Yao
Web developer, I like reading and explore the internet, so I have collected queit a few notes in my blog.
发现似乎今年都没有写什么长的东西，今天强迫自己坐下来写一点东西。
最近耽搁了Elick的开发，因为忙上了开发新的玩意儿，主要是两个新的东西，一个是有用的，帮助我自己提升英文写作能力的工具，算是我开发的“AI辅助学习工具系列”的第二个工具，初步体验效果还挺不错的，等后续完善后会推出。
另外一个是好玩的，是用DeepSeek来辅助我小说创作的一个工具。
两者实际上最开始是同一个项目，我在写英文写作工具的时候，尝试了一下DeepSeek能不能写小说，然后发现效果还挺不错的，于是干脆就又同时写了小说辅助创作的工具。
如果把写作理解为是一种拼图游戏，那么人物，故事，场景，事件就是一个个拼图，创作就是：
- 首先“生产”一个个拼图
- 然后把它们以合适的方式拼凑在一起，组成一个完整的故事
而DeepSeek能够在生产拼图这个流程中给出有效的帮助。比如在写作时，当不确定某个物品或者某个场景应该如何描述，或者是对当前描述不满意，这时候我会选取这段物品的描述，然后让AI按照设置重新生成多个不同版本的描述，然后选中我认为合适的版本。如果还不符合要求，就继续按照新的反馈生成新的多个不同的版本，直到最后生成自己认为合适的版本。
但是在步骤2中DeepSeek还暂时给不了太大的帮助。
为什么DeepSeek无法完成完整故事的创作？
一方面是因为大模型本身的缺陷，这个这里我们不作讨论；另一方面，我觉得也许是在生成完整故事时需要的上下文工程要多得多。
我们通常在使用AI生成故事时，只会给出一段非常简单的要求让它生成一个对应的故事，比如：
“请帮助我生成一段小蝌蚪找妈妈的故事”
而这对于创建一个完整的故事来说实际上是完全不足的，它留下来的空白太大了，比如从剧情本身来说，没有指出整个故事的具体流程，小蝌蚪的性格是什么，为什么要找妈妈等等；
然后也没有指明叙述的视角，这个故事是否从小蝌蚪的第一视角展开？还是说使用上帝视角进行叙述？是否需要提供小蝌蚪妈妈的视角？
当我们给出足够的上下文设置，通过合适的prompt来进行设置时，也许就能够生成一段足够完整可用的故事；具体应该如何设置我还在探索中，需要我后续自己进行创作和使用后来确定。
这个工具如何帮助创作
当前我使用这个工具的流程大概是这样：
比如以某段剧情举例，整段剧情都会是由我自己构思的，我会想好这段剧情要发生些什么，要描述什么内容，要推进什么剧情，基于以上完成一段故事大纲，然后创建一个事件卡片，在这个事件卡片里，我会让AI按照顺序生成整个具体的故事流程和参与该故事的人物（主要没有进行对应设置的话），这个流程类似时间线，它会以顺序的方式指明每一个叙述点要描述什么内容，比如：
- 叙述A偷了商店里的零食
- 叙述他初次的惊慌，和没有被发现后的庆幸
- 写A再次进行偷窃。
生成以上时间线后，我会进行初步检查，确保整个人物侧写和故事流程是正确的，如果不正确我会进行修改。
然后调整设定的叙述风格（这个很重要），最后根据这段剧情的上下文（比如之前发生了怎样的情节）进行生成这段剧情的初稿。
这个初稿通常会非常粗糙，只是一个故事的轮廓，还需要我自己进行“二度加工”。可以这么说，二度加工本质上才是我写作的真正开端，前面几个步骤更像是在做准备工作。
在二度加工中，我会像以上写小说一样进行创作，只有在不确定如何描述某个物品或场景时，我会选取这段物品或场景的描述，然后让AI按照设置重新生成多个版本的描述，然后选择里面可用的内容。
相比之前需要从0到1来创作整个故事，现在可以让AI生成这个1，然后自己再慢慢完善到60以上，看上去好像AI并没有做什么，但经历过创作的人都知道，从0到1这个过程最困难的，度过这个阶段后创作会舒服很多。
参与使用
这个项目还十分之不成熟，不过如果有人想使用的话可以点击网站尝试，所有数据都保存在本地，不会泄露，但是需要注意的是，因为还处于开发阶段，可能十分不稳定，当你完成创作后最好将内容及时保存在其它地方，避免因为更新改动而丢失。
如果你有任何反馈，可以尝试在以下仓库中提issue，或者是直接发邮箱给我。


Yao
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在ChatGPT出现之后，我发现传统词典作为查词工具存在许多不足；它不仅在效率上非常低，而且在设计上也存在根本的不足。
而因为这些缺陷和不足，导致我们浪费了大量的时间和心力在不必要的操作上，非常影响我们的外语学习和阅读体验。
在下文中我将对比传统词典和ChatGPT，解释为什么更建议你使用AI来代替传统的词典，并且推荐一个优秀的工具来更好地利用AI帮助你阅读和学习外语。
Part1 传统查词 vs AI查词🔗
假设现在存在这样一个句子，我不理解这里bank的含义：
I need to go to the bank to deposit my paycheck.
