#sillytavern — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #sillytavern, aggregated by home.social.
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У ИИ есть душа? Даём LLM характер и эмоции
Если вы когда‑нибудь общались с популярными чат‑ботами или заглядывали на Character.ai, легко поддаться иллюзии, будто на той стороне экрана сидит живой человек. ИИ искусно шутит, сопереживает, злится и подыгрывает. Ведёт себя почти как человек. Но может ли за всем этим скрываться настоящее сознание и душа? Если говорить кратко и прямо — за экраном только пустота и холодные математические расчеты. Любая современная языковая модель представляет собой сложный калькулятор статистики, который предсказывает следующее, наиболее вероятное и приятное вам слово. Но не более того. У LLM нет ни характера, ни настроения, ни личности. То есть ничего того, что свойственно человеческой психике. Красивый фасад «души» быстро рассыпается в долгих диалогах. В текстовых ролевых играх (AI‑roleplay) это заметно сильнее всего: через 20–30 реплик бот теряет нить разговора, забывает детали и начинает безвольно поддакивать игроку. Но неужели нельзя сделать ИИ хоть немного человечнее? Дать ему сознание? Возможно ли подарить языковой модели стабильный характер и живые эмоции без необходимости её переобучать? Рассказываем, как мы обошли ограничения нейросетей с помощью внешней программы.
https://habr.com/ru/articles/1058960/
#characterai #roleplaying #психология_ии #сознание_ии #llm #sillytavern #rpg #геймдев #rag #нейросети
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У ИИ есть душа? Даём LLM характер и эмоции
Если вы когда‑нибудь общались с популярными чат‑ботами или заглядывали на Character.ai, легко поддаться иллюзии, будто на той стороне экрана сидит живой человек. ИИ искусно шутит, сопереживает, злится и подыгрывает. Ведёт себя почти как человек. Но может ли за всем этим скрываться настоящее сознание и душа? Если говорить кратко и прямо — за экраном только пустота и холодные математические расчеты. Любая современная языковая модель представляет собой сложный калькулятор статистики, который предсказывает следующее, наиболее вероятное и приятное вам слово. Но не более того. У LLM нет ни характера, ни настроения, ни личности. То есть ничего того, что свойственно человеческой психике. Красивый фасад «души» быстро рассыпается в долгих диалогах. В текстовых ролевых играх (AI‑roleplay) это заметно сильнее всего: через 20–30 реплик бот теряет нить разговора, забывает детали и начинает безвольно поддакивать игроку. Но неужели нельзя сделать ИИ хоть немного человечнее? Дать ему сознание? Возможно ли подарить языковой модели стабильный характер и живые эмоции без необходимости её переобучать? Рассказываем, как мы обошли ограничения нейросетей с помощью внешней программы.
https://habr.com/ru/articles/1058960/
#characterai #roleplaying #психология_ии #сознание_ии #llm #sillytavern #rpg #геймдев #rag #нейросети
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У ИИ есть душа? Даём LLM характер и эмоции
Если вы когда‑нибудь общались с популярными чат‑ботами или заглядывали на Character.ai, легко поддаться иллюзии, будто на той стороне экрана сидит живой человек. ИИ искусно шутит, сопереживает, злится и подыгрывает. Ведёт себя почти как человек. Но может ли за всем этим скрываться настоящее сознание и душа? Если говорить кратко и прямо — за экраном только пустота и холодные математические расчеты. Любая современная языковая модель представляет собой сложный калькулятор статистики, который предсказывает следующее, наиболее вероятное и приятное вам слово. Но не более того. У LLM нет ни характера, ни настроения, ни личности. То есть ничего того, что свойственно человеческой психике. Красивый фасад «души» быстро рассыпается в долгих диалогах. В текстовых ролевых играх (AI‑roleplay) это заметно сильнее всего: через 20–30 реплик бот теряет нить разговора, забывает детали и начинает безвольно поддакивать игроку. Но неужели нельзя сделать ИИ хоть немного человечнее? Дать ему сознание? Возможно ли подарить языковой модели стабильный характер и живые эмоции без необходимости её переобучать? Рассказываем, как мы обошли ограничения нейросетей с помощью внешней программы.
