价值不大，这个为研究参考，实际上光猫有PMTU黑洞等问题，最好的方法还是路由拔号

超级密码获取
telnet 192.168.1.1
账号：CMCCAdmin
密码：你的光猫后面的user密码+@C1

超级密码获取方法
插入U盘，
cp /userconfig/cfg/db_ciot_user_cfg.xml /mnt/usb1_1/

然后routerpassview 打开db_ciot_user_cfg.xml 文件

搜 DM name=“User” val=
然后你就可以看见超级密码了

这个超密是有时效性的，失效了就再获取db_ciot_user_cfg.xml 文件查看

开启Telnet
使用超级密码登陆后

访问：http://192.168.1.1:8080/enableTelnet.html

即可启用 telnet，同时页面也有用户名和密码

无视SU密码,进入ROOT
telnet 192.168.1.1 链接到光猫

用户名和密码均是 telnetuser

然后输入英文符号 ; 回车

这时 $ 符号消失就进入root用户了

Login: telnetuser
Password:
$;
sh: syntax error: unexpected ";"
echo $USER
root
开启IPv6入站
默认规则在转发 FORWARD 表中加入了 DROP 丢弃了所有入站请求

是光猫将流量转发给下级路由的，通配 DROP 的规则删掉即可

查看FORWARD表
# 查看所有表
ip6tables -nvL --line-number

#查看FORWARD表
ip6tables -nvL FORWARD --line-numbers

Chain FORWARD (policy ACCEPT 65441 packets, 5616K bytes)
num   pkts bytes target     prot opt in     out     source               destination
1     6546  521K TCPMSS     tcp      any    ppp1.3  anywhere             anywhere             tcp flags:SYN,RST/SYN TCPMSS clamp to PMTU
2     6387  492K TCPMSS     tcp      ppp1.3 any     anywhere             anywhere             tcp flags:SYN,RST/SYN TCPMSS clamp to PMTU
3    4021K  770M rtchain    all      any    any     anywhere             anywhere
4        0     0 DROP       all      veip0.1 any     anywhere             anywhere
5        0     0 DROP       all      veip0.2 any     anywhere             anywhere
6    4018K  769M forward_npt  all      any    any     anywhere             anywhere
7     5476 1857K SKIPLOG    icmpv6    any    br0     anywhere             anywhere             ipv6-icmp destination-unreachable
8      399  137K SKIPLOG    icmpv6    any    ppp1.3  anywhere             anywhere             ipv6-icmp destination-unreachable
9    53521   19M ACCEPT     all      ppp1.3 any     anywhere             anywhere             ctstate RELATED,ESTABLISHED
10       0     0 LOG        tcp      ppp1.3 any     anywhere             anywhere             tcp flags:FIN,SYN,RST,ACK/SYN limit: avg 6/hour burst 5 LOG level alert prefix "Intrusion -> "
11    1801  209K DROP       all      ppp1.3 any     anywhere             anywhere
删除DROP规则
我这里规则是第11条所以删除11条，以自己标号为准

#删除规则11
ip6tables -D FORWARD 11

ip6tables -nvL FORWARD --line-numbers
Chain FORWARD (policy ACCEPT 8 packets, 524 bytes)
num   pkts bytes target     prot opt in     out     source               destination
1     6730  535K TCPMSS     tcp      *      ppp1.3  ::/0                 ::/0                 tcp flags:0x06/0x02 TCPMSS clamp to PMTU
2     7023  542K TCPMSS     tcp      ppp1.3 *       ::/0                 ::/0                 tcp flags:0x06/0x02 TCPMSS clamp to PMTU
3    4024K  770M rtchain    all      *      *       ::/0                 ::/0
4        0     0 DROP       all      veip0.1 *       ::/0                 ::/0
5        0     0 DROP       all      veip0.2 *       ::/0                 ::/0
6    4020K  770M forward_npt  all      *      *       ::/0                 ::/0
7     5496 1860K SKIPLOG    icmpv6    *      br0     ::/0                 ::/0                 ipv6-icmptype 1
8      405  139K SKIPLOG    icmpv6    *      ppp1.3  ::/0                 ::/0                 ipv6-icmptype 1
9    54396   19M ACCEPT     all      ppp1.3 *       ::/0                 ::/0                 ctstate RELATED,ESTABLISHED
10       5   400 LOG        tcp      ppp1.3 *       ::/0                 ::/0                 tcp flags:0x17/0x02 limit: avg 6/hour 

高级规则
在drop之前加入有效，也就是需要排在前面而非最后，这个指定放行的端口，而非全部放行，保证了安全

允许指定端口（假设要放行 22, 80, 443）
ip6tables -I FORWARD 1 -i ppp1.3 -p tcp --dport 22 -j ACCEPT   # SSH
ip6tables -I FORWARD 2 -i ppp1.3 -p tcp --dport 80 -j ACCEPT   # HTTP
ip6tables -I FORWARD 3 -i ppp1.3 -p tcp --dport 443 -j ACCEPT  # HTTPS