在过去我通常会使用电子词典来查询，基本上流程如下：
graph TD
A[遇到不认识的单词: bank] --> B[打开电子词典]
B --> C[输入单词]
C --> D[获取所有含义
银行、河岸、堤坝、倾斜...]
D --> E[逐一阅读理解]
E --> F[返回原句子
I need to go to the bank to deposit my paycheck]
F --> G[根据上下文判断
deposit paycheck = 存工资]
G --> H[单词在句子中的准确含义: 银行]
💡 电子词典查词需要8个步骤
我需要先输入单词，获取到bank的所有含义后（大概十几，二十多种），然后逐一进行查阅，然后带着以上含义回到句子，因为有deposit my paycheck（将我的工资存入），最后确定这里应该是银行的意思。
而在ChatGPT出现后，步骤会简单和直观得多，通常就只是两步：
graph TD
A[遇到不认识的单词: bank] --> B[选取单词和句子
I need to go to the bank to deposit my paycheck]
B --> C[复制粘贴到ChatGPT
问：这个句子中bank的含义？]
C --> D[单词在句子中的准确含义: 银行
金融机构，人们存钱、取钱的地方]
💡 ChatGPT查词只需2个步骤
graph TD
A[遇到不认识的单词] --> B[传统词典查词]
A --> C[AI查词]
B --> D[输入单词]
D --> E[获取所有含义]
E --> F[逐一阅读理解]
F --> G[返回原句子]
G --> H[根据上下文判断]
H --> I[单词在句子中的准确含义]
C --> J[选取单词+句子]
J --> K[输入到ChatGPT]
K --> L[单词在句子中的准确含义]
💡 把两个流程图放一起能够更加清晰地展示了两种查词方式的差异。
相比传统查词，AI帮助我们跳过了中间阅读所有含义和确定准确含义的步骤，直接获得我们想要的结果，不用多说也知道哪一种方式更加省心省力。
Part2 为什么建议使用AI来代替你的传统查词方式🔗
在ChatGPT出现之后，我才意识到这个问题：
当我们查单词时，我们需要的不是单词的所有含义，而是单词在句子中的含义。
在传统词典中，我们只能输入单词，然后输出单词的所有含义，但这并不是我们想要的最终结果，我们还需要对词典给出的结果再额外进行处理，也就是代入进句子看哪一个含义才是最合适的。
如果每个单词只有两三种含义，那么也许也并不算一个问题，但问题是许多常见单词都存在有几十种含义，比如make，在《陆谷孙英汉大词》里用了近十页A4纸大小来解释它在不同上下文中的具体含义。
对于非母语者来说，往往需要消耗大量时间和心力来阅读这些含义，并且还要根据当前的上下文来确定最后的准确含义，这非常影响我们的阅读体验。
graph TD
A[单词: make] --> B[传统词典]
A --> C[AI查词]
B --> D[制作]
B --> E[使得]
B --> F[赚取]
B --> G[到达]
B --> H[品牌]
B --> I[还有20+种含义...]
