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dsh-tool-writing

Writing engine for DeepSeek Harness: long-form web-novel orchestration with a separate DeepSeek key, lore management, semantic retrieval, and a corpus library.

Stars
3
Language
JavaScript
Created
Aug 15, 2026
Updated
Aug 15, 2026

Introduction

dsh-tool-writing

npm version license

面向 DeepSeek Harness 的「写文引擎」插件:让 harness 具备长篇网络小说的创作能力,并用一把独立的 DeepSeek key 承担「子线程 / 分流 / 多线并行」的生成与检索任务。

设计定位

  • 主 Agent(harness 自身模型):总调度,负责主线叙事、结构、设定、以及「新奇的、出其不意的想法」的决策。
  • 本插件(独立 key):把重活分流出去——并发生成多章草稿、批量出点子、批量扩写细纲,以及资料检索与一致性筛查。
  • 饲料区(书库):导入并管理多本小说,建立全文索引,供考据、风格参考与设定借鉴。

工具集

创作核心

工具作用
`novel_init`初始化小说项目(元信息 + 目录骨架)
`novel_outline`生成/展开主线、分卷、章节细纲(可并行)
`novel_lore`人物/世界观/时间线/伏笔的增删改查
`novel_brainstorm`并发生成 N 个新奇点子
`novel_draft`起草一章正文(综合设定+大纲+前文,支持分卷)
`novel_continue`从最近章节自动续写下一章
`novel_batch`并发生成多章草稿(分流/多线)
`novel_polish`润色/改写
`novel_review`一致性审校(检索前文+设定,筛查矛盾)
`novel_research`资料检索/考据,归纳成笔记
`novel_status`查看项目进度(分卷/章节/字数)
`novel_export`导出全书为单个 Markdown/TXT
`novel_summarize`生成章节情节摘要,写入可检索的情节日志
`novel_setting_extract`从正文自动抽取人物/世界观/伏笔到 lore/
`novel_foreshadow`伏笔回收追踪(登记/回收/查未回收)
`novel_brief`模糊需求一键开书(一句话 → 完整方案)
`novel_distill`蒸馏文本为精华 + 保留校验(项目/书库,含全书语义召回)
`novel_handbook`生成给人读的导航手册(含语义召回名场面)
`novel_simulate`深度推演引擎(心理/因果/交汇/反常识意外)
`novel_semantic`混合语义检索(向量召回+字面召回+LLM 重排,按含义而非字面)
`novel_vsearch`纯向量语义检索(cosine 相似度,免 LLM,快速看命中)
`novel_embed`构建/补全语义向量索引(增量、断点续传、内容变更自动重嵌)
`novel_evolution`设定/人物演化追踪(auto 检测 + 手动 + 历史 + 版本 diff 陈旧检测)
`novel_threads`多线叙事与线索图谱(登记/交汇/图谱/停滞提醒)
`novel_style`风格指纹(剖析文风、多风格档案、自动注入所有生成)
`novel_decision`人机共创决断点(选项+利弊,人做美学决断)
`novel_sync`章末自动编排(摘要+抽取+演化+伏笔提醒 一键)
novel_usage用量总账:调用次数、token 与估算费用(落盘 $DSH_HOME/writing-usage.json,自动裁剪)
novel_proofread机械校对:只找硬伤(错别字/标点/的地得/重复词/数字格式),不改文风
novel_plan连载计划:完本目标/每日产出/存稿余量/排期登记(本地 plan.json,不对接平台)

饲料区 + 扩展检索

工具作用
`novel_library_import`导入小说(.txt/.md/.epub,自动识别编码 + 自动分章)
`novel_library_list`列出书库所有小说
`novel_library_read`读某本小说的某一章
`novel_library_delete`删除已导入的小说
`novel_library_search`书库全文检索(SQLite FTS5 trigram + LIKE 混合)
`novel_search`扩展检索:项目 + 书库 联合全文检索

语义向量检索使用百炼 `text-embedding-v3`(1024 维,复用 DASHSCOPE_API_KEY,零新增成本):`novel_embed` 建索引(增量可续传,内容变更自动作废重嵌),`novel_semantic` 混合召回,`novel_vsearch` 纯向量;无 key 时自动退化为字面检索。

用量记账与连载计划

  • novel_usage:查看独立 key 的调用总账(次数/输入输出 token/缓存命中/估算费用,按模型与最近 7 天汇总)。明细落盘 $DSH_HOME/writing-usage.json(上限 2000 条自动裁剪),单价可按需覆盖。
  • novel_proofread:机械校对某一章,输出「片段 | 问题类型 | 建议改为」清单,绝不改写文风、不重写句子。
  • novel_plan:项目根 plan.json 的本地连载计划——set-goal 设定章数/字数/完本日期后自动算每日产出;schedule/mark-done 登记排期;存稿余量按 manifest 实际章节联动。不做平台发布对接,发布由作者自行粘贴。

项目目录约定

``` novel.json # 作品元信息 + 分卷/章节进度 lore/ # characters/ world/ timeline/ foreshadowing/ other/ outline/ # 主线与分卷/章节细纲 chapters/ # 正文(可按分卷建子目录) research/ # 考据与审校笔记 .writing-index.sqlite # 项目全文检索索引(SQLite,自动维护) ```

书库默认位于 `$DSH_HOME/writing-library/`(可配 `libraryRoot`)。

配置

字段默认值含义
`apiKeyEnv``DSH_WRITING_API_KEY`独立 key 的环境变量名/凭证引用
`apiKey``""`内联 key(不建议,避免泄露)
`baseURL``https://api.deepseek.com\`DeepSeek 端点
`model``deepseek-v4-flash`分流用的模型(可用 deepseek-reasoner)
deepModeldeepseek-v4-pro深度思考任务(归纳/拆解/蒸馏)用的模型
`maxConcurrency``4`并发上限
`maxTokens``4096`单次生成最大 token
`temperature``0.8`采样温度
embedBaseURL""自定义 embedding 端点(默认百炼 text-embedding-v3)
embedModel""embedding 模型名(默认 text-embedding-v3)
embedApiKey""embedding 密钥(默认复用 DASHSCOPE_API_KEY)
`projectRoot``.`小说项目根目录(默认当前工作区)
`libraryRoot``$DSH_HOME/writing-library`书库根目录

密钥安全

密钥绝不硬编码。优先级:凭证存储(`$DSH_HOME/.credentials.yaml` 的 `DSH_WRITING_API_KEY`)→ 环境变量 → 内联 config。

安装(profile)

``` dsh plugin --profile web add file:<本目录> 也可以直接从 npm 安装:dsh plugin --profile web add dsh-tool-writing。 ```

然后在写作预设的 `agent.cordis.yml` 中挂载:

```yaml

  • id: tool-writing name: 'dsh-tool-writing' config: apiKeyEnv: DSH_WRITING_API_KEY model: deepseek-v4-flash maxConcurrency: 4 ```