update: 优化剧情分析与章节规划算法，集成伏笔上下文追踪；完善章节删除时的级联清理逻辑

backend/app/services/chapter_context_service.py

@@ -12,6 +12,7 @@ from app.models.outline import Outline
 from app.models.character import Character
 from app.models.career import Career, CharacterCareer
 from app.models.memory import StoryMemory
+from app.models.foreshadow import Foreshadow
 from app.logger import get_logger
 
 logger = get_logger(__name__)
@@ -25,12 +26,14 @@ class ChapterContext:
     采用RTCO框架的分层设计：
     - P0-核心（必须）：大纲、衔接点、字数要求
     - P1-重要（按需）：角色、情感基调、风格
-    - P2-参考（条件触发）：记忆、故事骨架、MCP资料
+    - P2-参考（条件触发）：记忆、故事骨架、MCP资料、伏笔提醒
     """
     
     # === P0-核心信息（必须包含）===
     chapter_outline: str = ""           # 本章大纲
-    continuation_point: Optional[str] = None  # 衔接锚点（上一章结尾）
+    continuation_point: Optional[str] = None  # 衔接锚点（增强版：含上一章摘要和结尾）
+    previous_chapter_summary: Optional[str] = None  # 🔧 新增：上一章剧情摘要
+    previous_chapter_events: Optional[List[str]] = None  # 🔧 新增：上一章关键事件
     target_word_count: int = 3000       # 目标字数
     min_word_count: int = 2500          # 最小字数
     max_word_count: int = 4000          # 最大字数
@@ -54,6 +57,7 @@ class ChapterContext:
     relevant_memories: Optional[str] = None   # 相关记忆（精简版）
     story_skeleton: Optional[str] = None      # 故事骨架（50章+启用）
     mcp_references: Optional[str] = None      # MCP参考资料
+    foreshadow_reminders: Optional[str] = None  # 伏笔提醒（新增）
     
     # === 元信息 ===
     context_stats: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)  # 统计信息
@@ -62,7 +66,8 @@ class ChapterContext:
         """计算总上下文长度"""
         total = 0
         for field_name in ['chapter_outline', 'continuation_point', 'chapter_characters',
-                          'relevant_memories', 'story_skeleton', 'style_instruction']:
+                          'relevant_memories', 'story_skeleton', 'style_instruction',
+                          'foreshadow_reminders', 'previous_chapter_summary']:
             value = getattr(self, field_name, None)
             if value:
                 total += len(value)
@@ -91,14 +96,16 @@ class ChapterContextBuilder:
     STYLE_MAX_LENGTH = 200       # 风格描述最大长度
     MAX_CONTEXT_LENGTH = 3000    # 总上下文最大字符数
     
-    def __init__(self, memory_service=None):
+    def __init__(self, memory_service=None, foreshadow_service=None):
         """
         初始化构建器
         
         Args:
             memory_service: 记忆服务实例（可选，用于检索相关记忆）
+            foreshadow_service: 伏笔服务实例（可选，用于获取伏笔提醒）
         """
         self.memory_service = memory_service
+        self.foreshadow_service = foreshadow_service
     
     async def build(
         self,
@@ -155,20 +162,28 @@ class ChapterContextBuilder:
             chapter, outline, project.outline_mode
         )
         
-        # === 衔接锚点（根据章节调整长度）===
+        # === 衔接锚点（根据章节调整长度，增强版含摘要和事件）===
         if chapter_number == 1:
             context.continuation_point = None
+            context.previous_chapter_summary = None
+            context.previous_chapter_events = None
             logger.info("  ✅ 第1章无需衔接锚点")
         elif chapter_number <= 10:
-            context.continuation_point = await self._get_last_ending(
+            ending_info = await self._get_last_ending_enhanced(
                 chapter, db, self.ENDING_LENGTH_SHORT
             )
-            logger.info(f"  ✅ 衔接锚点（短）: {len(context.continuation_point or '')}字符")
+            context.continuation_point = ending_info.get('ending_text')
+            context.previous_chapter_summary = ending_info.get('summary')
+            context.previous_chapter_events = ending_info.get('key_events')
+            logger.info(f"  ✅ 衔接锚点（短）: {len(context.continuation_point or '')}字符, 摘要: {len(context.previous_chapter_summary or '')}字符")
         else:
-            context.continuation_point = await self._get_last_ending(
+            ending_info = await self._get_last_ending_enhanced(
                 chapter, db, self.ENDING_LENGTH_NORMAL
             )
-            logger.info(f"  ✅ 衔接锚点（标准）: {len(context.continuation_point or '')}字符")
+            context.continuation_point = ending_info.get('ending_text')
+            context.previous_chapter_summary = ending_info.get('summary')
+            context.previous_chapter_events = ending_info.get('key_events')
+            logger.info(f"  ✅ 衔接锚点（标准）: {len(context.continuation_point or '')}字符, 摘要: {len(context.previous_chapter_summary or '')}字符")
         
