AI 驱动的校园异常互动小说原型
Vite · React · TypeScript · DeepSeek · SillyTavern Preset
Haruhi Text Adventure 是一个校园异常互动小说原型。玩家通过点击阅读、选项和自由输入推进剧情，系统会在日常和异常事件之间动态调度，让故事既有味道，也不容易跑飞。
这个项目的重点不是“接个 LLM 就完事”，而是做了一套轻量的叙事编排层：
代码负责选资料、控剧情、管节奏、拆输出；LLM 负责把当前这一幕写好看。
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 点击式阅读 | 生成一批正文后拆成小段，玩家逐段推进 |
| 选项 + 自由输入 | 既能稳定演示，也保留玩家临场发挥 |
| LLM 设置面板 | 支持 OpenAI 兼容接口、DeepSeek、Mock 演示模式 |
| SillyTavern 预设导入 | 可导入酒馆 Chat Completion preset，用自然正文模式接管文风 |
| 角色卡 / 世界书 / 原作时间线 | 按需注入，不再每轮无脑塞全量设定 |
| 调试面板 | 展示当前 prompt 模式、命中的资料、剧情调度、平淡度和 warning |
把一次生成拆成多层处理：
玩家输入 -> 剧情调度 -> RAG 资料选择 -> Prompt 构建 -> LLM 生成 -> 正文拆分 -> 状态更新
比单纯堆 prompt 更容易调试，也更不容易让模型忘记关键规则。
角色卡、世界书、地点、原作事件统一整理成可检索资料。当前场景里出现的角色会被强制注入核心人设，避免“人在场但模型没拿到资料”的问题。
剧情不完全交给模型自由发挥。系统会先决定本轮该偏日常、角色互动、主线节点还是异常苗头，再把这个意图传给模型，让故事更稳。
如果连续几轮都没有关系变化、线索变化或有效行动，系统会提高小事件和角色互动的权重，减少“我看了看、我想了想、继续等”的流水账。
实现了轻量酒馆 preset 运行时，支持 prompt_order、marker、宏、regex 和采样映射。社区里调好的文风预设可以直接接入，不用从零写提示词。
| 分类 | 技术 |
|---|---|
| 前端 | Vite + React + TypeScript |
| LLM 接口 | OpenAI-compatible Chat Completions API |
| 模型适配 | DeepSeek / Mock |
| 本地存储 | localStorage |
| 提示词系统 | RAG Selector / Plot Governor / Story Adapter |
| 酒馆兼容 | SillyTavern preset compiler |
安装依赖：
npm install启动开发服务器：
npm run dev浏览器打开：
http://localhost:5173
类型检查和构建：
npm run typecheck
npm run build- 打开右上角 LLM 设置。
- 选择 Mock 模式 可直接演示；选择 OpenAI 兼容模式 可接 DeepSeek 等服务。
- 如需测试酒馆文风，导入 SillyTavern preset JSON，并切换到 酒馆模式：Preset 自然正文。
- 回到主界面，选择起点和角色后开始互动。
RAG 管“能写什么”
Plot Governor 管“现在该发生什么”
平淡度检测管“别一直没事发生”
LLM 负责“把这一幕写好看”
这就是本项目和普通聊天套壳最大的区别。