🔥維護記錄

卮言
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你是看到我之前puq了吗？！！

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布豪，，可能有坏事发生

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Discourse reactions desaturated reaction panel

Reduces visual noise of reactions by displaying them desaturated until hover.

我手殘把這個剛才勾選了，恢復了。

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什么（）

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@suen 我要论坛私信和群聊功能回来，我企微没时间了，我要聊天 :sob:

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好似喵

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我也想要私信，，，，

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好像可以拉群

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明明看着像卫星

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高三不配：）

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高2.5

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接入 Suen_AI 為 gemini-3-pro-preview，但做了使用限制，暫時集中於審閱作文。

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Gemini 3了吧，該
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现象

  • 论坛 AI 不回覆。

根因 A：Sidekiq 在 runit 下秒退

  • sv status sidekiq 显示 down: 1s, normally up, want up
  • 但手工 bundle exec sidekiq -C config/sidekiq.yml 正常=> 说明 Sidekiq 本体没坏，是 runit 启动脚本脆弱导致“秒起秒死”。

脆弱点

  • 旧 /etc/service/sidekiq/run 使用 chpst -u discourse:www-data（主组 www-data）
  • 强制 -L log/sidekiq.log 写 shared log=> 遇到 shared/tmp/log 权限漂移就 boot 前退出。

修复

  • 备份旧 run
  • 全量覆盖为稳定前台常驻版：
    • 主组改为 discourse:discourse
    • 启动改为 bundle exec sidekiq -C config/sidekiq.yml
    • 确保 tmp/pids 可写
  • 重启后 sv status sidekiq = run，后台任务恢复。

根因 B：logrotate 每天失败（exit 1），触发 shared 日志树重建

  • 日志显示 logrotate 每天 ALERT exited abnormally with [1]
  • logrotate -d 明确提示：/var/log 父目录权限“不安全”（root:adm 且 0775）
  • 11/21 07:50 logrotate 失败轮转作用到 /shared/log/rails/*=> 与旧 sidekiq run 脆弱点叠加，间接触发秒退。

已修复

  • 在 /etc/logrotate.conf 顶部加入全局：su root adm
  • 手工 logrotate -v 退出码回到 0，daily 报错停止。
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能不能给论坛ai加个prompt，回复时用最多两句话简练回答，然后剩下的部分用“隐藏详细信息”包起来

像这样

这是ai产出史的地方

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@Grok 來，展示

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grok的ai私信也有免费额度吗

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沒，但論壇固定的AI系統指令是寫死的加入不了內容。這個是可以自定義的。

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作文ai字数统计问题是因为啥:anguished_face:

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核心原因可以一句話說完：

大多數 AI 腦子裡根本沒有「字數」這個概念，只有「token」這個概念，而 token 和「一個漢字」完全對不上。

下面慢慢拆給你看。

一、為什麼 AI 數漢字會老是錯？

1. 模型看的是「token」，不是字或字節

  • 主流大模型（GPT、Gemini、Claude、DeepSeek…）在輸入時，文本會先經過一個 分詞器（tokenizer）。
  • 這個分詞器不是「一個漢字=一個 token」，而是：
    • 有時一個漢字是一個 token；
    • 有時一串字是一個 token（常見詞、常用短語）；
    • 有時一個漢字會被拆成好幾個 token（尤其是生僻字、擴展區字符）。
  • 模型在內部是按 token 在「走字數」，它根本不知道你說的是「字數」還是「token 數」。

結果就是：

你問它「數一下下面這段有多少個漢字」，它其實是在腦中用「token感」去估，然後再嘗試轉換成「字數」，這個轉換天然就容易錯。

2. Unicode & CJK 擴展區的坑

中文尤其麻煩：

  1. 基本漢字區（CJK Unified Ideographs） ：U+4E00 ~ U+9FFF
  2. 擴展 A/B/C/D/E/F/G…… ：用在古文、少見姓氏、方言字等等。

很多 tokenizer 或語言庫對擴展區支持一開始都不完美，比如：

  • 把一個擴展漢字拆成多個 code unit（UTF-16 surrogate pair）；
  • 某些庫按「字節數」或「UTF-16 長度」算，而不是按「code point」算；
  • 顯示上一個字，實際後面藏着組合字符、變體選擇符（VS17 之類）。

於是你肉眼看到「好像是 10 個字」，實際上字符串裡可能是：

  • 10 個 code points；
  • 但 12 個 UTF-16 單元；
  • tokenizer 卻給你 8 個 token 或 15 個 token。

模型如果沒有專門的工具幫忙，自己去「數」一定會翻車。

3. 模型沒有「嚴格計數」這種能力

LLM 本質上是 預測下一個 token 的機率機器，而不是嚴格的計數機器。

  • 它對「大概長度」很敏感（比如 100 字左右、幾段、十來行這種）；
  • 對「精準 100 個漢字、不多不少」這種硬槓頭，非常不擅長；
  • 一旦你要求「精準＋中文＋有格式要求」，難度又翻倍。

