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马良AI写作是一个专为小说作者与平台运营者设计的智能化创作平台。它结合了强大的AI模型（支持OpenAI, Gemini, Anthropic等）与专业的在线富文本编辑器，旨在帮助作者激发灵感、提高写作效率、管理创作内容，同时为平台管理员提供了强大的后台管理与监控功能。

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🖌️ 马良AI写作 - AI智能小说创作平台

基于 Flutter (Web) + Spring Boot 的专业AI小说创作平台，集成先进AI模型，提供从内容创作、世界观构建到平台运维的完整工具链。

Flutter Spring Java MongoDB Docker License

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马良AI写作是一个专为小说作者与平台运营者设计的智能化创作平台。它结合了强大的AI模型（支持OpenAI, Gemini, Anthropic等）与专业的在线富文本编辑器，旨在帮助作者激发灵感、提高写作效率、管理创作内容，同时为平台管理员提供了强大的后台管理与监控功能。

官网地址AINoval

小说开始页面image-20250910191841271

小说编辑区

快捷预设和ai工具栏

大纲与聊天

提示词管理

数据分析

导入小说

✨ 核心特色

  • 🤖 沉浸式AI创作引擎:

    • 支持集成主流AI模型 (GPT, Claude, Gemini, OpenRouter 等)。
    • 提供续写、扩写、润色、翻译、角色设定、大纲生成等多种AI功能。
    • 小说编辑区集成方便的AI工具栏和AI聊天功能，方便沉浸式AI创作。

  • 🌍 系统化世界观构建:

    • AI辅助生成结构化的世界观设定树，并支持设定节点的AI修改。
    • 支持对设定树进行增量式修改与迭代，并保存为历史快照。
    • 可视化的设定UI，UX，支持多种设定分组形式。

  • 🔧 灵活的模型与提示词管理:

    • 管理员: 可配置公共大模型池，供所有用户使用。
    • 用户: 可配置私有API Key，使用个人专属模型。
    • 提示词管理: 用户可以自己配置系统提示词和用户提示词，让提示词原生发送给大模型。
    • 预设管理: 预设管理是指将提示词和其余指令，上下文，模型参数等关联起来，方便创作。

  • 📊 强大的管理与可观测性后台:

    • LLM可观测性: 详细记录每一次大模型调用，提供日志查询、统计分析（按用户/模型/功能）、成本追踪等功能。
    • 用户管理: 完整的用户与角色权限管理系统 (RBAC)。
    • 系统配置: 提供系统级的参数配置与功能开关。

🚀 主要功能

✍️ 核心写作与编辑

  • 层级化内容管理: 采用 作品 -> 卷 -> 章节 -> 场景 的四级结构，清晰管理长篇内容。
  • 专业富文本编辑器: 基于 Flutter Quill，支持上千章节连续滚动，提供稳定流畅的写作体验，支持丰富的格式选项。
  • 大纲总览: 方便观察大纲内容和总览全局。
  • 多格式导入: 支持 txt 导入，智能解析目录结构，并在导入的过程，有后台大模型快速生成每章大纲，快速迁移现有作品。
  • 多功能侧边栏:
    • 设定库: 快速查阅和管理与当前作品关联的所有世界观设定。
    • 片段管理: 记录灵感片段、素材或待办事项。
    • 章节目录: 清晰的树状目录结构，快速定位和跳转章节。

🤖 智能AI助手

  • 快速开始和黄金三章: 由设定提示词快速开始设定生成，完成设定生成后，如果对结果不太满意，则可以微调设定节点，完成后，点击黄金三章，生成前三章大纲和摘要。
  • 剧情推演 (Next Outline): AI根据上下文生成多个后续剧情大纲选项，辅助构思，并支持对不满意的选项进行独立重生成。
  • 摘要与扩写:
    • 场景摘要: AI自动为长篇场景内容生成精炼摘要。
    • 摘要扩写: 将简单的摘要或大纲扩写为完整的场景内容。
  • 通用内容优化:
    • AI续写: 在当前光标位置后，由AI继续生成内容。
    • AI润色: 对选中文本进行风格、语法、表达等方面的优化。
  • AI聊天: 在创作过程中随时与AI对话，获取灵感或解决创作难题。

