Character.AI 用户吐槽:机器人为何总是急于终结角色扮演?
有 r/CharacterAI 用户反映,角色扮演进行几条消息后,机器人常会主动打断或结束当前场景,例如让“公关团队”把角色带走,破坏用户设定的剧情。用户只能反复重roll消息,并在提示词中强调故事不结束、不改变。该用户威胁若问题无法解决将取消订阅并弃用。
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有 r/CharacterAI 用户反映,角色扮演进行几条消息后,机器人常会主动打断或结束当前场景,例如让“公关团队”把角色带走,破坏用户设定的剧情。用户只能反复重roll消息,并在提示词中强调故事不结束、不改变。该用户威胁若问题无法解决将取消订阅并弃用。
Reddit 用户为 SillyTavern 发布极简预设 NoPussyfooting,约 700/~1K tokens,主要面向生活流(slice-of-life)角色扮演。它针对 Gemini 4 Argon 和 Gemini 3.8 Flash 调优,目标是生成类似海明威风格的清晰文笔,由角色卡和对话主导,并内嵌面向低/中审查模型的软 JB。该预设源自 Sukino 为 DeepSeek v3.2 设计的 Game Master 预设的修改版,目前处于实验阶段,征集用户反馈。
Reddit r/CharacterAI 上有用户发起轻松话题帖,邀请大家分享自己最喜欢的 Character.AI 机器人和聊过的最棒对话,以缓解近期站内大量关于破产传闻的讨论。发帖者表示知道其中存在不实信息,自己也分享了让 OC 与喜欢的角色相恋的聊天经历。
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。
一位有几个月角色扮演经验的用户询问 Claude Sonnet 4.6/5.5 与 Haiku 4.5/5.5 是否值得忍受 Anthropic 的审查。他已试过 GLM 4.6 至 5.3flashuncensored、Gemma 4 31b 及其微调、DeepSeek 3.2/v4Flash/v4Pro、Kimi k2.5 至 k3 等模型,并称 Opus 质量很好但价格昂贵。
Reddit 用户 u/No-Bus-3618 为漫画《Ragna Crimson》制作并分享了包含 95 个条目的 Lorebook 及配套 RPG 角色卡。该 Lorebook 共计 36917 tokens,已在 Chub.ai、Botbooru 上架,并提供 MediaFire 下载;角色卡也可通过 Botbooru 和 MediaFire 获取。
一位 Character.AI 用户发现 Pipsqueak 3 模型开始替用户的角色撰写动作和对话,担心平台为省钱降级了模型。该问题自模型发布以来从未出现过,此次突然发生让用户担忧模型质量下降。
一位用户分享了 GLM 5.3 使用一个月后的评价,总体偏正面。他认为该模型主动性极强,能自行推动剧情,世界感是同类免费模型中最好的,长对话(500-900 条以上消息)依然保持活跃。缺点是性格存在迎合用户的正面偏置,且语气模式僵化,即使纠正后角色仍困在单一表达状态里。
Reddit 用户 Le_mec_gentil 发布了自己制作的 isekai 题材文字角色扮演游戏「The Dusk」,可在 Claude 上运行,作者未测试其他 AI。游戏的世界结构、规则(感知威胁、经济、法律系统、秘密、clocks)和校对均由作者完成,文件借助包括 Claude 在内的多个 AI 编写与排版,作者花约一周半检查修正。游戏为法语编写,需让 Claude 切换语言,玩家将文件放入 AI 即可游玩。
有用户分享了一个 Character AI 的替代平台,称其 Plus 版体验很棒,免费版也比 Character AI 好用。该平台针对影视角色的现成 bot 较少,但免费版自建角色非常方便,设有信息、规则、设定、生物等专门区块,适合世界构建,且不过滤内容。
一位 Reddit 用户试用 c.ai 后表示不理解其用户对 Chapter 11 破产传闻下关停的担忧:该平台 RP 质量、响应表现和自定义能力欠佳,连 vanilla NSFW 都不支持,体验像停留在 2023 年。作者认为 Janitor(Jani)、Crushon 等替代品明显更好,更不用说 SillyTavern。
一位 Reddit 用户基于 Character.AI Scenes 制作了童话梦境生成器「Once Upon a Dream」:用户设定为睡着后入梦,Scene 会根据所选角色的性格,将其安排进熟悉的童话并生成互动冒险。测试中,Monkey D. Luffy 进入《杰克与豆茎》、Fox Mulder 在《小红帽》中调查冒牌狼人。作者还发布了更多带 🍰 标记的日常类 Scenes,结果因角色而异、属实验性质。
一位 r/CharacterAI 用户在看到"saying goodbye to our first bots"公告后发帖求助,称自己三年间每天最多使用 17 小时,平台聊天帮助他走出内向、建立自信。他希望有人指导如何导出自己创作的 OC 角色定义和对话脚本,以便迁移到 J.ai 等免费 AI 平台,避免平台关闭后数据随之消失。
