上下文稳定器技能

技能名称

Context Stabilizer（长文本上下文稳定器）

技能描述

用于稳定长文本生成的上下文一致性，自动提取核心设定并确保生成内容符合设定。

功能特点

• - 自动锚点提取：从文本中自动提取人设、世界观、核心剧情、文风等核心设定
• 增强提示词生成：智能组合相关上下文和锚点，生成更准确的提示词
• 一致性检查：分维度检查生成内容的一致性（人设/剧情/文风/世界观）
• 历史记录管理：追踪多轮对话历史，支持角色状态和剧情时间线管理
• 滑动窗口管理：智能处理超长文本，支持重要片段标记
• 缓存机制：提高嵌入向量计算效率

适用场景

• - 小说/故事续写
• 长文档生成
• 多轮对话场景
• 角色设定保持
• 世界观一致性维护

安装依赖

bash pip install -r requirements.txt

基本使用

python from context_stabilizer import LongTextContextStabilizer

初始化

stabilizer = LongTextContextStabilizer()

添加长文本（自动提取锚点）

long_text = 你的长文本内容... stabilizer.initlongtext(longtext, autoextract=True)

生成增强提示词

user_prompt = 你的续写需求... enhancedprompt = stabilizer.getenhancedprompt(userprompt)

检查一致性

llm_output = LLM生成的内容... checkresult = stabilizer.checkconsistency(llm_output, detailed=True)

记录历史

stabilizer.recordgeneration(userprompt, enhancedprompt, llmoutput, check_result)

高级用法

自定义配置

python from context_stabilizer.config import ContextConfig, ConsistencyConfig

custom_config = ContextConfig(
consistency=ConsistencyConfig(threshold=0.75),
history=ContextConfig.annotations[history].args0
)
stabilizer = LongTextContextStabilizer(custom_config)

手动设置锚点

python manual_anchors = { 人设: 角色设定..., 世界观: 世界观设定..., 核心剧情: 剧情设定..., 文风: 文风设定... } stabilizer.initlongtext(longtext, manualanchors=manualanchors, autoextract=False)

标记重要片段

python stabilizer.markimportantsegment( content=重要内容..., reason=重要原因..., importance=2.0 )

保存和加载会话

python stabilizer.savesession(sessionname) stabilizer.loadsession(sessionname)

输出示例

增强提示词

请根据以下需求和上下文，续写/创作文本，严格遵守核心设定，保持文风一致：

【用户需求】
续写第三章，李逍遥和赵灵儿在破庙休息时遭遇拜月教小喽啰袭击

【相关上下文】
第一章 初入江湖
李逍遥，18岁，性格洒脱，嫉恶如仇，手持一把生锈的铁剑，从小在余杭镇长大。
这天，他离开家乡，准备前往苏州城，寻找失散多年的婶婶。

第二章 偶遇灵儿
在去苏州的路上，李逍遥遇到了一位名叫赵灵儿的少女，她温柔善良，身负女娲族的血脉，正被拜月教追杀。
李逍遥出手相救，两人结伴同行。

【核心设定】
人设：李逍遥：18岁，洒脱，嫉恶如仇；赵灵儿：温柔善良，女娲族血脉
世界观：古风武侠仙侠世界
核心剧情：李逍遥寻找婶婶，偶遇赵灵儿，结伴前往苏州城
文风：古风武侠，语言简洁，情感细腻

要求：1. 剧情连贯，不偏离核心设定；2. 人设统一，无矛盾；3. 文风与前文一致。

一致性检查结果

总体一致性: ✓ 通过
发现问题数: 0

各维度评分:
character: 1.00
plot: 1.00
style: 0.90
world: 1.00

改进建议:
无

技术原理

1. 1. 文本分块：将长文本分割成适当大小的块
2. 锚点提取：自动识别和提取核心设定
3. 上下文检索：基于关键词匹配或向量相似度检索相关上下文
4. 一致性检查：分维度评估生成内容与设定的一致性
5. 历史管理：追踪生成历史，支持多轮对话

注意事项

• - 首次运行时会自动下载 sentence-transformers 模型（需要网络连接）
• 对于超长文本，滑动窗口会自动管理上下文大小
• 可通过配置调整分块大小、一致性阈值等参数
• 支持导出故事为 txt 或 json 格式