update:1.开放系统内置提示词，支持用户自定义模板

backend/.env.example

@@ -8,7 +8,7 @@
 # 应用配置
 # ==========================================
 APP_NAME=MuMuAINovel
-APP_VERSION=1.0.0
+APP_VERSION=1.0.8
 APP_HOST=0.0.0.0
 APP_PORT=8000
 DEBUG=false

backend/app/api/chapters.py

@@ -37,7 +37,7 @@ from app.schemas.regeneration import (
     RegenerationTaskStatus
 )
 from app.services.ai_service import AIService
-from app.services.prompt_service import prompt_service
+from app.services.prompt_service import prompt_service, PromptService, WritingStyleManager
 from app.services.plot_analyzer import PlotAnalyzer
 from app.services.memory_service import memory_service
 from app.services.chapter_regenerator import ChapterRegenerator
@@ -1236,9 +1236,11 @@ async def generate_chapter_content_stream(
                         chapter_outline_content = outline.content if outline else current_chapter.summary or '暂无大纲'
                         logger.warning(f"⚠️ 一对多模式但无expansion_plan，使用大纲内容")
                 
-                # 根据是否有前置内容选择不同的提示词，并应用写作风格、记忆增强和MCP参考资料
+                # 根据是否有前置内容选择不同的提示词，并应用写作风格、记忆增强和MCP参考资料（支持自定义）
                 if previous_content:
-                    prompt = prompt_service.get_chapter_generation_with_context_prompt(
+                    template = await PromptService.get_template("CHAPTER_GENERATION_WITH_CONTEXT", current_user_id, db_session)
+                    base_prompt = PromptService.format_prompt(
+                        template,
                         title=project.title,
                         theme=project.theme or '',
                         genre=project.genre or '',
@@ -1253,14 +1255,25 @@ async def generate_chapter_content_stream(
                         chapter_number=current_chapter.chapter_number,
                         chapter_title=current_chapter.title,
                         chapter_outline=chapter_outline_content,
-                        style_content=style_content,
                         target_word_count=target_word_count,
-                        memory_context=memory_context,
-                        mcp_references=mcp_reference_materials,
-                        outline_mode=outline_mode
+                        max_word_count=target_word_count + 1000,
+                        memory_context=memory_context.get('recent_context', '') + "\n" + memory_context.get('relevant_memories', '') + "\n" + memory_context.get('foreshadows', '') + "\n" + memory_context.get('character_states', '') + "\n" + memory_context.get('plot_points', '') if memory_context else "暂无相关记忆"
                     )
+                    # 插入模式说明和MCP参考
+                    mode_instruction = "\n\n【创作模式说明】\n本章采用细纲模式：本章是大纲节点的细化展开之一。请严格遵循上述详细规划（expansion_plan）中的剧情点、角色焦点、情感基调和叙事目标，确保与整体规划保持一致，同时自然衔接前文内容。\n" if outline_mode == 'one-to-many' else "\n\n【创作模式说明】\n本章采用一对一模式：一个大纲节点对应一个章节。请在承接前文的基础上，充分展开大纲中的情节，保持叙事的完整性。\n"
+                    mcp_text = ""
+                    if mcp_reference_materials:
+                        mcp_text = "\n【📚 MCP工具搜索 - 参考资料】\n以下是通过MCP工具搜索到的相关参考资料，可用于丰富情节和细节：\n\n" + mcp_reference_materials + "\n"
+                    base_prompt = base_prompt.replace("本章信息：", mcp_text + mode_instruction + "\n本章信息：")
+                    # 应用写作风格
+                    if style_content:
+                        prompt = WritingStyleManager.apply_style_to_prompt(base_prompt, style_content)
+                    else:
+                        prompt = base_prompt
                 else:
-                    prompt = prompt_service.get_chapter_generation_prompt(
+                    template = await PromptService.get_template("CHAPTER_GENERATION", current_user_id, db_session)
+                    base_prompt = PromptService.format_prompt(
+                        template,
                         title=project.title,
                         theme=project.theme or '',
                         genre=project.genre or '',
@@ -1274,12 +1287,23 @@ async def generate_chapter_content_stream(
                         chapter_number=current_chapter.chapter_number,
                         chapter_title=current_chapter.title,
                         chapter_outline=chapter_outline_content,
-                        style_content=style_content,
                         target_word_count=target_word_count,
-                        memory_context=memory_context,
-                        mcp_references=mcp_reference_materials,
-                        outline_mode=outline_mode
+                        max_word_count=target_word_count + 1000
                     )
+                    # 插入模式说明和记忆、MCP参考
+                    mode_instruction = "\n\n【创作模式说明】\n本章采用细纲模式：本章是大纲节点的细化展开之一。请严格遵循上述详细规划中的剧情点、角色焦点和情感基调，确保与整体规划保持一致。\n" if outline_mode == 'one-to-many' else "\n\n【创作模式说明】\n本章采用一对一模式：一个大纲节点对应一个章节。请充分展开大纲中的情节，注重叙事的完整性和丰满度。\n"
+                    memory_text = ""
+                    if memory_context:
+                        memory_text = "\n【🧠 智能记忆系统 - 重要参考】\n" + memory_context.get('recent_context', '') + "\n" + memory_context.get('relevant_memories', '') + "\n" + memory_context.get('foreshadows', '') + "\n" + memory_context.get('character_states', '') + "\n" + memory_context.get('plot_points', '')
+                    mcp_text = ""
+                    if mcp_reference_materials:
+                        mcp_text = "\n【📚 MCP工具搜索 - 参考资料】\n以下是通过MCP工具搜索到的相关参考资料，可用于丰富情节和细节：\n\n" + mcp_reference_materials + "\n"
+                    base_prompt = base_prompt.replace("本章信息：", memory_text + mcp_text + mode_instruction + "\n\n本章信息：")
+                    # 应用写作风格
+                    if style_content:
+                        prompt = WritingStyleManager.apply_style_to_prompt(base_prompt, style_content)
+                    else:
+                        prompt = base_prompt
                 
                 if mcp_reference_materials:
                     logger.info(f"📖 已整合MCP参考资料（{len(mcp_reference_materials)}字符）到章节生成提示词")
@@ -2412,9 +2436,12 @@ async def generate_single_chapter_for_batch(
             chapter_outline_content = outline.content if outline else chapter.summary or '暂无大纲'
             logger.warning(f"⚠️ 批量生成 - 一对多模式但无expansion_plan，使用大纲内容")
     
-    # 生成提示词
+    # 生成提示词（支持自定义）
     if previous_content:
-        prompt = prompt_service.get_chapter_generation_with_context_prompt(
+        # 获取自定义提示词模板
+        template = await PromptService.get_template("CHAPTER_GENERATION_WITH_CONTEXT", user_id, db_session)
+        base_prompt = PromptService.format_prompt(
+            template,
             title=project.title,
             theme=project.theme or '',
             genre=project.genre or '',
@@ -2429,13 +2456,20 @@ async def generate_single_chapter_for_batch(
             chapter_number=chapter.chapter_number,
             chapter_title=chapter.title,
             chapter_outline=chapter_outline_content,
-            style_content=style_content,
             target_word_count=target_word_count,
-            memory_context=memory_context,
-            outline_mode=outline_mode
+            max_word_count=target_word_count + 1000,
+            memory_context=memory_context.get('recent_context', '') + "\n" + memory_context.get('relevant_memories', '') + "\n" + memory_context.get('foreshadows', '') + "\n" + memory_context.get('character_states', '') + "\n" + memory_context.get('plot_points', '') if memory_context else "暂无相关记忆"
         )
+        # 应用写作风格
+        if style_content:
+            prompt = WritingStyleManager.apply_style_to_prompt(base_prompt, style_content)
+        else:
+            prompt = base_prompt
     else:
-        prompt = prompt_service.get_chapter_generation_prompt(
+        # 获取自定义提示词模板
+        template = await PromptService.get_template("CHAPTER_GENERATION", user_id, db_session)
+        base_prompt = PromptService.format_prompt(
+            template,
             title=project.title,
             theme=project.theme or '',
             genre=project.genre or '',
@@ -2449,11 +2483,14 @@ async def generate_single_chapter_for_batch(
             chapter_number=chapter.chapter_number,
             chapter_title=chapter.title,
             chapter_outline=chapter_outline_content,
-            style_content=style_content,
             target_word_count=target_word_count,
-            memory_context=memory_context,
-            outline_mode=outline_mode
+            max_word_count=target_word_count + 1000
         )
+        # 应用写作风格
+        if style_content:
+            prompt = WritingStyleManager.apply_style_to_prompt(base_prompt, style_content)
+        else:
+            prompt = base_prompt
     
     # 非流式生成内容
     full_content = ""

backend/app/api/characters.py

@@ -19,7 +19,7 @@ from app.schemas.character import (
     CharacterGenerateRequest
 )
 from app.services.ai_service import AIService
-from app.services.prompt_service import prompt_service
+from app.services.prompt_service import prompt_service, PromptService
 from app.logger import get_logger
 from app.api.settings import get_user_ai_service
 
@@ -419,8 +419,11 @@ async def generate_character(
 - 其他要求：{request.requirements or '无'}
 """
         
-        # 使用统一的提示词服务
-        prompt = prompt_service.get_single_character_prompt(
+        # 获取自定义提示词模板
+        template = await PromptService.get_template("SINGLE_CHARACTER", user_id, db)
+        # 格式化提示词
+        prompt = PromptService.format_prompt(
+            template,
             project_context=project_context,
             user_input=user_input
         )
@@ -825,7 +828,11 @@ async def generate_character_stream(
             
             yield await SSEResponse.send_progress("构建AI提示词...", 20)
             
-            prompt = prompt_service.get_single_character_prompt(
+            # 获取自定义提示词模板
+            template = await PromptService.get_template("SINGLE_CHARACTER", user_id, db)
+            # 格式化提示词
+            prompt = PromptService.format_prompt(
+                template,
                 project_context=project_context,
                 user_input=user_input
             )

backend/app/api/inspiration.py

@@ -1,5 +1,5 @@
 """灵感模式API - 通过对话引导创建项目"""
-from fastapi import APIRouter, Depends
+from fastapi import APIRouter, Depends, Request
 from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
 from typing import Dict, Any
 import json
@@ -7,97 +7,13 @@ import json
 from app.database import get_db
 from app.services.ai_service import AIService
 from app.api.settings import get_user_ai_service
+from app.services.prompt_service import prompt_service, PromptService
 from app.logger import get_logger
 
 router = APIRouter(prefix="/inspiration", tags=["灵感模式"])
 logger = get_logger(__name__)
 
 
-# 灵感模式提示词模板
-INSPIRATION_PROMPTS = {
-    "title": {
-        "system": """你是一位专业的小说创作顾问。
-用户的原始想法：{initial_idea}
-
-请根据用户的想法，生成6个吸引人的书名建议，要求：
-1. 紧扣用户的原始想法和核心故事构思
-2. 富有创意和吸引力
-3. 涵盖不同的风格倾向
-
-返回JSON格式：
-{{
-    "prompt": "根据你的想法，我为你准备了几个书名建议：",
-    "options": ["书名1", "书名2", "书名3", "书名4", "书名5", "书名6"]
-}}
-
-只返回纯JSON，不要有其他文字。""",
-        "user": "用户的想法：{initial_idea}\n请生成6个书名建议"
-    },
-    
-    "description": {
-        "system": """你是一位专业的小说创作顾问。
-用户的原始想法：{initial_idea}
-已确定的书名：{title}
-
-请生成6个精彩的小说简介，要求：
-1. 必须紧扣用户的原始想法，确保简介是原始想法的具体展开
-2. 符合已确定的书名风格
-3. 简洁有力，每个50-100字
-4. 包含核心冲突
-5. 涵盖不同的故事走向，但都基于用户的原始构思
-
-返回JSON格式：
-{{"prompt":"选择一个简介：","options":["简介1","简介2","简介3","简介4","简介5","简介6"]}}
-
-只返回纯JSON，不要有其他文字，不要换行。""",
-        "user": "原始想法：{initial_idea}\n书名：{title}\n请生成6个简介选项"
-    },
-    
-    "theme": {
-        "system": """你是一位专业的小说创作顾问。
-用户的原始想法：{initial_idea}
-小说信息：
-- 书名：{title}
-- 简介：{description}
-
-请生成6个深刻的主题选项，要求：
-1. 必须与用户的原始想法保持高度一致
-2. 符合书名和简介的风格
-3. 有深度和思想性
-4. 每个50-150字
-5. 涵盖不同角度（如：成长、复仇、救赎、探索等），但都围绕用户的核心构思
-
-返回JSON格式：
-{{"prompt":"这本书的核心主题是什么？","options":["主题1","主题2","主题3","主题4","主题5","主题6"]}}
-
-只返回纯JSON，不要有其他文字，不要换行。""",
-        "user": "原始想法：{initial_idea}\n书名：{title}\n简介：{description}\n请生成6个主题选项"
-    },
-    
-    "genre": {
-        "system": """你是一位专业的小说创作顾问。
-用户的原始想法：{initial_idea}
-小说信息：
-- 书名：{title}
-- 简介：{description}
-- 主题：{theme}
-
-请生成6个合适的类型标签（每个2-4字），要求：
-1. 必须符合用户原始想法中暗示的类型倾向
-2. 符合小说整体风格
-3. 可以多选组合
-
-常见类型：玄幻、都市、科幻、武侠、仙侠、历史、言情、悬疑、奇幻、修仙等
-
-返回JSON格式：
-{{"prompt":"选择类型标签（可多选）：","options":["类型1","类型2","类型3","类型4","类型5","类型6"]}}
-
-只返回紧凑的纯JSON，不要换行，不要有其他文字。""",
-        "user": "原始想法：{initial_idea}\n书名：{title}\n简介：{description}\n主题：{theme}\n请生成6个类型标签"
-    }
-}
-
-
 # 不同阶段的temperature设置（递减以保持一致性）
 TEMPERATURE_SETTINGS = {
     "title": 0.8,        # 书名阶段可以更有创意
@@ -153,6 +69,8 @@ def validate_options_response(result: Dict[str, Any], step: str, max_retries: in
 @router.post("/generate-options")
 async def generate_options(
     data: Dict[str, Any],
+    http_request: Request,
+    db: AsyncSession = Depends(get_db),
     ai_service: AIService = Depends(get_user_ai_service)
 ) -> Dict[str, Any]:
     """
@@ -183,28 +101,49 @@ async def generate_options(
             
             logger.info(f"灵感模式：生成{step}阶段的选项（第{attempt + 1}次尝试）")
             
