Labs · 小说转世界书
世界书的骨架，
从书里数出来。
拖入 txt 或 epub：章节自动识别，反复出场的人物、地点、术语按规则统计成清单，导出一份 SillyTavern World Info 骨架——每条带触发词、章节范围和 token 预算，等你（或拿着任务书的 AI） 把血肉写全。零推理费、零编造，书不出浏览器。
把小说拖进来，或点击选择
.txt / .epub · 30MB 大书也在本地解析
解析、统计、骨架生成全在浏览器本地完成——书不上传、不留存。
拖一本书进来，实体清单和骨架出现在这里。
这个工具怎么来的
章节识别是书籍体检器同一套生产移植引擎（第N章族、数字标题、英文 Chapter）；导出 JSON 用 ST 1.18 的条目模板——和本站世界书合并去重器写的是同一字段族，导入不需要任何转换。实体规则按中文网文调过： 说话动词是规则能拿到的最强人名信号，后缀模式接住地名和门派，书名号引号接住功法与物件。频次门槛 （说话人 2 次、其余 3 次）加 60 条封顶，保证产出是骨架，不是噪音堆。
它做不到什么（诚实边界）
它不理解故事——它数故事。从不开口的角色、不带后缀的地名、比本名用得更多的外号，都可能漏网； 清单里每个实体都标了它靠什么证据进来的。条目正文刻意留成模板：把真设定填进去需要读过原著， 这一步就交给你或你选的 AI——任务书已经替你把规程写好了。章节范围的可信度取决于分章识别： 书骗过了识别器时，页面会直说，不装。
常见问题
它会替我把条目写全吗？
不会，而且是故意的。条目血肉需要真的读过这本书的人来写：本页零 AI 调用、零编造设定。它产出的是世界书里一切机械的部分——有哪些实体、触发词是什么、出现在哪些章、出现多少次、每条建议多少 token。复制出的「补全任务书」自带写作规程，粘给任何 AI 或 Foreverse App 里的管家 Agent 都能对照原文接着写。
不用 AI 怎么找出实体的？
规则信号，诚实计数。中文书：说话人模式（说道/问道/笑道前面的 2–4 字名）、地名与组织后缀（城/镇/山/宗/学院……左侧功能字剥掉再算）、引号术语（「青冥诀」这类）。英文书：句中出现的大写词组，配说话动词判定人物。频次不过门槛的一律不收（说话人 2 次、其余 3 次）——这个工具宁可漏掉，也不发明。
导出的 JSON 拿去哪用？
标准的 SillyTavern World Info 文件——字段族就是 ST 1.18 自己写的那套。导进酒馆的世界书面板（或 Foreverse），每条骨架条目带着触发词就位，把模板文字换成真设定即可。表格里没勾选的实体不会进文件。
为什么漏了一个我知道很重要的角色？
三个常见原因：这个名字从没出现在说话人模式里（沉默角色）、这本书的分章样式骗过了识别器（章节范围会退化到第 1 章）、或者频次没过门槛。这是规则抽取的诚实代价——在导出的 JSON 里手动加一条就是，格式一眼能看懂。
书会被上传吗？
不会。txt 解码、epub 解包、章节识别、实体统计、JSON 组装全部在浏览器本地完成，页面加载完断网也能用。