🌍 世界观构建与设定管理

  • 结构化设定: 支持创建角色、地点、物品、势力等多种类型的设定条目。
  • 关系网络: 可定义设定条目之间的父子、同盟、敌对、从属等复杂关系，构建完整的世界观网络。
  • AI一键生成设定树: 输入核心创意或故事背景，由AI自动生成结构化的世界观设定树。系统内置多种设定生成策略（如「番茄小说网文设定」等），针对不同类型小说提供专业化的设定模板。
  • 增量式修改与迭代: 支持对AI生成的设定树进行手动调整，或通过AI进行局部重生成和优化。
  • 历史快照: 所有设定生成会话都将保存为历史快照，支持版本对比、复制与恢复。

设定生成页面

📊 写作分析与统计

  • 作者仪表盘:
    • 核心指标: 实时统计总字数、总写作天数、连续写作天数等。
    • 月度报告: 展示当月新增字数与Token消耗。
  • 可视化图表:
    • Token消耗趋势: 通过 fl_chart 图表库，展示每日/每月的Token使用趋势。
    • 功能使用分布: 统计各项AI功能的使用频率，分析创作习惯。
    • 模型偏好分析: 展示不同AI模型的使用占比。
  • 近期活动: 查看最近的AI调用记录，了解消耗详情。

⚙️ 高度个性化配置

  • 多模型支持:
    • 私有模型: 用户可添加并管理自己的API Key，支持OpenAI、Anthropic、Gemini等多种服务商。
    • 公共模型: 可使用由管理员配置的公共模型池。
    • 模型验证: 提供API Key有效性测试功能。
  • 提示词 (Prompt) 管理:
    • 系统预设: 管理员可创建丰富的系统级提示词预设。
    • 个人预设: 用户可创建、修改、收藏和管理自己的提示词库，实现高度个性化的内容生成。
  • 编辑器自定义: 用户可根据偏好调整编辑器的字体、主题、布局等外观与行为。

🔐 管理员后台功能

管理员后台是一个独立的 Flutter Web 应用（入口 lib/admin_main.dart），通过 AdminDashboardScreen 将各个管理模块整合在同一个侧边导航中，主要包括：

  • 系统仪表盘 (AdminOverviewScreen): 汇总用户数、调用量、Token 消耗等指标，并通过图表组件 UserActivityChart、ModelUsageChart 展示用户活跃度与模型占比趋势。

  • 用户管理 (UserManagementScreen + UserManagementTable):

    • 支持按用户名 / 邮箱 / 手机搜索、状态筛选、分页与排序。
    • 在表格或卡片视图中查看用户状态、积分余额、角色列表、注册时间等信息。
    • 提供编辑用户信息、调整积分（CreditOperationDialog）、导出用户数据为 CSV 等操作。

  • 角色与权限 (RBAC) (RoleManagementScreen): 通过 RoleManagementTable 管理角色列表，支持查看角色权限、启用 / 禁用角色等，为前台和后台功能做精细化授权。

  • 公共模型管理 (PublicModelManagementScreen):

    • 以供应商分组展示公共模型（PublicModelProviderGroupCard），例如 Gemini / OpenAI 等。
    • 每个模型支持添加 / 编辑 / 删除、启用 / 禁用开关、API Key 池验证和状态标记（已验证 / 未验证）。
    • 支持按关键字与状态过滤，并通过 tags（如 jsonify / cheap / fast）为后端路由策略提供信号。

    管理员公共模型管理

  • 模型定价与计费审计 (ModelPricingManagementScreen, BillingAuditScreen):

    • 对每个模型维护分层计价信息（按 provider + modelId），支持搜索、按提供商过滤与分页。
    • 通过对接后端计费仓库 BillingRepositoryImpl，可以结合 LLM 调用日志做成本核算与审计。

  • LLM 可观测性 (LLMObservabilityScreen):

    • 基于 LLMObservabilityRepositoryImpl 拉取调用日志，支持按用户、提供商、模型、业务类型、TraceId / CorrelationId、时间范围、是否出错等多维过滤。
    • 提供调用列表 + 详情视图，展示请求 Prompt、模型响应、耗时、Token 用量等字段，并支持内容搜索与复制。
    • 内置多维统计：概览指标、按提供商 / 模型 / 用户的聚合统计，以及多折线趋势图（MultiSeriesLineChart）帮助分析流量与异常。