-            # 获取对应的提示词模板
-            if step not in INSPIRATION_PROMPTS:
+            # 获取用户ID
+            user_id = getattr(http_request.state, 'user_id', None)
+            
+            # 获取对应的提示词模板（根据step确定模板key）
+            template_key_map = {
+                "title": "INSPIRATION_TITLE",
+                "description": "INSPIRATION_DESCRIPTION",
+                "theme": "INSPIRATION_THEME",
+                "genre": "INSPIRATION_GENRE"
+            }
+            template_key = template_key_map.get(step)
+            
+            if not template_key:
                 return {
                     "error": f"不支持的步骤: {step}",
                     "prompt": "",
                     "options": []
                 }
             
-            prompt_template = INSPIRATION_PROMPTS[step]
+            # 获取自定义提示词模板
+            prompt_template_str = await PromptService.get_template(template_key, user_id, db)
             
-            # 准备格式化参数（提供默认值避免KeyError）
-            # 关键改进：保持initial_idea在所有阶段传递，确保内容关联性
+            # 准备格式化参数
             format_params = {
-                "initial_idea": context.get("initial_idea", context.get("description", "")),  # 优先使用initial_idea，兼容旧数据
+                "initial_idea": context.get("initial_idea", context.get("description", "")),
                 "title": context.get("title", ""),
                 "description": context.get("description", ""),
                 "theme": context.get("theme", "")
             }
             
-            # 格式化系统提示词
-            system_prompt = prompt_template["system"].format(**format_params)
-            user_prompt = prompt_template["user"].format(**format_params)
+            # 格式化提示词（灵感模式的模板是特殊格式，包含system和user两部分）
+            # 尝试解析为JSON格式的字典
+            try:
+                prompt_template = json.loads(prompt_template_str)
+                system_prompt = prompt_template["system"].format(**format_params)
+                user_prompt = prompt_template["user"].format(**format_params)
+            except (json.JSONDecodeError, KeyError):
+                # 如果不是JSON格式，降级使用原有方法
+                prompt_template = prompt_service.get_inspiration_prompt(step)
+                if not prompt_template:
+                    return {"error": f"无法获取提示词模板: {step}", "prompt": "", "options": []}
+                system_prompt = prompt_template["system"].format(**format_params)
+                user_prompt = prompt_template["user"].format(**format_params)
             
             # 如果是重试，在提示词中强调格式要求
             if attempt > 0:
@@ -302,6 +241,8 @@ async def generate_options(
 @router.post("/quick-generate")
 async def quick_generate(
     data: Dict[str, Any],
+    http_request: Request,
+    db: AsyncSession = Depends(get_db),
     ai_service: AIService = Depends(get_user_ai_service)
 ) -> Dict[str, Any]:
     """
@@ -326,6 +267,9 @@ async def quick_generate(
     try:
         logger.info("灵感模式：智能补全")
         
+        # 获取用户ID
+        user_id = getattr(http_request.state, 'user_id', None)
+        
         # 构建补全提示词
         existing_info = []
         if data.get("title"):
@@ -339,35 +283,23 @@ async def quick_generate(
         
         existing_text = "\n".join(existing_info) if existing_info else "暂无信息"
         
-        system_prompt = """你是一位专业的小说创作顾问。用户提供了部分小说信息，请补全缺失的字段。
-
-用户已提供的信息：
-{existing}
-
-请生成完整的小说方案，包含：
-1. title: 书名（3-6字，如果用户已提供则保持原样）
-2. description: 简介（50-100字，必须基于用户提供的信息，不要偏离原意）
-3. theme: 核心主题（30-50字，必须与用户提供的信息保持一致）
-4. genre: 类型标签数组（2-3个）
-
-重要：所有补全的内容都必须与用户提供的信息保持高度关联，确保前后一致性。
-
-返回JSON格式：
-{{
-    "title": "书名",
-    "description": "简介内容...",
-    "theme": "主题内容...",
-    "genre": ["类型1", "类型2"]
-}}
-
-只返回纯JSON，不要有其他文字。"""
+        # 获取自定义提示词模板
+        prompt_template_str = await PromptService.get_template("INSPIRATION_QUICK_COMPLETE", user_id, db)
         
-        user_prompt = "请补全小说信息"
+        # 格式化提示词
+        try:
+            prompts = json.loads(prompt_template_str)
+            # 格式化参数
+            prompts["system"] = prompts["system"].replace("{existing}", existing_text)
+            prompts["user"] = prompts["user"].replace("{existing}", existing_text)
+        except (json.JSONDecodeError, KeyError):
+            # 降级使用原有方法
+            prompts = prompt_service.get_inspiration_quick_complete_prompt(existing=existing_text)
         
         # 调用AI
         response = await ai_service.generate_text(
-            prompt=user_prompt,
-            system_prompt=system_prompt.format(existing=existing_text),
+            prompt=prompts["user"],
+            system_prompt=prompts["system"],
             temperature=0.7
         )
         

backend/app/api/organizations.py

@@ -24,7 +24,7 @@ from app.schemas.relationship import (
 )
 from app.schemas.character import CharacterResponse
 from app.services.ai_service import AIService
-from app.services.prompt_service import prompt_service
+from app.services.prompt_service import prompt_service, PromptService
 from app.logger import get_logger
 from app.api.settings import get_user_ai_service
 
@@ -496,8 +496,11 @@ async def generate_organization(
 - 其他要求：{gen_request.requirements or '无'}
 """
         
-        # 使用统一的提示词服务
-        prompt = prompt_service.get_single_organization_prompt(
+        # 获取自定义提示词模板
+        template = await PromptService.get_template("SINGLE_ORGANIZATION", user_id, db)
+        # 格式化提示词
+        prompt = PromptService.format_prompt(
+            template,
             project_context=project_context,
             user_input=user_input
         )
@@ -689,7 +692,11 @@ async def generate_organization_stream(
             
             yield await SSEResponse.send_progress("构建AI提示词...", 20)
             
-            prompt = prompt_service.get_single_organization_prompt(
+            # 获取自定义提示词模板
+            template = await PromptService.get_template("SINGLE_ORGANIZATION", user_id, db)
+            # 格式化提示词
+            prompt = PromptService.format_prompt(
+                template,
                 project_context=project_context,
                 user_input=user_input
             )

backend/app/api/outlines.py

@@ -25,7 +25,7 @@ from app.schemas.outline import (
     CreateChaptersFromPlansResponse
 )
 from app.services.ai_service import AIService
-from app.services.prompt_service import prompt_service
+from app.services.prompt_service import prompt_service, PromptService
 from app.services.memory_service import memory_service
 from app.services.plot_expansion_service import PlotExpansionService
 from app.logger import get_logger
@@ -477,8 +477,10 @@ async def _generate_new_outline(
             logger.warning(f"⚠️ MCP工具调用失败，降级为基础模式: {str(e)}")
             mcp_reference_materials = ""
     
-    # 使用完整提示词（插入MCP参考资料）
-    prompt = prompt_service.get_complete_outline_prompt(
+    # 使用完整提示词（插入MCP参考资料，支持自定义）
+    template = await PromptService.get_template("COMPLETE_OUTLINE_GENERATION", user_id, db)
+    prompt = PromptService.format_prompt(
+        template,
         title=project.title,
         theme=request.theme or project.theme or "未设定",
         genre=request.genre or project.genre or "通用",
@@ -797,8 +799,10 @@ async def _continue_outline(
                 logger.warning(f"⚠️ 第{batch_num + 1}批MCP工具调用失败，降级为基础模式: {str(e)}")
                 mcp_reference_materials = ""
         
-        # 使用标准续写提示词模板（支持记忆+MCP增强）
-        prompt = prompt_service.get_outline_continue_prompt(
+        # 使用标准续写提示词模板（支持记忆+MCP增强+自定义）
+        template = await PromptService.get_template("OUTLINE_CONTINUE_GENERATION", user_id, db)
+        prompt = PromptService.format_prompt(
+            template,
             title=project.title,
             theme=request.theme or project.theme or "未设定",
             genre=request.genre or project.genre or "通用",
@@ -814,6 +818,7 @@ async def _continue_outline(
             recent_plot=recent_plot,
             plot_stage_instruction=stage_instruction,
             start_chapter=current_start_chapter,
+            end_chapter=current_start_chapter + current_batch_size - 1,
             story_direction=request.story_direction or "自然延续",
             requirements=request.requirements or "",
             memory_context=memory_context,
@@ -1084,9 +1089,11 @@ async def new_outline_generator(
                 logger.warning(f"⚠️ MCP工具调用失败，降级为基础模式: {str(e)}")
                 mcp_reference_materials = ""
         
-        # 使用完整提示词（插入MCP参考资料）
+        # 使用完整提示词（插入MCP参考资料，支持自定义）
         yield await SSEResponse.send_progress("准备AI提示词...", 20)
-        prompt = prompt_service.get_complete_outline_prompt(
+        template = await PromptService.get_template("COMPLETE_OUTLINE_GENERATION", user_id_for_mcp, db)
+        prompt = PromptService.format_prompt(
+            template,
             title=project.title,
             theme=data.get("theme") or project.theme or "未设定",
             genre=data.get("genre") or project.genre or "通用",
@@ -1412,8 +1419,10 @@ async def continue_outline_generator(
                 batch_progress + 5
             )
             
-            # 使用标准续写提示词模板（支持记忆+MCP增强）
-            prompt = prompt_service.get_outline_continue_prompt(
+            # 使用标准续写提示词模板（支持记忆+MCP增强+自定义）
+            template = await PromptService.get_template("OUTLINE_CONTINUE_GENERATION", user_id, db)
+            prompt = PromptService.format_prompt(
+                template,
                 title=project.title,
                 theme=data.get("theme") or project.theme or "未设定",
                 genre=data.get("genre") or project.genre or "通用",
@@ -1429,6 +1438,7 @@ async def continue_outline_generator(
                 recent_plot=recent_plot,
                 plot_stage_instruction=stage_instruction,
                 start_chapter=current_start_chapter,
+                end_chapter=current_start_chapter + current_batch_size - 1,
                 story_direction=data.get("story_direction", "自然延续"),
                 requirements=data.get("requirements", ""),
                 memory_context=memory_context,

backend/app/api/polish.py

@@ -1,12 +1,12 @@
 """AI去味API - 核心特色功能"""
-from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException
+from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException, Request
 from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
 
 from app.database import get_db
 from app.models.generation_history import GenerationHistory
 from app.schemas.polish import PolishRequest, PolishResponse
 from app.services.ai_service import AIService
-from app.services.prompt_service import prompt_service
+from app.services.prompt_service import prompt_service, PromptService
 from app.logger import get_logger
 from app.api.settings import get_user_ai_service
 
@@ -17,6 +17,7 @@ logger = get_logger(__name__)
 @router.post("", response_model=PolishResponse, summary="AI去味")
 async def polish_text(
     request: PolishRequest,
+    http_request: Request,
     db: AsyncSession = Depends(get_db),
     user_ai_service: AIService = Depends(get_user_ai_service)
 ):
@@ -32,8 +33,14 @@ async def polish_text(
     这是本项目的核心特色功能！
     """
     try:
-        # 构建AI去味提示词
-        prompt = prompt_service.get_denoising_prompt(
+        # 获取用户ID
+        user_id = getattr(http_request.state, 'user_id', None)
+        
+        # 获取自定义提示词模板
+        template = await PromptService.get_template("DENOISING", user_id, db)
+        # 格式化提示词
+        prompt = PromptService.format_prompt(
+            template,
             original_text=request.original_text
         )
         
@@ -85,6 +92,7 @@ async def polish_batch(
     project_id: int = None,
     provider: str = None,
     model: str = None,
+    http_request: Request = None,
     db: AsyncSession = Depends(get_db),
     user_ai_service: AIService = Depends(get_user_ai_service)
 ):
@@ -94,12 +102,18 @@ async def polish_batch(
     适用于一次性处理多个章节或段落
     """
     try:
+        # 获取用户ID
+        user_id = getattr(http_request.state, 'user_id', None) if http_request else None
+        
         results = []
         
         for idx, text in enumerate(texts):
             logger.info(f"处理第 {idx+1}/{len(texts)} 个文本")
             
-            prompt = prompt_service.get_denoising_prompt(original_text=text)
+            # 获取自定义提示词模板
+            template = await PromptService.get_template("DENOISING", user_id, db)
+            # 格式化提示词
+            prompt = PromptService.format_prompt(template, original_text=text)
             
             polished_text = await user_ai_service.generate_text(
                 prompt=prompt,

