
30秒速读:Reveric 是把小说写作、剧本改编、分镜设计、3D 镜头预演和多轨剪辑放进同一个本地作品空间的桌面工作台,智能体能读懂整部作品的设定再动手干活。它适合一个人从动笔写到剪出成片全程自己扛的创作者,前提是你愿意自己配模型服务、自己管本地数据。不适合要多人在线协作、云端同步的团队,先看清这条边界再决定要不要上手。
软件信息
| 软件名称 | Reveric(幻界) |
| 一句话定位 | 本地优先的 AI 小说与短剧桌面创作工作台 |
| 运行平台 | macOS 12.0 及以上、Windows 10/11 64 位(官方安装包);Linux 可从源码构建 |
| 实现技术 | Dart / Flutter 跨平台桌面应用,作品数据存本地 SQLite |
| 模型接入 | BYOK 自带密钥模式:OpenAI、Anthropic、Gemini、DeepSeek 及 OpenAI 兼容协议渠道 |
| 许可证 | AGPL-3.0 |
| 获取渠道 | GitHub Releases 预编译安装包 |
一个作品空间里装下哪些环节
Reveric 不按工具拆流程,而是按作品组织全部环节,设定和素材只维护一份,智能体调用时直接读同一份上下文。
- 小说:章节大纲、自动保存、历史版本对比,人物、势力、伏笔、地点等设定集中管理,写到第 30 章也不会丢第 3 章埋的伏笔。
- 剧本改编:基于原著做场次拆分、对白和动作编写,改编时直接引用小说里的设定,不用在两个文档之间来回复制。
- 分镜画布:无限画布上排分镜节点,角色定妆、参考图和音视频资产集中组织,镜头顺序一目了然。
- 3D 导演台:做机位和运镜预演,成片开拍前先把镜头语言定下来。
- 多轨剪辑:视频、叠加、对白、音效、音乐、字幕六轨时间线,素材编排完可直接导出成片。
智能体是这套流程的粘合剂:它能按需检索章节、人物和世界观设定,再直接操作各个创作模块,而不是只给一个聊天框让你自己搬运内容。
上手指南
- 拿安装包:去 GitHub Releases 页按系统下载,macOS 是 dmg 文件,拖进 Applications 就能用;Windows 是 setup 安装程序,按向导走完即可。
- 新建作品:先建一个作品空间,把小说大纲、人物和世界观设定填进去,设定越完整,后面智能体调用时越不容易编造前后矛盾的内容。
- 接模型服务:在设置里填入自己申请的 API 密钥,文本、推理、图像、音频、视频可以分别指定不同服务商;也可以走 Ollama、LocalAI 这类本地或自建网关。
- 从小说起步:先写大纲和前几章,确认章节、版本对比和自动保存都正常,再进入剧本改编和分镜环节,别一上来就全模块铺开。
- 走完一次小闭环:用一个短篇先跑通小说、分镜、剪辑、导出全流程,确认生成链路和导出格式没问题,再投入长篇创作。
装完先改这 4 处
- 模型分工:别把所有任务压给同一个模型,文本、图像、音频、视频按效果和价格分开指定,生成质量和账单都会好看不少。
- 密钥管理:API 密钥只填在本地配置里,不要随作品文件一起发给别人;多人传作品时先确认密钥没有混进导出包。
- 作品库备份:作品存在本地 SQLite 里,工具本身不会替你云同步,定个固定节奏把作品库复制到另一块盘或 NAS 上,长篇丢稿没有后悔药。
- 生成结果复核:图像、音频、视频素材生成完先在剪辑台里过一遍,确认风格和设定一致再往下走,别等成片导出才发现角色脸换了。
明确取舍:选它还是选别的
| 适合选 Reveric | 一个人包揽小说到成片全流程;重视设定一致性;愿意自己配模型、自己管数据 |
| 不适合选 Reveric | 需要多人同时在线协作;需要云端项目管理和权限体系;不想碰 API 密钥和网关配置 |
| 推荐结论 | 先拿一个短篇跑通全流程,验证模型链路和导出效果,再决定长篇是否押注在这个工作台上 |
判断标准就一条:你的创作流程是不是一个人、一个作品、一台电脑就能闭环。是,就值得认真评估;需要团队协作和云端管理,就先去看专门的协作工具,别指望一个本地工作台补上这块。
常见问题
不用云端,换电脑怎么办?作品数据在本地 SQLite 里,换电脑要自己把作品库文件拷走并做好备份,项目没有内置云同步,不要默认它会自动跟随账号走。
模型费用怎么算?BYOK 模式下费用付给模型服务商,不付给 Reveric,账单取决于你选的模型和生成量,长篇加多模态素材之前先看一眼服务商的价格表。
生成效果不好是谁的问题?先看模型配置和提示词,再看设定完整度。设定写得越细,智能体越不容易在长篇里前后矛盾,空设定直接开写等于把质量全押在模型发挥上。
二次开发或对外提供服务要注意什么?项目是 AGPL-3.0 许可证,改代码再分发、或者拿它对外提供网络服务之前,先按许可证条款评估义务,别按普通 MIT 项目的习惯处理。
GitHub 国内访问较慢,如打不开可多刷新几次

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