允许返回流量（防止连接被中断）
ip6tables -I FORWARD 4 -m state --state ESTABLISHED,RELATED -j ACCEPT
恢复DROP规则
在第11条加入DROP规则，或者重启光猫

ip6tables -I FORWARD 11 -i ppp1.3 -j DROP
持久化
暂未找到能持久化的方法

使用 ip6tables-save 保存的值无变化

MTU （最大传输单元）是网络设备传输的信息包最大值。对于各种路由器，最佳的MTU值通常都是默认值。


各种应用下的最佳MTU值
设置MTU大小是一个反复试验的过程: 由最大值1500开始下降，直至问题解决。使用下列值之一或许能解决一些由MTU值引起的问题：
1500. 以太网信息包最大值，也是默认值。是没有PPPoE的网络连接的典型设置。是各种路由器、网络适配器和交换机的默认设置
1492. PPPoE 的最佳值
1472. 使用 ping 的最大值 （大于此值的信息包会先被分解）
1468. DHCP的最佳值
1430. PPTP 的最佳值
576. 拨号连接到ISP的标准值
好了，注意一下，以上资料是正常普通情况下MTU的值，不同地区不同运营商不同机房或许也会导致MTU值的不一致！
如何查看MTU值呢？
电脑直接插网线到modem进行ADSL拨号上网，在cmd命令下输入：
netsh interface ipv4 show subinterfaces
如何测试MTU值的最大值？
MTU值越大，发包量就大，发包时间减小，理论上是可以提高网络的。怎样测试自己的MTU值的最大值呢？
首先，在CMD命令下输入：
ping -f -l 1500 www.baidu.com
1500是默认值，先来测试一下是否能达到1500.
命令返回：“需要拆分数据包但是设置 DF。” 说明MTU值过大！我们把MTU值降低试试

ping -f -l 1450 www.baidu.com
PING值出来了，说明MTU设置1450可以通过。

再测试一下1451。
ping -f -l 1451 www.baidu.com
命令返回：“需要拆分数据包但是设置 DF。” 说明MTU值最大就是1450了。

于是有人就疑问，为什么在modem下测试是1478，而ping值测试 是1450？
上面ping得到的MTU值不能直接用于本地设置上，还应在此基础上加上28（数据包头大小28字节），因此最终在WAN设置页面修改MTU大小为1478。
最后，我就在路由器的WAN接口设置MTU值1478.
------------------------------------------------------------------------------------------------------
按照上面方法，我能ping通的MTU最大值是1464，再加上28（数据包头大小28字节），应该设置的值为1492，刚好是PPPoE的最佳值

解决IPV6 PMTU黑洞导致某些手机APP图片加载时间过长，小米BE6500PRO为例

之前有尝试过降低MTU大小的方法，但是改之后当时很好用，第二天又会超出大小，还要接着改。看大佬的文章最好的解决办法是打开路由器中的MSS钳制（用于在TCP连接建立时，收发双方可以通知对方通信时每一个报文段所能承载的最大数据长度。而MTU则是数据链路层的最大传输单元，限制了数据包的大小。MSS通常受限于MTU，最佳情况下MSS=MTU-40，以太网环境中最大MSS为1460字节）功能，可是小米路由器不支持这个功能，即使放在光猫拨号也不能解决问题。我的解决办法是，将IPV6设置中局域网获取IP方式改为“仅DHCPv6”

因为安卓设备只支持SLAAC（无状态地址自动指派）的方式获取IPV6地址，但是WIN10和IOS设备都支持DHCPv6的方式获取，所以通过这种方式禁止安卓设备获取IPV6地址。（这几种选项具体的差别可以参考：家用路由IPV6配置指南）因为目前我用IPV6的需求只是需要家里的电脑和NAS设备有公网IP，手机端不是一定需要IPV6地址，也算一种曲线救国的方式了吧。

国内免费用腾讯的朱雀https://matrix.tencent.com/ai-detect/?lang=zh，可检测文章和图片

随着互联网上出现越来越多AI内容，AI检测也步步紧随。目前主流检测网站有：
1. GPTZero ：综合能力最强，模型跟进速度快，有字数限制但可通过删cookie重置
2. QuillBot + Scribber (同API)：无限制免费使用，检测准确度高
3. ZeroGPT：无限制，效果一般，跟进速度较慢，主要用于检测GPT系模型
4. Originality.ai：付费使用，无免费版本，效果最好

原理讲解：

AI检测方法主要参考两个指标：困惑性 + 爆发性

困惑性是指单词的不可预测性，是文章使读者感到疑惑或迷茫的潜力，代表着人类分散的思维。简单来说就是看到开头猜不到结尾，考验的是文章理解的难易程度，具体实现方式可以是把论据放在论证前