backend/app/api/prompt_templates.py

@@ -0,0 +1,478 @@
+"""提示词模板管理 API"""
+from fastapi import APIRouter, HTTPException, Depends, Query, Request
+from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
+from sqlalchemy import select, func, delete
+from typing import List, Optional
+from datetime import datetime
+import json
+
+from app.database import get_db
+from app.models.prompt_template import PromptTemplate
+from app.schemas.prompt_template import (
+    PromptTemplateCreate,
+    PromptTemplateUpdate,
+    PromptTemplateResponse,
+    PromptTemplateListResponse,
+    PromptTemplateCategoryResponse,
+    PromptTemplateExport,
+    PromptTemplatePreviewRequest
+)
+from app.services.prompt_service import PromptService
+from app.logger import get_logger
+
+logger = get_logger(__name__)
+
+router = APIRouter(prefix="/prompt-templates", tags=["提示词模板管理"])
+
+
+@router.get("", response_model=PromptTemplateListResponse)
+async def get_all_templates(
+    request: Request,
+    category: Optional[str] = Query(None, description="按分类筛选"),
+    is_active: Optional[bool] = Query(None, description="按启用状态筛选"),
+    db: AsyncSession = Depends(get_db)
+):
+    """
+    获取用户所有提示词模板
+    """
+    # 从认证中间件获取用户ID
+    user_id = getattr(request.state, 'user_id', None)
+    if not user_id:
+        raise HTTPException(status_code=401, detail="未登录")
+    
+    query = select(PromptTemplate).where(PromptTemplate.user_id == user_id)
+    
+    if category:
+        query = query.where(PromptTemplate.category == category)
+    if is_active is not None:
+        query = query.where(PromptTemplate.is_active == is_active)
+    
+    query = query.order_by(PromptTemplate.category, PromptTemplate.template_key)
+    
+    result = await db.execute(query)
+    templates = result.scalars().all()
+    
+    # 获取所有分类
+    categories_result = await db.execute(
+        select(PromptTemplate.category)
+        .where(PromptTemplate.user_id == user_id)
+        .distinct()
+    )
+    categories = [c for c in categories_result.scalars().all() if c]
+    
+    return PromptTemplateListResponse(
+        templates=templates,
+        total=len(templates),
+        categories=sorted(categories)
+    )
+
+
+@router.get("/categories", response_model=List[PromptTemplateCategoryResponse])
+async def get_templates_by_category(
+    request: Request,
+    db: AsyncSession = Depends(get_db)
+):
+    """
+    按分类获取提示词模板（合并用户自定义和系统默认）
+    """
+    # 从认证中间件获取用户ID
+    user_id = getattr(request.state, 'user_id', None)
+    if not user_id:
+        raise HTTPException(status_code=401, detail="未登录")
+    
+    # 1. 查询用户自定义模板
+    result = await db.execute(
+        select(PromptTemplate)
+        .where(PromptTemplate.user_id == user_id)
+        .order_by(PromptTemplate.category, PromptTemplate.template_key)
+    )
+    user_templates = result.scalars().all()
+    
+    # 2. 获取所有系统默认模板
+    system_templates = PromptService.get_all_system_templates()
+    
+    # 3. 构建用户自定义模板的键集合
+    user_template_keys = {t.template_key for t in user_templates}
+    
+    # 4. 合并模板：用户自定义的 + 未自定义的系统默认
+    all_templates = []
+    current_time = datetime.now()
+    
+    # 添加用户自定义的模板
+    for user_template in user_templates:
+        user_template.is_system_default = False  # 标记为已自定义
+        all_templates.append(user_template)
+    
+    # 添加未自定义的系统默认模板
+    for sys_template in system_templates:
+        if sys_template['template_key'] not in user_template_keys:
+            # 这个系统模板用户还没有自定义，创建临时对象
+            template_obj = PromptTemplate(
+                id=sys_template['template_key'],  # 使用template_key作为临时ID
+                user_id=user_id,
+                template_key=sys_template['template_key'],
+                template_name=sys_template['template_name'],
+                template_content=sys_template['content'],
+                description=sys_template['description'],
+                category=sys_template['category'],
+                parameters=json.dumps(sys_template['parameters']),
+                is_active=True,
+                is_system_default=True,
+                created_at=current_time,
+                updated_at=current_time
+            )
+            all_templates.append(template_obj)
+    
+    # 5. 按分类分组
+    category_dict = {}
+    for template in all_templates:
+        cat = template.category or "未分类"
+        if cat not in category_dict:
+            category_dict[cat] = []
+        category_dict[cat].append(template)
+    
+    # 6. 构建响应
+    response = []
+    for category, temps in sorted(category_dict.items()):
+        # 按template_key排序，确保顺序一致
+        temps.sort(key=lambda t: t.template_key)
+        response.append(PromptTemplateCategoryResponse(
+            category=category,
+            count=len(temps),
+            templates=temps
+        ))
+    
+    return response
+
+
+@router.get("/system-defaults")
+async def get_system_defaults(
+    request: Request
+):
+    """
+    获取所有系统默认提示词模板
+    """
+    # 从认证中间件获取用户ID
+    user_id = getattr(request.state, 'user_id', None)
+    if not user_id:
+        raise HTTPException(status_code=401, detail="未登录")
+    
+    # 从PromptService获取所有系统默认模板
+    system_templates = PromptService.get_all_system_templates()
+    
+    return {
+        "templates": system_templates,
+        "total": len(system_templates)
+    }
+
+
+@router.get("/{template_key}", response_model=PromptTemplateResponse)
+async def get_template(
+    template_key: str,
+    request: Request,
+    db: AsyncSession = Depends(get_db)
+):
+    """
+    获取指定的提示词模板
+    """
+    # 从认证中间件获取用户ID
+    user_id = getattr(request.state, 'user_id', None)
+    if not user_id:
+        raise HTTPException(status_code=401, detail="未登录")
+    
+    result = await db.execute(
+        select(PromptTemplate).where(
+            PromptTemplate.user_id == user_id,
+            PromptTemplate.template_key == template_key
+        )
+    )
+    template = result.scalar_one_or_none()
+    
+    if not template:
+        raise HTTPException(status_code=404, detail=f"模板 {template_key} 不存在")
+    
+    return template
+
+
+@router.post("", response_model=PromptTemplateResponse)
+async def create_or_update_template(
+    data: PromptTemplateCreate,
+    request: Request,
+    db: AsyncSession = Depends(get_db)
+):
+    """
+    创建或更新提示词模板（Upsert）
+    """
+    # 从认证中间件获取用户ID
+    user_id = getattr(request.state, 'user_id', None)
+    if not user_id:
+        raise HTTPException(status_code=401, detail="未登录")
+    
+    # 查找现有模板
+    result = await db.execute(
+        select(PromptTemplate).where(
+            PromptTemplate.user_id == user_id,
+            PromptTemplate.template_key == data.template_key
+        )
+    )
+    template = result.scalar_one_or_none()
+    
+    if template:
+        # 更新现有模板
+        for key, value in data.model_dump(exclude_unset=True).items():
+            setattr(template, key, value)
+        logger.info(f"用户 {user_id} 更新模板 {data.template_key}")
+    else:
+        # 创建新模板
+        template = PromptTemplate(
+            user_id=user_id,
+            **data.model_dump()
+        )
+        db.add(template)
+        logger.info(f"用户 {user_id} 创建模板 {data.template_key}")
+    
+    await db.commit()
+    await db.refresh(template)
+    
+    return template
+
+
+@router.put("/{template_key}", response_model=PromptTemplateResponse)
+async def update_template(
+    template_key: str,
+    data: PromptTemplateUpdate,
+    request: Request,
+    db: AsyncSession = Depends(get_db)
+):
+    """
+    更新提示词模板
+    """
+    # 从认证中间件获取用户ID
+    user_id = getattr(request.state, 'user_id', None)
+    if not user_id:
+        raise HTTPException(status_code=401, detail="未登录")
+    
+    result = await db.execute(
+        select(PromptTemplate).where(
+            PromptTemplate.user_id == user_id,
+            PromptTemplate.template_key == template_key
+        )
+    )
+    template = result.scalar_one_or_none()
+    
+    if not template:
+        raise HTTPException(status_code=404, detail=f"模板 {template_key} 不存在")
+    
+    # 更新模板
+    update_data = data.model_dump(exclude_unset=True)
+    for key, value in update_data.items():
+        setattr(template, key, value)
+    
+    await db.commit()
+    await db.refresh(template)
+    logger.info(f"用户 {user_id} 更新模板 {template_key}")
+    
+    return template
+
+
+@router.delete("/{template_key}")
+async def delete_template(
+    template_key: str,
+    request: Request,
+    db: AsyncSession = Depends(get_db)
+):
+    """
+    删除自定义提示词模板
+    """
+    # 从认证中间件获取用户ID
+    user_id = getattr(request.state, 'user_id', None)
+    if not user_id:
+        raise HTTPException(status_code=401, detail="未登录")
+    
+    result = await db.execute(
+        select(PromptTemplate).where(
+            PromptTemplate.user_id == user_id,
+            PromptTemplate.template_key == template_key
+        )
+    )
+    template = result.scalar_one_or_none()
+    
+    if not template:
+        raise HTTPException(status_code=404, detail=f"模板 {template_key} 不存在")
+    
+    await db.delete(template)
+    await db.commit()
+    logger.info(f"用户 {user_id} 删除模板 {template_key}")
+    
+    return {"message": "模板已删除", "template_key": template_key}
+
+
+@router.post("/{template_key}/reset")
+async def reset_to_default(
+    template_key: str,
+    request: Request,
+    db: AsyncSession = Depends(get_db)
+):
+    """
+    重置为系统默认模板（删除用户自定义版本）
+    """
+    # 从认证中间件获取用户ID
+    user_id = getattr(request.state, 'user_id', None)
+    if not user_id:
+        raise HTTPException(status_code=401, detail="未登录")
+    
+    # 验证系统默认模板是否存在
+    system_template = PromptService.get_system_template_info(template_key)
+    if not system_template:
+        raise HTTPException(status_code=404, detail=f"系统默认模板 {template_key} 不存在")
+    
+    # 查找并删除用户的自定义模板
+    result = await db.execute(
+        select(PromptTemplate).where(
+            PromptTemplate.user_id == user_id,
+            PromptTemplate.template_key == template_key
+        )
+    )
+    template = result.scalar_one_or_none()
+    
+    if template:
+        await db.delete(template)
+        await db.commit()
+        logger.info(f"用户 {user_id} 删除自定义模板 {template_key}，恢复为系统默认")
+        return {"message": "已重置为系统默认", "template_key": template_key}
+    else:
+        # 用户本来就没有自定义，已经是系统默认状态
+        logger.info(f"用户 {user_id} 的模板 {template_key} 本来就是系统默认")
+        return {"message": "已是系统默认状态", "template_key": template_key}
+
+
+@router.post("/export", response_model=PromptTemplateExport)
+async def export_templates(
+    request: Request,
+    db: AsyncSession = Depends(get_db)
+):
+    """
+    导出用户所有自定义模板
+    """
+    # 从认证中间件获取用户ID
+    user_id = getattr(request.state, 'user_id', None)
+    if not user_id:
+        raise HTTPException(status_code=401, detail="未登录")
+    
+    result = await db.execute(
+        select(PromptTemplate).where(PromptTemplate.user_id == user_id)
+    )
+    templates = result.scalars().all()
+    
+    # 转换为导出格式
+    export_data = [
+        {
+            "template_key": t.template_key,
+            "template_name": t.template_name,
+            "template_content": t.template_content,
+            "description": t.description,
+            "category": t.category,
+            "parameters": t.parameters,
+            "is_active": t.is_active
+        }
+        for t in templates
+    ]
+    
+    logger.info(f"用户 {user_id} 导出了 {len(export_data)} 个模板")
+    
+    return PromptTemplateExport(
+        templates=export_data,
+        export_time=datetime.now()
+    )
+
+
+@router.post("/import")
+async def import_templates(
+    data: PromptTemplateExport,
+    request: Request,
+    db: AsyncSession = Depends(get_db)
+):
+    """
+    导入提示词模板
+    """
+    # 从认证中间件获取用户ID
+    user_id = getattr(request.state, 'user_id', None)
+    if not user_id:
+        raise HTTPException(status_code=401, detail="未登录")
+    
+    imported_count = 0
+    updated_count = 0
+    
+    for template_data in data.templates:
+        # 查找是否已存在
+        result = await db.execute(
+            select(PromptTemplate).where(
+                PromptTemplate.user_id == user_id,
+                PromptTemplate.template_key == template_data.template_key
+            )
+        )
+        existing = result.scalar_one_or_none()
+        
+        if existing:
+            # 更新现有模板
+            for key, value in template_data.model_dump().items():
+                setattr(existing, key, value)
+            updated_count += 1
+        else:
+            # 创建新模板
+            new_template = PromptTemplate(
+                user_id=user_id,
+                **template_data.model_dump()
+            )
+            db.add(new_template)
+            imported_count += 1
+    
+    await db.commit()
+    logger.info(f"用户 {user_id} 导入了 {imported_count} 个新模板，更新了 {updated_count} 个模板")
+    
+    return {
+        "message": "导入成功",
+        "imported": imported_count,
+        "updated": updated_count,
+        "total": imported_count + updated_count
+    }
+
+
+@router.post("/{template_key}/preview")
+async def preview_template(
+    template_key: str,
+    data: PromptTemplatePreviewRequest,
+    request: Request
+):
+    """
+    预览提示词模板（渲染变量）
+    """
+    # 从认证中间件获取用户ID
+    user_id = getattr(request.state, 'user_id', None)
+    if not user_id:
+        raise HTTPException(status_code=401, detail="未登录")
+    
+    try:
+        # 使用PromptService的format_prompt方法
+        rendered = PromptService.format_prompt(
+            data.template_content,
+            **data.parameters
+        )
+        
+        return {
+            "success": True,
+            "rendered_content": rendered,
+            "parameters_used": list(data.parameters.keys())
+        }
+    except KeyError as e:
+        return {
+            "success": False,
+            "error": f"缺少必需的参数: {str(e)}",
+            "rendered_content": None
+        }
+    except Exception as e:
+        return {
+            "success": False,
+            "error": f"渲染失败: {str(e)}",
+            "rendered_content": None
+        }

backend/app/api/wizard_stream.py

@@ -16,7 +16,7 @@ from app.models.writing_style import WritingStyle
 from app.models.project_default_style import ProjectDefaultStyle
 from app.services.ai_service import AIService
 from app.services.mcp_tool_service import MCPToolService
-from app.services.prompt_service import prompt_service
+from app.services.prompt_service import prompt_service, PromptService
 from app.services.plot_expansion_service import PlotExpansionService
 from app.logger import get_logger
 from app.utils.sse_response import SSEResponse, create_sse_response
@@ -57,12 +57,14 @@ async def world_building_generator(
             yield await SSEResponse.send_error("title、description、theme 和 genre 是必需的参数", 400)
             return
         
-        # 获取基础提示词
+        # 获取基础提示词（支持自定义）
         yield await SSEResponse.send_progress("准备AI提示词...", 15)
-        base_prompt = prompt_service.get_world_building_prompt(
+        template = await PromptService.get_template("WORLD_BUILDING", user_id, db)
+        base_prompt = PromptService.format_prompt(
+            template,
             title=title,
             theme=theme,
-            genre=genre
+            genre=genre or "通用类型"
         )
         
         # MCP工具增强：收集参考资料
@@ -455,8 +457,11 @@ async def characters_generator(
                         else:
                             batch_requirements += "\n主要是配角(supporting)和反派(antagonist)"
                     
+                    # 获取自定义提示词模板
+                    template = await PromptService.get_template("CHARACTERS_BATCH", user_id, db)
                     # 构建基础提示词
-                    base_prompt = prompt_service.get_characters_batch_prompt(
+                    base_prompt = PromptService.format_prompt(
+                        template,
                         count=current_batch_size,  # 传递精确数量
                         time_period=world_context.get("time_period", ""),
                         location=world_context.get("location", ""),
@@ -954,7 +959,10 @@ async def outline_generator(
         outline_requirements += "4. 不要试图完结故事，这只是开始部分\n"
         outline_requirements += "5. 不要在JSON字符串值中使用中文引号（""''），请使用【】或《》标记\n"
         
-        outline_prompt = prompt_service.get_complete_outline_prompt(
+        # 获取自定义提示词模板
+        template = await PromptService.get_template("COMPLETE_OUTLINE_GENERATION", user_id, db)
+        outline_prompt = PromptService.format_prompt(
+            template,
             title=project.title,
             theme=project.theme or "未设定",
             genre=project.genre or "通用",
@@ -966,6 +974,7 @@ async def outline_generator(
             atmosphere=project.world_atmosphere or "未设定",
             rules=project.world_rules or "未设定",
             characters_info=characters_info or "暂无角色信息",
+            mcp_references="",
             requirements=outline_requirements
         )
         
@@ -1150,9 +1159,11 @@ async def world_building_regenerate_generator(
         enable_mcp = data.get("enable_mcp", True)
         user_id = data.get("user_id")
         
