[{"content":"","date":"2026年3月29日","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/categories/","section":"Categories","summary":"","title":"Categories","type":"categories"},{"content":"","date":"29 三月 2026","externalUrl":null,"permalink":"/en/tags/dream-of-the-red-chamber/","section":"Tags","summary":"","title":"Dream of the Red Chamber","type":"tags"},{"content":"","date":"29 三月 2026","externalUrl":null,"permalink":"/en/tags/literary-simulation/","section":"Tags","summary":"","title":"Literary Simulation","type":"tags"},{"content":"","date":"2026年3月29日","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/tags/llm/","section":"Tags","summary":"","title":"LLM","type":"tags"},{"content":"","date":"2026年3月29日","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/","section":"QQder 核舟记部落格","summary":"","title":"QQder 核舟记部落格","type":"page"},{"content":"","date":"29 三月 2026","externalUrl":null,"permalink":"/en/tags/rule-engine/","section":"Tags","summary":"","title":"Rule 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Workshop","type":"categories"},{"content":"","date":"2026年3月29日","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/tags/thermodynamics/","section":"Tags","summary":"","title":"Thermodynamics","type":"tags"},{"content":"","date":"2026年3月29日","externalUrl":null,"permalink":"/ja/tags/%E3%83%AB%E3%83%BC%E3%83%AB%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%B3/","section":"Tags","summary":"","title":"ルールエンジン","type":"tags"},{"content":"","date":"2026年3月29日","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/posts/","section":"博客","summary":"","title":"博客","type":"posts"},{"content":"","date":"2026年3月29日","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/tags/%E8%A7%84%E5%88%99%E5%BC%95%E6%93%8E/","section":"Tags","summary":"","title":"规则引擎","type":"tags"},{"content":"","date":"2026年3月29日","externalUrl":null,"permalink":"/tags/%E8%A6%8F%E5%89%87%E5%BC%95%E6%93%8E/","section":"Tags","summary":"","title":"規則引擎","type":"tags"},{"content":"","date":"2026年3月29日","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/tags/%E7%BA%A2%E6%A5%BC%E6%A2%A6/","section":"Tags","summary":"","title":"红楼梦","type":"tags"},{"content":"app url: LINK\n前言 # 上一回主要强调的点\n是要将文字看作本质的符号\n天文、水文、人文等\u0026hellip;所有天地人之文\n它将世界与思想以符合成本的方式映射\n变成我们主要理解以及与客观世界的工具\n理解这点才会意识到\nLLM(大语言模型)虽然本质只是文字接龙\n但是能力高到一个程度便已是核能级的国之重器\n它的重要性让我想要验证它的能力\n并且能够随着他能力的提升反复验证\n一个堪称完美的目标就是红楼梦\n假设有个全知全能的 LLM\n它可以在输入曹雪芹原本红楼梦前八十回，然后输出后面的章节\n但因为 LLM 的训练数据有限\n就如同题目不完整的数独一样无法确定答案\n它现有的能力是在它能够理解的范围内，生产力非常高\n红楼梦模拟器要做的是在这种生产力的协助下\n用传统结构化的方式，用极少的人力快速产出及累积成果\n假设 # 我们需要一些假设、偏见、理论来让预测结局的工作足够可行及机械\n讲到准确地预测我直觉想到古典物理学其中的热力学\n在一个封闭的系统中，热力学系统如果给定初始条件、运作规律\n则系统的演化可预测且必然的\n另一个假设是，LLM 的模型能力会越来越强，\n但在可预见的未来我们不会有更多清朝及曹公的训练数据\n所以我们可以有一个结构化的工作流程，并且可以让现在和未来的 LLM 执行\n初始条件 # 初始条件主要是从小说原本萃取的数据，\n现在我们使用 LLM 做原本高劳力密集的事情，\n以往人力成本太高，并且人力多也是无法压缩时间的，\n如果做到一半，想要微调萃取规则重新来过太不实际。\n时间跟成本不再是问题，而萃取的质量则取决于模型的能力。\n例如我提取了：\n主要角色的信息，性格档案，家族族谱;\n一百二十回每回角色在那一回的经济、社会、情绪、健康、人际关系等快照;\n还有基本的贾府的空间地图，空间信息;\n所有的对话记录、诗词语料\u0026hellip;\n先用不严谨但至少覆盖率高的方式，将所有出现的文本都被提取到某个分类。\n运作规律 # 运作规律我用我的判断分为两种，一是基本的世界法则，二是作者的艺术意志。\n这很武断，但不做某种判断的话完全无法进行。\n世界法则则不限于且包含了以下基本的项目\n社会：阶级、权力、主仆关系、婚姻;\n经济：收支、债务、抄家风险;\n文化 : 礼教、节庆、封建价值观;\n心理：角色情绪、性格驱动、内在冲突\n政治: 皇恩、朝廷、外部势力\u0026hellip;\n艺术意志则是红楼梦除了没有结局这个事实，他之所以适合当预测标的的原因，\n那就是曹公在开头以及全书到处都暗示了角色的命运，\n最具代表性的就是十二金钗的判词已点出了女一及女二的结局\n可叹停机德，堪怜咏絮才。玉带林中挂，金簪雪里埋。\n规则引擎 # 有了初始条件跟运作规律要如何套用呢\n较理想的方式是建造类似游戏的 3D 物理引擎，每个角色有自己所知的信息，并让一个 ai chatbot 像是演员演绎角色那样扮演互动\n但是一来这样成本太高，只是提高观赏性而已，我们并没有引入新的信息，在 3D 引擎里也不会有新的结果;\n二来是我们不是做风洞流体力学的物理模拟，而是在猜测曹雪芹的想法，目前停留在文字就可以了。\n根据前面提取的数据，归纳出一些运算的主体跟规则，\n实际上就是传统上针对一件事发生与否的证据、信心、加减过程，\n做系统化可重复、可修改的全面性暴力运算。\n每一回合的模拟步骤为：\n处理延迟效果 — 检查 pending_effects，到期的立即 apply\n评估所有法则 — 逐条检查 premises 是否全部满足（跳过 confidence \u0026lt; 0.3 的）\n冲突解决 — 同时触发的法则可能矛盾，裁决谁赢\n套用效果 — 有 delay 的排入队列，没有的直接修改 state\n快照 — 把当前 state 压成数值向量\nchapter += 1\n文末附上一个完整的范例，九十八回的黛玉之死。\n工作流程总结 # 以上流程中主要的几个组件，\n萃取的数据在学术上是不是严谨、规则是否合理适用、模拟步骤是否合理，\n其实不是太重要，因为每个部分都可以分别改进及重新产生。\n以软件工程的思维来看，我的目标是让这个引擎在界面上可以良好运作，\n并随着更多信息的引入以及方法论的改进，不断的完善预测结果。\n目前成果：主客观层次平行对照 # 这里又要提出一个自己独断的方法论，让它能够被结构化的比较，\n那就是将推论的引擎的层次主要分为客观条件以及艺术选择两个部分。\n客观条件 # 成书年代的背景，其中的人物、场景、封建制度、经济等等都是第一层的客观条件，这可以限定故事能够发生的所有范畴，目前已经针对该年代背景及学术文章提取一些客观规律。\n反过来在那时代实际上有的东西，理论上也能出现并对故事产生影响。\n例如书中已经有一些西方现代物品例如自鸣钟及怀表，那如果西方的火枪出现并作为推动剧情的重要物品呢？\n这种第一层客观条件的可能性穷尽，是未来可以补足的方向，也许可以达到某种情理之中意料之外的效果。\n艺术选择 # 而第二层则是作者曹雪芹对这个虚构世界的经营，\n书中许多角色以及整个家族的走向带有浓厚的命运论色彩，\n书中无数的诗词及隐喻，包括据说看过结局的友人的批注，也暗示这这点。\n所以我们可以依照作者的背景经历，\n去推测他选择让角色有怎样的命运，\n进而呈现他真正想表达的价值观。\n交叉比对 # 自此我们可以把高鹗的版本，视为一个最领先的玩家，\n他做的事情其实跟我现在做的事情一样，\n根据书中人物及背景，去尽可能揣测曹雪芹的艺术选择。\n并且高鹗他补足了现有结局，让红楼梦的流传度更广，并且此版本已经被广泛接受，所以把他的版本放在平行的地位比较。\n写实模拟 # 而如果撇除所有艺术化处理，只保留客观的法则，让故事自然演进会怎样呢？\n那就是大部分的情节在一百二十回的长度内不会发生，比较不戏剧化，比较少悲剧。\n提高预测质量的方法 # LLM 的能力提高后重新萃取文本\n更多人为介入细修及尝试不同的 prompt\n请红学或历史学者协助数据清理及调整引擎逻辑\n更多相关数据出土或是未数字化的数据(若有)纳入训练\n尝试其他方法论\n固定工作流程，让 ai agent 不断微调产生许多版本，因没有明确的终止条件，只能人工判断质量\n结论 # 因为现存以及预训练的数据关系，还有红楼梦作为艺术作品的强烈自洽性，\n不太会有机械降神的预测产生，更多的是内在的差异比较，\n比如贾家实际上被抄家及破败注定会发生，只是在时间点上的差异。\n最后一点心得 # 原本这种工作至少要一两年以上，全职一人以上才有办法完成，\n现在可以利用下班时间就可以扮演另外一种职业，也算是满足我当年因为经济压力转领域的缺憾。\n希望我实作红楼梦模拟器中间的思考过程对你有帮助，\n也期望除了计算机科学及自然科学，社会科学也能受益于 AI 快速发展。\n附录 完整模拟过程范例 # 第 97–98 回「黛玉之死」**走过完整六步的范例(以下内容由 AI 产生）：\n范例：第 97 回 — 掉包计 → 焚稿断情 → 黛死\n背景状态（进入第 97 回时）\n经过前面十几回的累积衰退，林黛玉的状态已经是：\nagent.林黛玉: health=0.12, mood=0.08, isolation=0.72, tragedy_risk=0.95, alive=True\nagent.贾宝玉: monk_tendency=0.35, mood=0.20\neconomy: debt_ratio=0.65\npolitics: family_decides_marriage=True\nrelation.贾宝玉::林黛玉: marriage_probability=0.15\nrelation.贾宝玉::薛宝钗: marriage_probability=0.72\n黛玉的 health 为什么会从初始的 0.35 掉到 0.12？因为每一回都有这条法则在默默触发：\n▎ PSY_E1_DAIYU_DECAY 「黛玉健康缓慢衰退」\n▎ 前提: health \u0026gt; 0.0 AND isolation \u0026gt; 0.3 AND alive = True → 效果: health sub 0.017\n▎ 每回 -0.017，十几回下来就是致命的慢性消耗。