30秒速读：写长篇、带团或者维护一个共享世界，最怕的不是没灵感，而是设定越写越乱：人物改了名、地点换了说法、时间线对不上，自己都找不到出处。这篇讲的 Nexus-Lore 就是为了解决这个问题：它是一款自托管的世界观工作台，核心是世界观管理——把来源文章、结构化设定、时间线和关系图收进同一个世界里，还能检查设定之间有没有冲突。下面按选部署、建世界、做检查的顺序讲，先给结论：个人或小团队先用 Docker 加 SQLite 跑起来，数据量与协作需求上来后再考虑 PostgreSQL。
软件信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 软件名 | Nexus-Lore |
| 用途 | 自托管世界观资料整理：来源、设定、时间线、关系图与设定检查 |
| 部署方式 | Docker 部署或本地开发，自托管，浏览器访问 |
| 技术构成 | 前端 Nuxt 4 与 Vue 3，后端 FastAPI，默认 SQLite，也支持 PostgreSQL 16 |
| AI 提取 | 支持 Ollama API 与 OpenAI 兼容 API，需自行配置服务 |
| 版本与更新日期 | 源稿未注明，以仓库 README 为准 |
版本怎么选：SQLite 还是 PostgreSQL，Docker 还是本地开发
结论先行：先用 Docker 加 SQLite 起步。据源稿介绍，Docker 部署门槛更低，本地开发则需要 Python 3.12 以上与 Node.js 22 以上；数据库默认就是 SQLite，Docker 场景下也可以用 PostgreSQL 16。也就是说，一个人整理自己的世界，SQLite 足够；多人长期维护、数据量明显变大，再评估 PostgreSQL 的迁移成本，不要一上来就把部署做复杂。
| 部署组合 | 适合谁 | 要注意什么 |
|---|---|---|
| Docker 加 SQLite | 个人创作者、跑团主持人、刚起步的小团队 | 先确认 AI 服务地址，定期导出 JSON 备份 |
| Docker 加 PostgreSQL 16 | 数据量较大、长期维护的团队 | 部署前明确数据库选型，升级时核对模型与迁移方式 |
| 本地开发模式 | 想改代码或做二次开发的开发者 | 需要 Python 3.12 以上与 Node.js 22 以上，未配环境文件时后端默认用开发数据库文件 |
世界观管理怎么搭：先建世界，再补设定
- 先定世界边界。一个世界就是一个隔离的工作区，来源、设定、时间线与关系图都在这个边界里。不要把两个世界的人物混进同一个库，否则检查器也救不了命名冲突。
- 选好部署并跑起来。用 Docker 部署或本地开发方式启动服务，启动后先确认能正常打开世界工作区，再谈导入与 AI 配置。
- 接好 AI 服务并做连接测试。据源稿介绍，系统提供 AI Provider 连接测试，支持 Ollama API 与 OpenAI 兼容 API。先跑通连接测试，确认模型服务可用，再用 AI 提取，避免在没通的服务上反复试。
- 先录来源，再建设定。把来源文章连同原文链接、正文、读取状态与分析摘要录进来，再从中整理人物、势力、地点、物品、事件、异常与世界档案。设定有来源可查，后面改设定才有依据。
- 用时间线与关系图对一遍。把事件放进时间线，用 3D 关系图看实体之间的联系，筛选项可以按节点、关系、名称、原型与标签过滤。图上看着别扭的地方，往往就是设定本身有问题。
- 跑检查器并导出备份。用 Lore Linter 检查重复实体、失效引用、跨世界关系、自关联与部分时间逻辑问题，处理完按当前世界或全库导出 JSON 备份。导入脚本会直接改数据库，跑导入前务必先导出备份。
装完先调 4 个地方
- 世界与工作区视图：先确认每个世界彼此隔离，来源、设定、时间线、关系图与检查器视图都能正常切换。视图切不顺，后面录再多资料也难用。
- AI Provider 连接：在设置里完成 AI 服务地址配置并跑连接测试。模型能力、费用与服务可用性由所选服务决定，不由本项目保证，测试不通过就不要先批量提取。
- 设定检查的筛选方式：把 Lore Linter 的问题按严重级别筛选，先处理会直接影响剧情的失效引用与重复实体，再处理次要提示。检查结果可以定位、解决与重新打开，养成定期复查的习惯比一次性清零更重要。
- 备份习惯：定期按当前世界或全库导出 JSON 备份，尤其在跑导入脚本、升级或换数据库之前。备份文件就是回退的底线，没有备份不要动数据库。
常见问题
- 它能直接发布成网站或维基吗？据源稿介绍，静态维基导出与发布能力仍在路线图中、尚未完成。现阶段先把它当成内部整理与检查工作台，不要按已发布产品来规划。
- 导入旧文章集安不安全？导入脚本面向文章集整理、实体补充与时间线构建，但会直接修改目标数据库。导入前先导出 JSON 备份，并确认数据库地址与脚本参数，错库的代价远大于多花几分钟。
- 没有 AI 服务能用吗？能。来源整理、结构化设定、时间线、关系图与设定检查本身不依赖 AI，AI 只是提取辅助。没有可用模型服务时，先手工整理，服务就绪后再补提取。
- 权限与协作够不够用？据源稿介绍，来源抓取、解析与权限控制的完整边界在 README 里没有完全说明，成熟协作权限也不是本篇能替你保证的部分。团队使用前要结合源码确认权限行为，再决定是否作为共享库。
适合谁、不适合谁
适合长篇创作者、跑团主持人、共享世界维护者，以及需要把文章资料整理成可检索设定库的开发者，尤其适合愿意自行管理数据、配置 AI 服务并定期检查设定引用关系的团队。不适合只想开箱即用、需要成熟协作权限与内容发布流程、或者把导入预览与回滚当成刚需的用户，这几项要先验证再决定。
GitHub 获取说明
本篇介绍的是一款开源工具，获取请前往 GitHub 仓库页面查看 README、部署说明与路线图：https://github.com/diosmentiras/Nexus-Lore。仓库内文件与说明为准，部署方式、数据库选型与 AI 服务配置请以该页面为准。
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