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剧本设定基准 —— 把「剧集 bible」从一份静态文档，变成可查询、可校核、可挂载的基准。
建基准 → 随写随维护 → 落笔前判断 → 全剧校核 → 供任何 agent 查询。 其中最锋利的一条判据是：这个角色，在说这句话的时候，该知道这件事吗？
在线演示 · 为什么不能只靠大模型 · 判定层 JEV · 评测数字 · 设计文档
写手想写： 沈知微：你三年前在码头做了什么，你自己清楚。
agent 调用：ledger_check { line, character: "沈知微", scene: "S02-02" }
返回： ⛔ leak = true
「你三年前在码头做了什么」→ 陆见深三年前在码头做了某件事
全剧没有记录 沈知微 得知过这条命题它不重读剧本。建账时把「谁、在第几集、知道了什么」抽出来冻结成一本可查的账， 之后每一次判断都只查账 —— 0 次模型调用，毫秒级。
建账（一次性） | 查询（每次落笔） | 全剧审计 | |
耗时 | 23 场 14 秒 | 毫秒级、不调模型 | 首次 67.6s，复跑 0.9 秒 |
产出 | 命题 · 说法 · 知识状态 | 拦住 / 放过 + 成因 | 清单 + 一键豁免 |
「基准」不是一次审稿，是贯穿全程的五件事：
基准的五个动作 | 工具 | 做什么 |
建基准 |
| 全剧抽出命题、说法，记下谁在第几场得知 |
维护基准 |
| 每写完一场就并入；别名与豁免逐场累积 |
用基准 |
| 落笔前判断一条台词 |
校核基准 |
| 全剧扫成清单：哪句是「没交代就用了」 |
供基准 |
| 任何 agent / 工具可查一条命题的全部说法与判决 |
Related MCP server: utopia-mcp
AI 短剧的工具已经很多，但它们管的是成本（花了多少钱、哪一步要重做）。 没人管「故事讲得对不对」。
第 2 集 沈知微：你三年前在码头做了什么，你自己清楚。
第 3 集 （闪回）观众才知道当年码头发生了什么 —— 而那一场，她不在场。编剧一眼看得出，机器看不出来：判断它需要跨全剧的认知状态。 上下文塞不下 80 集；就算塞得下，模型也不会替你记「谁在第几场得知了什么」。 所以这件事被做成一个常驻的 MCP server，在落笔的当下拦一下。
差别不在模型更强，在账本这一层结构。
维度 | 纯文档 / 提示词约定 | 大模型逐句校准 | 账本（MCP） |
判据在哪 | 靠模型自觉读规范，读没读不确定 | 每次重读剧本、重新推理，结论不落盘 | 一次建账冻结；判据是数据 |
上下文成本 | 无约束 | 每句带全本或摘要，集数越长越贵越不稳 | 一句一查，只取命中那几条 |
可复现 | 无 | 采样抖动，同问两答 | 账本 + 三戳 ⇒ 同问同答 |
可审计 / 纠错 | 无 | 「我觉得穿帮」不可核对 | 每条带命题与成因；误报 |
挂载点 | 提示词里的一句提醒 | 直接调 API，无统一入口 | MCP 一行配置，工具级强制查；本地运行，剧本不出机器 |
建账时每来一条新说法要判「是不是同一个事实」，写台词时还要判「这个使用点算不算数」——这些判定没有换成通用大模型，而是走 TypeSafe 的决策概率模型（JEV）。
同一套黄金集（48 条人工标注，别名时序过滤后）：
判定器 | 准确率 | 单次延迟 | $ / 1000 次 |
规则（实体词匹配） | 16.7% | < 1 ms | 0 |
JEV（默认） | 91.7%（44/48） | 0.234 s | $0.0446 |
DeepSeek v4-pro（开思考） | 95.8%（46/48） | 5.68 s | $5.86 |
差 2 条，McNemar p = 0.50（噪声，不是能力差）；但 快 24 倍、便宜 131 倍。
「快」和「省」在这里不是锦上添花：判定要嵌在建账与每次落笔中间，慢了就不敢每句都查。
一个真实量级（同一本冻结账本，253 个使用点全判一遍）：
耗时 | 花费 | |
JEV | 63 s | $0.0084 |
换成大模型判官（按上表单价折算） | ≈ 24 分钟 | ≈ $1.48 |
另外它只返回 选择 + 概率，所以能直接设否决阈值、结果可复现 —— 通用大模型给你的是自由文本。
诚实说明：没有做「大模型逐句裁判」与账本端到端的对等 A/B，所以不宣称整体准确率更高；这里比较的是判定层选型。 另外 R1 的召回目前只有 30% 左右（dev 集），误报控制、可复现与本地运行才是它的强项。
