企业官网建设流程全解析

简介：大语言模型正深刻改变内容生产，AI写作与长文本生成成为创作者关注的热点。在开源模型中，RWKV凭借线性注意力RNN架构，有效缓解了传统Transformer推理慢、显存占用高的痛点，让本地部署成为可能。这种架构在保证生成质量的同时，具备更强的长程依赖处理能力，适合需要维持复杂世界观与人物关系的中文网文创作。通过合理配置生成参数、分段续写与设定记忆管理，RWKV可作为网文作者的辅助引擎，承担初稿生成、场景拓展与细节补全等任务，显著提升写作效率。文章围绕RWKV的本地部署实践，从模型选型、环境准备到参数调优与常见问题排查，提供了一条完整可复现的路径，帮助AI写作爱好者和技术开发者在消费级硬件上搭建自己的中文小说生成工具。

1. 项目概述：用 RWKV 搭建一个本地中文小说生成器

这几年 AI 写作的热度一直在涨，尤其是长篇小说创作这个方向，很多写手和工作室都在找能真正落地、可本地部署、不依赖在线 API 的方案。说到这个，就绕不开标题里那个RWKV fo.zip——我拿它做的事很简单：用 RWKV 这个中文预训练生成模型，搭建一个能写玄幻和言情网文的本地写作工具。RWKV 的架构类似 GPT-2，但不是 Transformer 家族那种纯注意力机制，而是一种线性注意力 RNN 结构，训练效率和推理速度都有明显优势，尤其是对个人用户而言，一块消费级显卡就能跑起来。

这个项目解决的核心问题有三个：第一，网文作者需要大量铺垫性文字、过度章节、场景描写时，AI 可以生成初稿供人修改；第二，本地部署避免了云端 API 的内容审核限制、按字数计费和隐私顾虑；第三，RWKV 模型参数量从 1.5B 到 14B 都有，能在“生成质量”和“硬件门槛”之间找到一个适合自己的平衡点。我用的是一台 3060 12G 显卡，跑的是 7B 量化版本，生成速度在每秒 10～15 token 左右，写一章 3000 字的草稿大概需要 15 到 20 分钟，这在可接受范围内。

适合谁来参考这篇内容？如果你是想用 AI 辅助写网文的作者，或者对本地部署大模型有兴趣的技术爱好者，再或者你正在评估各种中文预训练模型的写作能力，这篇文章都能给你一个可以直接复现的路径。我会从模型选型到环境搭建、从微调到推理、从常见问题到效果调优，完整走一遍我自己的实操过程。中间踩过的坑和排错的思路也会一并写出来，尽量让你少走弯路。

2. 为什么选 RWKV 而不是 GPT 系或主流国产模型

2.1 架构差异带来的实际好处

选模型之前，我先梳理了一下市面上能写中文小说的开源模型。GPT 系就不用多说了，开源的中文能力相对有限，基本要靠基座自己微调，而且显存占用高，推理速度慢。国产模型方面，像 ChatGLM、Baichuan、Qwen 这类聊天模型，对话能力强，但用在长文本生成上存在几个问题：一是上下文窗口有限，二是生成风格偏向“助手”而非“叙事者”，三是很多模型对续写剧情的连贯性处理不够好。而 RWKV 不一样，它把 Transformer 的注意力机制改成了线性注意力，用递归的方式处理序列，所以它的推理复杂度是 O(1) 级别的，不随序列长度增长而爆炸。这意味着什么？就是你给它一个两万字的上下文，它依然能维持较快的生成速度，这对写长篇小说特别关键。

另外，RWKV 的架构决定了它的长程依赖能力很强。网文动辄上百万字，虽然模型不能一次性记住整本书，但至少在单次会话中，你可以把前几章的内容塞进上下文，让模型保持人物性格、伏笔和世界观一致。我用 Qwen 和 RWKV 做过对比，同样是续写一个玄幻小说片段，RWKV 在人物称呼、宗门名称、境界体系这些设定上的保持率明显更高，而 Qwen 倾向于输出更“聊天式”的内容，需要额外加很多 prompt 才能拉回叙事状态。