https://habr.com/ru/articles/1058960/
#characterai #roleplaying #психология_ии #сознание_ии #llm #sillytavern #rpg #геймдев #rag #нейросети
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讓我想到 #SillyTavern 的記憶相關擴充功能，造成的問題比好處更多。
Claude，拜託別再把一堆有的沒的都記下來了 https://12gramsofcarbon.com/p/agentics-memorizing-session-transcripts
作者在 Agentics（研究如何使用並理解 AI 代理程式的領域）系列中指出，他們在軟體工程（SWE, Software Engineering）任務上測試多個月後，沒有看到讓 AI 代理程式搜尋過去工作階段對話紀錄能帶來效能提升；在已有其他脈絡來源時，自動翻找逐字稿甚至可能讓模型表現變差。常見做法是把整個組織的對話紀錄存進資料庫，再加上向量搜尋、Elasticsearch 或 SQL（Structured Query Language，結構化查詢語言）查詢層，有時還加圖譜，最後用 MCP（Model Context Protocol，讓模型連接外部工具與資料來源的協定）或 CLI（command-line interface，命令列介面）交給代理程式使用。作者原本也相信逐字稿「比程式碼更有價值」，公司甚至曾圍繞這個想法做產品，但實測讓他轉向悲觀。
文章認為，關鍵在於有價值的脈絡應該沉澱到正式的程式開發產物裡。作者團隊已把重要背景寫進 commit 訊息、PR（pull request，程式碼合併審查請求）訊息與完整說明文件中，每次變更都把必要後設資料和程式碼一起提交；代理程式接手時會先讀文件和過去 PR。因此，逐字稿搜尋多半只是花 token（模型處理文字的計價與脈絡單位）讀已知內容，還把先前代理程式沒寫進正式文件的草稿、嘗試與雜訊帶回來。更嚴重的是，模型缺乏真正的長期狀態，不擅長刪除過期記憶；只要出現在脈絡視窗裡，每個 token 都可能被當成意圖與事實基準，導致「意圖漂移」累積。作者也指出，現有程式寫作基準測試幾乎不假設輸入資料會遭汙染，AI alignment（讓模型行為符合人類意圖的研究）也讓模型很難在「不要亂刪程式碼」與「該刪掉錯誤脈絡」之間拿捏。
作者的結論不是代理程式不能隨時間學習，而是自動記憶需要人工審核。他們的內部 Nori 機器人每週審視公司 PR、Slack、Drive 等活動，提出對 Nori 技能集的修改，並在 Slack 標記團隊；這些提案預設一律拒絕，只有人類看過差異並確認符合意圖才接受，實際採納不到 20%。換言之，若把這類更新全部自動寫入記憶，約八成會讓模型更差；逐字稿更適合用於團隊可觀測性（observability，理解系統或流程狀態的能力），而不是直接提升代理程式能力。
Hacker News 回應多數呼應這個觀點，不少人直接建議關閉 Claude 的「從聊天歷史紀錄自動產生記憶」功能，或在 CLAUDE.md 要求模型寫入記憶前必須先詢問。多位 Claude Code 使用者表示，自動記憶常把過期或錯誤內容帶入新任務，造成脈絡汙染；有人遇到模型反覆引用舊系統狀態、把假設性提問當成使用者實際擁有 GPU 叢集或資料中心，甚至讓不同專案互相滲透。另一派認為，真正值得保留的知識應寫在說明文件、程式碼註解、commit 訊息、工單、AGENTS.md、CLAUDE.md，或簡單的 MEMORY.md、STATUS.md，而不是藏在一個難以整理的額外記憶層。
