Initial commit

000-inbox/20260228121029.md

@@ -0,0 +1,3 @@
+![](../attachment/Pasted%20image%2020260228121011.png)
+
+![](../attachment/Pasted%20image%2020260228121021.png)

000-inbox/20260228151875.md

@@ -0,0 +1,30 @@
+
+```
+curl --location 'http://183.252.183.117/api/v1/chats_openai/d06e1690377d11f0a5df0242ac120006/chat/completions' \
+--header 'Authorization: Bearer ragflow-VjOWEyN2U0M2M2MTExZjBiM2UxMDI0Mm' \
+--header 'Content-Type: application/json' \
+--data '{
+    "model": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B",
+    "stream": true,
+    "messages": [
+        {
+            "role": "user",
+            "content": "你是谁?"
+        }
+    ]
+}'
+
+curl --location 'http://183.252.183.117:30021/v1/chat/completions' \
+--header 'Content-Type: application/json' \
+--data '{
+    "model": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B",
+    "stream": true,
+    "messages": [
+        {
+            "role": "user",
+            "content": "你是谁?"
+        }
+    ]
+}'
+
+```

000-inbox/React 工程师.md

@@ -0,0 +1,72 @@
+# 关于 Node
+
+| Node.js         | Java        |
+| --------------- | ----------- |
+| Node.js version | JDK version |
+| V8 Engine       | JVM         |
+| npm             | Maven       |
+| N-API           | JNI         |
+
+## Node.js 版本
+
+[Node.js — Node.js 版本](https://nodejs.org/zh-cn/about/previous-releases)
+
+# 学习资料
+
+https://u19tul1sz9g.feishu.cn/docx/WEWJdSzF5oTnwvxHGGAc0Vojnxe?from=from_copylink
+
+密码：M6923&65
+
+# 第一章 开发环境与核心概念
+
+UI = f(State)
+
+用户界面仅仅是应用程序状态的一个函数
+
+初始化环境
+
+```
+pnpm create vite@latest basic --template react-ts
+```
+
+导入方式：
+
+具名导入：
+
+```
+import { ... } from 'react'
+```
+
+默认导入：
+
+```
+import ... from 'react'
+```
+
+副作用导入：
+
+```
+import './index.css'
+```
+
+# CSS
+
+顶级作用域
+
+```
+:root {
+```
+
+媒体查询
+
+```
+@media (prefers-color-scheme: light) {
+
+}
+```
+
+ID 选择器
+
+```
+#root
+```

000-inbox/ibs-ai 项目 AI 对话流程.md

@@ -0,0 +1,360 @@
+## 1. 对话相关模块与入口  
+
+### 1.1 HTTP 接口入口（后端）  
+
+聊天（SSE 流式）：`POST /session/chat`  
+查询会话列表：`POST /session/page/list`  
+查询某会话的历史消息列表：`POST /session/message/list`  
+消息反馈（点赞/点踩/评论）：`POST /session/message_feedback`  
+
+### 1.2 鉴权与用户上下文  
+
+对 `/session/**` 路径做拦截：  
+
+Filter：`web/src/main/java/com/cmcc/ai/web/filter/UserAuthFilter.java:31-55`  
+
+---  
+
+## 2. 前端怎么传参（对话接口）  
