MUSE

以故事理论组织创作的 AI 写作系统

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描述你想写的故事,从构思开始,逐步完成正文。

arXiv

论文 · PDF · 引用

理论基础 · 名著知识库 · 工作原理 · 技能包 · 快速开始 · 仓库结构

MUSE 是一个 AI 写作系统,支持原创小说、剧本、连载和衍生小说。它用罗伯特·麦基的故事理论指导设计,从名著知识库中检索相关范例,再安排人物表演、场景写作和修订。

你可以用自然语言描述设定、人物关系、关键事件、氛围和文风。这些需求逐步形成世界设定、人物动机、大纲和场景计划,保存在工作区中,供后续写作读取;最终交付故事正文及设计、修订材料。我们将从写作需求发展出完整故事的任务称为 Vibe Narrativizing

仓库还提供文学作品拆解、人物资料蒸馏和参考检索工具。技能说明和知识库标注以中文为主,语料语言及英文原文入口见技能合集说明

论文

MUSE: A Theory-Harnessed Story Engine for Vibe Narrativizing

Jianxiang Ma, Xiaocui Yang, Daling Wang, Yuesong Hou, Mingfu Zhang, Yichen Gao, Junzhao Huang · arXiv, 2026

论文介绍了故事知识如何形成创作指导,以及智能体框架与上下文工程如何将指导和已有决定用于设计、表演、写作与修订,并通过四个基础模型上的实验、组件消融和案例分析展示效果。

麦基理论如何指导创作

罗伯特·麦基的《故事》讨论事件、人物与结构如何共同产生叙事意义,《对白》进一步分析人物如何通过言语采取行动。MUSE 从中提炼出与创作决定直接相关的指导,并将其用于故事设计、人物表演和正文修订。

理论原则 在 MUSE 中的应用
压力下的选择 人物设计明确追求、顾忌和关系;场景表演通过人物愿意付出的代价、退缩或坚持表现性格
预期落空 人物采取行动,得到出乎预期的回应,因而改变办法。情节设计据此连接行动、后果和下一次选择
场景中的价值变化 场景计划写明信任、自由、安全或亲密等处境如何变化,正文通过事件和反应完成转折
对白作为行动 人物通过言语试探、安抚、索取或回避;对白结合动作和处境,让读者理解未明说的意图,即潜台词
主控思想 构想提出故事的表达方向,结构设计通过高潮中的选择及其后果,发展故事对人物经验的认识

例如,一名记者想替父亲洗清污名,却查到父亲参与造假。新的证据改变了她的处境,也迫使她在公开真相与保护家人之间作出选择。公开真相会使她失去原先追求的结果,这个代价使最终选择具有分量。

MUSE 据此编写分阶段技能、角色材料和审阅方法,并为小说和连载设计文件结构及调用流程。相关技能参考:故事构想人物设计场景设计潜台词

从名著中学习写法

名著知识库保存小说、戏剧及长篇连载的分析材料:全篇和分阶段设计、人物档案、场景原文、文风画像、逐节拍手法分析,以及归纳叙事机制的灵感卡。对白事件记录连续回合中的关系、压力和言语行动。

创作时,系统选取少量相关范例,把原文和分析交给模型参考,这就是 few-shot。不同任务需要不同材料:

创作环节 使用的知识库材料 辅助的创作决定
构思 原作构想、灵感卡、相关原文与机制解释 哪种人物关系、处境或形象能承载想表达的经验
大纲设计 世界规则、情节主线、序列与场景分析 如何建立因果条件、组织冲突、安排揭示与高潮
人物塑造 人物档案、行为依据、连续对白事件 人物在当前关系和压力下如何选择、回应与表达
正文写作 场景原文、文风卡、节拍与手法标注 如何安排动作、转折、叙述距离、句子节奏和留白
修稿 已采用的参考、设计决定及对应正文 怎样修复正文问题,保留已确定的文风和场景意图

检索时,大纲设计者查找原作怎样组织情节、这些写法需要什么条件;场景写作者按人物处境和所需文风选择原文;人物排练则查找相近关系和压力下的对白。选中的材料连同使用说明写入工作区。设计阶段采纳的灵感随大纲交给写作者,修稿时继续按已确定的用途参考。

