长文本转角色卡
手边有一部长篇小说，想把它变成能玩的世界？管理界面里多了一个「长文本转角色卡」TAB（位于角色集群之后）。它做的不只是总结：读过什么、笔记记在哪、卡片里的话有没有原文依据，都要能对得上。
两种阅读方式，在研究开始前选。
精读（默认）：分段逐段完整阅读，每一段都留下带原文引证的研究笔记。
粗颗粒度：围绕人物、组织与事件面做多轮关系前沿检索，再做主角的纵向追踪。它需要一个可用的小说模型和完整的当前索引；条件不满足时，界面会引导你先把配置补上并结束本轮，不会悄悄降级成另一种模式。
原文先冻结。 工作区 TXT 上限 64 MB，按 UTF-8 → GB18030 → 带 BOM 感知的 UTF-16 依次尝试解码，记录原始字节哈希、解码文本哈希与大小，并且从不修改你上传的原文件。分段是确定性的，批次大小被限制在原生切分器之下。
笔记要有证据。 一条研究笔记要成立，得同时满足两件事：这一批确实被读过，引用的原话也确实出现在这一批里。笔记分事实／改编机会／未决问题三节；只在检索里命中，不算这一批已经被读过。
小说有自己的索引。 它和故事记忆的语义索引分开，小说模型也可以与故事记忆模型分开配置。相同的原始哈希复用研究基线，相同配方复用向量——同一部原著可以服务多张卡、多个对话。
举个例子：一部约 119 万字符的长篇网络小说（前 354 章）建立了 3027 条在线向量，程序为等待索引完成挂起约 292 秒；交付角色卡与打开导入是两个独立回合，开场输入约 52k tokens。改编复用与交互式创作相同的问卷和十二项写卡检查。
小说很长时，个别细节仍可能写错，成稿后建议自己通读一遍。
