书接上回
去年做了个第二课堂学分管理系统（vue+node.js），可是无奈，当时技术有限...还做了个相当蠢得事情，将学生端,后台页分成了两个前端...
后来反思,这个程序太丑陋了于是我下定了某种决心，将程序给重构了...
后端直接换了新的语言:Go!
为什么不用node.js?
go作为编译语言，运行效率高，node.js虽然基于v8引擎，虽然快，但是差一级
并且go的占用低。
再有，最最最最重要的一个原因
node.js的运行环境，依赖，真的太麻烦了...感觉就有很重的感觉
而go就完全没有这个问题了，写好之后随便编一个二进制或者.exe直接一个命令就运行了
过了这么长时间，也稍微学了一点东西
于是乎，新版本就出现了
放几张图吧！


剩下的功能和上次差不多...
不过最大的更新就是把学生端给合了过来，学生登录不会显示各种管理员路由
如果有学生想要猜路由？

近期临近毕业季了，不少同学面临着毕业论文答辩，亦或者是有什么汇报工作要做，那么我来教大家如何快速完成任务
首先我们需要准备两样东西
1.AI
2.你的论文
3.gamma.app
AI随便用什么都行
再有就是论文了，论文方面的话，我用AI生成了一篇

当代网络文学的发展现状与趋势研究
摘要
随着互联网科技的迅猛发展，网络文学作为一种新兴的文学形态，在当代社会中扮演着越来越重要的角色。它不仅改变了传统文学的创作方式和阅读习惯，还带来了传播渠道和产业模式的巨大变革。本文综合运用文献分析与案例研究的方法，系统梳理了网络文学的产生背景、主要发展阶段以及创作与传播方式的深刻变革。本文也深入探讨了网络文学当前所面对的机遇和挑战，分析其内容创新、产业链延伸与市场规范等方面的状况，并在此基础上对未来发展趋势进行了展望与预测。通过本研究，旨在为网络文学健康可持续发展提供理论参考和实践建议，促进文学创作多元化，推动文化产业的进一步繁荣。

第一章 研究背景
1.1 网络文学兴起的时代背景
20世纪90年代以来，随着互联网技术的诞生与普及，信息传播速度大大加快，人们的沟通和表达方式发生了质的飞跃。在这样的时代背景下，网络文学应运而生。相较于纸质出版物，网络平台为更多普通作者提供了平等的创作机会，使他们能够便捷地发表作品、直接与读者互动。网络文学最初的形态多为个人博客、论坛帖子，内容涵盖生活随笔、幻想小说、同人文等；随着互联网基础设施的不断完善，网络文学逐步从业余写作向职业化、产业化方向发展，并形成独具特色的生态系统。

1.2 网络文学对传统文学的影响
网络文学的发展不仅丰富了文学的表现手法和题材，更对传统文学产生了深刻影响。首先，网络文学大幅降低了创作和传播的门槛，激发了大众创作热情，使原先受限于纸媒出版的新锐作家能够快速崭露头角。其次，网络文学实现了即时互动，读者能够直接给予作者反馈，这样的互动机制催生了新的叙事模式和内容创新，推动了文学与技术的深度融合。此外，网络文学作为IP源头，为电视剧、电影、动漫、游戏等众多文创产业注入新鲜内容，促进了整个文化产业的融合发展。

1.3 网络文学行业现状与问题
尽管网络文学在内容数量和读者规模上都取得了爆发式增长，但随着行业的快速扩张，也暴露出诸多问题。首先，由于创作门槛低、内容审核压力大，网络文学平台作品良莠不齐，题材同质化、情节套路化现象普遍。其次，部分作品为迎合市场追求流量，出现了低俗、暴力等不良内容，这不仅影响了行业健康发展，也引发了监管层的关注。同时，原创保护难、抄袭现象严重、作者收入分配不均等问题也日益突出。因此，对网络文学的发展现状进行梳理和分析，客观评估其面临的机遇与挑战，具有重要的理论价值和现实指导意义。

第二章 研究方法
2.1 文献分析法
为系统了解网络文学的起源、发展过程及研究现状，本文广泛查阅了国内外相关理论文献、学术论文、政府及行业发布的年度报告。通过梳理主流数据库如中国知网、万方数据以及人民日报、光明日报等权威媒体平台上的数据，综合整理网络文学十余年来的发展脉络、主流观点与争议焦点。通过文献分析，提出了网络文学在产量、内容、影响力等方面的变化趋势，为问题分析和案例研究提供坚实理论基础。