2.2 中文预训练参数与网文风格的适配度

RWKV 官方发布了好几个中文基座版本，比如 RWKV-4、RWKV-5，以及后来的 RWKV-6，其中 RWKV-4 系列对中文的支持比较成熟，社区也做了很多微调模型。我自己测试下来，RWKV-World 这个中英双语版本在网上风领域表现很稳，尤其是玄幻和修仙题材，可能是因为训练语料里包含了不少网文文本。它生成出来的句子没有明显的“翻译腔”，也不会动不动就输出“作为一个人工智能”这种出戏内容。和 GPT-2 比，RWKV 的生成质量和上下文一致性都强一个档次，毕竟 GPT-2 的中文版本多是别人拿小语料微调的，能力上限摆在那里。

当然，RWKV 也有短板。它的指令遵循能力不如 ChatGLM 或者 Qwen 那么强，你让它“写一段打斗场面”，它可能会给你写一段环境描写。所以我的做法是不把它当聊天模型，而是当一个“续写引擎”来用。输入一段文字，它接着往下写，这种模式才是它最擅长的。

2.3 硬件门槛与部署成本

部署 RWKV 的成本远低于同等能力的 Transformer 模型。GPT-2 的中文版大概 300M 到 1.5B 参数，显存压力不大，但能力上限低；RWKV 7B 模型用 fp16 大概需要 14G 显存，但如果用 4bit 量化，7G 左右就能跑。我这里用的是带 quant 的 GGUF 版本，通过 llama.cpp 或者 RWKV 官方 Runner 都能加载。还有更小的 1.5B 版本，CPU 就能跑，只不过生成速度较慢，大概每秒 5 个 token。如果你有 8G 显存的显卡，推荐直接上 7B 量化版，体验比 1.5B 好太多。

部署方式我后面会详细讲，这里先给个结论：RWKV 是当前在“个人本地部署写网文”这个场景下性价比最高的选择，没有之一。

3. 环境准备与模型下载：从零开始搭一个 RWKV 写作环境

3.1 硬软件环境清单

我本机的配置是 Windows 11 + AMD 5600X + NVIDIA 3060 12G + 32G 内存。这个配置不算高，在现在的硬件市场里属于中低档，但跑 RWKV 7B 量化版已经很流畅了。如果你的显卡是 8G，也可以跑 3B 或 7B 的更低量化版本；如果只有 CPU，那就用 1.5B 模型，慢归慢，但至少能跑。

软件方面，我推荐用 RWKV-Runner 这个开源工具，它把环境、模型管理、API 服务都打包好了，对新手的友好度很高。也可以直接用 llama.cpp，适合喜欢命令行操作的人。我两种都试过，RWKV-Runner 更省心，后面我以它为例说明。

3.2 模型下载与版本选择

RWKV 官方在 HuggingFace 和国内镜像上都有仓库，搜索RWKV-4-World-CHN或RWKV-5-World就能找到。这里要注意，模型文件格式有.pth、.gguf、.safetensors三种，RWKV-Runner 推荐用.pth原版或者.gguf量化版。我下载的是RWKV-4-World-7B-v2-20231113-ctx4096的 GGUF 量化版，文件大小大概 4.6G，一张普通的三星 T7 移动硬盘都能拷贝。

下载完成后直接把文件放到 RWKV-Runner 的模型目录里，软件会自动识别。首次加载 7B 模型需要一定时间，大概 30 秒到一分钟，取决于磁盘速度和 CPU 性能。加载完成后，界面会显示当前模型名称、上下文长度和生成参数，这时候就能测试了。

3.3 配置生成参数：temperature、top_p、presence_penalty 与频率惩罚

很多人拿到模型后直接生成，结果发现内容一塌糊涂，其实问题多半出在参数设置上。RWKV-Runner 的默认参数比较保守，适合对话，但不适合写作。我的配置是：

• temperature = 0.8：控制随机性，太低会显得死板，太高容易跑偏，玄幻和言情网文需要一定的“脑洞”，0.8 是我试下来比较舒服的区间。
• top_p = 0.6：核采样，保留累计概率前 60% 的 token，既能避免废话，又能保留一定多样性。
• presence_penalty = 0.4：对已经出现过的 token 的惩罚系数，适当调高可以避免重复用词。
• frequency_penalty = 0.4：频率惩罚，防止模型反复使用某个句式或成语。
• max_tokens = 800：单次生成长度，太长容易出现逻辑断裂，分段生成再拼起来更稳。