+
+### 2.1 发送消息：`POST /session/chat`  
+
+```json  
+{
+    "content": "用户输入的文本",
+    "sessionId": 123,
+    "parentMessageId": 456,
+    "contentType": "text",
+    "role": "user"
+}
+```  
+
+#### 实际必填/有效字段（按当前后端实现）  
+
+- **必填**：`content`  
+- **可选**：`sessionId`  
+  - `sessionId == null`：后端会创建一个新会话  
+  - `sessionId != null`：后端按该会话进行多轮  
+
+### 2.2 前端接收方式：SSE  
+
+`core/src/main/java/com/cmcc/ai/core/vo/MessageVO.java:20-72`  
+
+```json  
+{
+    "sessionId": 1,
+    "messageId": 10002,
+    "parentMessageId": 10001,
+    "role": "assistant",
+    "contentType": "text",
+    "msgStatus": "sending",
+    "content": "本次增量 token",
+    "reasoningContent": "（可选）模型推理内容"
+}
+```  
+
+当流结束时，后端会发送一条 `msgStatus=finished` 的消息（通常 `content` 为空或为最后一段），并结束 SSE 连接。  
+
+---  
+
+## 3. 后端对话编排流程（从 Controller 到落库）  
+
+核心实现类：  
+
+- `core/src/main/java/com/cmcc/ai/core/service/impl/SessionServiceImpl.java`  
+
+### 3.1 会话创建 / parentMessageId 选择  
+
+入口：`generateChatResponses(TextMessageParam param, Long userId)`  
+
+- `SessionServiceImpl.java:446-464`  
+
+逻辑：  
+
+1. **首次对话**（`param.sessionId == null`）  
+   - `parentMessageId` 被强制设为 `0L`（常量 `DEFAULT_PARENT_MSG_ID`）  
+   - 创建 `session_info` 记录（summary 取首条消息截断）  
+   - 代码：`SessionServiceImpl.java:449-453`  
+  
+2. **非首次对话**（`param.sessionId != null`）  
+   - 查询该 session 下 `message_info` 的最大 id 作为 `parentMessageId`  
+   - 代码：`SessionServiceImpl.java:454-456`  
+   - Mapper：`MessageInfoMapper.xml:143-145`（`select max(id)`）  
+
+> 这意味着当前实现的父子关系是“链式”的：每次提问默认挂在上一条消息后面，而不是维护一棵分支对话树。  
+
+### 3.2 历史消息拼接（多轮上下文）  
+
+历史消息查询：  
+
+- `queryHistoryMsg(sessionId)`：`SessionServiceImpl.java:596-607`  
+
+构造规则：  
+
+1. 第一条固定是 **system prompt**  
+   - `generateFirstMsg()`：`SessionServiceImpl.java:614-617`  
+   - system prompt 来源：系统配置 `OLLAMA_CHART_SYSTEM_MSG`  
+   - 若配置不存在则使用默认常量 `SYSTEM_MSG`  
+  
+2. 从 DB 查出该 session 的所有历史 `message_content`（按 `mc.id asc`）  
+   - SQL：`MessageContentMapper.xml:151-157`  
+   - 每条记录映射为 `ChatMessage{role, content}`  
+  
+3. 把“本次用户提问”也 append 到 historyMsg（作为最后一条 user 消息）  
+   - `aiChatDialog()`：`SessionServiceImpl.java:632-634`  
+
+最终 historyMsg 会被完整送给大模型（多轮上下文就是这么实现的）。  
+
+### 3.3 用户消息落库  
+
+在真正请求大模型之前，用户消息会先落库：  
+
+- 插入 `message_info`（用户侧）：`insertMessage(…)`  
+  - `SessionServiceImpl.aiChatDialog():628-630`  