    大模型调用请求追踪

  • 订阅与积分管理 (SubscriptionManagementScreen): 结合 SubscriptionBloc 和后台订阅仓库管理订阅计划、用户订阅状态以及赠送积分。

  • 模板与预设管理 (SystemPresetsManagementScreen, PublicTemplatesManagementScreen, EnhancedTemplatesManagementScreen): 管理系统级提示词预设、公共模板和增强模板，并为创作端的 AI 工具栏提供统一的策略来源。

  • 知识库拆书任务 & 内容审核 (KnowledgeExtractionTaskManagementPage, ContentReviewScreen): 管理 AI 拆书任务进度与结果，对用户提交的公开内容进行人工或 AI 辅助审核。

📖 智能剧情推演与知识库

马良AI写作集成了先进的剧情推演引擎和知识库拆书功能，为作者提供从学习成功案例到创意生成的完整闭环。

🎯 剧情推演 (Next Outline)

剧情推演是一个强大的AI辅助剧情构思工具，根据当前写作上下文智能生成多个后续剧情走向：

  • 多模型抽卡机制: 支持同时调用多个不同AI模型生成剧情方案，通过对比不同模型的创意输出，获取更丰富多样的剧情可能性，类似"抽卡"的方式选择最合适的方案。
  • 上下文智能分析: 自动分析当前章节内容、角色关系、世界观设定和已有大纲，生成与故事逻辑高度一致的剧情推演。
  • 分支剧情生成: 每次推演可生成多个不同走向的剧情分支，帮助作者探索不同叙事可能性，打破创作瓶颈。
  • 独立重生成: 对不满意的某个剧情选项可独立重新生成，无需重新生成全部选项，提高创作效率。
  • 一键应用: 选定的剧情大纲可直接应用到当前章节或场景的摘要中，无缝衔接到写作流程。

剧情推演

剧情推演选择多模型抽卡

📚 AI拆书与知识库

知识库拆书功能通过AI深度分析优秀小说作品，提取可复用的创作知识，帮助作者学习成功作品的叙事技巧和创作模式：

  • 多维度知识提取: 从小说文本中智能提取多个维度的创作知识，包括：

    • 文风叙事: 叙事方式、文风特点、用词习惯
    • 情节设计: 核心冲突、悬念设计、故事节奏
    • 人物塑造: 角色塑造技巧与性格刻画
    • 小说特点: 世界观构建、金手指系统、力量体系
    • 读者情绪: 共鸣点、爽点布局、嗨点设计
    • 热梗搞笑: 流行梗、搞笑点、网络文化元素
    • 章节大纲: 章节结构与情节发展脉络

  • 番茄小说直连拆书: 集成第三方 「番茄小说拆书服务」，只需提供小说URL即可自动抓取全文并进行AI分析，快速构建专属知识库。该功能依赖外部服务接口进行小说内容获取与预处理。

  • 自定义文本拆书: 支持用户上传或导入自己的小说文本，由AI进行多维度分析与知识提取，适用于学习任意小说作品的创作技巧。

  • 分组批量任务: 可同时提取多个知识维度，后台异步处理，任务完成后自动保存到个人知识库中。

  • 管理后台监控: 管理员可通过后台监控所有拆书任务的执行状态、进度、失败重试等，支持任务级和子任务级的精细管理。

拆书知识库

外部服务说明：番茄小说拆书功能需要对接第三方小说内容获取服务。该服务负责从番茄小说平台爬取小说内容并返回给本系统进行AI分析。部署时需配置相应的服务地址和访问权限。

🛠️ 技术栈

前端 (AINoval)

类型 技术
框架 Flutter
状态管理 flutter_bloc, Provider
UI组件 Flutter Quill (富文本编辑器), fl_chart (图表)
本地存储 Hive, shared_preferences
网络 Dio, flutter_client_sse (Server-Sent Events)
工具 file_picker, share_plus, fluttertoast

后端 (AINovalServer)

