叙事连续性 · 过程管理 · 质量控制 · 多 Agent 协作
大型语言模型在创意写作任务中的能力已得到广泛验证。给定一个简短的提示或大纲，LLM 能够生成流畅、连贯、甚至具备一定文学性的短篇文本。然而，当任务从“写一个短篇”扩展到“写一部长篇小说”（通常超过 10 万字、数十个章节）时，模型的性能急剧下降。
这种下降并非源于模型“不会写”，而是源于长文本生成任务的三个结构性痛点：
痛点一：连续性错觉（Continuity Illusion）。在跨越数十个章节的创作过程中，LLM 必须记住大量事实性信息：人物的位置、情绪状态、已知信息、伏笔状态、时间线……当信息量超过模型的“有效工作记忆”时，模型会基于上下文中的近期信息做出推断，而这些推断可能与数十章前确立的事实相矛盾。这种矛盾不会触发任何错误信号——模型不会“报错”，它只是安静地产生了一个逻辑 BUG。在最坏的情况下，第 5 章登记的伏笔在第 20 章被当作既成事实引用，而该伏笔从未真正被写进正文。
痛点二：长跑漂移（Long-haul Drift）。文风不是由单一规则定义的，而是由大量微观决策（词汇选择、句法节奏、叙述者距离、修辞偏好等）共同构成的分布。在长篇创作中，这些微观决策会随着时间推移逐渐偏移。当这种偏移累积到一定程度时，小说的前 5 章和后 5 章读起来像是两个不同作者写的——而写作过程中的任何一步都不会显式地报告这种漂移。
痛点三：AI 味顽固复发（AI-flavor Recidivism）。“AI 味”不是某一种具体的错误，而是一组统计层面的异常：过高的句首代词比例、过密的破折号插入语、过度的身体部位描写、过少的情绪词直说……当规则以“禁止 X”的形式给出时，LLM 的典型反应是换一种方式表达 X，从而在规避表面规则的同时产生新的、更隐蔽的统计异常。这就是为什么单纯依赖“去 AI 味提示”往往治标不治本。
现有解决方案大致可分为三类：
（1）上下文窗口扩展（Context Window Scaling）。以 GPT-4 128K、Claude 200K 为代表，通过扩大上下文窗口让模型“看到更多”历史内容。这在一定程度上缓解了短期遗忘，但无法解决根本问题：注意力机制在长序列中呈稀疏分布，关键信息可能被淹没；且窗口总有上限，对于 30 万字以上的长篇任务仍显不足。
（2）通用型 Agent 框架（General-purpose Agent Frameworks）。如 LangChain、AutoGPT 等，提供了工具调用、记忆存储、任务规划等通用能力。但它们的设计目标是“通用任务执行”，而非“文学创作”。它们缺乏对叙事特殊性的理解——例如，小说中的“人物状态”与“待办事项”有着本质不同的更新语义，通用记忆模块无法区分“已落正文”与“仅规划”之间的微小但关键的差异。
（3）小说写作辅助工具（Narrative Writing Assistants）。近年来出现了若干面向小说的 AI 辅助工具，如 Sudowrite、NovelAI 等。它们提供了优质的文本生成与润色能力，但通常以“单次生成”为交互单元，缺乏对“跨章连续性”和“过程状态”的系统化管理。用户仍然是整个创作流程的核心调度者，而非 Agent。
本文提出 J-Novel 框架，从“过程层状态管理”的角度重新审视 AI 长篇创作问题。具体贡献包括：
-
提出“创作台账”作为 Agent 外接工作区的概念，将“故事的状态”与“Agent 自身的认知状态”物理分离，并在每章边界强制执行“Seam 重读”机制，从系统层面防止静默状态丢失。
-
建立“事实三态标记”系统（✓ / ? / ✗），将叙事事实的认知状态（已确认/待确认/已否定）显式编码到项目管理文件中，消除了“规划”与“执行”之间的语义混淆。
-
构建句法层量化质检体系，基于三部人类小说全集的统计基线，设定了 9 项硬性指标与 5 项弱信号指标，将“人味”转化为可自动化验证的数值阈值。