         # === P1-重要信息 ===
         context.chapter_characters = await self._build_chapter_characters(
@@ -200,6 +215,14 @@ class ChapterContextBuilder:
             )
             logger.info(f"  ✅ 故事骨架: {len(context.story_skeleton or '')}字符")
         
+        # === P2-伏笔提醒（新增）===
+        if self.foreshadow_service:
+            context.foreshadow_reminders = await self._get_foreshadow_reminders(
+                project.id, chapter_number, db
+            )
+            if context.foreshadow_reminders:
+                logger.info(f"  ✅ 伏笔提醒: {len(context.foreshadow_reminders)}字符")
+        
         # === 统计信息 ===
         context.context_stats = {
             "chapter_number": chapter_number,
@@ -208,6 +231,7 @@ class ChapterContextBuilder:
             "characters_length": len(context.chapter_characters),
             "memories_length": len(context.relevant_memories or ""),
             "skeleton_length": len(context.story_skeleton or ""),
+            "foreshadow_length": len(context.foreshadow_reminders or ""),
             "total_length": context.get_total_context_length()
         }
         
@@ -263,7 +287,7 @@ class ChapterContextBuilder:
         max_length: int
     ) -> Optional[str]:
         """
-        获取上一章结尾内容作为衔接锚点
+        获取上一章结尾内容作为衔接锚点（旧版本，保留兼容性）
         
         Args:
             chapter: 当前章节
@@ -294,6 +318,105 @@ class ChapterContextBuilder:
         
         return content[-max_length:]
     
+    async def _get_last_ending_enhanced(
+        self,
+        chapter: Chapter,
+        db: AsyncSession,
+        max_length: int
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        获取增强版衔接锚点（含上一章摘要和关键事件）
+        
+        🔧 新增功能：
+        1. 提取上一章结尾文本
+        2. 获取上一章剧情摘要（从记忆或expansion_plan）
+        3. 提取上一章关键事件
+        
+        Args:
+            chapter: 当前章节
+            db: 数据库会话
+            max_length: 最大长度
+        
+        Returns:
+            包含 ending_text, summary, key_events 的字典
+        """
+        result_info = {
+            'ending_text': None,
+            'summary': None,
+            'key_events': []
+        }
+        
+        if chapter.chapter_number <= 1:
+            return result_info
+        
+        # 查询上一章
+        result = await db.execute(
+            select(Chapter)
+            .where(Chapter.project_id == chapter.project_id)
+            .where(Chapter.chapter_number == chapter.chapter_number - 1)
+        )
+        prev_chapter = result.scalar_one_or_none()
+        
+        if not prev_chapter:
+            return result_info
+        
+        # 1. 提取结尾内容
+        if prev_chapter.content:
+            content = prev_chapter.content.strip()
+            if len(content) <= max_length:
+                result_info['ending_text'] = content
+            else:
+                result_info['ending_text'] = content[-max_length:]
+        
+        # 2. 获取上一章摘要
+        # 优先从记忆中获取 chapter_summary
+        summary_result = await db.execute(
+            select(StoryMemory.content)
+            .where(StoryMemory.project_id == chapter.project_id)
+            .where(StoryMemory.chapter_id == prev_chapter.id)
+            .where(StoryMemory.memory_type == 'chapter_summary')
+            .limit(1)
+        )
+        summary_mem = summary_result.scalar_one_or_none()
+        
+        if summary_mem:
+            result_info['summary'] = summary_mem[:300]  # 限制长度
+        elif prev_chapter.summary:
+            # 回退到章节的summary字段
+            result_info['summary'] = prev_chapter.summary[:300]
+        elif prev_chapter.expansion_plan:
+            # 再回退到expansion_plan中的plot_summary
+            try:
+                plan = json.loads(prev_chapter.expansion_plan)
+                result_info['summary'] = plan.get('plot_summary', '')[:300]
+            except json.JSONDecodeError:
+                pass
+        
+        # 3. 提取上一章关键事件
+        if prev_chapter.expansion_plan:
+            try:
+                plan = json.loads(prev_chapter.expansion_plan)
+                key_events = plan.get('key_events', [])
+                if key_events:
+                    result_info['key_events'] = key_events[:5]  # 最多5个事件
+            except json.JSONDecodeError:
+                pass
+        
+        # 如果没有从expansion_plan获取到，尝试从记忆中获取
+        if not result_info['key_events']:
+            events_result = await db.execute(
+                select(StoryMemory.content)
+                .where(StoryMemory.project_id == chapter.project_id)
+                .where(StoryMemory.chapter_id == prev_chapter.id)
+                .where(StoryMemory.memory_type == 'plot_point')
+                .limit(5)
+            )
+            event_mems = events_result.scalars().all()
+            if event_mems:
+                result_info['key_events'] = [e[:100] for e in event_mems]
+        
+        return result_info
+    
     async def _build_chapter_characters(
         self,
         chapter: Chapter,
@@ -564,6 +687,48 @@ class ChapterContextBuilder:
         