2.2 案例研究法
鉴于网络文学平台与作品的多样化、复杂性，本文选取了国内几家具有代表性的网络文学平台（如起点中文网、晋江文学城、纵横中文网、番茄小说等），详细分析其平台运营模式、内容生态、读者互动机制等。同时，针对近年来部分现象级网络文学作品，如《庆余年》《全职高手》《盗墓笔记》《择天记》等，从内容风格、读者影响、IP运营、衍生开发四个维度进行深入剖析，借助案例探究网络文学内容创新与产业链接的内在逻辑。

2.3 多元数据采集与访谈法
为了获得更具时效性的行业数据和实际反馈，本文还充分参考了艾瑞咨询、易观等第三方机构发布的网络文学行业分析报告，以及国家新闻出版署等权威机构发布的相关政策和指导意见。同时，本文通过访谈部分网络文学作者、一线编辑和资深读者，获取了当前创作生态、作者收入、版权维护等一手资料，为研究结论的客观性和全面性提供数据支撑。

第三章 主要内容与讨论
3.1 网络文学的发展阶段详解
网络文学的发展可以分为三个主要阶段，各阶段既有继承又不断自我革新。草创期（20世纪90年代后期至21世纪初），以网络论坛、BBS及个人网站为主阵地，创作者多为业余爱好者，作品范围以日常生活、青春浪漫、奇幻冒险为主，这一时期的作品多带有个人情感色彩和先锋实验特质。随着互联网用户激增、商业运营模式逐步清晰，网络文学迎来繁荣期（2005-2014年），以起点中文网、晋江文学城等为代表的专业平台兴起，作品分类细致、内容产量大幅增加，作者通过签约实现职业化，平台则以付费阅读、打赏等模式获得可观收益。进入产业化期（2014年至今），国家政策对网络文学产业的规范与引导逐渐加强，网络文学逐步纳入主流文化产业体系，“IP+全产业链”模式兴起，优质作品被改编为影视剧、动漫、游戏，形成以文学为源头，带动多元文化产业融合发展的新格局。

3.2 创作模式与传播机制的演进
相较于传统纸质文学，网络文学在创作、分发和消费等环节有着显著不同。首先，创作层面，网络文学强调连载和互动，作者能够实时看到读者评论、数据反馈，并据此调整内容、优化情节，增强故事吸引力。这种互动性不仅增强了作者与读者的黏性，也为文学创作注入了新的活力。其次，传播层面，专业平台通过VIP会员、付费章节、活动奖励、社区互动等多种方式，形成了完整的内容生态。与此同时，通过微信、微博、短视频等新媒体渠道，网络文学作品能够迅速实现“爆款”传播，甚至带动二次创作热潮。读者层面，移动互联网让人们随时随地可以阅读，并通过社交化推荐形成口碑传播效应。

3.3 网络文学产业链与IP开发
网络文学之所以能维持活跃增长，离不开其背后的强大产业链支撑。当前，网络文学平台已经不再局限于内容生产，而是形成了包括创作、孵化、出版、影视、动漫、游戏、衍生品开发等在内的多元产业链。近年来，《庆余年》《全职高手》《琅琊榜》等热门网络小说相继被改编为影视剧，取得了可观商业成绩。与此同时，网络原创IP同样吸引了大量资本关注，带动了整个文创产业的升级换代。需要注意的是，优质IP的开发要求高质量内容、稳定的受众基础及科学的产业运作，这对网络文学的选材标准和版权保护机制提出了更高要求。

3.4 主要存在问题与挑战
虽然网络文学市场规模持续扩大，但其健康持续发展面临不少挑战。首先，内容同质化和套路化现象严重，部分平台为追求流量，放任低质量作品泛滥，长此以往容易造成用户审美疲劳。其次，内容安全和规范管理压力加大，低俗、暴力等敏感题材时有出现，影响社会风气。第三，版权保护依然是令行业头痛的问题，盗版网站与抄袭现象屡禁不绝，侵蚀了原创作者与平台的利益，打击了优质内容生产的积极性。此外，部分网络文学作者收入不稳定，创作队伍职业化程度有待提升。行业间缺乏统一标准和评价机制，影响着行业的长远发展。

第四章 发展趋势与展望
4.1 技术进步驱动内容创新
随着5G、人工智能、大数据等前沿技术的快速发展，网络文学的生产方式、传播渠道和消费体验将被进一步重塑。AI推荐算法能够根据用户阅读习惯个性化推送作品，激发用户深度阅读体验。大数据分析为平台内容开发、用户画像、市场定位提供科学依据，为平台精细化运营和新题材开发提供数据支撑。未来，虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等新媒体科技也有望为网络文学创造沉浸式的阅读体验，推动文学与科技的深度融合。