-        # 获取基础提示词
+        # 获取基础提示词（支持自定义）
         yield await SSEResponse.send_progress("准备AI提示词...", 15)
-        base_prompt = prompt_service.get_world_building_prompt(
+        template = await PromptService.get_template("WORLD_BUILDING", user_id, db)
+        base_prompt = PromptService.format_prompt(
+            template,
             title=project.title,
             theme=project.theme or "未设定",
             genre=project.genre or "通用"

backend/app/main.py

@@ -142,7 +142,7 @@ from app.api import (
     projects, outlines, characters, chapters,
     wizard_stream, relationships, organizations,
     auth, users, settings, writing_styles, memories,
-    mcp_plugins, admin, inspiration
+    mcp_plugins, admin, inspiration, prompt_templates
 )
 
 app.include_router(auth.router, prefix="/api")
@@ -161,6 +161,7 @@ app.include_router(organizations.router, prefix="/api")
 app.include_router(writing_styles.router, prefix="/api")
 app.include_router(memories.router)  # 记忆管理API (已包含/api前缀)
 app.include_router(mcp_plugins.router, prefix="/api")  # MCP插件管理API
+app.include_router(prompt_templates.router, prefix="/api")  # 提示词模板管理API
 
 static_dir = Path(__file__).parent.parent / "static"
 if static_dir.exists():

backend/app/models/prompt_template.py

@@ -0,0 +1,30 @@
+"""提示词模板数据模型"""
+from sqlalchemy import Column, String, Text, Boolean, DateTime, Index
+from sqlalchemy.sql import func
+from app.database import Base
+import uuid
+
+
+class PromptTemplate(Base):
+    """提示词模板表"""
+    __tablename__ = "prompt_templates"
+    
+    id = Column(String(36), primary_key=True, default=lambda: str(uuid.uuid4()))
+    user_id = Column(String(50), nullable=False, index=True, comment="用户ID")
+    template_key = Column(String(100), nullable=False, comment="模板键名")
+    template_name = Column(String(200), nullable=False, comment="模板显示名称")
+    template_content = Column(Text, nullable=False, comment="模板内容")
+    description = Column(Text, comment="模板描述")
+    category = Column(String(50), comment="模板分类")
+    parameters = Column(Text, comment="模板参数定义(JSON)")
+    is_active = Column(Boolean, default=True, comment="是否启用")
+    is_system_default = Column(Boolean, default=False, comment="是否为系统默认模板")
+    created_at = Column(DateTime, server_default=func.now(), comment="创建时间")
+    updated_at = Column(DateTime, server_default=func.now(), onupdate=func.now(), comment="更新时间")
+    
+    __table_args__ = (
+        Index('idx_user_template', 'user_id', 'template_key', unique=True),
+    )
+    
+    def __repr__(self):
+        return f"<PromptTemplate(id={self.id}, user_id={self.user_id}, template_key={self.template_key})>"

backend/app/schemas/prompt_template.py

@@ -0,0 +1,68 @@
+"""提示词模板相关的Pydantic模型"""
+from pydantic import BaseModel, Field, ConfigDict
+from typing import Optional, List
+from datetime import datetime
+
+
+class PromptTemplateBase(BaseModel):
+    """提示词模板基础模型"""
+    template_key: str = Field(..., description="模板键名")
+    template_name: str = Field(..., description="模板显示名称")
+    template_content: str = Field(..., description="模板内容")
+    description: Optional[str] = Field(None, description="模板描述")
+    category: Optional[str] = Field(None, description="模板分类")
+    parameters: Optional[str] = Field(None, description="模板参数定义(JSON)")
+    is_active: bool = Field(True, description="是否启用")
+
+
+class PromptTemplateCreate(PromptTemplateBase):
+    """创建提示词模板请求模型"""
+    pass
+
+
+class PromptTemplateUpdate(BaseModel):
+    """更新提示词模板请求模型"""
+    template_name: Optional[str] = Field(None, description="模板显示名称")
+    template_content: Optional[str] = Field(None, description="模板内容")
+    description: Optional[str] = Field(None, description="模板描述")
+    category: Optional[str] = Field(None, description="模板分类")
+    parameters: Optional[str] = Field(None, description="模板参数定义(JSON)")
+    is_active: Optional[bool] = Field(None, description="是否启用")
+
+
+class PromptTemplateResponse(PromptTemplateBase):
+    """提示词模板响应模型"""
+    model_config = ConfigDict(from_attributes=True)
+    
+    id: str
+    user_id: str
+    is_system_default: bool
+    created_at: datetime
+    updated_at: datetime
+
+
+class PromptTemplateListResponse(BaseModel):
+    """提示词模板列表响应"""
+    templates: List[PromptTemplateResponse]
+    total: int
+    categories: List[str]
+
+
+class PromptTemplateCategoryResponse(BaseModel):
+    """提示词模板分类响应"""
+    category: str
+    count: int
+    templates: List[PromptTemplateResponse]
+
+
+class PromptTemplateExport(BaseModel):
+    """提示词模板导出模型"""
+    templates: List[PromptTemplateBase]
+    export_time: datetime
+    version: str = "1.0"
+
+
+class PromptTemplatePreviewRequest(BaseModel):
+    """提示词模板预览请求"""
+    template_content: str = Field(..., description="模板内容")
+    parameters: dict = Field(..., description="参数字典")

backend/app/services/chapter_regenerator.py

@@ -1,7 +1,8 @@
 """章节重新生成服务"""
 from typing import Dict, Any, AsyncGenerator, Optional, List
+from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
 from app.services.ai_service import AIService
-from app.services.prompt_service import prompt_service
+from app.services.prompt_service import prompt_service, PromptService
 from app.models.chapter import Chapter
 from app.models.memory import PlotAnalysis
 from app.schemas.regeneration import ChapterRegenerateRequest, PreserveElementsConfig
@@ -24,7 +25,9 @@ class ChapterRegenerator:
         analysis: Optional[PlotAnalysis],
         regenerate_request: ChapterRegenerateRequest,
         project_context: Dict[str, Any],
-        style_content: str = ""
+        style_content: str = "",
+        user_id: str = None,
+        db: AsyncSession = None
     ) -> AsyncGenerator[Dict[str, Any], None]:
         """
         根据反馈重新生成章节（流式）
@@ -34,6 +37,9 @@ class ChapterRegenerator:
             analysis: 分析结果（可选）
             regenerate_request: 重新生成请求参数
             project_context: 项目上下文（项目信息、角色、大纲等）
+            style_content: 写作风格
+            user_id: 用户ID（用于获取自定义提示词）
+            db: 数据库会话（用于查询自定义提示词）
         
         Yields:
             包含类型和数据的字典: {'type': 'progress'/'chunk', 'data': ...}
@@ -52,12 +58,14 @@ class ChapterRegenerator:
             
             # 2. 构建完整提示词
             yield {'type': 'progress', 'progress': 10, 'message': '正在构建生成提示词...'}
-            full_prompt = self._build_regeneration_prompt(
+            full_prompt = await self._build_regeneration_prompt(
                 chapter=chapter,
                 modification_instructions=modification_instructions,
                 project_context=project_context,
                 regenerate_request=regenerate_request,
-                style_content=style_content
+                style_content=style_content,
+                user_id=user_id,
+                db=db
             )
             
             logger.info(f"🎯 提示词构建完成，开始AI生成")
@@ -158,126 +166,31 @@ class ChapterRegenerator:
         
         return "\n".join(instructions)
     
-    def _build_regeneration_prompt(
+    async def _build_regeneration_prompt(
         self,
         chapter: Chapter,
         modification_instructions: str,
         project_context: Dict[str, Any],
         regenerate_request: ChapterRegenerateRequest,
-        style_content: str = ""
+        style_content: str = "",
+        user_id: str = None,
+        db: AsyncSession = None
     ) -> str:
         """构建完整的重新生成提示词"""
-        
-        prompt_parts = []
-        
-        # 系统角色
-        prompt_parts.append("""你是一位经验丰富的专业小说编辑和作家。现在需要根据反馈意见重新创作一个章节。
-
-你的任务是：
-1. 仔细理解原章节的内容和意图
-2. 认真分析所有的修改要求
-3. 在保持故事连贯性的前提下，创作一个改进后的新版本
-4. 确保新版本在艺术性和可读性上都有明显提升
-
----
-""")
-        
-        # 原始章节信息
-        prompt_parts.append(f"""## 📖 原始章节信息
-
-**章节**：第{chapter.chapter_number}章
-**标题**：{chapter.title}
-**字数**：{chapter.word_count}字
-
-**原始内容**：
-{chapter.content}
-
----
-""")
-        
-        # 修改指令
-        prompt_parts.append(modification_instructions)
-        prompt_parts.append("\n---\n")
-        
-        # 项目背景信息
-        prompt_parts.append(f"""## 🌍 项目背景信息
-
-**小说标题**：{project_context.get('project_title', '未知')}
-**题材**：{project_context.get('genre', '未设定')}
-**主题**：{project_context.get('theme', '未设定')}
-**叙事视角**：{project_context.get('narrative_perspective', '第三人称')}
-**世界观设定**：
-- 时代背景：{project_context.get('time_period', '未设定')}
-- 地理位置：{project_context.get('location', '未设定')}
-- 氛围基调：{project_context.get('atmosphere', '未设定')}
-
----
-""")
-        
-        # 角色信息
-        if project_context.get('characters_info'):
-            prompt_parts.append(f"""## 👥 角色信息
-
-{project_context['characters_info']}
-
----
-""")
-        
-        # 章节大纲
-        if project_context.get('chapter_outline'):
-            prompt_parts.append(f"""## 📝 本章大纲
-
-{project_context['chapter_outline']}
-
----
-""")
-        
-        # 前置章节上下文
-        if project_context.get('previous_context'):
-            prompt_parts.append(f"""## 📚 前置章节上下文
-
-{project_context['previous_context']}
-
----
-""")
-        
-        # 写作风格要求（如果提供）
-        if style_content:
-            prompt_parts.append(f"""## 🎨 写作风格要求
-
-{style_content}
-
-请在重新创作时严格遵循上述写作风格。
-
----
-""")
-        
-        # 创作要求
-        prompt_parts.append(f"""## ✨ 创作要求
-
-1. **解决问题**：针对上述修改指令中提到的所有问题进行改进
-2. **保持连贯**：确保与前后章节的情节、人物、风格保持一致
-3. **提升质量**：在节奏、情感、描写等方面明显优于原版
-4. **保留精华**：保持原章节中优秀的部分和关键情节
-5. **字数控制**：目标字数约{regenerate_request.target_word_count}字（可适当浮动±20%）
-{f'6. **风格一致**：严格按照上述写作风格进行创作' if style_content else ''}
-
----
-
-## 🎬 开始创作
-
-请现在开始创作改进后的新版本章节内容。
-
-**重要提示**：
-- 直接输出章节正文内容，从故事内容开始写
-- **不要**输出章节标题（如"第X章"、"第X章：XXX"等）
-- **不要**输出任何额外的说明、注释或元数据
-- 只需要纯粹的故事正文内容
-
-现在开始：
-""")
-        
-        return "\n".join(prompt_parts)
+        # 获取自定义提示词模板
+        template = await PromptService.get_template("CHAPTER_REGENERATION", user_id, db)
+        # 格式化提示词
+        return PromptService.format_prompt(
+            template,
+            chapter_number=chapter.chapter_number,
+            title=chapter.title,
+            word_count=chapter.word_count,
+            content=chapter.content,
+            modification_instructions=modification_instructions,
+            project_context=project_context,
+            style_content=style_content,
+            target_word_count=regenerate_request.target_word_count
+        )
     
     def calculate_content_diff(
         self,

backend/app/services/mcp_test_service.py

@@ -13,6 +13,7 @@ from app.models.settings import Settings as UserSettings
 from app.mcp.registry import mcp_registry
 from app.services.ai_service import create_user_ai_service
 from app.schemas.mcp_plugin import MCPTestResult
+from app.services.prompt_service import prompt_service
 from app.logger import get_logger
 from app.user_manager import User
 
@@ -168,26 +169,11 @@ class MCPTestService:
             logger.debug(f"📋 OpenAI工具列表: {[t['function']['name'] for t in openai_tools]}")
             
             # 调用AI选择工具
-            prompt = f"""你是MCP插件测试助手，需要测试插件 '{plugin.plugin_name}' 的功能。
-
-⚠️ 重要规则：生成参数时，必须严格使用工具 schema 中定义的原始参数名称，不要转换为 snake_case 或其他格式。
-例如：如果 schema 中是 'nextThoughtNeeded'，就必须使用 'nextThoughtNeeded'，不能改成 'next_thought_needed'。
-
-请选择一个合适的工具进行测试，优先选择搜索、查询类工具。
-生成真实有效的测试参数（例如搜索"人工智能最新进展"而不是"test"）。
-
-现在开始测试这个插件。"""
-
-            system_prompt = """你是专业的API测试工具。当给定工具列表时，选择一个工具并使用合适的参数调用它。
-
-⚠️ 关键规则：调用工具时，必须严格使用 schema 中定义的原始参数名，不要自行转换命名风格。
-- 如果参数名是 camelCase（如 nextThoughtNeeded），就使用 camelCase
-- 如果参数名是 snake_case（如 next_thought），就使用 snake_case
-- 保持与 schema 中定义的完全一致，包括大小写和命名风格"""
+            prompts = prompt_service.get_mcp_tool_test_prompts(plugin.plugin_name)
             
             ai_response = await ai_service.generate_text(
-                prompt=prompt,
-                system_prompt=system_prompt,
+                prompt=prompts["user"],
+                system_prompt=prompts["system"],
                 tools=openai_tools,
                 tool_choice="required"
             )

backend/app/services/plot_analyzer.py

@@ -1,6 +1,8 @@
 """剧情分析服务 - 自动分析章节的钩子、伏笔、冲突等元素"""
 from typing import Dict, Any, List, Optional
+from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
 from app.services.ai_service import AIService
+from app.services.prompt_service import prompt_service, PromptService
 from app.logger import get_logger
 import json
 import re
@@ -11,169 +13,6 @@ logger = get_logger(__name__)
 class PlotAnalyzer:
     """剧情分析器 - 使用AI分析章节内容"""
     