\n① 处理延迟效果\n检查 pending_effects 队列。假设第 13 回触发的：\n▎ FATE_010 「秦可卿托梦：盛极必衰」 delay_chapters: 20\n其效果 economy.spending_pressure add 0.1 早在第 33 回就已到期执行过了。此刻队列已无待处理项。跳过。\n② 评估所有 369 条法则\n引擎逐条扫描。以下是本回会触发的关键法则：\n法则 A — VAR_MARRIAGE_SWAP「掉包计：瞒天过海嫁宝钗」 conf=0.95\n前提检查:\nagent.林黛玉.health \\\u0026lt; 0.15 → 0.12 \\\u0026lt; 0.15 ✅ agent.林黛玉.alive == True → True ✅ politics.family\\_decides\\_marriage → True ✅ relation.宝玉::黛玉.marriage\\_probability \\\u0026lt; 0.5 → 0.15 \\\u0026lt; 0.5 ✅ 全部通过 → 🔥 触发! 法则 B — PSY_E1_DAIYU_DECAY「黛玉健康衰退」 conf=0.9\nhealth \u0026gt; 0.0 → 0.12 \u0026gt; 0 ✅ isolation \u0026gt; 0.3 → 0.72 \u0026gt; 0.3 ✅ alive == True ✅ → 🔥 触发! 法则 C — VAR_MARRIAGE_DAIYU「木石前盟：宝黛终成眷属」 conf=0.9\nrelation.宝玉::黛玉.marriage\\_probability \u0026gt; 0.7 → 0.15 \u0026gt; 0.7 ❌ → 不触发 (宝黛婚姻概率太低) 本回同时还触发了十几条其他法则（经济衰退、政治风险等），但以上是跟黛玉直接相关的。\n③ 冲突解决\nVAR_MARRIAGE_SWAP、VAR_MARRIAGE_NORMAL_BAOCHAI、VAR_MARRIAGE_DAIYU 三条属于同一个 variant_group（婚姻结局互斥）。\n只有 VAR_MARRIAGE_SWAP 通过了前提检查，所以没有实际冲突。但如果黛玉已死（alive=False），则 VAR_MARRIAGE_NORMAL_BAOCHAI 会触发而非掉包计版本 —\n那是另一条演化路径。\nPSY_E1_DAIYU_DECAY 的效果是 sub（加法类），跟其他法则不冲突，全部保留。\n④ 套用效果\n法则 A 的效果立即执行（delay=0）：\nmarriage trigger_event BAOYU_MARRIED_BAOCHAI → fate_flags[\u0026ldquo;BAOYU_MARRIED_BAOCHAI\u0026rdquo;] = True\nrelation.宝玉::宝钗.marriage_probability set 1.0 → 1.0\nagent.贾宝玉.mood sub 0.5 → 0.20 → 0.00 (clamp)\nagent.贾宝玉.monk_tendency add 0.3 → 0.35 → 0.65\nagent.林黛玉.health sub 0.1 → 0.12 → 0.02\n法则 B 的效果：\nagent.林黛玉.health sub 0.017 → 0.02 → 0.003\n此时黛玉 health = 0.003，已接近零。\n⑤ 快照\n将当前世界状态压成数值向量：\nsnapshot = {\neconomy\\_vector: \\[0.42, 0.82, 0.65, 0.55, 0.80, 0.35], agent\\_vectors: { \u0026#34;林黛玉\u0026#34;: \\[0.003, 0.08, 0.10, 0.00, 0.30, 0.00, 0.72, 0.95], \u0026#34;贾宝玉\u0026#34;: \\[0.80, 0.00, 0.30, 0.72, 0.80, 0.65, 0.42, 0.92], ... }, politics\\_vector: \\[0.0, 0.60, 0.75] }\n这个向量之后会跟 actual_checkpoints.json 里第 97 回的实际向量做欧氏距离比对。\n⑥ chapter = 98\n进入下一回。此时黛玉 health = 0.003，BAOYU_MARRIED_BAOCHAI = True。\n第 98 回再次跑 ② 时，两条致命法则同时触发：\n▎ VAR_DAIYU_HEARTBREAK「焚稿断情：黛玉心碎而亡」 conf=0.95\n▎ health ≤ 0.05 → 0.003 ≤ 0.05 ✅\n▎ BAOYU_MARRIED_BAOCHAI → True ✅\n▎ → death trigger_event FATE_DAIYU_DEATH\n▎ → monk_tendency add 0.4 → 宝玉 0.65 → 1.0 (clamp)\n▎ → alive set False\n接着 SYS_E19_ZERO_DAIYU 触发（checkpoint.FATE_DAIYU_DEATH = True），将黛玉所有属性归零。\n再过几回，宝玉的 monk_tendency 到了 1.0 且 mood ≤ 0.15，触发 VAR_MONK_DESPAIR「万念俱灰：宝玉出家」。\n","date":"2026年3月29日","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/posts/stonestory_thermodynamics/","section":"博客","summary":"","title":"红楼梦模拟器：热力学与艺术选择","type":"posts"},{"content":"","date":"2026年3月29日","externalUrl":null,"permalink":"/ja/tags/%E7%B4%85%E6%A5%BC%E5%A4%A2/","section":"Tags","summary":"","title":"紅楼夢","type":"tags"},{"content":"","date":"2026年3月29日","externalUrl":null,"permalink":"/tags/%E7%B4%85%E6%A8%93%E5%A4%A2/","section":"Tags","summary":"","title":"紅樓夢","type":"tags"},{"content":"","date":"2026年3月29日","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/tags/%E7%83%AD%E5%8A%9B%E5%AD%A6/","section":"Tags","summary":"","title":"热力学","type":"tags"},{"content":"","date":"2026年3月29日","externalUrl":null,"permalink":"/ja/tags/%E7%86%B1%E5%8A%9B%E5%AD%A6/","section":"Tags","summary":"","title":"熱力学","type":"tags"},{"content":"","date":"2026年3月29日","externalUrl":null,"permalink":"/tags/%E7%86%B1%E5%8A%9B%E5%AD%B8/","section":"Tags","summary":"","title":"熱力學","type":"tags"},{"content":"","date":"22 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预测未来吉凶乃至人类命运，是人类社会自古以来的一大命题，LLM(大语言模型)让我们看到解决此问题的契机。\n本文介绍将 LLM 作为最新的工具，并以红楼梦作为沙盒，寻找方法预测红楼梦后四十回。\n先声明我并没有做到，也许未来某一天做得到的时候，此文章将会被搜索到。\n此文更多的是思考文字本身，虽不像物理公式明确，\n但作为人类掌握现实与推测未来的工具，比我们想象的更为重要，\n文字不仅是一种\u0026quot;想象\u0026quot;的现实，并且文字并不是不客观，他只是以最符合成本的方式映照客观事实。\n而 LLM 作为预测文字的自动化机制，将极致的压缩这种现实的抽取、产生、映照客观事实的成本。\n最新的实作会更新在 ios app: 红楼梦模拟器\nAPP: Link\n人生三大恨事： 一恨鲥鱼多刺，二恨海棠无香，三恨《红楼梦》未完。\nby 张爱玲\n天文: 不只是文字接龙而已 # 预测未来一直是人类社会的大事，每个古文明都有专职观星的祭司或官职，\n天文、水文等符号系统将自然现象、物理规律文字化，最典型的例子就是经纬度，文字变成人类理解及影响客观环境的重要工具。\n文字与世界的映射带来的实用性，在大语言模型(LLM)能力爆发的这几年得到验证。\n以往语言这种工具因为不够明确(deterministic)，在科学作为第一生产力的工业革命之后，一直处在歧视链的下方。\nLLM 的时代终于把文字的消化与产出，带进毫秒级的领域，并摆脱人类阅读、打字、笔误等阻碍。\n原本极度消耗脑力及时间的工作，现在有机会跟生产线一样组装配置。\n生产线产出的是什么呢? LLM 的本质是\u0026quot;预测\u0026quot;下一个字，这是否是有生产力呢？ 它\u0026quot;算是\u0026quot;\u0026ldquo;懂\u0026quot;自己在说什么吗？\nIlya (前 openai 联合创始人及首席科学家) 讲过一个例子:\nsay you read a detective novel, and on the last page, the detective says \u0026ldquo;I am going to reveal the identity of the criminal, and that person\u0026rsquo;s name is \u0026hellip;\u0026hellip;\u0026ldquo;你读到侦探小说的最后一页，侦探说我即将揭露凶手是谁，他就是\u0026hellip;.\n如果 LLM 总是可以稳定的、正确的猜测到凶手，那我们姑且可以说他\u0026quot;理解\u0026quot;了这本小说吧，至少超越了许多猜错的读者。\n而我们必须正确评价\u0026quot;理解\u0026rdquo;，理解其实是为了预测未来，各个古文明不约而同研究天文、水文，\n就是为了预测接下来的气候、河道改变及旱涝等等，在客观环境下更好的生存。\n甚至可以说，预测正确比理解更重要。\n人文: 人跟 agent 都还是黑盒子 # 预测未来，是自然科学的追求及必要条件(可再现性)，更是社会科学的圣杯。\n这的确是有点科幻，在艾西莫夫的基地系列科幻小说里，这种预测未来的学科被虚构为\u0026quot;心理史学\u0026rdquo;:\n经济学家、历史学家、心理学家、社会科学\u0026hellip;都想知道个人及社会，对特定事件会如何反应，\n特别是金融大概是软件业以外，AI 最被用力使用的领域。\n虽然还无法看到终点，这件事的可行性已经有了显著的提升。\n它的提升以及局限在于，我们多了一个很棒的黑盒子(LLM agent)，\n在某些跟人类程度相当的任务上，它超快成本超低，适合取代人类;\n而局限在于它现在的使用方式类似吃角子老虎机，我们可以用一些技巧(prompt context enginering)提升他的中奖率，但也仅此于此\n但是我们很难把黑盒子打开，把几个黑盒子串联起来的效果提升有限(multi-agent)。\n目前单 agent 做得到的任务做得又快又好，但是更抽象的任务难以线性提升。\n应用在社会科学里，一个 agent 都无法完好的模拟一个各人的记忆跟情感，遑论让 multi-agent 模拟一个群体。\n乐观的是，这比较像是性能问题，这个范式的性能未来还会继续提升。\n沙盘: 不要只想着一击必杀 # 既然是黑盒子的话，直觉的想法就是找一个小一点的盒子来尝试破解。\n假设目前的模型能力基准是前面提到的，将任何一本侦探小说丢进 LLM 这台角子老虎机，它能够直接(one shot)且正确地吐出凶手是谁。\n在此基准上，我们多做一些苦工，搭建一些脚手架，多跟 LLM 来回讨论，想办法把成果在每次的讨论中线性的累积，理论上就能够做难度更高的预测。\n红楼梦是完美的目标，依据前八十回的内容，让它程度上预测后四十回。\n这个预测难度很高，但对我的工作目标来说刚刚好，理论上机会不是零，实际上不太可能，很适合在近几年观测 LLM 能力的成长。\n写到这里终于可以提出两个工作目标:\n如何做额外的功夫，让 one shot 得不到的答案可以尝试接近。 