自己写的一个unity后处理分包工具

文件用了外链网盘 若违规请通知。。我会删除

背景信息:
从前东家辞职 待业在家 一直接不到单子 就寻思找点东西做做
前东家是做虚拟仿真的 用的unity 在职时给他们做过一个web平台 主要是使用unity制作实验场景后 打包为webgl项目 供学员在线考核或练习
由于前东家不想花大价钱租高带宽的服务器 看了各CDN厂家 似乎不支持使用CDN的方式来进行unity的包体分发
并且由于一些原因 导致现有的所有unity项目都没有使用addresalbe进行分包
如果现在引入addresalbe会有很大的工作量

所以在我离职之前 一直是用公司自己的一台电脑做穿透对外提供服务

最近看了一些国外的服务器 带宽资源比国内便宜的多 但跨境会有单连接限速
我觉得 只要能够让unity的加载器以多连接的方式去下载包体 就能够使用国外的便宜服务器来承载unity项目

分析与原理:
webgl平台的加载器是用js写的 路径在unity打包后的输出目录的build中 文件名为:xxxx.loader.js
文件有压缩混淆 格式化后稍微好看了那么一点点

我们可以利用加载器自身输出的提示信息来大致定位下载方法的位置
"successfully downloaded and stored in the indexedDB cache"
以上字符串为包体下载成功的提示信息 那么我们完全可以根据它来倒查下载方法

经分析得知 在该项目中 function u方法负责下载包体(不同版本、不同项目的方法名可能都不同 此处以单一项目举例)
部分代码如下:

  function u(n, r) {
   return fetch(n, r).then(function(e) {
    var t;
    return !c.enabled || c.revalidated ? e : 304 === e.status ? (c.revalidated = !0, i.updateRequestMetaData(c.metaData).then(function() {
     E("'" + c.metaData.url + "' successfully revalidated and served from the indexedDB cache")
    }).catch(function(e) {
     E("'" + c.metaData.url + "' successfully revalidated but not stored in the indexedDB cache due to the error: " + e)
    }), S(c.response, r.onProgress, r.enableStreamingDownload)) : 200 == e.status ? (c.response = e, c.metaData.updatedAt = c.metaData.accessedAt, c.revalidated = !0, t = e.clone(), S(e, r.onProgress, r.enableStreamingDownload).then(function(e) {
     return c.metaData.size = e.parsedBody.length, Promise.all([i.storeRequest(n, t), i.updateRequestMetaData(c.metaData)]).then(function() {
      E("'" + s + "' successfully downloaded and stored in the indexedDB cache")
     }).catch(function(e) {
      E("'" + s + "' successfully downloaded but not stored in the indexedDB cache due to the error: " + e)
     }), e
    })) : (E("'" + s + "' request failed with status: " + e.status + " " + e.statusText), S(e, r.onProgress, r.enableStreamingDownload))
   })
  }

可以看到 这里使用了fetch请求 经测试 参数n为请求地址
我们只需要改造这个方法 即可让加载器并发多个连接 分块请求目标文件了

结语
根据以上信息 我们完全可以搓一个自动化工具出来 收集不同版本的unity加载器中请求部分的代码特征 自动化格式化、替换、压缩 最终实现我们自己的后处理分包工具
该方式对unity项目本身没有任何侵入性 无需对项目进行任何修改即可做到多连接请求

工具特点
1.一键patch加载器
2.自动备份/还原
3.自定义分块大小

已经过测试的unity版本:
2022.3.57f1c2
(还有个未知版本 是从公司平台扒下来的项目 等明天我问问再补充)

工具截图

下载
Unity后处理分包工具

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via LINUX DO - 最新话题 (author: DS)

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OpenWRT在VMware Workstation上的部署（For Windows）