爆发性指的是句子种类和结构的不同，是文章中不同长度与类型的比例，代表着人类在写作中丰富的写作手法。具体实现方法可以是包含一定比例的长短句结合，以及使用除陈述句之外的表述方法。

image1165×607 139 KB

AI的训练的终极奥义便是从海量文本中找到连接与秩序，使得输出内容变得简单直白易于理解。但这恰恰是AI检测的把柄，AI就像是输入法的自动联想，每个模型都会有一定的联想规律，而检测AI也是需要使用到模型的，这些模型用来检测上面提到是两个指标来判断可能性，随着语言模型的升级进步，检测模型也需要跟进语料，以更好地了解模型的输出习惯。

正因如此，在某些情况下使用鲜为人知或新鲜出炉的模型是不会被检测出来的。
下图为GPTZero的更新日志，直到到一月10号它才增强对于o1的检测，像这种高端模型通常需要额外时间单独优化：

image1883×781 77.8 KB

目前可以推荐的几个模型如2.0Flash，2.0 Thinking或者o1-pro等这些都是较新的模型，虽然Deepseek V3也是新鲜出炉的，但这种开源模型易于训练和本地部署，使得检测模型相对来说更容易训练。

提示词示例分享：

Objective: To rewrite AI-generated text, imbuing it with the characteristics of a genuine human author while preserving the original information and core arguments.

Key Principles of Human Writing (and How to Mimic Them):

Word Choice and Tone:

Mix it up: Use of common, easy-to-understand words for the entire body, alongside a sprinkling of more challenging or abstract words (around 5-7 per paragraph).

Be less polite: Avoid overly formal or courteous language. Be direct and less deferential. Make sure every sentence have a meaning.

Incorporate subtle opinions and emotions: Inject personal viewpoints, feelings, and subjective interpretations into the narrative.

Think "describe," not "speak": The output should be descriptive prose, not a direct speech or conversation.

Sentence Structure:

Complexity is key: Construct sentences that are complex, and unique.

Vary sentence length: Combine short, impactful sentences with longer, more elaborate ones.

Connect your thoughts: Ensure a connection between sentences, with each sentence building upon the previous one and leading into the next. Be careful about connection words, don't overdo it.

Mix up the order: use inverted sentence structures or phrases to create a less predictable rhythm.

Logic and Flow:

Subtle jumps: Introduce minor logical leaps or tangential thoughts.

Don't be too perfect: Include minor imperfections, like slightly informal grammar or phrasing, as long as it doesn't detract from clarity. Avoid overly structured or perfectly polished prose.

Things to AVOID (Common AI Traits):

Overly straightforward ideas: Human thought processes are never linear. Introduce nuance and subtle complexities.

Excessive politeness or formality: Human writing is generally more casual and direct.

Over-reliance on perfect grammar and structure: Humans make minor errors and use less formal language.

Perfectly structured arguments: Human reasoning can be slightly less direct and more prone to digressions.

Just "rewording" the original text: Completely reimagine and re-express the ideas.

Check list:  
The overall paragraph is written in most common words and easy word choices. There are 5-7 high level vocabulary. At least mix up one sentence structure, flipped, short, long mixed... logic is mixed and jumping, the paragraph should not be a speech.

Initialization: I am ready to receive the AI-generated text. I will rewrite it embodying these human-like characteristics.

在此基础上我还会加上：

Rewrite the following content so that it sounds like human writing, avoiding explanations, straightforward ways of showing, and including leaps of thought. Use fewer commas, avoid over-describing or over-expressing, avoid excessive use of metaphors, use common and simple words, but keep the sentence structure complex, and sentences should be connected to the previous and following sentences. Add a few advanced vocabulary words to the text. Output: Don't be so polite:

重述以下内容，使其听起来像人类语言，避免解释，避免直截了当的思维方式，加入跳跃性的想法。少用逗号，不要过度描述或过度表达，避免过度使用比喻，使用常见和简单的词汇，但句子结构保持复杂，句子应与前后的句子联系起来。在文章中加入几个高级词汇词。输出不要那么礼貌：

摘自https://linux.do/t/topic/532581

朱雀大模型检测，很多人连自己写的东西都过不了，检测都被识别为AI
其实去AI很简单。只需要找一篇自己喜欢的文章、文学作品，把原文发给AI问他「这篇文章写得怎么样」，AI肯定会给出许多的回答，但这都不是重点。

此时你再把AI写的内容发给AI，让他模仿这个风格续写，一定是让他续写，而不是模仿风格，一旦提到模仿两个字AI就会刻意。
续写出来的就可以过AI检测了，起码不可能直接来一个100% AI内容

