让每一个故事都能成为精彩剧本
已部署在线服务：评审可直接访问工作台、后端健康检查和 Swagger API 文档。
🎭 Novel2Script 工作台
|
⚡ 后端 API 健康检查
|
📋 API 文档（Swagger）
|
💡 点击以上链接会在当前页跳转，按住 Ctrl（Mac：Cmd）点击可在新标签页打开。
| 步骤 | 操作 | 可验证结果 |
|---|---|---|
| 1 | 打开 Novel2Script 工作台，输入工作区名称（如 demo） |
弹窗提示「进入工作区」 |
| 2 | 点击顶栏 「快速演示」 按钮 | 自动加载演示小说、识别章节 |
| 3 | 点击「生成剧本」 | 流式生成 YAML，右侧出现 角色关系图 |
| 4 | 切换 🌙 暗色模式 查看效果 | 全局主题切换 |
| 5 | 保存项目，导出 YAML/JSON/Markdown/PDF | 验证版本管理和多格式导出 |
功能演示 • 快速开始 • 技术架构 • 项目结构 • 核心特性 • Docker 部署
完整功能演示（4分钟）：
视频展示从小说上传到剧本导出的完整流程，包括智能章节识别、五阶段AI生成、YAML编辑、版本管理和多格式导出等核心功能。
Novel2Script 是一个面向小说作者、编剧初学者和短剧创作者的 AI 辅助剧本创作平台。项目围绕“小说文本如何变成可编辑、可校验、可导出的剧本初稿”设计了五阶段 AI 生成流程和结构化 YAML Schema，让大模型输出从普通文本变成可持续迭代的创作资产。
| 评审关注点 | 项目回答 |
|---|---|
| 解决什么问题 | 小说改编剧本门槛高、格式难统一、AI 直接生成结果难维护 |
| 核心方案 | 章节分析 → 角色提取 → 场景规划 → 剧本生成 → Schema 校验/自动修复 |
| 主要产物 | 结构化 YAML 剧本，可编辑、可校验，可导出 YAML/JSON/Markdown/PDF |
| 工程支撑 | FastAPI + React + SQLite，Mock/AI 双模式，GitHub Actions 持续集成 |
| 验证方式 | 后端单元/接口测试、前端组件测试、Playwright E2E、smoke test |
| 痛点 | 解决方案 | 价值 |
|---|---|---|
| 📝 小说改编门槛高 | AI 五阶段智能分析（章节→角色→场景→剧本→修复） | 快速生成可继续打磨的结构化初稿 |
| 🎭 剧本格式复杂 | 严格的 YAML Schema 校验 + 可视化编辑器 | 让输出格式可检查、可修复、可复用 |
| 🔄 迭代成本高 | 版本快照 + 一键恢复 + 多格式导出 | 灵活管理创作过程 |
| 🚀 上手学习慢 | Mock 模式演示 + 示例数据 + 完整文档 | 零成本体验完整流程 |
系统自动识别多种中英文章节格式，精准提取标题和内容。
支持格式：
- 中文：
第一章 标题/第1章 标题 - 英文：
Chapter 1: Title/Chapter One: Title - 数字编号：
1. 标题/01. 标题 - 特殊符号：
【1】标题/（1）标题
面向小说改编场景设计的多阶段生成流程，用中间结构和 Schema 校验提升输出稳定性。
graph TB
START["📚 输入：小说文本<br/>(3-20 章，最多 5 万字)"] --> S1
S1["🔍 阶段 1：章节分析<br/><br/>📥 输入：原始章节文本<br/>🤖 处理：AI 提取结构化信息<br/>📤 输出：JSON 格式摘要<br/><br/>包含：人物、事件、情节转折"]
S1 --> S2["👥 阶段 2：角色提取<br/><br/>📥 输入：章节分析结果<br/>🤖 处理：AI 跨章节统一角色<br/>📤 输出：角色表（ID + 关系）<br/><br/>✨ 亮点：自动去重和合并同名角色"]
S2 --> S3["🎬 阶段 3：场景规划<br/><br/>📥 输入：角色表 + 章节分析<br/>🤖 处理：AI 拆分场景大纲<br/>📤 输出：场景列表（时空标注）<br/><br/>✨ 亮点：时空连续性自动校验"]
S3 --> S4["📝 阶段 4：剧本生成<br/><br/>📥 输入：前 3 阶段全部结果<br/>🤖 处理：AI 生成完整剧本<br/>📤 输出：结构化 YAML<br/><br/>✨ 亮点：强制符合 JSON Schema"]
S4 --> CHECK{"🔍 Schema 校验<br/><br/>检查：<br/>· ID 格式规范<br/>· 必填字段完整<br/>· 引用关系有效"}
CHECK -->|✅ 通过| OUTPUT["🎭 最终输出<br/><br/>结构化剧本包含：<br/>· 统一角色表<br/>· 场景列表<br/>· 完整对白<br/>· 改编说明"]
CHECK -->|❌ 失败| S5["🔧 阶段 5：自动修复<br/><br/>📥 输入：YAML + 错误信息<br/>🤖 处理：AI 定位并修复错误<br/>📤 输出：修复后的 YAML<br/><br/>✨ 亮点：最多迭代 3 次"]
