一句话Narrative First 旗下 Subtxt/Dramatica 面向编剧、小说、游戏与互动叙事创作者，提供基于结构化叙事模型的 AI 辅助创作、评估与上下文协议。
适合谁编剧、小说作者、叙事设计师、游戏/互动媒体创作者、AI 叙事应用开发者、创意技术团队
核心功能Subtxt/Dramatica 基于 Storyform 的结构化叙事框架NarrativeSync 对文本与 Storypoints/Storybeats 进行适配和评估Storybeats 客观评估叙事结构、冲突、因果推进与范围Narrative Context Protocol（NCP）开放 JSON schema，用于多代理 AI 叙事上下文共享Subtxt API：Storyforms、Evaluations、Scene Completion、NarrativeSync结合 RAG、缓存与上下文工程降低 token 成本并提升一致性逐步在部分 storytelling 区域集成 GPT-4.5
AI能力与模型Subtxt/Dramatica 以 Storyform 和 Universal Narrative Model 为核心，将目标、主题、角色动态、冲突等叙事元素组织为 story graph，并通过 RAG、缓存和选择性上下文投喂 LLM。文本提到已在部分 Overviews、Moment Synopses 等 storytelling 区域逐步引入 GPT-4.5，用于提升表达节奏、风格变化和情感钩子。
典型用例适用于编剧、小说、游戏、互动媒体和生成式 AI 叙事系统。可用于检索 Storyform、评估故事与 UNM 标准的一致性、检查场景是否达到预期 beats、将文本适配到预定义 Storypoints/Storybeats，并在多代理创作环境中保持叙事上下文和作者意图。
API与集成2025 年 3 月宣布开放 Subtxt API，包含 Storyforms、Evaluations、Scene Completion、NarrativeSync 四类端点。NCP 是开放标准化 JSON schema，意在成为故事数据的上下文协议，并兼容类似 MCP 的新兴上下文协议；UNM/NCP 相关内容在 GitHub 开源。
数据隐私文本强调反对用闭源字幕、剧本、手稿等原始故事数据训练 AI，认为此举存在伦理问题；UNM/NCP 目标是保留作者意图、可追溯和归因。但未披露平台具体隐私政策、数据保留、训练 opt-out 或企业合规措施。
输出质量与局限官方认为结构化上下文可减少幻觉、降低 token 成本、提升一致性，并用 NarrativeSync 指标评估 Storybeats。文中也指出某些评估维度仍有下降，例如 Scope and Size、Appreciation and Throughline 需要调校；大模型创作仍可能停留在表层文本，缺少真正的 subtext。
中国访问未知
适用场景长篇小说、影视剧本、游戏剧情、互动叙事、多代理 AI 故事系统、叙事结构评估、故事大纲与场景补全、写作应用中的叙事 API 集成
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