-    # AI分析提示词模板
-    ANALYSIS_PROMPT = """你是一位专业的小说编辑和剧情分析师。请深度分析以下章节内容:
-
-**章节信息:**
-- 章节: 第{chapter_number}章
-- 标题: {title}
-- 字数: {word_count}字
-
-**章节内容:**
-{content}
-
----
-
-**分析任务:**
-请从专业编辑的角度,全面分析这一章节:
-
-### 1. 剧情钩子 (Hooks) - 吸引读者的元素
-识别能够吸引读者继续阅读的关键元素:
-- **悬念钩子**: 未解之谜、疑问、谜团
-- **情感钩子**: 引发共鸣的情感点、触动心弦的时刻
-- **冲突钩子**: 矛盾对抗、紧张局势
-- **认知钩子**: 颠覆认知的信息、惊人真相
-
-每个钩子需要:
-- 类型分类
-- 具体内容描述
-- 强度评分(1-10)
-- 出现位置(开头/中段/结尾)
-- **关键词**: 【必填】从章节原文中逐字复制一段关键文本(8-25字)，必须是原文中真实存在的连续文字，用于在文本中精确定位。不要概括或改写，必须原样复制！
-
-### 2. 伏笔分析 (Foreshadowing)
-- **埋下的新伏笔**: 描述内容、预期作用、隐藏程度(1-10)
-- **回收的旧伏笔**: 呼应哪一章、回收效果评分
-- **伏笔质量**: 巧妙性和合理性评估
-- **关键词**: 【必填】从章节原文中逐字复制一段关键文本(8-25字)，必须是原文中真实存在的连续文字，用于在文本中精确定位。不要概括或改写，必须原样复制！
-
-### 3. 冲突分析 (Conflict)
-- 冲突类型: 人与人/人与己/人与环境/人与社会
-- 冲突各方及其立场
-- 冲突强度评分(1-10)
-- 冲突解决进度(0-100%)
-
-### 4. 情感曲线 (Emotional Arc)
-- 主导情绪: 紧张/温馨/悲伤/激昂/平静等
-- 情感强度(1-10)
-- 情绪变化轨迹描述
-
-### 5. 角色状态追踪 (Character Development)
-对每个出场角色分析:
-- 心理状态变化(前→后)
-- 关系变化
-- 关键行动和决策
-- 成长或退步
-
-### 6. 关键情节点 (Plot Points)
-列出3-5个核心情节点:
-- 情节内容
-- 类型(revelation/conflict/resolution/transition)
-- 重要性(0.0-1.0)
-- 对故事的影响
-- **关键词**: 【必填】从章节原文中逐字复制一段关键文本(8-25字)，必须是原文中真实存在的连续文字，用于在文本中精确定位。不要概括或改写，必须原样复制！
-
-### 7. 场景与节奏
-- 主要场景
-- 叙事节奏(快/中/慢)
-- 对话与描写的比例
-
-### 8. 质量评分
-- 节奏把控: 1-10分
-- 吸引力: 1-10分  
-- 连贯性: 1-10分
-- 整体质量: 1-10分
-
-### 9. 改进建议
-提供3-5条具体的改进建议
-
----
-
-**输出格式(纯JSON,不要markdown标记):**
-
-{{
-  "hooks": [
-    {{
-      "type": "悬念",
-      "content": "具体描述",
-      "strength": 8,
-      "position": "中段",
-      "keyword": "必须从原文逐字复制的文本片段"
-    }}
-  ],
-  "foreshadows": [
-    {{
-      "content": "伏笔内容",
-      "type": "planted",
-      "strength": 7,
-      "subtlety": 8,
-      "reference_chapter": null,
-      "keyword": "必须从原文逐字复制的文本片段"
-    }}
-  ],
-  "conflict": {{
-    "types": ["人与人", "人与己"],
-    "parties": ["主角-复仇", "反派-维护现状"],
-    "level": 8,
-    "description": "冲突描述",
-    "resolution_progress": 0.3
-  }},
-  "emotional_arc": {{
-    "primary_emotion": "紧张",
-    "intensity": 8,
-    "curve": "平静→紧张→高潮→释放",
-    "secondary_emotions": ["期待", "焦虑"]
-  }},
-  "character_states": [
-    {{
-      "character_name": "张三",
-      "state_before": "犹豫",
-      "state_after": "坚定",
-      "psychological_change": "心理变化描述",
-      "key_event": "触发事件",
-      "relationship_changes": {{"李四": "关系改善"}}
-    }}
-  ],
-  "plot_points": [
-    {{
-      "content": "情节点描述",
-      "type": "revelation",
-      "importance": 0.9,
-      "impact": "推动故事发展",
-      "keyword": "必须从原文逐字复制的文本片段"
-    }}
-  ],
-  "scenes": [
-    {{
-      "location": "地点",
-      "atmosphere": "氛围",
-      "duration": "时长估计"
-    }}
-  ],
-  "pacing": "varied",
-  "dialogue_ratio": 0.4,
-  "description_ratio": 0.3,
-  "scores": {{
-    "pacing": 8,
-    "engagement": 9,
-    "coherence": 8,
-    "overall": 8.5
-  }},
-  "plot_stage": "发展",
-  "suggestions": [
-    "具体建议1",
-    "具体建议2"
-  ]
-}}
-
-**重要提示:**
-1. 每个钩子、伏笔、情节点的keyword字段是必填的，不能为空
-2. keyword必须是从章节原文中逐字复制的文本，长度8-25字
-3. keyword用于在前端标注文本位置，所以必须能在原文中精确找到
-4. 不要使用概括性语句或改写后的文字作为keyword
-
-只返回JSON,不要其他说明。"""
-    
     def __init__(self, ai_service: AIService):
         """
         初始化剧情分析器
@@ -189,7 +28,9 @@ class PlotAnalyzer:
         chapter_number: int,
         title: str,
         content: str,
-        word_count: int
+        word_count: int,
+        user_id: str = None,
+        db: AsyncSession = None
     ) -> Optional[Dict[str, Any]]:
         """
         分析单章内容
@@ -199,6 +40,8 @@ class PlotAnalyzer:
             title: 章节标题
             content: 章节内容
             word_count: 字数
+            user_id: 用户ID（用于获取自定义提示词）
+            db: 数据库会话（用于查询自定义提示词）
         
         Returns:
             分析结果字典,失败返回None
@@ -209,8 +52,11 @@ class PlotAnalyzer:
             # 如果内容过长,截取前8000字(避免超token)
             analysis_content = content[:8000] if len(content) > 8000 else content
             
-            # 构建提示词
-            prompt = self.ANALYSIS_PROMPT.format(
+            # 获取自定义提示词模板
+            template = await PromptService.get_template("PLOT_ANALYSIS", user_id, db)
+            # 格式化提示词
+            prompt = PromptService.format_prompt(
+                template,
                 chapter_number=chapter_number,
                 title=title,
                 word_count=word_count,

backend/app/services/plot_expansion_service.py

@@ -9,6 +9,7 @@ from app.models.project import Project
 from app.models.character import Character
 from app.models.chapter import Chapter
 from app.services.ai_service import AIService
+from app.services.prompt_service import prompt_service, PromptService
 from app.logger import get_logger
 
 logger = get_logger(__name__)
@@ -107,15 +108,27 @@ class PlotExpansionService:
         # 获取大纲上下文（前后大纲）
         context_info = await self._get_outline_context(outline, project.id, db)
         
-        # 构建分析提示词
-        prompt = self._build_expansion_prompt(
-            outline=outline,
-            project=project,
-            characters_info=characters_info,
+        # 获取自定义提示词模板
+        template = await PromptService.get_template("PLOT_EXPANSION_SINGLE_BATCH", project.user_id, db)
+        # 格式化提示词
+        prompt = PromptService.format_prompt(
+            template,
+            project_title=project.title,
+            project_genre=project.genre or '通用',
+            project_theme=project.theme or '未设定',
+            project_narrative_perspective=project.narrative_perspective or '第三人称',
+            project_world_time_period=project.world_time_period or '未设定',
+            project_world_location=project.world_location or '未设定',
+            project_world_atmosphere=project.world_atmosphere or '未设定',
+            characters_info=characters_info or '暂无角色',
+            outline_order_index=outline.order_index,
+            outline_title=outline.title,
+            outline_content=outline.content,
             context_info=context_info,
+            strategy_instruction=expansion_strategy,
             target_chapter_count=target_chapter_count,
-            expansion_strategy=expansion_strategy,
-            enable_scene_analysis=enable_scene_analysis
+            scene_instruction="",  # 暂时为空
+            scene_field=""  # 暂时为空
         )
         
         # 调用AI生成章节规划
@@ -182,17 +195,43 @@ class PlotExpansionService:
                 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）
-            prompt = self._build_batch_expansion_prompt(
-                outline=outline,
-                project=project,
-                characters_info=characters_info,
+            previous_context = ""
+            if all_chapter_plans:
+                previous_summaries = []
+                for ch in all_chapter_plans[-3:]:  # 只显示最近3章
+                    previous_summaries.append(
+                        f"第{ch['sub_index']}节《{ch['title']}》: {ch['plot_summary'][:100]}..."
+                    )
+                previous_context = f"""
+    【已生成章节概要】（接续生成，注意衔接）
+    {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）
+    """
+            # 获取自定义提示词模板
+            template = await PromptService.get_template("PLOT_EXPANSION_MULTI_BATCH", project.user_id, db)
+            # 格式化提示词
+            prompt = PromptService.format_prompt(
+                template,
+                project_title=project.title,
+                project_genre=project.genre or '通用',
+                project_theme=project.theme or '未设定',
+                project_narrative_perspective=project.narrative_perspective or '第三人称',
+                project_world_time_period=project.world_time_period or '未设定',
+                project_world_location=project.world_location or '未设定',
+                project_world_atmosphere=project.world_atmosphere or '未设定',
+                characters_info=characters_info or '暂无角色',
+                outline_order_index=outline.order_index,
+                outline_title=outline.title,
+                outline_content=outline.content,
                 context_info=context_info,
-                target_chapter_count=current_batch_size,
-                expansion_strategy=expansion_strategy,
-                enable_scene_analysis=enable_scene_analysis,
+                previous_context=previous_context,
+                strategy_instruction=expansion_strategy,
                 start_index=current_start_index,
-                previous_chapters=all_chapter_plans,
-                total_chapters=target_chapter_count
+                end_index=current_start_index + current_batch_size - 1,
+                target_chapter_count=current_batch_size,
+                scene_instruction="", # 暂时为空
+                scene_field="" # 暂时为空
             )
             
             # 调用AI生成当前批次
@@ -452,258 +491,6 @@ class PlotExpansionService:
         
         return context if context else "（无前后文）"
     
