AI 辅助剧本创作工具：把 ≥3 章的小说自动转换为结构化剧本（YAML），产出可编辑、可二次打磨的剧本初稿。 前端把它可视化成国内电视剧/短剧文本格式，并支持上传文件、实时进度、暂停续跑与导出。
设计文档：
docs/DESIGN.md；剧本 Schema：docs/SCHEMA.md；接口：docs/API.md；前端：docs/FRONTEND.md。
📺 演示视频：https://www.bilibili.com/video/BV1ZBEt6REX2/
| 生成前（上传 / 粘贴小说） | 生成完成（短剧格式剧本） |
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- 小说 → 剧本：输入整本小说（≥3 章），自动切分章节、逐章转写为结构化剧本 YAML。
- 两种输入：粘贴原文，或上传文件（
.txt/.epub），自动识别编码（UTF-8 / GB18030 / GBK）。 - 记忆驱动的一致性：跨章维护人物/关系/能力/剧情主线，姓名与设定不漂移。
- 实时进度：SSE 流式「打字机」直播当前章生成，进度条 + 按章查看已生成剧本。
- 暂停 / 续跑：随时暂停（真正停止生成、保留已完成章），之后从断点章继续；失败的作业同样可续跑。
- 剧本可视化：按国内剧组通用的短剧文本格式渲染（场次/场景/时间/人物 +
[画面/动作]+角色：台词），跨章分隔。 - 设定 + 角色：同时产出全局设定集（StoryBible）与逐章累积的角色库（CharacterKB）。
- 任务历史：列出过往作业，随时回看或继续；刷新页面自动恢复。
- 导出：合并「设定 + 剧本」下载为
.yaml（原样）或.txt（可视化剧本排版）。 - 容错：LLM 瞬时错误（429/5xx/断连/超时）指数退避自动重试；模型 JSON 小瑕疵自动修复。
单进程二进制（cmd/server）：Gin API + 进程内队列 + Worker 合一。由于队列只记录需要完成的小说章节，任务量太少，不依赖 Redis；唯一持久化是 SQLite。事件记忆是一个可选的 Python gRPC 旁路服务。
三阶段流水线（Worker · Eino 编排）：
端到端系统流程：
- 异步前后端分离：转换是分钟级长任务，绝不放在 HTTP 请求里。API 入队即返回
jobId，Worker 后台跑，前端轮询 + SSE 看进度。队列与实时进度走进程内 channel + pub/sub（internal/queue，零外部依赖）。 - 三阶段流水线（
internal/pipeline）：Phase 0 通读全文产出全局StoryBible；Phase 1 逐章「召回→组装→生成→记忆更新」；Phase 2 合并所有场景为单个screenplay.yaml并做一致性/Schema 校验。 - 三类记忆（
internal/memory，DESIGN §3）：EventMemory = mem0（精确旧事实、语义召回，经mem0svcgRPC）；CharacterKB = 结构化角色库（逐章增量 diff 合并）；RollingSummary = 单层滚动摘要（按全文体量动态预算）。 - 持久化与可恢复（
internal/store）：Store接口 + SQLite（modernc.org/sqlite，纯 Go 免 CGO）/ 内存双实现。作业、进度、设定、摘要、角色、已生成场景都落库——进程重启或暂停后能从断点章续跑。 - 统一 LLM 层（
internal/llm）：包 Eino 的 OpenAI ChatModel，统一走 OpenAI 兼容/chat/completions（可配BaseURL）；内置瞬时错误指数退避重试。 - 文件加载（
pipeline/loader.go）：内置正则 + AI 兜底做章节切分；LoadBytes解码 GB18030/GBK 并用标准库archive/zip解析 epub。 - 前端（
frontend/）：React 19 + Vite，单页状态机；剧本以短剧文本格式可视化（screenplay.tsx）。
记忆子系统（三件套分工）：
backend/ Go 后端（module …/backend，Go 1.26）
cmd/server/ 单进程入口：Gin API + 进程内队列 + Worker
internal/{api,queue,pipeline,memory,store,schema,llm,config}/
gen/ protoc 生成的 gRPC 代码（mem0.proto）
frontend/ React + TypeScript（Vite）