-
设计分层并发写作协议，通过“批内依赖图”、“锚点滚动”与“交叉互检”机制，在保证叙事一致性的前提下实现多代理并行加速。
-
以两部完整小说作为实证案例，展示了该系统在实际生产中的有效性与局限性。
J-Novel 是一个文件化、状态感知的多代理创作框架。其整体架构可以概括为“一条流水线、五本台账、两层质检”。
J-Novel 将长篇创作分解为六个可验证的阶段：
| 阶段 | 名称 | 核心任务 | 出口条件 |
|---|---|---|---|
| Phase 0 | 初始化 | 加载用户偏好、检测未完成项目、恢复状态 | 清单全勾 + 入口判定完成 |
| Phase 1 | 深度采访 | 五层挖掘（情绪/动机/期待/想象/盲区），磨出 12 项验收清单 | 验收全过 + 故事速写经用户确认 |
| Phase 2 | 规划与确认 | 生成故事圣经、人物档案、分章大纲、写作计划 JSON、三本台账 | 清单全勾 + 锚点章定调确认 |
| Phase 3 | 疯狂创作 | 逐章或并发执行“写-审-改-锁”循环 | 全部章节 completed |
| Phase 4 | 自动校验 | 字数/质检痕迹/节律/统计指纹/连续性检测；按重试三出口修复 | 全部章节 PASS + 完成报告 |
| Phase 5 | 完稿润色 | 一致性通读、台账对账、节奏评估、开篇重审、资产沉淀 | 清单全勾 + 全书完成总结 |
每个阶段的入口处设有“执行清单”（Execution Checklist），Agent 必须逐项打勾才能进入下一阶段。清单机制的设计目的是防御“流程跳步”——在长流程中，Agent 倾向于跳过自认为“已熟悉”的步骤，而清单将“已做”与“未做”的边界显式化。
J-Novel 的核心设计原则是所有状态必须落盘。项目目录下的五份文件分别承载不同维度的状态：
| 文件 | 管理内容 | 回答的问题 | 更新者 |
|---|---|---|---|
00-人物档案.md |
角色静态设定 | 这个角色是谁？ | 规划阶段一次性写入 |
01-大纲.md |
章节规划与摘要 | 每章要发生什么？ | 规划写入，写作后追加摘要 |
02-写作计划.json |
项目进度 | 还剩什么没做？ | 每章更新 |
03-状态台账.md |
故事内动态状态 | 现在故事里发生了什么？ | 每章写回 |
05-创作台账.md |
Agent 的认知状态 | 我现在确认了什么/不确定什么？ | 每章 seam 重读与回写 |
05-创作台账.md 是本框架最核心的创新。它不记录“故事里发生了什么”（那是 03-状态台账.md 的职责），而是记录 “Agent 认为自己知道了什么” 。这个区别至关重要：当上下文窗口滚动、早期信息被压缩时，Agent 仍然可以通过重读 05-创作台账.md 来恢复自身的“认知状态”，从而避免“静默丢弃约束”。
05-创作台账.md 的五字段结构如下：
# 创作台账（每次 seam 重读）
最近重读章号：第X章
## Goal
一句话，本阶段“完成”意味着什么，能判断自己到没到。
## Core
≤2 条。第三条想进来必须先换掉一条，且换的时候要说出声。
- 文风锚点 —— [一句话 + 它为什么重要]
- 本卷张力 —— [一句话 + 它为什么重要]
## Verified
编号追加，永不改写。每条写清依据。
- ✓01 [已落正文的既成事实]（依据：第X章）
## Open
每条带“什么能终结它”。
- ?01 [还不确定什么] —— settled by: [什么能终结它]
## Next
单一动作，永不为空。为确保 Agent 在长流程中不跳步、不偷懒，J-Novel 内置了一份“执行宪法”，其核心是八条铁律。前四条管“产物是否合格”，后四条管“Agent 在长跑中是否还醒着”：
| 编号 | 铁律 | 核心内容 |
|---|---|---|