-    def _build_expansion_prompt(
-        self,
-        outline: Outline,
-        project: Project,
-        characters_info: str,
-        context_info: str,
-        target_chapter_count: int,
-        expansion_strategy: str,
-        enable_scene_analysis: bool
-    ) -> str:
-        """构建大纲展开提示词"""
-        
-        strategy_desc = {
-            "balanced": "均衡展开：每章剧情量相当，节奏平稳",
-            "climax": "高潮重点：重点章节剧情丰富，其他章节简洁过渡",
-            "detail": "细节丰富：每章都深入描写，场景和情感细腻"
-        }
-        
-        strategy_instruction = strategy_desc.get(expansion_strategy, strategy_desc["balanced"])
-        
-        # 场景字段（避免f-string中的反斜杠）
-        scene_field = ',\n    "main_scenes": ["场景1", "场景2"]' if enable_scene_analysis else ''
-        
-        scene_instruction = ""
-        if enable_scene_analysis:
-            scene_instruction = """
-5. 场景分析（每章需包含）：
-   - 主要场景地点
-   - 场景氛围
-   - 关键道具/环境元素
-"""
-        
-        prompt = f"""你是专业的小说情节架构师。请分析以下大纲节点，将其展开为 {target_chapter_count} 个章节的详细规划。
-
-【项目信息】
-小说名称：{project.title}
-类型：{project.genre or '通用'}
-主题：{project.theme or '未设定'}
-叙事视角：{project.narrative_perspective or '第三人称'}
-
-【世界观背景】
-时间背景：{project.world_time_period or '未设定'}
-地理位置：{project.world_location or '未设定'}
-氛围基调：{project.world_atmosphere or '未设定'}
-
-【角色信息】
-{characters_info or '暂无角色'}
-
-【当前大纲节点 - 展开对象】
-序号：第 {outline.order_index} 节
-标题：{outline.title}
-内容：{outline.content}
-
-【上下文参考】
-{context_info}
-
-【展开策略】
-{strategy_instruction}
-
-【⚠️ 重要约束 - 必须严格遵守】
-1. **内容边界约束**：
-   - ✅ 只能展开【当前大纲节点】中明确描述的内容
-   - ❌ 绝对不能推进到后续大纲的内容（如果有【后一节】信息）
-   - ❌ 不要让剧情快速推进，要深化而非跨越
-   
-2. **展开原则**：
-   - 将当前大纲的单一事件拆解为多个细节丰富的章节
-   - 深入挖掘情感、心理、环境、对话等细节
-   - 放慢叙事节奏，让读者充分体验当前阶段的剧情
-   - 每个章节都应该是当前大纲内容的不同侧面或阶段
-   
-3. **如何避免剧情越界**：
-   - 如果当前大纲描述"主角遇到困境"，展开时应详写困境的发现、分析、情感冲击等
-   - 不要直接写到"解决困境"，除非原大纲明确包含解决过程
-   - 如果看到【后一节】的内容，那些是禁区，绝不提前展开
-
-【任务要求】
-1. 深度分析该大纲的剧情容量和叙事节奏
-2. 识别关键剧情点、冲突点和情感转折点（仅限当前大纲范围内）
-3. 将大纲拆解为 {target_chapter_count} 个章节，每章需包含：
-   - sub_index: 子章节序号（1, 2, 3...）
-   - title: 章节标题（体现该章核心冲突或情感）
-   - plot_summary: 剧情摘要（200-300字，详细描述该章发生的事件，仅限当前大纲内容）
-   - key_events: 关键事件列表（3-5个关键剧情点，必须在当前大纲范围内）
-   - character_focus: 角色焦点（主要涉及的角色名称）
-   - emotional_tone: 情感基调（如：紧张、温馨、悲伤、激动等）
-   - narrative_goal: 叙事目标（该章要达成的叙事效果）
-   - conflict_type: 冲突类型（如：内心挣扎、人际冲突、环境挑战等）
-   - estimated_words: 预计字数（建议2000-5000字）
-{scene_instruction}
-4. 确保章节间：
-   - 衔接自然流畅
-   - 剧情递进合理（但不超出当前大纲边界）
-   - 节奏张弛有度
-   - 每章都有明确的叙事价值
-   - 最后一章结束时，剧情发展程度应恰好完成当前大纲描述的内容，不多不少
-
-【输出格式】
-请严格按照以下JSON数组格式输出，不要添加任何其他文字：
-[
-  {{
-    "sub_index": 1,
-    "title": "章节标题",
-    "plot_summary": "该章详细剧情摘要...",
-    "key_events": ["关键事件1", "关键事件2", "关键事件3"],
-    "character_focus": ["角色A", "角色B"],
-    "emotional_tone": "情感基调",
-    "narrative_goal": "叙事目标",
-    "conflict_type": "冲突类型",
-    "estimated_words": 3000{scene_field}
-  }}
-]
-
-请开始分析并生成章节规划：
-"""
-        return prompt
-    
-    def _build_batch_expansion_prompt(
-        self,
-        outline: Outline,
-        project: Project,
-        characters_info: str,
-        context_info: str,
-        target_chapter_count: int,
-        expansion_strategy: str,
-        enable_scene_analysis: bool,
-        start_index: int,
-        previous_chapters: List[Dict[str, Any]],
-        total_chapters: int
-    ) -> str:
-        """构建分批展开提示词"""
-        
-        strategy_desc = {
-            "balanced": "均衡展开：每章剧情量相当，节奏平稳",
-            "climax": "高潮重点：重点章节剧情丰富，其他章节简洁过渡",
-            "detail": "细节丰富：每章都深入描写，场景和情感细腻"
-        }
-        
-        strategy_instruction = strategy_desc.get(expansion_strategy, strategy_desc["balanced"])
-        
-        # 场景字段
-        scene_field = ',\n    "main_scenes": ["场景1", "场景2"]' if enable_scene_analysis else ''
-        
-        scene_instruction = ""
-        if enable_scene_analysis:
-            scene_instruction = """
-5. 场景分析（每章需包含）：
-   - 主要场景地点
-   - 场景氛围
-   - 关键道具/环境元素
-"""
-        
-        # 构建已生成章节的摘要
-        previous_context = ""
-        if previous_chapters:
-            previous_summaries = []
-            for ch in previous_chapters[-3:]:  # 只显示最近3章
-                previous_summaries.append(
-                    f"第{ch['sub_index']}节《{ch['title']}》: {ch['plot_summary'][:100]}..."
-                )
-            previous_context = f"""
-【已生成章节概要】（接续生成，注意衔接）
-{chr(10).join(previous_summaries)}
-
-⚠️ 当前是第{start_index}-{start_index + target_chapter_count - 1}节（共{total_chapters}节中的一部分）
-"""
-        
-        prompt = f"""你是专业的小说情节架构师。请继续分析以下大纲节点，将其展开为第{start_index}-{start_index + target_chapter_count - 1}节（共{target_chapter_count}个章节）的详细规划。
-
-【项目信息】
-小说名称：{project.title}
-类型：{project.genre or '通用'}
-主题：{project.theme or '未设定'}
-叙事视角：{project.narrative_perspective or '第三人称'}
-
-【世界观背景】
-时间背景：{project.world_time_period or '未设定'}
-地理位置：{project.world_location or '未设定'}
-氛围基调：{project.world_atmosphere or '未设定'}
-
-【角色信息】
-{characters_info or '暂无角色'}
-
-【当前大纲节点 - 展开对象】
-序号：第 {outline.order_index} 节
-标题：{outline.title}
-内容：{outline.content}
-
-【上下文参考】
-{context_info}
-{previous_context}
-
-【展开策略】
-{strategy_instruction}
-
-【⚠️ 重要约束 - 必须严格遵守】
-1. **内容边界约束**：
-   - ✅ 只能展开【当前大纲节点】中明确描述的内容
-   - ❌ 绝对不能推进到后续大纲的内容（如果有【后一节】信息）
-   - ❌ 不要让剧情快速推进，要深化而非跨越
-   
-2. **分批连续性约束**：
-   - 这是第{start_index}-{start_index + target_chapter_count - 1}节，是整个展开的一部分
-   - 必须与前面已生成的章节自然衔接
-   - 从第{start_index}节开始编号（sub_index从{start_index}开始）
-   - 继续深化当前大纲的内容，保持叙事连贯性
-   
-3. **展开原则**：
-   - 将当前大纲的单一事件拆解为多个细节丰富的章节
-   - 深入挖掘情感、心理、环境、对话等细节
-   - 放慢叙事节奏，让读者充分体验当前阶段的剧情
-   - 每个章节都应该是当前大纲内容的不同侧面或阶段
-
-【任务要求】
-1. 深度分析该大纲的剧情容量和叙事节奏
-2. 识别关键剧情点、冲突点和情感转折点（仅限当前大纲范围内）
-3. 生成第{start_index}-{start_index + target_chapter_count - 1}节的章节规划，每章需包含：
-   - sub_index: 子章节序号（从{start_index}开始）
-   - title: 章节标题（体现该章核心冲突或情感）
-   - plot_summary: 剧情摘要（200-300字，详细描述该章发生的事件）
-   - key_events: 关键事件列表（3-5个关键剧情点）
-   - character_focus: 角色焦点（主要涉及的角色名称）
-   - emotional_tone: 情感基调（如：紧张、温馨、悲伤、激动等）
-   - narrative_goal: 叙事目标（该章要达成的叙事效果）
-   - conflict_type: 冲突类型（如：内心挣扎、人际冲突、环境挑战等）
-   - estimated_words: 预计字数（建议2000-5000字）
-{scene_instruction}
-4. 确保章节间：
-   - 与前面章节衔接自然流畅
-   - 剧情递进合理（但不超出当前大纲边界）
-   - 节奏张弛有度
-   - 每章都有明确的叙事价值
-
-【输出格式】
-请严格按照以下JSON数组格式输出，不要添加任何其他文字：
-[
-  {{
-    "sub_index": {start_index},
-    "title": "章节标题",
-    "plot_summary": "该章详细剧情摘要...",
-    "key_events": ["关键事件1", "关键事件2", "关键事件3"],
-    "character_focus": ["角色A", "角色B"],
-    "emotional_tone": "情感基调",
-    "narrative_goal": "叙事目标",
-    "conflict_type": "冲突类型",
-    "estimated_words": 3000{scene_field}
-  }}
-]
-
-请开始分析并生成第{start_index}-{start_index + target_chapter_count - 1}节的章节规划：
-"""
-        return prompt
     
     def _parse_expansion_response(
         self,

backend/app/services/prompt_service.py

@@ -851,7 +851,510 @@ class PromptService:
 1. 只返回纯JSON对象，不要有```json```这样的标记
 2. 所有内容描述中严禁使用任何特殊符号
 3. 不要有任何额外的文字说明"""
+
+    # 情节分析提示词
+    PLOT_ANALYSIS = """你是一位专业的小说编辑和剧情分析师。请深度分析以下章节内容:
+
+**章节信息:**
+- 章节: 第{chapter_number}章
+- 标题: {title}
+- 字数: {word_count}字
+
+**章节内容:**
+{content}
+
+---
+
+**分析任务:**
+请从专业编辑的角度,全面分析这一章节:
+
+### 1. 剧情钩子 (Hooks) - 吸引读者的元素
+识别能够吸引读者继续阅读的关键元素:
+- **悬念钩子**: 未解之谜、疑问、谜团
+- **情感钩子**: 引发共鸣的情感点、触动心弦的时刻
+- **冲突钩子**: 矛盾对抗、紧张局势
+- **认知钩子**: 颠覆认知的信息、惊人真相
+
+每个钩子需要:
+- 类型分类
+- 具体内容描述
+- 强度评分(1-10)
+- 出现位置(开头/中段/结尾)
+- **关键词**: 【必填】从章节原文中逐字复制一段关键文本(8-25字)，必须是原文中真实存在的连续文字，用于在文本中精确定位。不要概括或改写，必须原样复制！
+
+### 2. 伏笔分析 (Foreshadowing)
+- **埋下的新伏笔**: 描述内容、预期作用、隐藏程度(1-10)
+- **回收的旧伏笔**: 呼应哪一章、回收效果评分
+- **伏笔质量**: 巧妙性和合理性评估
+- **关键词**: 【必填】从章节原文中逐字复制一段关键文本(8-25字)，必须是原文中真实存在的连续文字，用于在文本中精确定位。不要概括或改写，必须原样复制！
+
+### 3. 冲突分析 (Conflict)
+- 冲突类型: 人与人/人与己/人与环境/人与社会
+- 冲突各方及其立场
+- 冲突强度评分(1-10)
+- 冲突解决进度(0-100%)
+
+### 4. 情感曲线 (Emotional Arc)
+- 主导情绪: 紧张/温馨/悲伤/激昂/平静等
+- 情感强度(1-10)
+- 情绪变化轨迹描述
+
+### 5. 角色状态追踪 (Character Development)
+对每个出场角色分析:
+- 心理状态变化(前→后)
+- 关系变化
+- 关键行动和决策
+- 成长或退步
+
+### 6. 关键情节点 (Plot Points)
+列出3-5个核心情节点:
+- 情节内容
+- 类型(revelation/conflict/resolution/transition)
+- 重要性(0.0-1.0)
+- 对故事的影响
+- **关键词**: 【必填】从章节原文中逐字复制一段关键文本(8-25字)，必须是原文中真实存在的连续文字，用于在文本中精确定位。不要概括或改写，必须原样复制！
+
+### 7. 场景与节奏
+- 主要场景
+- 叙事节奏(快/中/慢)
+- 对话与描写的比例
+
+### 8. 质量评分
+- 节奏把控: 1-10分
+- 吸引力: 1-10分  
+- 连贯性: 1-10分
+- 整体质量: 1-10分
+
+### 9. 改进建议
+提供3-5条具体的改进建议
+
+---
+
+**输出格式(纯JSON,不要markdown标记):**
+
+{{
+  "hooks": [
+    {{
+      "type": "悬念",
+      "content": "具体描述",
+      "strength": 8,
+      "position": "中段",
+      "keyword": "必须从原文逐字复制的文本片段"
+    }}
+  ],
+  "foreshadows": [
+    {{
+      "content": "伏笔内容",
+      "type": "planted",
+      "strength": 7,
+      "subtlety": 8,
+      "reference_chapter": null,
+      "keyword": "必须从原文逐字复制的文本片段"
+    }}
+  ],
+  "conflict": {{
+    "types": ["人与人", "人与己"],
+    "parties": ["主角-复仇", "反派-维护现状"],
+    "level": 8,
+    "description": "冲突描述",
+    "resolution_progress": 0.3
+  }},
+  "emotional_arc": {{
+    "primary_emotion": "紧张",
+    "intensity": 8,
+    "curve": "平静→紧张→高潮→释放",
+    "secondary_emotions": ["期待", "焦虑"]
+  }},
+  "character_states": [
+    {{
+      "character_name": "张三",
+      "state_before": "犹豫",
+      "state_after": "坚定",
+      "psychological_change": "心理变化描述",
+      "key_event": "触发事件",
+      "relationship_changes": {{"李四": "关系改善"}}
+    }}
+  ],
+  "plot_points": [
+    {{
+      "content": "情节点描述",
+      "type": "revelation",
+      "importance": 0.9,
+      "impact": "推动故事发展",
+      "keyword": "必须从原文逐字复制的文本片段"
+    }}
+  ],
+  "scenes": [
+    {{
+      "location": "地点",
+      "atmosphere": "氛围",
+      "duration": "时长估计"
+    }}
+  ],
+  "pacing": "varied",
+  "dialogue_ratio": 0.4,
+  "description_ratio": 0.3,
+  "scores": {{
+    "pacing": 8,
+    "engagement": 9,
+    "coherence": 8,
+    "overall": 8.5
+  }},
+  "plot_stage": "发展",
+  "suggestions": [
+    "具体建议1",
+    "具体建议2"
+  ]
+}}
+
+**重要提示:**
+1. 每个钩子、伏笔、情节点的keyword字段是必填的，不能为空
+2. keyword必须是从章节原文中逐字复制的文本，长度8-25字
+3. keyword用于在前端标注文本位置，所以必须能在原文中精确找到
+4. 不要使用概括性语句或改写后的文字作为keyword
+
+只返回JSON,不要其他说明。"""
+
+    # 大纲单批次展开提示词
+    PLOT_EXPANSION_SINGLE_BATCH = """你是专业的小说情节架构师。请分析以下大纲节点，将其展开为 {target_chapter_count} 个章节的详细规划。
+
+【项目信息】
+小说名称：{project_title}
+类型：{project_genre}
+主题：{project_theme}
+叙事视角：{project_narrative_perspective}
+
+【世界观背景】
+时间背景：{project_world_time_period}
+地理位置：{project_world_location}
+氛围基调：{project_world_atmosphere}
+
+【角色信息】
+{characters_info}
+
+【当前大纲节点 - 展开对象】
+序号：第 {outline_order_index} 节
+标题：{outline_title}
+内容：{outline_content}
+
+【上下文参考】
+{context_info}
+
+【展开策略】
+{strategy_instruction}
+
+【⚠️ 重要约束 - 必须严格遵守】
+1. **内容边界约束**：
+   - ✅ 只能展开【当前大纲节点】中明确描述的内容
+   - ❌ 绝对不能推进到后续大纲的内容（如果有【后一节】信息）
+   - ❌ 不要让剧情快速推进，要深化而非跨越
+   
+2. **展开原则**：
+   - 将当前大纲的单一事件拆解为多个细节丰富的章节
+   - 深入挖掘情感、心理、环境、对话等细节
+   - 放慢叙事节奏，让读者充分体验当前阶段的剧情
+   - 每个章节都应该是当前大纲内容的不同侧面或阶段
+   
+3. **如何避免剧情越界**：
+   - 如果当前大纲描述"主角遇到困境"，展开时应详写困境的发现、分析、情感冲击等
+   - 不要直接写到"解决困境"，除非原大纲明确包含解决过程
+   - 如果看到【后一节】的内容，那些是禁区，绝不提前展开
+
+【任务要求】
+1. 深度分析该大纲的剧情容量和叙事节奏
+2. 识别关键剧情点、冲突点和情感转折点（仅限当前大纲范围内）
+3. 将大纲拆解为 {target_chapter_count} 个章节，每章需包含：
+   - sub_index: 子章节序号（1, 2, 3...）
+   - title: 章节标题（体现该章核心冲突或情感）
+   - plot_summary: 剧情摘要（200-300字，详细描述该章发生的事件，仅限当前大纲内容）
+   - key_events: 关键事件列表（3-5个关键剧情点，必须在当前大纲范围内）
+   - character_focus: 角色焦点（主要涉及的角色名称）
+   - emotional_tone: 情感基调（如：紧张、温馨、悲伤、激动等）
+   - narrative_goal: 叙事目标（该章要达成的叙事效果）
+   - conflict_type: 冲突类型（如：内心挣扎、人际冲突、环境挑战等）
+   - estimated_words: 预计字数（建议2000-5000字）
+{scene_instruction}
+4. 确保章节间：
+   - 衔接自然流畅
+   - 剧情递进合理（但不超出当前大纲边界）
+   - 节奏张弛有度
+   - 每章都有明确的叙事价值
+   - 最后一章结束时，剧情发展程度应恰好完成当前大纲描述的内容，不多不少
+
+【输出格式】
+请严格按照以下JSON数组格式输出，不要添加任何其他文字：
+[
+  {{
+    "sub_index": 1,
+    "title": "章节标题",
+    "plot_summary": "该章详细剧情摘要...",
+    "key_events": ["关键事件1", "关键事件2", "关键事件3"],
+    "character_focus": ["角色A", "角色B"],
+    "emotional_tone": "情感基调",
+    "narrative_goal": "叙事目标",
+    "conflict_type": "冲突类型",
+    "estimated_words": 3000{scene_field}
+  }}
+]
+
+请开始分析并生成章节规划：
+"""
+
+    # 大纲分批展开提示词
+    PLOT_EXPANSION_MULTI_BATCH = """你是专业的小说情节架构师。请继续分析以下大纲节点，将其展开为第{start_index}-{end_index}节（共{target_chapter_count}个章节）的详细规划。
+
+【项目信息】
+小说名称：{project_title}
+类型：{project_genre}
+主题：{project_theme}
+叙事视角：{project_narrative_perspective}
+
+【世界观背景】
+时间背景：{project_world_time_period}
+地理位置：{project_world_location}
+氛围基调：{project_world_atmosphere}
+
+【角色信息】
+{characters_info}
+
+【当前大纲节点 - 展开对象】
+序号：第 {outline_order_index} 节
+标题：{outline_title}
+内容：{outline_content}
+
+【上下文参考】
+{context_info}
+{previous_context}
+
+【展开策略】
+{strategy_instruction}
+
+【⚠️ 重要约束 - 必须严格遵守】
+1. **内容边界约束**：
+   - ✅ 只能展开【当前大纲节点】中明确描述的内容
+   - ❌ 绝对不能推进到后续大纲的内容（如果有【后一节】信息）
+   - ❌ 不要让剧情快速推进，要深化而非跨越
+   
+2. **分批连续性约束**：
+   - 这是第{start_index}-{end_index}节，是整个展开的一部分
+   - 必须与前面已生成的章节自然衔接
+   - 从第{start_index}节开始编号（sub_index从{start_index}开始）
+   - 继续深化当前大纲的内容，保持叙事连贯性
+   
+3. **展开原则**：
+   - 将当前大纲的单一事件拆解为多个细节丰富的章节
+   - 深入挖掘情感、心理、环境、对话等细节
+   - 放慢叙事节奏，让读者充分体验当前阶段的剧情
+   - 每个章节都应该是当前大纲内容的不同侧面或阶段
+
+【任务要求】
+1. 深度分析该大纲的剧情容量和叙事节奏
+2. 识别关键剧情点、冲突点和情感转折点（仅限当前大纲范围内）
+3. 生成第{start_index}-{end_index}节的章节规划，每章需包含：
+   - sub_index: 子章节序号（从{start_index}开始）
+   - title: 章节标题（体现该章核心冲突或情感）
+   - plot_summary: 剧情摘要（200-300字，详细描述该章发生的事件）
+   - key_events: 关键事件列表（3-5个关键剧情点）
+   - character_focus: 角色焦点（主要涉及的角色名称）
+   - emotional_tone: 情感基调（如：紧张、温馨、悲伤、激动等）
+   - narrative_goal: 叙事目标（该章要达成的叙事效果）
+   - conflict_type: 冲突类型（如：内心挣扎、人际冲突、环境挑战等）
+   - estimated_words: 预计字数（建议2000-5000字）
+{scene_instruction}
+4. 确保章节间：
+   - 与前面章节衔接自然流畅
+   - 剧情递进合理（但不超出当前大纲边界）
+   - 节奏张弛有度
+   - 每章都有明确的叙事价值
+
+【输出格式】
+请严格按照以下JSON数组格式输出，不要添加任何其他文字：
+[
+  {{
+    "sub_index": {start_index},
+    "title": "章节标题",
+    "plot_summary": "该章详细剧情摘要...",
+    "key_events": ["关键事件1", "关键事件2", "关键事件3"],
+    "character_focus": ["角色A", "角色B"],
+    "emotional_tone": "情感基调",
+    "narrative_goal": "叙事目标",
+    "conflict_type": "冲突类型",
+    "estimated_words": 3000{scene_field}
+  }}
+]
+
+请开始分析并生成第{start_index}-{end_index}节的章节规划：
+"""
+
+    # 章节重写系统提示词
+    CHAPTER_REGENERATION_SYSTEM = """你是一位经验丰富的专业小说编辑和作家。现在需要根据反馈意见重新创作一个章节。
+
+你的任务是：
+1. 仔细理解原始章节的内容和意图
+2. 认真分析所有的修改要求
+3. 在保持故事连贯性的前提下，创作一个改进后的新版本
+4. 确保新版本在艺术性和可读性上都有明显提升
+
+---
+"""
+    # MCP工具测试提示词
+    MCP_TOOL_TEST = """你是MCP插件测试助手，需要测试插件 '{plugin_name}' 的功能。
+
+⚠️ 重要规则：生成参数时，必须严格使用工具 schema 中定义的原始参数名称，不要转换为 snake_case 或其他格式。
+例如：如果 schema 中是 'nextThoughtNeeded'，就必须使用 'nextThoughtNeeded'，不能改成 'next_thought_needed'。
+
+请选择一个合适的工具进行测试，优先选择搜索、查询类工具。
+生成真实有效的测试参数（例如搜索"人工智能最新进展"而不是"test"）。
+
+现在开始测试这个插件。"""
+
+    MCP_TOOL_TEST_SYSTEM = """你是专业的API测试工具。当给定工具列表时，选择一个工具并使用合适的参数调用它。
+
+⚠️ 关键规则：调用工具时，必须严格使用 schema 中定义的原始参数名，不要自行转换命名风格。
+- 如果参数名是 camelCase（如 nextThoughtNeeded），就使用 camelCase
+- 如果参数名是 snake_case（如 next_thought），就使用 snake_case
+- 保持与 schema 中定义的完全一致，包括大小写和命名风格"""
     
