本文介绍了一个AI辅助网文创作系统的理论框架和实现方案。系统采用分层解耦设计，将创作过程分解为L1种子层（故事愿景）、L1.5情节编排层、L2架构层、L3叙事层和L4渲染层五个层级，每个层级有明确的功能定位。系统核心创新包括：效果到技术的确定性映射机制，将网文创作经验转化为可执行的叙事指令；异质化专家会议体系，模拟真实出版流程；以及世界书+RAG的双重记忆机制，确保创作一致性。技术实现上采用B/S

本文探讨了AI小说创作中会议编排画布的优化方向，提出从固定流水线转向动态编排的方案。核心改进包括：1）将轮次控制改为灵活的发言权分配机制，支持@提及点名和多种退出条件；2）引入容器概念，可配置串行/并行、顺序/提及驱动等模式；3）世界书和RAG作为独立节点，支持多实例绑定；4）新增章节拆分师等专家角色；5）开发浮动工具栏优化交互。这些改进使画布从静态流程升级为动态协作空间，支持更自然的创作讨论。目

AI辅助网文创作系统(AIWebNovelCreator)采用软件工程范式，将创作过程解耦为四层瀑布模型(L1-L4)和三元数据支撑(世界书+RAG历史+RAG技法)。系统通过异质化专家会议(L2)和专业映射(L3)实现"故事"与"叙事"分离，并采用混合检索方案优化RAG效果。当前原型已完成L1测试，包含53个后端文件和10个前端文件，支持40个API路由。

摘要：本文提出"工作流画布"概念，通过两级可编排模块系统解决传统固定页面导航的局限性。系统采用"芯片+PCB"类比，顶层为模块间连线（PCB），底层为模块内部逻辑（芯片）。每个模块明确定义输入输出引脚，支持全自动流程和手动微操两种模式。初期建议实现单级平铺画布，长期愿景支持嵌套子流程。该系统允许自由调整创作流程（如跳过步骤、并行对比方案），同时与文档库协同工

摘要：本文提出"工作流画布"概念，通过两级可编排模块系统解决传统固定页面导航的局限性。系统采用"芯片+PCB"类比，顶层为模块间连线（PCB），底层为模块内部逻辑（芯片）。每个模块明确定义输入输出引脚，支持全自动流程和手动微操两种模式。初期建议实现单级平铺画布，长期愿景支持嵌套子流程。该系统允许自由调整创作流程（如跳过步骤、并行对比方案），同时与文档库协同工

本文提出了一种L3/L4层级的叙事写作优化方案，核心创新在于： 层级重构： L3从纯指令层转为产出"带标签草稿"，采用类似HTML的标签语法包裹正文段落 L4基于标签草稿进行扩展打磨，形成终稿 二者形成"草稿+精修"的接力关系 标签体系： 包含视角、节奏、情绪等六大类标签 通过预处理将简写标签转换为完整提示词要求 比传统JSON指令更直观，提供上下文参照 多

本文提出了一种L3/L4层级的叙事写作优化方案，核心创新在于： 层级重构： L3从纯指令层转为产出"带标签草稿"，采用类似HTML的标签语法包裹正文段落 L4基于标签草稿进行扩展打磨，形成终稿 二者形成"草稿+精修"的接力关系 标签体系： 包含视角、节奏、情绪等六大类标签 通过预处理将简写标签转换为完整提示词要求 比传统JSON指令更直观，提供上下文参照 多

摘要：本文提出了L1.5情节编排层作为L1-L4写作模型中的关键中间层，旨在解决L1种子层与L2架构层之间的逻辑断裂问题。L1.5通过两专家会议（资深作者+读者代表）产出卷纲，以每卷为单位确定故事方向、章节概要及读者预期管理，为L2提供结构化输入。其特点包括：1）专注于卷级方向决策而非细节执行；2）采用市场导向的讨论模式；3）输出1-3句/章的简要描述；4）支持增量规划和多线叙事标注。该层实现了从

摘要：本文提出了L1.5情节编排层作为L1-L4写作模型中的关键中间层，旨在解决L1种子层与L2架构层之间的逻辑断裂问题。L1.5通过两专家会议（资深作者+读者代表）产出卷纲，以每卷为单位确定故事方向、章节概要及读者预期管理，为L2提供结构化输入。其特点包括：1）专注于卷级方向决策而非细节执行；2）采用市场导向的讨论模式；3）输出1-3句/章的简要描述；4）支持增量规划和多线叙事标注。该层实现了从

本文提出了一个文档库系统设计方案，用于解决当前系统中文档版本管理的问题。核心功能包括：1）自动保存每次生成的不同版本文档；2）提供可视化文档树管理界面；3）支持文档溯源和对比功能。系统采用双轨存储机制：文档库面向用户自由组织，章节管理器面向Agent结构化查询。主要技术实现包括：1）基于manifest.json的元数据索引；2）文档自动命名策略；3）与现有API的集成改造；4）前端侧边栏交互设计