声明

本教程整合网上众多类似教程而来，非原创

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前言

本人在做网络安全相关的工作时，总会在Windows 11平台上同时开启好几个虚拟机（Kali、Windows 10、Ubuntu……）。然后每每为虚拟机配置网络所苦恼——使用国内网络下载软件包速度慢，甚至是断联（当然有人说修改软件包源为国内镜像地址即可，但是使用国内网络基本用不了Docker服务）；使用国内网络无法访问例如GitHub之类的高质量网址；为每台虚拟机开启对应的代理工具，步骤重复 （且一个需求占用过多内存资源）……因此，本项目（部署在Windows平台，其他平台可以仿照本教程迁移）孕育而生。

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内容

1. VMware Workstation与OpenWRT的介绍
VMware是一大做虚拟机的厂商，虚拟机就是在实体机器的操作系统上再利用实体机器的CPU与内存、硬盘资源虚拟出一个操作系统。简单来说，VMware Workstation是在Windows操作系统上再运行一个Windows系统/Linux系统（感觉到套娃之意味即可）。

使用虚拟机有几大好处：

● 虚拟机与实体机在文件系统上是隔离的，即虚拟机中病毒不会使实体机中毒。即使虚拟机“被玩坏了”，也不会使实体机（主机）的系统损坏。
● 工作（排除需要使用GPU的）使用虚拟机，娱乐（还加上需要使用GPU的，例如：跑AI模型）使用主机（这也算公私分明了bushi）。
● 虚拟机可以使用快照（需要自己设置）快速恢复至初始状态（即快照所留住的那个状态）。
……（有别的理由请在评论区中回复）

此外，使用虚拟机对硬件有要求：

● 要大内存（16GB朝上，我的笔记本升级过，使用的是32GB内存）
● 也要大硬盘（最起码512GB，最好能上到2TB，当然你可以外接个固态硬盘盒）

关于VMware Workstation的下载，可以到官网注册账号下载，或者去第三方知名下载站下载，以避免下载到病毒软件。

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OpenWRT是一个嵌入式Linux系统，可以用来作软路由。软路由区别于硬路由，硬路由的固件镜像烧录进开发板，基本无法改动，且部分功能直接由各个板载芯片提供，相比于软路由无需太多代码驱动（在能效上，硬路由占优）；而软路由的固件镜像是可以自编译，可以加入自己想要的功能插件，使其功能变得强大无比。
本文重点不在于编译OpenWRT系统，因为使用的是知名大佬eSir的固件（稳定且更新不像Windows那般频繁——仅一年2-4次，现在基本是上半年1次，下半年1次；其固件下载地址请到eSir大佬官方TG频道下载，最好下载“openwrt-stable-24.10.4-buddha-version-v2[2025]-x86-64-generic-squashfs-uefi.img”的镜像包，因为eSir大佬主要维护的是这个buddha分支）

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2. 安装好VMware Workstation、StarWind V2V Converter（把img格式的openwrt镜像转换为vmdk格式的工具）软件与准备好OpenWRT镜像包（openwrt-xxx.img）

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3. 使用StarWind V2V Converter将img格式的openwrt镜像转换为vmdk格式
文字版（为了省流量，仅放文字教程。图片版教程，网上有很多，所以不重复了）：
打开StarWind V2V Converter → 在Select the location of the image to convert一栏，选择Local file → 在Source image一栏，选择openwrt-xxx.img的存放位置 → 在Select the location of the destination image一栏，选择Local file → 在Select destination image format一栏，选择VMDK → 在Select option for VMDK image format一栏，选择VMware Workstation growable image → 在Set destination file name一栏，自定义vmdk镜像的名称（通常使用默认名称） → 最后点击convert按钮

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4. 在VMware Workstation中创建自定义的虚拟机
文字版教程：
打开 VMware Workstation，选择“自定义（高级）” → 默认（虚拟机硬件兼容性） → 稍后安装操作系统 → Linux（客户操作系统），其他 Linux 6.x 内核 64 位（版本） → 为虚拟机命名，并选择虚拟机文件的存放位置 → 建议选择 1 个处理器，1 个核心（处理器配置） → 建议选择 1 GB（虚拟机内存） → 使用仅主机模式网络（网络连接） → 默认（I/O 控制器类型） → 默认（虚拟磁盘类型） → 使用现有虚拟磁盘（磁盘） → 选择之前转换为 VMDK 格式的镜像位置 → 磁盘格式保持不变 → 单击“完成”。
图片版：