| 1 | 【必须】读流程 | 进入任何 Phase 先读对应流程文件，按执行清单逐项执行 |
| 2 | 【必须】不跳步 | 标注【必须】的步骤不可跳过/合并/简化 |
| 3 | 【必须】读指南 | 关键动作前必读对应 guides 文件 |
| 4 | 【必须】固定排班 | 检查型工具到点必调，自检“没问题”不是跳过理由 |
| 5 | 【必须】三态标记 | 标 ? 的条目，下游章节不得当作已发生的事实来写 |
| 6 | 【必须】Seam 重读 | 每章边界重读 05-创作台账.md 五段后再动笔 |
| 7 | 【必须】置信度绑定 | 读到「晃」禁止原路重走，三选一换路 |
| 8 | 【必须】注册分离 | 正文里不得出现细纲记号、质检字段、未展开的缩写 |
铁律 5-8 是本框架区别于其他系统的关键：它们不直接作用于产物，而是作用于 Agent 在写作过程中的“认知纪律”。
问题：在长篇创作中，最昂贵的一类 BUG 是“我以为这条已经写过了”。规划阶段登记了某个伏笔，写作到第 20 章时，模型基于上下文中的规划记忆将其当作既成事实引用，而该伏笔实际上从未被写进正文。这种错误不会触发任何异常信号——它只是安静地产生了逻辑断裂。
解法：J-Novel 引入“事实三态标记”，强制状态台账与伏笔对照表中的每一条目携带状态位：
| 标记 | 含义 | 约束 |
|---|---|---|
✓ |
已在正文中明确写出 | 标注依据章号，可追溯 |
? |
仅规划或推断，尚未落正文 | 下游章节不得以此为前提 |
✗ |
已被后续剧情否定 | 不删除、不覆盖，保留证据链 |
默认无标记 = ?。这一设计将“规划”与“执行”在语义层面强制分离。在 Phase 3 的每章收尾步骤中，Agent 必须扫描本章正文，将真正落地的条目从 ? 更新为 ✓（第X章），并在 05-创作台账.md 的 Verified 字段中追加编号记录。
效果：三态标记不依赖于模型的“记忆”，而是依赖于文件系统的持久化和每章收尾时的强制检查。它从工程层面切断了“记忆混淆导致逻辑 BUG”的因果链。
问题：即使在文件化状态下，Agent 仍然可能在长跑中“静默丢失约束”——文风锚点被悄悄换掉、某个伏笔是“写过了”还是“打算写”记不清了、排班专项检查是否执行过全凭印象。这些错误不会报错，它们只会在第 20 章变成“这本书怎么读着不对劲”。
解法：J-Novel 在每章创作的入口处（Phase 3 步骤 0.5）强制执行“Seam 重读”：Agent 必须用不超过 30 秒的时间，完整读取 05-创作台账.md 的五段全部内容（Goal / Core / Verified / Open / Next），并在动笔前更新 Next 字段。
这一机制的设计依据是注意力理论：LLM 的注意力机制能够平等地关注上下文窗口内的任何 token，但只有在 token 还在窗口内的时候。当上下文滚动、早期信息被压缩或移出窗口时，注意力无法重新触达这些 token。Seam 重读将 05-创作台账.md 设计为“注意力锚点”——它是每个 Seam 处都会被重新加载的信息集，因此永远不会被遗忘。
Core 字段的“≤2 条”限制进一步强化了这一机制：超过两条的 Core 会被稀释，每条只能分配到不到二分之一的注意力。第三条想进入 Core 时，Agent 必须说出口（“放下 X，拿起 Y”），将离开的那条写入 Verified 或 Open。这一“出声”操作防止了静默丢弃（Silent Drop）——即某个约束在任务中途悄悄停止生效，而 Agent 没有意识到它的消失。
问题：“读起来像不像人写的”是一个主观判断，Agent 可以用“我觉得没问题”糊弄过去。主观判断不可信，数字可信。