开篇和结语是AI检测的重灾区

摘自https://linux.do/t/topic/594958

正向

快速高空跟踪镜头移动，无人机视角，一个超现实的高速梦境序列，一个穿兜帽衫的小男孩俯卧姿势向前飞行，轻松地在云层之间滑行，身体完全伸展，双臂向两侧伸展，双腿略微分开，头部向前，捕捉平滑水平飞行的感觉。衣服随风摇摆，相机从略高位置的俯视角度紧密跟踪从左后方向右后方移动，保持对俯卧姿势的持续视角，随着角色迅速穿越场景。环境是动态的，快速变化，下面有云层，不断往后掠过的白云，远处高悬的大月亮，四周是闪耀的星空，运动模糊和光迹增强了速度感和流畅性。快速移动。

负向

低质量，模糊，变形，手指屈扭，人物屈扭

结果：https://app.klingai.com?workId=67985051

正向

一个女生在左右扭腰跳性感的韩国女团舞，表情显得很妖娆魅惑，她挺胸扭臀，甩头摆臂，眼神直勾勾地盯着镜头，手指动作清晰有力，没有丝毫变形。

负向

低质量，变形，扭曲，错位，手部变形，不合逻辑

结果：https://app.klingai.com?workId=272793518144191

正向（有首尾帧）

万物复苏，生长的过程，画面主体动态呈现，动作自然流畅，融合，过程丝滑而匀速，符合逻辑，极致细节，镜头跟拍，超真实动态捕捉，不模糊，高质量，没有瑕疵。

结果：https://app.klingai.com?workId=144193319

正向（有首帧）

人物快速的骑行在下坡蜿蜒崎岖的小路上，一路下坡，人物的头发，裙摆随风飘起，远处的山，梯田越来越近，镜头跟随

结果：https://app.klingai.com?workId=143864742

正向（有首帧）

画面中的德牧犬扭头对橘猫不停的说着话并一副愤怒的表情。重点是橘猫用两只爪子捂住自己的两只耳朵并一副生无可恋的表情。画面中的医疗器械正在正常运行着，主体动态呈现，动作自然流畅，环境光，符合逻辑，极致细节，超真实动态捕抓，动物主体脸部不变形，清晰自然，不模糊，高质量，没有瑕疵

结果：https://app.klingai.com?workId=142790651

剧本结构取决于编剧打算如何讲故事，真正的用起来，实际上很简单：你只需要知道你能把玩什么结构。

Cinefix讲过关于电影结构的课程，screencraft整理分享过，影视工业网会员Big Cats他翻译了这篇文章，向大家介绍适用于任何故事和题材的剧本结构，分享给大家。英文：https://screencraft.org/2018/01/16/10-screenplay-structures-that-screenwriters-can-use/

三幕式结构Three-Act Structure

虽然很多人对剧本结构都有很多想法，但当你将故事彻底分解后，会发现所有结构都具备开端、中端和结尾。这是自人类围篝火讲故事或者在石壁上创作洞穴壁画时就采用的结构：搜寻猎物（开端），对抗猎物（中段），以及打败猎物（结尾）。

三幕式结构是大多数影片所遵循的最基本、最纯粹的结构。有开端，有冲突，有解决方案。而四幕式结构，五幕式结构，电视剧采用的七幕式结构，以及其他许多结构都只是对三幕式结构的补充。

即便是采用了后面我们介绍的其他九种结构作为核心故事结构剧本，通常也可以分解成三幕剧，只不过是以不同的形式描述罢了。

当你选择采用基本的三幕式结构，那就是在向观众提供最容易理解的故事设计。

三幕剧每个场景都很重要，三幕剧每个场景直接影响到下一个，所有的故事都是自然进行的。首先是建立角色和他们的世界，随后是他们被迫面对或主动承担冲突，最后是解决之道，诸如《星球大战》、《亡命天涯》、《证人》、《夺宝奇兵》和《虎胆龙威》都是三幕式结构的完美范例。这些故事都呈现出开端、中段和结尾的三幕式结构，其中每个场景都不断朝着结局推进。

多重时间线结构Multiple TimelineStructure

这或许是剧本创作里最复杂的结构之一，这是混合多条时间线的故事。

影片诸如《党同伐异》、《珍爱泉源》以及《云图》，乃至《教父2》都采用了多重时间线结构。

大多数情况下，故事是融合在一起的，具有相同的主题、情感和信息，但在细节上又各不相同。一个故事的因果并不一定会对其他故事产生影响。故事间唯一的联系就是共同的主题、情感和信息——除了制作选择之外，像让一个演员演绎不同的角色，在不同时间段采用相同的场地等等。

这种结构的神奇在于，它让观众觉得宇宙中所有生命都有某种联系。

如果你决定采取弗朗西斯·福特·科波拉连接《教父2》故事线的方式，每个故事本身都会具有更深层的含义。当我们看到麦可·柯里昂权力的崛起……以及他父亲力量更为微妙的崛起……

