Wang-Lin-Chang/dsh-story

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dsh-story Long-form novel assistant for DeepSeek Harness: a story ledger (characters/assets/relations/emotions) with append-only event sourcing, chapter anchors with pre-commit/reconciliation, foreshadow debt audit, and 14 narrative invariants checked by hard rules — zero mis-kills . AI reviews can miss; the ledger can't. 给 DeepSeek Harness 的长篇网文助手： 故事账本 （人物/资产/关系/情绪）+ append-only 事件溯源 + 章节锚点（预承诺/对账）+ 伏笔债务审计 + 14 类叙事不变量硬规则校验——零误杀 。AI 审查会漏，账本不会。 为什么存在 / Why this exists 1000 章 × 100 人物 × 10 属性 = 100 万状态项——人脑记不住，所以主角"前文有钱后文穷"、伏笔埋了忘收、死人复活。主流方案（LLM 审查）耗 token 且会漏。本插件把一致性下沉为 机器可校验的硬账 ： - 每一笔钱/情绪/关系/境界变动 = 一条 append-only 事件（章号+来源可溯源） - 写前状态卡：动笔前自动拿到"此刻世界"（主角多少钱、什么境界、几个仇人、哪些伏笔该收了） - 章节锚点：写前预承诺 → 写后结算 → OK 入账 / DIVERGED 当场拒入账 - 14 类叙事不变量审计：资产非负/境界单调/死者无新事/时间单调/幽灵地点/伏笔债务/神器唯一/债务余额/同名冲突/门派忠诚…… 注入实验 100% 召回 + 零误杀 实测数据 / Measured 实验 判决 伏笔债务审计（120 章 × 12 伏笔 × 债务注入） 100% 召回零误报 · 0.10ms vs 人工通读 10 小时 8 类不变量（300 章 × 15 人物 × 注入） 8/8 召回 · 零误杀 新 6 类规则（含合法叛门对照组） 6/6 召回 · 零误杀 大规模性能（1000 章 × 100 人物 × 20 万事件） 全库审计 p50 83.7ms · 3/3 召回 《飞升之后》真实文本（ch001/ch002 实战） 全流程通 · 漂移注入当场枪毙 全部实验装置在 lab 脚本 （demo/perf/real-book）与 EXPERIMENTS.md 。 工具 / Tools 工具 语义 story new 开新书（世界模板：境界链/货币/地图/unique 物品/节奏红线） story draft 写前…

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