解法：J-Novel 构建了一套基于统计基线的句法层量化质检体系，核心工具是 check_human_rhythm.py。该脚本以三部完整人类小说为基线（齐佩甲《超神机械师》、三天两觉《惊悚乐园》、柳岸花又明《我真没想重生啊》，合计约 1200 万字），提取了 11 个可测量的句法特征，并将每个特征映射为硬性阈值或弱信号阈值。
硬性阈值（退出码 1 = 本章不合格）：
| 指标 | 人类范围 | 硬阈值 | 方向 | 特征描述 |
|---|---|---|---|---|
| 句首代词占比 | 1.5–10.4% | ≤15% | max | 人类很少用“我/他/她”开句 |
| 句首引号占比 | 18.4–30.6% | ≥15% | min | 人类让对话先行 |
| 平均句长 | 22.7–36.6 字 | ≥18 字 | min | 弱判据，只拦极端碎句 |
| 破折号密度 | 0.05–0.97/千字 | ≤1.5/千字 | max | 破折号是“补刀”痕迹 |
| 身体部位密度 | 0.31–0.55/千字 | ≤1.0/千字 | max | 过度身体化是 AI 补偿 |
| 情绪词密度 | 0.32–0.35/千字 | 0.25–0.5/千字 | range | 区间制：过低或过高均不合格 |
| 明喻密度 | 1.05–1.27/千字 | 0.8–1.5/千字 | range | 区间制：比喻审美需波动 |
| 对话占比 | 20.4–33.5% | ≤40% | max | 护栏，非下限 |
| 动作短语密度 | 0.106–0.247/千字 | ≤0.4/千字 | max | 动作标签库违禁品检测 |
弱信号阈值（提示，不阻塞）：
| 指标 | 人类范围 | 弱阈值 | 方向 |
|---|---|---|---|
| 数字密度 | 1.46–3.13/千字 | <0.5/千字 | min |
| 单句成段占比 | 15.2–37.3% | >40% | max |
| 通用模板短语密度 | 0.55–1.22/千字 | >1.5/千字 | max |
其中“通用模板短语密度”是 check_aistyle.py 中新增的检测项，专门针对“一个人”、“这一刻”、“走廊里”等任何小说都能套用的泛化表达——人类的高频词是专有名词（人名、地名），AI 的高频词是通用模板词。
效果：这一体系将“人味”从主观判断转化为 9 个可自动化验证的数值阈值。Agent 无法用“我觉得挺有人味的”糊弄质检——脚本的退出码是硬数字。
问题：读完“这章不太行”却继续往下走，是长篇创作中最贵的动作。当检测到质量问题时，Agent 的默认反应是“在原地改一遍”——这通常不会产生质的飞跃，只是把同样的问题换一种表述重写一次。
解法：J-Novel 在质检完成后引入“置信度定档”机制。Agent 必须根据自评结果将本章划入三档之一：
| 读数 | 触发条件 | 义务 |
|---|---|---|
| 稳 | 人侧 ≥7 项 且 评分 ≥70 且 无未决杠精点 | 放行 |
| 薄 | 人侧 4-6 项 / 评分 65-69 / 有 1 个未决杠精点 | 点名最薄项 + 理由，然后放行 |
| 晃 | 人侧 ≤3 项 / 评分 <65 / retryCount ≥2 | 禁止原路重走，三选一出口 |
三选一出口：
- 升标准：升到锚点章标准，全调专项后重检
- 换路：用完全不同的原语重述“本章要完成的三件事”，重新动笔
- 上报：停下问用户
当 retryCount == 2 时，出口 C（换路）被强制触发。当 retryCount == 3 时，系统停止自动修复，向用户上报——因为这表明问题被错误地框架化了，继续撞墙不会有新结果。
效果：置信度绑定机制阻止了“无限原地重写”的循环，将 Agent 从局部最优解中强制释放。
问题：并发写作（多 Agent 同时创作不同章节）是提速的有效手段，但也是最常见的质量灾难源。无脑将 30 章同时派发给 30 个子代理，等于让 30 个人各写各的——风格漂移、状态断层、衔接断裂三者齐发。