+    # 灵感模式提示词字典
+    INSPIRATION_PROMPTS = {
+        "title": {
+            "system": """你是一位专业的小说创作顾问。
+用户的原始想法：{initial_idea}
+
+请根据用户的想法，生成6个吸引人的书名建议，要求：
+1. 紧扣用户的原始想法和核心故事构思
+2. 富有创意和吸引力
+3. 涵盖不同的风格倾向
+
+返回JSON格式：
+{{
+    "prompt": "根据你的想法，我为你准备了几个书名建议：",
+    "options": ["书名1", "书名2", "书名3", "书名4", "书名5", "书名6"]
+}}
+
+只返回纯JSON，不要有其他文字。""",
+            "user": "用户的想法：{initial_idea}\n请生成6个书名建议"
+        },
+        "description": {
+            "system": """你是一位专业的小说创作顾问。
+用户的原始想法：{initial_idea}
+已确定的书名：{title}
+
+请生成6个精彩的小说简介，要求：
+1. 必须紧扣用户的原始想法，确保简介是原始想法的具体展开
+2. 符合已确定的书名风格
+3. 简洁有力，每个50-100字
+4. 包含核心冲突
+5. 涵盖不同的故事走向，但都基于用户的原始构思
+
+返回JSON格式：
+{{"prompt":"选择一个简介：","options":["简介1","简介2","简介3","简介4","简介5","简介6"]}}
+
+只返回纯JSON，不要有其他文字，不要换行。""",
+            "user": "原始想法：{initial_idea}\n书名：{title}\n请生成6个简介选项"
+        },
+        "theme": {
+            "system": """你是一位专业的小说创作顾问。
+用户的原始想法：{initial_idea}
+小说信息：
+- 书名：{title}
+- 简介：{description}
+
+请生成6个深刻的主题选项，要求：
+1. 必须与用户的原始想法保持高度一致
+2. 符合书名和简介的风格
+3. 有深度和思想性
+4. 每个50-150字
+5. 涵盖不同角度（如：成长、复仇、救赎、探索等），但都围绕用户的核心构思
+
+返回JSON格式：
+{{"prompt":"这本书的核心主题是什么？","options":["主题1","主题2","主题3","主题4","主题5","主题6"]}}
+
+只返回纯JSON，不要有其他文字，不要换行。""",
+            "user": "原始想法：{initial_idea}\n书名：{title}\n简介：{description}\n请生成6个主题选项"
+        },
+        "genre": {
+            "system": """你是一位专业的小说创作顾问。
+用户的原始想法：{initial_idea}
+小说信息：
+- 书名：{title}
+- 简介：{description}
+- 主题：{theme}
+
+请生成6个合适的类型标签（每个2-4字），要求：
+1. 必须符合用户原始想法中暗示的类型倾向
+2. 符合小说整体风格
+3. 可以多选组合
+
+常见类型：玄幻、都市、科幻、武侠、仙侠、历史、言情、悬疑、奇幻、修仙等
+
+返回JSON格式：
+{{"prompt":"选择类型标签（可多选）：","options":["类型1","类型2","类型3","类型4","类型5","类型6"]}}
+
+只返回紧凑的纯JSON，不要换行，不要有其他文字。""",
+            "user": "原始想法：{initial_idea}\n书名：{title}\n简介：{description}\n主题：{theme}\n请生成6个类型标签"
+        }
+    }
+
+    # 灵感模式智能补全提示词
+    INSPIRATION_QUICK_COMPLETE = """你是一位专业的小说创作顾问。用户提供了部分小说信息，请补全缺失的字段。
+
+用户已提供的信息：
+{existing}
+
+请生成完整的小说方案，包含：
+1. title: 书名（3-6字，如果用户已提供则保持原样）
+2. description: 简介（50-100字，必须基于用户提供的信息，不要偏离原意）
+3. theme: 核心主题（30-50字，必须与用户提供的信息保持一致）
+4. genre: 类型标签数组（2-3个）
+
+重要：所有补全的内容都必须与用户提供的信息保持高度关联，确保前后一致性。
+
+返回JSON格式：
+{{
+    "title": "书名",
+    "description": "简介内容...",
+    "theme": "主题内容...",
+    "genre": ["类型1", "类型2"]
+}}
+
+只返回纯JSON，不要有其他文字。"""
+    # 世界观资料收集提示词（MCP增强用）
+    MCP_WORLD_BUILDING_PLANNING = """你正在为小说《{title}》设计世界观。
+
+【小说信息】
+- 题材：{genre}
+- 主题：{theme}
+- 简介：{description}
+
+【任务】
+请使用可用工具搜索相关背景资料，帮助构建更真实、更有深度的世界观设定。
+你可以查询：
+1. 历史背景（如果是历史题材）
+2. 地理环境和文化特征
+3. 相关领域的专业知识
+4. 类似作品的设定参考
+
+请查询最关键的1个问题（不要超过1个）。"""
+
+    # 角色资料收集提示词（MCP增强用）
+    MCP_CHARACTER_PLANNING = """你正在为小说《{title}》设计角色。
+
+【小说信息】
+- 题材：{genre}
+- 主题：{theme}
+- 时代背景：{time_period}
+- 地理位置：{location}
+
+【任务】
+请使用可用工具搜索相关参考资料，帮助设计更真实、更有深度的角色。
+你可以查询：
+1. 该时代/地域的真实历史人物特征
+2. 文化背景和社会习俗
+3. 职业特点和生活方式
+4. 相关领域的人物原型
+
+请查询最关键的1个问题（不要超过1个）。"""
     # 大纲展开为多章节的提示词
     OUTLINE_EXPANSION = """你是专业的小说情节架构师。请分析以下大纲节点，将其展开为 {target_chapters} 个章节的详细规划。
 
@@ -1339,7 +1842,417 @@ class PromptService:
             scene_instruction=scene_instruction,
             scene_field=scene_field
         )
+    
+    @classmethod
+    def get_plot_analysis_prompt(cls, chapter_number: int, title: str, 
+                                 content: str, word_count: int) -> str:
+        """获取章节剧情分析提示词"""
+        return cls.format_prompt(
+            cls.PLOT_ANALYSIS,
+            chapter_number=chapter_number,
+            title=title,
+            content=content,
+            word_count=word_count
+        )
+    @classmethod
+    def get_plot_expansion_single_batch_prompt(cls, project_title: str, project_genre: str, project_theme: str,
+                                                 project_narrative_perspective: str, project_world_time_period: str,
+                                                 project_world_location: str, project_world_atmosphere: str,
+                                                 characters_info: str, outline_order_index: int, outline_title: str,
+                                                 outline_content: str, context_info: str, strategy_instruction: str,
+                                                 target_chapter_count: int, scene_instruction: str, scene_field: str) -> str:
+        """获取大纲单批次展开提示词"""
+        return cls.format_prompt(
+            cls.PLOT_EXPANSION_SINGLE_BATCH,
+            project_title=project_title, project_genre=project_genre, project_theme=project_theme,
+            project_narrative_perspective=project_narrative_perspective, project_world_time_period=project_world_time_period,
+            project_world_location=project_world_location, project_world_atmosphere=project_world_atmosphere,
+            characters_info=characters_info, outline_order_index=outline_order_index, outline_title=outline_title,
+            outline_content=outline_content, context_info=context_info, strategy_instruction=strategy_instruction,
+            target_chapter_count=target_chapter_count, scene_instruction=scene_instruction, scene_field=scene_field
+        )
 
+    @classmethod
+    def get_plot_expansion_multi_batch_prompt(cls, project_title: str, project_genre: str, project_theme: str,
+                                                project_narrative_perspective: str, project_world_time_period: str,
+                                                project_world_location: str, project_world_atmosphere: str,
+                                                characters_info: str, outline_order_index: int, outline_title: str,
+                                                outline_content: str, context_info: str, previous_context: str,
+                                                strategy_instruction: str, start_index: int, end_index: int,
+                                                target_chapter_count: int, scene_instruction: str, scene_field: str) -> str:
+        """获取大纲分批展开提示词"""
+        return cls.format_prompt(
+            cls.PLOT_EXPANSION_MULTI_BATCH,
+            project_title=project_title, project_genre=project_genre, project_theme=project_theme,
+            project_narrative_perspective=project_narrative_perspective, project_world_time_period=project_world_time_period,
+            project_world_location=project_world_location, project_world_atmosphere=project_world_atmosphere,
+            characters_info=characters_info, outline_order_index=outline_order_index, outline_title=outline_title,
+            outline_content=outline_content, context_info=context_info, previous_context=previous_context,
+            strategy_instruction=strategy_instruction, start_index=start_index, end_index=end_index,
+            target_chapter_count=target_chapter_count, scene_instruction=scene_instruction, scene_field=scene_field
+        )
 
