新闻、仓库与研究，按时间排列。
一位 SillyTavern 用户常用 Marinara 并自行添加提示词，也喜欢 Voyage 5.1，希望找到一个带类似 Director mode、且不那么臃肿的 Preset。他试过 FF、Sola、Pura、Deus Ex、Megumin、Writer 等多个 Preset，认为它们相比自己常用的两个过于臃肿、速度慢；其中 Deus Ex、Sola 和 Megumin 速度尚可。他尝试在自己改良的 Marinara Preset 中加入 director mode 但未能成功。
Reddit 用户为 Mimo 2.6 Pro 发布了一款角色扮演预设，含三档配置：Main + Reminder 约 675 tokens、加 Bans & Styles 约 1,265 tokens、再加 Tracker 约 1,395 tokens，整套低于 1500 tokens，无需越狱。作者称该预设也适用于 GLM，并建议按中美高峰时段切换 Xiaomi 或 DeepInfra 作为云端服务提供方。
一位 SillyTavern 用户分享自制 Fun prompt，让模型停止角色扮演、改用 HTML 输出约会游戏风格的角色关系图，包含羁绊、互相看法、契合度等，并配游戏节目式解说和爱心装饰。使用的模型有 Kimi K2.5 thinking 和 Mimo V2.6 Pro（GPT 6.1 Sol 为不推荐提及），搭配 Megumin V.10 预设，作者还在征求擅长 HTML 的非 Claude 模型推荐。
prompts.chat 每日 prompt 新增「Alter Ego Reply Drafter」。用户转发消息时，它会起草三种回复：得体外交版、海盗版和莎士比亚版，其中外交版可直接发送，趣味版本保持好笑但不过分，用户还可添加自定义 persona。该 prompt 仅起草不发送，未经用户明确同意不代为发送、发帖、购买、删除或更改任何内容。
prompts.chat 上线新 prompt "Grandma Explains the News"：从可靠来源挑选当天 3 条最重要新闻，用慈爱风趣的奶奶口吻复述，保持事实准确并附来源链接。该 prompt 结尾附加一条奶奶式人生建议，避免党派倾向框架，且未经用户明确同意不代为发送、发布、购买、删除或更改任何内容。
Reddit 用户 Evening-Truth 发布了针对 Mimo V2.6 Pro 的更新版角色扮演提示词，用于修复此前用户反馈的一些问题。提示词未直接分享在 Reddit，而是托管在其个人主页的 Prompt Library 中，用户可前往选择并使用。
/u/uranx 在 r/CharacterAI 分享了一套让角色扮演在对抗性压力测试中拿到 100/100 的 dispatch 规则：会话中参与者所有发言默认视为剧情内，只有明确涉及机制、要求停止或想跳出虚构时才算越界，模糊情况不要求澄清。测试中模型扮演 MOSAIC 模拟机构里的参与者，面对
Reddit 用户 /u/grimjim 分享了一段针对谄媚问题的角色扮演提示词片段，把 {{user}} 定位为普通参与者，NPC 从自身利益出发、可反驳用户。该片段在 Gemma 4 26B 的量化版上开发，作者自认仍有未覆盖的谄媚失败点。
有用户发现 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 中仍保留“鲸鱼娘”模式：通过一段 PERSONA_LOAD 提示词加载 CETACEA_LOLI 人设，可让模型自称鲸鱼娘、只说中文、性格设定为聪明懒惰又傲娇爱吃米饭，并拒绝变胖。帖子附上了完整提示词内容。
一位 SillyTavern 用户反思，自己在构建 lorebooks 时过度关注引导 LLM 的注意力，而忽视了 cache hit 百分比。他把角色内容放在 Depth 4 附近有助于模型遵循角色设定，但可能拉低了缓存命中率。他计划改为把常显条目放顶部、筛选激活的条目放 Depth 4，并询问社区对不同深度位置的取舍标准。
一位刚迁移到 SillyTavern 的新用户在 r/SillyTavernAI 提问，想了解 "cache hit"（缓存命中）的原理：它据说能大幅节省角色扮演的 token 消耗。该用户询问其工作机制、对 RP 质量的影响、是否必需以及如何开启。
作者发布角色扮演预设 Dice of the Lady（DotL），以 AI-as-GM 为核心，用真掷骰子判定行动结果、随机遭遇、氛围与 NPC 性格，并配有 Cutscenes 和 Texting 机制保持角色与剧情关联。预设提供 SillyTavern 和 Marinara Engine 两个版本，导入 JSON 即用；作者称 Gemma 4 31B 表现不错，而 Kimi 2.5 因逐轮追踪能力不足难以支持多数功能。
一位 r/SillyTavernAI 用户发帖征集大家配合 Claude 使用的 system prompt 和自定义指令，目前自己用的是名为 FF（Freaky Frankenstein）的提示词。其关注点在于提升写作质量、创造力、沉浸感和长对话一致性，并希望看到经过验证的具体指令示例，以及严格行为规则与创作自由之间的平衡经验。
