✨ 核心新功能

🎯 1. 智能剧情推演系统 (Next Outline)

革命性的多模型"抽卡"式创意生成引擎

核心特性

• 🎲 多模型抽卡机制:

  • 支持同时调用多个AI模型（GPT-4、Claude、Gemini等）生成不同创意方案
  • 像"抽卡"一样对比不同模型的输出，选择最佳剧情走向
  • 突破单一模型思维局限，获得更丰富的创意可能性

• 📊 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
  • 基于已有大纲生成逻辑连贯的后续剧情
  • 确保剧情推演与故事主线高度一致

• 🔄 独立重生成功能:

  • 对不满意的单个剧情选项进行重新生成
  • 无需重新生成全部选项，提高创作效率
  • 支持流式输出，实时查看生成进度

• ⚡ 一键应用:

  • 选定的剧情大纲可直接应用到章节摘要
  • 无缝衔接到后续的扩写流程
  • 完整的创作闭环体验

技术实现

• 响应式流式处理（Reactive Streams）
• 多模型并发调用优化
• 智能上下文窗口管理
• SSE（Server-Sent Events）实时推送

前后端文件

后端核心服务:

• NextOutlineService.java - 剧情推演服务接口
• NextOutlineServiceImpl.java - 核心业务逻辑实现
• NextOutlineController.java - RESTful API控制器

前端交互组件:

• story_prediction_dialog.dart - 剧情推演主对话框（3000+ 行）
• next_outline_bloc.dart - 状态管理
• next_outline_repository.dart - 数据层

📚 2. AI拆书与知识库系统

从优秀作品中学习，构建你的创作知识库

两种拆书模式

🍅 番茄小说直连拆书

• 一键获取: 仅需提供番茄小说URL，自动抓取全文
• 批量下载: 支持多章节并行下载，任务队列管理
• 进度追踪: 实时显示下载和分析进度
• 封面获取: 自动下载并保存小说封面
• 格式转换: 支持导出为EPUB等标准格式

技术集成:

• 对接第三方番茄小说下载服务（Python Celery异步任务）
• 分布式任务队列管理
• 断点续传与错误重试机制

📝 自定义文本拆书

• 灵活导入: 支持TXT、EPUB等多种格式
• 自定义章节: 手动配置章节分割规则
• 私有知识库: 适用于学习任意小说作品

多维度知识提取

系统自动从小说中提取以下维度的创作知识：

| 维度 | 说明 | 应用场景 | |------|------|----------| | 文风叙事 | 叙事方式、用词习惯、句式特点 | 模仿特定文风创作 | | 情节设计 | 核心冲突、悬念布局、节奏把控 | 剧情架构参考 | | 人物塑造 | 角色塑造技巧、性格刻画方法 | 角色设计灵感 | | 小说特点 | 世界观、金手指、力量体系 | 设定体系借鉴 | | 读者情绪 | 共鸣点、爽点、嗨点设计 | 提升作品吸引力 | | 热梗搞笑 | 流行梗、网络文化元素 | 增强作品趣味性 | | 章节大纲 | 章节结构、情节发展脉络 | 大纲规划参考 |

知识库管理功能

• 分组批量任务: 一次提取多个知识维度
• 后台异步处理: 不阻塞主线创作流程
• 引用追溯: 记录知识来源，便于版权管理

核心实现文件

后端服务:

• KnowledgeExtractionService.java - 知识提取服务接口
• KnowledgeExtractionTaskExecutor.java - 任务执行器（800+ 行）
• FanqieNovelService.java - 番茄小说集成服务
• NovelKnowledgeBaseService.java - 知识库管理服务

数据模型:

• NovelKnowledgeBase.java - 知识库实体
• KnowledgeExtractionTaskRecord.java - 任务记录
• KnowledgeExtractionType.java - 知识维度枚举

前端界面:

• knowledge_base_detail_screen.dart - 知识库详情
• fanqie_novel_search_screen.dart - 番茄小说搜索
• my_knowledge_base_list_screen.dart - 我的知识库列表
• knowledge_base_bloc.dart - 状态管理

💰 3. 积分计费系统全面优化

企业级计费架构，支持商业化部署

计费核心升级

• 预扣减机制:

  • 调用AI前预先冻结积分，防止恶意刷量
  • 调用完成后根据实际消耗结算，多退少不补
  • 失败自动退款，保障用户权益

• 双重账本系统:

  • 主账本（Main Ledger）：用户实际积分余额
  • 预扣减账本（Pre-deduction Ledger）：冻结资金记录
  • 保证数据强一致性

• 账单对账:

  • 定时任务自动对账，检测异常交易
  • 支持人工对账与调整

计费精细化

• 按模型计费: 不同AI模型不同价格
• 按功能计费: 续写、润色、设定生成等功能差异化定价

财务管理后台

• 实时成本监控: 按用户、模型、功能维度统计
• 收入报表: 日报、周报、月报自动生成

核心文件

后端服务:

• BillingService.java - 计费核心服务
• PreDeductionRecord.java - 预扣减记录
• CreditTransaction.java - 积分交易记录
• BillingReconciliationJob.java - 对账定时任务
• PaymentAdminScheduler.java - 支付管理调度器

前端界面:

• billing_audit_screen.dart - 账单审计界面
• credit_operation_dialog.dart - 积分操作对话框
• subscription_management_screen.dart - 订阅管理

🐛 Bug修复

关键问题修复

1. ✅ Issue #1: 修复安装错误，优化依赖配置
2. ✅ MongoDB副本集初始化: 解决首次启动健康检查超时问题
3. ✅ 静态资源路由: 修复管理后台静态文件404问题
4. ✅ Star History Badge: 修正README中的仓库路径错误

稳定性修复

• 修复大文档编辑时的内存泄漏问题
• 修复并发调用AI时的竞态条件
• 修复Token统计不准确的问题
• 修复暗色模式下的UI显示异常
• 修复移动端滚动卡顿问题

📞 联系方式

• GitHub Issues: 提交问题

📄 开源协议

本项目基于 Apache License 2.0 协议开源。

可以: ✅ 商业使用
✅ 修改源码
✅ 分发
✅ 专利使用
✅ 私有使用

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