mem0svc/ Python gRPC 服务，封装 mem0 SDK（事件记忆）
proto/ Go ↔ Python 的 gRPC 契约（mem0.proto）
docs/ DESIGN / SCHEMA / API / FRONTEND / PLAN
三个服务（mem0svc / backend / frontend）一并起，无需本地装 Go/Node/Python：
cp .env.example .env # 填入 OPENAI_API_KEY（MEM0_API_KEY 可选）
docker compose up --build
# 前端 http://localhost:5173 · 后端 http://localhost:8080- SQLite 持久化到本机
backend/data/（绑定挂载），作业可断点续跑；停服docker compose down。 - 不配
MEM0_API_KEY时事件记忆自动降级，不影响主流程。 - 自定义后端地址：构建前设
VITE_API_BASE（默认http://localhost:8080/api/v1）。 - LLM 调优（
.env可选）：LLM_TIMEOUT_SECONDS（单次调用超时，默认 300）、LLM_MAX_RETRIES（瞬时错误重试次数，默认 10）。
1) 后端（Go ≥ 1.26） — 需先准备配置：
cd backend
cp configs/config.example.yaml configs/config.yaml # 填入 LLM api_key（或设环境变量 OPENAI_API_KEY）
go run ./cmd/server # API + 队列 + Worker，:8080（可用 API_ADDR 覆盖）
curl localhost:8080/api/v1/health # => {"status":"ok"}2) 前端（Node ≥ 20）：
cd frontend
npm install
npm run dev # Vite :5173 → 浏览器打开（CORS 已放开，直连 :8080）3) 事件记忆服务（可选，Python ≥ 3.10） — 不启动则 Go 端优雅降级（无语义召回，不影响主流程）：
cd mem0svc
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env # 填 MEM0_API_KEY
python server.py # gRPC :50051- Gin — HTTP Web 框架（API 层）。
- Viper — 配置读取（
configs/*.yaml+ 环境变量覆盖）。 - goccy/go-yaml — 剧本/设定的 YAML 编解码。
- golang.org/x/text — 小说文件 GB18030/GBK → UTF-8 转码。
- modernc.org/sqlite — 纯 Go SQLite 驱动（免 CGO），持久化作业/进度/状态。
- Eino + eino-ext/model/openai — LLM 编排框架；
internal/llm用其 OpenAI ChatModel 统一发起/chat/completions。 - gRPC-Go + google.golang.org/protobuf — 调用
mem0svc的 gRPC 客户端与 protobuf 运行时。
- mem0 (
mem0ai) — 事件/语义记忆 SDK。 - grpcio / grpcio-tools — Python gRPC 服务端与代码生成。
- python-dotenv — 读取
.env。
- React + TypeScript — UI 框架与类型系统。
- Vite — 构建/开发脚手架（react-ts 模板）。
- serve — 仅在 Docker 前端镜像里托管打包后的静态产物（
serve -s dist）。
- 记忆驱动的逐章转换流水线（全局预分析 → 逐章 召回/组装/生成/记忆更新 → 汇总）。
- 三类记忆的分工设计：EventMemory(mem0) / CharacterKB(结构化角色库) / RollingSummary(动态预算单层滚动摘要)。
- 剧本 YAML Schema 设计（
docs/SCHEMA.md）与短剧文本格式可视化。 - 暂停/续跑（每作业可取消上下文）、LLM 瞬时错误重试、epub/编码解析、断点恢复等编排与实现。
- 上述组件的 Go 实现、Gin 接口编排与前端集成均为本项目原创。
第三方库仅用于通用能力（Web 框架、LLM 编排、记忆服务、构建工具）；改编逻辑、记忆编排、Schema 与可视化为原创。