LLM_Screenwriter 发布本地剧本生成应用
先了解这件事
LLM_Screenwriter 项目发布了一个本地剧本生成应用 AgentDraft：前端用 React、TypeScript 和 Vite，后端用 Django，并通过 backend/ollama.py 接入 Ollama 运行的本地 Bielik 模型。模型固定为 SpeakLeash/bielik-11b-v2.3-instruct:Q4_K_M，需先安装并运行 Ollama，再下载该模型一次。 后端定义了 11 个 ERD 模型；db_setup 服务在 PostgreSQL 18 就绪后自动执行迁移并运行 seed_db，种子数据覆盖 2 个用户、2 个项目、6 幕、4 个角色、6 个场景、6 次生成请求、24 次智能体执行和 12 个变体。种子数据要求 DJANGO_DEBUG=True，仅用于本地开发而非生产；演示账号密码取自 .env 中的 SEED_DEMO_PASSWORD，需至少 12 字符。 当前个人资料语言只接受 pl；头像 URL 须为绝对 HTTP/HTTPS 地址，留空则清除头像。
AI 根据报道生成 · 58 分钟前更新
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- GitHub · 去对齐工具与仓库AgentDraft：LLM_Screenwriter 项目的 Django + React 架构与本地 Bielik 模型接入
AgentDraft 项目采用 React、TypeScript、Vite 前端与 Django 后端，通过 backend/ollama.py 接入 Ollama 本地 Bielik 模型。后端定义了 11 个 ERD 模型，db_setup 服务在 PostgreSQL 18 就绪后自动执行迁移并运行 seed_db，种子数据覆盖 2 个用户、2 个项目、6 幕、4 个角色、6 个场景、6 次生成请求、24 次智能体执行和 12 个变体。演示账号密码取自 .env 中的 SEED_DEMO_PASSWORD，需至少 12 字符，且仅在 DJANGO_DEBUG=True 下用于本地开发。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。