每天上班如上坟，下班躺平如咸鱼。焦虑的时候，总想找点东西敲一敲。
以前的人敲木鱼是为了静心，现在人没木鱼就敲键盘，于是我做了一个赛博木鱼：在手机和电脑上点一点，攒的不是烦恼，是赛博功德。
它叫 「赛博木鱼：功德无量Pro」（英文名 ZenIdle）——一个放置类（idle）小游戏，点一下功德 +1，挂着也会自己涨，最终目标是飞升成佛、功德圆满。
我用 AI 自己写了一部 78 万字的网文，结果却出乎我的意料
最近我做了一个实验，用了 Claude Code ，让 AI 自己从头到尾生成了一部都市种田网文。从建项目、写总纲和详细大纲，到逐章生成正文，全程 AI 独立完成。我不做任何人工修改，包括那些明显的错误和别扭的地方，全部原样保留。
结果就是这本书：《我在城市种田养鸡》——320 章，7 卷，约 78 万字。
小说的设定本身挺典型：38 岁失业男青年方远背了一身债，突然获得「农场系统」，在自家楼顶种出品质逆天的灵植，被人质疑、自证、打脸，最后建立城市农业帝国、收获爱情。
但接下来我要说的，才是这个项目的重点。
实验是怎么做的
我先让 AI 自己生成了完整的大纲体系：总纲（全书概览、卷划分、核心设定）、爽点规划（核心卖点与爽点密度安排），以及 7 卷各一份的详细大纲、节拍表和时间线表。然后让 AI 依照这个自己生成的大纲体系逐章生成正文。
约 78 万字，320 章，平均每章约 2437.5 字。
这个过程里我完全退出，只负责看。
翻车实录：AI 写长文到底哪里不行
- 碎片化水文
AI 一旦不知道该写什么，就会开始写水文。
【第一……浇水。】
系统说。
【幼苗期……保持土壤湿润。】
【但不能积水。】
【每天早晚……各浇水一次。】
【早上……日出前。】
【晚上……日落后。】
【浇水量……要适中。】
【土壤表面湿润……即可。】
——第 50 章
系统用七八条短句把“适量浇水”说了个遍，就是单纯的水字数，严重影响阅读体验。
- 非主要人物的NPC 千人一面
群聊场景里，角色之间的区分度几乎为零：
李敏：“天啊，长得好快！才4天就这么大了！”
王强：“方远，你真专业！每天都记录！”
张婷：“嫩绿色的叶子，好治愈！”
陈静：“期待收获！”
周梅：“方远辛苦了！”
赵敏：“方远，你真用心！”
——第 50 章
全部是人类看到植物长得好的标准反应模板。
- 系统人设反复横跳
一个有固定身份和人格的角色，在 AI 笔下变成了“薛定谔的系统”：
第 50 章，系统用“【】”加省略号说话
【宿主。】系统的声音响起。【恭喜你。】
第 75 章，系统突然变成正常对话引号
“检测完成，”系统的声音里带着一丝惊讶，”宿主，变异体的营养成分比我们预想的还要好。”
第 125 章，系统又变成“【系统：】”的格式
【系统统：宿主，你犹豫什么？】
第 175 章，两种风格混着用
【早上好，方远。】 / 系统说。“趋势向好。”
同一个角色，AI 写了 100 章之后，连它的“说话格式”都不记得了。
- 数据灌水
6月12日：
早上6:30，28颗幼苗，平均株高2.1cm，子叶完全展开。
中午12:00，阳光很好，温度26度，幼苗状态良好。
晚上19:00，土壤湿度76%，幼苗挺立，无倒伏现象。
6月13日：
早上6:30，平均株高2.5cm，生长稳定。
中午12:00，温度27度，微风拂过，幼苗随风轻摇。
晚上19:00，土壤湿度77%，部分幼苗子叶开始微微变大。
6月14日：
早上6:30，平均株高3.0cm，生长速度加快。
中午12:00，温度28度，天气晴朗。
——第 50 章
这不是科研论文的数据记录，是 AI 在凑字数。当 AI 不知道怎么写成长过程的时候，就指挥列数据。
- 情感表达词库极其贫乏
方远眼睛亮了。——第 50 章（该章出现多次）
方远深吸一口气。——第 125 章、第 275 章、第300 章
方远笑了。——第 175 章
一个 78 万字的小说，主角表达情绪的方式就那么三四种。
- 剧情推进极其缓慢
前 100 章（约 25 万字）的故事时间线：
- 第 1 章：方远获得系统，种下种子
- 第 10 章：番茄开花
- 第 20 章：第一次收获
- 第 50 章：还在记录幼苗每天长了几毫米
- 第 100 章：农业协会调查员才出场
100 章、25 万字的时间跨度为 6 个月。 中间被大量的“浇水指南”“数据记录”填充得极为松散。
README 里没写的：我还设计了一个自动审查 SubAgent