要如何选择战场，让我们的成果不会直接被更强的模型取代，甚至在未来模型进步时，让我们的架构也受益。 以下开始根据红楼梦以及 LLM 的特性考虑研究方法\n假设 # 假设红楼梦的结局确实曾经存在，并且前八十回与后续结局是有机、有意识的连续写作，如同前八十回彼此的内在关联。\n若实际上不存在，那预测难度更高，接近预测平行宇宙，问题会变成如果曹雪芹有写完结局，\u0026ldquo;一定\u0026quot;是写成怎样;\n这个\u0026quot;一定\u0026quot;是重点，要有信心到这个程度，无中生有才有意义。\n红楼梦成书 # 约在 1750 年代，此时多半在亲友之前传阅，到 1791 年程伟元出版木活字排版印刷，才为大众所知。\n红学\u0026amp;AI 辅助研究 # 王国维及胡适等为红学的先驱，红学持续发展，一直到近年有大众化娱乐化的趋势。探佚学与癸酉本的关注度可见大众对结局的好奇。\n搭配最新技术的研究成果主要是:\n机器学习再次证明后四十回不是原作者所著 使用 LLM 对文字做更细致的语义向量化 Word Embedding 使用 LLM 建立知识图谱 Domain-specific Graph 等… 有针对前八十回及清代古籍作为输入数据训练的模型 LLM 特性 # LLM 跟此任务相关的特性是:它是现有网络上所有数据，以及这些前沿 AI 实验室所能够得到的所有有价值的材料，所训练出来的。\n对于既有的信息它预测能力跟倾向很高，比如你输入哈利波特书中的一个片段，它可以背诵出后面的段落。\n但是红楼梦的后四十回并没有流传，没有在模型的训练数据里面，他无法背诵。\n问题一:窗口限制 # 如果我们直接输入一到八十回的内容，请 LLM 输出后面四十回，可行吗\n输入端目前在第一梯队的模型(gemini 3.1/gpt5.4/opus4.6) 使用 API 模式，如果能支持到 1M tokens 没有问题，\n但以目前模型的范式，输出 token 窗口会远小于输入，输出会局限在最多四千到八千个中文字，大约只能输出一回的内容。\n问题二:流水账与质量下降 # 那如果我们将给 LLM 的输入改成，请输出第八十一回的内容，可行吗\n他会被大量文本的输入\u0026quot;污染\u0026rdquo;，行文风格非常像曹雪芹，他可以合理延续前面已知的剧情，但是会像流水账。\n然后像似的动作，八十二、八十三回\u0026hellip;质量会急剧的下降。\n问题三:模型的先验污染 # 另外一个问题是，模型当初训练时，他已经看过高鹗的版本，各种论文的推测，如果这些信息不符合正本，输出会被带偏。\n待续 # 因篇幅过长，在此做个收尾及下回预告。\n我们无法单纯的让 LLM 直接吐出未知的信息，\n所以还是需要更传统，机械式或程序化的方法，\n好消息是，笔耕不辍的文史哲研究者们，我们有耕耘机了!\n红楼梦具有高度结构化属性，里面重要人物有自己的判词暗示人物的结局，\n并且前八十回可以彼此互相验证，所以他比其他许多虚构的作品更适合预测，\n虽然里面人物众多背景复杂，但实际上我们预测的是曹公的想法，他的艺术意志贯彻全书，这对预测结局有很大的帮助。\n下一篇:红楼梦热力学 # 下回会介绍实验的方式，结构化抽取文本的内容，反复实验抽取书中规则，并用程序反复做实验。\n最理想化的情况是能够热力学系统一样：给定初始条件(premise，例:人物、家族财富、社经地位、人际网络…)，加上系统的运作机制（人性心理、社会阶级、经济动态、文化规范、因果报应等…），就能够预测后续任意时间点的系统状态。\n","date":"2026年3月22日","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/posts/stonestory_fate/","section":"博客","summary":"","title":"红楼梦模拟器：社会科学的圣杯，大语言谶判词","type":"posts"},{"content":"","date":"2026年3月22日","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/tags/%E8%AF%97%E8%B0%B6/","section":"Tags","summary":"","title":"诗谶","type":"tags"},{"content":"","date":"2026年3月22日","externalUrl":null,"permalink":"/tags/%E8%A9%A9%E8%AE%96/","section":"Tags","summary":"","title":"詩讖","type":"tags"},{"content":"","date":"2026年3月22日","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/tags/%E5%BC%A0%E7%88%B1%E7%8E%B2/","section":"Tags","summary":"","title":"张爱玲","type":"tags"},{"content":"","date":"2026年3月22日","externalUrl":null,"permalink":"/tags/%E5%BC%B5%E6%84%9B%E7%8E%B2/","section":"Tags","summary":"","title":"張愛玲","type":"tags"},{"content":"","date":"25 二月 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前言 # 本篇讲一下独立开发者的市场、资源、生态、开发过程等方面。 为了强行宣传所以私心结合甘特星球作为范例: URL。 先承认这些只是我的 side project，跟靠这个吃饭的人压力不同，所以只就调研的方式讨论。\n发想与卡住 # 甘特星球的发想是，甘特图不管是软件、app、网页免费的都很难用， 看起来堪用的都要收费，想说自己做一个甘特图的 app。\n做没多久就发现事情没那么简单:\n手机要看类似电子表格的甘特图实在太挤了 正经的甘特图需要连接很多资源，比如 email、通讯录、会议室等等 要解决这两点的成本都很高，要花大量的时间微调 UI，并且预设一些理想的使用流程，有些流程无法被整合的需要舍弃;\n整合资源的话需要登录所有常用的主流账号，要处理的接口跟验证太多，并且日后需要维护。\n到这里因为成本卡住了，在规模不经济的情况下几乎是必然。\n转弯再转弯 # 这种时候我想说把每个因素都往外延伸一两步，能不能找到一个能够成立的交集。\n身为一个兴趣使然的开发者，所谓的成立包括极低的成本，加上即使微小但明确的价值。\nAI 帮我做到前者，极低的成本;\n后者所谓的价值主要还是自己定义，跟 AI 聊也可以聊出一点东西。\n对我来说主要是自己会想要做的，至少自己用得到看得开心，再来是如果没人做过、没有免费版、有明显差异点，也是一种价值。\n此时我心中想说有没有什么是甘特图，但又不是甘特图的东西，\n最终一个画面在我脑中浮现了，\n我想起来我使用甘特图的时候会把更重要的项目往下排，\n最下面的项目通常是整个项目最终完成的大条件，或者是代表整个项目本身。\n如果那个甘特图最下面的项目，还要有其他、更重要的项目，会是什么？\n其实有很多更重要的，但都是跟工作无关的，关于我自己，关于人生的。\n所以这时我确立了，不是做一般商务用的甘特图，而是人生甘特图。\n下一步 # 所以我决定做不同于一般商务情境的甘特图，\n这样可以顺理成章不用再连接在线的资源，\n因为现在只跟用户自己有关。\n至此我多走了一步，让这项目暂时活了下来，但是他有办法通往足够多的元素吗？\n我想了一下关于自我管理、人生重要不紧急的事项，都是有规律跟频率的。\n比如健康很重要，所以公司每年会体检;家人很重要，所以会在频率变得太久之前跟家人见面。\n结合甘特图本身的特性，在需要做的时间范畴内，都会在当天重叠;\n那如果考虑一生的长度，每个项目都是今天潜在的项目，如此我可以将所有内容集中在 UI 的中线。\n如此解决了 UI 拥挤的问题，并呈现了我觉得有价值的价值观。\n实际的时间轴画面：所有人生项目集中在日历中线，一眼看到今天需要关注的事\n完整性 # app store 审核有一个大前提是，不能只是做纯文字网页也能做的功能，\n比如简单的待办清单可能就不成立，所以我必须让这个 app 不只是一个电子表格，否则其实 google sheet 可以做一样的事情。\n这个电子表格由上而下的视觉感受，让我直观的想到跟往下挖土一样，每天只做最必要不得不做的事情，只是做表层，一个成语人浮于事就是讲这个状态。\n越重要的项目越底层这个比喻，我想要把他更可视化更固化，很直观的就想到往地层挖掘、挖矿这个动作。\n这时又要考虑如何实现? 将电子表格的每一行稍微弯曲吗? 加一点变形透视？\n结合这个人生甘特图，孤独而自省的那种情境。\n我想到的画面是：在地壳表面，一个人孤独的挖掘。这不就是在那个金头发，为玫瑰浇水、豢养狐狸的那个少年吗？\n于是我做了 3D 立体版本的甘特图，并且用矿坑跟宝石作为待办项目的可视化。\n更激进的做法是，我可以只保留星球版本的甘特图，但考虑到实用性、审核难度、理解难度，还是同时保留。\n3D 星球版甘特图：用矿坑与宝石可视化待办项目，孤独挖掘的小王子意象\n还缺一张书桌 # 还在念书的时候，我有很多正襟危坐在书桌前独处的时候，除了读书，就是写字。\n去思考跟使用这样的人生甘特图，仿佛把我带回那张我已经被丢掉的书桌。\n如果我完成了三个月或一年才会做一次的事情，甚至是长期的目标，\n我应该会很想写日记吧，或是想写信给自己的好朋友。\n我发觉这个甘特图还缺乏最后的情绪出口，但如果是做分享到社交网络的功能，用户无法足够诚实。\n另一个是 app 用户互相寄信的功能，现在或永远不会有足够的装机量，或是连安卓版本也上架，至少第一个版本还没有必要性。\n最后想到比较自洽的功能就是，最万用的聊天机器人，\n丢给聊天机器人很多经典名著，让他扮演树洞的角色，给予用户一些反馈。\n最后 # 以上就是这个 app 背后的产品开发跟管理，\n看起来只是改来改去把它做完了，实际上很多弃案很多功能都被否决没有提到。\n除了让有兴趣的朋友知道开发产品会考虑的一些方面，\n我最后想强调以及回答标题，独立开发者的生态位与考量就是：爽啦!\n应该会有不少人觉得这个东西很小众，或者跟自己审美或价值观不同。\n但即使是这样，只要有一些时间，借由 AI 的帮助就可以把你想要，但是还不存在的东西做出来。\n你可以跟公司老板一样，由你自己决定什么是有价值的，值不值得做;\n跟美编一样用你喜欢的格式、颜色、字体、图片;\n跟 PM 一样决定要怎么写，功能要做到多完整;\nAI 会越来越强，即使现在还不行，在可预期的未来，你也能够享受这些乐趣。\nappstore 现在就是新时代的无名小站，每个人都可以发表自己的文章。\n如果有兴趣可以 follow 此博客，日后会继续发表 appstore 上架的各种真实经验跟心得。\n","date":"2026年2月25日","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/posts/gantt-planet-intro/","section":"博客","summary":"","title":"甘特星球：独立开发者的生态位与考量","type":"posts"},{"content":"","date":"2026年2月25日","externalUrl":null,"permalink":"/ja/tags/%E5%80%8B%E4%BA%BA%E9%96%8B%E7%99%BA%E8%80%85/","section":"Tags","summary":"","title":"個人開発者","type":"tags"},{"content":"","date":"2026年2月22日","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/tags/claude/","section":"Tags","summary":"","title":"Claude","type":"tags"},{"content":"","date":"2026年2月22日","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/tags/claude-code/","section":"Tags","summary":"","title":"Claude Code","type":"tags"},{"content":"","date":"2026年2月22日","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/tags/gemini/","section":"Tags","summary":"","title":"Gemini","type":"tags"},{"content":"","date":"2026年2月22日","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/tags/gemini-cli/","section":"Tags","summary":"","title":"Gemini 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juku)是我第一个制作及上架的 app，\n心得比较有完整的来龙去脉，\n本系列包括制作的过程，使用 AI 辅助及变化、使用公开语料与版权等等…\n其他 app 有值得一提的点也会另外刊登。