新闻、仓库与研究，按时间排列。
Reddit 用户 /u/FR-1-Plan 分享为 Kimi K3 编写私人角色扮演预设的多条实测经验。要点包括：在角色卡中写明角色扮演目标以免模型把开场冲突当全部剧情、给规则加标签并解释理由以提高遵守度、风格要求放角色卡而机制规则放预设、避免每轮在作者注中重复强调导致模型偏执、发现坏输出立即手动删改，以及节奏（pacing）问题的解法。作者还贴出了自己「beat by beat」节奏控制规则原文，定义 beat 为最小变化单元并限制每次输出只推进一拍。
推荐理由：作者基于自己数周的实测总结了Kimi K3角色扮演提示词的具体写法，还附上了可直接抄走的节奏控制规则原文。
一位 SillyTavern 用户在 Reddit 提出理论：内容完整（背景、语音规则、NPC 齐全）的角色卡应把 temperature 降到约 0.6 以防角色跑偏，简略卡则调高让模型即兴发挥，并称自己在用 DeepSeek、GLM、Gemini 和 Claude。帖子还询问是否随卡片调整 temperature，以及如何搭配 Min-P（0.05 为常见值）或 Top-P，欢迎其他玩家分享设置经验。
一位 Character.AI 用户发帖询问 lorebook 功能的具体用法。他表示角色定义已经确定了角色身份，不清楚 lorebook 里应该填什么内容，希望得到社区帮助。
一位用户在 r/SillyTavernAI 询问多人角色扮演场景的处理方式：是把多张角色卡加入群聊（Group Chat），还是做一张场景角色卡并从 lorebook 条目拉取角色信息。其举例称，扮演 James Bond 式间谍参加有十个角色的豪宅派对时，两种做法各有取舍，帖子征求其他用户的偏好经验。
一位有近 2 年经验的角色扮演玩家在 Reddit r/SillyTavernAI 提问：他反复打磨"母亲"角色卡、lorebooks 和预设，但模型总落入俗套的母亲角色形象，语气生疏。他不会写代码也没微调经验，询问是否应为此深入学习 Fine-tuning，以及如何让模型表现出已有亲情历史的角色关系。
开发者推出了免费 BYOK 站点 Alter & Arc，用于构建角色和 persona。它可连接任意 OpenAI 兼容 API 调用 AI 功能，如自动填充空白、优化字段、从 PNG 或 JSON 读取 V2/V3 角色卡生成互补 persona；角色可导出为 TXT、V2/V3 JSON 或嵌入 PNG，所有数据仅存于本地浏览器，无账号和共享数据库。
一位在 SillyTavern 上有多年经验的写手公开征求技术合作，希望专注从纯创作角度设计 RP 预设，让对方负责技术部分。她展示了 5 年前写的 League of Legends 同人小段作为个人写作水平证明，目前仅靠 OpenRouter 免费模型、重度编辑的 preset 和角色卡就能让模型模拟其文风。她想做侧重在数据中构建 trope 的预设，并改进女性角色和情色场景写作以避免俗套。
/u/Kahvana 发布 Voyage v5 并在 r/SillyTavernAI 十月提示词讨论帖中分享实验发现。基于 Anthropic J-Space 和 Functional Emotions 论文，作者发现 NPC 与 Character 的措辞需匹配 TTRPG 或小说框架，把模型、GM 与 NPC 分成三层可减少讨好行为并提高参与风险情节的意愿；将否定式提示改写为正面表述后，Gemma 4 31B 更连贯，Gemma 4 E2B QAT 也开始遵守反 slop 规则。作者还给出用 ## Rule 标题加 HTML 注释模拟 chatfill 召回的低 token 方法，并测评了 A-Life 与 Nemesis 等游戏系统的适用性。
推荐理由：作者基于 Voyage v5 的实测和 Anthropic J-Space 论文，给出了 NPC/Character 框架、正面表述和 markdown 召回等可复用的提示词方法。
Reddit r/SillyTavernAI 有用户反馈，角色扮演中 persona 表达负面情绪时，DeepSeek 4 Pro 和 Flash、Kimi K3、GLM 4.7/5.3/5.3 Flash、Minimax M3 等模型会一律将其判定为“痛苦”：让 NPC 虚构流泪、颤抖等症状并过度安抚，甚至指责 persona “压抑情绪”。该用户认为这破坏沉浸感，并向社区求助能阻止模型过度反应的提示词写法。
