项目目标
我一直想创作以两晋十六国为背景的历史群像故事，我本人十分喜爱这段历史。
石勒从被贩卖者成为建国者，刘曜凭借个人才能承接政治遗产，司马睿依靠名分与联盟在江东立足。他们面对相近的时代困境，却走出了不同的道路。而那些帮助他们取得成功的能力与选择，也可能成为后来失败的根源。
真正开始准备资料后，首先遇到的是工作规模的问题：数十位人物、分散在不同古籍中的事迹、现代历史研究、相互矛盾的记载，以及复杂的时间与人物关系。
因此，我开始尝试借助 AI 完成大规模资料整理，让模型参与搜集、理解、比较和内容生成，通过脚本处理数据与重复性工作，把更多精力留给历史理解、人物塑造和创作判断。
项目概述
整个项目并不是从一开始就设计好了一套完整流程。
最初，我尝试直接从历史原典出发，通过脚本和 LLM 完成摘录、事件拆分、时间整理与人物资料写作。但流程逐渐变得复杂，投入大量时间后，仍然没能稳定得到理想的人物资料。
经过反复试验，我重新调整了路线：先通过网络研究广泛收集人物信息，再回到本地历史原典进行核验，之后整理成人物档案，逐步进入故事创作。
目前的工作主要分为五个阶段：
人物资料搜集与结构化 → 古籍检索与证据核验 → 可读人物资料 → 人物分析与场景开发 → 故事写作
这些阶段分别在独立项目中推进，前后继承资料与方法，也经历了多次调整。
网络研究用于尽可能充分地发现材料；古籍核验负责寻找原文依据、处理分歧；人物资料写作则将结构化记录重新组织成便于阅读和使用的内容。进入创作阶段后，工作重点进一步转向人物动机、戏剧冲突和叙事结构。
目前，前期人物资料整理已经完成，人物分析、场景开发与首集试稿也取得了阶段成果。但整个故事的主线、终点与分集结构仍在探索，完整故事的创作流程尚未得到验证。
当前成果
- 历史资料与原典核验
目前整理了30位历史人物的生平与画像，并建立了对应的古籍检索与核验流程。
本地史料库包含26本历史文献。通过向量检索、llm核验与针对性复查，为人物记录补充原文依据，并区分支持、部分支持、冲突和未找到证据等状态。
例如，石勒早年随乡人前往洛阳贩卖的经历，可以回查至《晋书》中“年十四，隨邑人行販洛陽”的记载。
这些核验结果并不意味着所有历史细节都已确认，但为后续使用提供了可追溯的依据。
- 可读人物资料
在结构化记录的基础上，进一步完成了30份可连续阅读的人物资料，将分散的事件、关系和评价重新组织起来，并保留正文段落与原始记录之间的对应关系。
这样既能直接阅读人物经历，遇到重要情节或存疑细节时，也可以返回原始史料继续核对。
- 人物分析与场景开发
进入故事写作阶段后，完成了30份人物分析，尝试从生平事迹中寻找人物的欲望、处境、内在矛盾与关系变化。
例如，对石勒的理解逐渐围绕一个矛盾展开：他努力摆脱被他人支配的命运，却又建立起支配他人的权力，并最终面临继承与控制的问题。
在此基础上，针对重要人物与事件开发戏剧性场景，经过补充、双视角合并与时间整理，形成了大量场综合场景。
这些场景不再只是复述历史事件的结果，也开始考虑人物在特定处境下知道什么、想要什么，以及为什么作出某种选择。
- 故事写作
目前已完成《金屑酒和星星》故事。
这一集尝试通过连续的政治暴力、人物行动与跨地域蒙太奇，表现表面上的秩序恢复，以及更大动荡的临近。
现稿仍存在人物动机、时间空间衔接及场景表现等问题，尚在调整之中。
日志细节
核心探索
脚本与 LLM 应该怎样分工？
这是整个项目中反复遇到的问题。
最初，我希望从古籍出发，建立一套细致的自动化流水线。原文摘录、事件切分、翻译分类、时间处理、提纲规划和资料卡写作，都有各自的执行和检查环节。
但随着问题不断出现，流程也变得越来越复杂。每增加一种检查或修复机制，都可能引入新的依赖与维护成本。一次长时间试运行甚至未能完成预定工作。
这让我重新考虑：哪些任务真的需要脚本，哪些适合直接交给 LLM？将任务拆得更细，是否一定能获得更好的结果？
后来，我尝试让模型直接通过网络研究人物，再利用本地史料进行核验。流程明显简化，却又发现另一个问题：初期生成的资料虽然通过结构检查，内容却不够充分，遗漏了人物生涯中的重要转折及制度、社会背景。
对比旧版资料后发现，问题并不在于结构化格式本身，而是原先支撑深入研究的方法没有完整保留下来。于是又重新加入人物时间线、关系变化、来源分析和针对性补搜等要求。
经过这些尝试，脚本与 LLM 的分工逐渐清晰：脚本处理数据格式、编号、版本、检索与对应关系，模型负责语义理解、研究整理和候选内容生成，而我负责判断研究是否充分、方案是否合理，以及哪些问题真正值得继续处理。
这种分工并不是固定不变的。随着任务推进和模型能力变化，具体的执行方式仍然需要根据实际效果调整。
怎样判断 AI 生成的信息是否可靠？
项目中一个反复出现的问题是：检查通过，不代表内容一定正确。
类似问题也出现在后续写作中。原始记录虽然全部得到覆盖，生成正文却可能遗漏重要人物、行动目的或因果关系；自动验收有时还能改坏原本正确的来源归属。
因此，我逐渐将质量检查分成不同层次：记录是否齐全、引文能否回查、证据究竟支持哪些内容、改写后的文字是否仍然忠实于原始材料。
脚本适合检查格式、编号和引文字面一致性；涉及人物关系、历史解释与证据范围的判断，则需要模型结合上下文处理，并对重要问题开展独立复核。
而独立审查本身也可能产生误报，所以后来进一步采用逐项判断、局部修订和版本对照的方式，避免一次修改引入新的问题。
进入故事创作后，还需要区分历史记载、现代解释、传说和故事补写。它们都可能成为创作素材，但应当清楚哪些内容来自史料，哪些属于创作。
如何让 AI 持续完成复杂任务？
长时间、多阶段的协作，也让我不断重新思考任务应该怎样交给 AI。
前期工作中，曾多次出现流程运行完成，但结果仍不符合实际用途的情况。例如，所有人物资料已经通过文件检查，审查报告也已生成，但进一步追问才发现，部分报告中的具体判断还没有得到充分复核。
执行完成、检查通过和成果真正可用，并不是一回事。
而在故事创作阶段，问题又有所不同。
这些经历让我更加重视任务边界、阶段成果和实际验收。AI 可以快速扩展内容、提供候选方案，却不能因为生成得更多，就认为结果一定更好。
对这部群像故事来说，当前最大的困难也不再是资料数量。
前面的工作已经积累了大量历史事件、人物分析和戏剧场景，但它们还需要被组织成一个真正连续的故事：一个人的选择怎样改变另一个人的处境，不同人物的行动又如何相互影响，最终形成各自的命运。
这也是项目目前仍在探索的问题。