InkOS - Hệ điều hành AI cho viết tiểu thuyết tự động

Tóm tắt nhanh (Key Takeaways)
InkOS là một hệ thống AI agent đa mô-đun chuyên cho viết tiểu thuyết: từ lên ý tưởng, xây thế giới, viết từng chương, duyệt bản thảo, hiệu chính cho đến quản lý “truth files”, tất cả đều chạy trên một pipeline có kiểm soát, với web Studio, TUI và CLI, hỗ trợ nhiều provider LLM, multi-model routing và tích hợp OpenClaw để biến việc viết tiểu thuyết thành một quy trình sản xuất nội dung quy mô lớn mà bạn vẫn giữ tay trên nút duyệt.

InkOS là một “Autonomous Novel Writing AI Agent” – một hệ thống agent tự động viết tiểu thuyết, bao gồm viết, duyệt, sửa, nhưng luôn đặt người dùng ở vị trí cửa kiểm duyệt cuối cùng. Nó hỗ trợ nhiều phong cách: huyền huyễn, tiên hiệp, đô thị, khoa học viễn tưởng, đồng thời cho phép viết tiếp, ngoại truyện, đồng nhân, viết mô phỏng trên nền tác phẩm có sẵn.

Dự án đã được đóng gói thành OpenClaw skill, nên bất kỳ agent tương thích như Claude Code hoặc OpenClaw đều có thể gọi InkOS như một công cụ viết tiểu thuyết chuyên nghiệp. Nếu bạn là tác giả, nền tảng nội dung, hoặc developer đang xây hệ sinh thái AIGC xoay quanh tiểu thuyết, InkOS giống một “OS” cho pipeline sáng tác của bạn.

Các thành phần chính: Studio, TUI, CLI và OpenClaw

InkOS cung cấp ba cách tương tác chính, nhưng chia sẻ cùng một “interaction runtime”:

InkOS Studio (Web): chạy inkos để khởi động web workstation, quản lý sách, duyệt và chỉnh sửa chương, xem tiến độ viết, radar thị trường, phân tích dữ liệu, AI detect, phân tích văn phong, quản lý đề tài, chỉnh sửa truth files và điều khiển daemon (tiến trình chạy ngầm) – mọi thứ CLI làm được đều được visual hóa.
InkOS TUI: chạy inkos tui để vào giao diện terminal toàn màn hình (Ink + React), với slash command, hiệu ứng và i18n, dùng cho những ai thích làm việc trong terminal.
CLI: tập lệnh dòng lệnh inkos với hàng chục subcommand để quản lý, viết, kiểm duyệt, hiệu chính, xuất bản, cấu hình LLM, radar, fanfic,…
OpenClaw Skill: InkOS đã được phát hành qua ClawHub, có thể được bất kỳ agent tương thích gọi trực tiếp bằng clawhub install inkos và inkos interact.

Ba chế độ chia sẻ cùng một lõi hiểu ngôn ngữ tự nhiên và pipeline thực thi, nên bạn có thể chuyển đổi giữa web, TUI, CLI và agent bên ngoài mà không bị lệch trạng thái.

Hướng dẫn cài đặt InkOS nhanh

Việc cài InkOS khá đơn giản nếu bạn đã quen với Node.js và npm.

Cài bằng npm (khuyến nghị)

Chạy lệnh global:

npm i -g @actalk/inkos

Lệnh này sẽ cài InkOS CLI vào môi trường Node hiện tại, sẵn sàng sử dụng cả Studio, TUI và CLI.

Dùng InkOS như OpenClaw Skill

Nếu bạn dùng OpenClaw, có thể cài InkOS trực tiếp từ ClawHub:

clawhub install inkos

Khi cài bằng npm hoặc clone repo, file skills/SKILL.md đã được đóng gói sẵn, OpenClaw có thể đọc trực tiếp mà không cần cài lại từ ClawHub.

Sau khi cài, Claw nên ưu tiên gọi InkOS qua shared interaction entry:

inkos interact --json --message "Tiếp tục cuốn hiện tại, xiết chặt nhịp điệu thêm một chút"

Entry này dùng cùng interaction core với TUI, nên OpenClaw, TUI và Studio dùng chung “bộ não điều khiển”.

Khởi tạo dự án và mở InkOS Studio

Để bắt đầu với một cuốn sách mới, bạn có thể làm theo các bước:

inkos init my-novel
cd my-novel
inkos

Sau khi chạy inkos, Studio sẽ khởi động ở port mặc định (ví dụ 4567), cung cấp giao diện web để:

Tạo và quản lý nhiều sách với genre, platform, target-chapters, chapter-words.
Xem, duyệt và chỉnh sửa từng chương.
Theo dõi tiến độ viết, phân tích dữ liệu, radar thị trường, kiểm tra AI dấu vết và phân tích văn phong.
Quản lý và chỉnh sửa truth files (author_intent, current_focus, world bible, rules,…) và điều khiển daemon.