4.2 产业链延伸与多领域融合
随着内容IP开发日益深入，网络文学与影视、动漫、游戏、音频、衍生商品等文娱产业的融合趋势愈发明显。未来，优质网络小说将持续被改编为多种形式，形成“文学—影视—游戏—衍生品”全链条开发模式，提升作品生命周期和变现能力。同时，海外市场持续扩展，优秀的中国网络文学IP通过翻译、授权等方式进军国际市场，成为中华文化“走出去”的重要载体。行业头部平台及IP开发公司将持续推动跨界合作，探索更具创新性和差异化的商业模式。

4.3 行业规范与版权保护加强
政策层面对网络文学行业的监管和规范将进一步加强。国家新闻出版署等主管部门陆续出台各类管理办法，明确内容红线，规范网络平台的运营和审核机制。未来，行业自律将成为常态，平台、作者、读者三方共同协作，推进内容创作高质量发展。同时，随着互联网版权保护技术的进步，侵权检测和维权成本将大幅降低，原创作者权益得到更好保障，有利于优秀内容持续产出和传播。

4.4 创作生态多元化和职业化
网络文学创作生态将进一步向多元化和职业化转型。内容上，现实题材、历史正剧、科幻、悬疑等多类型、多风格作品不断涌现，满足不同细分用户群体的阅读需求。作者群体中，既有传统文学作家转型的“跨界写手”，也有专业编辑与策划深度参与内容孵化，创作队伍日益职业化。未来，传统文学与网络文学的互相渗透与融合，有望激发更多优质原创力，推动中国文学整体创新与国际传播力的提升。

结论
综上所述，当代网络文学以其创新的创作模式、多元的内容题材和独特的用户互动机制，已成为中国文学及文化产业不可或缺的重要组成部分。网络文学的发展，不仅重塑了文学表达和传播方式，还带动了文创产业结构升级和多领域融合创新。在快速发展的同时，网络文学也面临同质化、内容安全、版权保护等多重挑战，亟需行业各方共同努力。未来，应继续推进内容创新、完善行业政策、强化版权保护，加强与其他文娱产业的融合，推动网络文学向高质量、可持续方向迈进。只有如此，网络文学才能继续健康成长，成为推动中国文化自信与文化输出的重要力量。

论文既然准备好了，我们开始第一步，将论文转为大纲
推荐转为markdown格式，prompt如下：请将我的论文以代码块包括，以markdown格式放回大纲，主要介绍论文研究内容，研究目的和方法等，同时要包括行文思路以及文章框架
作为一个规范的答辩PPT，理应不应该有其他不重要的内容，所以只需要这些
同时像这种非开放性的问题，不建议用思考模型，因为思考模型是幻觉最严重的。

# 当代网络文学的发展现状与趋势研究——论文大纲

## 一、研究内容

- 系统梳理中国当代网络文学的发展历程
- 分析网络文学的主要创作模式与传播机制
- 探讨网络文学产业链及IP开发现状
- 剖析行业当前面临的挑战与问题（如同质化、版权保护、内容规范等）
- 展望未来网络文学的发展趋势和创新路径

## 二、研究目的

- 明确网络文学在中国文学与文化产业中的定位与作用
- 揭示网络文学创作、传播、变现与产业融合的主要模式
- 分析网络文学可持续发展需要解决的关键问题
- 为规范行业发展和提高网络文学质量提出参考性建议

## 三、研究方法

- 文献分析法：梳理相关理论、数据与现有研究成果
- 案例研究法：以典型平台及作品为对象开展深入分析
- 数据归纳与比较分析法：运用权威报告、调查数据辅助论证
- 访谈法：采集平台编辑、作者及读者的观点和行业经验

## 四、行文思路

1. **逻辑起点**：从网络文学的兴起背景切入，强调其与传统文学的异同和社会价值。
2. **阶段梳理**：结合时间线，回顾网络文学的几个发展阶段及其特征变化。
3. **多维度剖析**：分别从技术、内容、产业、用户、管理等多个层面系统分析。
4. **问题导向分析**：聚焦当前制约网络文学持续健康发展的核心难题，结合案例现象具体展开讨论。
5. **趋势展望**：依据现实数据及政策环境对行业未来前景开展预测和建议。