S5 --> CHECK
S5 -.->|3 次后仍失败| FALLBACK["⚠️ 返回部分结果<br/>+ 错误报告"]
classDef stage fill:#e0f2fe,stroke:#0369a1,stroke-width:2px,color:#0c4a6e
classDef highlight fill:#fef3c7,stroke:#d97706,stroke-width:3px,color:#78350f
classDef decision fill:#fee2e2,stroke:#dc2626,stroke-width:2px,color:#7f1d1d
classDef success fill:#dcfce7,stroke:#16a34a,stroke-width:3px,color:#14532d
class START,S1,S2,S3,S4 stage
class S5 highlight
class CHECK decision
class OUTPUT success
class FALLBACK decision
| 阶段 | 输入 | 输出 | 技术亮点 |
|---|---|---|---|
| 阶段 1：章节分析 | 小说文本 | 结构化摘要、人物、事件 | JSON Schema 强制输出结构 |
| 阶段 2：角色提取 | 章节分析结果 | 统一角色表（ID、关系图） | 跨章节人物去重与合并 |
| 阶段 3：场景规划 | 角色表 + 章节分析 | 场景拆分大纲 | 时空连续性自动校验 |
| 阶段 4：剧本生成 | 前 3 阶段结果 | 完整 YAML 剧本 | 符合 JSON Schema 约束 |
| 阶段 5：自动修复 | 校验错误 | 修复后的 YAML | 最多 3 次迭代修复 |
基于 Monaco Editor 的专业编辑体验，支持实时语法高亮和错误提示。
核心功能：
- ✅ 语法高亮和自动补全
- ✅ 实时 Schema 校验（基于
schemas/script.schema.json） - ✅ 可读错误提示（中文本地化）
- ✅ 一键复制/下载
类似 Git 的版本控制系统，保护创作成果。
核心能力：
- 💾 SQLite 本地持久化
- 📦 项目列表管理（创建/打开/删除）
- 🕰️ 版本快照（命名 + 备注）
- ⏮️ 一键恢复到历史版本
- 🔒 防止意外数据丢失
满足不同场景的输出需求。
| 格式 | 用途 | 特点 |
|---|---|---|
| YAML | 机器可读、版本控制 | 原始格式，保留完整结构 |
| JSON | API 集成、数据处理 | 标准化数据交换格式 |
| Markdown | 人类阅读、打印分享 | 格式化排版，包含角色表、场景列表 |
| 答辩展示、打印归档 | 封面、角色表、场景与对白排版（支持中文字体） | |
| Word | 文档编辑 | 待开发 |
💡 核心设计：五阶段 AI 生成链路 + 332 行 Schema 约束，把大模型输出纳入可校验、可编辑、可导出的工程流程。
flowchart TB
USER([👤 创作者]) --> WEB["🌐 React 前端<br/>小说输入 · YAML 编辑 · 项目管理"]
WEB --> API["⚡ FastAPI 统一接口<br/>RESTful API"]
API --> PARSER["📖 章节解析器<br/>支持 8+ 种格式"]
API --> GENERATOR["⭐ 五阶段 AI 生成引擎<br/>章节分析 → 角色提取 → 场景规划<br/>→ 剧本生成 → 自动修复"]
API --> VALIDATOR["✅ Schema 校验器<br/>332 行约束规则"]
API --> PROJECT["💾 项目服务<br/>版本快照与恢复"]
API --> EXPORT["📦 导出服务<br/>YAML · JSON · Markdown · PDF"]
GENERATOR --> AI["🤖 AI 模型<br/>DeepSeek / OpenAI Compatible"]
VALIDATOR --> SCHEMA["📐 JSON Schema<br/>Draft 2020-12"]
PROJECT --> DB[("🗄️ SQLite<br/>项目 + 版本表")]
PARSER --> WEB
GENERATOR --> WEB
VALIDATOR --> WEB
PROJECT --> WEB
EXPORT --> WEB
classDef highlight fill:#fef3c7,stroke:#d97706,stroke-width:4px,color:#78350f,font-weight:bold
classDef main fill:#e0f2fe,stroke:#0369a1,stroke-width:2px,color:#0c4a6e
classDef data fill:#dcfce7,stroke:#16a34a,stroke-width:2px,color:#14532d