也有修正與保留意見。有評論者認為工作階段紀錄不是用來讓代理程式繼續開發，而是在驗證階段有價值：它能揭示代理程式是否用 Playwright（瀏覽器自動化測試工具）操作過應用、是否同時看過正式與開發環境設定、哪些決策未先詢問人類；這些不一定適合永久寫成測試，但能補足 CI（Continuous Integration，持續整合）與程式碼審查。也有人反駁，脈絡壓縮（compaction）後仍能回查舊資訊非常有用，或舉例說記憶會提醒組織規模、OIDC（OpenID Connect，身分驗證協定）選擇、HAProxy 代理架構等背景；只是同樣承認它可能誤判。更大的爭論則落在 context engineering（脈絡工程）是否會被更強模型淘汰：有人引用「苦澀的教訓」（The Bitter Lesson，通用運算規模常勝過人工設計的 AI 研究觀點），有人則指出私有程式庫、成本與推理品質仍讓精準脈絡管理很重要；整體氣氛偏向肯定人類審核與正式文件化，而不是讓 Claude 任意記住所有對話。
👥 88 則討論、評論 💬
https://news.ycombinator.com/item?id=48776232 -
讓我想到 #SillyTavern 的記憶相關擴充功能，造成的問題比好處更多。
Claude，拜託別再把一堆有的沒的都記下來了 https://12gramsofcarbon.com/p/agentics-memorizing-session-transcripts
作者在 Agentics（研究如何使用並理解 AI 代理程式的領域）系列中指出，他們在軟體工程（SWE, Software Engineering）任務上測試多個月後，沒有看到讓 AI 代理程式搜尋過去工作階段對話紀錄能帶來效能提升；在已有其他脈絡來源時，自動翻找逐字稿甚至可能讓模型表現變差。常見做法是把整個組織的對話紀錄存進資料庫，再加上向量搜尋、Elasticsearch 或 SQL（Structured Query Language，結構化查詢語言）查詢層，有時還加圖譜，最後用 MCP（Model Context Protocol，讓模型連接外部工具與資料來源的協定）或 CLI（command-line interface，命令列介面）交給代理程式使用。作者原本也相信逐字稿「比程式碼更有價值」，公司甚至曾圍繞這個想法做產品，但實測讓他轉向悲觀。
文章認為，關鍵在於有價值的脈絡應該沉澱到正式的程式開發產物裡。作者團隊已把重要背景寫進 commit 訊息、PR（pull request，程式碼合併審查請求）訊息與完整說明文件中，每次變更都把必要後設資料和程式碼一起提交；代理程式接手時會先讀文件和過去 PR。因此，逐字稿搜尋多半只是花 token（模型處理文字的計價與脈絡單位）讀已知內容，還把先前代理程式沒寫進正式文件的草稿、嘗試與雜訊帶回來。更嚴重的是，模型缺乏真正的長期狀態，不擅長刪除過期記憶；只要出現在脈絡視窗裡，每個 token 都可能被當成意圖與事實基準，導致「意圖漂移」累積。作者也指出，現有程式寫作基準測試幾乎不假設輸入資料會遭汙染，AI alignment（讓模型行為符合人類意圖的研究）也讓模型很難在「不要亂刪程式碼」與「該刪掉錯誤脈絡」之間拿捏。
作者的結論不是代理程式不能隨時間學習，而是自動記憶需要人工審核。他們的內部 Nori 機器人每週審視公司 PR、Slack、Drive 等活動，提出對 Nori 技能集的修改，並在 Slack 標記團隊；這些提案預設一律拒絕，只有人類看過差異並確認符合意圖才接受，實際採納不到 20%。換言之，若把這類更新全部自動寫入記憶，約八成會讓模型更差；逐字稿更適合用於團隊可觀測性（observability，理解系統或流程狀態的能力），而不是直接提升代理程式能力。
Hacker News 回應多數呼應這個觀點，不少人直接建議關閉 Claude 的「從聊天歷史紀錄自動產生記憶」功能，或在 CLAUDE.md 要求模型寫入記憶前必須先詢問。多位 Claude Code 使用者表示，自動記憶常把過期或錯誤內容帶入新任務，造成脈絡汙染；有人遇到模型反覆引用舊系統狀態、把假設性提問當成使用者實際擁有 GPU 叢集或資料中心，甚至讓不同專案互相滲透。另一派認為，真正值得保留的知識應寫在說明文件、程式碼註解、commit 訊息、工單、AGENTS.md、CLAUDE.md，或簡單的 MEMORY.md、STATUS.md，而不是藏在一個難以整理的額外記憶層。