同一件事换措辞（保险箱的密码 → 那把锁的密码）时，账本里没有那个字面说法，于是可能抓不到。这条短板被专门建了一把尺子来量（幻影集：60 个事实 × {换说法, 沿用原话} 两种写法，配对设计），当前读数 换说法 28.3% / 沿用原话 81.7%。
试过并否掉的六种做法（都留下实验记录，见 experiments/ 与 docs/rsi-protocol.md）——写在这里是为了不让后来者重走：
做法 | 幻影集「换说法」 | 真实剧本（茶馆 269 使用点） | 结果 |
找回时多给候选（罕见词） | ~38% | 7 → 13 条误报 | 否 |
多给候选 + 放宽判定口径 | 45.0%（p≈0.013） | 7 → 16 条 | 否 |
给判定层补线索（共享词／原话） | 无变化 | — | 否 |
只重排已有候选 | 无变化 | — | 否 |
唯一强证据下直接挂载 | 无提升， | — | 否 |
只把说法记成别名（不合并命题） | +1， | — | 否 |
结论：误报控制、可复现、本地运行 是真的；换说法这一层还没解决。可复现的限制是判定层按字面线索工作（结构化三元组 ±0pp、补典型表述 +43.8pp），要真正解决得先给每条命题落「实体/事件要素」并只用于召回索引 —— 那是下一层的工程，不是调参。
git clone https://github.com/kbkb628/ledger && cd ledger
npm install
cp .env.example .env # 填 JEV_API_KEY 与 JUDGE_*（见下）
npm run mcp # 仓库内开发：tsx 起 stdio server
npm run mcp:smoke # 用真 MCP 客户端走完整路径（≈25s）打成可安装的包（esbuild 单文件，node ≥ 20，不需要 tsx）：
npm run build && npm pack # → ledger-0.1.0.tgz
npx -y ./ledger-0.1.0.tgz # 任意目录里都能起 server尚未发布到 npm registry（
private: true），所以npx -y ledger-mcp要等发布之后才成立。
- insert:
- id: mcp-ledger
name: '@deepseek-ai/dsh-mcp-client'
config:
serverName: ledger
transport: stdio
command: node
args: ['/abs/path/to/ledger/dist/mcp.js']
cwd: '/abs/path/to/your/script-project' # 从这里读 .env 与 .ledger
toolCallTimeoutMs: 180000claude mcp add --scope user ledger node /abs/path/to/ledger/dist/mcp.js \
-e JEV_API_KEY=... -e JEV_BASE_URL=... -e JEV_MODEL=... -e LEDGER_HOME=/abs/path/to/.ledger
-e是可变参数，必须放在命令之后，否则会把<name>一起吃掉。
需要的 key
变量 | 用途 |
| 归并判定 / 使用点校验（TypeSafe System One，决策概率） |
| 逐场抽取（任何 DeepSeek 兼容接口） |
| 可选：把判定层也换成 OpenAI 兼容模型（用上面那组 |
抽取默认关思考（开着单场 47s / $0.0162，关掉 2s / $0.0019）。
判定层默认 JEV：48 条黄金集上 91.7% vs 大模型 95.8%（差 2 条、p=0.50），但快 24 倍、便宜 131 倍 —— 换成大模型判官后，23 场建账会慢到撞穿 MCP 的 60s 超时，这时把 INGEST_MAX_SCENES 调小、分批续跑。
工具 | 作用 |
| 首次建账并冻结。分块可续跑：一次没建完会返回剩余场次，再调一次接着建 |
| 把一场新戏增量并入（不重扫全本） |
| 写完一句台词之前调用 —— 是否构成知识泄漏 |
| 全剧清单，每条带成因 |
| 读一条词条：全部说法 · 首见场景 · 谁何时得知 · 判决流水 |