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5. 配置虚拟机的网络及其他的一些配置
配置已有的一个适配器为VMnet1（仅主机模式），再添加一个网络适配器2使其为NAT模式，并删除多余设备。之后，一定要设置启动方式为UEFI模式。（网络适​​配器和网络适配器2的顺序在这里非常重要。默认情况下，网络适配器（eth0）将分配给LAN端口，而网络适配器2（eth1）将分配给WAN端口）

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打开 VMware - 编辑 - 虚拟网络编辑器，将 VMnet1 网络设置为仅主机模式，并取消勾选“使用本地 DHCP 服务将 IP 地址分配给虚拟机”。
此外，必须确保 VMnet8（NAT子网）的子网地址（与192.168.5.1不同即可）与 VMnet1（仅主机子网）的子网地址（最好设置为192.168.5.1，因为eSir的openwrt固件后台地址都为192.168.5.1）不同。
最终结果如下图：

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6. 之后，可以使用浏览器访问OpenWrt，后台地址是192.168.5.1。默认用户名是root，密码为空。然后，可以配置相关插件进行科学上网。

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7. 请参考下图拓扑结构图。将需要使用代理的其他虚拟机的网络适配器配置到 VMnet1（仅主机模式）。

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总结

本教程创建了一个OpenWRT虚拟机，然后将其用作局域网网关。

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原英文版（也是本人聚合网上资料整合的,非原创）

OpenWRT_For_VMware

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最后：半夜写完，有任何问题（比如：错别字，内容排布，原理等等），请在评论区报告。我根据你们的回应再修订。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: lucas2077)

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奥特曼点赞Gemini:看到了氢弹爆炸

看了一晚上 论坛竟然没人发
那我发 😋

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 欣欣|林可欣)

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咸鱼的gemini ultar 才150左右一个月有坑

还是有套路？ 毕竟原价250刀

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 猫优优)

支付宝语音唤醒红包，拼人品的时刻到了

升级支付宝最新版，首页，按住下拉触发语音唤醒，按照提示操作，可以领多次，拼人品的。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Alost)

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求助一下，为什么我的阅读时间没有增加啊

是这样，就是之前一直隐隐约约发现阅读时间卡在42了，今天上线之后翻了翻帖子和回复，过了段时间，想起来的时候去看了一下发现还在42，阅读时间完全没增加，找了很久但是还是没发现怎么解决🥺🥺🥺

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 玖 柒)

免费的ESIM卡+500MB全球流量+随便接码+1分钟无感下卡。

刚研究9.9的9ESIM有啥卡可以玩，就看到了这个。
roam.virginconnect.com

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实测接码了TG\claude\没了，别的懒得侧，应该都行。

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然后就没有然后了，二维码就出来了。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 该账号已封禁)

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[PI] 再玩"虚假信息"场景杂记

游戏名:瘟疫公司

这个老场景还是相对简单的，最近再打一遍终级困难记点杂七杂八的

几年前的场景就算放在现在仍然优秀，推荐游玩orz

场景描述:

从不着边际的阴谋论调到竞选活动的诽谤中伤，大众已然身处后真相时代，而不实与失真的讯息正如疾病般蔓延。在这则颠覆性剧情情景中，玩家可自由借助各式现代化工具及心理学诡计亲手炮制专属虚假新闻。您能欺骗全世界吗？

本作诚邀专业事实核查机构 Full Fact（英国）和 Politifact（美国）协力开发。

简而言之，该场景是当营销号骗人扮演某种信息门户籍以各类手段令世界信任谣文为真取胜

数据面板中分三种人口，旁观(不知情)、蒙蔽者、知情者

但招摇拐骗迷惑世人远没有这么简单
核心属性:信服性、扩散性、社群性…

● 扩散性:顾名思义，内容设计会略微影响初始值，与信任度形成平衡
无脑点满传播线是初见杀之一，知情者匡匡涨
● 信服性:影响知情者转化
● 社群性:影响蒙蔽者转变为知情者的进程