例如,要写一则“在监视下传递秘密”的童话,可以从双层语义灵感卡理解表层故事与隐藏信息的关系,再通过《三体Ⅲ》相应场景的手法分析观察重复、道具和省略如何组织信息,最后结合场景原文查看信息在何处出现、句子如何重复、结尾怎样落下。写作者再按新作的人物、世界和作者指定用途采用这些材料。

相关入口:设计参考 · 人物对白参考 · 场景参考 · 语料说明

工作原理

MUSE 用智能体运行框架组织创作:主控安排任务,专门角色负责设计、表演、写作或审阅,工具读写工作区中的材料。当前阶段读取相关技能和前序结果,后续阶段接着发展已作出的决定。

下图展示完整故事工作流中的任务顺序、参考来源和修订去向。

MUSE 论文方法图:设计、人物表演、正文创作、名著参考与审阅修订

设计阶段依次建立构想、世界、人物、主线、序列结构和场景计划。高潮需要什么条件,决定前面的冲突如何铺设。进入正文创作后,人物按自己所知的处境提出可能的动作、反应和对白,写作者结合场景计划、人物材料和当前参考,安排视角、节奏与细节。

审阅者对照设计检查正文,把问题交回写作者或相应设计阶段。连载还会在章末保存摘要、世界事实、人物经历和未解决的伏笔,供下一章使用。各阶段从共享工作区读取本次任务所需的内容。

技能包

技能包 适用任务 主要产物
MUSE-writing 原创短篇、中篇小说;原创或改编剧本 故事设计、人物材料、草稿、审阅结果与终稿
MUSE-canon-distill 小说与戏剧拆解;结构、人物、对白和文风参考检索 场景分析、人物参考包、灵感卡与检索资产
MUSE-serial-writing 连载、同人、续写、番外与跨文风改编 系列与卷章大纲、章节正文、连续性记录与系列状态
MUSE-serial-distill 长篇及在连作品分析;已有作品的接管续写准备 连载范式参考与结构化接管材料

MUSE-canon-distill 为两个写作包提供文学参考;MUSE-serial-distillMUSE-serial-writing 提供连载参考与续写材料。

快速开始

安装技能插件

四套技能统一发布在 MUSE-skills。Claude Code 中添加一次插件源,再安装所需包:

/plugin marketplace add RoadtoAGI/MUSE-skills
/plugin install muse-writing@muse-skills
/plugin install muse-canon-distill@muse-skills

这两个包提供原创写作和文学参考。连载创作可继续安装 muse-serial-writing@muse-skillsmuse-serial-distill@muse-skills。完整命令、Codex 安装和更新方法见技能仓库说明

Hugging Face:技能资源 · 代码仓库及项目页

在智能体工作区中使用技能

将仓库克隆到智能体可以访问的工作区:

git clone https://github.com/RoadtoAGI/MUSE.git
cd MUSE

通过当前宿主的技能加载方式使用对应入口,或让智能体读取下表中的 SKILL.md 并按其说明执行。保留完整的包目录,让技能可以访问配套脚本、参考材料与角色定义。各包的依赖和配置见对应 README。

你想完成的任务 技能入口
写一篇完整的原创短篇 short-story-writing
写原创中篇,或尚未确定篇幅的完整小说 story-writing
创作或改编影视、戏剧、戏曲剧本 screenplay-writing
规划连载、续作或番外 serial-outline
为已有系列创作下一章 serial-chapter-writing

例如,可以向智能体发送:

读取 skills/MUSE-writing/skills/short-story-writing/SKILL.md,按其中流程创作。

写一篇发生在旧天文台的完整悬疑短篇。主角是一位退休的仪器师,
四十年后回来修理自己制作的钟。人物数量少,语言克制,
结尾要改变读者对开场事件的理解。用中文写作,
将工作文件与正文保存到 results/observatory-mystery/。

原创短篇采用“构想 → 人物 → 大纲 → 成稿与审阅”的四阶段路径;完整小说采用八阶段路径。连载小说按卷、章逐步推进,由作者裁决剧情方向,工作区保存跨章连续性。