\n本篇主要讲**[25 年第四季]** 开始从聊天机器人到 agent 的转变过程，\n相关产品变化很快，重要时间点直接很生硬的标注了。\nApp 简介 # 有 apple device 的朋友可以下载来玩看看，\n后面应该会有几篇也是用这个当例子：\n整理 ETL 语料、apple create ML、pytorch、voicevox、手机本地大语言模型等等…\n假名私塾: URL\n开发时间轴 # 动机 # 我跟家人都有兴趣学日语，很久以前就想要完全符合自己需求的日语学习 app。\n家人的痛点是不会英文，看不懂大部分教材跟其他 app 的罗马拼音。\n我自己则是很想要假名可以跟字源对照(例如\u0026quot;あ\u0026quot;的字源为\u0026quot;安\u0026quot;)，\n然后痛点是安装系统安装日文键盘偶尔会用到，但是每天打字切换输入法都被干扰，要多跳过一次日文的键盘。\n前期准备 # [24 年第四季]\n这段时间换工作不用上班，因此有时间看 Udemy 的课程，因为接触过 javascript 所以先看的 reactjs \u0026amp; expo。\n这时候就是跟着上课内容做很简单的网页式内容，以及多一些 GPS、相机控制、抓取远端数据之类的，\n但是非苹果自家生态，需要额外管理很多东西。\n[25 年第一季]\n犹豫很久买了 mac mini 之后就完全改用苹果自家的 swiftUI，也是找 Udemy 的课程来看，\n时间主要花在熟悉基本 UI 原件以及布局，还有所有基本功能数据持久化、抓取数据、导入地图等在 swiftUI 对应的写法。\nswiftUI 比较现代也不像 UIkit 跟 xcode 完全绑定，但是也比较难预期 swifiUI 的布局最后长相，一开始很在意花很多时间尝试。\n[25 年第三季]\n因为平常要上班只有晚上可以写，也不是每天都有空，所以进度很慢，就是把基本的雏形做出来，把日文的数据塞进去。\n第一个 app 比较难预期后面的长相，所以经常修改，或是确定要用到的部分跑回去仔细看视频，大致上是在交学费的状态。\n到这时候包括**[24 年第一季]**开始，其实单纯 chatpgt 那种聊天机器人就对写程序有很大的帮助了，\n但是复制粘贴以及解释一大堆背景非常花时间，结果往往不是一次过又或者方向偏差，\n又要回到复制粘贴的步骤，难以进入正向循环，只能作为学习参考。\n这时候最流行的其实是 cursor 编辑器，使用 tab 键自动补全，但是因为用量有限需要订阅，所以没有尝试。\n同时 claude 也已经是因为写程序表现最好开始流行，并且推出了 claude code 在本机电脑上执行的 ai agent，但是因为需要订阅所有没有尝试。\n转向 AI 代理 # [25 年第四季]\n这时我预期我最多只会同时只会订阅一个聊天机器人，并且刚从 chatgpt 转到 google gemini，\n此时因为 Spec-Driven Development (SDD) 很红，gemini 也推出对标 claude code 的 agent: gemni cli，所以我终于尝试了。\n我发现 agent 省去复制粘贴的步骤效率大幅提升，以及修改后贴回去找要修改哪几行的步骤也不用了。\n这时我已经确信写程序应该使用 agent 而不是 chatbot，所以又跑去订阅 claude 使用 claude code(以下简称 CC)。\nCC 的模型能力的确比较强，对于对话的理解与执行符合预期的概率已经很高。\n操作电脑与 opus4.5 # 有一次我 mac mini 硬盘爆满无法使用，我直接问 CC 怎么办？就像我在聊天机器人的网页那样问。\nCC 直接给出具体的方案：可以清除哪些目录、哪些搬移到外接硬盘等等…\n我担心他把电脑搞坏，所以一步步允许他操作，最后全部都顺利完成了。\n我对麦金塔还有 xcode 编译环境不熟，这时我发现 AI 对所有事情包括我不熟悉的都有八十分以上的理解，并且会写程序大约等于会操控电脑。\n因为 CC 可以直接操作电脑，他自由的在目录之间穿梭，写完程序自己看到错误，再自己修复，完全进入正向循环。\n使用 agent 的开发速度不可同日而语，并且让我晚三个月才开始改用 CC 的显得十分无知。\n这在主客观的时间浪费都是非常可观的，\n主观上如果及早采用最新的工具，前三个月的工作量完全两到三周就可以完成。\n客观上使用最新工具的其他人，效率比你高也比你更早推出产品。\n我前面的没有尝试，省去了半个或一个小时的时间，省去了几百块的订阅，但反而浪费大把人生。\n这也许也是现在许多人热衷追逐 AI 最新产品消息的原因，\n至少我是这样，我不得不一直关注最新产品，做时间管理的风险对冲。\n[2025 年 11 月 24 日]\nopus4.5 释出。opus 是 claude 收费最高的旗舰模型，此时 4.5 释出，\n相比前一代它除了各方面性能显著提升，差别最大的是他对于意图的理解。\n旧版只是指哪打哪(实际上也已经很不错了)，从 4.5 版开始，他收到你的需求后，会先做一定程度的总结跟规划，用人格套用的话就是，更机灵更有经验了。\n不用再很具体的说哪个文件要怎么修改，只需要像主管或老板描述最终需求，他就会展开并规划下一两个步骤的事。\n这种规划的能力对效率的提升又更大了，前面说过 AI 对所有事情都知道八成以上，他会主动做下一两步的工作，并且做好。\n搭配这点大幅增加抽象的程度，更多东西外包给了 CC，逐渐的开始不用自己查看跟修改代码了。\n自从 opus4.5 问世后，社交媒体对于 AI 写程序的争论到此结束，\n对于对于全职软件工程师跟高手们，我无法想象，\n至少跟我自己比较，原本自己花一两年做得到的事情，变成两三个月内完成，\n成品停留在我认知边界往外扩散一些，我反而是最大的瓶颈所在。\n此篇完\n","date":"2026年2月22日","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/posts/kana_juku_dev_1/","section":"博客","summary":"","title":"假名私塾开发笔记(一)：从聊天机器人到 AI 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点线面在两者之间搭了一座桥，让你先建立阅读力、语法感与逻辑感，再往更完整的写程序能力前进。\n它的核心不只是\u0026quot;做很多题\u0026quot;，而是把学习拆成三个层次：\u0026ldquo;点\u0026quot;是单词与概念识别，\u0026ldquo;线\u0026quot;是语法与局部结构，\u0026ldquo;面\u0026quot;才是完整的程序流程。这样的分层适合零基础用户，也适合已经知道自己卡在哪、想用更有效率的方法补弱点的人。\n适合在什么情境下用 # 准备 PCEP、TQC+ 或 CPE 的学生，很适合拿来做日常维持感。不必每次都打开笔记本电脑才能开始读，只要有 10 到 20 分钟的空档，就能练一轮选择题、补几题完形填空，或把一段程序流程重新排出来。这种低摩擦，对长期累积来说比热血冲刺重要得多。\n刚入门的自学者也不会被抛给一台只会报对错的机器。你可以先用题型建立基本轮廓，再进到游乐场实际跑代码，理解\u0026quot;为什么这样写会动、那样写不会动\u0026rdquo;。知识因此不会只停留在记忆层面，会慢慢长成你自己的判断。\n设备端 AI 在这里是真的有用的角色 # 看到 AI 家教，很多人的第一反应会是\u0026quot;是不是又要把我的内容送上云端\u0026rdquo;。Python 点线面把 AI 放在一个真正有用、而且不破坏隐私的位置上。你做错题时，它可以依题目脉络给提示；想确认某个语法观念，也可以直接问，不必在搜索引擎与论坛之间来回切换。\n这些互动不需要把你的学习历程交给外部服务器。对学生来说使用门槛更低；对老师、家长，或任何在意数据外流的人来说，它更接近一个能长期放心使用的学习工具，而不只是一个顺手玩玩的 demo。\n也并不只有\u0026quot;把聊天模型塞进来\u0026quot;就交差了事。题库、错题脉络、依题目脉络的智能检索、可直接执行的 Python 游乐场，这些东西是在同一个学习回路里运作的。先做题、再问、再跑代码验证；需要时，还能从能力分析看出自己卡在语法、概念，或程序流程的哪一层。\n这个 App 值得留在手机里的原因 # 会被持续打开的学习工具，通常最知道你什么时候会想放弃，而不一定是功能最多的那个。Python 点线面把题目训练、AI 提示与可执行环境收在同一个设备里，目的是让你在\u0026quot;本来要滑掉时间\u0026quot;的那些片段里，也能很自然地往前推一点点。\n真正让人进步的，不是一次刷五十题的热血，而是每天愿意打开 App 的那三分钟。Python 点线面就是为这三分钟做的。\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/apps/python-dimensions/","section":"Apps","summary":"","title":"Python 点线面","type":"apps"},{"content":"最后更新：2026-04-15\n1. 概述 # Python 点线面由 QQder339 开发，是一款内置 Python 运行环境与本机 AI 助教的编程学习应用程序。\n简单来说：本应用不会收集、存储或传输您的任何个人数据到外部服务器。\n2. 我们不收集的数据 # 本应用不收集：\n个人标识信息（姓名、电子邮件、电话号码） 位置数据 设备标识符 使用分析或追踪数据 3. 本机存储的数据 # 以下数据仅存储于您的设备，绝不传输至外部：\n学习进度：各题型（点选、填空、重组）的作答记录与错题数据 代码：您在内置 IDE 中编写的代码 AI 对话记录：与 AI 助教的对话内容存储在本机 用户设置：难度偏好、界面设置等 4. 离线 AI 功能 # 所有 AI 功能完全在设备端运作，无需联网：\nAI 助教：使用本机大型语言模型（LLM），提供解题提示与详解，推理完全在设备端执行 Python 运行环境：内置 Python 解释器在设备端本机运行，代码不传送至任何服务器 AI 模型需在首次使用前下载（用户主动选择），下载后无需联网即可使用所有功能。\n5. 第三方服务 # 本应用不使用任何第三方分析或广告框架（无 Google Analytics、无 Facebook SDK、无广告）。\n6. 网络访问 # 网络访问仅限于以下情况：\n下载 AI 模型（可选，一次性）：仅在您主动选择下载 LLM 模型资源时联网 外部链接：点击相关链接时打开浏览器 除上述情况外，本应用不主动发起网络连接。代码运行完全在本机 Python 环境中进行。\n7. 联系我们 # 📧 qqder339@gmail.com\n主题请注明：Python 点线面 隐私政策咨询\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/privacy/python-dimensions/","section":"隐私政策","summary":"","title":"Python 点线面 — 隐私政策","type":"privacy"},{"content":"App Store · 隐私政策\n常见问题 # Q: 内置 Python 运行时出现错误，App 闪退？\nA: 部分复杂代码（无限循环、大量内存使用）可能导致运行超时或闪退。请确认代码没有无限循环，并避免一次申请过大的内存。若是特定代码导致闪退，请来信附上代码内容。\nQ: AI 助教需要下载模型吗？多大？\nA: 是的，首次使用 AI 助教功能时需要下载本机模型（约 1-4 GB）。下载后完全离线，所有问答与解释均在设备端处理，不需要网络。\nQ: 题库的题目好像有错误？\nA: 若你发现题目或答案有误，请来信说明：题目内容、你认为正确的答案，以及理由。我们会尽快确认并更新题库。\nQ: 错题雷达图没有显示？\nA: 雷达图需要一定数量的作答记录才会生成。请先完成至少 20 题后再查看。\nQ: 代码模板如何使用？\nA: 在内置 IDE 画面，点击右上角的\u0026quot;模板\u0026quot;按钮，选择你需要的模板类别（循环、函数、类等），代码会自动插入编辑器。\n常见排错步骤 # Python 运行闪退：确认代码无无限循环，确认设备有充足可用内存 AI 模型加载失败：确认有 3 GB 以上可用空间，Wi-Fi 下重新尝试下载 强制关闭并重启 App 确认 iOS 版本 ≥ 17.0 联系支持 # 📧 qqder339@gmail.com\n主题请填：[Python 点线面] 问题描述\n来信时请附上：设备型号、iOS 版本、App 版本、问题重现步骤（若为代码问题请附上代码）。