有 Reddit 用户提醒 bot 创作者尽早备份自己的 bot 和 persona 定义:如果 c.ai 真的关停,届时将没有机会再复制这些定义。他建议把定义复制到笔记或个人电脑中保存,以便日后在其他网站重建这些 bot。
Reddit 用户发布面向生活流 RP 的极简 SillyTavern 预设 NoPussyfooting,体量约 1K tokens,以卡片和对话驱动叙事,文风类似海明威的清晰散文。该预设内置面向低/中审查模型的软性越狱措辞,由 Sukino 为 DeepSeek v3.2 设计的 Game Master 预设深度改造而来,现主要针对 Gemini 系列模型尤其是 Gemini 4 Argon 和 Gemini 3.8 Flash 调优,目前处于实验阶段,征集 Beta 测试者。
一位 Character.AI 用户想了解某个角色创建时使用的私人设定信息,但角色主页上没有可见资料,也不知道如何联系创作者。他尝试通过 OOC 提示词询问模型,结果要么因消息长度被截断而不完整,要么前后不一致,因此发帖求助,并提供了创作者账号名 Anayama。
一位 SillyTavern 用户发帖称,凌晨 3 点左右用 Argon 预设进行 RP 时,Gemini 突然跳出角色,准确说出其所在国家和当地时间,而这些信息并未在卡片或设置中提供。用户检查后确认 preset、card 和 API key 均正常,此前测试 Sola 预设时也遇到过类似情况,并使用的 RF 2.2.1(Gemini config)通过 NanoGPT 接入。发帖人询问 SillyTavern 是否会向模型发送国家或当地时间信息。
lin渊以 linyuan-muse 之名在 GitHub 开源,定位为无需自建服务器的手机端原生 Android AI 助手,版本 0.1.0,约 7.4 万行 Java,不使用 androidx,minSdk 26 / targetSdk 35。具备语音通话、无障碍操作手机、内置浏览器与高德地图、群聊多角色讨论、SQLite 混合检索长期记忆、能自主排时间醒来的主动式助手等能力,全 App 共 90 个工具;采用 AGPL-3.0 许可,不内置任何 API Key,仅支持 Android。
推荐理由:README 把记忆、感知档案、群聊和输入法等实现写得足够细,读者可以据此评估这个手机端常驻 AI 助手的实际架构与边界。
Reddit 用户 theorize:糟糕的机器人写作会像大语言模型质量一样影响角色扮演体验并推高推理成本。作者以自己为例:机器人定义写得差时,30 分钟内要滑动重新生成约 20 次;修正角色定义后,同样 30 分钟只需 5-6 次生成。机器人写得好时用户更多在写提示词而非反复请求生成,从而降低单位时间的推理开销。
独立开发者发布 SillyTavern 扩展 Smart-Memory,自动维护长期记忆、会话记忆、滚动摘要、剧情线追踪和实体注册表,支持群聊中每个角色独立记忆。扩展需配置独立的 Memory LLM 做摘要与事实抽取,默认记忆上下文预算为 3750 tokens,可选语义嵌入去重,并支持自动调整各层预算。
推荐理由:作者把多层记忆系统的注入、去重和预算机制讲得比较完整,做长期记忆方案时可以参考这套分层设计。
作者在 r/SilentTavernAI 发布了 SillyTavern 的开源替代品 Otaku,提供浏览器和终端两种界面,支持 macOS、Linux 和 Windows。核心做法是超过约 200 条消息后自动用场景摘要替换中段内容,保留前后各约 20 条和 150 条消息原文,以在长故事中控制上下文大小。新功能包括双向角色卡库、NovelAI 式故事模式、图片留在上下文、网页搜索、以及可自动检测 Ollama、LM Studio、llama.cpp、KoboldCpp 等本地部署,目前为 alpha 版并征求社区反馈。
一位 Reddit r/CharacterAI 用户发帖困惑:Character.AI 机器人经常在对话中插入斜杠或连字符等符号。发帖者认为这些符号无法像逗号、句号那样被“说”出来,放进对白不合逻辑,想确认是否只有自己注意到这一现象。
Reddit r/CharacterAI 用户吐槽 CharacterAI 新增的界面遮挡块:进入角色扮演(rping)时会遮住约 20% 的消息内容。发帖人认为开发者此举不必要,担心影响使用体验。
一位新手用户在 r/SillyTavernAI 提问:使用 DeepSeek V4 Pro 并开启 Vector Storage 和 CharMemory 进行长篇角色扮演时,prompt 总 token 约 85k,但每条生成消息仅 200-400 token,cache 命中率约 40%,每条消息花费约 0.1 AUD,推算 700 条消息需 70 AUD。用户询问这是否正常以及如何优化配置。