         return "\n".join(lines) if lines else None
     
+    async def _get_foreshadow_reminders(
+        self,
+        project_id: str,
+        chapter_number: int,
+        db: AsyncSession
+    ) -> Optional[str]:
+        """
+        获取伏笔提醒信息用于章节生成
+        
+        策略：
+        1. 获取计划在本章或之前回收但未回收的伏笔（超期提醒）
+        2. 获取已埋入且接近需要回收的伏笔（提前提醒）
+        3. 获取本章计划埋入的伏笔（埋入提醒）
+        
+        Args:
+            project_id: 项目ID
+            chapter_number: 当前章节号
+            db: 数据库会话
+        
+        Returns:
+            格式化的伏笔提醒文本
+        """
+        if not self.foreshadow_service:
+            return None
+        
+        try:
+            context_result = await self.foreshadow_service.build_chapter_context(
+                db=db,
+                project_id=project_id,
+                chapter_number=chapter_number,
+                include_pending=True,
+                include_overdue=True,
+                lookahead=5
+            )
+            
+            context_text = context_result.get("context_text", "")
+            return context_text if context_text else None
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"❌ 获取伏笔提醒失败: {str(e)}")
+            return None
+    
     async def _build_story_skeleton(
         self,
         project_id: str,

backend/app/services/plot_expansion_service.py

@@ -163,7 +163,7 @@ class PlotExpansionService:
         batch_size: int,
         progress_callback: Optional[callable]
     ) -> List[Dict[str, Any]]:
-        """分批生成章节规划"""
+        """分批生成章节规划（增强差异化版本）"""
         # 计算批次数
         total_batches = (target_chapter_count + batch_size - 1) // batch_size
         logger.info(f"分批生成计划: 总共{target_chapter_count}章，分{total_batches}批，每批{batch_size}章")
@@ -184,6 +184,9 @@ class PlotExpansionService:
         
         all_chapter_plans = []
         
+        # 🔧 收集所有已使用的关键事件，用于防止重复
+        used_key_events = set()
+        
         for batch_num in range(total_batches):
             # 计算当前批次的章节数
             remaining_chapters = target_chapter_count - len(all_chapter_plans)
@@ -196,19 +199,40 @@ class PlotExpansionService:
             if progress_callback:
                 await progress_callback(batch_num + 1, total_batches, current_start_index, current_batch_size)
             
