垂直网络文学（悬疑/规则怪谈）创作逻辑大纲管理系统-创作逻辑大纲管理系统

## 一、Demo 简介 - **是什么**：一个单页 Web 应用，用户填写 API 信息即可对大模型进行测速，实时展示首字延迟、TPS（Token/秒）等关键指标，并支持多模型历史数据对比图表。 - **面向谁**：开发者、产品经理、AI 技术选型者，以及所有需要接入和评估大模型 API 的人。 - **主要功能**： 1. 单模型测速：填写 API 地址、密钥、模型名称、测试 Prompt，一键发起请求，实时返回首字延迟、成功率、TPS、等指标。 2. 多模型对比：支持将多次测速结果保存到历史记录，以图表形式横向对比不同模型的关键性能指标。 3. 结果可视化：用图表直观呈现测试数据，避免"看 JSON"的低效方式。

为应对 DeepSeek-V4-Pro 模型在长上下文、高并发推理场景下的性能瓶颈，我们启动了 H20 集群推理服务优化项目。原单机部署方案在解码阶段依赖 DSpark 投机解码（num_speculative_tokens=3）进行加速，但在实际业务流量（高峰约 100 req/min）下，KV Cache 显存占用成为主要限制，导致请求承载能力仅约 10% 的流量比例，大量请求因资源不足被拒绝或排队，严重影响服务可用性和用户体验。 本次项目旨在通过架构升级，将部署规模从单机扩展至双 H20 集群，并引入 LMCache KVCache Pool 池化技术，实现 KV Cache 跨实例复用，显著降低长上下文场景下重复 Prefill 计算开销，最终目标是将业务承载能力提升至 25% 以上，保障高峰流量下的服务稳定性与低延迟响应。

Alice Cecilia站点业务全景 站点定位：技术博客+安全防护演示+AI服务+Minecraft社区的综合型个人站点，域名alicececilia.top，服务自建私有服务器，通过OpenFRP内网穿透对外暴露，隐藏真实物理位置。 核心业务线： 博客（主业务）：Markdown写作，支持frontmatter元数据；7大分类：安全防御/Windows/人工智能/游戏/站点/日常/我的世界服务器（置顶）；集成Pagefind全文搜索、Bilibili追番+TMDB元数据模块、RSS订阅、Canvas海报分享；响应式暗色主题（樱花粉/奶白浅色系）。已发布27篇文章，涵盖安全防御架构、Windows加固、AI部署等内容。 自研WAF：七层防御体系（早期拒绝→扫描器检测→蜜罐→速率限制→CSRF→路径归一化→代理转发）；含6+种虚假响应蜜罐（.env泄露、WordPress等）及Tarpit延迟；支持CL+TE冲突检测、TE值混淆的请求走私防护；5条路径混淆对抗规则；扫描器识别（同路径连续+总量阈值+零合法访问）；扫描器302重定向至gov.cn/miit/网警等站点；IPv4/IPv6 CIDR子网级永久封禁，拦截记录存档；三级熔断（NORMAL→LOCKDOWN仅静态→KILLED全站下线），看门狗60s自愈；JSONL持久化威胁日志，含威胁评分与扫描器分类。 AEGIS全域防护中心（部署于/aegis，实时态势感知核心）：四象限布局——Q1在线用户&流量详情：实时显示活跃IP、服务归属、地区、在线时长；博客/对话/动漫/管理四项流量柱状图；8大区域（东亚/东南亚等）在线/累计热力图。Q2全球攻防流量地图：globe.gl+Three.js/WebGL渲染3D地球；红/蓝飞线区分攻击/正常访问（虚线流动动画）；脉冲信标（大小对应流量）、52个全球城市节点；对象池优化避免闪烁。Q3系统统计&实时监控：NORMAL/WARNING/DANGER三级状态指示；RPS实时计算+迷你趋势图；4xx/5xx错误率统计；L0-L7七段防御状态条；蜜罐触发数/封禁IP数/熔断状态统计；SQL注入/扫描器等威胁标签自动分类。Q4攻击详情：攻击类型排行柱状图；HTTP方法（GET/POST/HEAD等异常）分布统计；实时攻击日志流（类型标签+路径+来源IP+计数）。面板特性：2秒全实时刷新；sec-fetch-site浏览器保护避免WAF误判；通过/alice/admin/stats JSON API拉取数据；攻击源IP自动地理定位。

【仅为个人在github得deno项目】 aigc4lk 是一个企业级多 Agent 编排平台，采用 "Commander（编排中心） + Sub-Agents（子 Agent 集群） + Shared Memory（共享记忆）" 的三层架构。平台通过 CommanderAgent 枢纽协调由 LLM 驱动的子 Agent，实现完整的意图识别 → 计划生成 → 计划校验 → 多模式执行 → 质量评估 → 记忆自进化的闭环。

立项背景和目标：当前大模型生态呈现多模型并行发展的格局，不同模型在能力侧重、价格、调用方式上差异显著，用户频繁切换平台成本高、对话数据分散。本平台旨在打造统一的大模型中转聚合入口，将主流大模型能力整合到同一交互界面中，实现一次接入、多模型可用，降低用户使用门槛，提升对话管理与知识沉淀效率。 软件功能、核心功能模块：核心模块包括①多模型对话系统 —— 支持 GPT 系列等主流大模型的切换调用，提供文字、附件、语音等多模态输入方式，流式输出响应；②对话管理模块 —— 新对话创建、历史对话搜索、对话分组归类，方便用户按主题管理会话；③笔记功能 —— 对话过程中关键内容可一键沉淀为笔记，便于知识复盘与整理；④用户与权限体系 —— 独立用户账号、使用记录与配额管理，保障数据隔离与安全；⑤模型切换中心 —— 顶部快捷切换不同模型版本，对比不同模型输出效果。 业务流程、功能路径描述：用户登录后进入对话主界面，默认加载上次会话或新建对话；通过顶部下拉切换目标大模型，在输入框输入文字、上传附件或发送语音发起提问；系统将请求转发至对应模型接口，流式返回回复内容并渲染到对话区；用户可通过左侧导航栏搜索历史对话、创建分组归类、将重要内容保存为笔记，形成 "提问 — 对话 — 沉淀 — 管理" 的完整使用闭环。