+- 插入 `message_content`（用户文本）：`insertMessageContent(…)`  
+  - `SessionServiceImpl.aiChatDialog():630-631`  
+
+对应表结构见 `web/src/main/resources/init.sql`：  
+
+- `session_info`  
+- `message_info`  
+- `message_content`  
+
+---  
+
+## 4. 调用的哪个 AI 接口？请求长什么样？  
+
+### 4.1 AI 接口地址与模型配置来自哪里  
+
+后端不在配置文件里写死模型与地址，而是从 DB 的 `system_config` 表读取：  
+
+- 读取 service：`SystemConfigServiceImpl.java:31-50`  
+- key 枚举：`common/src/main/java/com/cmcc/ai/enums/SysConfigKeyEnum.java:14-31`  
+
+对话相关的 key：  
+
+- `OLLAMA_MODEL`：模型名  
+- `OLLAMA_CHART_URL`：多轮对话接口地址  
+- `OLLAMA_CHART_SYSTEM_MSG`：system prompt  
+- `API_KEY`：调用上游 AI 服务时的 Authorization（代码里默认按 Bearer 使用，具体值建议视为敏感信息）  
+
+在示例初始化 SQL 中（`init.sql:70-75`），`OLLAMA_CHART_URL` 指向一个 **OpenAI 兼容风格** 的路径：`/v1/chat/completions`。  
+
+> 虽然命名叫 `OLLAMA_*`，但实际对接的上游接口形态更接近 OpenAI/DeepSeek 的 Chat Completions 流式接口。  
+
+### 4.2 后端发给上游 AI 的请求体  
+
+组装请求的代码：  
+
+- `aiChatDialog()`：`SessionServiceImpl.java:648-653`  
+
+请求体类型：`OllamaMutiplePrompt`  
+
+- `common/src/main/java/com/cmcc/ai/model/OllamaMutiplePrompt.java:20-36`  
+
+结构：  
+
+```json  
+{
+    "model": "<来自 system_config.OLLAMA_MODEL>",
+    "messages": [
+        {
+            "role": "system",
+            "content": "..."
+        },
+        {
+            "role": "user",
+            "content": "..."
+        },
+        {
+            "role": "assistant",
+            "content": "..."
+        },
+        {
+            "role": "user",
+            "content": "本次问题"
+        }
+    ],
+    "stream": true
+}
+```  
+
+HTTP 请求（后端 → 上游 AI）：  
+
+- 方法：POST  
+- URL：`system_config.OLLAMA_CHART_URL`  
+- Header：`Authorization: <system_config.API_KEY>`  
+  - 代码：`SessionServiceImpl.handleMessageWithWebClient():156-175`  
+- Accept：`text/event-stream`  
+
+---  
+
+## 5. AI 接口返回的什么？后端如何解析？  
+
+上游 AI 返回被按“流式”逐行消费：  
+
+- `bodyToFlux(String.class)`：`SessionServiceImpl.handleMessageWithWebClient():170-178`  
+
+后端假定每一行 `line`：  
+
+- 要么是 `"[DONE]"`  
+- 要么是一个 JSON chunk，可反序列化为 `ChatCompletionChunk`  
+
+解析模型（按 DeepSeek/OpenAI streaming chunk 风格）：  
+
+- `common/src/main/java/com/cmcc/ai/model/ChatCompletionChunk.java`  
+  - 主要取值：`choices[0].delta.content`  
+  - 推理字段：`choices[0].delta.reasoning_content`  
+
+对应解析与映射：  
+
+- `generateDeepSeekChatMessage()`：`SessionServiceImpl.java:272-311`  
+