\n本 App 不收集任何用户数据，Python 运行与 AI 推理完全在设备端进行。了解隐私政策 →\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/support/python-dimensions/","section":"支持","summary":"Python 点线面的支持与联系方式","title":"Python 点线面支持","type":"support"},{"content":" 一个安放长期人生项目的地方 # 大多数任务管理工具都很擅长处理今天、这周、这个月要做什么，却不擅长处理那些\u0026quot;重要但不会马上爆炸\u0026quot;的人生项目。阅读、运动、学语言、整理情绪、维持与某些人的连接，这些事并非不重要，只是太容易被眼前更吵的事情挤掉。甘特星球就是为这些东西设计的。\n它的目的并非把你变得更忙，而是帮你看见那些本来就值得你花时间的东西。时间轴、3D 星球、树洞、艺术图鉴，这些表面上看似各自独立的模块，其实服务同一件事：让自律成为一种可视化、可感受、可回来停靠的节奏，而不只是咬牙硬撑。\n为什么它会比一般效率工具更容易留在手机里 # 传统待办工具大多以清单逻辑思考，完成就勾掉，没完成就累积压力。甘特星球比较像在帮你养一颗星球：你在做的是让这颗星球慢慢长出地形与记忆，而不是消除待办项目。这种视觉语言会让长期目标更难被放弃，因为它们已经不再只是冰冷的一行字。\n时间轴画面适合看今天该关注什么，3D 星球视图适合感受整体进度。前者把你拉回现实，后者提醒你当初为什么开始。两者合起来，恰好把\u0026quot;今天\u0026quot;和\u0026quot;一生\u0026quot;放在同一个画面里。\n它的出发点并不是把企业项目管理工具缩小，而是从个人的\u0026quot;重要不紧急\u0026quot;长出来。你可以在时间轴上同时追踪每日、每周、每月乃至更长周期的节奏，并把完成感转成 3D 星球地景与图鉴收藏。这也是它与\u0026quot;把任务排得更密\u0026quot;那类效率软件最大的差别。\n树洞与图鉴，让人愿意回来 # 长期习惯养成不只是计划问题，也是情绪问题。很多时候你知道要做什么，只是累了、烦了、分心了、或根本不想再看那些没有回应的效率工具。甘特星球把 AI 树洞放进来，就是在处理这一层。只是想说说话、整理一下自己的时候，它不会要求你表现得很有效率。\n图鉴系统把\u0026quot;完成事情\u0026quot;从责任转换成一种收藏与累积。不是每个人都需要这种设计，但对容易被枯燥感打败的人来说，它正好是重新建立耐性的方式。任务完成后逐步解锁插画与收藏的回馈，比较像替长期人生工程留下痕迹，而不是 KPI 式的压力。\n隐私与离线，在这类 App 特别重要 # 目标、日记、情绪、对话，比一般 productivity app 更私人。甘特星球的价值之一，就在于你不必为了获得陪伴与可视化体验，把这些数据交给外部服务去运算。对很多人而言，数据真的留在自己设备里，他们才会愿意把内心的东西写下来。\n甘特星球不会替你排满日历，也不会用红字提醒你落后。它擅长的是把那些你不想放弃的事，慢慢累积成一颗看得见的星球。\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/apps/gantt-planet/","section":"Apps","summary":"","title":"甘特星球","type":"apps"},{"content":"最后更新：2026-04-15\n1. 概述 # 甘特星球由 QQder339 开发，是一款结合 3D 可视化习惯养成与 AI 树洞的人生目标管理应用程序。\n简单来说：本应用不会收集、存储或传输您的任何个人数据到外部服务器。您的习惯、日记与对话记录只属于您自己。\n2. 我们不收集的数据 # 本应用不收集：\n个人标识信息(姓名、电子邮件、电话号码) 位置数据 设备标识符 使用分析或追踪数据 3. 本机存储的数据 # 以下数据仅存储于您的设备，绝不传输至外部：\n习惯与目标记录：您创建的所有项目、完成记录及时间轴数据 AI 树洞对话：与内置 AI 的所有对话记录均在本机存储 日记与情绪记录：所有日记内容 艺术图鉴收藏：您解锁的贴纸与插画记录 3D 星球状态：您的星球地形与成长数据 用户设置：各类偏好设置 4. 离线 AI 功能 # AI 树洞功能完全在设备端运作：\nAI 对话：使用本机大型语言模型（LLM），推理完全在设备端执行，对话内容不传输至任何服务器 模型下载：AI 模型需在首次使用时下载（用户主动选择），下载后完全离线运作 5. 第三方服务 # 本应用不使用任何第三方分析或广告框架（无 Google Analytics、无 Facebook SDK、无广告）。\n6. 网络访问 # 网络访问仅限于以下情况：\n下载 AI 模型（可选，一次性）：仅在您主动选择下载时联网 下载艺术图鉴贴纸（按需）：当您解锁艺术奖励时，App 会从公开的 GitHub 仓库抓取对应图片并缓存到本机，之后离线可用 天气信息（可选）：若您启用真实天气功能，仅传送必要的地区信息获取天气数据 外部链接：点击相关链接时打开浏览器 上述网络请求只传输您所选择或触发的资源 URL，不夹带任何个人标识信息。\n7. 联系我们 # 📧 qqder339@gmail.com\n主题请注明：甘特星球 隐私政策咨询\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/privacy/gantt-planet/","section":"隐私政策","summary":"","title":"甘特星球 — 隐私政策","type":"privacy"},{"content":"App Store · 隐私政策\n常见问题 # Q: AI 树洞对话需要联网吗？\nA: 不需要。AI 树洞使用设备端本机模型，所有对话完全离线处理，内容不会传送至任何服务器。首次使用需要下载模型（约 1-4 GB），之后完全离线。\nQ: 3D 星球画面有点卡顿？\nA: 3D 星球需要一定的 GPU 性能。若在较旧设备上卡顿，可在设置中降低渲染品质或关闭粒子效果。建议设备：iPhone 12 以上。\nQ: 时间轴上的习惯项目消失了？\nA: 所有数据存储于设备本机。若数据异常消失，请确认是否不小心删除了项目（可在回收区中还原）。若非如此，请来信并附上 App 版本信息。\nQ: 天气功能显示不正确？\nA: 天气功能需要定位权限。请确认在 iOS 设置 \u0026gt; 隐私 \u0026gt; 定位服务中允许此 App 访问位置。若已允许但仍不正确，可尝试关闭后重新开启天气功能。\nQ: 解锁的艺术贴纸不见了？\nA: 贴纸解锁记录存储于本机，卸载后会清除。若在未卸载的情况下数据消失，请来信说明情境。\n常见排错步骤 # 强制关闭并重启 App 确认设备有足够空间（AI 模型 + 3D 资源需要 2 GB 以上） 确认 iOS 版本 ≥ 17.0 若 3D 渲染异常，尝试在设置中重置星球显示设置 联系支持 # 📧 qqder339@gmail.com\n主题请填：[甘特星球] 问题描述\n来信时请附上：设备型号、iOS 版本、App 版本、问题重现步骤（截图更佳）。\n本 App 不收集任何用户数据，AI 对话与习惯记录完全在设备端处理。了解隐私政策 →\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/support/gantt-planet/","section":"支持","summary":"甘特星球的支持与联系方式","title":"甘特星球支持","type":"support"},{"content":" 关于这个网站 # 标题是核舟记的核舟，意思是承载不了什么东西，只是雕虫小技，享受制作的过程，并留下一点讯息。 这里会分享一些自己使用 AI 帮助自己写 app、做小工具、改善生活效率的真实例子，以及发想、心得、挫折等等…… 太多人在说的热点就不重复了，因为无法频繁更新所以会侧重时效性较长的内容。简言之，分享挖矿的过程，而不是反复地介绍铲子。 另外本站博客目录下面的原文是本人自己写的，因为有趣的部分要自己享受。 关于我 # 24 岁以前自我认同都还是文科生；之后的工作是系统管理员（电脑有问题时会跳出来 \u0026ldquo;XXXX…，请联系您的系统管理员\u0026rdquo; 的那个管理员） 用朋克摇滚的方式使用 AI，用简单的和弦、粗糙的技术，表达真实的情感。 哲学 # 体验即拥有，体验一样新奇的东西比它能不能够赚钱还优先。 电影发明以后，人类的生命比起以前至少延长了三倍 ——《Yi Yi: A One and a Two》\nAI 就是这时代延长人类生命的新媒体 ","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/about/","section":"QQder 核舟记部落格","summary":"核舟记","title":"关于","type":"page"},{"content":" 让一部古典小说重新变成会运作的世界 # 许多文学 App 在做的事，是把原文放进更漂亮的阅读器。红楼梦模拟器走的是另一条路，把《红楼梦》里的人物、场景、关系与事件，拆成一套可以运作的叙事系统。你看到的不只是段落，而是角色如何彼此牵动、如何在情境中显露性格，以及一部古典小说如何像一个小型社会那样运转。\n这也是它叫\u0026quot;模拟器\u0026quot;而不是\u0026quot;阅读器\u0026quot;的原因。它要带你进入的是文本背后的结构，而不是只让你把文字再读一次。\n谁会真的需要这样的产品 # 原本就喜欢《红楼梦》的人，会在这里得到一种新的进入方式：角色成为能被比较、观察、重新诠释的存在，而不是需要背诵的知识点。你会更容易看见谁在什么场景真正做了选择，谁的情绪如何累积，哪些细节早已暗示了后来的命运。\n对古典文学保持距离的人，这个产品也可能反而更友善。你不需要先把厚厚的原著吞完才有资格参与；这套系统把复杂的作品拆成一个可以慢慢接近、慢慢理解的结构。\nAI 在这里的角色，是把理解的入口打开 # 红楼梦模拟器用 AI 做的，是处理理解层面的工作：角色内心、情绪张力、现代视角的诠释、事件之间的结构关联。对用户来说，这等于多了一层导读，但不是教条式的导读，而是会随场景变化的互动式诠释。情节生成并不是它的主要用途。\n这种设计特别适合《红楼梦》这类人物众多、关系复杂、细节密度极高的作品。你可以让系统先把门打开，再决定自己要走多深，而不必每次从零建立结构。\n为什么还要强调设备端 AI # 这类产品很容易做成云端演示；但一旦内容理解、阅读历程与互动都仰赖外部服务，整个体验就会变得脆弱，也难以成为能长期陪伴的作品。红楼梦模拟器把核心体验压回设备端，意义是让这种沉浸式阅读与探索真的可以作为日常工具存在，而不是为了炫耀技术。\n想深入了解背后的技术与方法论，可以从底下的延伸阅读开始；想先从体验开始，也可以直接从 App Store 进去。\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/apps/stonestory/","section":"Apps","summary":"","title":"红楼梦模拟器","type":"apps"},{"content":"最后更新：2026-04-15\n1. 概述 # 红楼梦模拟器（StoneStory）由 QQder339 开发，是一款以红楼梦为底本的沉浸式阅读与角色模拟应用程序。\n简单来说：本应用不会收集、存储或传输您的任何个人数据到外部服务器。\n2. 我们不收集的数据 # 本应用不收集：\n个人标识信息（姓名、电子邮件、电话号码） 位置数据 设备标识符 使用分析或追踪数据 3. 本机存储的数据 # 以下数据仅存储于您的设备，绝不传输至外部：\n穿越者设定：您于\u0026quot;穿越者模式\u0026quot;中自订的名字、性格特质、说话风格、背景、以及可选的头像图片 界面偏好：您选择的显示语言（繁体中文／英文／日文）与所选离线 AI 模型 下载内容：您于使用过程中触发下载的角色肖像、场景图像（缓存文件） 离线 AI 模型：您选择下载的 Qwen 2.5 模型文件（存储于 App Group 本机目录，供 App 内部使用） 4. 第三方服务 # 本应用不使用任何第三方分析或广告框架（无 Google Analytics、无 Facebook SDK、无广告）。\n5. 网络访问 # 核心阅读与模拟功能完全离线运作，不需要网络连接。以下功能于您主动触发时，会发起网络连接：\n下载角色肖像 / 场景图像：当您首次浏览到该角色或场景时，App 会从公开 CDN 抓取对应图像并缓存到本机 下载离线 AI 模型：当您在设置中选择下载 Qwen2.5 模型时，App 会从模型发行的公开来源抓取文件 外部链接：点击相关链接时以系统浏览器打开 上述网络请求只传输您所选择的文件 URL，不夹带任何个人标识信息，也不会收集回传数据。\n6. 