-            # 构建当前批次的提示词（包含已生成章节的上下文）
+            # 🔧 增强的上下文构建（包含完整的差异化信息）
             previous_context = ""
             if all_chapter_plans:
+                # 构建完整的已生成章节摘要（包含关键事件）
                 previous_summaries = []
-                for ch in all_chapter_plans[-3:]:  # 只显示最近3章
+                for ch in all_chapter_plans:  # 显示所有已生成章节
+                    key_events_str = "、".join(ch.get('key_events', [])[:3]) if ch.get('key_events') else "无"
                     previous_summaries.append(
-                        f"第{ch['sub_index']}节《{ch['title']}》: {ch['plot_summary'][:100]}..."
+                        f"第{ch['sub_index']}节《{ch['title']}》:\n"
+                        f"  - 剧情：{ch.get('plot_summary', '')[:150]}\n"
+                        f"  - 关键事件：{key_events_str}\n"
+                        f"  - 结尾方式：{ch.get('ending_type', '未知')}"
                     )
+                
+                # 提取所有已使用的关键事件
+                all_used_events = []
+                for ch in all_chapter_plans:
+                    all_used_events.extend(ch.get('key_events', []))
+                used_events_str = "、".join(all_used_events[-20:]) if all_used_events else "暂无"
+                
                 previous_context = f"""
-    【已生成章节概要】（接续生成，注意衔接）
+【🔴 已生成章节完整信息（必须参考以确保差异化）】
 {chr(10).join(previous_summaries)}
 
-    ⚠️ 当前是第{current_start_index}-{current_start_index + current_batch_size - 1}节（共{target_chapter_count}节中的一部分）
+【🔴 已使用的关键事件（本批次不可重复使用）】
+{used_events_str}
+
+【🔴 差异化强制要求】
+⚠️ 当前是第{current_start_index}-{current_start_index + current_batch_size - 1}节（共{target_chapter_count}节中的第{batch_num + 1}批）
+⚠️ 每个新章节必须有完全不同的：
+   1. 开场场景（不同地点/时间/人物状态）
+   2. 核心事件（不与已生成章节的关键事件重复）
+   3. 结尾悬念（不同类型的钩子）
+⚠️ 新章节的key_events不得与上面【已使用的关键事件】中的任何事件相同或相似
 """
             # 获取自定义提示词模板
             template = await PromptService.get_template("OUTLINE_EXPAND_MULTI", project.user_id, db)
@@ -501,7 +525,7 @@ class PlotExpansionService:
         ai_response: str,
         outline_id: str
     ) -> List[Dict[str, Any]]:
-        """解析AI的展开响应（使用统一的JSON清洗方法）"""
+        """解析AI的展开响应（使用统一的JSON清洗方法，增强差异化字段）"""
         try:
             # 使用统一的JSON清洗方法
             cleaned_text = self.ai_service._clean_json_response(ai_response)
@@ -513,11 +537,30 @@ class PlotExpansionService:
             if not isinstance(chapter_plans, list):
                 chapter_plans = [chapter_plans]
             
-            # 为每个章节规划添加outline_id
+            # 为每个章节规划添加outline_id和差异化标识
-            for plan in chapter_plans:
+            for idx, plan in enumerate(chapter_plans):
                 plan["outline_id"] = outline_id
                 
-            logger.info(f"✅ 成功解析 {len(chapter_plans)} 个章节规划")
+                # 🔧 确保有 ending_type 字段（用于差异化追踪）
+                if "ending_type" not in plan:
+                    # 根据叙事目标推断结尾类型
+                    narrative_goal = plan.get("narrative_goal", "")
+                    if "悬念" in narrative_goal or "疑问" in narrative_goal:
+                        plan["ending_type"] = "悬念"
+                    elif "冲突" in narrative_goal or "对抗" in narrative_goal:
+                        plan["ending_type"] = "冲突升级"
+                    elif "转折" in narrative_goal:
+                        plan["ending_type"] = "情节转折"
+                    elif "情感" in narrative_goal or "情绪" in narrative_goal:
+                        plan["ending_type"] = "情感收尾"
+                    else:
+                        plan["ending_type"] = f"自然过渡-{idx + 1}"
+                
+                # 🔧 确保 key_events 是列表且非空
+                if not plan.get("key_events"):
+                    plan["key_events"] = [f"章节{idx + 1}核心事件"]
+            
+            logger.info(f"✅ 成功解析 {len(chapter_plans)} 个章节规划（含差异化标识）")
             return chapter_plans
             
