开发环境

  1. MacBook Pro, Apple M1 Pro, 32GB, MacOS Sonoma
  2. GoLang 1.24.1
  3. DeepSeek / 豆包 / 混元
  4. Cursor 1.96.2 (claude-3.7-sonnet-thinking)

思路: LLM-News

原始需求描述

我是一名游戏服务器程序员，对服务器相关技术比较了解，包括 C++ / GoLang 等编程语言，并具备一定的问题分析和解决能力。目前对 AGI 技术比较感兴趣，为了提高自己的技术想实时关注 LLM 或 AI 当前最新好用的开源工具，技术论文，技术文章，比较热门的分享文章。目前的想法是实现一个自动化信息采集系统。数据源主要包括 Github 或其他一些比较有价值的权威网站。通过自动化实时信息采集，请用 GoLang 实现一个这样的服务网站帮助我获取这些信息。另外，我想将此系统在 Github 上开源，请符合开源代码的基础规范。

  1. 定期抓取 GitHub Trending 页面，通过关键词过滤（LLM、AGI、Agent等）获取实时热门仓库。
  2. 获取比较权威的 Top10 论文，并生成一些摘要信息。

更符合 Prompt Engineering 的需求描述

角色定位：

资深后端开发工程师（游戏服务器方向），寻求AGI领域技术升级路径

技术栈：

  • 核心语言：C++/GoLang
  • 脚本能力：Bash/Python
  • 系统能力：分布式系统/高并发处理/自动化运维

需求场景：

构建智能化的 AGI 技术动态追踪系统，需满足：

  • 实时获取AI领域高质量开源项目动态
  • 追踪顶尖学术论文进展
  • 自动化处理+结构化呈现

功能规格：

模块一：开源项目监控

  • 数据源
    • GitHub Trending
    • Papers with Code
  • 采集策略
    • 频率：每2小时增量抓取
    • 关键词：LLM, AGI, Agent, RLHF, Multimodal, Diffusion
    • 过滤维度
      1. Stars增长率 > 50/day
      2. 最近提交 < 7天
      3. 含完整文档/案例
  • 输出格式
{
  "project_name": "",
  "description": "",
  "tech_stack": [],
  "trend_metrics": {
    "stars_24h": 0,
    "forks_24h": 0
  },
  "relevance_score": 0-1
}

