亲手打造可视化故事线管理工具：开发全流程、难点突破与开发过程经验总结

亲手打造可视化故事线管理工具：开发全流程、难点突破与开发过程经验总结

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作为还没入门的业余编程爱好者，奋战了2天，借助AI开发一款FLASK小工具，功能还在完善中（时间轴可以跟随关联图缩放，加了一个用C键控制开关的十字光标），还有不少逻辑没有实现。通过实战，可以更好把握学习的方向，比如说开发同样一款功能的工具，可能有很多方法，要学会选择最优解；第二点，逻辑是编程的基本功，也就是说数学基础确实很重要咱是暂时业余爱好者，慢慢来，下面就把开发的经验过程的一点经验向大家分享一下咯。

一、引言

在创作小说的过程中，管理复杂的故事线是一项极具挑战性的任务。为了帮助作者更高效地组织和管理小说的情节、人物和时间线，我们计划开发一款基于Python Flask应用的可视化故事线管理工具。该工具将以直观的方式展示故事中的各个事件及其关联，同时提供丰富的功能来满足作者的需求。

二、功能需求梳理

（一）核心功能

  1. 节点管理：用节点表示事件，每个节点具备事件、时间、地点、人物、伏笔（起/止）、概要、内容等属性。支持新建节点，通过模板输入信息，并进行逻辑判断。
  2. 关联展示：用线条表示事件之间的关联，包括基于人物和时间的常规连线以及伏笔连线。
  3. 信息显示控制：通过选择框控制节点信息的显示方式，支持鼠标悬停显示和直接显示。

（二）界面功能

  1. 左侧功能区：提供界面明暗切换、格栅开关、新建节点、修改颜色和线型、显示选项设置、文件列表管理、伏笔提示列表展示、导入导出文件等功能。
  2. 右侧画板区：自适应框体，支持滑动和缩放操作，根据时间顺序展示节点和连线，并显示时间刻度。

（三）逻辑判断功能

对输入的事件信息进行逻辑判断，如判断时间、地点和人物的合理性，以及伏笔的起止顺序是否正确，并给出相应的错误提示。

三、技术栈和架构

（一）技术栈选择

  1. 后端：采用Python的Flask框架，它是一个轻量级的Web框架，易于上手和扩展，适合快速开发。
  2. 前端：使用HTML、CSS和JavaScript进行页面设计和交互实现。借助Flask的模板引擎，将后端数据动态渲染到前端页面。
  3. 数据存储：使用单个文件（如MD文本或CSV文本）存储节点信息，便于管理和维护。

（二）架构设计

  1. 分层架构：采用MVC（Model-View-Controller）架构，将应用分为模型层、视图层和控制层。

    • 模型层：负责处理数据的存储和逻辑判断，如读取和写入文件、判断事件信息的合理性等。
    • 视图层：负责展示用户界面，包括左侧功能区和右侧画板区，使用HTML和CSS进行页面布局和样式设计。
    • 控制层：负责处理用户请求和业务逻辑，如接收用户输入的节点信息、生成连线等，使用Flask实现路由和请求处理。

  2. 前后端交互：通过AJAX技术实现前后端的异步交互，提高用户体验。例如，在新建节点时，前端将用户输入的信息发送到后端进行逻辑判断，后端返回判断结果，前端根据结果进行相应的提示和更新。

四、安装依赖

（一）安装Python和Flask

确保你已经安装了Python 3.9及以上版本。可以使用以下命令安装Flask：

pip install flask

（二）配置开发环境

在VSCode中安装Python扩展，以便更好地进行代码编辑和调试。同时，配置PowerShell作为终端，方便执行命令。

五、详细开发步骤

（一）创建项目目录结构

storyline_manager/
│
├── app.py              # Flask应用主文件
├── templates/          # 存放HTML模板文件
│   ├── index.html      # 主页面模板
│   └── ...
├── static/             # 存放静态文件，如CSS、JavaScript和图片
│   ├── css/
│   │   └── style.css
│   ├── js/
│   │   └── script.js
│   └── ...
└── data/               # 存放数据文件，如MD或CSV文件└── storyline.md