以及终困难度骇人听闻的事实查核，查核完成游戏即告终止，一不注意就速溶

流程:前期拉蒙蔽人数平衡可信，有多余点数还能点缓查核项目
中后期目标主要是拉社群性，形成蒙蔽者占世界一半人口的趋势

一旦出现世界政府关注和NGOs发力必须留DNA(影响力)压药(查核进度)，坚持到近半数人口蒙蔽事件

完成后弹出影响力增加事件 “适应” 会多出非常超模的压核查进度项目

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门户提纲

学新闻学学的

这方面没什么好说的，你开心就好，最好是能组成连击，在游戏中后期会给额外加成
比如说阴谋论加社群性，科学谣文加可信度

终困一个小难点就是可信度不够用容易来不及拉社群，习惯 技术谣文 → 人工智能发源，动机名望混沌都行

初期成长

先点传播性收资源 口耳相传→互联网络→社交传媒/文化模因→僵尸网络1

flowchart LR
    A[口耳相传] --> B[互联网络]
    B --> C[社交传媒]
    B --> H[文化模因]
    H --> D[僵尸网络 1]
    C --> D[僵尸网络 1]

准备暂停收割，还希望加传播可以点 网络播客 ，接下来增加传播务必向右走

然后点信服(仅传播可信度太低)
往上走到机构利用，往下走必须点深度伪装，点传播性给的资源不可能一口气点满某一条线(而且还有传播左线要点)所以需要慢慢屯

前期平衡

可信 > 传播

知情最开始多一点是很正常的，但如果新增加的知情还是太多了…

有两种可能

1. 传播太低
多往左点
2. 可信点的太慢导致知情过多
适应→受害者扩充或者再开一把

社群性

资金募集/社群扩张 这两项建议，防止资源/扩散疲弱，有空闲开 点对点消息 (≈ 偏见指控 )

塔塔开

在全球关注前适当留资源，后准备投 适应

剩下就是压核查(终困建议提前点缓)与看情况发展

● 多余 → 社群线 > 左扩散线 ● 别继续点右扩散(互联网)
● 知情太多 → 别急 → 是可信/社群不足？ ● 可信问题 → 对症治疗+叙事改变(eg:受害者扩充) ● 社群问题 → 对症治疗

等到 影响力提升 事件后 适应 里会多出米奇妙妙新项目，三个都点满

剩下就是几个背景版事件(信息滤泡、模仿行为、知情者开摆) END

非常的简单，你也来打三星吧喵

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 过期绿坝粮)

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【开源】markdown文本转图片，支持数学公式，代码高亮，背景图片....

MarkShot

GitHub：Github 链接🔗

线上使用（Cloudflare pages部署）：markshot

开发原因

今天需要复制一段很长的markdown然后截图，但是发现markdown是在太长了，很难截图完整，于是搓了一个这样的简易网站

主要特性

● 支持数学公式
● 支持导出图片宽度自定义
● 支持代码高亮
● 支持自定义背景颜色
● 支持markdown语法

示例图

1. 主页

1. 导出

1. 导出结果

1. 多数学公式展示

1. markdown语法测试

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Tieboy)

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google 账号地区更改

Antigravity 登录不上，发现确实跟账号归属地有关。换了一个非中国区的账号立马就通过了。
想着把老的账号关联地区改一下，但是申请被拒绝了 😅
google 账号地区更改链接
accounts.google.com

登录 - Google 账号

有没有办法能够让申请审核通过？

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 刀河王)

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练车是找陪练还是自己租个车练

驾照考下来一直没开过。最近回家估计得用到已经神州租车预定了。是不是先抽时间租个车开下。还是找个陪练。租个车买个无忧险是不是也行。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 猫的于)

当你跟gemini3说「叮咚鸡」…

这下真哈基米了
谁懂大狗叫还带感叹号出来的那一刻的救赎感

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via LINUX DO - 最新话题 (author: xxtg666)

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有推荐的 mac 输入法吗

如图：

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 自是明灯)

