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用AI工具写一部百余万字长篇小说(二)
用AI工具写一部百余万字长篇小说(二)角色，是AI写作里最容易暴雷的一环。人物前后性格不一、说着说着变成同一个声音、动机随着剧情随便改，这些是AI长篇的顽疾。“我”在前期做过一次专门测试：让同一款工具写两个不同性格主角在同一场景里的对话，结果两人说的话几乎分不出来。那一刻“我”确定：角色若不做工程化，百万字就是一个必塌的楼。 正式动笔前，“我”一次性让AI生成了六个主要角色，每个角色给出两百字以内的详细档案：外貌、性格、历史、动机、口头禅、说话节奏、最害怕的东西、最想要的东西（51CTO·提示词工作流）。关键是“动机”，一个角色只要动机立住了，他做的所有荒谬决定读者都能理解；反之，故事会变成作者（和AI）想让他做什么就做什么。 光有初始档案不够。“我”建立了一套“角色一致性”的双重保障：第一重，每章初稿写完后，单独发一条提示词让AI扮演“资深编辑”，对全章做三个维度的审查：语言流畅度、故事逻辑、角色一致性；第二重，针对它指出的走形点，定向重写（51CTO·角色一致性）。 “我”后来给每个重要角色都配了一张“说话底牌”：他的口头禅、他说话是短句多还是长句多、他习惯用什么比喻、他生气时是沉默还是絮叨、他绝不会说的词又是什么。这张底牌写进每次生成对话场景的提示词里。有了它，遮住角色名，读者也能从对话里认出来是谁，“我”甚至用这个标准反过来检查AI的产出。 写到约三十万字时，“我”发现纯粹靠“提示词回显”已经有点吃力了，角色太多、状态太复杂，记忆容易混淆。这时候“我”引入了带本地向量记忆与“防人设污染”机制的工作台（如蛙趣拼文这类），把角色状态按时间线隔离存储，确保角色“今天”的状态不会被三个月的初始设定覆盖（中华网·角色状态追踪）。这是长跑阶段才真正意识到“上下文窗口再大也不是记忆”的关键时刻。 很多人写长篇夭折，不是败在灵感枯竭，而是败在一上来就想““我”该怎么写完这一百万字”。这个数字会压死人。“我”的解法是把恐惧工程化：一百万，不是一次写作，而是大约三千次“写三千字”的执行。三千次，听起来也没轻松多少，但它至少变成了一件每次都能完成的小事。 “我”全程遵循一套模块化的“七步工作流”：主体背景 → 故事概要 → 角色设计 → 章节大纲 → 开头章节 → 组装后续章节 → 审核修订（51CTO·七步工作流）。每一步的提示词都遵守“Prompt三要素”，任务（做什么）+ 具体目标（做到什么程度）+ 输出规范（格式/字数/风格），并且严格要求上一步的输出作为下一步的输入背景，避免AI忘记前文、中途跑题。 大纲是全书里“我”最坚持“人必须做主”的一环。故事的主线、主要人物、三大转折、结局的落点，全部由“我”亲自定。AI负责的是“细化”，帮“我”填充支线、设计次要角色、检查逻辑漏洞、优化节奏分布、推算伏笔提前多少章埋合适（什么值得买·人机共建大纲）。为什么大纲骨架必须人定？因为一旦让AI定骨架，故事就会迅速滑向“AI的套路大杂烩”，升级、打脸、反转、然后单章结束，结构工整得让人打瞌睡。 “我”把整本书拆成“三卷 — 每卷约十章”，不是传统的“卷”概念，而是一个更细的执行单元。卷是气口，章是节拍。一开始“我”只写好：全书一句话主线、第一卷的目标（要在第几章发生什么大事）、前三十章的细纲。后面怎么走，边写边在每卷开头重新细纲，这叫“滚动大纲”，既保证了方向不偏，又给后来的灵感留了余地。一百万字不是一次规划出来的，是分一次次“下一卷”规划出来的。 本文的AI小说写作过程为虚拟过程，并不真实存在 本文使用了AI技术辅助完成 数据由AI于网络公开数据收集和整理