模块二：学术论文追踪

  • 数据源
    • arXiv（cs.CL, cs.AI）
    • ACL Anthology
    • Google Scholar Top Publications
  • 处理流程
    • 每日获取各平台 Top20 论文
    • 基于 citation velocity 筛选 Top10
    • 摘要生成要求
      1. 技术新颖性（0-5分）
      2. 实现复现难度评估
      3. 核心公式/架构图示提取
  • 输出样例
## [论文标题]
**评分**：★★★★☆ (4.2/5)
**核心贡献**：
- 创新点1
- 创新点2
**关键技术**：
```python
# 关键代码片段

系统架构约束：

  1. 响应延迟：从采集到呈现 < 15分钟
  2. 存储方案：时序数据库 + 向量检索
  3. 异常处理：网站反爬策略自适应
  4. 安全要求：遵守 robots.txt 协议

预期交付物：

  1. 可扩展的分布式爬虫框架
  2. 智能过滤算法模块
  3. 自动化摘要生成
  4. 可视化仪表盘（含趋势分析）

使用 Cursor 编码

提交需求开始编码：

myapp1

最大自动化执行次数限制：

myapp2

自动纠错：

myapp3

myapp4

问题全部解决后，Cursor 会总结所有实现功能的摘要，以及 Next Steps 下一步计划：

myapp5

运行服务：

myapp7

打开服务页面 http://localhost:8081

myapp6

在当前基础上进一步功能优化：

myapp10

myapp12

myapp11

构建：

myapp13

运行：

myapp14

myapp15

停止：

myapp16

配置 Nginx 反向代理

需求描述：

在 Linux 上部署实现一个 Nginx 反向代理服务，反向代理的配置为：1. Nginx 监听 80 端口 2. 将 www.gerryyang.com 转发到 8080 端口 3. 将 llmnews.gerryyang.com 转发到 8081 端口。请完善相关的功能实现，并添加 README.md 使用说明文件。还需要提供下载安装 Nginx 可执行程序的脚本，可以将反向服务跑起来。

myapp17

优化建议

基于当前实现的功能和状态，有以下几点优化建议：

  • 性能优化
    • 懒加载和分页: 当仓库数量变多时，可以实现懒加载或分页功能，避免一次性加载所有数据造成页面卡顿
    • 缓存优化: 在客户端缓存已过滤的结果，避免重复过滤相同条件的数据
    • 图片优化: 如果包含仓库图片，可以实现图片懒加载和压缩
  • 用户体验改进
    • 过滤器记忆功能: 记住用户最近使用的过滤条件，下次访问时自动应用
    • 响应式设计增强: 进一步优化移动端显示，确保在小屏幕设备上也有良好的体验
    • 深色模式: 添加深色模式切换功能，减轻夜间使用时的视觉疲劳
    • 热门标签推荐: 基于当前趋势动态生成过滤标签推荐
  • 功能扩展
    • 用户自定义过滤器: 允许用户创建和保存自己的自定义过滤条件组合
    • 数据导出功能: 提供导出过滤结果为CSV或JSON的选项
    • 订阅功能: 允许用户订阅特定模型或类别的更新，通过邮件通知
    • 搜索功能强化: 添加高级搜索功能，支持组合条件搜索和正则表达式
  • 代码质量提升
    • 代码重构: 将主要的过滤逻辑模块化，提高可维护性
    • 单元测试: 为过滤功能添加单元测试，确保不同过滤条件下的正确性
    • 错误处理改进: 添加更健壮的错误处理和恢复机制
    • 性能监控: 添加前端性能监控，收集用户实际使用中的性能数据
  • 数据质量改进
    • 增强模型关联识别: 改进对模型相关仓库的识别算法，减少误判
    • 关联数据丰富: 增加仓库与研究论文之间的关联，展示实现了特定论文的仓库
    • 社区热度指标: 添加更多社区互动指标，如Issue活跃度、贡献者数量等
    • 更新频率优化: 根据仓库活跃度动态调整抓取频率

通过以上优化，LLM News 平台将能提供更高效、更个性化的用户体验，同时更好地满足 AI 研究人员和开发者快速获取和筛选相关信息的需求。

思路：微信小游戏

需求调研：

请分析下现在比较火的微信小游戏或者抖音小游戏类型有哪些？

微信小游戏用户超10亿，月活5亿，抖音小游戏用户约5亿，角色卡牌和放置类游戏在Q1占主导，策略类在Q2、Q3发力。说明这些类型比较热门。

  1. 休闲类如《躺平发育》表现好，还有策略类和社交互动的元素。《躺平发育》是主要投放内容，还有中重度游戏开始崛起，比如模拟经营、脑洞文字等，同时社交互动被重视。玩法与APP的重合度达40%，可能说明一些复杂玩法的小游戏受欢迎。
  2. 微信小游戏的社交化和下沉市场，卡牌类游戏《幽游白书：宿命觉醒》进入畅销榜，还有SLG、轻度MMO和塔防等融合元素的新品类。微信的女性用户ARPU值增长，可能说明某些类型在女性中更受欢迎。
