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InkOS vs webnovel-writer 星级差距总览

维度评级

维度 webnovel-writer InkOS 差距说明
outline 粒度 ★★★★★ ★★☆ 每章16字段 vs 卷级描述
写前 brief ★★★★★ ★★☆ 3层8面板执行包 vs 一句goal
Anti-AI ★★★★★ ★★☆ 7层200+词+改写算法+阻断 vs 确定性检测+提示
审稿深度 ★★★★★ ★★★☆ 6独立checker vs 1个auditor(但InkOS有33维度)
伏笔管理 ★★★★ ★★★★ 差距小(两者都有紧迫度排序)
节奏控制 ★★★★★ ★★☆ Strand Weave+时间系统 vs cadence mood分析
状态管理 ★★★★ ★★★★ 差距小(两者都有持久化状态)
实体管理 ★★★★★ ★★☆ 置信度实体提取 vs 无
题材 Profile ★★★★★ ★★★ 12+题材定制参数+反套路库 vs 基础genre profile
自动化程度 ★★☆ ★★★★★ 半自动(Claude Code触发) vs 全自动pipeline
多模型支持 ★☆ ★★★★★ 绑死Claude vs 任意LLM
Hook 调度 ★★★ ★★★★★ 简单紧迫度排序 vs lifecycle-aware timing profile
导入/续写 ☆ ★★★★★ 无 vs continuation/series/fanfic 三模式

版本演进分数追踪

断崖残局(玄幻生存)

版本 分数 核心问题
v6 92 基线最高
v8 83.5 多门槛veto压掉修复
v9r2 89.5 评分循环生效
v9r3 90.5 控制层泄漏拉低到84(sanitize前)
v9 final 84 H001/"前几章"/"金手指"泄漏
v10 72 "第一章"/"小爽点"新型泄漏(mustKeep污染)

旧城暗号(都市悬疑)

版本 分数 核心问题
v6 92 基线
v8 76.5 最大跌幅
v9r2 91 恢复
v9r3 93 历史最高(sanitize前)
v9 final 90 ch5 有H-code泄漏
v10 91 追读性9/10,接近可上架

斗破同人(同人)

版本 分数 核心问题
v8 73 基线
v9r2 81 提升
v9r3 82.5 微升
v9 final 82 节奏慢(退婚跨3章)
v10 78 更慢(5章1个beat),缺beat decomposition

三体续写(续写模式)

版本 分数 核心问题
v8 56 会议室死循环
v9 final 85 大幅提升,偏家庭日常

三体系列(系列模式)

版本 分数 核心问题
v8 82 重述原著
v9r3 (bug) 69.4 planner锚错到卷一
v9 final 90 planner fix后outline全部落地
v10 92 历史最高,钟绍林象棋场景最佳

关键根因追踪

问题1: 控制层泄漏

  • v9: H001/H002/"前几章"/"金手指" → 修了narrative-control sanitize
  • v10: "第一章"/"这一章"/"小爽点" → 根因:mustKeep槽被方法论污染
  • 根本修法:craft rules 从 mustKeep 拆出去,planner 做语义编译

问题2: 节奏慢/beat稀疏

  • 根因:系统缺少"volume outline → chapter beats"的中间层
  • architect 给粗事件 → planner 原样传 → writer 在同一事件里打转
  • 根本修法:planner 调 LLM 做 beat decomposition

问题3: AI味

  • 根因:Anti-AI 只在写前给提示(教育),不在写后审+阻断(执法)
  • webnovel-writer 方案:独立 polish 步骤,7层审查,pass/fail 阻断
  • 根本修法:加独立 anti-AI polish 步骤

问题4: 写作方法论注入

  • v9之前:governed mode 下9个方法论模块全部跳过
  • v10:改成 craft card(800 tokens)+ style_guide 完整版
  • 仍有问题:planner 的 skill 注入(injectStructuralSkills)混进 mustKeep 导致泄漏
  • 根本修法:planner LLM 化,skill 编译成具体剧情指令

问题5: planner 太薄

  • 现状:纯规则引擎,不调 LLM,只做 outline 匹配 + 数组 push
  • 做不了:beat decomposition、craft brief 编译、标题生成
  • webnovel-writer 方案:Context Agent(LLM)组装 3 层执行包
  • AI_NovelGenerator 方案:chapter_blueprint(LLM)每章元数据
  • 根本修法:planner 变成 LLM agent