## 五、文章框架

1. **第一章 研究背景**
    - 网络文学的起源和发展
    - 网络文学对传统文学与社会文化的影响
    - 行业现状及主要问题

2. **第二章 研究方法**
    - 文献综述及理论分析
    - 典型平台与热门作品的案例分析
    - 多源数据归纳与行业访谈

3. **第三章 主要内容与讨论**
    - 网络文学发展阶段详解与趋势梳理
    - 创作、传播与产业化模式分析
    - 行业现存问题与挑战专题分析（同质化、监管、版权等）

4. **第四章 发展趋势与展望**
    - 技术创新对网络文学的推动作用
    - 产业融合与内容生态新动向
    - 行业规范及职业化提升路径
    - 对未来的政策及行业发展建议

5. **结论**
    - 综合性总结论文主要发现
    - 对网络文学未来健康发展的总体判断

然后，我们打开gamma

文本量一定要选择最少的！ppt的字越多越难看
然后选择主题，生成！

注意，普通用户会有水印，可以自己去找个pro账号，就没有水印了
至于你说，你的演讲稿怎么办？大纲都是AI写的
直接给AI加一句
帮我生成每一页的演讲稿即可！

前不久有几个学弟，学妹找到我，问我能不能做一个AI换装，当时我心想，这怎么弄，莫非能有几百万的经费吗？
但是紧接着老师给我推荐了阿里云的换衣API，Outfit Anyone
阿里云文章
经过学习文档，发现很简单，只需要准备三张图片，模特，上衣，下衣，聪明的大脑，以及钱
那么已经有文档了，要做起来很简单啦，node.js 深渊启动！
写了一半突然发现，阿里云不喜欢base64
那么只能切换方案了
将图片上传至图床，获得外链，给阿里云，最后返回试衣服的结果
又一个小项目get，电商人的福音！
上图（模特素材来自阿里云）

感觉还可以吧！拜拜

玩了这么久服务器....但是一直都是云服务器，从来没有一台真正的自己的设备
前不久从海鲜市场找到一台D1581

虽然主频不高，但是确有16个核心32线程，对于我这种拿来跑跑小业务的，简直不要太友好
而且满载功耗65w，省电！

但是问题来啦，河北省目前公网IPV4都被收回了，那么有了这么一台小主机该怎么从外部访问呢？

最实用且简单的方法，当然得是FRP内网穿透啦，FRP自然要一个大宽带的云服务器啦，于是我选择
阿里云79一年的200M机器，虽然只是峰值，无法保证速度，但是79啦，还要啥自行车

然后开始部署FRP
FRP分为Server端，以及C端
我选择的是frp panel 可以很方便的从S端编辑客户端的隧道，而且统计流量
作为一个懒人，直接

docker run 

此处省略10000行

然后将内网的3389，转发到外网的随便一个端口，就可以随便从外网访问啦家中的设备了！

前情回顾
点我回顾前景
在很久很久之前开发了一个ai客户端，已经好久没搞过了都有点忘记写了点什么了...
某天在用的时候，发现一个问题，由于上下文越来越长，每次切换对话的加载时间也越来越长
作为高贵的英专生，我们学习的每一分每一秒都是十分珍贵的
我不允许这样的事情发生，于是我便想到可以用redis来解决这一难题
先介绍一下redis是什么，这里借用知乎的一篇文章
点我去知乎！
Redis，英文全称是Remote Dictionary Server（远程字典服务），是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

与MySQL数据库不同的是，Redis的数据是存在内存中的。它的读写速度非常快，每秒可以处理超过10万次读写操作。因此redis被广泛应用于缓存，另外，Redis也经常用来做分布式锁。除此之外，Redis支持事务、持久化、LUA 脚本、LRU 驱动事件、多种集群方案。

也就是说我们可以把mysql中的数据拿出来存在内存中，这样就可以大大加快读取速度

export async function GET(
  request: NextRequest,
  { params }: { params: { chatId: string } }
) {
  const session = await getServerSession(authOptions)
  if (!session?.user) return new Response("Unauthorized", { status: 401 })

  const startTime = Date.now();
  
  try {
    const redis = redisManager.getClient();
    
    const searchParams = request.nextUrl.searchParams
    const limit = parseInt(searchParams.get('limit') || '20')
    const before = searchParams.get('before')
    const forceRefresh = searchParams.get('forceRefresh') === 'true'
    
    
    const useCache = !before && isRedisConnected() && !forceRefresh
    const cacheKey = `messages:${params.chatId}:${session.user.id}`
    