使用 Python 八阶段运行器

独立 Python 运行器通过模型 API,依次执行 MUSE-writingphase0phase7。它提供技能与参考加载、前序产物读取、阶段产物写入等工具。

需要 Python 3.10+,以及支持工具调用的 OpenAI 兼容接口。在仓库根目录执行:

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python3 -m pip install -r requirements.txt
cp config.example.yaml config.yaml

编辑 config.yaml,设置 providers.compatible.base_urlrouting.default_model。通过环境变量 MUSE_API_KEY 提供密钥;示例配置中的 api_key_ref: "env:MUSE_API_KEY" 已对应这一变量,也支持在本地 .env 中设置。

export MUSE_API_KEY='your-api-key'

PYTHONPATH=src python3 -m open_muse.main \
  --config config.yaml \
  "写一个发生在旧天文台的悬疑故事,语言克制,人物数量少。"

运行器按顺序执行以下阶段:

阶段 创作任务
0 · 构想 确立故事前提与控制思想,即故事最终表达的核心判断
1 · 世界 建立故事环境与世界事实
2 · 人物 发展人物欲望、关系与变化轨迹
3 · 主线 组织核心冲突与情节推进
4 · 结构 编排序列及其因果关系
5 · 场景编排 规划场景与预期变化
6 · 正文展开 撰写故事正文
7 · 整合 审阅与整合文稿

产物保存在以下目录中:

results/<benchmark>/open-muse/<model>/<timestamp>/<query-id>/
├── story.md       # 从正文展开或整合产物中选取的最终故事
└── pipeline/      # 各阶段产物:YAML 设计与 Markdown 正文、审阅材料

运行日志也保存在产物目录附近。可用 --model 覆盖配置中的模型,用 --benchmark--query-id--timestamp 标记本次运行;完整参数见 PYTHONPATH=src python3 -m open_muse.main --help。生成过程会调用所配置的服务,并产生相应 API 费用。

Python 运行器负责顺序执行八阶段。使用知识库检索、人物排练和角色分工时,在智能体工作区加载对应技能包。

配置文学参考检索

知识库配置说明介绍了检索依赖,以及 MUSE_KB_API_KEYMUSE_KB_BASE_URLMUSE_KB_EMBEDDING_MODEL 的设置。使用时在目标环境中重新合并场景索引并构建向量,索引和查询使用同一个 embedding 模型。

语料组织、语言覆盖与来源说明见技能合集的知识库介绍

仓库结构

MUSE/
├── README.md               # 中文首页
├── README.en.md            # English overview
├── skills/                 # 四个写作与文学分析技能包
│   ├── MUSE-writing/
│   ├── MUSE-canon-distill/
│   ├── MUSE-serial-writing/
│   └── MUSE-serial-distill/
├── src/open_muse/          # Python 智能体循环、工具与阶段运行器
├── tests/                  # 运行器与写作脚本测试
├── config.example.yaml    # 模型服务配置示例
├── requirements.txt       # 运行依赖
└── requirements-dev.txt   # 测试依赖

每个技能包的 skills/ 保存任务说明,各技能下的 references/ 保存配套材料,agents/ 定义专门角色,scripts/hooks/ 支持执行和校验。

运行测试

安装测试依赖,运行已配置的运行器与写作脚本测试:

python3 -m pip install -r requirements-dev.txt
python3 -m pytest

这些测试使用本地样例与模拟调用,无需 API 密钥。

引用

如果本项目对你的研究有帮助,请引用:

@misc{ma2026muse,
  title         = {{MUSE}: A Theory-Harnessed Story Engine for Vibe Narrativizing},
  author        = {Jianxiang Ma and Xiaocui Yang and Daling Wang and Yuesong Hou and Mingfu Zhang and Yichen Gao and Junzhao Huang},
  year          = {2026},
  eprint        = {2609.15188},
  archivePrefix = {arXiv},
  primaryClass  = {cs.CL},
  url           = {https://arxiv.org/abs/2609.15188}
}