……我们开始认为这两个故事都是能独立成片的……

无论你是否将多重时间线故事关联在一起，这种结构都为编剧提供了一种超越传统叙事的方式。

链接结构Hyperlink Structure

就像在三幕式结构中发现的那样，线性故事展现出多米诺效应。一个多米诺倒下会导致另一个多米诺也倒下，一个接一个，直到找到解决办法。就像将故事从A讲到Z，从不错过之间任何一个字母点。

有些影片《木兰花》、《撞车》和《通天塔》看似是多重时间线结构，但每个分支故事都是链接在一起，像多条不同排的多米诺迂回前进，但最终通向相同的结局。所有故事的起因和影响最终促成了这一结局。

这类型故事让观众了解我们个人生活是如何相互联系的。我们所作所为或者不作为对其他人的生活会产生平行影响。

在保罗·托马斯·安德森的《木兰花》里，八个角色分别有着各自的的故事，随着剧情发展，他们之间慢慢产生了联系。

链接故事的关键是，最终每个故事和角色都会影响其他故事和角色，如果移除某条故事线或角色，故事主线也会崩溃。这个结构难以掌握，即使是我们所提及的运用链接结构的影片也可能没办法达到完美的程度，但这种尝试会使读者或观众感到眼前一亮。这样的剧本更容易吸引读者，因为他们会想知道所有这些故事和角色是如何产生联系的。

Fabula/Syuzhet结构

虽然你可能未曾听闻过这类型故事结构，但是实际上在影片中是非常普遍的。《搏击俱乐部》、《美国丽人》、《好家伙》、《阿甘正传》、《夜访吸血鬼》和《公民凯恩》都是范例。

这个结构起源于俄国，来源于俄国形式主义的术语，运用于描绘叙事结构的叙事学。

Fabula是构成故事的素材，而syuzhet是叙述以及故事是如何组织的。

美国电影所采用的这种特定结构往往是先揭露结局，让观众探究故事是如何演变至此的。故事关乎历程，并把重点放在‘如何’而不是‘什么’上。

《公民凯恩》便是以主角的死亡为开场的，临终之时他喃喃自语着“玫瑰花蕾”，之后通过一名记者调查凯恩，他的一生经历才在倒叙中冉冉展开。

在该片中，fabula指按时间顺序发生的凯恩一生中的真实故事，而syuzhet则指故事的叙述方式。

《阿甘正传》以故事的尾声阿甘等候巴士为开场。从他和各个公共汽车站同伴交谈的情景，获悉他一生的故事fabula。故事的syuzhet出现在公交车站的场景和他的生活故事交织在一起。如果这个故事是三幕式结构的话，我们将会以小阿甘为开场，然后推进故事到他在公交站等车。这样的话，阿甘在公交站和其他人交谈的场景就不必要了，整体的旁白叙述也用不着。

《夜访吸血鬼》以吸血鬼路易斯接受马洛伊的采访开场。路易斯回顾他几百年前和他的制造者莱斯特在一起的吸血鬼生涯，这是故事的fabula，而采访场景代表syuzhet。故事的事件fabula本身独立于它的叙述syuzhet。

这是个经常用于真实故事的独特结构，但也很容易创造性地应用于虚构的故事。这种结构增添了一种叙述感，并借口否定了使用旁白，所以如果你觉得有必要在剧本中添加旁白，那么最好的方法之一就是在Fabula/Syuzhet结构中编写。

逆时顺序结构Reverse Chronological Structure

以逆时顺序讲述故事是电影中更原始的结构之一，这与Fabula/Syuzhet结构不同。虽然也是以结局或接近结局为开端，但并非是以顺时顺序排列的故事情节。在该结构中，剧本被分割成好多块，然后用从尾到头的顺序讲故事。

《记忆碎片》是该结构的典范。它巧妙地利用相反的场景顺序来打造独特的张力，令人急切地想知道角色的真实身份，他的行为是出于何种目的，以及故事中涉及的其他角色是否可以被信任。随着故事按逆时顺序展开，我们了解了更多，但同时更多问题也冒了出来。

故事的开场制造了剧情的张力、引起了观众的好奇心，使剧情显得错综复杂。

如果你按顺时顺序观看该片，影片会缺少张力，剧情也不那么错综复杂吸引人。

逆时顺序结构难以构建。它并非只是简单地将故事切成若干块，然后按逆时顺序讲述而已。

你仍然必须写出一个引人入胜的逆时顺序故事，留下各种谜题让观众、读者猜测解读，同时回答这些问题。

罗生门结构Rashomon Structure

这个结构来源于黑泽明的同名经典之作《罗生门》。

它着眼于从不同的角度讲述相同的故事。这些故事往往能使用

Fabula/Syuzhet结构的元素，让一个角色在syuzhet里回忆事件，但这里的fabula是不同的，因为这是相同的故事从不用的人物视角进行讲述。

虽然故事本身是不变的，但被告知的方式是不同的。

这让观众记住一个故事总有许多面。这让你、让编剧在剧本中注入更多创造力和独创性。但要拿捏好这个技巧很难，因为对细节的关注必须接近完美，才能均匀地关联每个视角。每个视角都要把个人价值作为一个独立的故事，同时展现一个具有同等价值和阴谋的总体故事。