Cấu hình LLM cho InkOS: Studio và Env

InkOS 2.0 chia rõ hai đường cấu hình LLM để tránh xung đột:

Cấu hình qua Studio (khuyên dùng cho viết tại máy cá nhân)

Phù hợp cho viết trên web workstation:

Khởi động Studio trong project.
Vào trang “Cấu hình mô hình”.
Chọn provider: Google Gemini, Moonshot, MiniMax, Zhipu, Bailian hoặc endpoint tùy chỉnh.
Dán API key, nhấn “Kiểm tra kết nối”.
Chọn model và lưu cấu hình.

Studio runtime chỉ dùng:

→ provider bank mặc định
→ services / current service / defaultModel trong inkos.json
→ API Key trong .inkos/secrets.json

Ngay cả khi phát hiện ~/.inkos/.env hoặc .env trong project, Studio chỉ hiển thị thông báo chứ không dùng env để override service, model, baseUrl hay API key; API key luôn lưu trong .inkos/secrets.json, không ghi vào inkos.json.

Cấu hình qua env (cho CLI, daemon, Docker, CI)

Phù hợp khi bạn muốn chạy pipeline phía server, batch hoặc daemon:

inkos config set-global \
  --provider <openai|anthropic|custom> \
  --base-url <API Address> \
  --api-key <API Key bạn của> \
  --model <Tên Model>

Hoặc tự viết ~/.inkos/.env hoặc project .env:

INKOS_LLM_PROVIDER=custom
INKOS_LLM_BASE_URL=[https://api.moonshot.cn/v1](https://api.moonshot.cn/v1)
INKOS_LLM_API_KEY=sk-...
INKOS_LLM_MODEL=kimi-k2.5
INKOS_LLM_SERVICE=moonshot
INKOS_DEFAULT_LANGUAGE=zh

CLI tổng hợp cấu hình theo thứ tự:

Studio/project service config
→ .inkos/secrets.json
→ global ~/.inkos/.env
→ project .env
→ process env
→ CLI flags

Bạn có thể override tạm thời bằng:

inkos write next --service google --model gemini-2.5-flash
inkos agent "Tiếp tục viết chương tiếp theo" --api-key-env MOONSHOT_API_KEY

InkOS có “provider bank” để tự động suy luận baseUrl, protocol và compatibility; model luôn được kiểm tra thuộc về đúng provider, tránh gửi Kimi lên Gemini chẳng hạn.

Multi-model routing cho các agent khác nhau

Một điểm mạnh của InkOS là multi-model routing theo agent:

inkos config set-model writer <model> --provider <provider> --base-url <url> --api-key-env <ENV_VAR>
inkos config set-model auditor <model> --provider <provider>
inkos config show-models

Bạn có thể:

Cho Writer dùng Claude hoặc DeepSeek cho tính sáng tạo.
Cho Auditor dùng GPT-4o hoặc model khác rẻ hơn nhưng chính xác hơn.
Cho Radar dùng local model qua OpenAI-compatible endpoint để tiết kiệm chi phí.

Agent không được cấu hình riêng thì fallback về global model.

Viết cuốn sách đầu tiên với InkOS

Quy trình cơ bản để viết một cuốn sách:

inkos book create --title "Thôn Thiên Ma Đế" --genre xuanhuan
inkos write next Thôn Thiên Ma Đế    # pipeline: Bản thảo → Kiểm duyệt → Tự hiệu chính theo cấu hình
inkos status                  # xem trạng thái
inkos review list Thôn Thiên Ma Đế   # danh sách draft chờ duyệt
inkos review approve-all Thôn Thiên Ma Đế
inkos export Thôn Thiên Ma Đế --format epub

write next mặc định chạy pipeline plan -> compose -> write, sau đó kiểm duyệt và tự sửa tối đa một lần; bạn có thể tăng số vòng tự sửa bằng writing.reviewRetries nếu muốn automation mạnh hơn.

Viết truyện ngắn, bộ truyện và tạo bìa tự động

InkOS hỗ trợ chế độ “Short” để tạo truyện ngắn nguyên bộ:

inkos short run \
  --direction "Đô thị ngắn tập, đảo ngược hôn nhân, nữ chính tung bằng chứng lật kèo" \
  --chapters 12 \
  --chars 1000

Output nằm trong shorts/<story>/final/ với:

full.md: toàn bộ truyện.
sales-package.md: gói marketing (giới thiệu, selling points).
cover-prompt.md: prompt cho AI tạo bìa.
cover.png: bìa, nếu bạn đã cấu hình cover service trong Studio.