这个参数组合适合玄幻和言情小说，如果你写的是悬疑或者科幻，可能要微调。总的原则是：题材越“放飞”，temperature 可以越高；越需要逻辑严谨，温度越要压低。

4. 实操过程：从“一句话开头”到“完整章节生成”

4.1 先写“开头提示词”，而不是直接甩设定

AI 写作和人工写作最大的不同是——你没法在心里默默打好腹稿再落笔，你得把所有的设定和风格都“喂”给它。一开始我试过直接输入“写一个玄幻小说”，结果它给我输出了一段教科书式的世界观介绍，毫无情节。后来我改成这样写提示词：

以下是一本玄幻小说的开头，请接着续写。 “夜雨如倾，少年林尘跪在青云宗山门前，浑身血迹。他抬起头，目光死死盯着那扇紧闭的石门，嘴角却扯出一个笑。三年前，他被认定灵根尽毁，逐出宗门；今日他回来，只为一件事——讨回公道。”

这种写法等于给模型一个“楔子”，既有场景描写，又有悬念，还有主角目标，模型很容易顺着这个风格往下写。如果你直接说“我要写一个复仇流玄幻”，模型就不知道该用什么人称、什么视角、什么基调，生成出来的是“大纲”而不像“正文”。

4.2 分段生成与手动拼接：保持剧情连贯的土办法

RWKV 的最大生成长度虽然可以设置很大，但我不建议一次生成超过 2000 token。原因很简单，模型在长文本生成时，越往后越容易偏离主线，甚至会出现人物“失忆”的情况——上一段还在追杀主角的反派，下一段就突然和主角称兄道弟。这是所有自回归模型的通病，RWKV 虽然记忆能力强一点，但也不能完全避免。

我的做法是：设置一次生成 500 到 800 token，生成完后把内容复制出来，人工看一下，再把“新内容”作为输入，继续生成下一段。这样每一段 AI 都能看到最近 800 字左右的前文，上下文意识比较强。虽然每次都需要人工介入，但总比反复修改“失控”的剧情省时间。

举一个实际例子，我用开头提示词生成第一段内容后，得到了一段主角和镇守山门弟子的对峙。这段文字的质量还行，但结尾停在“林尘冷笑一声，向前踏出一步”，刚好留了一个悬念。接下来我直接把整段文字粘回输入框，没有追加任何说明，让模型继续往下写。它就会顺着“踏出一步”这个动作，自然过渡到战斗场景。

4.3 用“记忆文件”保持人物和设定一致

如果你写的是长篇，同一本书里的人物关系、境界体系、重要伏笔，模型是记不住的。我的做法是单独建一个“设定记忆”文件，每写几章就更新一次，然后把摘要和关键设定放在下一章生成时的上下文最前面。比如：

【设定】主角林尘，原青云宗外门弟子，因灵根被毁被逐出师门，三年后获得上古传承，掌握“噬灵诀”。当前已筑基三层，与师姐苏瑶、药老等人同行，目标是揭穿青云宗掌门与大长老的阴谋。 【本章任务】林尘在坊市遇到仇家，爆发冲突，战斗中展示噬灵诀的吞噬能力，同时引出背后势力“暗影楼”的线索。 以下为正文。

RWKV 对这样的设定文本非常敏感，输出内容会自动向设定靠拢。这个方法看起来原始，但实际效果很好，比任何复杂的 RAG 都要直接有效。

4.4 调整文风：用“风格参考段落”让 AI 模仿

如果你希望 AI 写出某种特定风格，比如“古龙式”的短句，或者“网文式”的爽快节奏，最简单的方式是给它一段风格参考。模型会不自觉地模仿你输入的文本风格，这是预训练模型的天然行为，不需要额外微调。

比如我想写言情小说，就找一段顾漫或者匪我思存风格的开头放进去，然后让模型续写。它生成的内容里就会带有那种淡淡的、带着心理描写的叙事感，而不是干巴巴的叙述。我在两本不同的书上做过测试，同一套提示词模板，只是把风格参考段落换掉，输出内容的文风差异很明显。

4.5 微调：是不是必须的？

很多文章会把“微调”说得神乎其神，但其实对于普通写手来说，微调不是必须的。RWKV 的基座模型本身已经掌握了大量中文语料，尤其是网文语料，零样本生成已经够用。我最初尝试对 1.5B 模型做 LoRA 微调，让模型学习我自己的文风，训练了大概几万条数据，效果确实有提升，但提升幅度有限，远不如把提示词和设定管理做好来得实在。