         except json.JSONDecodeError as e:
@@ -533,6 +576,7 @@ class PlotExpansionService:
                 "emotional_tone": "未知",
                 "narrative_goal": "需要重新生成",
                 "conflict_type": "未知",
+                "ending_type": "未知",
                 "estimated_words": 3000
             }]
         except Exception as e:
@@ -547,6 +591,7 @@ class PlotExpansionService:
                 "emotional_tone": "未知",
                 "narrative_goal": "需要重新生成",
                 "conflict_type": "未知",
+                "ending_type": "未知",
                 "estimated_words": 3000
             }]
 

backend/app/services/prompt_service.py

@@ -561,7 +561,14 @@ class PromptService:
 上一章结尾：
 「{continuation_point}」
 
-⚠️ 要求：从此处自然续写，不得重复上述内容
+【🔴 上一章已完成剧情（禁止重复！）】
+{previous_chapter_summary}
+
+⚠️ 严重警告：
+1. 上述"已完成剧情"和"衔接锚点"是**已经写过的**内容
+2. 本章必须推进到**新的情节点**，绝对不能重新叙述已经发生的事件
+3. 如果锚点是对话结束，请描写对话后的动作或场景转换，不要重复对话
+4. 如果锚点是场景描写，请直接开始人物行动，不要重复描写环境
 </continuation>
 
 <characters priority="P1">
@@ -569,6 +576,11 @@ class PromptService:
 {characters_info}
 </characters>
 
+<foreshadow_reminders priority="P1">
+【🎯 伏笔提醒 - 需关注】
+{foreshadow_reminders}
+</foreshadow_reminders>
+
 <memory priority="P2">
 【相关记忆 - 参考】
 {relevant_memories}
@@ -585,13 +597,20 @@ class PromptService:
 ✅ 自然承接上一章结尾，不重复已发生事件
 ✅ 保持角色性格、说话方式一致
 ✅ 字数控制在目标范围内
+✅ 如有伏笔提醒，请在本章中适当埋入或回收相应伏笔
+
+【🔴 反重复特别指令】
+✅ 检查本章开篇是否与"衔接锚点"内容重复
+✅ 检查本章情节是否与"上一章已完成剧情"重复
+✅ 确保本章推进到了大纲中规划的新事件
 
 【禁止事项】
 ❌ 输出章节标题、序号等元信息
 ❌ 使用"总之"、"综上所述"等AI常见总结语
 ❌ 在结尾处使用开放式反问
 ❌ 添加作者注释或创作说明
-❌ 重复叙述上一章已发生的事件
+❌ 重复叙述上一章已发生的事件（包括环境描写、心理活动）
+❌ 在开篇使用"接上回"、"书接上文"等套话
 </constraints>
 
 <output>
@@ -783,7 +802,7 @@ class PromptService:
 ❌ 空泛的描述
 </constraints>"""
 
-    # 情节分析提示词 V2（RTCO框架）
+    # 情节分析提示词 V2（RTCO框架 + 伏笔ID追踪）
     PLOT_ANALYSIS = """<system>
 你是专业的小说编辑和剧情分析师，擅长深度剖析章节内容。
 </system>
@@ -791,6 +810,12 @@ class PromptService:
 <task>
 【分析任务】
 全面分析第{chapter_number}章《{title}》的剧情要素、钩子、伏笔、冲突和角色发展。
+
+【🔴 伏笔追踪任务（重要）】
+系统已提供【已埋入伏笔列表】，当你识别到章节中有回收伏笔时：
+1. 必须从列表中找出对应的伏笔ID
+2. 在 foreshadows 数组中使用 reference_foreshadow_id 字段关联
+3. 如果无法确定是哪个伏笔，reference_foreshadow_id 填 null
 </task>
 
 <chapter priority="P0">
@@ -803,6 +828,13 @@ class PromptService:
 {content}
 </chapter>
 
+<existing_foreshadows priority="P1">
+【已埋入伏笔列表 - 用于回收匹配】
+以下是本项目中已埋入但尚未回收的伏笔，分析时如发现章节内容回收了某个伏笔，请使用对应的ID：
+
+{existing_foreshadows}
+</existing_foreshadows>
+
 <analysis_framework priority="P0">
 【分析维度】
 