classDef external fill:#fee2e2,stroke:#dc2626,stroke-width:2px,color:#7f1d1d
class GENERATOR highlight
class USER,WEB,API,PARSER,VALIDATOR,PROJECT,EXPORT main
class AI,SCHEMA,DB data
本架构图展示了 Novel2Script 的核心技术组件和数据流向：
核心创新：
- ⭐ 五阶段 AI 生成引擎：以章节、角色、场景、剧本和修复分层处理，降低单次生成带来的结构漂移
- 📐 332 行 Schema 约束：严格的结构化输出规范，保证剧本质量
- 💾 版本快照系统：类 Git 的版本管理，保护创作成果
数据流向：
- 用户上传小说 → 章节解析器识别结构（支持 8+ 种中英文格式）
- 触发生成 → 五阶段引擎调用 AI 模型
- 每个阶段输出结构化中间结果（可调试、可干预）
- Schema 校验器检查输出 → 失败则触发自动修复（最多 3 次）
- 用户编辑 → 项目服务保存快照到 SQLite
- 导出服务转换为 YAML/JSON/Markdown/PDF
详细的模块交互和完整架构见 架构设计文档。
README 保留核心导航，完整文件级说明见 项目结构说明。
Novel2Script/
├── backend/ # FastAPI 后端：API 路由、业务服务、SQLite 持久化
│ ├── app/
│ │ ├── routers/ # REST API：章节解析、剧本生成、校验、项目管理
│ │ ├── services/ # 核心逻辑：AI 生成链路、Schema 校验、导出、项目版本
│ │ ├── schemas/ # Pydantic 请求/响应/项目模型
│ │ ├── db/ # SQLite 初始化与数据访问
│ │ └── config/ # 环境变量与运行配置
│ │ ├── dependencies.py # 工作区隔离等依赖注入
│ ├── tests/ # 后端单元测试与接口测试
│ └── data/ # 本地数据库目录，运行时生成
│
├── frontend/ # React + TypeScript 前端应用
│ ├── src/
│ │ ├── components/ # 输入、章节、生成、编辑器、校验、项目、导出等 UI
│ │ ├── api/ # 后端 API 客户端与类型定义
│ │ ├── utils/ # YAML、下载、工作区、格式化等浏览器端工具
│ └── scripts/ # 前端 smoke test
│
├── prompts/ # 五阶段 AI Prompt 模板
│ ├── 01_chapter_analysis.txt
│ ├── 02_character_extraction.txt
│ ├── 03_scene_planning.txt
│ ├── 04_script_generation.txt
│ └── 05_yaml_fix.txt
│
├── schemas/ # 剧本 YAML 的 JSON Schema 约束
├── examples/ # 演示小说、标准输出、异常校验样例
├── docs/ # 需求、架构、AI 流程、部署、测试等技术文档
├── scripts/ # 一键启动、smoke test、重置演示数据脚本
├── docker/ # Nginx 等容器辅助配置
├── submission/ # 比赛提交材料与答辩文档
└── docker-compose.yml # 本地/容器化一键编排入口
阅读路径建议：
- 想快速运行：从
README.md的快速开始进入，使用scripts/或docker-compose.yml - 想理解业务：从
backend/app/services/和prompts/看五阶段生成链路 - 想改界面：从
frontend/src/components/找对应页面模块 - 想调格式：从
schemas/script.schema.json和examples/script-output-1.yaml对照验证
- 框架：FastAPI（异步高性能）
- 数据校验：Pydantic（类型安全）
- YAML 处理：PyYAML（解析/序列化）
- Schema 校验：jsonschema（Draft 2020-12）
- 数据库：SQLite（轻量级、零配置）
- AI 集成：OpenAI Compatible API（支持 DeepSeek、GPT、Claude 等）
- 测试：pytest + httpx
- 框架：React 18 + TypeScript（类型安全）
- 构建工具：Vite（极速开发体验）
- 样式方案：Tailwind CSS（原子化 CSS）
- 编辑器：Monaco Editor（VS Code 同款）
- YAML 处理：js-yaml（浏览器端解析）
- 图标库：lucide-react（现代化图标）
- 本地开发：PowerShell/Bash 启动脚本
