一个基于 Next.js 的智能写作平台，整合了风格模仿、文章生成和手写转换三大功能，支持从主题输入到手写作文输出的完整工作流。
⚠️ 注意：
- 手写生成API:
https://unpermeative-anamaria-famously.ngrok-free.dev/coze/generate- Ollama API:
https://4e9abcf1a8c0.ngrok-free.app（远程服务） 如需使用其他API，可在界面的"高级设置"中修改。
一站式完成从主题到手写作文的全部流程：
- 风格分析 - 分析用户提供的风格样本，提取语言特征（Style DNA）
- 文章生成 - 使用 Ollama ghostwriter 模型生成模仿文章
- 文本预处理 - 自动将文本每 40 个字符换行，优化手写排版
- 手写转换 - 将预处理后的文本转换为手写风格图片
- 智能分析文本语言特征
- 提取 Style DNA（句长、过渡词、词汇复杂度等）
- 使用 Ollama ghostwriter 模型生成高质量文章
- 支持自定义创造性参数
- 智能分段处理长文本（自动按句号、逗号、字符数分割）
- 支持自定义笔迹风格（上传参考图片）
- 可调整生成参数（步骤数、引导比例）
- 垂直拼接多段图片，居中对齐
- 无超时限制（长文本自动分段）
- 智能换行：每 40 个字符自动换行
- 单词保护：在空格处换行，避免截断单词
- 超长处理：自动处理超长单词，强制分割
- 排版优化：使手写效果更整齐自然
pnpm installpnpm dev应用将在 http://localhost:5000 上运行。
-
输入写作主题
- 在"写作主题"框中输入你想要的文章主题
- 例如："人工智能在教育中的应用"
-
（可选）提供风格样本
- 粘贴一段你喜欢的写作风格文本
- 系统会分析并提取 Style DNA
-
（可选）上传笔迹图片
- 选择一张你喜欢的笔迹图片
- 系统会模仿这种手写风格
-
调整参数
- 基本参数：
- 生成温度：控制文章的创造性（0.5-2.0）
- 手写步骤数：影响手写质量（8-20）
- 高级设置：
- 引导比例：控制风格强度（1.0-5.0）
- 分段阈值：长文本分段字符数（100-500）
- Ollama API 端点：远程或本地服务地址
- 手写生成 API 端点：远程或本地服务地址
- 基本参数：
-
生成
- 点击"完整工作流"按钮
- 系统自动完成：风格分析 → 文章生成 → 文本预处理 → 手写转换
- 预览并下载最终的手写作文
- 点击"仅生成文章"按钮
- 等待 Ollama 生成文章
- 预览生成的文章
- 满意后点击"转换为手写"
- 切换到"仅手写转换"标签
- 输入文本
- （可选）上传笔迹图片
- 调整生成参数
- 点击生成手写风格
- 框架: Next.js 16 (App Router)
- UI 组件: shadcn/ui
- 样式: Tailwind CSS 4
- 图像处理: Sharp
- 语言: TypeScript 5
- 包管理器: pnpm
src/
├── app/
│ ├── api/
│ │ ├── style-mimic/
│ │ │ └── route.ts # 风格模仿API（Ollama集成）
│ │ ├── handwriting/
│ │ │ └── generate/
│ │ │ └── route.ts # 手写生成API（支持分段）
│ │ └── workflow/
│ │ └── complete/
│ │ └── route.ts # 完整工作流API（含预处理）
│ ├── layout.tsx
│ └── page.tsx
├── components/
│ ├── WritingWorkflow.tsx # 完整工作流组件
│ ├── HandwritingGenerator.tsx # 手写生成器组件
│ └── ui/ # shadcn/ui 组件
└── lib/
└── style-analyzer.ts # Style DNA 分析工具
分析风格并生成文章（使用 Ollama API）。
请求体:
{
"topic": "写作主题",
"style_sample": "风格样本文本（可选）",
"instruction": "生成指令（可选）",
"ollamaEndpoint": "Ollama服务地址（可选）"
}响应:
{
"success": true,
"article": "生成的文章内容",
"style_dna": {
"avg_sent_len": 24.5,
"transitions": ["however", "thus"],
"quirks": ["And/But starters"],
"vocabulary_level": "moderate",
"sentence_structures": {
"simple": 0.3,
"compound": 0.5,
"complex": 0.2
},
"tone": "formal"
},
"message": "文章生成成功"
}执行完整工作流：风格模仿 → 文本预处理 → 手写转换。
请求体:
{
"topic": "写作主题",
"style_sample": "风格样本文本（可选）",
"handwriting_image": "base64笔迹图片（可选）",
"steps": 12,
"guidance_scale": 2.0,
"max_segment_chars": 200,
"api_endpoint": "手写生成API端点（可选）",
"ollamaEndpoint": "Ollama API端点（可选）"