+映射结果是内部统一的 `MessageVO`：  
+
+- `messageVO.content = delta.content`  
+- `messageVO.reasoningContent = delta.reasoningContent`  
+- `messageVO.msgStatus`：  
+  - chunk 中包含 `finish_reason / stop_reason` 或 line 为 `[DONE]` 时，置为 `finished`  
+  - 否则为 `sending`  
+
+> 文件里还存在 `generateChatMessage()` 用于解析 `OllamaStreamResponse`（`SessionServiceImpl.java:321-345`），但当前 `handleMessageWithWebClient()` 实际调用的是 `generateDeepSeekChatMessage()`（`SessionServiceImpl.java:184`）。  
+
+---  
+
+## 6. 后端给前端返回的什么？  
+
+### 6.1 SSE 推送的内容  
+
+后端对每个上游 chunk 都会向前端推一个 SSE event：  
+
+- `ServerSentEvent.builder(JSON.toJSONString(message)).build()`  
+- 代码：`SessionServiceImpl.handleMessageWithWebClient():178-189`  
+
+也就是：  
+
+- SSE 的 `data` = `MessageVO` 的 JSON 字符串  
+
+前端收到后：  
+
+- 通过 `messageId` 把同一条 assistant 消息的 token 拼起来  
+- 通过 `msgStatus` 判断是否完成  
+- 通过 `sessionId` 确定归属会话  
+
+### 6.2 对话完成后的落库与状态更新  
+
+后端在发起上游请求时，会先创建一条“assistant message_info（sending）”：  
+
+- `assistantMessage = insertMessage(…, MsgStatusEnum.SENDING)`  
+- 代码：`SessionServiceImpl.handleMessageWithWebClient():162-168`  
+
+流式接收过程中：  
+
+- `contentBuilder` 累积每个 chunk 的 `delta.content`  
+  - `generateDeepSeekChatMessage():303-306`  
+
+流结束后（`doFinally`）：  
+
+- 正常完成：  
+  - `message_content` 插入完整文本（role=assistant）  
+  - `message_info.msg_status` 更新为 `finished`  
+  - 并触发异步评价（见下一节）  
+  - 代码：`SessionServiceImpl.handleMessageWithWebClient():191-195` + `handlerResponseMessage():208-218`  
+- 异常 / 取消：  
+  - 仍会尽量保存已累积内容  
+  - 并将 `message_info.msg_status` 更新为 `error/cancelled`  
+  - 代码：`handlerResponseMessage():219-235`  
+
+### 6.3 非流式查询：历史消息列表接口返回  
+
+- `POST /session/message/list`  
+- 返回：`ApiResponse<List<MessageListVO>>`  
+  - `MessageListVO`：`core/src/main/java/com/cmcc/ai/core/vo/MessageListVO.java`  
+  - 内含 `contents: List<MessageContentVO>`  
+
+这用于“进入会话后加载历史对话”的场景。  
+
+---  
+
+## 7. 多轮对话是如何实现的？（关键点总结）  
+
+本项目的多轮对话实现方式可以概括为：  
+
+1. 每次用户发消息时：  
+   - 先把用户消息写入 DB（`message_info + message_content`）  
+2. 组装“system + 历史 messages + 本次 user message”形成完整 messages 数组  
+   - 历史消息来自 DB `message_content`，按 `mc.id asc`  
+3. 把完整 messages 一次性发给上游 `/v1/chat/completions`（stream=true）  
+4. 上游返回流式 chunk：  
+   - 后端逐 chunk 转成 `MessageVO`，通过 SSE 推给前端  
+5. 流结束后：  
+   - 把 assistant 的完整文本一次性落库  
+
+即：**上下文存储在 DB，每次请求时“全量带上历史”**。  
+
+---  
+