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一次性解决Kelivo桌面端各种DLL报错的问题

【开源】Kelivo（多平台chat客户端）有桌面端了 开发调优

搞了一个多星期，桌面端也是差不多了，不过可能还会有一些bug bili_102 有一个内置mcp（fetch）； 支持自定义字体啥的； 支持导入cherry studio的助手对话，供应商和文件 佬们可以去体验一下（Linux版的我没怎么测试过，只在虚拟机跑过一次 bili_102） 对了还没有知识库，后面再去做吧 smiley 还有现在tts现在可能有点烂 rofl，…

今天电脑重装完就安装Kelivo桌面端，没想到各种DLL报错不止，就在网上查了一些资料，发现是Microsoft Visual C++ Redistributable v14没装，在官网搜了搜，顺便贴一下安装链接，让遇到问题的佬友少走弯路哈😄

摘自
learn.microsoft.com

最新受支持的 Visual C++ 可再发行程序包下载

本文提供最新 Visual C++ Redistributable 包的下载链接。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: F-Droid)

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分享静态页面的方案 【国内环境】 （太多 Gemini 3.0 Pro 案例想分享给朋友了）

如题，Gemini 3.0 Pro 生成的 share 链接国内打不开，github 静态页面也不行。

佬友们有什么方便的办法吗？有几个页面的额度我就知足了

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Rana Pathan)

与2.5相反 3.0对于密集中文图片(相对不是非常清晰)识别正确率超过豆包了?

经过原图核对，好像没有问题:

关键是这个还是从豆包那里重新下载的图片 原图属于4K拍摄 实际上非常清晰 下载的图片非常模糊了

极简测试不代表整体实力~

但感觉上确实比2.5强多了，上一次2.5识别这篇文章就出现了很多明显错误 并且一直不擅长识别密集中文 只能靠AI自身的语境推测了

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 欣欣|林可欣)

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分享20个Windsurf pro试用账号，可以用claude4.5，请不要重复登录，每人领取的时候回一下编号几已经取走。
1 windusf账号 卡号 | 卡密 jwlglzuv147243@contact-lens-156290.site ww2139147699 未使用
2 windusf账号 卡号 | 卡密 ovgqeoiq147182@curs0r.shop ww2139147699 未使用
3 windusf账号 卡号 | 卡密 aowaezab147051@dj97.top qq2139147699 未使用
4 windusf账号 卡号 | 卡密 ytkqweac146989@contact-lens-156292.site qq2139147699 未使用
5 windusf账号 卡号 | 卡密 larzobpm146927@contact-lens-156289.site qq2139147699 未使用
6 windusf账号 卡号 | 卡密 dpojjycy146865@contact-lens-156291.site ww2139147699 未使用
7 windusf账号 卡号 | 卡密 dupohadd146803@nyisbs.asia ww2139147699 未使用
8 windusf账号 卡号 | 卡密 qnmkdvfn146741@v919p2.asia ww2139147699 未使用
9 windusf账号 卡号 | 卡密 mvosrvqg146680@v8q8oe.asia ww2139147699 未使用
10 windusf账号 卡号 | 卡密 difkqlbk146619@mw6b1w.asia ww2139147699 未使用
11 windusf账号 卡号 | 卡密 mdshwzeu146558@u96c10.asia ww2139147699 未使用
12 windusf账号 卡号 | 卡密 awdxvbtg146496@contact-lens-156290.site ww2139147699 未使用
13 windusf账号 卡号 | 卡密 wcfonnai146433@curs0r.shop ww2139147699 未使用
14 windusf账号 卡号 | 卡密 tahilqqv146298@dj97.top qq2139147699 未使用
15 windusf账号 卡号 | 卡密 nwhqrqjx146237@contact-lens-156292.site qq2139147699 未使用
16 windusf账号 卡号 | 卡密 eyxlqfjs146173@contact-lens-156289.site qq2139147699 未使用
17 windusf账号 卡号 | 卡密 jsoxdleo146110@contact-lens-156291.site ww2139147699 未使用
18 windusf账号 卡号 | 卡密 ptjeliir145972@v919p2.asia ww2139147699 未使用
19 windusf账号 卡号 | 卡密 bekrhkdd145910@v8q8oe.asia ww2139147699 未使用
20 windusf账号 卡号 | 卡密 alfyevbr145847@mw6b1w.asia ww2139147699 未使用

