基于《群星》(Stellaris) 游戏存档的银河史诗小说生成器。上传 .sav 存档 → 自动提取帝国数百年兴衰史 → 识别事件链因果网络 → AI 创作太空歌剧编年史小说。
在线访问: stellaris.mrtreasure.cc
你花费数十小时在群星中经历了一场波澜壮阔的银河史诗——第一次接触、远古先驱者的秘密、席卷银河的战争、化身天灾的抉择。但游戏结束后，这一切只存在于冰冷的存档文件里。
银河编年史 将这些数据转化为一部真正的太空歌剧小说：
- 智能编年史重建：从存档 flag 反向解析事件，通过 9,100 个事件节点的关系图还原因果链，过滤教程噪声，评估每个里程碑的相关性
- AI 辅助创作：DeepSeek V4 模型自动查询游戏数据库理解专有名词含义、事件链阶段和已发生事实，以规范中文撰写每章 2,500-3,500 字
- 长篇连续性管理：自动追踪人物状态、势力关系、未解决伏笔和进行中的事件链，每章生成后更新连续性档案
- 全程可控：大纲可编辑，章节可删除，提示词可预览修改，背景设定可自定义注入
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 存档上传 | 支持 Corvus v4.x+ 格式，纯 Buffer 内存解析，无磁盘写入 |
| 编年史仪表盘 | 关键里程碑时间轴、事件链进度、帝国数据统计、实力演变趋势 |
| 自动大纲 | 首次进入自动生成 8-15 章大纲，流式返回实时可见，支持手动编辑 |
| 流式生成 | NDJSON 流，逐字渲染；右侧面板显示生成阶段和字符计数 |
| AI 工具调用 | 8 个 SQLite 查询工具，模型自动触发——搜索本地化、事件链、战役事实 |
| 连续性档案 | 10 个维度追踪（人物、势力、伏笔、事件链选择/后果/线索、既定事实等） |
| 长篇上下文 | 全量 messages 提交，1M token 窗口；超 500K 时自动滑动窗口保留最近 15 章 |
| 章节管理 | 删除章节自动清理对应对话历史，重写章节替换内容 |
| 批量导入 | 支持按时间顺序批量导入多个存档，自动增量更新里程碑 |
| 完全本地 | AI 配置存 IndexedDB，不写服务端；数据可导出为 Markdown |
1. 设置 AI → /settings 填入 DeepSeek API Key
2. 上传存档 → 首页拖拽 .sav 自动解析 + 生成里程碑
3. 浏览编年史 → /campaigns/1 查看帝国历程和事件链
4. 进入小说 → /campaigns/1/novel 自动生成大纲
5. 创作章节 → 点击"开始创作" AI 流式写作 + 自动查背景
6. 续写 → 每章完成后可续写下一章，连续性自动管理
7. 导出 → 下载完整 Markdown 小说
- Next.js 16 (App Router, TypeScript, Tailwind CSS)
- SQLite — Node.js 内置
node:sqlite，零外部数据库依赖 - 纯 Buffer 解析 — 直接操作 ZIP Buffer 提取 PDS 二进制 gamestate
- Vercel AI SDK v6 —
@ai-sdk/openai官方 provider，provider.chat()调用 Chat Completions API - DeepSeek V4 — 1M token 上下文，兼容 OpenAI 协议
- IndexedDB —
idb-keyval，支持数百 MB 浏览器端存储 - 129K 本地化条目 — 从游戏
localisation/simp_chinese/递归导入，所有游戏名词中文化
parseSaveBuffer(buffer) 从内存 ZIP Buffer 中提取 16 类、50+ 字段的游戏数据，无需磁盘写入：
| 类别 | 核心字段 | 典型数量 |
|---|---|---|
| 帝国信息 | 名称、物种（含亚种）、政体（民主/寡头/帝制/企业/格式塔）、伦理（8 种）、理念（技术官僚、议会制等）、起源（繁荣统一、虚空居者等） | 1 帝国 |
| 军事实力 | 舰队总战力、军用/民用舰船数、著名舰队（名称、指挥官、舰船数、战力） | 5-15 舰队 |
| 人口经济 | 总人口、殖民地名称及分布、派系名称及支持率、8 种基础资源 + 凝聚力/影响力 + 稀有资源（泽珞/活体金属/暗物质等） | 10-50 殖民地 |
| 领袖 | 姓名、类型（科学家/总督/司令/将领）、技能等级、特质（考古学家、灵能等）、年龄、在任/死亡状态 | 10-30 名 |
| 外交 | 联邦成员及等级、星海共同体会员、贸易协定、附庸国及宗主、边境状态（开放/关闭）、宿敌、内阁 | 5-20 关系 |
| 战争 | 活跃战争 ID、参战方、战争目标（征服/意识形态/附庸/解放等）、攻击/防御方、厌战度、战争分数 | 0-5 战争 |
| 科技 | 已研究科技清单、当前研究及进度、科技等级（T1-T5）分布、三大领域（物理/社会/工程）分布、重复科技次数 | 50-200 科技 |
| 传统飞升 | 完整传统树（7 类）、已解锁传统数、飞升天赋槽位及已选飞升（8 种） | 0-8 飞升 |
| 事件 flag | 已触发事件 ID、事件链 flag 含 scope 标记（ship/planet/country/leader）、计数器值 |
~3,000+ flag |
| 考古遗址 | 遗址名称、当前阶段/总阶段数、最后完成日期、控制帝国 | 0-10 遗址 |
| 异常 | 已调查异常 ID、分类（天文/生物/物理等）、完成状态 | 10-100 异常 |
| 局势 | 活跃局势类型（天灾/叛乱/赤字/饥荒等）、当前进度、目标进度、月增量 | 0-8 局势 |