    console.log(`[GET_MESSAGES] chatId=${params.chatId}, useCache=${useCache}, forceRefresh=${forceRefresh}`)
    
    let responseData;
    let retryCount = 0;
    const maxRetries = 3;
    
    while (retryCount < maxRetries) {
      try {
        
        if (useCache) {
          const cachedData = await redis.get(cacheKey)
          if (cachedData) {
            try {
              const parsedData = JSON.parse(cachedData)
              
              if (parsedData.messages && 
                  Array.isArray(parsedData.messages) && 
                  parsedData.messages.length > 0 &&
                  parsedData.messages.every((msg: { id: string; content: string | null; role: string; }) => 
                    msg.id && msg.content !== null && msg.role
                  ) && 
                  parsedData.timestamp && 
                  Date.now() - parsedData.timestamp < 300000) {
                
                const elapsedTime = Date.now() - startTime;
                console.log(`[CACHE_HIT] Using cached messages for ${params.chatId} (${parsedData.messages.length} messages) in ${elapsedTime}ms`)
                
                responseData = parsedData;
                break;
              } else {
                console.log(`[CACHE_INVALID] Invalid or incomplete cache data for ${params.chatId}`)
              }
            } catch (err) {
              console.error("[CACHE_ERROR] Invalid cache data:", err)
            }
          }
        }
        
        
        
        const dbStartTime = Date.now();
        
        
        let whereCondition: any = { 
          chatId: params.chatId,
          userId: session.user.id
        }
        
        if (before) {
          const beforeMessage = await prisma.message.findUnique({
            where: { id: before },
            select: { createdAt: true }
          })
          
          if (beforeMessage) {
            whereCondition.createdAt = {
              lt: beforeMessage.createdAt
            }
          }
        }
        
        const messages = await prisma.message.findMany({
          where: whereCondition,
          select: {
            id: true,
            content: true,
            role: true,
            createdAt: true,
            updatedAt: true,
            images: true,
            model: true,
            reasoning_content: true,
            sourceDocs: true,
            thinking_start_time: true,
            thinking_end_time: true
          },
          orderBy: { createdAt: 'desc' },
          take: limit + 1
        })
        
        if (messages.length > 0) {
          const hasMore = messages.length > limit
          const responseMessages = messages.slice(0, limit).reverse()
          
          responseData = {
            messages: responseMessages,
            hasMore: hasMore,
            timestamp: Date.now()
          }
          
          const dbElapsedTime = Date.now() - dbStartTime;
          console.log(`[DB_FETCH] Fetched ${responseMessages.length} messages from DB for ${params.chatId} in ${dbElapsedTime}ms`)
          
          
          if (isRedisConnected() && !before) {
            await redis.set(
              cacheKey, 
              JSON.stringify(responseData), 
              'EX', 
              300 // 5分钟过期
            );
            console.log(`[CACHE_UPDATE] Updated cache for ${params.chatId} with ${responseMessages.length} messages`)
          }
          break;
        } else {
          console.log(`[DB_FETCH] No messages found in database for ${params.chatId}`)
        }
        
        retryCount++;
        if (retryCount < maxRetries) {
          console.log(`[RETRY] Attempt ${retryCount + 1} of ${maxRetries} for ${params.chatId}`);
          await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 1000 * retryCount));
        }
      } catch (error) {
        console.error(`[ERROR] Attempt ${retryCount + 1} failed:`, error);
        retryCount++;
        if (retryCount < maxRetries) {
          await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 1000 * retryCount));
        }
      }
    }
    
    
    if (!responseData || !responseData.messages) {
      console.log(`[NO_MESSAGES] No messages found for ${params.chatId}`);
      return new Response(
        JSON.stringify({ 
          messages: [], 
          hasMore: false,
          timestamp: Date.now()
        }),
        { 
          status: 200,
          headers: { 'Content-Type': 'application/json' }
        }
      );
    }
    
    const totalElapsedTime = Date.now() - startTime;
    
    
    return new Response(JSON.stringify(responseData), {
      headers: {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Cache-Control': 'no-store',
        'X-Cache': responseData ? 'HIT' : 'MISS',
        'X-Response-Time': `${totalElapsedTime}ms`
      }
    })
  } catch (error) {
    const errorTime = Date.now() - startTime;
    console.error(`[GET_MESSAGES] Error in ${errorTime}ms:`, error)
    return new Response("Internal Error", { status: 500 })
  }
}

初始化一个redis客户端，并加入这一串神秘代码后，便成功了，在加载完一次后，很长一段时间不会再进行加载，这样就不会切换对话导致加载半天了