（二）编写后端代码

  1. 创建Flask应用：在app.py中创建Flask应用实例，并定义路由和视图函数。
from flask import Flask, render_template, request, jsonifyapp = Flask(__name__)@app.route('/')
def index():return render_template('index.html')@app.route('/create_node', methods=['POST'])
def create_node():# 处理新建节点的逻辑data = request.get_json()# 进行逻辑判断# 保存节点信息到文件return jsonify({'status': 'success'})if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)
  1. 实现数据存储和逻辑判断功能：在app.py中添加函数来读取和写入数据文件，并实现逻辑判断功能。
import osdef save_node_to_file(node):file_path = 'data/storyline.md'with open(file_path, 'a') as f:# 将节点信息写入文件f.write(f"{node['event']},{node['time']},{node['location']},{node['characters']},{node['foreshadowing']},{node['summary']},{node['content']}\n")def check_node_logic(node):# 进行逻辑判断，如时间、地点和人物的合理性，伏笔的起止顺序等# 返回判断结果和错误信息pass

（三）编写前端代码

  1. 设计HTML模板：在templates/index.html中设计主页面的HTML结构，包括左侧功能区和右侧画板区。
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>Storyline Manager</title><link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='css/style.css') }}">
</head>
<body><div class="left-panel"><!-- 左侧功能区 --><button id="toggle-dark-mode">切换明暗</button><button id="toggle-grid">格栅开关</button><button id="create-node">新建节点</button><!-- 其他功能按钮和选项 --></div><div class="right-panel"><!-- 右侧画板区 --><div id="canvas"><!-- 节点和连线将在这里显示 --></div></div><script src="{{ url_for('static', filename='js/script.js') }}"></script>
</body>
</html>
  1. 实现前端交互功能：在static/js/script.js中编写JavaScript代码，实现用户交互功能，如点击按钮、输入信息、发送请求等。
document.getElementById('create-node').addEventListener('click', function() {// 弹出输入文本框const node = {event: prompt('请输入事件名称'),time: prompt('请输入事件时间'),location: prompt('请输入事件地点'),characters: prompt('请输入事件人物，用逗号分隔'),foreshadowing: prompt('请输入伏笔（起/止），可为空'),summary: prompt('请输入事件概要，可为空'),content: prompt('请输入事件内容，可为空')};// 发送请求到后端fetch('/create_node', {method: 'POST',headers: {'Content-Type': 'application/json'},body: JSON.stringify(node)}).then(response => response.json()).then(data => {if (data.status === 'success') {alert('节点创建成功');} else {alert(data.error);}});
});

（四）实现连线功能

  1. 后端逻辑：在app.py中添加函数来生成连线信息，根据人物和时间的关系判断节点之间的连线。
def generate_connections(nodes):connections = []# 根据人物和时间的关系生成连线return connections
  1. 前端展示：在static/js/script.js中根据后端返回的连线信息，在右侧画板区绘制连线。
function draw_connections(connections) {const canvas = document.getElementById('canvas');connections.forEach(connection => {const line = document.createElement('div');line.classList.add('connection-line');// 设置连线的位置和样式canvas.appendChild(line);});
}

（五）实现时间刻度功能

  1. 后端处理：在app.py中添加函数来生成时间刻度信息，根据节点的时间范围确定刻度的范围和间隔。
def generate_time_scale(nodes):time_scale = []# 根据节点的时间范围生成时间刻度return time_scale
  1. 前端展示：在static/js/script.js中根据后端返回的时间刻度信息，在右侧画板区绘制时间刻度，并实现鼠标悬停显示功能。
function draw_time_scale(time_scale) {const canvas = document.getElementById('canvas');time_scale.forEach(scale => {const line = document.createElement('div');line.classList.add('time-scale-line');// 设置时间刻度的位置和样式canvas.appendChild(line);});// 实现鼠标悬停显示功能document.querySelectorAll('.time-scale-line').forEach(line => {line.addEventListener('mouseenter', function() {// 显示刻度年份});line.addEventListener('mouseleave', function() {// 隐藏刻度年份});});
}