| 间谍 | 情报网渗透等级、行动类型、目标帝国 | 0-5 情报网 |
| 地图 | 已探索星系数、拥有的恒星系/殖民地/前哨站、星基等级分布 | 10-200 星系 |
| 帝国规模 | 规模值、超过扩张传统的惩罚系数、规模来源（人口/殖民地/恒星系/区划） | 1 帝国 |
| 事件目标 | event_target 记录（已扫描/标记/跟踪的星系、星球、舰船、领袖等） |
10-50 目标 |
仅兼容 Corvus v4.x 及更高版本存档格式。
存档上传后，系统通过事件关系图反向解析每一个 flag：
game_event_flags查 flag → 事件节点 →game_event_nodes（zh_title / type / category）- 节点关联事件链 →
game_event_chains（chain_id / zh_name / stage） - 相关性判定（include / context / exclude）— 基于节点属性过滤教程/顾问/初始化噪声
- 置信度评分 — flag 精确匹配 = 100，前缀匹配递减
跨存档去重通过复合键 flag + game_key + raw_value + date 实现。所有标记和名称从 SQLite 游戏数据解析，不使用硬编码字典。
基于 Stellaris 游戏脚本离线构建（~9,100 节点, ~7,600 边, ~8,000 flag, ~964 链）：
- 数据源:
events/,common/anomalies/,common/archaeological_site_types/,common/special_projects/,common/on_actions/,common/event_chains/ - 节点属性: hide_window, is_advisor, is_tutorial, is_initialization, player_only — 用于噪声过滤
- 边类型: option, immediate, after, on_success, on_fail, on_action, stage
- 事件链阶段: 从 counter 定义自动生成（如
yuht_artifacts = { max = 6 }→ 6 个阶段） - 增量同步: SHA256 哈希，游戏升级后仅处理变化文件
运行 node scripts/preload-relations.mjs 单独构建，node scripts/test-pipeline.mjs 验证。
首次进入 → 自动生成章节大纲 → 流式返回 + 弹窗实时展示 → 存储 IndexedDB
每次生成 → 全量 messages 提交（最长 1M token 上下文）
→ 注入：大纲 + 连续性档案 + 背景设定 + campaign_id 明确标注
→ AI SDK streamText + 8 个工具自动调用循环
→ NDJSON 流式返回：文本块 + 工具调用/结果事件
→ 右侧面板：阶段状态 + 字符计数 + 工具调用次数
→ 完成 → AI 连续性编辑 → 更新 10 维档案
| 工具 | 功能 | 数据库表 |
|---|---|---|
lookup_localization |
精确查询术语的中文名、描述和分类 | game_data (129K) |
search_game_knowledge |
多关键词搜索背景知识，分词后合并去重 | game_data (129K) |
lookup_event_or_flag |
通过 flag / 事件 ID / 中文标题查事件详情 | game_event_flags → nodes → chains |
lookup_event_chain |
查事件链的通用定义（阶段、节点），自动处理前缀/后缀变体 | game_event_chains (964 条) |
lookup_campaign_fact |
查当前战役已发生的实际事实（时间轴/领袖/舰队/战争/考古） | milestones + saves.raw_json |
lookup_campaign_event_chain |
查询事件链在当前战役中的实际进度 | chains → chain_nodes → milestones |
lookup_trait_or_civic_or_ethic |
查特质/理念/伦理/传统/飞升等术语 | game_data（按 category 过滤） |
lookup_technology |
查科技详情（等级/领域/分类/花费） | game_techs + game_data |
工具支持多关键词分词搜索（空格分隔）和事件链 ID 模糊匹配（自动去 precursor_ 前缀、_chain/_\d+/_\w+ 后缀）。
stellaris-novel/
├── docs/
│ ├── architecture.md # 技术架构文档
│ ├── event-chain-enhancement.md # 事件链增强计划
│ ├── ai-streaming-sqlite-plan.md # AI SDK 集成计划
│ └── stellaris-lore.md # 群星世界观 (AI prompt 注入)
├── scripts/ # 离线工具 (Node.js ESM)
│ ├── preload-all.mjs # 数据同步入口（全量 + 增量）
│ ├── preload-relations.mjs # 事件关系图构建（9100 节点 + 7600 边）
│ ├── preload-localisation.mjs # 本地化导入（递归 129K 条目）
│ ├── preload-events.mjs # 事件脚本导入
│ ├── preload-anomalies.mjs # 异常分类导入