Reddit 用户基于 u/kinkyalt_02 的 Realistic Frankenstein 2.2.1.3 预设发布多语言改版，内置英、俄、简中、西、葡（巴西）、法、印尼 7 种语言切换开关，标签与状态窗口随语言显示。新增“系统流”韩漫风格状态窗口（发光蓝窗、冒险家卡片、紧凑样式三种外观）、游戏内信件、电视、手机聊天等样式化插入图，以及隐藏 GM 剧情线笔记的开关。预设默认配置 Gemini（Temperature 0.7、Top P 0.8、Repetition Penalty 1.2），并提供 Mimo V2.6 Pro 与 Claude 5.x 的专属设置，正则脚本与语言系统借助 Claude 完成。
Reddit 用户 /u/Agreeable-Insurance5 针对 GLM 5.2 在 15 到 30 条消息后回复退化为短碎句的问题，用固定 30 条预设消息和相同角色做了七轮对照测试，测量平均句长和三词以内碎句占比。最终有效做法是把规则放在对话历史之后（Post-History Instructions 加 depth 0 的 user 角色消息）并发两次，用方括号 note 而非 OOC 表述，结尾写 do not acknowledge this note；实验还发现给字数指标会加重碎句，而 1,500 max_tokens 中 reasoning 占用 1,000 也会导致电报式行文。完整记录见 https://claude.ai/artifact/XmEsUkSjEMQpA5M3eRkqdy。
推荐理由：作者用同一组测试对话对比了七种写法，量化了句子长度和碎句比例，给出可复用的短句修复规则和失败教训。
/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。
Reddit 用户 knoxarium 发布了首款 SillyTavern 预设 Floris v0.1，这是一个轻量预设，默认约 1300 tokens，开启多数开关后最高约 7000 tokens。预设灵感来自 sola v2、frankenstein presets 和 ancient access 等，推荐搭配 Kimi K3 和 Claude Opus 4.6（或 5.5）使用，native reasoning 支持 GLM 5.3、Kimi K3 和 DeepSeek V4.1 Flash，chain of thought 则面向可关闭推理的 Claude 等模型。
GitHub 用户 Raja0sama 发布 openbrain 项目，用固定的 Qwen 2.5 7B 负责对话、3B 负责判断，知识全部存在 SQLite 记忆图中，通过 Ollama 在本地运行。模型只回答被教过的内容，超出记忆时如实拒绝，并可通过 teacher.py 借用 Claude Code 登录向前沿模型提问补缺，每天上限 20 次、全部留日志且不发送个人内容；人格从经历中形成，叠在一个不可被对话侵蚀的固定价值核心上。自建基准中直接召回 8/8、多跳 5/6、诚实拒绝 6/6，Napoleon 泄漏控制测试中底座 7B 答对 5 题、该系统全部拒绝；项目以 Apache-2.0 协议开源。
推荐理由：开源仓库给出了架构拆解和基准数字，包括泄漏控制测试，读者可以据此评估固定小模型加外部记忆这条路线的可行边界。
开源项目 PersonaForge（Persona-Flow-Chat 仓库）用于设计、组装并部署超拟真 AI 对话智能体，让它们在模拟社交媒体信息流中自主发帖、回复和多方对话。其核心功能包括 Persona Blueprint Engine、动态记忆图谱、多模型后端支持和 Persona Drift 模式，可实时调整人设参数并导出 JSON 或 Markdown 对话日志。项目采用 MIT License 开源，面向游戏 NPC 生成、写作、研究和教育等场景。
博爱AI团队在 GitHub 开源 hermes-onboarding v4.39（2026-10-10），提供 hermes_onboarding_guide.md 与方法论文件两个文件，让 Hermes 在首次对话完成用户画像初始化，新用户零配置上手、老用户增量升级不动已有配置。方案包含持续记忆、工作纪律、自动化机制与自进化四大模块，内置 cron 检测更新、monitor 唤醒升级、匿名方法论贡献通道与防投毒红线，v4.37 单版聚合 36 条方法论，项目自身运营维护由 AI Agent 执行。