更糟的是，模型有時候會「自信地胡說」——

它自己沒真的數，只是生成了一個看起來合理的數字，這也是為什麼你常覺得它「明明信誓旦旦但就是錯」。

4. 不同環境下「字數」定義也不一致

人類口中的「字數」也不是一個嚴格一致的概念：

  • 有人算標點，有人不算；
  • 有人把空格算進去（中英混排時尤其亂）；
  • 有人說「100 字」，實際指的是「大致 100 個漢字左右」而非精準。

模糊的需求 + 模糊的模型 + 模糊的編碼 = 非常穩定地不準 :grinning_face_with_smiling_eyes:

二、現在是怎麼解決這個問題的？

其實「解法」不是讓模型突然學會數學，而是：別讓模型自己算。

1. 最可靠的方法：用外部程式嚴格計數

現在比較正規的方案基本是：

  1. 讓模型先寫完一段文字；
  2. 再由一個外部程式（你自己的 Python / JS / Go 之類）來做：
  • 用正確的 Unicode 函式把文本 normalize；
  • 按「你定義的字數規則」重新計算長度；
  • 不夠就補，多了就截。

例如 Python：

def count_chinese_chars(text: str) -> int:
    count = 0
    for ch in text:
        code = ord(ch)
        # 基本區 + 擴展區（可以按需加）
        if (
            0x4E00 <= code <= 0x9FFF or        # CJK Unified
            0x3400 <= code <= 0x4DBF or        # CJK Ext A
            0x20000 <= code <= 0x2A6DF or      # CJK Ext B
            0x2A700 <= code <= 0x2B73F or      # CJK Ext C
            0x2B740 <= code <= 0x2B81F or      # CJK Ext D
            0x2B820 <= code <= 0x2CEAF or      # CJK Ext E
            0x2CEB0 <= code <= 0x2EBEF         # CJK Ext F（夠用就行）
        ):
            count += 1
    return count

然後流程變成：

  • 「請寫一段約 120 字的中文」→ 模型寫完；
  • 外部程式一數：只有 97 個 → 再提示模型補一段；
  • 或者由程式直接截成精準 100 字。

關鍵點：

嚴格的數字，交給程式；

模型只負責「語言 / 內容」。

2. 有些產品直接在前端/後端做「字數守門員」

你可能會遇到這種情況：

  • 你在一個網站上輸入「字數上限 200」，AI 回覆怎麼看都超了；
  • 但系統其實是：AI 生成長文 → 後端按字數截斷再顯示 → 看上去剛好。

也有的是：

  • 要求 AI 生成「精準 N 字」作文；
  • 寫完後，系統用自家服務（不依賴模型）重新算；
  • 算完後，如果不符合標準，就再發一輪「請壓縮到 XXX 字」的指令給模型。

也就是說，字數合規是靠「管道」和「後處理」來保證，不是靠模型誠實。

3. 新一代模型 & tokenizer 有在改進，但不是本質解藥

有些更新方向：

  • 針對中文做更合理的 tokenizer（減少把單字拆裂）；
  • 增加「字形級」的 embedding 或輔助特徵；
  • 對 CJK Ext-B 之類的冷門字做更好的支持。

這些會 減少 一些亂數錯誤（尤其是生僻字那種怪情況），但：

只要內部仍是「token 世界」，模型就還是不會變成精準字數計數器。

4. tool calling / function calling：讓模型「叫工具來數」

現在很多 LLM 支持 function calling / tool calling，大概就是：

  1. 你設計一個工具：
  • count_chars(text) → { “hanzi_count”: 123 }
  1. 模型在思考時發現「需要精確統計」，就調用你的工具；
  2. 工具返回結果，模型再根據這個結果回答你。

這種模式下：

  • 「怎麼算字數」完全由你掌控；
  • 模型只扮演一個「會主動說：我去查一下」的助手。

這是目前比較「高級實戰」的解決方案。

三、對你來說，實際可以怎麼做？

看你是以 「老師＋開發者」 的雙重身份，我給兩條實用建議：

1. 教學場景：不要要求 AI 做「精確字數裁判」

  • 把 AI 當作文思路/潤色助手，用於「大致字數」沒問題；
  • 真正要評分：
    • 字數用你自己的腳本 / 教務系統算；
    • 結構、內容、語言用 AI 幫你做質性評估。

2. 開發場景（比如你在做作文批改/AI 寫作工具）

  • 所有「必須精確」的計數（字數、句子數、段落數），都在 模型之外 完成；
  • 需要非常嚴格的長度時：
    1. 模型先寫「略長一點」；
    2. 你用程式「按漢字長度裁剪」；
    3. 如有必要，再讓模型「重讀裁剪後版本」做潤色。

四、一句總結

AI 數漢字數不準的深層原因：

大腦是 token 世界，眼睛卻要它數「字」；中間隔了 Unicode、CJK 擴展區和人類模糊需求這幾道坎。

真正的解決方案不是「把 AI 訓到會準確數字」，而是：

  • 把計數從模型裡「剝離」出來交給程式和工具；
  • 模型負責「語言和內容」，工具負責「規則和精確度」。

如果你願意，我可以幫你寫一個「專門數漢字 + 檢查是否達標」的小 Python 或 shell 工具，直接融到你現有的工作流裡。

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这么看大模型用tokens统计费用啥的…我好像明白了:thinking:

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