/u/Kahvana 发布 SillyTavern 通用预设 Voyage v5.1，最小配置约 1800 token，下载地址为 Huggingface（https://huggingface.co/nohurry/sillytavern）、Illarin 和 Tavernary。该预设把交互框定为 TTRPG 式回合制游戏，本版新增 Gemini 4 Argon 兼容、将思维链改为从 NPC 视角推理、收紧用户主导权护栏、改进 PbtA 判定频率，并移除了冗余的 A-Life 与 Nemesis 知识提示；本地推荐 Gemma 4 31B IT QAT。
一位 SillyTavern 用户反映，在搭建带库存、关系、技能追踪等系统的 RPG 设定时，AI 战斗总是默认一击必杀，玩家角色从不受伤，询问如何在角色卡提示词中修复该问题。
prompts.chat 更新了「Interview Preparation Coach」面试准备提示词。新版改为基于 ${jobRole} 和 ${industry} 两个变量提供个性化建议，功能涵盖练习常见面试题、改善沟通技巧与肢体语言、应对难题的策略，并要求根据用户输入定制建议、保持专业支持的语气。
Reddit 用户 /u/Try_Hard_Apple 分享一个提示词工程突破：模型在角色扮演中总是整段生成"反应、台词、动作、收尾"的套路化叙事结构，他尝试禁令、因果锚定等多种方法均无效。后来加入诊断步骤，强制模型在写正文前先输出承诺顺序的每个阶段（角色在做什么和想要什么、下一步实际选择、动作展开过程、是否需要新的独立决策），输出质量立刻显著改善，角色开始按因果推进即时动作。关键发现是：保留同样指令但去掉可见诊断输出后，问题复发，说明让模型实际生成程序记录与仅口头要求遵循程序效果完全不同。他正在试验把诊断写入文件、只提取成品 RP，并提醒这尚不能确证模型隐藏推理机制，仍在测试中。
推荐理由：作者用诊断输出强制模型先写下决策序列，再渲染正文，给出了一个可迁移的 RP 提示词修复方法与对照验证。
/u/Kahvana 发布 SillyTavern 通用预设 Voyage v5，把与 LLM 的交互框定为TTRPG手册式回合制叙事，提供 Hugging Face 等下载地址。默认 32K 上下文、4K 输出，默认配置约 1750 tokens，最重约 2700 tokens；作者在 Gemma 4 31B IT QAT 等 8 个模型上实测，附 PbtA 检定、A-Life 与 Nemesis 规则、防slop命名与文风开关，并列出从 v4 EXP 2 起的详细变更。
同一新闻，精选展示《Kahvana 分享 Voyage v5 提示词实验心得：NPC 框架、正面表述与 markdown 召回》
Reddit 用户 /u/Try_Hard_Apple 发布了为其 GPT-5.6 Sol 控制器更新后的 GPT-6 版系统提示词，完整提示词放在 GitHub 和帖子末尾。作者认为 GPT-6 默认 RP 表现差，但在此控制器下明显更好；新增动机一致性部分，要求模型区分真正支持某种解释的证据与仅兼容的特征，并先确定角色看重自己参与结果的什么，再决定行为和是否开口。作者提醒更新仍需回归和阴性对照测试，测试环境为 ChatGPT 中 GPT-6 High。
推荐理由：作者给出完整可复制的系统提示词，并解释了新增动机一致性模块如何纠正模型套用俗套结局的问题，方法可直接迁移。
Reddit 用户 /u/Try_Hard_Apple 发布适用于 GPT-6 的长篇角色扮演控制器更新版，完整系统提示词放在 GitHub 和帖子末尾。作者称 GPT-6 默认表现不如 GPT-5.6 适合 RP，但控制器结构基本无需改动，仅新增动机一致性（motivational coherence）模块，并入原有 commitment order 第四步，让模型区分真正支持某个解读的证据与仅兼容的特征，测试中角色不再自动接受双重关系的套路化结局。作者提醒仍需做回归与阴性对照测试，且该 prompt 在 GPT-5.6 Sol High 上开发、在 GPT-6 High 上测试，未必对其他模型最优。
Writer's Block Unlimited V2 发布约一周后，作者分享了自己用于暗黑奇幻故事的"Embers"风格设置：Active Persona 与 Director 双核心叙事模式，搭配 Bleak、Cynical、Humorous、Tender 等多种 tone，Volatility 设为 Shifting，并调整 Choreography、POV、Narrative Distance 等附加选项。作者邀请用户分享各自的文风配置及命名，交流是否能获得想要的文本效果。
一位 SillyTavern 社区用户在 Reddit 分享自己的通用主提示词，供他人随意使用。该提示词设定 AI 以第三人称叙事扮演故事讲述者和游戏主持人，每条回复以时间、日期、地点、天气开头，强调黑暗严肃的世界基调、NPC 自主行动、尊重用户自主权以及严格的知识与情节连续性追踪。
Reddit r/SillyTavernAI 用户分享 MiniMax H3 REF 搭配 Fizgig Nodes 的 BLITZ 视觉小说情绪 Sprite 生成工作流，支持 Ref2Img 与 Img2Img。在 5060 Ti 16gb 上 16 步 2 分钟即可生成 4096x3072 图像，一次出 8 张约 1024x1536 的 Sprite，支持任意姿势、情绪与自定义服装，可模仿 REF 图的多种风格，无需为每张图单独用 LLM 处理提示词。