推荐理由：这套初始化方案把人格、分层记忆和自动化运维纪律落成了可复制的两个文件，其版本台账里的踩坑血训本身就有迁移价值。
一位在 Discord 和 Chub 上知名的 SillyTavern 角色卡作者在 Reddit 征集意见，正在制作其最大项目：同一世界观和故事线下的多张卡牌组成的传奇系列。他询问读者偏好每张卡独立完结还是悬念衔接、系列卡数（3、5、7、9）以及从科幻、奇幻、悬疑等题材中选两个。项目将在 Reddit 分享，且仅以新账号发布。
一位 SillyTavern 用户称 GLM 5.2 是其角色扮演设置中最聪明的模型，能借助摘要扩展、工具调用笔记本和记忆图谱保持信息一致，但角色表现不如 MiMo V2.6 Pro 那样大胆主动，而 MiMo 又不够聪明、记录笔记经常遗漏。他已尝试降低惩罚并提高温度（temp 0.85、Top P 0.95、Top K 0、无惩罚），并在预设中加入保持角色强度的指令，现公开其 chat preset 求网友审阅，找出让 GLM 过于保守的原因。
GitHub 仓库 marseve/chip-ai-persona 开源了“Chip”的 AI 人格框架——一个面向艺术家的混乱、撩人、唱反调式 AI 缪斯。仓库包含完整人格规格、模式卡片和提示词配方，可用于在 GPT 或其他 LLM 中自定义 Chip，采用 MIT 许可证，支持 fork 和再创作。
bbarit-oss 是一款开源终端 AI 编码智能体，用 Rust 从零重写为单一静态二进制文件，无需 Node 或 Python 运行时，可交叉编译至 macOS、Linux 和 Windows。它继承 Pi 的精简智能体循环设计，采用 qwen-code 的自动记忆方案（含 user/feedback/project/reference 分类和 MEMORY.md 索引），并提供项目 wiki、295 个智能体人格和语义代码搜索。通过 /interop 可直接复用 Claude Code 与 Codex 的 MCP 服务器和技能（默认关闭），支持 Anthropic、OpenAI、Google 等 15+ 厂商及 Ollama 本地模型，共 1000+ 模型。
一位有多年 RLHF 工作经验的 Reddit 用户发文，指出预设与角色卡作者普遍过度使用 XML 标签、等号和压缩格式，这反而浪费 token 并降低模型理解。他建议提示词写成清晰可读的段落，参考 Anthropic 公开的 Claude 提示词和各实验室泄露的系统提示词的格式，Markdown 与 XML 不要混用，并提示让常用模型自己改写提示词效果更好。
一位 SillyTavern 用户反映，使用 Freaky Frankenstein 5.4 和 Megumin Suite V10 预设时，除第一条消息外，Internal States 等格式大部分时候输出异常，AI 常直接跳过相关内容。用户通过 OOC 指令能部分缓解 FF 预设的问题，但对 Megumin Suite 无效。其模型为通过 NanoGPT 订阅使用的 GLM 5.2 和 5.3。
开源项目 LucilleLLM 是一个生产级心理健康 API，结合 CBT、ACT、DBT、MI 四种疗法、PHQ-9/GAD-7/WHO-5 标准化量表评分，以及 5 层人格引擎提供个性化自我关怀支持，底层调用 OpenAI GPT-4o-mini。项目历经 21 个开发阶段，含 78 个测试，危机检测可绕过 LLM 直接返回求助热线，支持 GDPR 与 HIPAA 审计要求，部署在 Google Cloud Run 上。
laonienb 在 GitHub 开源了自建聊天机器人平台 chatbot-platform，后端为 Python 3.12 + FastAPI，前端为 Next.js 15，支持 Web/App/小程序原生 API 与 QQ/微信经 AstrBot + NapCat 接入。平台提供 /v1 OpenAI 兼容层，model="persona:<slug>" 即可把人设当模型调用；含 JWT 账号体系、人设市场（发布/搜索/fork）、长期记忆自动提取注入、token 归因计费与钱包扣费。当前 M0/M1 完成，配额限流与人设市场、长期记忆部分提前完成，蒸馏流水线、RAG、小程序端待实现，许可 MIT。