+## 8. 评价（可选链路，和对话强相关）  
+
+对话完成后会触发一次“问答质量评估”的异步调用：  
+
+- 触发点：`handlerResponseMessage()` 的 `ON_COMPLETE` 分支  
+  - `SessionServiceImpl.java:209-217`  
+
+调用实现：`EvaluationServiceImpl.evaluationResult()`  
+
+- `core/src/main/java/com/cmcc/ai/core/service/impl/EvaluationServiceImpl.java:115-160`  
+
+它会：  
+
+1. 从 `system_config` 读取：  
+   - `EVALUATE_TASK_URL`  
+   - `CALLBACK_URL`  
+2. 读取“本次问/答”的 message_content 内容  
+3. POST 到评估系统（请求包含 query/response/callbackUrl）  
+4. 评估系统回调：`POST /evaluation/callback`  
+   - Controller：`web/src/main/java/com/cmcc/ai/web/rest/EvaluationCallController.java:36-46`  
+
+这条链路不影响前端展示主流程，但会写入 `evaluation_result` 表并支撑后续统计/导出。  
+
+---  
+
+## 9. 给前端的最小对接清单（建议）  
+
+### 9.1 发起对话  
+
+- `POST /session/chat`  
+- body：  
+
+```json  
+{ "content": "...", "sessionId": 123 }  
+```  
+
+### 9.2 处理 SSE  
+
+- 每个 event 的 `data` 是 JSON 字符串（`MessageVO`）  
+- 用 `content` 做增量拼接  
+- 用 `msgStatus` 判断完成  
+- **首次对话**从第一条 event 里取 `sessionId`，用于后续多轮  
+
+### 9.3 加载历史  
+
+- `POST /session/message/list`  
+- body：  
+
+```json  
+{ "sessionId": 123 }  
+```  
+
+（后端只读取 `sessionId` 字段：`SessionController.java:78-83`）  
+
+---  
+
+## 10. 关键代码定位索引  
+
+- 对话接口：`web/…/SessionController.java:98-105`  
+- 对话编排：`core/…/SessionServiceImpl.java:446-654`  
+- 上游流式请求与解析：`core/…/SessionServiceImpl.java:149-196` + `272-311`  
+- 历史消息查询 SQL：`core/…/MessageContentMapper.xml:151-157`  
+- 系统配置 key：`common/…/SysConfigKeyEnum.java:14-31`  
+- 初始化表结构与默认配置：`web/src/main/resources/init.sql`

000-inbox/tg-bot.md

@@ -0,0 +1,20 @@
+```
+telegrambots 相关源码路径：D:\MyCode\Study\TelegramBots
+
+<dependency>
+    <groupId>org.telegram</groupId>
+    <artifactId>telegrambots-longpolling</artifactId>
+    <version>${telegrambots.version}</version>
+</dependency>
+
+因为我是 Spring Boot 项目，那这里是不是用官方推荐的 telegrambots-springboot-longpolling-starter 更方便呢？
+
+现在请帮我实现一个最基础的机器人的功能：
+
+1. 双向机器人的功能，当有人给这个机器人发消息的时候，可以通知到我。可以参考下比较成熟的双项机器人实现的手段。
+2. 给我提供一个前台页面，让我可以在上面发布通知，使得所有使用我这个机器人的用户都能收到消息
+```
+
+```
+7786028912:AAGxQ1jmD4a7j6k-KGsSainVpsFGplSXp-0
+```

000-inbox/句子.md

@@ -0,0 +1,95 @@
+### 第一梯队：句子的绝对核心（没他们开不了机）
+
+#### 1. 主语 (Subject) —— “男/女主角”
+
+- **是什么**：整句话的主导者，也就是**“谁”**或者**“什么东西”**。它通常站在句子的最开头。
+- **谁来演**：通常由**名词**或**代词**（我、你、他）来演。
+- **例子**：
+    - **I** love apples. （**我**爱苹果。） 👉 “我”是主语。