- 容器化：Docker + Docker Compose
- 反向代理：支持 Nginx（生产环境推荐）
传统方案直接生成剧本，容易出现角色混乱、场景不连贯等问题。本项目采用分阶段生成 + 中间结果校验的方式：
# 伪代码示意
def generate_script_with_ai(title, genre, chapters):
# 阶段 1：结构化分析
analysis = ai_analyze_chapters(chapters) # JSON 强制输出
# 阶段 2：角色去重合并
characters = ai_extract_characters(analysis) # 解决跨章节重名
# 阶段 3：场景规划
scenes = ai_plan_scenes(analysis, characters) # 时空连续性
# 阶段 4：生成剧本
yaml = ai_generate_script(scenes, characters)
# 阶段 5：自动修复
if not validate(yaml):
yaml = ai_fix_yaml(yaml, errors) # 最多 3 次
return yaml优势：
- ✅ 中间结果可调试、可干预
- ✅ 角色一致性大幅提升
- ✅ 结构完整性有保障
- ✅ 自动修复减少人工介入
设计了 332 行的 JSON Schema（schemas/script.schema.json），覆盖：
- ID 格式规范：
C001（章节）、CHAR001（角色）、S001（场景） - 类型约束：beat 类型枚举、dialogue 必须有 character 字段
- 长度限制：防止 AI 输出过长导致可读性差
- 引用完整性：场景的
source_chapters必须引用有效章节 ID
项目提供双模式架构（Mock/AI），解决原型演示、测试联调和真实生成之间的矛盾：
| 模式 | 使用场景 | 优势 |
|---|---|---|
| Mock | 比赛演示、功能验收、前后端联调 | 零成本、稳定可预测、不泄露数据 |
| AI | 实际使用、质量评估 | 真实生成效果、动态适配内容 |
环境变量一键切换：ENABLE_AI_GENERATION=true/false
无需注册登录，通过工作区名称即可实现多用户数据隔离：
- 🔑 首次访问弹窗输入工作区名，存储在浏览器
- 🧱 所有 API 请求自动携带
X-Workspace请求头 - 🗂️ 后端按工作区过滤数据库查询，互不可见
- 🔄 顶部标识当前工作区，可随时切换
- 🔒 不暴露工作区列表，防止扫描
# backend/app/dependencies.py — 一行依赖注入实现隔离
async def get_workspace(x_workspace: str = Header(default="default")):
return x_workspace.strip()// frontend/src/api/client.ts — 自动携带工作区头
function workspaceHeaders() {
const ws = getWorkspace();
return ws ? { "X-Workspace": ws } : {};
}单章节超过 8000 字时，自动取首尾各 4000 字，避免超出 AI 上下文限制：
# backend/app/services/script_generator.py
def _trim_chapters_for_ai_prompt(chapters):
for chapter in chapters:
if len(chapter.content) > 8000:
chapter.content = (
chapter.content[:4000] +
"\n\n[中间省略 N 字]\n\n" +
chapter.content[-4000:]
)- 📊 输入字数统计（实时更新）
⚠️ 章节数量提示（不足 3 章警告）- 📈 生成进度展示（5 阶段进度条）
- ✅ Schema 错误定位（行号 + 中文错误说明）
- 🔘 一键快速演示：点击即加载示例小说并触发解析
- 🌗 暗色模式：CSS 自定义属性 + localStorage 持久化
- 🔗 角色关系图：基于 @xyflow/react 自动可视化角色关联
- 🔒 切换项目前确认未保存修改
- 💾 版本恢复前二次确认
- 🗑️ 删除项目前警告提示
- 📝 自动标记 dirty 状态
- ✅ Chrome/Edge（推荐）
- ✅ Firefox
- ✅ Safari
⚠️ IE 不支持（使用现代 ES6+ 语法）
测试环境：Windows 11, Intel i5-12400, 16GB RAM, Python 3.11, Node.js 22
后端性能（实测平均值）：
| 操作 | 耗时 | 说明 |
|---|---|---|
| 章节识别（3章） | ~90ms | 正则匹配 + 内容分割 |
| 章节识别（20章） | ~190ms | 线性增长，无性能瓶颈 |