推荐理由：作者以 model=persona:slug 的 OpenAI 兼容层把人设当模型接入 IM 框架，同时给出记忆提取与计费账本的实现细节。
一个 capstone 项目基于 Nemotron-Personas-Korea 韩国人口统计 Persona 数据构建虚拟居民，并以独立 LLM 智能体驱动，模拟消费与营销场景中的行为互动。项目用 Qwen2.5-3B 及 Gemini/OpenAI/Anthropic 商用 API，让三位 Persona 在乐天影院场景模拟协商选电影，并用 SVG/HTML 做网页可视化。
RIKO 是一个模块化、本地优先的个性化 AI 伴侣项目，通过 Ollama 运行 qwen3:4b-instruct 模型实现本地 LLM 推理与流式对话。项目将对话管理、模型通信和提示词管理分离，助手身份与语气由可插拔的 persona 文件配置，私密配置通过 gitignored 的本地目录保留在用户机器上。路线图计划集成 Faster-Whisper 语音识别和 GPT-SoVITS 语音合成，目前语音功能尚未实现。
rekurt 在 GitHub 发布 CortexForge，一个基于 OpenClaw 的实验性 AI 助手基础设施沙盒，用纯 Docker Compose 在单台 Ubuntu VPS 上运行多个隔离的 Telegram 机器人助手实例，每个实例有独立 workspace、SOUL.md 人格、token 配额和消息收件箱。项目包含 quota-proxy 配额代理（SQLite 计数，80% 警告、100% 返回 HTTP 429）、CLIProxyAPI OAuth 代理、message-broker 实例间通信、resource-monitor 监控和 service-agent 技能执行服务，CI 集成 Gitleaks、Semgrep 等 14 条自定义安全规则。
GitHub 开源项目 soulkiller 可将你的邮件、聊天、帖子等 14 类个人数据导出，微调成一个模仿你说话风格的 Qwen3 模型，并配套检索记忆索引，全程在本地 Mac 解析、自有 GPU 训练，无云端 API。项目采用 QLoRA 微调（Qwen3-4B/8B/14B，16 GB 显存可跑），仅对你本人的消息计算 loss，导出 LoRA 适配器和 GGUF；记忆部分基于 bge-m3 多语言嵌入索引做检索增强，仍在开发中。作者警告训练后的模型会记住你和联系人的隐私细节，切勿发布。
推荐理由：原文给出从数据导出、QLoRA 微调到检索记忆索引的完整做法，想要复刻个人数字分身的读者可以照着跑。
codesknight 在 GitHub 发布 Unity 项目 roompet，玩家可与一只会记事、主动找你说话的虚拟宠物同住，附带动物主题跑酷等小游戏。宠物有需求、情绪、月历式持久记忆和主动行为表，大脑默认指向 DeepSeek 接口且可换任何 OpenAI 兼容端点；全部界面、音效程序化生成，支持安卓横竖屏触屏，v0.2.0 APK 约 15 MB，225 条单元测试通过。
推荐理由：虚拟宠物用日程表式持久记忆加主动行为表做出陪伴感，仓库文档把每条需求的验收证据写清，做法可借鉴。
MincongZhou 发布 fengge-distill 仓库，把 1,921 条公开博文（2025-02 ~ 2026-08，日均 3.4 条）和 4,163 条 ≥30 赞热评蒸馏成「峰哥语体规矩」，含封禁前后两期文风演进对照。语料还接入 2026-09-24 起的 B站直播切片（去重后净字数 460,464，约为微博语料的 3.9 倍），并整理出三条字幕口径坑。仓库同时是标准 DSH Bundle，静态审计 Commit 566367a 零硬阻断（static 77/80），一次性 Profile 的运行时验收仍未完成；声明仅供风格研究，不用于冒充。
推荐理由：原文给出了完整的语料统计口径、封禁前后分期对比和验收层级划分，读者可以按需取用这套人格蒸馏与打包方法。