微调更适合那些有明确风格需求、且需要大批量生产的用户，比如专门写“赘婿”流的团队，可以把大量“赘婿”文喂给模型，让它生成更贴合该品类的内容。但对于个人作者，我建议你先用提示词工程把流程跑通，觉得不够了再考虑微调，否则容易陷入“训练半天、效果一般”的泥潭。

5. 常见问题与排查技巧实录

5.1 生成重复内容，或者卡在某一句话循环

这是 RWKV 模型最常见的毛病，尤其是在低 temperature 时容易触发。解决方法是提高 temperature 到 0.8 以上，同时调高 frequency_penalty 到 0.5 左右。还有一个办法是换用上下文较长的模型版本，比如 RWKV-5 的 ctx 8192 版本，长文上的重复率会低很多。如果还不行，尝试在生成中途打断，换一个开头重新生成，不要硬等。

5.2 生成内容突然“崩坏”，脱离了网文语境

出现这种情况多半是因为模型在长时间生成后，上下文窗口中的关键信息被冲掉了。你需要把前文长度控制在合理范围内，或者手动压缩前文，只保留最近两段核心情节。另外，注意在提示词结尾加上“以下为小说正文，请直接续写”之类的引导语，能有效减少模型“跳戏”的概率。

5.3 显存不足，无法加载 7B 模型

如果你只有 8G 显存，加载 7B 模型可能会报 OOM。解决办法有两个：一是把量化等级调低，比如用 Q4_K_S 代替 Q5_K_M；二是关闭所有其他占用显存的应用，包括浏览器硬件加速。更保险的做法是直接用 3B 模型，虽然质量稍弱，但至少能跑。

为了让你直观对比，我整理了一个使用实测表：

5.4 生成速度太慢怎么办

如果 CPU 跑 1.5B 都觉得慢，可以尝试开启 CPU 的 AVX2 指令集支持，llama.cpp 编译时默认会启用。再就是减小上下文长度，上下文越长，每生成一个 token 需要处理的信息量就越大。如果实在追求速度，可以考虑用老黄的卡做 TensorRT 加速，但 RWKV 的动态图特性使得 TensorRT 的支持不如 Transformer 那么成熟，我建议直接换更好的显卡更省事。

5.5 输出中文乱码或掺杂英文

这个问题通常出现在模型加载时的 tokenizer 错误。在 RWKV-Runner 中确认你选择的模型文件是World-CHN版本，而不是纯英文版。另外，有些量化版 GGUF 文件的 tokenizer 配置可能不完整，建议从官方渠道下载，尽量避免使用第三方魔改文件。

6. 优化经验：如何让 AI 写的网文更“像人写的”

6.1 学会“拆任务”：一章内容拆成 5 个小任务

与其让模型一口气写完一章，不如把章节拆成小任务，比如“环境描写”“对话推进”“冲突爆发”“心理独白”“章末钩子”。我每次生成前，都会在提示词里明确这一段的任务目标，比如：

当前情节：林尘在坊市遇到苏瑶被欺负。请重点描写林尘出手前的内心活动，包括他对青云宗的恨意和对苏瑶的保护欲。环境可以稍微带过，不要超过三句。

这样写出来的内容，段落功能明确，节奏感强，不会出现一整段全是环境描写、主线毫无推进的“流水账”。我试过让模型直接写“一章”，它会输出 2000 字凑数文，但拆成 5 个 400 字的小段，每段都很有张力。

6.2 统一人称与视角：用“信息锚点”纠正偏航

模型经常搞混“他/她”“主角/配角”的视角，尤其是在人物较多的对话场景里。我的技巧是在生成之后，人工快速扫一遍人称代词，如果发现模型把视角切换到别的角色，就把那一段重新生成，或者用“修正指令”告诉模型：

以上内容中，苏瑶没有出场，请重写最后一段，保持林尘的视角。

如果把“修正指令”直接放在待生成文本的末尾，模型会重新生成一个符合要求的版本。这个方法比在生成前写一堆规则有效得多，因为模型对“局部修改”的理解能力比对“全局规则”的理解能力强得多。