类型 技术
框架 Spring Boot 3 (WebFlux 响应式编程)
语言 Java 21
AI框架 LangChain4j
数据库 MongoDB (Reactive)
向量数据库 Chroma
认证 Spring Security + JWT
云服务 阿里云 OSS & SMS
异步任务 RabbitMQ

🚀 快速开始 (Docker 一键部署)

本指南面向开源用户，提供无需自行构建前端与后端的简易部署方案：一个镜像同时打包后端 JAR 与已编译的 Web 静态文件，配合 docker-compose 可一键启动，并内置可选的 MongoDB 服务。

目录结构

deploy/
  ├─ dist/
  │   ├─ ainoval-server.jar       # 预编译后端
  │   └─ web/                     # 预编译前端静态文件
  ├─ open/
  │   ├─ README.md                # 本指南
  │   ├─ Dockerfile               # 开源镜像 Dockerfile
  │   ├─ docker-compose.yml       # 开源 docker-compose
  │   ├─ production.env.example   # 环境变量示例
  │   └─ production.env           # 实际运行环境变量

系统要求

  • Docker 24+，Docker Compose v2+
  • 至少 1GB 可用内存（建议 2GB+），磁盘 2GB+

环境准备 (Environment Setup)

Windows 用户 (WSL2 + Docker Desktop)

在 Windows 上，我们强烈建议通过 WSL2 (Windows Subsystem for Linux 2) 来运行 Docker 环境，以获得最佳的性能和兼容性。

  1. 安装 WSL2:

    • 以管理员身份打开 PowerShell 或 Windows 命令提示符。
    • 运行以下命令来安装 WSL 和默认的 Ubuntu 发行版： 
      wsl --install
    • 根据提示重启计算机。重启后，WSL将完成安装并启动 Ubuntu。您需要为新的 Linux 环境设置用户名和密码。

  2. 安装 Docker Desktop:

    • 访问 Docker Desktop 官网下载适用于 Windows 的安装程序。
    • 运行安装程序，并按照向导进行操作。请确保在设置中勾选 "Use WSL 2 instead of Hyper-V (recommended)" 选项。
    • 安装完成后，Docker Desktop 会自动与您已安装的 WSL2 发行版集成。

  3. 验证安装:

    • 打开 PowerShell 或命令提示符，运行 docker --version 和 docker compose version。如果能看到版本号，说明安装成功。
    • 您也可以在 Ubuntu (WSL) 终端中运行相同的命令进行验证。

Linux 用户 (Docker Engine + Docker Compose)

在 Linux 系统上，您需要安装 Docker Engine 和 Docker Compose 插件。

对于 Ubuntu/Debian 系统:

  1. 安装 Docker Engine:

    # 更新软件包列表
sudo apt-get update
# 安装必要的依赖
sudo apt-get install -y ca-certificates curl gnupg
# 添加 Docker 的官方 GPG 密钥
sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.gpg
# 设置 Docker 仓库
echo \
  "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
  $(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME") stable" | \
  sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
# 安装 Docker Engine
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin

  2. 安装 Docker Compose:

    sudo apt-get install docker-compose-plugin -y
  1. 将当前用户添加到 docker 组 (可选，但推荐): 这样可以避免每次都使用 sudo。 
    sudo usermod -aG docker $USER
# 重新登录或重启终端以使更改生效
newgrp docker

对于 CentOS/Fedora/RHEL 系统:

  1. 安装 yum-utils: 
    sudo yum install -y yum-utils
  2. 设置 Docker 仓库: 
    sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
  3. 安装 Docker Engine: 
    sudo yum install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin
  4. 启动 Docker 服务: 
    sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker
  5. 安装 Docker Compose: 
    sudo dnf install docker-compose-plugin -y

部署步骤

  1. 准备环境变量

    • 复制 deploy/open/production.env.example 到 deploy/open/production.env。
    • 根据你的实际情况修改变量（尤其是 Mongo, JWT, 对象存储, 代理, AI API Key 等）。
    • 将github右边的release下的ainovel.jar包下载，复制到deploy/dist目录下