上面这些翻车，其实我在设计时已经预料到了。所以我给整个系统加了一个“自动审查机制”，这部分在 README 里没有细说。
设计思路
- 主 Agent：负责逐章生成正文，每次只写一章。
- 每章写完后，主 Agent 不碰这一章的内容（防止自己审自己的思维固化）。
- 主 Agent 调用一个独立的 SubAgent（审查 Agent），把新章节正文丢给它。
- 审查 Agent 的任务：分别根据设定、提示词、文章内容以及自己负责的具体板块（包括consistency-checker、continuity-checker、ooc-checker、reader-pull-checker、high-point-checker、pacing-checker），输出修改建议。
- 主 Agent 拿到修改建议，将审查结果落库并修改原始章节。
关键设计：非同源上下文，防止污染。
- 主 Agent 有自己的 system prompt 和记忆（大纲、前情提要）。
- 审查 Agent 是全新上下文，只看到当前章节 + 一份“审查规则清单”。（当然，审查Agent在运行时也会自动读取大纲和设定文件）
- 理论上，这样审查 Agent 不会继承主 Agent 的“写作惯性”，能更客观地挑错。
实际结果却不尽如人意。
审查和修改的效果远没有达到预期。那些水文、NPC脸谱化、人设漂移等核心问题，审查 Agent 基本抓不住，哪怕抓住了主 Agent 也因为上下文污染而修改得不好。
这个失败说明：当前 LLM 的能力，还不足以胜任长文本的自动质检和修正——哪怕是专门设计的独立 SubAgent，也难以解决长程一致性和风格统一的问题。
💡 但这反而成了最有价值的地方
这个项目最大的价值，恰恰来自于 AI 的失败——包括主 Agent 的写作失败，和 SubAgent 的审查失败。
- 如果你只是想看小说： 它确实是一部完整的种田爽文，有系统、有打脸、有感情线、有大结局。写得不算好，但 AI 自己写完的 78 万字，确实挺能读。
- 如果你关注 AI 写作工程化： 给 AI 配一个审查 AI 并没有想象中那么美好。“非同源上下文防污染”听起来高级，但实际执行效果并不理想。
- 如果你是做 AI Agent 的： 长上下文和长程质量是两码事。78 万字暴露出来的问题（水文、人设漂移、审查失灵）不是把模型做大就能解决的，是架构和记忆机制的硬瓶颈。
这篇文章我刻意不吹 AI 多厉害，也不唱衰 AI 没前途。这是一个实验的真实结果。AI 能完成 78 万字的超长程任务，但它会犯的错、它审稿能力的边界，上面都写清楚了。
如果你对 AI 生成内容、AI Agent 架构、网文创作感兴趣——可以来玩，帮点个 Star，或者提个Issue，让更多人打破“AI迷信”。
码字不易，点个赞再走吧。
DeepSeek-V4 只能用来聊天？我把它接入开源项目，解决了「早餐吃什么」的世界性难题
前阵子 DeepSeek-V4 系列模型正式发布了，我关注到的不只是参数规模（V4-Pro 总参数 1.6T），还有价格——百万 tokens 输出只要六块钱，输入命中缓存甚至只要两分五。这个调用成本，已经低到可以随便用了。
我每天早上都在纠结同一个问题：冰箱里的贝果明明还有好几天才过期，但每次都被新买的其他面包挤到最里面，最后放到过期才发现。周末囤的食材，周一早上翻半天找不着，最后还是只能叫外卖。
于是花了一个周末，基于 DeepSeek-V4 全系列模型（V4-Pro / V4-Flash 都支持）做了个小工具——Breakfast Manager（早餐管理应用），现在已经在Github上完整开源。
接入了 DeepSeek-V4 全系列模型，用来干什么？
项目里最核心的 AI 能力就是调用 DeepSeek 的 API。用户先在后台填写身体数据：身高、体重、年龄、性别，还可以加上特殊要求，比如示例数据里的“减脂期，高蛋白低碳水”。
系统会结合你冰箱里现有的食材库存，调用 DeepSeek-V4 模型（默认使用 DeepSeek-V4-Pro）生成个性化的早餐建议。前端用的是流式输出，AI 的回答一个字一个字往外蹦，体验比干等几十秒舒服很多。
代码里同时预留了 V4-Pro 和 V4-Flash 的切换入口。如果你只是想随便玩玩，用 V4-Flash 成本几乎为零；如果希望营养建议更细致、逻辑更严谨，切到 V4-Pro 也就多花一两分钱。当然，其他支持OPENAI格式的API也都能接入。
除了 AI，它还是一个完整的早餐库存管理系统