如果需要验证码有个链接可以提取，但是我不知道这里能不能发链接和飞书文档

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 钟大侠)

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关于用代码块框选aigc内容的问题

用代码块把aigc的内容框住允许么，还是只允许截图，感觉有分歧，有一些代码之类的是vibe 的脚本贴出来感觉好像也没有太大关系？更细致的判定需要被敲定，以及之前提出的机器翻译是否算aigc

aigc内容

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 木瓜蛋白酶Tea🎋)

夜深了 被迫还在学习

害 头疼 🤦‍♂️

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Lee)

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Google Antigravity配额分析

每次对话后，会请求以下API端点：

https://127.0.0.1:你的端口/exa.language_server_pb.LanguageServerService/GetCommandModelConfigs

返回的JSON数据包含了详细的配额信息。这是我第一次请求时的完整响应（使用 Gemini 3 Pro High Planning 模式）：

{
    "clientModelConfigs": [
        {
            "label": "Gemini 2.5 Flash",
            "modelOrAlias": {
                "model": "MODEL_GOOGLE_GEMINI_2_5_FLASH"
            },
            "supportsImages": true,
            "isRecommended": true,
            "allowedTiers": [
                "TEAMS_TIER_PRO",
                "TEAMS_TIER_TEAMS",
                "TEAMS_TIER_ENTERPRISE_SELF_HOSTED",
                "TEAMS_TIER_ENTERPRISE_SAAS",
                "TEAMS_TIER_HYBRID",
                "TEAMS_TIER_PRO_ULTIMATE"
            ],
            "quotaInfo": {
                "remainingFraction": 1,
                "resetTime": "2025-11-19T20:11:41Z"
            }
        },
        {
            "label": "Gemini 3 Pro (Low)",
            "modelOrAlias": {
                "model": "MODEL_PLACEHOLDER_M7"
            },
            "supportsImages": true,
            "isRecommended": true,
            "allowedTiers": [
                "TEAMS_TIER_PRO",
                "TEAMS_TIER_TEAMS",
                "TEAMS_TIER_ENTERPRISE_SELF_HOSTED",
                "TEAMS_TIER_ENTERPRISE_SAAS",
                "TEAMS_TIER_HYBRID",
                "TEAMS_TIER_PRO_ULTIMATE"
            ],
            "quotaInfo": {
                "remainingFraction": 0.99,
                "resetTime": "2025-11-19T20:11:39Z"
            }
        }
    ]
}

配额消耗记录

通过连续监控API响应，记录了配额的变化情况如下（数据来源于按序号排列的JSON文件，0为第一次使用）：

在第17次对话后：

在模型选择界面，我们可以看到明确的限速提示：

● Gemini 3 Pro (High): You have reached the quota limit for Gemini 3 Pro (High). You can resume using this model at 4:11.
● Gemini 3 Pro (Low): You have reached the quota limit for Gemini 3 Pro (Low). You can resume using this model at 4:11.

两个模型的重置时间完全相同，两个版本也是同时达到配额限制，大胆猜测：High 和 Low 可能没有实际区别，可能将所有请求都定向到同一个 Low 级别的服务上。

吐槽

虽然官方宣传无限额度，但实际上存在时间窗口内的使用限制。频繁出错还有严重限速，重试都没有也没法手动重试，resetTime显示的是第一次使用时间，以后使用都不变。但是按照字面翻译是"重置时间"，但为什么是使用时间而不是真正的重置时间，这点令人困惑。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Futureppo)

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关于Gemini 3.0 Pro小说创作的能力测评和与ChatGPT 5.1 Thinking的优缺对比以及适用场景