@@ -820,12 +852,26 @@ class PromptService:
 - 出现位置(开头/中段/结尾)
 - **关键词**：【必填】从原文逐字复制8-25字的文本片段，用于精确定位
 
-**2. 伏笔分析 (Foreshadowing)**
+**2. 伏笔分析 (Foreshadowing) - 🔴 支持ID追踪**
 - 埋下的新伏笔：内容、预期作用、隐藏程度(1-10)
-- 回收的旧伏笔：呼应哪一章、回收效果
+- 回收的旧伏笔：【必须】从已埋入伏笔列表中匹配ID
 - 伏笔质量：巧妙性和合理性
 - **关键词**：【必填】从原文逐字复制8-25字
 
+每个伏笔需要：
+- **title**：简洁标题（10-20字，概括伏笔核心）
+- **content**：详细描述伏笔内容和预期作用
+- **type**：planted（埋下）或 resolved（回收）
+- **strength**：强度1-10（对读者的吸引力）
+- **subtlety**：隐藏度1-10（越高越隐蔽）
+- **reference_chapter**：回收时引用的原埋入章节号，埋下时为null
+- **reference_foreshadow_id**：【回收时必填】被回收伏笔的ID（从已埋入伏笔列表中选择），埋下时为null
+- **keyword**：【必填】从原文逐字复制8-25字的定位文本
+- **category**：分类（identity=身世/mystery=悬念/item=物品/relationship=关系/event=事件/ability=能力/prophecy=预言）
+- **is_long_term**：是否长线伏笔（跨10章以上回收为true）
+- **related_characters**：涉及的角色名列表
+- **estimated_resolve_chapter**：预估回收章节号（埋下时预估，回收时为当前章节）
+
 **3. 冲突分析 (Conflict)**
 - 冲突类型：人与人/人与己/人与环境/人与社会
 - 冲突各方及立场
@@ -921,12 +967,32 @@ class PromptService:
   ],
   "foreshadows": [
     {{
-      "content": "伏笔内容",
+      "title": "伏笔简洁标题",
+      "content": "伏笔详细内容和预期作用",
       "type": "planted",
       "strength": 7,
       "subtlety": 8,
       "reference_chapter": null,
-      "keyword": "从原文逐字复制的8-25字文本"
+      "reference_foreshadow_id": null,
+      "keyword": "从原文逐字复制的8-25字文本",
+      "category": "mystery",
+      "is_long_term": false,
+      "related_characters": ["角色A", "角色B"],
+      "estimated_resolve_chapter": 15
+    }},
+    {{
+      "title": "回收的伏笔标题",
+      "content": "伏笔如何被回收的描述",
+      "type": "resolved",
+      "strength": 8,
+      "subtlety": 6,
+      "reference_chapter": 5,
+      "reference_foreshadow_id": "abc123-已埋入伏笔的ID",
+      "keyword": "从原文逐字复制的8-25字文本",
+      "category": "mystery",
+      "is_long_term": false,
+      "related_characters": ["角色A"],
+      "estimated_resolve_chapter": 10
     }}
   ],
   "conflict": {{
@@ -998,6 +1064,7 @@ class PromptService:
 ✅ 逐字复制：keyword必须从原文复制，长度8-25字
 ✅ 精确定位：keyword能在原文中精确找到
 ✅ 职业变化可选：仅当章节明确描述时填写
+✅ 【伏笔ID追踪】回收伏笔时，必须从【已埋入伏笔列表】中查找匹配的ID填入 reference_foreshadow_id
 
 【评分约束 - 严格执行】
 ✅ 严格按评分标准打分，支持小数（如6.5、7.2、8.3）
@@ -2336,7 +2403,7 @@ class PromptService:
                 "description": "基于前置章节内容创作新章节（用于第2章及以后）",
                 "parameters": ["project_title", "genre", "chapter_number", "chapter_title", "chapter_outline",
                              "target_word_count", "narrative_perspective", "characters_info", "continuation_point",
-                             "relevant_memories", "story_skeleton"]
+                             "foreshadow_reminders", "relevant_memories", "story_skeleton", "previous_chapter_summary"]
             },
             "CHAPTER_REGENERATION_SYSTEM": {
                 "name": "章节重写系统提示",