六、调试和本地化部署

（一）调试

在开发过程中，可以使用Flask的调试模式来方便地进行调试。在app.py中启动应用时，将debug参数设置为True：

if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)

这样，当代码发生变化时，Flask会自动重新加载应用，并且在出现错误时会在浏览器中显示详细的错误信息。

（二）本地化部署

将开发好的应用部署到本地服务器上，可以使用以下步骤：

  1. 确保已经安装了Python和Flask。
  2. 在项目根目录下，打开PowerShell窗口，运行以下命令启动应用：
python app.py
  1. 打开浏览器，访问http://127.0.0.1:5000，即可看到应用的主页面。

七、测试

（一）功能测试

对应用的各个功能进行测试，包括新建节点、修改颜色和线型、显示选项设置、导入导出文件等，确保功能正常运行。

（二）逻辑测试

对应用的逻辑判断功能进行测试，输入不同的事件信息，检查是否能正确判断时间、地点和人物的合理性，以及伏笔的起止顺序是否正确，并给出相应的错误提示。

（三）界面测试

对应用的界面进行测试，检查界面的布局和样式是否美观，是否支持自适应和缩放操作，以及鼠标悬停和点击事件是否正常响应。

八、困难点及经验介绍

在利用AI辅助开发这款工具的过程中，遇到了不少挑战，也积累了一些实用经验。

定期备份代码至关重要：开发中常因架构文件分散、代码量大，加上AI上下文联系能力有限，容易卡在逻辑或细节问题上，若忘记备份，可能导致大量工作白费。因此，经常备份可避免因突发问题（如逻辑错误导致代码无法运行、AI生成代码失误难以回溯等）造成进度倒退。

开发前的整体构思不可或缺：需先规划好界面布局、功能分类，例如将鼠标事件相关逻辑集中在一段时间开发。若在复杂逻辑中临时插入新功能，极易引发冲突，导致原有功能异常。比如在已有节点显示逻辑中突然加入新的鼠标悬停效果，可能因事件监听冲突或样式干扰，使整个界面交互混乱。

采用“小步快跑”的开发策略：每次仅增加1-2个功能，完成后立即测试对之前功能的影响。例如先实现节点新建与基本逻辑判断，测试无误后，再添加连线功能，避免一次性堆积过多功能导致问题排查困难。AI生成代码虽高效，但一次性处理复杂需求易出错，拆分功能点逐步实现，能降低风险。

合理搭配AI工具：如deepseek逻辑性强，但存在繁忙限制，可将其用于核心逻辑代码生成；小问题或简单代码检查修改，可借助豆包或VSCode的Copilot。当deepseek生成代码后找不到插入位置时，可让Copilot辅助插入，并明确要求不修改其他功能。例如在整合前端界面与后端数据传输代码时，deepseek负责核心逻辑，Copilot处理代码插入细节，提升开发效率。

九、未来拓展

（一）增加更多功能

  1. 支持节点的编辑和删除功能，方便用户对已有的事件进行修改和管理。
  2. 提供更多的可视化效果，如节点的动画效果、连线的颜色和样式定制等，增强用户体验。
  3. 支持多人协作功能，允许多个用户同时编辑和管理同一个故事线。

（二）优化性能

随着故事线的复杂度增加，应用的性能可能会受到影响。可以对代码进行优化，如采用缓存机制、优化数据存储和查询方式等，提高应用的响应速度和处理能力。

（三）集成第三方工具

可以将该工具与其他写作工具（如Markdown编辑器、思维导图工具等）进行集成，方便用户在不同的工具之间切换和协作。

十、总结

通过以上步骤，我们可以利用Python的Flask框架开发一个可视化故事线管理工具。该工具将帮助作者更高效地组织和管理小说的情节、人物和时间线，提高写作效率和质量。在开发过程中，我们需要仔细梳理功能需求，选择合适的技术栈和架构，按照详细的开发步骤进行编码和调试，并进行充分的测试和优化。同时，我们还可以考虑未来的拓展方向，不断完善和提升工具的功能和性能。利用AI辅助开发不仅能亲身体验编程魅力，还能在实操中锻炼能力，比单纯看书或看教学视频更有趣、更具成效。

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