+    - **The dog** is running. （**狗**在跑。） 👉 “狗”是主语。
+
+#### 2. 谓语 (Predicate) —— “核心动作”
+
+- **是什么**：主角（主语）**“做了什么”**动作。可以说，没有谓语就没有英语句子！
+- **谁来演**：**只能由动词**来演！
+- **例子**：
+    - I **love** apples. （我**爱**苹果。） 👉 “爱”是谓语。
+    - The dog **bites** the cat. （狗**咬**猫。） 👉 “咬”是谓语。
+
+#### 3. 宾语 (Object) —— “承受者 / 倒霉蛋”
+
+- **是什么**：动作的承受者。也就是主角的动作发泄在谁身上了。通常放在谓语（动作）的后面。
+- **谁来演**：通常由**名词**或**代词**来演。
+- **例子**：
+    - I love **apples**. （我爱**苹果**。） 👉 “苹果”被爱，是宾语。
+    - The dog bites **the cat**. （狗咬**猫**。） 👉 “猫”被咬，是宾语。
+
+> **💡 小结一下：主谓宾 (S-V-O)**
+> **[狗]** (主语/谁) + **[咬]** (谓语/动作) + **[猫]** (宾语/承受者)。
+> 这就是英语中最常见、最重要的骨架！
+
+---
+
+### 第二梯队：说明状态的特殊组合
+
+#### 4. 表语 (Predicative) —— “身份状态标签”
+
+- **是什么**：当句子里没有明显的动作（比如跑、跳、吃），而是想说主语**“是什么”**或**“怎么样”**时，用来贴标签的词，就叫表语。
+- **位置**：它永远跟在 `am/is/are` (系动词) 的后面。
+- **例子**：
+    - I am **a teacher**. （我是**老师**。） 👉 “老师”说明我的身份，是表语。
+    - She is **beautiful**. （她是**美丽的**。） 👉 “美丽的”说明她的状态，是表语。
+
+---
+
+### 第三梯队：让句子变得更丰富的“配角”
+
+如果你只会主谓宾，句子就像光秃秃的树干（我吃苹果）。要想句子好听，就需要下面这几个“配角”来添枝加叶：
+
+#### 5. 定语 (Attribute) —— “名词的专属化妆师”
+
+- **是什么**：用来修饰、限定**名词**的。它告诉你这个东西“是什么样的”、“谁的”、“多少个”。
+- **谁来演**：主要是**形容词**。
+- **例子**：
+    - I love **red** apples. （我爱**红色的**苹果。） 👉 “红色的”修饰苹果，是定语。
+    - This is **my** book. （这是**我的**书。） 👉 “我的”修饰书，是定语。
+
+#### 6. 状语 (Adverbial) —— “电影的背景板”
+
+- **是什么**：用来交代动作发生的**时间、地点、原因、方式**等。它修饰的是动词（动作）或整个句子。
+- **谁来演**：通常是**副词**或**介词短语**。
+- **例子**：
+    - I eat apples **in the morning**. （我**在早上**吃苹果。） 👉 “在早上”交代时间，是时间状语。
+    - The dog runs **fast**. （狗跑得**快**。） 👉 “快”交代跑的方式，是方式状语。
+
+#### 7. 补语 (Complement) —— “最后的补充说明”
+
+- **是什么**：有时候有了主语、谓语、宾语，意思还不完整，需要再补充一下。
+- **例子**：
+    - Apples make me **happy**. （苹果让我**开心**。）
+    - *解释*：如果只说 Apples make me (苹果让我…)，话没说完。加上 happy，补充说明“我”的状态，这个 happy 就是宾语补足语（简称宾补）。
+
+---
+
+### 👑 终极实战演练（一句话把它们全串起来）
+
+我们来看一句完整的话，看看大家都在演什么角色：
+
+> **Yesterday, my cute dog bit a bad thief seriously.**
+> （昨天，我可爱的狗狠狠地咬了一个坏小偷。）
+
+我们来拆解一下这部“电影”的卡司阵容：
+
+1. **dog** (狗) 👉 **主语** (谁干的？狗干的)
+2. **bit** (咬了) 👉 **谓语** (干了什么动作？咬)
+3. **thief** (小偷) 👉 **宾语** (谁被咬了？小偷被咬了)
+4. **my cute** (我的可爱的) 👉 **定语** (给狗化妆：什么样的狗？)
+5. **a bad** (一个坏的) 👉 **定语** (给小偷化妆：什么样的小偷？)
+6. **Yesterday** (昨天) 👉 **状语** (背景板：什么时候咬的？)
+7. **seriously** (狠狠地) 👉 **状语** (背景板：怎么咬的？)
+
+**给新手的建议：**
+
+你现在基础比较弱，**绝对不要去死记硬背 4、5、6、7**！
+