联系我们 # 📧 qqder339@gmail.com\n主题请注明：红楼梦模拟器 隐私政策咨询\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/privacy/stonestory/","section":"隐私政策","summary":"","title":"红楼梦模拟器 — 隐私政策","type":"privacy"},{"content":"App Store · 隐私政策\n常见问题 # Q: App 加载很慢，停在启动画面很久？\nA: 若已下载离线 AI 模型（标准 1.9 GB 或高品质 4 GB），App 启动时会将模型载入内存，在旧机型上可能需要数秒。首次进入章节播放时，也会加载内置数据库（角色、事件、诗词等），属正常现象。若启动异常缓慢，请来信附上设备型号与 iOS 版本。\nQ: 诗词或段落显示乱码、缺字、方框？\nA: App 已内置霞骛文楷、思源宋体、芫荽 Iansui 三种字体，不需额外下载或切换。若仍出现异常，请重启 App 并截图来信反馈，我们会于下一版修正。\nQ: 阅读进度会保留吗？\nA: 当前版本（v1.1.1），章回播放进度仅在本次 App 使用阶段内保留——在同一次使用中可以返回章节继续；但若强制结束 App 或设备重启，该章回会从头开始播放。跨 session 的阅读书签功能预计于未来版本加入。\nQ: 角色肖像或场景图像加载不出来？\nA: 肖像与场景图像采按需下载，首次浏览时通过网络取得后会缓存于本机。若无法加载：\n确认网络连接正常 滑动离开该画面，再回到同一位置触发重新下载 或至\u0026quot;设置 \u0026gt; 清除美术缓存\u0026quot;后，网络顺畅时重新进入 Q: 离线 AI 对话没有响应？\nA: 首次使用需至\u0026quot;设置 \u0026gt; 模型管理\u0026quot;下载 Qwen 2.5 模型文件，可依设备选择：\n轻量 1.5B（约 0.9 GB）— iPhone 15 / iPad Air 标准 3B（约 1.9 GB，默认）— iPhone 15 Pro / iPad Pro 高品质 7B（约 4.0 GB）— iPhone 16 Pro / iPad Pro M 系列 请确认设备有足够可用空间。下载完成后即可完全离线使用。\nQ: App 可以离线使用吗？\nA: 可以。章回播放、真实结局、角色性格、诗词物件收藏、以及设备端 AI 对话（模型下载后）皆可离线运作。仅角色肖像、场景图像与 AI 模型文件需于首次触发时下载。\n常见排错步骤 # 强制关闭并重启 App 确认 iOS 版本 ≥ 17.0 若特定章节异常，请记下章节名称并来信 卸载后重新安装（穿越者设定与已下载图像会清除） 联系支持 # 📧 qqder339@gmail.com\n主题请填：[红楼梦模拟器] 问题描述\n来信时请附上：设备型号、iOS 版本、App 版本、问题重现步骤（截图更佳）。\n本 App 不收集任何用户数据，所有内容存储于设备本机。了解隐私政策 →\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/support/stonestory/","section":"支持","summary":"红楼梦模拟器的支持与联系方式","title":"红楼梦模拟器支持","type":"support"},{"content":" 把一个人留下来 # 多数记录工具处理的是今天发生了什么。回声种子想处理的是另一个尺度的问题。如果一个人的价值观、经历、偏好、语气与判断方式值得被保存下来，要怎么留？而且要能留成可以被未来重新理解、重新对话的结构，不是一堆散乱的笔记。\n所以它既像日记工具，也像个人知识库，还带着一点数字遗产系统的味道。你在这里留下的，除了事件本身，更包括你怎么看待事件、怎么解释自己、在乎什么、不在乎什么。这才是回声种子真正想收集的材料。\n为什么它值得单独存在 # 关键在于，它不只是让你存东西，还帮你把内容逐步整理成可分析的结构。文字、语音、问卷、人格摘要、价值观雷达图、数字分身对话，这些模块组合起来是一条完整的链：先记录、再整理、再理解，最后才有真正意义上的对话。\n这让它很适合那些有强烈记录欲望、又知道纯笔记会越堆越乱的人。可以把它当成专为\u0026quot;人生材料整理\u0026quot;设计的容器，而不只是一页负责输入的空白页。\n私密与公开两条路都保留，这很重要 # 很多产品会逼用户在\u0026quot;完全私密\u0026quot;和\u0026quot;完全社交\u0026quot;之间二选一。回声种子比较成熟的地方在于，它承认这两种需求都合理。你可以把内容完全留在自己的设备与 iCloud 里，也可以选择把部分内容以公开授权方式贡献出去，成为更大的 Human Wisdom Library 的一部分。\n这样的双轨设计是产品哲学，而非点缀。人生经验有些只属于你，有些则可能值得成为公共知识。要不要分享，应该由你自己决定。\n设备端 AI 让这件事不像交出自我 # 当一个产品的核心就是你的思想、价值观与人生经历时，隐私就不再是附加功能，而是这个产品能否成立的前提。回声种子尽量把分析与对话放在设备端；意义在于，你不必先把整个自己交出去，才能换来一个会理解你的工具。\n总有一天你会想起某段人生，却再也说不清楚它。回声种子在做的，是把那个\u0026quot;某一天\u0026quot;往后推得很远，很远。\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/apps/sown-echoes/","section":"Apps","summary":"","title":"回声种子","type":"apps"},{"content":"最后更新：2026-04-15\n1. 概述 # 回声种子（Sown Echoes）由 QQder339 开发，是一款让您主动记录思想、价值观与人生经历，并通过 BIP-39 密码学身份建立数字遗产的应用程序。\n简单来说：本应用不会收集、存储或传输您的任何个人数据到外部服务器。您的思想与记录只属于您自己。\n2. 我们不收集的数据 # 本应用不收集：\n个人标识信息（姓名、电子邮件、电话号码） 位置数据 设备标识符 使用分析或追踪数据 3. 本机存储的数据 # 以下数据仅存储于您的设备，绝不传输至外部：\nBIP-39 助记词：您的 Meme ID 身份密钥（仅存储在本机，请务必自行备份） 语音与文字记录：所有通过问卷输入的思想、价值观、故事 语音转文字结果：Whisper 设备端识别的结果存储在本机 用户设置：各类偏好设置 4. 离线 AI 功能 # 所有 AI 功能完全在设备端运作，无需联网：\n语音转文字（Whisper）：使用本机 Whisper 模型，所有语音识别在设备端完成，语音数据不传输至任何服务器 BIP-39 身份生成：助记词在设备端本机生成，不依赖任何外部服务 AI 模型需在首次使用前下载（用户主动选择），下载后无需联网即可使用所有功能。\n5. 数据导出 # 若您选择导出数据用于 AI 训练贡献，导出行为完全由您主动控制，本应用不会自动上传或分享任何内容。\n6. 第三方服务 # 本应用不使用任何第三方分析或广告框架（无 Google Analytics、无 Facebook SDK、无广告）。\n7. 网络访问 # 网络访问仅限于以下情况：\n下载 AI 模型（可选，一次性）：仅在您主动选择下载 Whisper 模型资源时联网 主动数据导出（用户主导）：仅在您明确选择导出时 外部链接：点击相关链接时打开浏览器 除上述情况外，本应用不主动发起网络连接。\n8. 联系我们 # 📧 qqder339@gmail.com\n主题请注明：回声种子 隐私政策咨询\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/privacy/sown-echoes/","section":"隐私政策","summary":"","title":"回声种子 — 隐私政策","type":"privacy"},{"content":"App Store · 隐私政策\n常见问题 # Q: BIP-39 助记词（Meme ID）忘记了，可以找回吗？\nA: 无法找回。 助记词仅在首次生成时显示，且只存储在您的设备本机。我们没有任何备份机制，也无法访问您的助记词。强烈建议在生成后立即抄写或截图保存在安全的地方。 若助记词遗失，您的身份将无法在其他设备上还原。\nQ: 语音识别（Whisper）需要联网吗？\nA: 不需要。语音识别使用设备端本机 Whisper 模型，所有识别完全离线处理。首次使用需要下载模型（约 200 MB - 1 GB），之后完全离线。\nQ: 我的记录在哪里？可以导出吗？\nA: 所有记录存储于设备本机。您可以在 App 内的\u0026quot;数据管理\u0026quot;中导出您的记录（JSON 格式）。导出是用户主动触发的行为，App 不会自动上传任何内容。\nQ: 语音输入识别准确率很低？\nA: 语音识别准确率取决于：背景噪音、说话清晰度、语言选择。建议在安静环境中使用，并确认 App 有麦克风权限。若某特定语言识别率特别差，请来信告知。\nQ: 安装更新后，之前的记录消失了？\nA: 正常更新不应清除数据。若数据消失，可能是误操作或设备存储空间不足导致的异常。请立即来信，附上 App 版本信息，以协助排查。\n常见排错步骤 # 语音识别失败：确认麦克风权限已开启（iOS 设置 \u0026gt; 隐私 \u0026gt; 麦克风） 模型下载失败：确认 Wi-Fi 连接稳定，且设备有足够空间 强制关闭并重启 App 确认 iOS 版本 ≥ 17.0 联系支持 # 📧 qqder339@gmail.com\n主题请填：[回声种子] 问题描述\n来信时请附上：设备型号、iOS 版本、App 版本、问题描述。\n⚠️ 重要：请妥善保存您的助记词（Meme ID）。遗失后无法找回。\n本 App 不收集任何用户数据，所有内容完全在设备端处理。了解隐私政策 →\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/support/sown-echoes/","section":"支持","summary":"回声种子的支持与联系方式","title":"回声种子支持","type":"support"},{"content":" 直接把假名学进手上 # 很多日语入门教材其实都默默预设了一件事：你愿意先忍受一段很长的\u0026quot;罗马拼音过渡期\u0026quot;。但对中文母语者来说，这通常不是最自然的学法。你本来就有字形感、笔画感，也习惯用视觉和书写去记东西。假名私塾的出发点就是承认这一点，顺着这个本能设计。\n它的做法是把\u0026quot;看字形、写字形、打字形、辨识字形\u0026quot;这几件事真的串成一条路径，并不强调五十音表的美术装饰。这条路径的好处，是让你更快进入\u0026quot;看到假名就直接反应\u0026quot;的状态，而不必一直靠罗马拼音当拐杖。\n为什么这套方式特别适合中文用户 # 中文用户的优势未必在发音，而在于对字形与结构的敏感度通常比想象中高。假名私塾把这个优势放大：用手写、图像识别、定制键盘与字形联想去记假名，让学习变得像熟悉一套新文字，少一点死背的机械感。\n很多人学到一半放弃的原因，往往和工具切入点有关，而不是努力程度。假名私塾在做的事，正是把这个切入点调正。\n从背字到继续往前走的入口 # 把五十音记住只是起点，真正难的，是把它慢慢变成输入、识别与理解能力。这也是为什么 App 里除了手写识别，还放了定制化键盘与 AI 辅助——你在建立的是一套较接近真实使用情境的肌肉记忆，而不是在做静态测验。\n这种设计特别适合两种人：一种是刚开始学日语、需要低压力入口的人；另一种是学过、忘了、现在想重新捡回来的人。前者需要的是不绕远路，后者需要的是重新建立熟悉感，这个 App 对两者都有效。\n离线与隐私在这里很实际 # 语言学习工具常会越做越像内容平台，用户以为在学习，其实只是在不同推荐内容之间被动切换。假名私塾比较克制，把重心放在真正的输入与识别训练上；本地 AI 与数据处理都在设备端完成。你不必先把使用习惯交出去，才能换来一点学习便利。\n学五十音不必被罗马拼音牵着走。假名私塾会让你看到：从字形走进去也行得通，而且往往更快。\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/apps/kana-juku/","section":"Apps","summary":"","title":"假名私塾","type":"apps"},{"content":"最后更新：2026-04-15\n1. 概述 # 假名私塾由 QQder339 开发，是一款专为中文母语者设计的日语假名学习应用程序。\n简单来说：本应用不会收集、存储或传输您的任何个人数据到外部服务器。\n2. 我们不收集的数据 # 本应用不收集：\n个人标识信息（姓名、电子邮件、电话号码） 位置数据 设备标识符 使用分析或追踪数据 3. 