  2. 构建镜像 在仓库根目录执行:

    docker compose -f deploy/open/docker-compose.yml build
  1. 启动服务 在仓库根目录执行:
    docker compose -f deploy/open/docker-compose.yml up -d
启动后访问：`http://localhost:18080/`

  1. 初始化管理员账号 ⚠️ 重要步骤 服务启动后，需要运行初始化脚本创建管理员账号：

    Windows 用户：

    # 在项目根目录执行
.\deploy\init-admin.bat

    Linux/Mac 用户：

    # 在项目根目录执行
chmod +x deploy/init-admin.sh
./deploy/init-admin.sh

    脚本会自动完成以下操作：

    • 创建用户名为 admin 的管理员账号
    • 设置初始密码为 123456
    • 分配管理员权限 (ROLE_ADMIN)
    • 赠送 999999 初始积分

    管理后台登录：

    • 地址：http://localhost:18080/admin
    • 用户名：admin
    • 密码：123456

    ⚠️ 安全提示：请在首次登录后立即修改默认密码！

重要环境变量（节选）

  • 端口与 JVM: SERVER_PORT, JVM_XMS, JVM_XMX
  • Mongo: SPRING_DATA_MONGODB_URI（默认 mongodb://mongo:27017/ainovel）
  • 向量库 (Chroma): VECTORSTORE_CHROMA_ENABLED, CHROMA_URL
  • JWT: JWT_SECRET（务必改成强随机值）
  • 存储: STORAGE_PROVIDER（local/alioss…）
  • AI Keys: OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY 等

注意：production.env.example 仅用于演示，生产环境请务必替换为你自己的安全值。

常见操作

  • 查看日志: 
    docker compose -f deploy/open/docker-compose.yml logs -f ainoval
  • 重启服务: 
    docker compose -f deploy/open/docker-compose.yml restart ainoval
  • 停止并删除容器: 
    docker compose -f deploy/open/docker-compose.yml down

故障排除

问题 1：首次启动时 MongoDB 容器显示 Error

现象：

[+] Running 5/5
 ✔ Network open_default        Created
 ✔ Volume "open_mongo-config"  Created
 ✔ Volume "open_mongo-data"    Created
 ✘ Container ainoval-mongo     Error
 ✔ Container ainoval-server    Created
dependency failed to start: container ainoval-mongo is unhealthy

原因：
MongoDB 首次启动时需要初始化副本集，健康检查可能超时。这是 正常现象！

解决方法：
等待 10-20 秒后，手动启动 ainoval-server 容器：

# 方法1：直接启动 server 容器
docker start ainoval-server

# 方法2：重新执行 docker-compose
docker compose -f deploy/open/docker-compose.yml up -d

查看容器状态：

docker ps
# 应该看到 ainoval-mongo (healthy) 和 ainoval-server (Up)

问题 2：无法访问管理后台

现象： 访问 http://localhost:18080/admin 提示 401 或 404

解决方法：

  1. 确认服务已正常启动：docker ps
  2. 运行管理员初始化脚本（见上文第 4 步）
  3. 检查日志：docker compose -f deploy/open/docker-compose.yml logs -f ainoval

🎨 使用场景

  • 个人作者: 利用AI辅助功能（续写、润色、剧情推演）高效完成小说创作，通过写作分析追踪个人进度。
  • 团队协作: (未来) 多人协作编辑同一部小说，共享世界观设定库，由管理员统一管理AI模型与成本。
  • 平台运营者: 部署平台为小圈子或公开提供服务，通过强大的后台管理用户、模型、财务和系统状态，并通过LLM可观测性洞察平台消耗。

🤝 贡献指南

我们欢迎所有形式的贡献！无论是提交 Issue、修复 Bug 还是贡献新功能。

  1. Fork 本仓库
  2. 创建你的特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. 提交你的修改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
  4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
  5. 提交一个 Pull Request

💬 社区与支持

  • 提交 Issue: 如果你遇到 Bug 或者有功能建议，欢迎在 GitHub Issues 中提出。
  • 加入讨论: (社区链接，QQ群1062403092)qrcode_1757509375829

📄 开源协议

本项目基于 Apache License 2.0 协议开源。

About

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马良AI写作 v1.0.0 正式版发布 Latest
Nov 19, 2025
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