+你现在只需要在看每一句英语的时候，能像侦探一样，准确地把 **“主语（谁）”**、**“谓语（动作）”**、**“宾语（承受者）”** 抓出来，你的英语阅读和造句就能直接及格了！

000-inbox/词性.md

@@ -0,0 +1,136 @@
+# 第一部分：英语的8大核心“词性”（积木的种类）
+
+要查字典或学语法，必须先认识词性。每个单词都有自己的“身份”。
+
+## 1. 名词 (Noun, 缩写: **n.**) —— “名字”
+
+- **是什么**：人、物品、地点、概念的名称。
+- **怎么用**：通常作句子的主角（主语）或接收动作的对象（宾语）。
+- **例子**：
+    - `apple` (苹果), `water` (水), `teacher` (老师), `China` (中国)
+- **造句**：The **teacher** likes **apples**. (老师喜欢苹果。)
+
+## 2. 代词 (Pronoun, 缩写: **pron.**) —— “替身演员”
+
+- **是什么**：用来代替名词，为了说话不啰嗦。（比如不说“李雷吃饭，李雷喝水”，而说“他吃饭，他喝水”）
+- **怎么用**：用法和名词一样。
+- **例子**：
+    - `I` (我), `you` (你), `he/she/it` (他/她/它), `they` (他们)
+- **造句**：**He** likes apples. (**他**喜欢苹果。)
+
+## 3. 动词 (Verb, 缩写: **v.**) —— “动作或状态” (核心发动机！)
+
+- **是什么**：表示“做什么”或“是什么”。一个完整的句子**必须**有动词！
+- **怎么用**：放在主角（主语）后面。
+- **例子**：
+    - 动作：`run` (跑), `eat` (吃), `study` (学习)
+    - 状态（联系动词）：`am / is / are` (是)
+- **造句**：I **eat** apples. (我**吃**苹果。) / I **am** happy. (我**是**快乐的。)
+
+## 4. 形容词 (Adjective, 缩写: **adj.**) —— “化妆师”
+
+- **是什么**：用来修饰**名词**，说明人或事物“怎么样”。
+- **怎么用**：放在名词前面，或者 `am/is/are` 后面。
+- **例子**：
+    - `big` (大的), `beautiful` (美丽的), `red` (红色的)
+- **造句**：A **red** apple. (一个**红色的**苹果。) / The apple is **big**. (这个苹果很**大**。)
+
+## 5. 副词 (Adverb, 缩写: **adv.**) —— “特效师”
+
+- **是什么**：用来修饰**动词**、**形容词**。通常表示时间、地点、程度、方式。很多副词以 `-ly` 结尾。
+- **怎么用**：一般放在动词之后，或形容词之前。
+- **例子**：
+    - `very` (非常), `quickly` (快速地), `here` (这里), `yesterday` (昨天)
+- **造句**：I eat **quickly**. (我吃得**很快**。) / It is **very** big. (它**非常**大。)
+
+## 6. 介词 (Preposition, 缩写: **prep.**) —— “桥梁”
+
+- **是什么**：表示方位、时间、关系，它不能单独存在，后面必须跟名词。
+- **怎么用**：和名词手拉手，组成“介词短语”。
+- **例子**：
+    - `in` (在…里), `on` (在…上), `at` (在…点钟), `with` (和…一起)
+- **造句**：The apple is **on** the table. (苹果**在**桌子**上**。)
+
+## 7. 连词 (Conjunction, 缩写: **conj.**) —— “胶水”
+
+- **是什么**：把单词和单词、句子和句子连在一起。
+- **怎么用**：放在两个要连接的部分中间。
+- **例子**：
+    - `and` (和), `but` (但是), `because` (因为), `so` (所以)
+- **造句**：I like apples **and** bananas. (我喜欢苹果**和**香蕉。)
+
+## 8. 感叹词 (Interjection, 缩写: **int.**) —— “情绪包”
+
+- **是什么**：表达惊讶、高兴、痛苦等情绪的词。（最简单，基本不影响语法）。
+- **例子**：`Wow!` (哇), `Ouch!` (哎哟), `Oh!` (哦)
+
+# 第二部分：必学的核心语法（怎么拼积木）
+
+基础差的朋友，千万不要去背什么“虚拟语气”、“非谓语动词”。你只需要掌握两样东西：**句子结构（骨架）**和**时态（时间）**。
+
+## 第一关：英语的两大“万能骨架”（句型）
+
+**骨架1：主语 + 谓语（动词） + 宾语 （简称：主谓宾）**
+
+- **通俗解释**：谁 (主) + 做了什么动作 (谓) + 承受动作的事物 (宾)。
+- **例子**：
+    - I (我) + love (爱) + you (你).
