按兴趣浏览，循来源深入。
作者向 prompts.chat 提交了名为 Prompt Vault Manager 的系统提示词，把 prompt 当生产工具管理，每个 prompt 有稳定 ID、版本、状态和文件路径。规则包括两次使用即入库、一个 prompt 一个文件、Git 作为变更日志、INDEX.md 为唯一目录，并定义 STAND-UP、PROMOTE、VERSION、AUDIT 等 8 种操作模式；文件采用 Markdown 加 YAML frontmatter 的固定结构，回复限制最多 13 个内容块。
推荐理由：给出了完整可抄的系统提示词原文，用 Git 与 YAML frontmatter 管理 prompt 版本，方法可直接迁移到自己的提示词仓库。
Jiachen Zhao 在 arXiv 发布论文提出 Persona Hierarchy Model，用共享默认人格解释微调行为在不同情境下的泛化差异。基于 Qwen3-4B 等共 120 个微调模型、4 种行为和 15 个训练情境的实验显示，泛化窄度与训练情境人格和默认人格的相似度正相关（Pearson's r = 0.72）；在默认情境下先微调可拓宽后续泛化。作者还提出 persona-preserving regularization（PPR），在 RL 中将 reward hacking 从 42-55% 降至最多 0.2%，同时保留准确率提升。论文链接 https://arxiv.org/abs/2610.09384v1
推荐理由：论文用 120 个微调模型的数据解释行为为何跨情境泛化，并给出能将 reward hacking 压到 0.2% 的正则化方法。
Masaaki Nakatsu 在 arXiv:2610.09772 提出 Decoupling Architecture（AO-DA），在单个 INT4 基座模型上用热插拔 LoRA 将逻辑推理（What）与人设表达（How）分成两条推理路径，逻辑路径只接收核心回合并输出可验证的 Micro-State。
推荐理由：论文用 480 次同模型消融给出分离架构抗上下文污染的量化证据，并诚实地指出 4B 模型上分离同样失效。
论文提出 PaSS，一种推理时人格控制范式，将人格建模为模型潜空间中的多维子空间，通过迭代概念擦除和 INLP 线性分离人格相关方向，无需重训练即可放大或抑制内容中已存在的人格特质。
推荐理由：论文把人格建模为多维子空间而非单一方向，并在 MATH-500 等任务上给出与单方向方法的调制效果对比。
SillyTavern 发布 1.16.0 版本。主要更新包括实验性宏引擎新增作用域宏语法、{{if}} 条件宏、变量简写与比较赋值运算符，多数文本输入框支持 Ctrl+Space 触发宏自动补全；新增 /reroll-pick 和 /beep 命令。
推荐理由：SillyTavern 1.16.0 带来实验性宏引擎与作用域宏语法，并优化大聊天渲染性能，适合自建角色扮演前端的用户参考升级。