核心定位与用法
InkOS 是一款面向长篇小说、短篇独立作品、剧本、故事板及互动叙事项目的 AI 创作代理。它采用「确认型动作系统」设计：用户通过自然语言在 Studio Chat、TUI 或 inkos interact 中提出需求，系统解析后调用强类型动作（如 write next、short_fiction_run、play_step），并以工具结果和持久化文件作为完成依据，而非仅依赖模型生成的 prose 声称。
核心工作流：
1. 初始化与配置：inkos init 创建项目，set-global 配置 OpenAI/Anthropic/自定义端点，支持多模型路由（Writer 用 Claude、Auditor 用 GPT-4o 等）。
2. 长篇创作：book create → write next（ Architect → Writer → Observer/Reflector → Auditor → Reviser 多阶段流水线），--context 提供方向，--count 批量生成保障连贯。
3. 短篇独立包：short run 一次性产出大纲、正文、质检、卖点、封面，写入 shorts/<name>/final/。
4. 互动叙事：play_start/play_step 支持 Open World（自由动作）与 Branching Interactive（点击选项），维护时间、物品、证据、关系状态，可生成场景图。
5. 剧本与交互电影：生成可分支节点、变量/旗帜、多结局的导出包，区别于闲聊。
6. 溯源研究：research_web 调用外搜生成带来源的 Markdown 报告，仅作参考，不自动篡改正典。
7. 质量与风控：33 维审计（节奏、对白、世界观、大纲偏离等）、AIGC 检测（11 条零成本规则+可选 LLM 验证）、反检测润色（--mode anti-detect）。
显著优点：
- 工程化治理：输入治理（Input Governance）通过 Architect/Planner/Composer 保护作者意图与当前焦点，避免盲目全量注入上下文；上下文分层（受保护事实/可压缩历史）与
memory.db时序检索保障长书一致性。 - 多语言与多体裁：原生支持英文 10 类（LitRPG、Progression Fantasy 等）与中文 5 类（玄幻、仙侠、都市、恐怖、其他），含疲劳词表与节奏规则；支持同人文 4 种模式（canon/au/ooc/cp）。
- 可溯源与可审计：Truth files 以 JSON Schema 校验存储，Markdown 投影供人读；研究报告带查询日志与来源；
audit/analytics提供 token 用量、通过率、问题分布。 - 开放与本地优先：AGPL-3.0 源码可审计；无遥测、无安装钩子、仅本地文件 I/O；支持自定义 OpenAI 兼容端点与图片/封面服务。
潜在局限与风险：
- AGPL 传染性：核心 npm 包为 AGPL-3.0-only，二次分发或修改需遵守开源协议；ClawHub skill 描述为 MIT-0 仅涉元数据。
- LLM 成本与稳定性：长书批量生成、多模型路由、深度研究均消耗 token；自定义
--base-url若指向不可信端点存在密钥泄露风险。 - 质检保守策略：Reviser 默认保守修复，严重问题保留待人工/代理跟进，可能需用户主动介入。
- 反检测非绝对：
anti-detect模式降低机器痕迹，但无法保证通过所有 AIGC 检测器。 - 互动叙事复杂度：Open World 状态机由 LLM 维护，复杂长周期世界可能出现状态漂移，需定期
consolidate或人工复核。
适合人群：网文作者（中英双语）、同人创作者、叙事设计师、独立游戏编剧、需要剧本/故事板交付的影视前期团队，以及希望通过 TUI/Studio 可视化管理的写作项目管理者。
常规风险：API 密钥需妥善保管（优先 --api-key-env 或 Studio 本地 secrets.json）；research_web 结果需人工确认方可写入正典；批量生成前建议小范围 --count 1 验证风格与设置。