6.3 用“大纲先行 + 逐段填充”的流水线写作

很多写手问怎么把 AI 用在工作流里，我的建议是建立一套“大纲先行”的流程：

1. 人工先写几百字的章节大纲，包括地点、人物、事件、冲突、结尾钩子。
2. 把大纲输入模型，让它分段扩充成详细描写。
3. 人工检查每段的逻辑和情感衔接，修改不自然的部分。
4. 将修改后的内容重新输入模型，作为下一段的上下文。

这个流程看起来还是以人为主，AI 为辅，但它大大加速了“码字”这个最耗时间的环节。我个人的实测效果是，原来 3 小时写一章 3000 字，现在 1 小时能完成初稿，剩下的时间都用在打磨文笔和调整剧情上。

我在实际测试中还发现，RWKV 对“大纲式”输入的理解能力比想象中好。你把大纲用列表形式写出来，它会在扩写时自动补充合理的动作描写、场景转换和心理活动。比如大纲写“主角路过一个破庙，听到里面有人在哭”，模型会补出环境氛围、主角的反应、以及破庙的门窗细节，贴合玄幻世界的物品种类，不会出现“汽车钥匙”这种现代物品。

7. 国内主流 AI 写作大模型横向对比与选型建议

7.1 各家长文本能力的真实差距

因为标题里你也提到了目前国内主流 AI 写作大模型的长篇能力对比，我顺便把我用过的几款放在一起聊一聊，帮你判断什么时候该用 RWKV，什么时候该用付费 API。

先说 ChatGPT 的国内稳定替代品——各家大模型都有自己的亮点。百度的文心一言在中文长文本生成上相对稳定，尤其是在古代背景的玄幻和言情里有不错的发挥，但它的上下文窗口一般，超长文生成时会丢失细节；字节的豆包大模型在短篇创作上很惊艳，对话流畅，创意足，但写成千上万字的网文之后容易模板化，人物互动公式化，需要频繁修改；阿里通义千问的逻辑性较强，对长篇小说的大纲规划帮助更大，它生成的细纲和章节标题目录，说实话比 RWKV 的输出更规范，但它生成的正文比较“正经”，缺少网文那种“爽感”；腾讯混元的风格偏保守，写日常向和都市言情还行，玄幻打斗场面不够燃；月之暗面的 Kimi 则胜在长文本处理，200 万字的上下文可以直接把你全书塞进去，解决了很多“记忆”痛点，但它的叙事风格偏理性和冷静，写热血少年漫那种中二感不足。

7.2 为什么本地 RWKV 仍有一席之地

这些云端模型有一个共同的问题——它们不便宜。网文写作是长期、持续、大量生产的场景，一章 3000 字，一天写 2 章，一个月就要消耗大约 18 万字，如果用 API 付费，一个月可能花掉几百上千块，而且长文本生成更烧 token。更麻烦的是，部分平台对于“生成内容”有使用范围和标识的要求，你在商业作品中使用 AI 生成内容，可能会面临合同纠纷或审核问题。本地模型没有这些烦恼，你拥有完全的控制权，生成内容可以任意修改、去 AI 味、申请版权（具体规则需要参考平台政策）。

所以我的建议是：如果你是专业写手，可以租一台带 4090 的云服务器，部署 RWKV 作为主力，再配一个云端 API 作为辅助，比如用通义千问来写大纲和设定，用 RWKV 来写正文。这样的组合既能保证产量，又能控制成本，还能在不同风格之间切换。

7.3 去 AI 味的关键手段

很多人吐槽 AI 生成的小说一眼就能看出是 AI 写的，什么“一时间”“仿佛”“似乎”满天飞，叙事非常模板化。这里分享几个去 AI 味的小技巧：第一，后用正则替换把高频 AI 词库中的词批量删除或替换；第二，修改句子节奏，把长句拆成短句或者反过来；第三，增加人物对话的打断和停顿，模拟真实的对话节奏；第四，加入一些“不完美”的描写，比如主角脸上有疤、说话带口癖、记忆有错误，这些细节会让人物更立体。这些步骤不用 AI，纯靠人工也能做，但如果你把这套逻辑写在提示词里，RWKV 也能在生成阶段就尽量少用那些 AI 高频词。