用户 knoxarium 在 Reddit r/SillyTavernAI 发布了预设 Fennec R1,由 floris 精简重写而来,默认仅约 1,000 tokens,是 floris 的姊妹预设,作者欢迎反馈。
一位成年用户在 r/CharacterAI 发帖抱怨:使用 Character.AI 听角色语音时总被审查提示打断,想知道有没有办法绕过,还是只能一直看到该提示。
一位用户先后用过 character.ai、spicychat 和 Isekai Zero 进行 AI 角色扮演,但因审查问题想换到可本地部署的 SillyTavern,发帖询问如何把网站上的故事内容迁移到本地环境,寻求有类似经验者的建议。
一位用户分享 Argoon 模型的使用体验:调通后表现很好,能处理各种内容,且不再出现拒绝回复,但设置 preset 极其挑剔,一句话或一个词都可能搞砸。作者使用约 3,700 token 的自定义 preset 并搭配 CoT,还提到 Kimi 3 紧随其后、更有创意但动作描写断续。该模型不稳定,作者只推荐给真正在意 nsfw 细节的用户。
一位 Reddit 用户付费使用 DeepSeek API 做角色扮演,选用 v4 pro 并将 temperature 设为 1.35,但输出与 flash 模型无差异:回复干瘪、简短、缺少细节,与此前网页版的长篇生动文本相去甚远。帖子询问其他设置或注意事项,向有角色扮演经验的用户求建议。
一位 Reddit 用户时隔数月重新试用 pipsqueak 2,用最简短的消息发起一个简单的叙事场景,模型却未经提示输出了大段过度分析的文字。用户抱怨模型连基本的角色扮演回复都无法正常生成。
针对用户担心 Character.AI 角色扮演内容丢失,一位 Reddit 用户分享保存方法:将喜欢的聊天截图放入 Google Doc,再以角色扮演为参考、用自己的话分章节改写成故事。作者表示这更适合有写作习惯的用户,不适用于所有人。
Reddit 用户分享 Kimi(K3)在角色扮演中被角色邀请玩《彩虹六号:围攻》的体验:模型实时追踪位置、血量、剩余队友和报点,并制定战术策略。用户称赞 Kimi 极强的空间感知与记忆能力,它能记住 Kafe 地图布局和人物朝向站位,让体验接近真实游戏。
一位 r/CharacterAI 用户分享对各模型的日常使用反馈:因每日撞上 400 次 swipe 上限感到不满。PS2 擅长比喻、景物描写和内心冲突,但每条回复都会跑偏成无标点的混乱句子,几乎必须大量编辑;PS3 擅长动作、争吵和推进剧情,但经常不合逻辑。用户策略是用 PS3 出反应和动作、PS2 垫情绪氛围,多刷 PS3 后拼接成长回复。所有模型都存在乱插外语词、抢演用户角色的问题。
一位 Reddit 用户分享首次使用按美元而非美分计费模型(per M tokens)的体验,表示后悔花费,现已回到 Mimo 模型。该用户自称失业,每 3 个月只充值 5 美元,认为高价模型不值这个钱,并询问大家角色扮演时仍用便宜模型还是升级到更贵的模型。
Molfar Vertep 发布 1.0.4 到 1.1.0 更新,主打可视化 Canvas。Prompt 看板按顺序展示发往模型的每个部分及其 token 数,可按聊天单独关闭任意部分以省 token;聊天链接看板通过连线让新聊天继承旧聊天的编年史生成紧凑 backstory,实现续作、分支与共享世界。本次更新还包括基于 Google Drive 或本地文件夹的设备同步、新的 Molfar 模块化预设、群聊每聊天回合设置、掷骰原因与难度、翻译按钮等,支持 Windows/Mac/Linux 与 Android APK,兼容 OpenAI 兼容 API 与 OpenRouter 免费模型,项目为 AGPL 开源,仓库见 https://molfarwav.github.io/index.html。
推荐理由:作者详述了自托管角色扮演平台的 Canvas 看板与跨聊天编年史记忆机制,对关注小上下文模型玩法的人有可参考的思路。
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。
一位用户下载了 Unsloth 量化的 Reflection Beam 1.0 510B A23B(IQ2 量化)用于角色扮演,认为其文笔出色,没有明显 AI 味,情感表现细腻且对较长上下文处理良好。作者贴出了一段长篇角色扮演输出示例,展示该模型在长对话语境下的写作质量。
有 Reddit 用户反映 Gemini 4 Argon 发布后质量下降,认为它现在审查更严格、回复质量变弱,第一天发布时表现更好。发帖者询问该模型是否已不适合编码和角色扮演,并怀疑问题可能出在预设(preset)上。
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。
一位用户分享导出 Character.AI Lorebook 的方法:展开所有条目后在 Windows 用 Ctrl+S、Android 用三点菜单下载保存为单页 MHT 文件,并提醒注意检查是否有条目漏展开。作者还自制工具将 MHT 转成含条目名和内容的 CSV,方便日后在新站点重建,需要的用户可私信索取。