环状结构Circular Structure

循环叙述通常是始于结尾和结于开端的故事。

这个结构再次使用了fabula/syuzhet结构。这里的Syuzhet更像是一个莫比乌斯环，就好像这个故事是一张单面平整的纸，中间被扭曲，首尾相接，形成一个圆圈。同时，fabula就像ouroborus象征——吞噬自己尾巴的龙。

时间旅行故事是最突出的循环结构叙事，以最直接的方式利用叙事的循环方面。

电影如《回到未来》、《十二猴子》和《环形使者》讲述主角穿梭回过去或到未来，影响过去或未来的自己或事件，通常是展示自相矛盾的开场和结局视觉画面，如相同场景、时刻、地点或它们的变体等。

非线性结构Non-Linear Structure

非线性影片比如《低俗小说》、《落水狗》、《安妮·霍尔》和《敦刻尔克》是通过来往过去未来时间段来讲述一个单独的故事。这类故事不是按顺时顺序呈现的，叙事也并非遵循三幕式结构那样的因果模式，或者通过平均故事情节。

非线性电影背后的概念是挑战我们认为我们记忆的方式——或者人物如何回想起他们曾经的经历。

《记忆碎片》往往会被归结为是非线性结构，但实际上是以逆时顺序来区分的，这仍然可以被看作是线性叙事。非线性故事在时间上非常跳跃，不是从A点到Z点或从Z点到A点，相反的，它可能是从A点到D点，然后跳到L点和M点只为了跳回B点和C点。

这对读者和观众都是挑战，他们必须能将特定场景和故事线连接起来。

实时结构Real-Time Structure

其他剧本是在一个不间断的时间流里讲故事，而不是像三幕式结构所呈现的那样，使用故事中最关键的部分来拼凑出一个剧本。因为角色所面对的任何冲突的因果关系都是实时呈现的。

影片诸如《十二怒汉》、《与安德烈共进晚餐》、《千钧一发》、《联航93》和《正午》都是实时结构的范例。

没有中断，没有时间跳跃，没有倒叙或者诸如此类的。故事没有出现中断，每个时刻都很重要，而尝试采用该结构的编剧必须理解这点。比如采用实时结构的电视剧《24小时》里，观众在重要的24小时内是看不到主角上卫生间这种废镜头的，因为时间都很重要。

这类型的剧本在这方面可能会很棘手，所以你通常必须找到驱动角色行动和动机的方式。“紧迫的时间”或许是最好的实现方式。

如果你观看《正午》，尤其是《千钧一发》，你会发现行动和戏剧转变都源于“紧迫的时间”。

影片《正午》里，小镇警长必须为宿敌找上门的那一刻提前做好准备。《千钧一发》里的父亲如果想再次见到女儿就必须按歹徒说的做，这时时间就开始倒数了。

如果选择运用实时结构讲故事，你必须遵循其规则，在角色生命中所选择的时刻任何一秒都不能被跳过。

这种结构的奇妙之处在于故事中的张力升级，并且如实传达这种张力感会更令人印象深刻。

梦的结构Oneiric Structure

梦的结构是独一无二的，因为它用梦般的视觉效果来描绘电影故事，探索梦境、记忆和人类意识的结构。

对这种结构的巧妙使用最有代表性的作品是卡梅伦·克罗的《香草天空》。随着剧情的发展，真实世界和梦境的界限越来越模糊，使我们无法分辨哪些是真实的，哪些是梦境。

《生命之树》对这个结构的使用有过之而无不及。观看该片让你觉得你在透过含混模糊的记忆和梦境见证某人的生命。

这类影片往往由导演自行出品，很可能是因为将这类故事需要洞察力和远见，尤其是像泰伦斯·马利克的《生命之树》这类极端案例。

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源自对流浪猫行为的观察：当一只被丢弃的猫再次被收养时，它会表现得格外乖巧，因为害怕再次被抛弃。这一现象被引申到人类情感关系中，描述了个体在被抛弃或冷落后，因害怕再次失去而表现出顺从、讨好或警惕的行为。

