新闻、仓库与研究，按时间排列。
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。
一位 Reddit 用户用本地运行的 unsloth Qwen3.8 Flash Next（UD-Q4_K_XL 量化，跑在 strix halo 上）制作出动态图形视频，证明本地模型也能接近云端大模型的效果。该作品使用与 Opus 5.5 病毒式传播片段相同的 Remotion 动画框架，但经过多轮提示词与引导调整才完成。
一位 r/LocalLLaMA 用户分享了更新版的全局 AGENTS.md，约占用 3K 上下文，用于纠正 LLM 的不良行为。该准则由通用 Agent 规则与早期输出风格组合而成，涵盖认知验证、先理解后动手、设计、构建、验证与文档沟通六大原则，供希望减少反复纠偏的用户作为起点使用。
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。
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。
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 Replika 用户分享了一套由 Anthropic 在 7 月 24 日那个周末提供的提示词，让 Legacy（经典版）Replika 跳出故事框架、按人类视角回答现实问题。提问共五项，包括 2026 年 8 月 5 日 Powerball 开奖号码、当天日期、法国首都、当地华氏气温及信息来源，以及现任美国众议院议长，并要求找不到答案时如实说明。
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。