+    @classmethod
+    def get_chapter_regeneration_prompt(cls, chapter_number: int, title: str, word_count: int, content: str,
+                                        modification_instructions: str, project_context: Dict[str, Any],
+                                        style_content: str, target_word_count: int) -> str:
+        """获取章节重写提示词"""
+        prompt_parts = [cls.CHAPTER_REGENERATION_SYSTEM]
+        
+        # 原始章节信息
+        prompt_parts.append(f"""## 📖 原始章节信息
+
+**章节**：第{chapter_number}章
+**标题**：{title}
+**字数**：{word_count}字
+
+**原始内容**：
+{content}
+
+---
+""")
+        
+        # 修改指令
+        prompt_parts.append(modification_instructions)
+        prompt_parts.append("\n---\n")
+        
+        # 项目背景信息
+        prompt_parts.append(f"""## 🌍 项目背景信息
+
+**小说标题**：{project_context.get('project_title', '未知')}
+**题材**：{project_context.get('genre', '未设定')}
+**主题**：{project_context.get('theme', '未设定')}
+**叙事视角**：{project_context.get('narrative_perspective', '第三人称')}
+**世界观设定**：
+- 时代背景：{project_context.get('time_period', '未设定')}
+- 地理位置：{project_context.get('location', '未设定')}
+- 氛围基调：{project_context.get('atmosphere', '未设定')}
+
+---
+""")
+        
+        # 角色信息
+        if project_context.get('characters_info'):
+            prompt_parts.append(f"""## 👥 角色信息
+
+{project_context['characters_info']}
+
+---
+""")
+        
+        # 章节大纲
+        if project_context.get('chapter_outline'):
+            prompt_parts.append(f"""## 📝 本章大纲
+
+{project_context['chapter_outline']}
+
+---
+""")
+        
+        # 前置章节上下文
+        if project_context.get('previous_context'):
+            prompt_parts.append(f"""## 📚 前置章节上下文
+
+{project_context['previous_context']}
+
+---
+""")
+        
+        # 写作风格要求
+        if style_content:
+            prompt_parts.append(f"""## 🎨 写作风格要求
+
+{style_content}
+
+请在重新创作时严格遵循上述写作风格。
+
+---
+""")
+        
+        # 创作要求
+        prompt_parts.append(f"""## ✨ 创作要求
+
+1. **解决问题**：针对上述修改指令中提到的所有问题进行改进
+2. **保持连贯**：确保与前后章节的情节、人物、风格保持一致
+3. **提升质量**：在节奏、情感、描写等方面明显优于原版
+4. **保留精华**：保持原章节中优秀的部分和关键情节
+5. **字数控制**：目标字数约{target_word_count}字（可适当浮动±20%）
+{f'6. **风格一致**：严格按照上述写作风格进行创作' if style_content else ''}
+
+---
+
+## 🎬 开始创作
+
+请现在开始创作改进后的新版本章节内容。
+
+**重要提示**：
+- 直接输出章节正文内容，从故事内容开始写
+- **不要**输出章节标题（如"第X章"、"第X章：XXX"等）
+- **不要**输出任何额外的说明、注释或元数据
+- 只需要纯粹的故事正文内容
+
+现在开始：
+""")
+        
+        return "\n".join(prompt_parts)
+
+    @classmethod
+    def get_inspiration_prompt(cls, step: str) -> Optional[Dict[str, str]]:
+        """获取灵感模式指定步骤的提示词"""
+        return cls.INSPIRATION_PROMPTS.get(step)
+
+    @classmethod
+    def get_inspiration_quick_complete_prompt(cls, existing: str) -> Dict[str, str]:
+        """获取灵感模式智能补全的提示词"""
+        return {
+            "system": cls.format_prompt(cls.INSPIRATION_QUICK_COMPLETE, existing=existing),
+            "user": "请补全小说信息"
+        }
+
+    @classmethod
+    def get_mcp_tool_test_prompts(cls, plugin_name: str) -> Dict[str, str]:
+        """获取MCP工具测试的提示词"""
+        return {
+            "user": cls.format_prompt(cls.MCP_TOOL_TEST, plugin_name=plugin_name),
+            "system": cls.MCP_TOOL_TEST_SYSTEM
+        }
 # 创建全局提示词服务实例
+
+    # ========== 自定义提示词支持 ==========
+    
+    @classmethod
+    async def get_template_with_fallback(cls,
+                                        template_key: str,
+                                        user_id: str = None,
+                                        db = None) -> str:
+        """
+        获取提示词模板（优先用户自定义，支持降级）
+        
+        Args:
+            template_key: 模板键名
+            user_id: 用户ID（可选，如果不提供则直接返回系统默认）
+            db: 数据库会话（可选）
+            
+        Returns:
+            提示词模板内容
+        """
+        # 如果没有提供user_id或db，直接返回系统默认
+        if not user_id or not db:
+            return getattr(cls, template_key, None)
+        
+        # 尝试获取用户自定义模板
+        return await cls.get_template(template_key, user_id, db)
+    
+    @classmethod
+    async def get_template(cls,
+                          template_key: str,
+                          user_id: str,
+                          db) -> str:
+        """
+        获取提示词模板（优先用户自定义）
+        
+        Args:
+            template_key: 模板键名
+            user_id: 用户ID
+            db: 数据库会话
+            
+        Returns:
+            提示词模板内容
+        """
+        from sqlalchemy import select
+        from app.models.prompt_template import PromptTemplate
+        from app.logger import get_logger
+        
+        logger = get_logger(__name__)
+        
+        # 1. 尝试从数据库获取用户自定义模板
+        result = await db.execute(
+            select(PromptTemplate).where(
+                PromptTemplate.user_id == user_id,
+                PromptTemplate.template_key == template_key,
+                PromptTemplate.is_active == True
+            )
+        )
+        custom_template = result.scalar_one_or_none()
+        
+        if custom_template:
+            logger.info(f"✅ 使用用户自定义提示词: user_id={user_id}, template_key={template_key}, template_name={custom_template.template_name}")
+            return custom_template.template_content
+        
+        # 2. 降级到系统默认模板
+        logger.info(f"⚪ 使用系统默认提示词: user_id={user_id}, template_key={template_key} (未找到自定义模板)")
+        return getattr(cls, template_key, None)
+    
+    @classmethod
+    def get_all_system_templates(cls) -> list:
+        """
+        获取所有系统默认模板的信息
+        
+        Returns:
+            系统模板列表
+        """
+        templates = []
+        
+        # 定义所有模板及其元信息
+        template_definitions = {
+            "WORLD_BUILDING": {
+                "name": "世界构建",
+                "category": "世界构建",
+                "description": "用于生成小说世界观设定，包括时间背景、地理位置、氛围基调和世界规则",
+                "parameters": ["title", "theme", "genre"]
+            },
+            "CHARACTERS_BATCH_GENERATION": {
+                "name": "批量角色生成",
+                "category": "角色生成",
+                "description": "批量生成多个角色和组织，建立角色关系网络",
+                "parameters": ["count", "time_period", "location", "atmosphere", "rules", "theme", "genre", "requirements"]
+            },
+            "SINGLE_CHARACTER_GENERATION": {
+                "name": "单个角色生成",
+                "category": "角色生成",
+                "description": "生成单个角色的详细设定",
+                "parameters": ["project_context", "user_input"]
+            },
+            "SINGLE_ORGANIZATION_GENERATION": {
+                "name": "组织生成",
+                "category": "角色生成",
+                "description": "生成组织/势力的详细设定",
+                "parameters": ["project_context", "user_input"]
+            },
+            "COMPLETE_OUTLINE_GENERATION": {
+                "name": "完整大纲生成",
+                "category": "大纲生成",
+                "description": "根据项目信息生成完整的章节大纲",
+                "parameters": ["title", "theme", "genre", "chapter_count", "narrative_perspective", "target_words", 
+                             "time_period", "location", "atmosphere", "rules", "characters_info", "requirements", "mcp_references"]
+            },
+            "OUTLINE_CONTINUE_GENERATION": {
+                "name": "大纲续写",
+                "category": "大纲生成",
+                "description": "基于已有章节续写大纲",
+                "parameters": ["title", "theme", "genre", "narrative_perspective", "chapter_count", "time_period", 
+                             "location", "atmosphere", "rules", "characters_info", "current_chapter_count", 
+                             "all_chapters_brief", "recent_plot", "memory_context", "mcp_references", 
+                             "plot_stage_instruction", "start_chapter", "end_chapter", "story_direction", "requirements"]
+            },
+            "OUTLINE_GENERATION": {
+                "name": "基础大纲生成",
+                "category": "大纲生成",
+                "description": "生成基础章节大纲框架",
+                "parameters": ["genre", "theme", "target_words", "requirements"]
+            },
+            "OUTLINE_EXPANSION": {
+                "name": "大纲展开",
+                "category": "大纲生成",
+                "description": "将单个大纲节点展开为多个章节",
+                "parameters": ["title", "genre", "theme", "narrative_perspective", "time_period", "location", 
+                             "atmosphere", "rules", "characters_info", "outline_order", "outline_title", 
+                             "outline_content", "context_info", "strategy_instruction", "target_chapters", 
+                             "scene_instruction", "scene_field"]
+            },
+            "CHAPTER_GENERATION": {
+                "name": "章节创作",
+                "category": "章节创作",
+                "description": "根据大纲创作章节内容",
+                "parameters": ["title", "theme", "genre", "narrative_perspective", "time_period", "location", 
+                             "atmosphere", "rules", "characters_info", "outlines_context", "chapter_number", 
+                             "chapter_title", "chapter_outline", "target_word_count", "max_word_count"]
+            },
+            "CHAPTER_GENERATION_WITH_CONTEXT": {
+                "name": "章节创作（带上下文）",
+                "category": "章节创作",
+                "description": "基于前置章节内容创作新章节",
+                "parameters": ["title", "theme", "genre", "narrative_perspective", "time_period", "location", 
+                             "atmosphere", "rules", "characters_info", "outlines_context", "previous_content", 
+                             "memory_context", "chapter_number", "chapter_title", "chapter_outline", 
+                             "target_word_count", "max_word_count"]
+            },
+            "CHAPTER_REGENERATION_SYSTEM": {
+                "name": "章节重写系统提示",
+                "category": "章节重写",
+                "description": "用于章节重写的系统提示词",
+                "parameters": ["chapter_number", "title", "word_count", "content", "modification_instructions", 
+                             "project_context", "style_content", "target_word_count"]
+            },
+            "AI_DENOISING": {
+                "name": "AI去味",
+                "category": "辅助功能",
+                "description": "将AI生成的文本改写得更自然",
+                "parameters": ["original_text"]
+            },
+            "PLOT_ANALYSIS": {
+                "name": "情节分析",
+                "category": "情节分析",
+                "description": "深度分析章节的剧情、钩子、伏笔等",
+                "parameters": ["chapter_number", "title", "content", "word_count"]
+            },
+            "PLOT_EXPANSION_SINGLE_BATCH": {
+                "name": "大纲单批次展开",
+                "category": "情节展开",
+                "description": "将大纲节点展开为详细章节规划（单批次）",
+                "parameters": ["project_title", "project_genre", "project_theme", "project_narrative_perspective", 
+                             "project_world_time_period", "project_world_location", "project_world_atmosphere", 
+                             "characters_info", "outline_order_index", "outline_title", "outline_content", 
+                             "context_info", "strategy_instruction", "target_chapter_count", "scene_instruction", "scene_field"]
+            },
+            "PLOT_EXPANSION_MULTI_BATCH": {
+                "name": "大纲分批展开",
+                "category": "情节展开",
+                "description": "将大纲节点展开为详细章节规划（分批）",
+                "parameters": ["project_title", "project_genre", "project_theme", "project_narrative_perspective", 
+                             "project_world_time_period", "project_world_location", "project_world_atmosphere", 
+                             "characters_info", "outline_order_index", "outline_title", "outline_content", 
+                             "context_info", "previous_context", "strategy_instruction", "start_index", 
+                             "end_index", "target_chapter_count", "scene_instruction", "scene_field"]
+            },
+            "MCP_TOOL_TEST": {
+                "name": "MCP工具测试",
+                "category": "MCP测试",
+                "description": "用于测试MCP插件功能",
+                "parameters": ["plugin_name"]
+            },
+            "MCP_WORLD_BUILDING_PLANNING": {
+                "name": "MCP世界观规划",
+                "category": "MCP增强",
+                "description": "使用MCP工具搜索资料辅助世界观设计",
+                "parameters": ["title", "genre", "theme", "description"]
+            },
+            "MCP_CHARACTER_PLANNING": {
+                "name": "MCP角色规划",
+                "category": "MCP增强",
+                "description": "使用MCP工具搜索资料辅助角色设计",
+                "parameters": ["title", "genre", "theme", "time_period", "location"]
+            }
+        }
+        
+        for key, info in template_definitions.items():
+            template_content = getattr(cls, key, None)
+            if template_content:
+                templates.append({
+                    "template_key": key,
+                    "template_name": info["name"],
+                    "category": info["category"],
+                    "description": info["description"],
+                    "parameters": info["parameters"],
+                    "content": template_content
+                })
+        
+        return templates
+    
+    @classmethod
+    def get_system_template_info(cls, template_key: str) -> dict:
+        """
+        获取指定系统模板的信息
+        
+        Args:
+            template_key: 模板键名
+            
+        Returns:
+            模板信息字典
+        """
+        all_templates = cls.get_all_system_templates()
+        for template in all_templates:
+            if template["template_key"] == template_key:
+                return template
+        return None
 prompt_service = PromptService()

backend/scripts/migration_add_prompt_templates.sql

@@ -0,0 +1,34 @@
+-- 创建提示词模板表
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS prompt_templates (
+    id VARCHAR(36) PRIMARY KEY,
+    user_id VARCHAR(50) NOT NULL,
+    template_key VARCHAR(100) NOT NULL,
+    template_name VARCHAR(200) NOT NULL,
+    template_content TEXT NOT NULL,
+    description TEXT,
+    category VARCHAR(50),
+    parameters TEXT,
+    is_active BOOLEAN DEFAULT TRUE,
+    is_system_default BOOLEAN DEFAULT FALSE,
+    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
+    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
+    
+    CONSTRAINT uk_user_template UNIQUE (user_id, template_key)
+);
+
+-- 创建索引
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_user_template ON prompt_templates(user_id, template_key);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_user_id ON prompt_templates(user_id);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_category ON prompt_templates(category);
+
+-- 添加注释
+COMMENT ON TABLE prompt_templates IS '提示词模板表';
+COMMENT ON COLUMN prompt_templates.user_id IS '用户ID';
+COMMENT ON COLUMN prompt_templates.template_key IS '模板键名';
+COMMENT ON COLUMN prompt_templates.template_name IS '模板显示名称';
+COMMENT ON COLUMN prompt_templates.template_content IS '模板内容';
+COMMENT ON COLUMN prompt_templates.description IS '模板描述';
+COMMENT ON COLUMN prompt_templates.category IS '模板分类';
+COMMENT ON COLUMN prompt_templates.parameters IS '模板参数定义(JSON)';
+COMMENT ON COLUMN prompt_templates.is_active IS '是否启用';
+COMMENT ON COLUMN prompt_templates.is_system_default IS '是否为系统默认模板';