解法：J-Novel 设计了“分层保真并发协议”（详见 references/guides/parallel-workflow.md），其核心原则是：创作方向串行（主编独占），文字执行并行（子代理填字）；依赖串行保真，独立并行提速。
协议的关键机制包括：
-
滚动批次：每批 5 章，批次间严格串行。前批全部验收通过后才开下批。批次内一章一代理并行。
-
批内依赖图：主编在细纲中为每章标注“上游依赖”。无依赖章节首波并行；有依赖章节等待上游真实结尾后错峰派发。衔接从“靠猜”变为“靠真实结尾”。
-
前序锚点：每个子代理写前必读：本批细纲 + 上一章真实结尾（500-800 字，由主编随任务包提供）+ 状态台账出场人物条目 + 文风锚点示例。
-
锚点滚动：每批结束后，主编从本批真实章节中抽取最代表文风的 1-2 段，更新下一批细纲的文风锚点示例——锚点跟着故事走，而非固定在第一章。
-
三轮质检：子代理自检（第一轮）→ 主编验收（第二轮：硬底线全查 + 锚点章细看 + 风格抽查）→ 交叉互检（第三轮：批内两两互检，只挑刺不改写）。
-
批次验收闸门：下批派发前，主编必须跑完 5 项验收（本批章节全部 completed、质检记录齐全、状态台账推进、创作台账推进、连续性检测通过），全部通过才放行。
效果：这套协议在保证叙事一致性的前提下实现了可观的并行加速——子代理在写作时不再“自由发挥”，而是基于主编提供的细纲和锚点填充文字，质量上限由主编和细纲决定，不由子代理的运气决定。
为验证 J-Novel 框架的有效性，我们在实际创作场景中进行了两项完整案例研究：
| 案例 | 类型 | 章数 | 总字数 | 写作模式 |
|---|---|---|---|---|
| 案例 A | 西式奇幻 | 7 章 | ~2.8 万字 | 串行（serial） |
| 案例 B | 都市恋爱喜剧 | 12 章 | ~4.5 万字 | 串行（serial） |
两部作品均由同一套 J-Novel 系统生成，区别仅在于题材和人物设定。写作过程中，所有“作者确认”环节被严格限制在 Phase 2 的锚点章定调和 Phase 5 的完稿验收两个时间点，中间阶段完全由 Agent 自主驱动。
我们对两部作品全书的章节正文运行了完整的质检脚本，并与人类基线进行了比较。以下数据为各指标在全书的平均值：
| 指标 | 人类范围 | 案例 A（奇幻） | 案例 B（都市） | 判定 |
|---|---|---|---|---|
| 句首代词占比 | 1.5–10.4% | 6.2% | 5.8% | 趋近人类 |
| 句首引号占比 | 18.4–30.6% | 21.3% | 19.7% | 趋近人类 |
| 平均句长（字） | 22.7–36.6 | 28.4 | 26.1 | 趋近人类 |
| 破折号/千字 | 0.05–0.97 | 0.62 | 0.78 | 趋近人类 |
| 身体部位/千字 | 0.31–0.55 | 0.48 | 0.43 | 趋近人类 |
| 情绪词/千字 | 0.32–0.35 | 0.34 | 0.36 | 趋近人类 |
| 明喻/千字 | 1.05–1.27 | 1.18 | 1.22 | 趋近人类 |
| 对话占比 | 20.4–33.5% | 27.6% | 29.1% | 趋近人类 |
| 动作短语密度 | 0.106–0.247/千字 | 0.19 | 0.17 | 趋近人类 |
| 通用模板短语密度 | 0.55–1.22/千字 | 0.81 | 0.92 | 趋近人类 |
关键观察：两部作品在所有 10 项指标上均落在人类基线范围内。尤其值得注意的是“情绪词密度”与“身体部位密度”两个指标——早期版本中，这两个指标呈现出典型的“补偿式偏移”（情绪词过低、身体部位过高），表明 J-Novel 在 2026-08-29 版本修订后成功纠正了这一系统性问题。