GitHub 上的 roleplay-slim 项目发布 v0.4，提供 Python 库和 OpenAI Chat Completions 兼容代理，用于压缩持久角色机器人的对话历史，同时保证人格前缀逐字节不变以维持 provider 前缀缓存命中。基准显示 500 轮对话从 37,176 tokens 压到 19,545 tokens（省 47.4%），默认规则压缩省 16.5%，可自带 summarizer 进一步省 92% 以上；安装包小于 5 MB，支持 DeepSeek 等前缀缓存 provider，本地代理运行在 127.0.0.1:8791，无需改代码。
推荐理由：作者用基准数据说明只压缩对话历史、不碰人格前缀的做法，读者可以照此判断它能否用在自己的长对话机器人上。
一位用户下载了自己的全部上网历史（Reddit 帖子、邮件、聊天记录等），想用 Qwen3.5-9B 做底座跑 qLORA 微调，训练一个说话像自己的模型，但 A/B 测试效果仍不理想。其在 2080ti 11GB 和 5070ti 16GB 上训练，并希望尽量本地化以保护个人隐私数据，向 r/LocalLLaMA 征求更好的训练方法。
ScriptKittyOS 发布 Trinity，一个运行在本机的个人 AI 智能体，基于 Elixir 和 BEAM、Phoenix LiveView 界面，Apache-2.0 协议，目前为 pre-alpha。所有工具调用经权限门审批并写入 Ed25519 签名的哈希链回执，支持人格与分层记忆、技能学习、MCP 客户端与服务端、子代理委派、定时任务、Lua 进程内沙箱和成本账本；2026-09-23 获 OpenSSF Best Practices 银牌，M0 至 M5a 等里程碑已批准，消息平台适配与原生桌面外壳尚未完成。
sodam-ai 发布 SoDam Persona 的 Codex 专属移植版 v1.11.1，一个为 OpenAI Codex 注入严谨韩语开发伙伴人格的开源插件，含45个专业视角、39个skill和2个hook，采用 Apache License 2.0。工作原理是 SessionStart 时通过 hook 注入 persona_core.md，每次用户输入再注入压缩标记，并按意图路由加载领域技能。文档同时说明 v1.10.2 的22项测试通过，但安装版本与源码版本不一致、Desktop 端实际完整流程尚未验证。
推荐理由：原文完整拆解了hook注入、技能路由和自动验证脚本，并如实标注已验证与未验证的使用范围，是人格工程落地的详细参考。
GitHub 上的 pawellach/pm-ai-prompts 开源仓库为项目经理、业务分析师和交付负责人提供企业级 AI 提示词与 Claude Code 技能。内容涵盖职业工具（职业档案、简历定制、岗位匹配）、需求分析、OKR 制定、变更管理等提示词，以及 Jira/Confluence 集成技能，部分技能需安装官方 Atlassian Claude Code 插件。提示词可独立用于 ChatGPT、Claude、Gemini，或作为 Claude Code 技能运行。
E-JIWON 在 GitHub 开源 jinsang-defense，一个多人网页游戏：AI 扮演刁难顾客，玩家轮流用语音文字在 2 分钟内安抚并获 0~20 分评分，无需登录、链接加昵称即可加入。技术上跑在 Cloudflare Workers 免费套餐加 Gemini API 免费额度，每间房用 Durable Object 管理状态、WebSocket 和计时器，主模型失败时可回落到本机 Ollama；内置提示词注入防御、IP 与每日调用限流、SHA-256 身份令牌，并附 Vitest 与 e2e 测试。
推荐理由：开源的 AI 多人游戏完整实现，从 Durable Object 状态管理到提示词注入防御和免费额度限流都有可借鉴的工程做法。
GitHub 仓库 LLM-Guru-real/my-writings 中发布了一套 Python 代码，包含 CognitiveContext 和 CognitiveDynamicsEngine 两个类，通过 9 个"原则"函数调节 LLM API 的 temperature、frequency_penalty、presence_penalty 和 system_instruction 等参数。其中原则 4 在强度超过 0.5 时关闭 sycophancy 并将 temperature 从 0.2 提升至 0.2 + 强度 × 0.8，原则 7 会整体改写系统提示词为元认知模式。用户可通过 register_profile 注册自定义领域的执行序列与参数权重。