  3. 抖音的买量指南，提到经典休闲类如三消、模拟经营消耗占比提升，传统重度类如RPG、SLG、放置卡牌占比65%，说明这些类型在买量上投入大，可能比较火。抖音大会数据提到IAP小游戏增长，RPG、SLG等消耗最高，结合直播和达人内容。

微信方面，卡牌、放置、社交休闲类比较火，比如《幽游白书》；抖音方面，休闲类如《躺平发育》是主力，但中重度如RPG、策略类在增长，还有模拟经营、脑洞文字。同时，两者都强调社交化和融合玩法。可能还要提到用户结构，比如抖音大龄男性和年轻女性用户多，影响游戏类型设计。

抖音小游戏热门类型

  1. 休闲轻量类游戏
    • 代表作品：《躺平发育》《吸油记》《一波超人》
    • 特点：操作简单、单局时间短，适合碎片化娱乐。例如，消除类、合成类（如“二合三消”）、塔防等玩法持续占据主流，尤其在广告投放中占比显著。2024年Q1至2025年Q1，经典休闲类消耗占比提升至7%以上。
    • 用户偏好：年轻女性和大龄男性用户占比较高，游戏动机以放松和快速娱乐为主。
  2. 中重度策略与RPG类游戏
    • 代表作品：《别惹农夫》《人生模拟器》
    • 特点：融合策略、放置、模拟经营等元素，注重长线运营和社交互动。例如，放置卡牌、SLG（策略类）和RPG（如仙侠/传奇题材）在2025年Q1买量消耗占比合计接近60%。
    • 趋势：开发方向转向玩法深度化，如加入局外养成、职业搭配等策略性设计，并通过社交机制提升用户留存。
  3. 融合创新类游戏
    • 代表玩法：塔防+Roguelike、割草式清怪体验
    • 特点：结合多种玩法机制（如随机性、数值策略），吸引偏好新鲜感的用户。尽管融合类消耗占比有所下降，但头部产品仍通过创新保持竞争力。
  4. 社交互动驱动型游戏
    • 趋势：通过直播、短视频达人合作提升曝光，例如抖音小游戏直播达人的月收入可达5万以上，用户复访率依赖侧边栏入口（占67%）。

微信小游戏热门类型

  1. 卡牌与放置类游戏
    • 代表作品：《幽游白书：宿命觉醒》
    • 特点：传统卡牌玩法融入SLG或轻度MMO元素，强调策略性和收集乐趣。2024年Q1卡牌类占据主导地位，2025年融合放置元素的卡牌游戏（如《春秋玄奇》）进一步丰富市场。
  2. 社交休闲类游戏
    • 特点：依托微信社交链，设计排名分享、合作对抗等机制。例如，消除类游戏通过好友助力或PK模式提升用户粘性，女性用户广告ARPU值同比增长70%。
  3. 下沉市场驱动的品类
    • 用户群体：中年用户和女性用户占比提升，推动模拟经营、益智解谜等轻度游戏增长。例如，消除类在2024年下半年崛起为市场TOP1品类。
  4. 跨端融合类游戏
    • 趋势：微信探索PC端小游戏，模拟RPG等类型在PC端的人均时长和付费渗透率显著提升，形成“多端联动”生态。

两大平台的共性趋势

  1. 社交化与长线运营

抖音和微信均通过社交机制（如直播、短视频互动、好友排名）延长游戏生命周期。抖音侧边栏入口和微信视频号直播成为关键复访渠道。

  1. 重度化与玩法融合

传统手游的玩法（如RPG、SLG）逐渐渗透小游戏领域，开发者通过简化养成线、加速经济循环适配小游戏场景。

  1. 广告与内购混合变现

抖音IAP（应用内购）小游戏占比提升，微信则通过IAA（应用内广告）实现30%的变现增长。小额支付和低门槛付费策略成为主流。

未来潜力方向

  1. AI与UGC内容结合：例如利用AI生成个性化角色，增强玩家参与感。

  2. 直播与达人生态：抖音小游戏直播流水已超过达人视频收入，未来或成为核心增长点。

  3. 政策红利：平台对首发游戏提供高额补贴（如抖音最高500万配资），激励开发者创新。

总结：当前微信和抖音小游戏的热门类型均围绕用户碎片化需求展开，但抖音更偏重休闲与中重度融合，微信则依赖社交链和下沉市场。开发者需结合平台特性，平衡玩法创新与用户留存策略。

躺平发育

请介绍下抖音小游戏躺平发育的游戏实现方案，请列出详细的步骤，适合使用 cursor 进行开发的提示词，便于实现一个类似的游戏。

以下是基于抖音小游戏《躺平发育》的游戏实现方案及开发步骤，结合其核心玩法和搜索结果中的技术要点，整理为适合使用Cursor等AI辅助工具开发的提示词和实现框架：

一、核心玩法拆解

  1. 基础规则
  • 双角色对抗：玩家随机分配为“猎梦者”（攻击方）或“睡梦者”（防御方），猎梦者需击破睡梦者的防御门，睡梦者需通过建造塔防和升级装备存活。
  • 经济系统：睡梦者通过“睡眠”自动产出金币，金币用于升级床铺（提升金币产出效率）、建造炮塔/维修台等防御设施。
  • 塔防机制：炮塔自动攻击猎梦者，维修台修复门耐久值，游戏机提供额外增益。
  1. 核心循环
  • 睡梦者：睡眠→金币积累→升级装备→抵御攻击→存活至倒计时结束。
  • 猎梦者：移动→攻击门→升级属性（攻速/攻击力）→击溃所有睡梦者。

二、技术实现方案

步骤1：环境搭建

  • 引擎选择：推荐使用轻量级框架如Phaser.js（H5）或Cocos Creator（跨平台），适配抖音小游戏容器。