│ ├── preload-techs.mjs # 科技树导入
│ ├── preload-traditions.mjs # 传统树导入
│ ├── test-pipeline.mjs # 事件链全链路测试
│ ├── test-chronicle-filter.mjs # 编年史过滤测试
│ ├── test-enriched-parse.mjs # SAV 解析器集成测试
│ ├── test-tool-calls.mjs # AI 工具调用调试脚本
│ ├── pds-parser.mjs # PDS 解析器 (Node.js 版)
│ └── shared.mjs # 共享工具（DB / 哈希 / 批量写入）
├── src/
│ ├── app/
│ │ ├── page.tsx # 首页（上传 + AI 状态 + 版本显示）
│ │ ├── layout.tsx # 全局布局（Stellaris 背景图）
│ │ ├── campaigns/[id]/
│ │ │ ├── page.tsx # 战役详情（编年史 + 事件链 + 统计）
│ │ │ └── novel/page.tsx # 小说工程（大纲流式 + 生成 + 档案 + 章节管理）
│ │ ├── settings/page.tsx # AI 配置（API Key / URL / Model）
│ │ └── api/
│ │ ├── campaigns/ # 战役 CRUD + 事件链检测
│ │ ├── saves/ # 上传解析 + 里程碑生成（Buffer，无磁盘 IO）
│ │ ├── novels/generate/ # 小说生成（NDJSON 流式 + 8 工具）
│ │ │ └── outline/ # 大纲生成（流式 NDJSON）
│ │ └── test-ai/ # AI 连接测试
│ ├── lib/
│ │ ├── db.ts # SQLite 数据库层（迁移 + CRUD + 事件图查询）
│ │ ├── ai-client.ts # AI SDK 客户端（provider.chat + streamText）
│ │ ├── ai-tools.ts # AI 工具定义（8 个 Zod schema + execute）
│ │ ├── chronicle-resolver.ts # 编年史解析（flag → 节点 → 链 + 相关性评分）
│ │ ├── chronicle-builder.ts # 编年史构建（ParsedSave → milestones + 去重）
│ │ ├── chronicle-query.ts # 编年史查询（动态生成 + DB 回退）
│ │ ├── event-chain-detector.ts # 事件链状态识别（evidence → chain status）
│ │ ├── novel-facts.ts # 战役事实聚合层（empire + evolution + chains）
│ │ ├── browser-storage.ts # IndexedDB 存储（小说 / 章节 / 配置）
│ │ ├── lore.ts # 世界观加载（stellaris-lore.md）
│ │ └── parser/
│ │ ├── save-parser.ts # .sav 存档解析（Buffer → 15+ 数据类）
│ │ └── pds-parser.ts # 通用 PDS 脚本解析器
│ └── types/index.ts # TypeScript 类型定义
└── public/images/ # 游戏素材资源
- 访问
/settings→ 填入 API Key / Base URL / Model - 默认 model:
deepseek-v4-pro，默认 Base URL:https://api.deepseek.com - 点击"测试连接"确认可用
- 配置仅存浏览器 IndexedDB，不写服务端
支持任何 OpenAI Chat Completions 兼容 API（Claude、GPT、Ollama 等）。
node scripts/preload-all.mjs # 首次全量导入（需指定游戏安装路径）
node scripts/preload-relations.mjs # 单独重建事件图
node scripts/preload-all.mjs # 游戏版本升级后增量同步node scripts/test-pipeline.mjs # 事件链全链路
node scripts/test-chronicle-filter.mjs # 编年史过滤性能
node scripts/test-enriched-parse.mjs # SAV 解析器集成测试
node scripts/test-tool-calls.mjs # AI 工具调用本地调试优先使用游戏数据，避免硬编码。 所有命名、翻译、过滤、分类规则尽可能从 SQLite 中预加载的游戏数据获取，而非在代码中维护枚举列表。
- 旗帜名称翻译 → 查
game_data表（129K 中文本地化条目） - 旗帜噪声过滤 → 使用
game_event_flags表作为白名单（3,010 已知游戏旗帜），不在事件图中的即为噪声 - 事件链名称 → 查
game_event_chains.zh_name - 科技信息 → 查
game_techs+game_data
批量加载，避免逐条查询。 loadLocMap() 将整个 game_data 表一次性加载到内存 Map 中，所有后续查找均为 O(1)。
- Node.js 24+（
node:sqlite内置模块） - 群星游戏安装目录（仅离线预加载时需要，运行时无需访问）
- DeepSeek API Key（或任意 OpenAI 兼容 API）