+    - The dog (狗) + bit (咬了) + him (他).
+    - *注意：英语的语序和中文基本一样。*
+
+**骨架2：主语 + 系动词(am/is/are) + 表语 （简称：主系表）**
+
+- **通俗解释**：谁 (主) + 是 (系) + 身份/特征 (表)。当你想描述一个事物的状态时用这个。
+- **系动词怎么用**：我用 `am`，你用 `are`，`is` 连着他、她、它。
+- **例子**：
+    - I (我) + am (是) + a student (学生). -> 描述身份
+    - She (她) + is (是) + beautiful (美丽的). -> 描述特征
+
+## 第二关：英语的四大基础“时态”（时间机器）
+
+中文说时间，动词不变（我昨天“吃”，我明天“吃”）。但**英语里，不同的时间，动词要跟着变身！** 初学者先拿下这4个最常用的：
+
+**1. 一般现在时 (习惯、真理)**
+
+- **什么时候用**：经常发生的动作，或者客观事实。
+- **怎么变**：动词用原形。（⚠️大坑注意：如果主语是“他/她/它/单个人”，动词后面要加 `s` 或 `es`，这叫“第三人称单数”）。
+- **例子**：
+    - I **play** games every day. (我每天玩游戏。)
+    - He **plays** games every day. (他每天玩游戏。—— 动词加了s)
+
+**2. 现在进行时 (此时此刻)**
+
+- **什么时候用**：正在发生的事情（中文里的“正在…”）。
+- **怎么变**：am/is/are + 动词加 `ing`。
+- **例子**：
+    - I **am playing** games now. (我现在**正在玩**游戏。)
+    - She **is sleeping**. (她**正在睡觉**。)
+
+**3. 一般过去时 (事情已结束)**
+
+- **什么时候用**：过去发生的事情。
+- **怎么变**：动词变成过去式（通常是在后面加 `ed`，有些是不规则的需要背，比如 go变成went）。
+- **例子**：
+    - I **played** games yesterday. (我昨天玩游戏了。—— 加了ed)
+    - I **went** to Beijing last year. (我去年去了北京。—— went是go的过去式)
+
+**4. 一般将来时 (未来计划)**
+
+- **什么时候用**：还没发生，将要发生的事情。
+- **怎么变**：在动词原形前面加 `will` (将会)，或者用 `am/is/are going to` (打算)。
+- **例子**：
+    - I **will play** games tomorrow. (我明天**将会**玩游戏。)
+    - We **are going to eat** pizza. (我们**打算去吃**披萨。)
+
+# 第三部分：如何把这套指南用起来？（给新手的3条建议）
+
+1. **先背名词和动词**：
+    不要一开始就背高级形容词。先背日常见到的东西（名词：桌子水杯）和每天做的动作（动词：吃喝拉撒睡）。有这两个，你就能说出最简单的“主谓宾”了。
+2. **套公式造句（重点练习）**：
+    拿一个最简单的词，用四个时态去造句，锻炼你的大脑反应：
+    - 我每天喝水 (I drink water.)
+    - 我正在喝水 (I am drinking water.)
+    - 我昨天喝水了 (I drank water. *drink的过去式是drank*)
+    - 我明天要喝水 (I will drink water.)
+3. **大声读出来**：
+    语法不是做选择题做会的，是嘴巴读顺了产生“语感”的。遇到看不懂的句子，就去找它的**主语**和**动词**，找到这两个，句子大意就明白了。