  • 开发工具提示词：”使用Cocos Creator创建一个2D塔防游戏项目，适配移动端竖屏布局，集成抖音小游戏SDK”

步骤2：核心功能开发

  1. 角色系统
  • 睡梦者：实现角色移动（点击房间选择）、上床动画、金币自动生成逻辑。提示词：”用TypeScript实现角色上床后每秒生成金币的逻辑，金币数量随床铺等级提升”
  • 猎梦者：AI路径规划（自动寻路至最近门）、攻击动画、属性成长系统。提示词：”基于A*算法实现猎梦者自动寻路，攻击门时触发耐久值减少和维修台修复逻辑”
  1. 经济与建造系统
  • 金币管理：通过计时器动态更新金币数量，关联UI显示。提示词：”使用Cocos的schedule实现每2秒增加金币，升级床铺后提升增量参数”
  • 塔防建造：点击空地弹出建造菜单，消耗金币生成炮塔/维修台。提示词：”实现点击地图格子后弹出建造面板，选择炮塔类型后扣除金币并生成预制体”
  1. 战斗与碰撞检测
  • 炮塔攻击：基于圆形碰撞检测范围，触发子弹发射和伤害计算。提示词：”用Phaser.js的物理引擎检测炮塔与猎梦者的碰撞，触发子弹动画和HP减少”
  • 门耐久系统：显示耐久进度条，归零后游戏失败。提示词：”使用Tween动画实现门耐久值减少时的进度条动态效果”

步骤3：联机与匹配系统 (可选，可以先实现一个单机的版本)

  • 网络架构：采用帧同步或状态同步（推荐WebSocket + Redis）。提示词：”使用Socket.io实现多玩家房间匹配，分配猎梦者/睡梦者角色并同步状态”
  • 数据同步：同步角色位置、金币数量、建筑状态等关键数据。

步骤4：美术与音效

  • 像素风格资源：使用Aseprite制作角色和建筑像素动画，导出为精灵图集。提示词：”导出Aseprite动画为JSON+PNG序列帧，在Cocos中加载为SpriteAnimation”
  • 音效设计：添加点击按钮、炮塔攻击、门破损等音效，适配移动端压缩格式（MP3/OGG）。

步骤5：性能优化

  • 对象池管理：复用炮塔子弹、特效等高频生成对象。提示词：”实现对象池管理子弹预制体，避免频繁实例化导致内存泄漏”
  • 渲染优化：合并静态建筑节点的Draw Call，使用离屏Canvas处理UI元素。

三、适配抖音小游戏平台

  1. SDK集成：接入抖音登录、分享、广告接口（如激励视频复活功能）。提示词：”调用抖音小游戏API实现分享截图功能，用户分享后奖励金币”
  2. 包体压缩：使用微信SKia图形库或TinyPNG压缩资源，控制包体在20MB以内

四、测试与发布

  1. 自动化测试：使用Jest或Cocos Test Framework覆盖核心逻辑。
  2. 云真机调试：通过Testin云测平台验证多机型兼容性。
  3. 数据监控：接入友盟或Firebase分析用户留存和付费行为。

关键提示词示例

  1. 核心逻辑。”实现睡梦者上床后每秒生成金币，升级床铺后金币产量翻倍”
  2. AI 行为。”编写猎梦者AI脚本，根据剩余睡梦者数量动态调整攻击优先级”
  3. 网络同步。”使用Protobuf压缩同步数据，减少WebSocket传输带宽”

通过以上方案，开发者可基于《躺平发育》的核心玩法，快速搭建类似的小游戏原型，并结合抖音平台的社交裂变特性（如直播接入、分享助力）增强用户粘性。需注意平衡数值成长曲线，避免早期版本出现经济系统崩溃或猎梦者强度失衡。

思路：英语聊天助手

实现一个虚拟英语聊天助手，用户可以通过文字或语音与其实现情景对话，对话能力可以借助 LLM 大模型的能力。请基于这个想法提供完整的实现方案。

以下是一个基于大语言模型（LLM）的虚拟英语聊天助手的完整实现方案，涵盖文字/语音交互、情景对话能力及系统架构设计：

一、系统架构设计

  1. 核心模块划分
  • 交互层：支持文字输入、语音输入（ASR）及语音输出（TTS）。
  • 推理层：调用LLM生成对话内容，结合情景模板优化回复逻辑。
  • 情景管理：预设对话场景（如餐厅点餐、旅行问路），动态调整对话策略。
  • 语音处理：语音识别（Whisper/Vosk）与合成（CoVoMix/HiFi-GAN）。
  • 用户管理：记录对话历史、学习进度、偏好设置。

技术栈选择

  • 前端：Web/App（React/Vue）或桌面应用（Qt），集成语音输入按钮。
  • 后端：GoLang 实现的服务框架，异步处理请求，对接LLM API。
  • 大模型：GPT-4/Claude（云端API）或LLAMA3（本地部署）。
  • 语音引擎：Whisper（ASR）、CoVoMix（多说话人TTS）10。
  • 数据库：MongoDB/Redis（存储对话历史、用户画像）。

二、核心功能实现

  1. 语音交互模块
  • 语音识别（ASR）使用Whisper模型将用户语音转为文本，支持实时流式处理。可通过WebSocket传输音频流至后端7。
  • 语音合成（TTS）采用CoVoMix模型生成自然对话语音，支持多说话人角色（如教师/学生）和情感语调10。使用HiFi-GAN优化音质，延迟控制在500ms内。

思路：文生视频

通过一段文案描述自动生成一段视频。

Refer