只做个套壳的 API 调用网页太没意思了，我把前后端都搭了出来：
- 库存管理：记录冰箱里的每一件早餐食材，支持“盒、袋、个、杯”等多种单位。可以一键消耗或补充库存，库存低于设定值时会自动提醒。
- 保质期管理：设置截止日期，系统会自动标出即将过期或已过期的食材。
- 统计仪表盘：展示总品类、总库存、低库存、即将过期数量，还有近 7 天消耗趋势折线图、品类消耗分布环形图、库存概览柱状图。图表基于 Chart.js 实现，不依赖外网 CDN，速度极快。
- 常用模板：可以把常用的早餐存成模板，不用每次重新填一堆食材信息。
- 数据备份与恢复：一键导出 / 导入所有数据为 JSON 文件，换电脑也不怕丢。
- 暗色模式 + 中英双语，一键切换，装逼更有风范。
技术栈是 Node.js + Express + 原生 JavaScript + Tailwind CSS，数据直接存在本地 JSON 文件里，无需联网数据库，保证数据安全。
安装命令
项目托管在 GitHub 上，整套命令如下（Node.js 安装过程略去）：
1 | git clone https://github.com/wangshengithub/breakfast-manager.git |
启动之后浏览器访问 http://localhost:3000 就可以用了。
首次使用需要去 DeepSeek 开放平台申请一个 API Key，然后在网页后台填进去就行。按 V4 现在的定价，你一顿早餐的钱够调几百万次都说少了。
为什么把它开源？
一方面是自己觉得确实能解决“冰箱里有东西却不知道吃什么”的痛点，就来分享给大家；另一方面也是希望如果你有兴趣，可以直接看代码学一下 Node.js + Express 的小项目是怎么组织的。如果你也经常为早餐发愁，或者厨房里总有食材放到过期，可以试试这个工具。代码很轻量，没有复杂依赖，运行起来就能用。
如果这个项目帮你省下了每天早上站在冰箱前纠结的几分钟，或者它的代码解决了你开发中的一些疑问——请在 GitHub 上给我点一个 Star ⭐️！
这是对我熬夜写代码最大的鼓励。
WSAI-Heart-Pro-Exp：升级到 2B，心理支持模型的新尝试
WSAI-Heart 发布后，我用同样的思路尝试了一个更大的版本。基座模型从 Qwen3.5-0.8B-Base 换成了 Qwen3.5-2B-Base，LoRA 训练层数也从 2 层增加到了 16 层。
Wangshen's Forum | Wangshen论坛 关闭新用户注册的公告
当初建这个站，目的非常单纯——给同学一个干净的交流空间，没有广告，没有乱七八糟的东西。我一直尽力维持它，也一直希望大家能在这里好好说话。
但现在，我必须做出一个不愉快的决定。
论坛正常用户的数量，已经低于被我封禁的违规账号数量。 这不是我管理的失败，这是有人存心要把这里毁掉。
核心问题集中在一个人身上：刘隽羽。
此人在更早之前，就因大量恶意注册小号、持续发布不良内容被论坛严厉处理。当时，我被迫关闭新用户注册很长一段时间，目的就是阻断他继续作恶的渠道，也给他一个收敛的机会。
前段时间，基于对整体环境的观察，我重新开放了注册。结果，刘隽羽不仅没有就此收手，反而迅速再次批量注册小号，继续大肆散布违规不良内容，行为比之前更为猖狂。这是再明显不过的恶意累犯，是对论坛规则和我本人底线的反复挑衅。这种行为的性质极其恶劣，不可原谅。
作为一个普通初中生，我的主业是学习。维护这个论坛，靠的是我挤出来的休息时间。但现在，每天追查这些垃圾小号、清理不良内容，已经变成了一场毫无意义的消耗战。我付出的精力和成本，远远超过了一个同学交流平台应该承受的范围。
在此，我正告刘隽羽以及任何打算效仿的人：你们没有机会了。
所有已发现的刘隽羽相关账号一律永久封禁，论坛后台处理记录完整保留。今后再有任何人以类似方式破坏论坛环境，处理方式相同，并且我保留将相关证据直接向学校和当事人家长反映的权利。
基于上述事实，我做出以下决定，不再更改：
即日起，Wangshen论坛永久关闭新用户注册。
已注册且无违规行为的同学，使用不受影响，你们依然可以正常发帖交流。
如果有其他同学确实需要加入，可以通过你们知道的方式线下联系我，或请认识的同学转告我，由我在后台手动创建账号。除此之外，没有任何其他入口。
这个决定，是有人在反复践踏规则之后逼出来的。论坛本不该是这样子，但它现在只能先这样活下去。
这个决定很无奈，但也是目前唯一能让论坛活下去的方式。也请大家好好珍惜自己的账号，不要成为破坏这里的那个人。