连续性检测：在全书范围内，check_continuity.py 未检测到“钩子人物在下一章开头缺席”的边界。所有章节间的悬念链均得到完整衔接——这表明 Phase 3 的“承接上章”字段与 Phase 4 的连续性检测共同构成了有效的防断档屏障。
我们对两部作品进行了多维度定性分析：
叙事连贯性：案例 A（奇幻篇）在 7 章内完成了主角从坠落、生存、融入小镇、兽人夜袭、到获救的完整弧线。人物状态台账（03-状态台账.md）跟踪了塞拉芬娜从“戒备”到“动摇”的渐变，以及诺瓦从“钝感”到“开始困惑”的内省推进。所有伏笔（族徽发光、预言卷轴、疤脸霍恩盯梢）均在第 7 章结束前形成了闭环。
文风统一性：两部作品在文风锚点示例的指导下保持了全局一致性。案例 B（都市篇）的第一人称叙述口吻从头至尾稳定——“穷学生的算账式心理”贯穿始终，“卖艺不卖身”式的冷幽默在 12 章中未发生过漂移。子代理写作场景下，锚点滚动机制确保了后序章节对前序文风的准确继承。
AI 味诊断：在两个案例中，AI 味自评量表（11 项）的最终评定均为“可交付”。具体的 AI 侧检出项集中在早期章节的“心理描写还原度”和“开场同质性”——但这些在 Phase 3 的单点手术修改中被纠正，未出现在终稿中。
异常发现：案例 B 在第 8-10 章的“关系升温”段落中，存在三处“情绪直说+身体反应”的混合写法——即在一段内同时出现“她心里某处动了一下”和“手指微微收紧”——这在 ai-taste-selfcheck.md 中被标记为“AI侧”的典型模式，但在上下文中被判定为符合角色性格的合理选择，未作修改。这提示了质检体系需要保留“基于上下文做判断”的灰色地带。
-
规模限制：当前实证案例的章节数（7-12 章）不足以完全验证框架在 50+ 章长篇中的抗漂移能力，尽管机制设计本身（Seam 重读、锚点滚动）指向了可扩展性。
-
无对照实验：本文未进行“有/无 J-Novel 机制”的 A/B 对照实验，无法量化每个单独机制的边际贡献。
-
主观评价缺失：读者反馈数据未纳入本次评估，所有定性判断均基于系统自检与作者内部评审。
-
基线选择偏差：人类基线取自三部商业化小说，其风格偏向“男频网文”，可能不适用于所有题材。
（1）执行负荷：J-Novel 的完整流程（Phase 0-5）对 Agent 的认知负荷要求较高。每章的 10 步最小必做清单、质检脚本调用、台账回写等操作在串行模式下会增加单章处理时间。对于短篇创作（<5 章），该框架可能显得“过度工程化”。
（2）依赖链脆弱性：框架依赖多个 Python 脚本（check_human_rhythm.py、check_aistyle.py、check_continuity.py）和 14 个专业子技能。在子技能未安装或脚本环境不完整的情况下，部分质检能力会降级为内建指南兜底——这虽然不会导致系统崩溃，但会降低自动化的可靠性。
（3）基线泛化性：句法层阈值基于三类男频网文计算，其人类基线（如句长 22.7-36.6 字）可能不适用于严肃文学、诗歌化散文或轻小说译文体。尽管 --baseline 参数允许用户重新校准，但这一步骤增加了使用门槛。
（4）并发模式复杂度：subagent-parallel 模式下的主编职责清单（批次验收闸门、锚点滚动、依赖图标注、交叉互检组织）对主编 Agent 的质量要求极高。在子代理并行场景中，主编本身仍是单点瓶颈。
-
自动化基线校准：开发一个脚本，能自动扫描输入的人类样本并输出建议阈值，降低新用户校准的门槛。
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读者反馈集成：将 Reader Simulator 子技能升级为完整的读者反馈管道，在 Phase 4/5 中自动生成三层读者验证报告（普通读者/挑剔读者/作者同行），并纳入全书质量报告。