}响应:
{
"success": true,
"article": "原始生成的文章内容",
"preprocessed_text": "预处理后的文章（每40字符换行）",
"result_image_base64": "data:image/png;base64,...",
"style_dna": { ... },
"message": "完整工作流执行成功：文章生成 + 文本预处理 + 手写转换",
"steps": {
"style_mimic": {
"success": true,
"style_dna_applied": true
},
"preprocessing": {
"success": true,
"line_length": 40
},
"handwriting": {
"success": true,
"segments_count": 3
}
}
}将文本转换为手写风格图片（支持长文本自动分段）。
请求体:
{
"input_text": "要转换的文本",
"style_image": "base64风格图片（可选，不含前缀）",
"steps": 12,
"guidance_scale": 2.0,
"max_segment_chars": 200,
"api_endpoint": "自定义API端点（可选）"
}响应:
{
"success": true,
"result_image_url": null,
"result_image_base64": "data:image/png;base64,...",
"message": "手写图片生成成功",
"error": null,
"segments_count": 3
}自动分析文本的语言风格特征：
- 平均句长: 句子的平均字符数
- 过渡词: 常用的连接词
- 语言习惯: 特殊的写作习惯
- 词汇复杂度: simple / moderate / high
- 句式分布: 简单句、复合句、复杂句的比例
- 语气基调: formal / casual / critical / positive / neutral
Style_DNA 格式:
{
"avg_sent_len": 12.5,
"transitions": ["Frankly", "Believe me"],
"quirks": ["Superlative-heavy", "Punchy fragments"],
"vocabulary_level": "moderate",
"sentence_structures": {
"simple": 0.4,
"compound": 0.3,
"complex": 0.3
},
"tone": "casual"
}- 生成大纲 - 根据主题创建结构化段落大纲
- 逐段生成 - 使用 Ollama ghostwriter 模型逐段生成内容
- 保持连贯 - 通过前文摘要确保段落间连贯
- 风格模仿 - 根据 Style DNA 调整语言风格
Prompt 格式:
### Instruction:
{instruction}
### Input:
> - Style_DNA: {style_dna_json}
Current_Outline_Point: {outline_point}
Previous_Context: {previous_context}
### Response:
自动将文本每 40 个字符换行，优化手写排版：
- 智能换行: 在空格处换行，避免截断单词
- 超长处理: 自动处理超长单词，强制分割
- 可配置: 支持自定义行长度（默认 40）
处理示例:
输入: "人工智能在教育领域的应用日益广泛"
输出: "人工智能在教育领域的应用日益\n广泛"
- 智能分段 - 自动将长文本分段处理
- 风格应用 - 使用上传的笔迹图片作为参考
- 垂直拼接 - 将多段图片拼接成完整结果
- 居中对齐 - 较窄的图片在较宽的画布中居中
- 无超时 - 支持长时间运行
分段策略:
- 优先按句号（
。）分割 - 其次按逗号（
，）分割 - 最后按字符数强制分割（默认 200 字符）
-
模仿名人写作风格
- 输入名人的文章片段
- 生成相同风格的新文章
- 转换为手写风格展示
-
统一写作风格
- 收集团队已有的文档
- 生成风格一致的新内容
- 保持品牌一致性
-
创意写作辅助
- 提供创意主题
- AI 生成完整文章
- 转换为手写效果
- 用于展示或收藏
-
教学演示
- 生成示例文章
- 展示不同写作风格
- 手写效果更真实
- 适合教学场景
当前配置：
Ollama API端点: https://4e9abcf1a8c0.ngrok-free.app
服务信息：
- 位置: 远程服务（通过 ngrok 暴露）
- 模型:
ghostwriter:latest（已安装） - API 路径:
/api/generate（标准 Ollama API）
如需使用其他 Ollama 服务地址，可在界面的"高级设置"中修改 Ollama API 端点
本地服务示例：
Ollama API端点: http://localhost:11434
重要参数：
- 模型名称:
ghostwriter（必须预先在 Ollama 中安装） - 温度参数: 1.5（高创造性）
- 其他参数:
top_p: 0.95repeat_penalty: 1.2presence_penalty: 0.8stop: ["###", ""]
Style_DNA 格式:
{
"avg_sent_len": 12.5,
"transitions": ["Frankly", "Believe me"],