8. 扩展方向：从“写一章”到“写一本书”的进阶实践

8.1 用 RWKV 辅助构建世界观和设定文档

除了直接生成正文，RWKV 还能帮你做世界观梳理。你可以这样问它——当然，它不是对话模型，但你可以输入一段描述：“以下是一本玄幻小说的设定，不完整，请补充合理的设定细节。”然后粘贴你已有的设定，它会输出一大段扩充内容。这些内容可能不完全符合你的想法，但能提供灵感，你再从中挑选合理的部分整合进设定文档。这个方法对我来说特别有用，因为人总有思维盲区，AI 的“乱补”反而能打开思路。

8.2 用“角色一致性记忆”模块做长期项目管理

如果你打算把 AI 写作工作流长期化，我建议写一个简单的脚本或笔记模板，专门管理每个角色的背景、目标、矛盾、能力变化。每次生成之前，把相关的角色信息拉出来放在上下文里。这个习惯坚持下来，你会发现 AI 写出来的故事不会“人设崩塌”，主角的行为逻辑基本能自洽。

我自己是用 Obsidian 来管理这些设定，每本书一个库，每个角色一个笔记，然后在我手动创建提示词时，复制对应的角色笔记加上当前章节内容一起输入给模型。虽然步骤多一点，但胜在稳定，比任何“一键自动写小说”的工具都可靠。

8.3 脚本化批量生成：如果你需要大量素材

如果你是做自媒体短剧文案或者视频脚本，可能需要大量标题、文案或剧情梗概。这种情况下，你可以写一个 Python 脚本，调用 RWKV-Runner 提供的 API 接口，批量生成不同题材的片段。API 是标准的 OpenAI 格式，请求体是{"prompt": "xxx", "max_tokens": 500, "temperature": 0.8}，返回的 JSON 里直接带上生成的文本。写个循环，就能在几个小时内生成几万字的素材，再从中筛选或拼接使用。

当然，这种“短平快”的方式不适合需要长期连贯性的长篇作品，只适合用来做素材库。长篇的最终质量，还是依赖人工对情节的把控和文字的美感打磨。

9. 实操心得与最后建议

9.1 我最得意的一条调参经验：分段温度变化

在写爽文“打脸”高潮段落时，我会把 temperature 从 0.8 临时调高到 1.0，这样模型生成的台词会更有情绪爆发力，不会显得温吞。而在写暧昧氛围的言情桥段时，把 temperature 调到 0.6，模型会更细腻地描写眼神、动作、心理的细节，不会突然飞出过于浮夸的表达。也就是说，不要一章用的全是同一套参数，学会“动态调参”，AI 的输出水平会明显提高。

9.2 本地模型相比云端模型的另一个隐形优势——隐私

网文在发布前属于未公开作品，如果直接扔给云端 API 去续写，严格来说存在内容泄露风险。虽然大多数平台承诺数据不被用于训练，但在商业竞争中，核心剧情被其他团队提前看到也不是没有可能。本地部署完全杜绝了这个问题，你的草稿只留在自己的硬盘上。

9.3 如果你刚开始接触，不要一上来就弄 7B

我见过很多朋友第一次部署就直接下载 14B 模型，结果显存不足、速度极慢，折腾两天就放弃了。正确的路径是：先用 1.5B 模型跑通整个流程，确认自己确实需要 AI 辅助写长篇，再升级到 7B 量化版，最后根据实际效果决定是否需要微调。循序渐进，别一口气吃成胖子。

9.4 关于RWKV fo.zip这个压缩包的杂谈

这个标题里的RWKV fo.zip看起来像一个整合包名字，其实在网络环境中，很多热心大佬会把模型、运行器和配置文件打包在一起方便下载，这种包通常解压就能用。如果你是第一次接触 RWKV，找一个这样的整合包入门是最快的。

踏踏实实用 RWKV 写了三个月之后，我的体会是：AI 生成的小说确实还不够“灵魂”，那些真正打动人的细节、伏笔和情感共鸣，还是需要人亲手去设计和打磨。但它充当一个“永不疲倦的搭子”完全够格——在你卡文的时候给你几十种不同的推进方向，在你需要铺垫时刷刷刷写出三千字背景，在你没有灵感时扔给你一个完全意想不到的转折。把这个工具用好，写作效率翻倍不是什么难事。希望这篇记录能帮你少踩几个坑，早日跑出属于自己的第一部 AI 辅助小说。

本文还有配套的精品资源，点击获取