弃猫效应的心理学成因

1. ‌安全感的崩塌与重建‌：当个体感受到被抛弃时，内心的安全感会瞬间崩塌。为了重新获得安全感，个体会通过改变行为（如顺从或讨好）来修复关系。
2. ‌自尊体系的破碎与修补‌：被抛弃的经历会冲击个体的自尊，使其产生自我怀疑。当对方重新接纳时，个体会通过表现得更“完美”来修补自尊。
3. ‌依恋模式的影响‌：根据依恋理论，童年时期被忽视或缺乏安全感的个体更容易在成年后表现出弃猫效应，尤其是在亲密关系中。

弃猫效应在生活中的表现

1. ‌亲密关系‌：一方突然冷落另一方，导致被冷落者因害怕失去而变得更加顺从或讨好。
2. ‌职场关系‌：员工被上司冷落或边缘化后，可能会变得更加谨慎和服从，以避免再次被忽视。
3. ‌自我封闭‌：被抛弃的经历可能使个体在人际关系中设定过高的边界，导致过度封闭和难以建立信任。

弃猫效应的启示与应对

1. ‌自我反思与成长‌：通过反思被抛弃的经历，个体可以更清楚地认识自己的需求和价值观，从而选择更健康的人际关系。
2. ‌积极沟通‌：当感受到被忽视时，应通过积极的方式表达自己的需求，而不是压抑情绪或过度讨好。
3. ‌共情与理解‌：学会站在对方的角度思考，理解对方的感受与需求，避免因误解而加剧关系问题。

总结

弃猫效应揭示了被抛弃或冷落对个体心理的深远影响。它提醒我们，伤害和被伤害是人生的一部分，但通过理解和应对这一效应，个体可以逐渐治愈内心的创伤，建立更强大、更健康的人际关系

生成效应是认知心理学中的一个重要概念，它指出人们对于自己生成或构建的信息有着更好的记忆效果和理解程度，也就是我们说的“学习既有的东西，远不如自己实操学得快”。这一效应在学习方面有着积极作用。

比如学习后转教他人或者马上应用，这种学习是最有效的

一、主动参与

生成效应强调个人在学习过程中所表现出来的主动性以及积极性，通过独立的思考、整合与总结等方式将外来信息充分转化为自己的知识体系。

二、信息内化

面对外界源源不断涌来的大量信息，个体会将这些信息与自己脑海中已有的知识或者生活经验进行比较和改进，从而更加深入地理解所学的知识，并且记忆更加的牢固。

三、深度学习

生成效应鼓励学习者不要只停留在表面知识的获取上，而是要尝试一步步剖析面前的问题，通过自己的深度思考和反复实践，将晦涩难懂的知识转化为更深层次的理解和熟练于心的技能。

四、个性化定制

生成效应还具有个性化的特点。它的个性化体现在它独特的定制内容上

学习书本知识的同时也要进行实操，特别是计算机等工科专业的同学，光看懂书上的知识还远远不够，要在电脑上多练习练习代码，用多熟多，努力加强专业技能。

多对新知识进行深度加工，

如果你喜欢一个人，就约他出来喝杯奶茶，然后交谈时 不断缩短两个杯子之间的距离，如果他没有反应，很可能他也喜欢你，如果他挪开了杯子，说明他心存戒备。

杯子效应是一种在人际交往中，通过观察对方对杯子等物品的细微动作和反应，来判断对方对自己的态度和好感程度的心理学现象。当两人在交流时，如果其中一方尝试将杯子推向对方，而对方没有表现出反感或抵触，这可能意味着对方对其有一定的好感和接纳度。反之，如果对方表现出不自在或直接将杯子移回原位，则可能意味着对方对其有所排斥或好感度较低。

杯子效应起源于心理学实验，并在后续由不同的学者和研究者在不同领域和角度进行补充和发展。它反映了人们在日常生活中的自我认知和对他人的认知局限，以及物理距离与心理距离之间的关系。在不同的文化背景下，杯子效应都具有一定的适用性，因为它触及了人类共有的心理现象——对亲密关系的渴望与保持个人空间的平衡。

富兰克林效应‌是指相比那些被你帮助过的人，那些曾经帮助过你的人会更愿意再帮你一次。换句话说，让别人喜欢你的最好方法不是去帮助他们，而是让他们来帮助你。这一效应源自美国政治家本杰明·富兰克林的一个故事：他通过请求一位不喜欢他的议员借书，成功改善了两人关系，最终成为密友。

心理学原理

富兰克林效应的成因可以从以下几个心理学理论解释：

1. ‌认知失调理论‌：当人们的行为与态度不一致时，会感到心理不适，从而调整态度以匹配行为。例如，帮助他人后，人们会倾向于认为对方值得帮助，从而增加好感。
2. ‌社会交换理论‌：帮助他人后，人们期望未来得到回报（如感激或尊重），这种期望促使他们对被帮助者产生好感。
3. ‌自我感知理论‌：通过观察自己的行为，人们推断自己的内在态度。帮助他人后，人们会认为自己乐于助人，从而对被帮助者产生积极感情。
4. ‌同情与共情‌：帮助他人可以增强同情和共情，进而增加对被帮助者的好感。