Nếu chỉ muốn tạo bìa cho một tiêu đề:

# trong Studio chat
Tạo cho bộ 《Ngày Cô Ấy Ký Đơn Ly Hôn, Hắn Hối Hận Đến Phát Cuồng》 một tấm bìa truyện ngắn, phong cách đô thị hiện đại, tính lật kèo mạnh.

Hệ thống sẽ tạo covers/<title>/cover-prompt.md và cover.png, sau đó bạn có thể tiếp tục chỉnh prompt để refine bìa mà không cần viết lại truyện.

Từ vấn đề “AI mùi” đến auditing 33 chiều

Một trong những điểm nhấn của InkOS là audit đa chiều và “tẩy mùi AI”:

Auditor kiểm tra mỗi chương theo 33 chiều: memory nhân vật, continuity vật phẩm, thu hồi chi tiết cài cắm (phục bút), lệch outline, nhịp kể, emotional arcs,…
Hệ thống có detector cho “LLM mùi”: câu từ lặp, cấu trúc đơn điệu, over-summary, những pattern dễ bị AIGC detection bắt.
Long-form pipeline mặc định chỉ cho tự sửa một lần; bạn có thể gọi revise --mode anti-detect để re-write chương nhằm giảm dấu vết AI.

Cơ chế “tẩy mùi AI” được cài ngay trong prompt của Writer agent: ban danh sách từ mệt mỏi, câu cấm, fingerprint văn phong; kết hợp với auditing để giữ style nhất quán và bớt “robotic”.

Truth files, long-term memory và governance

Mỗi cuốn sách trong InkOS có 7 “truth files” đóng vai trò nguồn sự thật:

current_state.md: trạng thái thế giới, vị trí nhân vật, mạng lưới quan hệ, thông tin đã biết, emotional arcs.
particle_ledger.md: ledger tài nguyên, tiền, đồ vật và decay.
pending_hooks.md: chi tiết cài cắm (phục bút) chưa đóng, lời hứa với độc giả, xung đột chưa giải quyết.
chapter_summaries.md: tóm tắt từng chương, nhân vật xuất hiện, sự kiện, trạng thái và tình trạng chi tiết cài cắm.
subplot_board.md: bảng trạng thái các tuyến A/B/C.
emotional_arcs.md: đường cong cảm xúc theo nhân vật.
character_matrix.md: ma trận tương tác, boundary thông tin.

Các agent Planner, Composer, Auditor và Reviser đều dùng những file này để đảm bảo logic xuyên suốt: nhân vật không “biết” chuyện chưa từng được kể, vũ khí đã mất không tự xuất hiện lại, chi tiết cài cắm được mở, duy trì hoặc đóng đúng lúc.

Từ phiên bản 0.6.0, authority chuyển dần từ markdown sang JSON cấu trúc story/state/*.json với Zod schema để đảm bảo cập nhật trạng thái an toàn; markdown vẫn tồn tại như view cho con người. Node 22+ bật SQLite story/memory.db cho time-series memory, tránh việc inject quá nhiều context vào một lần gọi LLM.

Ba cách sử dụng InkOS trong thực chiến

InkOS hỗ trợ ba pattern sử dụng chính:

1. Pipeline một nút

inkos write next Sách_Của_Tôi
inkos write next Sách_Của_Tôi --count 5

Dùng cho tác giả hoặc operator muốn “nhấn nút” để hệ thống tự chạy từ plan, compose, write, audit, revise đến sync trạng thái, sau đó duyệt kết quả.

2. Atomic commands

inkos plan chapter Sách_Của_Tôi --context "Chương này tập trung viết mâu thuẫn sư đồ" --json
inkos compose chapter Sách_Của_Tôi --json
inkos draft Sách_Của_Tôi --context "Mâu thuẫn sư đồ leo thang" --json
inkos audit Sách_Của_Tôi 31 --json
inkos revise Sách_Của_Tôi 31 --json

Thích hợp cho script, CI, hoặc agent bên ngoài muốn điều khiển chi tiết pipeline bằng tool-use.

3. Natural-language agent mode

inkos agent "Giúp tôi viết một bộ đô thị tu tiên, nam chính là một lập trình viên"
inkos agent "Quét xu hướng thị trường trước, sau đó dựa vào kết quả để tạo một cuốn sách mới"

Agent này có ~18 tool nội bộ như write_draft, plan_chapter, compose_chapter, audit_chapter, scan_market, import_style, import_chapters,… LLM tự quyết định dùng công cụ nào theo ý định bạn mô tả.

Duy Nghiện

Hãy làm khán giả, đừng làm nhân vật chính :)