本机存储的数据 # 以下数据仅存储于您的设备，绝不传输至外部：\n学习进度：记录您的假名学习状态 用户设置：存储您的偏好设置 手写输入：在内存中实时处理后立即丢弃，不存储任何文件 小组件数据：通过 iOS 系统共享机制在主屏幕小组件显示假名（仅本机） 4. 离线 AI 功能 # 所有 AI 功能完全离线运作：\n手写识别：使用设备端机器学习模型，所有处理均在本机进行 语音合成（TTS）：使用预先下载的音频资源 AI 辅助学习：使用本机大型语言模型（LLM），推理完全在设备端执行，不上传任何数据 5. 第三方服务 # 本应用不使用任何第三方分析或广告框架（无 Google Analytics、无 Facebook SDK、无广告）。\n6. 网络访问 # 网络访问仅限于以下情况：\n下载 AI 模型（可选）：仅在您主动选择下载本机模型资源时联网 外部链接：点击\u0026quot;在 App Store 评分\u0026quot;或\u0026quot;隐私政策\u0026quot;时打开浏览器；点击翻译／识别结果后的\u0026quot;网络搜索\u0026quot;按钮时打开在线字典 除上述情况外，本应用不主动发起网络连接。\n7. 联系我们 # 如有任何关于本隐私政策的问题，请联系：\n📧 qqder339@gmail.com\n主题请注明：假名私塾 隐私政策咨询\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/privacy/kana-juku/","section":"隐私政策","summary":"","title":"假名私塾 — 隐私政策","type":"privacy"},{"content":"App Store · 隐私政策\n常见问题 # Q: 手写识别一直识别错误，怎么办？\nA: 确认你的书写速度不要过快，画完笔画后稍作停顿再提笔。识别模型需要完整的笔画信息。若问题持续，请在设置中重置识别校准。\nQ: 本地 AI 模型要怎么下载？下载后还需要网络吗？\nA: 首次使用 AI 功能时，App 会提示你下载模型（约数百 MB）。下载完成后，所有 AI 功能均可完全离线使用，不需要网络连接。\nQ: 定制化键盘无法显示在其他 App 中？\nA: 假名私塾内置的定制化键盘仅限 App 内使用，不是系统层级的键盘扩展功能。若需要在其他 App 输入日文，请使用 iOS 系统的日文键盘。\nQ: 小组件（Widget）无法更新假名？\nA: 请尝试在主屏幕长按后移除小组件，再重新添加。若仍未更新，强制关闭 App 再重新打开一次，或重启设备。\nQ: 学习进度消失了？\nA: 进度存储于设备本机，卸载 App 会清除所有数据。目前不支持 iCloud 备份。若进度不正常消失，请来信描述情境，我们会协助排查。\n常见排错步骤 # 强制关闭并重启 App（双指上滑关掉 App 后重开） 确认 iOS 版本 ≥ 17.0 确认设备空间充足（AI 模型需要约 1-2 GB 空间） 若以上无效，卸载后重新安装（注意：进度数据会清除） 联系支持 # 📧 qqder339@gmail.com\n主题请填：[假名私塾] 问题描述\n来信时请附上：设备型号、iOS 版本、App 版本、问题重现步骤（或截图）。\n本 App 不收集任何用户数据，所有数据存于您的设备本机。了解隐私政策 →\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/support/kana-juku/","section":"支持","summary":"假名私塾的支持与联系方式","title":"假名私塾支持","type":"support"},{"content":" 把声音从背景配角，拉回成一种可以被设计的空间 # 多数白噪音 App 做到最后，常常只剩下一个结论：你可以播雨声、海浪、风声，然后希望自己比较容易专心或睡着。听觉旅伴想走得更远。它把\u0026quot;声音如何构成一个可居住的场\u0026quot;当成产品核心，而不只是丢几种环境音素材进手机。\n所以你看到的并不是一份播放清单，而是噪音合成器、场景混音台与阅读器三条线。你可以从不同方向调整自己的听觉环境：有时候想要的是稳定、无情绪的频谱；有时候是雨夜、壁炉、咖啡店那种有空间感的层次；有时候则希望朗读声和背景音能在同一个画面里并存。\n什么情境下它最有价值 # 长时间阅读、写作、工作时，光是\u0026quot;播放自然声\u0026quot;通常不够，你真正需要的是一个可以微调的声景。听觉旅伴适合这类场景。可以先用噪音合成器把底铺出来，再用场景混音叠上事件音与循环音，最后让朗读器把文字念出来。整体贴合当下状态的程度，会比一条 Spotify 播放清单更接近实用。\n放松与睡前也是典型场景。很多人需要的不是绝对安静，而是某种能把外界遮掉又不干扰自己的声音。这时可调噪音与场景混音的价值就出来了——你不必在几个预设选项之间硬选。\n真正关键的是声音控制的细致度 # 可以把它想象成为个人使用设计的小型声音工作台。合成器处理频谱与质地，场景混音处理氛围与空间感，阅读器处理内容输入。三者分开看各自成立，合起来则会成为一个完整的专注系统。\n这也是为什么它对\u0026quot;需要背景声的人\u0026quot;特别有吸引力。你可以逐渐找到自己能久待的声音配置，而不必被动接受某个别人做好的音场。\n细节上的差异也很实际：噪音合成器把白、粉红、棕、绿四种噪音色彩与多个参数直接交到你手上，不只是一个开关；场景混音提供上百个音频样本，可以分层堆叠成完整音场；朗读器则把设备端 TTS、背景音自动闪避和全屏播放器收在同一条使用路径上。\n声音与朗读数据留在设备里，这件事很实际 # 你读什么、听什么、贴上什么文字，大多很私密。尤其当 App 支持剪贴板朗读或本地 TTS 时，如果这些内容会上传，整个使用感就会立刻变味。听觉旅伴把合成、混音与朗读都留在设备端，这直接决定了你会不会安心把它当成日常工具。\n如果你要找的是一个能陪你工作、读书、放空与沉浸阅读的声音引擎，而不只是\u0026quot;能播几种环境音\u0026quot;的 App，这款产品值得亲自试一下。\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/apps/auditory-companion/","section":"Apps","summary":"","title":"听觉旅伴","type":"apps"},{"content":"最后更新：2026-04-15\n1. 概述 # 听觉旅伴由 QQder339 开发，是一款结合 DSP 实时合成噪音、108 种环境音效与 AI 语音朗读的专注音频引擎。\n简单来说：本应用不会收集、存储或传输您的任何个人数据到外部服务器。\n2. 我们不收集的数据 # 本应用不收集：\n个人标识信息（姓名、电子邮件、电话号码） 位置数据 设备标识符 使用分析或追踪数据 3. 本机存储的数据 # 以下数据仅存储于您的设备，绝不传输至外部：\n音景设置：您保存的混音配置与偏好场景 朗读内容：您加入的文章、剪贴板文字等朗读素材（仅在本机处理） 用户设置：音量、音效偏好、自动闪避设置等 4. 设备端 AI 功能 # 语音合成（TTS）与音频处理均在设备端运算：\nAI 语音朗读：使用 iOS 内置 TTS 引擎，或可选下载的本机 MeloTTS 模型；所有语音合成在设备端执行 自动闪避（Auto-Ducking）：DSP 信号处理完全在本机执行，实时分析人声与背景音并自动调整音量 5. 第三方服务 # 本应用不使用任何第三方分析或广告框架（无 Google Analytics、无 Facebook SDK、无广告）。\n6. 网络访问 # 核心功能（噪音合成、场景混音、iOS 内置 TTS 朗读）完全离线运作。以下功能于您主动触发时，会发起网络连接：\n下载 MeloTTS 模型（可选）：当您在设置中选择下载本机 TTS 模型时，App 会从公开来源抓取模型文件并缓存至本机 外部链接：点击相关链接时以系统浏览器打开 上述网络请求只传输您选择下载的文件 URL，不夹带任何个人标识信息。\n7. 联系我们 # 📧 qqder339@gmail.com\n主题请注明：听觉旅伴 隐私政策咨询\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/privacy/auditory-companion/","section":"隐私政策","summary":"","title":"听觉旅伴 — 隐私政策","type":"privacy"},{"content":"App Store · 隐私政策\n常见问题 # Q: 声音播放时有杂音或爆音？\nA: 部分杂音可能来自蓝牙耳机的连接问题。请尝试切换至有线耳机测试。若使用有线耳机仍有问题，请在设置中调整采样率或重启音频引擎。\nQ: TTS 朗读功能听起来很不自然？\nA: App 使用 iOS 内置 TTS 引擎。可在设置中切换不同的语音包和语速。部分语言（如简体中文）的 TTS 品质取决于 iOS 版本，建议更新至最新 iOS 以获得最佳效果。\nQ: 自动闪避（Auto-Ducking）功能有时失灵？\nA: 自动闪避需要同时播放背景音和 TTS 朗读。若仅播放一种音源，闪避功能不会启动。请确认两种音源都在播放中，并确认闪避功能在设置中已开启。\nQ: 场景混音设置保存后，下次打开不见了？\nA: 可能是 App 在设置保存前强制关闭。请在设置页面完成设置后确认保存，再退出 App。\nQ: 可以在屏幕锁定后继续播放吗？\nA: 可以。App 支持后台音频播放，锁屏后仍可继续。若播放自动停止，请在 iOS 设置中确认 App 的后台刷新权限。\n常见排错步骤 # 确认音量没有被静音（实体静音开关 + 媒体音量） 尝试切换音频输出设备（有线 vs 蓝牙） 强制关闭并重启 App 重启设备，清除可能的音频路由冲突 确认 iOS 版本 ≥ 17.0 联系支持 # 📧 qqder339@gmail.com\n主题请填：[听觉旅伴] 问题描述\n来信时请附上：设备型号、iOS 版本、App 版本、使用的耳机或扬声器型号、问题重现步骤。\n本 App 不收集任何用户数据，所有音频处理完全在设备端进行。了解隐私政策 →\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/support/auditory-companion/","section":"支持","summary":"听觉旅伴的支持与联系方式","title":"听觉旅伴支持","type":"support"},{"content":"以下是各 App 的隐私政策页面。所有应用程序均不收集任何用户个人数据，所有 AI 处理完全在您的设备端执行。\nApp 隐私政策 假名私塾 查看 英语 N+1 查看 甘特星球 查看 听觉旅伴 查看 Python 点线面 查看 原子在场 查看 回声种子 查看 红楼梦模拟器 查看 ","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/privacy/","section":"隐私政策","summary":"各 App 的隐私政策","title":"隐私政策","type":"privacy"},{"content":" 问题往往出在材料不合身，而不是努力不够 # 英语学习最折磨人的，通常是打开一篇文章时搞不清楚它到底是\u0026quot;稍微难一点\u0026quot;还是\u0026quot;难到会放弃\u0026quot;。太简单缺乏成长感，太难则只会消耗耐心。英语 N+1 就是专门在处理这个落差的工具。\n它把 Krashen 的 i+1 理论做成实际可用的产品：先估计你的程度，再让 AI 生成略高于现在能力的内容。核心不在\u0026quot;把 AI 塞进学习 App\u0026quot;，而在把\u0026quot;教材合身\u0026quot;这件事真正自动化。\n你会怎么用它 # 常见流程是：先用分级测验找出大致 CEFR 区间，再选一个你真正感兴趣的主题，让 App 生成符合目前程度的文章。阅读时碰到新词可以直接收藏，后续就会进入复习节奏。整个设计是照着\u0026quot;找文章、查字典、做笔记、复习\u0026quot;这串习惯一口气整合起来的，不需要自己额外拼凑。\n这种体验对怕英文的人特别重要。它让你在还能理解大部分内容的前提下，慢慢扩张边界，而不是一上来就要你证明自己有多会。那个\u0026quot;只比现在稍微难一点\u0026quot;的差距，才是多数人能真正持续下去的地方。\nAI 在这里扮演的是教材引擎 # 很多 AI 英语产品喜欢强调聊天有多自然。但长期留得住用户的关键，通常是教材生成的品质稳不稳、复习节奏顺不顺。英语 N+1 比较像一个会依你程度调整的教材引擎：选文难度、词汇密度与主题趣味性被整合在一起，不必每次都重新赌运气找一篇\u0026quot;看起来也许适合\u0026quot;的材料。\n它把模型跑在设备端，这点很关键。学习记录、程度信息、阅读偏好都很私密，尤其是当你正在面对自己不会的地方。把这些留在本机，会比上云端更让人愿意长期使用。\n模型选择也不会被硬塞到你脸上。