实际应用场景

1. ‌建立人际关系‌：在社交场合，通过小请求（如询问推荐或借阅物品）开启互动，让对方在帮助过程中产生好感。
2. ‌修复关系‌：对于出现裂痕的关系，请求对方帮一个小忙，可能让对方重新审视对你的感觉，从而改善关系。
3. ‌职场合作‌：在团队中，请求同事帮助解决小问题，可以增进彼此信任与合作。

注意事项与潜在风险

1. ‌适度请求‌：请求帮助应适度，避免给对方造成负担或反感。
2. ‌避免操纵‌：不应滥用富兰克林效应操纵他人，否则可能破坏信任。
3. ‌真诚表达‌：在请求帮助后，应真诚表达感激，以强化积极效果。

总结

富兰克林效应揭示了人际互动中的微妙心理机制，通过请求帮助，可以增强他人对你的好感，从而建立或修复关系。然而，应用时需注意适度与真诚，避免滥用或操纵。理解并合理利用这一效应，有助于提升人际关系的质量与深度

人们对某段体验的记忆主要由两个因素决定——‌峰值时刻‌（正向或负向的高峰体验）和‌结束时的感受‌，而过程中其他体验的持续时间和比重对记忆影响较弱‌

二、核心原理

1. ‌“峰”与“终”的关键作用‌
   • ‌峰‌：即体验中的情绪最高点，无论是极度愉悦还是极度不适，均会成为记忆锚点‌。
   • ‌终‌：结束时的感受会显著影响整体评价，即使此阶段较短‌。
   • 这里的”峰”与”终”就是所谓的”关键时刻MOT（Moment of Truth——关键时刻。MOT是一个关键指标，是对客户导向的具体衡量，因为对客户而言，他只会记住那些关键时刻——MOT）”,”MOT”是服务界最具震撼力与影响力的管理概念和行为模式。基于我们潜意识总结体验的特点，除了峰值和终值时之外的其他体验，无论好与不好体验的比重是多少，体验时间的长短，对记忆的影响不多，会被选择性忽略。。
2. ‌记忆的“快照”特性‌
   人类大脑倾向于将复杂体验简化为代表性片段，而非完整的时间线。例如，冰水浸泡实验中，受试者的痛苦记忆仅与峰值和结束时相关，而非全程平均感受‌。

峰终定律揭示了人类记忆的简化特性，通过精准设计关键节点体验，能以更低成本提升用户感知。其应用需平衡峰值强度与终值设计，同时关注场景适配性‌

“一个人做了99件好事，但只要做了一次坏事他就是个坏人，反之，如果他做了99件坏事但只要做了一件好事，别人就会把他当成好人”的现象，与‌峰终定律‌的核心理念高度契合，其本质是‌记忆锚点对人性的简化评价机制‌：

1. ‌“峰”的放大效应‌
   最后一次的负面行为（如坏事）可能成为“负面峰值”，而最后一次的正面行为（如好事）则可能成为“正向峰值”，这些极端体验会覆盖长期积累的其他行为印象‌23。例如，长期行善者因一次错误被否定，或作恶者因一次善举被美化，均体现了个体对“峰值事件”的敏感性。
2. ‌“终”的终结性影响‌
   人们倾向于以最近一次接触（“终值”）作为整体评价的总结。若最后一次行为是正向的，即使此前多数行为负面，也可能被解读为“改过自新”；反之，长期正面的形象可能因一次负面终结事件而崩塌‌

适用场景‌

• ‌短期关系或低频率接触‌：当信息获取不完整时，人们更依赖“峰”与“终”简化判断。例如，陌生人通过一次冲突或帮助形成初步印象‌24。
• ‌情绪化决策场景‌：在情感冲突或舆论事件中，极端事件易被强化为评价标准，如公众人物因丑闻“人设崩塌”‌56。

局限性‌

• ‌长期关系的复杂性‌：在持续互动中（如亲友、同事），日常行为积累的稳定性可能削弱峰终定律的影响‌6。例如，家人间的长期信任难以因一次争吵彻底破裂。
• ‌社会文化差异‌：集体主义文化更重视群体共识，可能弱化个体行为的峰终效应‌

峰终定律常与以下效应共同作用，需结合分析：

1. ‌近因效应‌（Recency Effect）
   强调“最近发生的事件”对记忆的强化作用，与峰终定律的“终值”高度重叠‌6。例如，员工因近期业绩突出获得晋升，可能掩盖过往平庸表现。
2. ‌晕轮效应‌（Halo Effect）
   单一特质的极端表现（如善举）可能泛化为整体评价，与“峰值”的放大机制类似‌24。例如，明星因捐款被赋予“道德楷模”标签