I --> J[用户需要判断上下文]
J --> K1[制造相关上下文 → 制作]
J --> K2[因果相关上下文 → 使得]
J --> K3[金钱相关上下文 → 赚取]
J --> K4[目标相关上下文 → 到达]
C --> L[直接理解上下文]
L --> M[单词在句子中的准确含义]
💡 传统词典：需要人工判断上下文 vs AI：自动理解上下文
而且如果你有做过翻译这门工作，你可能会发现这种情况：当你打开词典想要为某个词汇在句子中找到合适的翻译时，反复查找，确认，但词典中的哪一个含义看上去好像都不对！
但这不是词典出错了，而是因为单词在实际生活中的含义比词典中的还要多得多。
一个单词在不同的上下文语境中的含义非常非常多样，多到以词典的篇幅根本无法完全收录，往往收录的只是最常见的含义。
但即使只是收录常见含义，也已经足够巨大，《陆谷孙英汉大词典》大概得有七八块砖头叠起来那么大，但即使如此，我在翻译时也经常无法找到合适的释义，往往只能去寻求母语使用者的帮助。
另外还有一种情况，那就是许多词汇只有在具体的上下文语境才能真正得到准确的含义，而词典只能输入词汇，无法输入上下文，从根本上词典就无法解决这个问题。
在过去没有选择和对比时，传统词典似乎是唯一可行且有效的选择，但在ChatGPT出现后，传统词典就像一台早已性能落后的电脑，追不上更新迭代，已经远远带不动如今查询单词所需要的功能和性能了.
对比ChatGPT，词典这种工具似乎从设计上就存在不足，它注定只是一种搜集工具，而不能是一种符合我们真正需要的查词工具。
我们能够信任AI给出的查词结果吗？🔗
自从ChatGPT出来以后就一直存在的争议：我们能够信任AI给出的结果吗？
我的答案是，我更建议你先尝试自己使用看看，复制一段句子，然后问AI能否解释清楚单词在句子中的含义。
AI的回答是否正确实际上取决于许多因素；像如果是对于史料，你最好不要相信任何AI给出的结果，这不是它的功能，它不是搜索引擎；但如果是解释单词词汇的含义，用来学习语言，它可以是当今世界上最好用的工具。
从理论上来说，我们应该保持质疑，ChatGPT也始终强调它给出的含义可能是错误的；但从我这近一年多的使用体验上来看，如果输出单词的同时输入单词所在的句子，那输出的正确率达到非常惊人的百分之百，ChatGPT完全正确解释了所有我在外语阅读中的英语词汇，没错，是所有。
但即使如此，我们仍然需要保持质疑，有必要时进行检查——实际上即使是对于权威词典，我们也应该保持这样的态度，因为权威词典也可能会出错。
解决ChatGPT作为查词工具的不足🔗
在学会使用ChatGPT查询单词后，我几乎就再也没用过传统词典来查字典了，但ChatGPT的使用仍然不够方便。
相比传统词典，使用ChatGPT确实又直观又准确，但是这整个流程还是太麻烦，因为每次都需要将单词和句子复制，粘粘到ChatGPT。
如果只是一两次还好，但一篇文章中通常会有很多个需要查询的单词和句子，如果每次都这样复制粘贴，在ChatGPT和阅读界面之间切换，浪费时间不说，也非常影响阅读体验。于是我就想着能不能把整个流程缩短为最为简单的步骤：
-
鼠标选取单词，同时获取到单词所在的上下文句子
-
使用ai获取单词在句子中的含义
-
（如果有需要）一键添加到Anki中复习
作为一个独立开发者，说做就做，于是在半年后有了Elick这个工具，它完美解决了ChatGPT的不足：不需要复制粘贴，也不需要切换界面，整个流程只需要点击几下鼠标，就能一键从一个陌生的单词直达它在句子中的准确的含义。
点击查看Elick的查词示例
而且Elick还支持查询单词在YouTube中的真人发音，并且将查询的单词添加到anki，在手机和电脑上同步复习。
通过Elick，你可以抛弃枯燥且低效的死记单词方式，直接通过阅读的方式来学习单词。
现在Elick已经上线，你可以在官网下载并且免费试用。
也许听上去像是王婆卖瓜，自卖自夸，但我是真觉得，Elick给我带来了一种非常顺滑和自然的查单词体验，很难用言语形容，就有种仿佛查单词本来就应该是这样的奇妙体验；而因为查词如此方便后，我的阅读也轻松了很多。
不仅仅是查单词🔗
Elick不只是一个查词工具，当你熟练掌握它的使用后，它可以是一个将所有AI能够实现的简单操作都变得更方便的快捷工具。
比如Elick能够在鼠标划取单词时获取到对应的句子，那么也能够划取一个句子，解释句子在整个上下文的含义，或者分析结构。
又或者优化自己的外语表达，划取自己的外语表达，然后一键进行优化。
🎯 立即体验🔗
如果你对这个工具感兴趣，欢迎访问 Elick官网 免费下载试用！
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