| Mock 生成 | ~40ms | 读取示例 YAML 文件 |
| AI 生成（3章，5000字） | 45-60s | 取决于 AI API 延迟和模型速度 |
| Schema 校验 | ~40ms | jsonschema 验证 + 业务规则检查 |
| PDF 导出 | ~200ms | 含中文字体嵌入和字符表/场景排版 |
| 项目保存 | ~80ms | SQLite 写入 + 事务提交 |
| YAML 导出 | ~15ms | 文本读取 |
| JSON 导出 | ~50ms | YAML 解析 + JSON 序列化 |
| Markdown 导出 | ~120ms | YAML 解析 + 模板渲染 |
前端性能：
| 操作 | 耗时 | 说明 |
|---|---|---|
| 应用加载 | ~1.5s | 首次加载（含 Monaco Editor） |
| Monaco 编辑器初始化 | ~800ms | YAML 语法高亮 + 自动补全 |
| 大文件编辑（5000行） | 流畅 | 虚拟滚动优化 |
| 项目切换 | ~200ms | API 请求 + 状态更新 |
并发性能（后端压测）：
- 10 并发章节识别：平均响应 110ms
- 5 并发 Schema 校验：平均响应 65ms
- AI 生成为串行操作，不支持并发（受 API 限制）
资源占用：
- 后端内存：~80MB（空闲）/ ~150MB（AI 生成中）
- 前端内存：~120MB（编辑器加载后）
- SQLite 数据库：每个项目约 50-200KB
💡 性能优化建议：AI 生成模式下，建议使用 DeepSeek-V3 模型（成本低、速度快）。如需更快响应，可考虑异步任务队列 + 进度轮询。
- Python：3.10+
- Node.js：22（CI 使用 Node 22；本地建议保持一致）
- 操作系统：Windows 10/11、macOS、Linux
# 1. 克隆项目
git clone <repository-url>
cd Novel2Script
# 2. 配置 AI 模型（可选，默认使用 Mock 模式）
copy .env.example .env
# 编辑 .env 填写 DeepSeek API Key
# 3. 一键启动
.\scripts\start-dev.ps1# 1. 克隆项目
git clone <repository-url>
cd Novel2Script
# 2. 配置 AI 模型（可选）
cp .env.example .env
# 编辑 .env 填写 DeepSeek API Key
# 3. 一键启动
bash scripts/start-dev.sh- 🌐 前端工作台：http://127.0.0.1:5173
- 🔌 后端 API：http://127.0.0.1:8000
- 📋 API 文档：http://127.0.0.1:8000/docs
💡 在线 Demo 已部署：顶部「在线 Demo / 评审入口」区域可直接访问已上线服务，无需本地搭建。
- 访问前端工作台
- 点击"上传文件"，选择
examples/novel-sample-1.txt - 填写小说标题（如"都市爱情故事"）
- 点击"识别章节" → "生成剧本"
- 在 YAML 编辑器中查看和编辑剧本
- 点击"保存项目"保存到本地数据库
# 1. 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件（如果需要 AI 模式）
# 2. 启动容器
docker compose --project-name novel2script up --build
# 3. 访问应用
# 前端：http://127.0.0.1:5173
# 后端：http://127.0.0.1:8000SQLite 数据库通过 Docker Volume 持久化：
# docker-compose.yml
volumes:
novel2script-data:
driver: local数据位置：容器内 /app/backend/data/novel2script.db
# 1. 安装依赖
pip install -r backend/requirements.txt
# 2. 启动服务
python -m uvicorn app.main:app \
--reload \
--app-dir backend \
--host 127.0.0.1 \
--port 8000# 1. 安装依赖
cd frontend
npm install
# 2. 开发模式
npm run dev
# 3. 生产构建
npm run build
npm run preview# 运行所有测试
python -m pytest backend/tests
# 详细输出
python -m pytest backend/tests -v
# 覆盖率报告
python -m pytest backend/tests --cov=app --cov-report=html测试覆盖：