分级测验先拉出大致 CEFR 区间，后续由本地模型依设备能力与内存状况接手生成。用户感受到的是\u0026quot;每次打开都能很快进入阅读\u0026quot;，而不是先被一堆设置打断。硬件自适应、但体验保持简单。这比把 AI 当成展示橱窗更实际。\n谁特别适合下载 # 花哨但不合身的英语 App 太多，读者常会有点疲劳。英语 N+1 想依靠的是\u0026quot;每次打开都刚好可学\u0026quot;，而不是连续登入或刺激机制。学生、自学者、想重拾英文的人，或只是想在通勤时稳定读点英文，都能比自己在网络上乱找材料更有秩序。\n放弃英文的那一刻，通常不是因为不够努力，而是因为材料不合身。英语 N+1 只想解决这一件事——让你下次打开文章时，不必再猜它会不会折断你的耐性。\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/apps/english-n-plus-1/","section":"Apps","summary":"","title":"英语 N+1","type":"apps"},{"content":"最后更新：2026-04-15\n1. 概述 # 英语 N+1 由 QQder339 开发，是一款采用 CEFR 等级测验、结合设备端 AI 对话技术的英语学习应用程序。\n简单来说：本应用不会收集、存储或传输您的任何个人数据到外部服务器。\n2. 我们不收集的数据 # 本应用不收集：\n个人标识信息（姓名、电子邮件、电话号码） 位置数据 设备标识符 使用分析或追踪数据 3. 本机存储的数据 # 以下数据仅存储于您的设备，绝不传输至外部：\n学习进度与等级：CEFR 程度测验结果及学习记录 对话记录：与 AI 的对话内容存储在本机 单词收藏：您标记的单词与学习笔记 用户设置：语言偏好、难度设置等 4. 离线 AI 功能 # 所有 AI 功能完全在设备端运作，无需联网：\nAI 对话练习：使用本机 Llama 3.2 或 Qwen 2.5 模型，推理完全在设备端执行 文章生成：根据您的程度生成个性化学习文章，所有生成过程均在本机完成 等级评估：CEFR 程度判断在设备端计算 AI 模型需在首次使用前下载（用户主动选择），下载后无需联网即可使用所有功能。\n5. 第三方服务 # 本应用不使用任何第三方分析或广告框架（无 Google Analytics、无 Facebook SDK、无广告）。\n6. 网络访问 # 网络访问仅限于以下情况：\n下载 AI 模型（可选，一次性）：仅在您主动选择下载 LLM 模型资源时联网 外部链接：点击相关链接时打开浏览器 除上述情况外，本应用不主动发起网络连接。\n7. 联系我们 # 📧 qqder339@gmail.com\n主题请注明：英语 N+1 隐私政策咨询\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/privacy/english-n-plus-1/","section":"隐私政策","summary":"","title":"英语 N+1 — 隐私政策","type":"privacy"},{"content":"App Store · 隐私政策\n常见问题 # Q: CEFR 程度测验完成后，难度感觉不准确？\nA: 初次测验是基于词汇选择的快速评估，可能与实际程度有落差。建议在设置中手动调整难度，或重新进行测验。使用一段时间后，App 会根据你的作答记录自动调整。\nQ: AI 对话功能需要下载什么模型？大小约多少？\nA: 依设备性能，App 会推荐合适的模型（Llama 3.2 或 Qwen 2.5）。模型大小约 1-4 GB。下载后完全离线，不需要网络连接即可对话。\nQ: AI 对话响应很慢，几乎卡住？\nA: 设备端 AI 推理的速度取决于设备性能，较旧的 iPhone 速度会明显较慢。建议在设置中选择较小的模型版本。\nQ: 文章生成功能产生的文章读不懂，太难了？\nA: 文章难度依据 CEFR 等级生成。若感觉太难，请回设置降低程度等级，或在文章生成时手动选择较低难度。\nQ: 我的学习记录与收藏的单词会备份吗？\nA: 目前所有数据仅存储于设备本机，不支持 iCloud 备份。卸载 App 会清除所有记录。\n常见排错步骤 # AI 模型加载失败：确认设备有至少 3 GB 可用空间，并确认下载未中断 对话功能闪退：尝试在设置中切换至较小的模型 强制关闭并重启 App 确认 iOS 版本 ≥ 17.0 联系支持 # 📧 qqder339@gmail.com\n主题请填：[英语 N+1] 问题描述\n来信时请附上：设备型号、iOS 版本、App 版本、问题重现步骤。\n本 App 不收集任何用户数据，AI 对话完全在设备端处理。了解隐私政策 →\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/support/english-n-plus-1/","section":"支持","summary":"英语 N+1 的支持与联系方式","title":"英语 N+1 支持","type":"support"},{"content":" 在 Deepfake 时代，真正稀缺的是可验证的真实性 # 影像与音频的门槛变低，本来是好事；但伪造、重剪、断章取义的成本也一起下降。\u0026ldquo;我有录下来\u0026quot;这句话，已经没办法直接等于\u0026quot;我能证明事情真的如此\u0026rdquo;。原子在场切进的就是这个缺口：它让你在录制当下，就开始建立一条可以回头验证的证据链。\n所以它比较适合的场合，是那些你担心素材会被事后质疑的时刻：受访、采访、见证、吹哨、争议现场，或任何需要为谈话留下清楚记录的时候。日常随手拍并不在它的设计射程里。\n它怎么和一般录像工具不一样 # 多数录像工具的思路是\u0026quot;先把文件录好再谈保存\u0026quot;；原子在场则把哈希链、动态 QR、数字签名这些证明机制，在录制当下就直接绑进流程里。从一开始，\u0026ldquo;能否被验证\u0026quot;就是它的产品核心，而非事后补丁。\n这让它更像一个面向风险场景的技术防御工具。平常也许用不到，但一旦需要，你会希望它早就在手机里、流程也已经熟悉，不会临时找一堆工具硬拼。\n四个等级背后，其实是在处理不同风险 # 产品内的不同保护等级，对应的是实际情境的差异：有些场合只需要提醒对方\u0026quot;现在有在录\u0026rdquo;；有些则接近存证级的完整性验证。分级的目的是让工具具备中间档位，能贴着现实工作流程用，而不是只有粗暴的全开与全关。\n对记者、法律工作者、公民记录者、或经常需要留下清楚谈话记录的人来说，这点很有价值。他们需要的是一个模糊地带更少的录制工具，而滤镜与美颜并不会帮上忙。\n隐私与离线，是可信度的一部分 # 一个标榜真实性的工具，如果核心数据处理大量仰赖外部服务器，可信度本身就会被稀释。原子在场把关键运算尽量留在设备端，一方面保护隐私，另一方面也在降低证据链上的外部依赖。素材经手的第三方越少，事后要说清楚它经历过什么就越容易。\n如果你想找的是一款在争议发生时更有机会说服别人的录制工具，原子在场值得你先熟悉一次。\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/apps/atomic-presence/","section":"Apps","summary":"","title":"原子在场","type":"apps"},{"content":"最后更新：2026-04-15\n1. 概述 # 原子在场由 QQder339 开发，是一款运用密码学哈希链、数字签名与音频水印技术，协助用户自证录音录像完整性的防深伪工具。\n简单来说：本应用不会收集、存储或传输您的任何个人数据到外部服务器。所有密码学运算与存证均在设备端完成。\n2. 我们不收集的数据 # 本应用不收集：\n个人标识信息（姓名、电子邮件、电话号码） 位置数据 设备标识符 使用分析或追踪数据 3. 本机存储的数据 # 以下数据仅存储于您的设备，绝不传输至外部：\n录音录像文件：所有录制内容存储在您的设备本机存储空间 哈希链记录：SHA-256 哈希序列与对应的验证数据 数字签名：由设备端 Curve25519 算法生成的签名数据 存证报告：验证报告与元数据记录 匿名设备标识符：每份 .evidence.json 会内嵌一个由 Apple identifierForVendor 计算出的 SHA-256 前缀（16 个十六进制字符），用于同一设备不同录制之间的身份一致性。此标识符仅存在于您设备上的 evidence 文件中，绝不传输至任何服务器，且无法反推回原始设备信息 4. 密码学功能（完全离线） # 所有核心功能均在设备端完成，无需联网：\n哈希链生成：实时产生 SHA-256 哈希序列，所有计算在本机进行 数字签名：使用 Curve25519 算法在设备端对录制文件签名 音频水印：在录音中嵌入 FSK 信号，所有信号处理均在设备端完成 验证：完整性验证计算在本机进行 5. 重要说明 # 本应用处理的内容（录音、录像）可能包含敏感信息。所有处理流程均在您的设备上完成，我们无法且永远不会访问您的任何录制内容。\n6. 第三方服务 # 本应用不使用任何第三方分析或广告框架（无 Google Analytics、无 Facebook SDK、无广告）。\n7. 网络访问 # 本应用不需要网络连接即可使用所有功能。唯一的网络访问为：\n外部链接：点击相关链接时打开浏览器 8. 联系我们 # 📧 qqder339@gmail.com\n主题请注明：原子在场 隐私政策咨询\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/privacy/atomic-presence/","section":"隐私政策","summary":"","title":"原子在场 — 隐私政策","type":"privacy"},{"content":"App Store · 隐私政策\n常见问题 # Q: QR Code 在视频中显示不清楚，验证时扫不到？\nA: 请确认录制时屏幕亮度足够，且摄像头距离屏幕不要太近（建议 30-50 cm）。QR Code 每秒更新一次，需要摄像头能清楚对焦。若持续有问题，请尝试降低录制分辨率。\nQ: 音频水印验证失败？\nA: 水印验证可能在以下情况失败：音频被严重压缩（如 WhatsApp 转发）、音频被截短、或背景噪音过大。建议在安静环境录制，并使用原始音频文件进行验证。\nQ: 数字签名在新设备上失效？\nA: 每台设备的密钥保存在 iOS Keychain 中，换设备时会生成新密钥。但您不需要手动导出公钥——每一份录制的 .evidence.json 都已自动内嵌当次签名所用的公钥，验证者只要持有该 evidence 文件即可完成验证，与是否在原设备上无关。\nQ: 录制过程中 App 突然关闭，文件还在吗？\nA: App 异常关闭时，部分已录制的片段可能会留在 Documents 目录中。请重开 App、点击主画面上方的 VERIFY 按钮，进入验证画面查看 Level 1 / Level 2 / Level 3 三个分页中是否有可恢复的文件。\nQ: 哈希链验证显示\u0026quot;完整性破坏\u0026quot;，但我没有剪辑过？\nA: 可能原因包括：录制过程中 App 被系统中断、设备电量过低、或存储空间不足导致写入错误。请确认录制时设备电量充足且空间足够。\n常见排错步骤 # 确认设备有充足存储空间（建议至少 2 GB 可用） 录制时保持屏幕常亮，避免系统中断 强制关闭并重启 App 确认 iOS 版本 ≥ 17.0 若特定场景持续出现问题，请截图记录错误信息后来信 联系支持 # 📧 qqder339@gmail.com\n主题请填：[原子在场] 问题描述\n来信时请附上：设备型号、iOS 版本、App 版本、录制模式（视频/音频）、问题重现步骤。\n本 App 不收集任何用户数据，所有密码学运算完全在设备端进行。您的录制内容我们无法访问。了解隐私政策 →\n","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/support/atomic-presence/","section":"支持","summary":"原子在场的支持与联系方式","title":"原子在场支持","type":"support"},{"content":"如果你在使用任何一款 App 时遇到问题、有使用上的疑问，或希望提出隐私相关询问，都可以从下列链接找到对应的支持页。每一页都会提供联系邮箱、产品页与隐私政策。\nApp 支持页 假名私塾 前往 英语 N+1 前往 甘特星球 前往 听觉旅伴 前往 Python 点线面 前往 原子在场 前往 回声种子 前往 红楼梦模拟器 前往 ","externalUrl":null,"permalink":"/zh-hans/support/","section":"支持","summary":"各 App 的支持入口","title":"支持","type":"support"}]