Longform Continuity Engine

寫作工具能否跨多集保持人物、過去事件及世界規則一致？我們正在開發系統，在將新文字帶入下一集前，先對照故事已記錄的狀態。

語言模型不會永久記住正在撰寫的世界。幾個場景後，性格漂移、先前結局遭遺忘，空間或時間連續性中斷。難點在有限上下文中維持龐大且一致的世界狀態，同時產生自然文字。

引擎分為既定事實的結構化世界狀態帳本、關係的情感親和模型，以及逐集推進故事的場景執行器。核心規則是先證據、後狀態：事實須在生成文字中有依據才能進入既定世界，不能只是計畫或暗示。

在實際多集執行中測試連續性：人物特質是否延續、已解決衝突是否保持解決，以及世界事實是否隨故事成長保持穩定。每段候選文字進入正式設定前都對照擷取證據。

已示範引擎能於同系列逐集延長故事，傳遞狀態，使後集與前集一致。每次狀態變更通過提交前關卡；必要檢查未執行或失敗時拒絕提交，不默默接受。

故事越長越難掌握完整世界狀態，且寫作模型的檢查不是獨立審查。因此驗證結果包含使用方法及範圍。