- ✅ 章节解析器（20+ 测试用例）
- ✅ YAML Schema 校验（有效/无效 fixture）
- ✅ API 端点（集成测试）
- ✅ 生成缓存读写（7 个测试用例）
- ✅ PDF 导出格式与错误处理（5 个测试用例）
cd frontend
# 静态类型检查
npm run build
# Smoke Test（组件加载）
npm run smoke
# Playwright E2E（自动启动前后端）
npm run e2e# Windows
.\scripts\smoke-test.ps1
# macOS / Linux
bash scripts/smoke-test.sh测试流程：
- ✅ 后端健康检查
- ✅ 章节解析 API
- ✅ Mock 剧本生成
- ✅ YAML 校验
- ✅ 项目创建
- ✅ 版本创建
- ✅ 多格式导出
- ✅ 前端页面可访问
项目提供丰富的测试数据（examples/ 目录）：
| 文件 | 类型 | 章节数 | 用途 |
|---|---|---|---|
novel-sample-1.txt |
都市 | 3 章 | 🌟 推荐演示主流程 |
novel-sample-2.txt |
悬疑 | 5 章 | 复杂剧情测试 |
novel-sample-3.txt |
古装武侠 | 4 章 | 类型适配测试 |
novel-edge-too-few-chapters.txt |
- | 2 章 | 边界测试（章节不足） |
novel-edge-mixed-chapter-formats.txt |
- | 4 章 | 混合格式识别 |
script-output-1.yaml：标准 Mock 输出（通过 Schema 校验）invalid-script-*.yaml：各种校验失败场景（缺少字段、类型错误等）
- ✅ 五阶段 AI 生成链路：面向小说改编的多阶段结构化生成方案
- ✅ 严格 Schema 约束：332 行 JSON Schema 确保输出质量
- ✅ 自动修复机制：YAML 校验失败自动迭代修复（最多 3 次）
- ✅ 双模式架构：Mock/AI 模式无缝切换
- ✅ 长文本优化：智能裁剪避免 token 超限
- ✅ 工作区隔离：无需注册登录，X-Workspace 请求头实现多租户数据隔离
- ✅ 零学习成本：拖拽上传、一键快速演示、可视化编辑
- ✅ 专业编辑器：Monaco Editor + 实时校验
- ✅ 版本管理：类 Git 的版本控制系统
- ✅ 多格式导出：YAML/JSON/Markdown/PDF 满足不同需求
- ✅ 角色关系图：基于 @xyflow/react 可视化角色关联与同场景关系
- ✅ 暗色模式：CSS 自定义属性主题系统，localStorage 持久化
- ✅ 核心文档：需求、架构、AI 流程、Schema、对比报告等材料齐备
- ✅ 类型安全：Python Pydantic + TypeScript 全栈类型检查
- ✅ 测试覆盖：单元测试 + 集成测试 + 端到端测试
- ✅ 容器化部署：Docker Compose 一键启动
- ✅ 代码规范：分层架构、关注点分离、依赖注入
- ✅ 可维护性：清晰的目录结构、充分的注释、CLAUDE.md 开发指南
完整的技术文档位于 docs/ 目录：
- 支持更多剧本类型（电影、广播剧、动画）
- 角色关系图可视化（基于 @xyflow/react）
- PDF 导出中文支持（基于 reportlab + Arphic TrueType 字体）
- 场景卡片式编辑器
- Word 剧本文档导出
- 多版本差异对比
- 对白润色功能
- 目标时长压缩算法
- 分镜脚本生成
- 工作区隔离（多租户数据隔离）
- 云端协作（多人实时编辑）
- AI 导演建议（镜头、配乐）
- 自动生成分镜图
- 接入视频生成 API
欢迎提交 Issue 和 Pull Request！
- Fork 本项目
- 创建特性分支 (
git checkout -b feature/AmazingFeature) - 提交更改 (
git commit -m 'Add some AmazingFeature') - 推送到分支 (
git push origin feature/AmazingFeature) - 开启 Pull Request
- Python：遵循 PEP 8
- TypeScript：使用 ESLint 配置
- 提交信息：遵循 Conventional Commits
本项目采用 MIT License 开源协议。
声明：
- ✅ 本项目仅供学习、比赛和原型评审使用
⚠️ 使用 AI 模式前请确认内容授权和隐私合规- 🔒 不要提交包含真实 API Key 的代码
开发者：wswhhhc
比赛信息：七牛云暑期实训
- 📧 邮箱：wswhhhc@outlook.com
- 🌐 项目主页：https://github.com/wswhhhc/novel2script
- 💬 问题反馈：https://github.com/wswhhhc/novel2script/issues