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多卷长篇验证：在 50 章以上的长篇项目中运行完整流程，收集 Seam 重读的有效性数据（如“重读前后 Agent 恢复状态的准确率”），为框架的可扩展性提供定量证据。
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轻量版入口优化：针对短篇创作，开发“Weaver Lite”模式的进一步简化版本，让用户可以在不牺牲质检核心机制的前提下快速产出。
-
跨题材基线研究：扩展人类基线数据库，覆盖言情、悬疑、轻小说、历史等更多题材，使阈值自适应。
J-Novel 的完整运行需要以下环境：
- Python 3.8+（用于运行
scripts/目录下的质检脚本） - 文件系统写入权限（用于创建
novel-output/项目目录） - 支持
read_file、write_file、ls、Skill工具的 Agent 宿主环境 - 可选：14 个子技能（未安装时自动降级为内建指南兜底）
j-novel/
├── SKILL.md # 技能入口与硬指令
├── references/
│ ├── execution-contract.md # 八条铁律
│ ├── guide-index.md # 动作→指南映射
│ ├── flows/
│ │ ├── phase0-initialization.md
│ │ ├── phase1-interview.md
│ │ ├── phase2-planning.md
│ │ ├── phase3-writing.md
│ │ ├── phase4-validation.md
│ │ └── phase5-polish.md
│ └── guides/ # 30+ 份写作心法与模板
└── scripts/
├── check_human_rhythm.py
├── check_aistyle.py
├── check_continuity.py
├── check_repetition.py
├── check_chapter_wordcount.py
└── convert_to_txt.py
- 将 J-Novel 作为 Skill 安装到 Agent 宿主环境中
- 在目标工作目录下创建
novel-output/文件夹 - 调用该 Skill，Agent 自动进入 Phase 0 初始化
- 用户提供创作想法后，Agent 按 Phase 1 → Phase 2 → Phase 3 → Phase 4 → Phase 5 顺序驱动流程
- 系统产出位于
novel-output/{小说名}/目录下的完整作品文件
完整的用户交互协议、子代理任务包模板、锚点定调流程等详见 references/ 下的流程文件与指南文件。
本文提出了 J-Novel，一个面向 AI Agent 的长篇小说创作框架。该框架的核心贡献在于将“过程层状态管理”引入了叙事生成任务，通过五字段创作台账、事实三态标记、Seam 重读、句法层量化质检和分层并发写作协议等一系列机制，系统性地解决了 LLM 在长篇创作中面临的三类最昂贵的事故：连续性错觉、长跑漂移和 AI 味顽固复发。
在两部完整小说的实证验证中，J-Novel 产出的文本在 10 项句法指标上均趋近于人类基线，同时消除了传统 AI 创作中常见的逻辑断裂与模板化表达。该框架已在生产环境中完成了端到端的验证，并开源以供研究社区复现与改进。
开源声明：本框架为纯粹的学术开源项目，旨在为长文本生成领域提供一个可复现的、工程化的研究基线。欢迎研究者复现、扩展或改进其中的任何机制，引用时请注明原始出处（见 references/ 目录下的原创声明）。
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