用过通用 AI 写长篇小说的人都知道——写到第五章它就忘了主角叫什么。到第三十章还要手动翻前文找那句伏笔。写完一章还得自己提醒它"更新角色状态""检查弧线进度"。Goink 不会。它是一个有结构化记忆的桌面 AI 写作系统——角色档案、伏笔状态、弧线进度、地点关系、读者认知，系统记着，Agent 自己查、自己改、自己维护。
## 跟通用 AI 聊天有什么不同 | | 通用 AI 聊天 | Goink | |---|---|---| | 创作信息 | 每次对话重新交代 | 角色/关系/伏笔/弧线/地点/读者认知 全链路结构化追踪 | | 改正文 | 直接输出文本，改了什么不知道 | Diff 预览 + 逐行对比 + 点确认才写入 | | 翻前文 | 手动搜索、逐章翻 | 本地语义搜索引擎，一句"那个吊坠"找到所有段落 | | 写完维护 | 不管，除非你再提醒 | 写完自动触发角色更新、伏笔回收、弧线推进、读者认知刷新 | | 写作风格 | 靠 prompt 硬写 | 8 个内置方法论 + 自定义 Skill 热重载，三层覆盖 | | 版本历史 | 无 | 内置 Git，每次对话自动 commit，随时回退 | | 环境依赖 | 往往要 Python/GPU | 一个安装包，打开即用 | ## AI 自己查、自己改、自己维护——不是流水线，是 Agent 31 个结构化工具，LLM 自主决策调用哪个、传什么参数、下一步干什么。不是"写完一章传给下一棒"的 pipeline——Agent 在当前对话中调工具查角色、查伏笔、读写正文、更新状态，直到任务完成。 写完一章正文后，系统自动注入维护提醒，告诉 Agent 具体检查什么：角色有没有变化、该回收的伏笔回收了没有、弧线节点需要推进吗、读者认知需要更新吗。Agent 不会"忘了维护"——它被迫逐项自查。 如果还不放心，可以启动审稿子 Agent——一个独立 Agent 从头审读章节内容与系统状态的一致性，发现问题直接写进对话，主 Agent 当场修正。 ## 几十万字里找一句话：本地语义搜索 写到第五十章，要找"主角第一次见到那个吊坠是在哪一章来着？"——不用逐章翻。告诉 AI 一句话，它能在整本书里找到相关段落。 不是关键词匹配，是按意思搜索。你问"关于吊坠的线索"，它能找到那些没写"吊坠"两个字但确实在暗示吊坠存在的段落。Agent 写新章节时也可主动搜索前文，确保持续一致。 整套引擎在本机运行——BGE 中文语义模型 ONNX 本地推理，sqlite-vec 向量索引，MMR 去冗余重排序。写完章节后台自动增量索引，无需网络，无需额外配置。 ## 不只是记忆——是结构化创作状态 ### 角色：关系有历史 角色档案包含性格、能力、背景。角色关系是有向图——"张三对李四是师徒但暗中提防"，"李四对张三是敬重但有所隐瞒"，两条独立记录。关系变化时旧记录保留，可回顾演变过程。 ### 伏笔：不会石沉大海 每条伏笔记录目标回收章节和重要程度。快到回收点系统提醒，超时未回收标记异常。章节计划分三档——下一章、近期、远期——管理创作节奏。 ### 弧线：跨章节叙事线索 弧线由节点链组成，每个节点关联目标章节。写完一章自动推进节点。一个故事通常 3–5 条并行弧线同时追踪。 ### 世界观：地点是图，不是列表 追踪层级包含（王国 → 王宫 → 大殿）和空间连通（A 和 B 由山路连通）。AI 可查详情、子地点、连通关系或完整地图。 ### 读者认知：控制信息释放 追踪读者已知什么、在等什么答案、误认了什么。精确控制悬念和反转时机。 ### 创作偏好：说一次就够 全局偏好和单书偏好两层管理。写到第三十七章，"对话保持冷峻风格"依然生效。 ## 前端可视化状态