| 人工豁免误报，理由进流水（豁免是产品的一环，不是补丁） |
所有数字都绑在测试集版本戳 + 打分器戳 + 账本指纹上，跨集不可比 —— 这是它和「感觉还行」的区别。
指标 | 值 |
判定层（人工账本，48 样本） | 44/48（91.7%）；openai 兼容判定器复跑 45/48 |
真实剧本 #1 ·《茶馆》72 场（零标注） | 7 条 / 269 使用点（2.6%）， |
真实剧本 #2 ·《竇娥冤》元杂剧（零标注） | 7 条 / 165 使用点（4.2%）， |
跨剧本留出集（另一份自洽正本，10 条） | P 28.6% / R 20.0%（已解封 3 次，不再用于选版本） |
机制探针 · 幻影集（同事实两种说法） | phantom 1/8 · anchored 7/8 |
端到端（命题级，K=3） | 均值 25.67/48（53.5%），95% Wilson 39.6–66.8% |
比例指标一律带 95% Wilson 区间；配对比较用 McNemar，不一致对 < 6 不下结论；
real 只在同一份冻结账本上比较（重抽噪声 ≈±1–2 条）。
完整回合记录见 docs/rsi-protocol.md。
已知不可解的一类：「在问细节」与「在暗示自己知道」在词法上不可分
（词表 / 判定层 / 问句三条路都试过并失败，记录在案）。所以 ledger_waive 是正式出口。
剧本 markdown ──► 逐场抽取（LLM）──► 命题 + 逐字说法 + 谁在本场得知
│
归并（确定性两层 + 判定器）
│ 同一事实的多种说法 ⇒ 一条词条（别名累积）
▼
账本 ledger.json（词条 · 知识状态 · 使用点）
│
┌─────────────────────────────────┼──────────────────────────────┐
▼ ▼ ▼
ledger_check（写时） ledger_audit（全剧） ledger_page（人读）
说法 → 命题 → 该角色知情时序 使用点 → 知识时序 → 成因 词条全貌 + 判决流水三条累积通道（这是「wiki」真正的价值）：剧本 → 归并别名增长 → 审计结论回写。
账本落在 LEDGER_HOME（默认 cwd/.ledger）：ledger.json + decisions.jsonl。
路径 | 职责 |
| 六个工具；建账按块抽取 + 只归并一次，可续跑；判定失败即中止（不落降级账本） |
| 切场 · 逐场抽取 · 归并（bigram blocking + 确定性层 + 判定） |
| 使用点构造与校验 · 知识时序 · 泄漏判定 · 使用点缓存（第三条回写通道） |
| 账本与流水落盘 |
| 5 套剧本级测试集 + 判定层黄金集 + 所有评测脚本（全部可复现） |
| 测试集版本注册表 · 逐回合实验记录（每回合一条 JSON） |
| 在线演示页（ |
| 架构图 / 数据流图 / 走查图（可交互 HTML） |
文件 | 内容 |
总体设计：认知层、事件同一性、三层路由、promotion、审计规则 | |
主文档：评测纪律（两类回合 / 红线 / 三戳）+ 逐回合记录，含被自己推翻的结论 | |
调研报告：公开报道 / 学术议程 / 方案扫描 / 自有实验四路调研，推导「这个产品为什么应当存在」 | |
后续改进路线：分阶段 + 验收标准 | |
以 RSI 为主的评测路线：五零件、预注册、数字纪律、下一轮计划 | |
交接：当前基线、可复现命令、已知坑 | |
测试集规范与演进日志 | |
抽取层字段定义 |
TypeScript · @modelcontextprotocol/sdk（stdio）· esbuild 单文件打包 ·
判定：TypeSafe JEV（决策概率）· 抽取：DeepSeek 兼容接口 · 存储：JSON / JSONL（无数据库）
MIT —— 代码、文档、评测集一并用 MIT，见 LICENSE。
第三方素材：eval/script-chaguan.md（老舍《茶馆》，1957；作者 1966 年去世，依中国著作权法已进入公有领域，
文本由 eval/import-chaguan.ts 从 Wikisource 转录页转换）；
eval/script-doueyuan.md（關漢卿《竇娥冤》，元，公有领域）。
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