"quirks": ["Superlative-heavy", "Punchy fragments"],
"vocabulary_level": "moderate",
"sentence_structures": {
"simple": 0.4,
"compound": 0.3,
"complex": 0.3
},
"tone": "casual"
}应用已默认配置手写生成API端点：https://unpermeative-anamaria-famously.ngrok-free.dev/coze/generate
如需使用其他API，可在界面的"高级设置"中修改 API 端点：
API端点: https://unpermeative-anamaria-famously.ngrok-free.dev/coze/generate
请求格式：
{
"input_text": "Hello World",
"style_image": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...",
"steps": 12,
"guidance_scale": 2.0
}参数说明：
input_text(必需): 要转换为手写的文本内容style_image(可选): Base64编码的风格图片数据（不含data:image/xxx;base64,前缀）steps(可选): 生成步骤数，默认12，范围5-50guidance_scale(可选): 引导比例，默认2.0，范围1.0-5.0
响应格式：
{
"success": true,
"result_image_url": "http://example.com/generated/handwriting.png",
"result_image_base64": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...",
"message": "Handwriting generated successfully",
"error": null
}使用建议：
- 快速测试: 使用 steps=5-8
- 质量平衡: 使用 steps=12-15
- 高质量: 使用 steps=18-30
- 长文本: 超过200字符会自动分段处理
- 超时处理: 建议不设置请求超时时间
请求：
curl -X POST http://localhost:5000/api/workflow/complete \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"topic": "人工智能在教育中的应用"
}'处理流程：
1. Style Mimic (Ollama)
输入: "人工智能在教育中的应用"
输出: 150字符的文章
Style DNA: 已提取
2. ✨ Text Preprocessing
输入: 150字符的文章
输出: 160字符（含换行符）
处理: 每40字符换行
3. Handwriting Generator
输入: 预处理后的文本
输出: 手写风格图片
分段: 3个段落
响应：
{
"success": true,
"article": "人工智能正在改变教育...",
"preprocessed_text": "人工智能正在改变教育。\n通过智能辅导系统，\n每个学生都能获得...",
"result_image_base64": "data:image/png;base64,...",
"message": "完整工作流执行成功：文章生成 + 文本预处理 + 手写转换"
}请求：
curl -X POST http://localhost:5000/api/workflow/complete \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"topic": "未来城市的规划",
"style_sample": "城市不仅仅是建筑，更是人与人之间交流的空间...",
"
88CC
handwriting_image": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...",
"steps": 15,
"guidance_scale": 2.2
}'问题 1：fetch failed
- 原因: Edge Runtime 无法访问 localhost
- 解决: 已移除 Edge Runtime，使用 Node.js runtime
问题 2：Unexpected token '<'
- 原因: ngrok 警告页面返回 HTML
- 解决: 已添加自动检测和重试机制
问题 3：超时
- 原因: 模型生成时间过长
- 解决: 已添加超时保护，最长等待 30 秒
问题 1：返回占位图片
- 原因: API 调用失败
- 解决: 检查 API 端点是否正确，确保服务正常运行
问题 2：图片质量不佳
- 原因: steps 参数过低
- 解决: 增加 steps 参数（建议 12-15）
问题 3：长文本超时
- 原因: 单次处理时间过长
- 解决: 已实现自动分段，将长文本分割成多个段落
- ✨ 添加文本预处理功能（每 40 字符换行）
- 🔧 集成 Ollama ghostwriter 模型
- 🌐 配置远程 ngrok 服务
- 🛡️ 添加 ngrok 警告页面处理
- 🔄 添加 API 调用重试机制
- 📖 更新完整文档
- 🎉 初始版本发布
- ✨ 完整工作流功能
- 📝 风格模仿功能
- ✍️ 手写生成功能
本项目仅供学习和研究使用。
开始使用: 访问 http://localhost:5000 体验智能写作平台！