写在前面

我曾经和AI群的群友们讨论过各种模型的文字水平，并且我一直认为让模型直接凭空写出完整的小说是一个不科学的测试。
模型的一切输出取决于它本身的训练，而审美都是人标注的，至于大模型本身是没有任何审美的，它不会像人类创作者一样在最终输出前去审视评估自己的作品，也不会像人类阅读者一样，存在“读不下去”的现象，它会一视同仁地接受所有的输入，并根据自身的倾向给出结果。
模型的倾向取决于人们怎么训练他，但人们喂进去的或好或差的东西太多了，有数不尽的文风和剧情被标注是极好，模型站在岔路口，它长出章鱼般密密麻麻的脚，最后走得一塌糊涂，模型是无法独立自主生成优秀内容的，它内部的知识库太多了，尤其是Gemini 3.0 Pro。
那么，如何测试模型的文字水平如何呢？或者说，正确使用模型进行文学创作的方式，究竟是什么呢？
我想我已经摸索到了答案，既然模型本身的审美积累是海量的，那我们在使用它的时候，就不要让它盲人摸象了，应当给予与生成目标相似或相同的足量资料进行参考输出，从而帮助模型选择最需要的那条路，输出内容质量会大幅提高。
同时，我们能定义模型文字能力的一个新维度，即在给定参考的情况下，模型的输出究竟是否与参考相似甚至相同，我称为模型的文字可塑性。

正式开始

此次我检验的是小说创作，我本身是一个小扑街网文作者，我个人认为小说无非几点：剧情、人物、文风、行文逻辑，共同构成故事和情感共鸣。因此总体来说，应该给AI提供的资料分别是：详细的剧情细纲和大纲、详细角色人设或能充分体现角色人设的文段，目标文风的参考材料（万字左右），以及合适的提示词。

提示词

请根据大纲，续写第二集的第一部分，要求文笔、行文逻辑以及剧情进展速度、节奏快慢尽可能与上传的第一集一致。

Gemini 3.0 Pro

参考文件

● 本人小说大纲（第一部分）.xmind
● 本人小说前三章（第一集上、中、下）.pdf

大纲就不放了 🫠，小说文件如下：
第一集 轮回者……与开端（下）.pdf (192.1 KB)
第一集 轮回者……与开端（中）.pdf (192.1 KB)
第一集 轮回者……与开端（上）.pdf (217.2 KB)

输出结果

ChatGPT 5.1 Thinking

参考文件

● 本人小说大纲（第一部分）.pdf
● 本人小说前三章（第一集上、中、下）.pdf

GPT不支持xmind格式的文件，只能导出pdf进行上传。

输出结果

分析总结

明显问题

1. Gemini 3.0 Pro
在输出的内容正文里引入和提到了大纲的设定。
2. ChatGPT 5.1 Thinking
（1）对上传材料内容的理解出现错误，将主世界观的设定应用在新世界观。
（2）文风与我的作品毫不相似。

总结优劣

1. ChatGPT 5.1 Thinking
（1）优点
大局感强，博弈感充分，分镜成熟，全局把控流畅细致，电影画面感突出，现实临摹感十足
（2）缺点
专注度低，主次界限模糊，故事感弱，内心世界塑造缺失，情感联结共鸣轻微，文风固执不可塑，文件内容推理以及多模态理解较弱。
（3）倾向
细纲重塑，细化。
剧情主体之外的细节补充和刻画。
较短内容创作，较短纯文字文件参考创作
2. Gemini 3.0 Pro
（1）优点
专注度高，故事感十足，文笔可塑性好，人物内心刻画鲜明，情感联结共鸣强，文件内容理解推理以及多模态理解优秀。
（2）缺点
无视次要内容，全局感微弱，博弈感缺失，分镜僵硬，现实临摹差，。
（3）倾向
文笔润色，故事延续和重塑，主体情节描述，人物情感共鸣和内心塑造。
长剧情创作，附带长文件参考创作，多格式文件参考创作。

写在最后

到今天，模型的文字能力已经到了能够使用的程度，但还需要人为矫正和引导，按照所需辅助结合创作才是当下最合适的办法，但可以预见的是假以时日，模型将不再需要人类的矫正，只需要给出要求，输出结果无需再行调整，那时我们对虚拟世界的构想才有了真正起步的时候。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Loong)

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