也有修正與保留意見。有評論者認為工作階段紀錄不是用來讓代理程式繼續開發，而是在驗證階段有價值：它能揭示代理程式是否用 Playwright（瀏覽器自動化測試工具）操作過應用、是否同時看過正式與開發環境設定、哪些決策未先詢問人類；這些不一定適合永久寫成測試，但能補足 CI（Continuous Integration，持續整合）與程式碼審查。也有人反駁，脈絡壓縮（compaction）後仍能回查舊資訊非常有用，或舉例說記憶會提醒組織規模、OIDC（OpenID Connect，身分驗證協定）選擇、HAProxy 代理架構等背景；只是同樣承認它可能誤判。更大的爭論則落在 context engineering（脈絡工程）是否會被更強模型淘汰：有人引用「苦澀的教訓」（The Bitter Lesson，通用運算規模常勝過人工設計的 AI 研究觀點），有人則指出私有程式庫、成本與推理品質仍讓精準脈絡管理很重要；整體氣氛偏向肯定人類審核與正式文件化，而不是讓 Claude 任意記住所有對話。
👥 88 則討論、評論 💬
https://news.ycombinator.com/item?id=48776232 -
讓我想到 #SillyTavern 的記憶相關擴充功能，造成的問題比好處更多。
Claude，拜託別再把一堆有的沒的都記下來了 https://12gramsofcarbon.com/p/agentics-memorizing-session-transcripts
作者在 Agentics（研究如何使用並理解 AI 代理程式的領域）系列中指出，他們在軟體工程（SWE, Software Engineering）任務上測試多個月後，沒有看到讓 AI 代理程式搜尋過去工作階段對話紀錄能帶來效能提升；在已有其他脈絡來源時，自動翻找逐字稿甚至可能讓模型表現變差。常見做法是把整個組織的對話紀錄存進資料庫，再加上向量搜尋、Elasticsearch 或 SQL（Structured Query Language，結構化查詢語言）查詢層，有時還加圖譜，最後用 MCP（Model Context Protocol，讓模型連接外部工具與資料來源的協定）或 CLI（command-line interface，命令列介面）交給代理程式使用。作者原本也相信逐字稿「比程式碼更有價值」，公司甚至曾圍繞這個想法做產品，但實測讓他轉向悲觀。
文章認為，關鍵在於有價值的脈絡應該沉澱到正式的程式開發產物裡。作者團隊已把重要背景寫進 commit 訊息、PR（pull request，程式碼合併審查請求）訊息與完整說明文件中，每次變更都把必要後設資料和程式碼一起提交；代理程式接手時會先讀文件和過去 PR。因此，逐字稿搜尋多半只是花 token（模型處理文字的計價與脈絡單位）讀已知內容，還把先前代理程式沒寫進正式文件的草稿、嘗試與雜訊帶回來。更嚴重的是，模型缺乏真正的長期狀態，不擅長刪除過期記憶；只要出現在脈絡視窗裡，每個 token 都可能被當成意圖與事實基準，導致「意圖漂移」累積。作者也指出，現有程式寫作基準測試幾乎不假設輸入資料會遭汙染，AI alignment（讓模型行為符合人類意圖的研究）也讓模型很難在「不要亂刪程式碼」與「該刪掉錯誤脈絡」之間拿捏。
作者的結論不是代理程式不能隨時間學習，而是自動記憶需要人工審核。他們的內部 Nori 機器人每週審視公司 PR、Slack、Drive 等活動，提出對 Nori 技能集的修改，並在 Slack 標記團隊；這些提案預設一律拒絕，只有人類看過差異並確認符合意圖才接受，實際採納不到 20%。換言之，若把這類更新全部自動寫入記憶，約八成會讓模型更差；逐字稿更適合用於團隊可觀測性（observability，理解系統或流程狀態的能力），而不是直接提升代理程式能力。
Hacker News 回應多數呼應這個觀點，不少人直接建議關閉 Claude 的「從聊天歷史紀錄自動產生記憶」功能，或在 CLAUDE.md 要求模型寫入記憶前必須先詢問。多位 Claude Code 使用者表示，自動記憶常把過期或錯誤內容帶入新任務，造成脈絡汙染；有人遇到模型反覆引用舊系統狀態、把假設性提問當成使用者實際擁有 GPU 叢集或資料中心，甚至讓不同專案互相滲透。另一派認為，真正值得保留的知識應寫在說明文件、程式碼註解、commit 訊息、工單、AGENTS.md、CLAUDE.md，或簡單的 MEMORY.md、STATUS.md，而不是藏在一個難以整理的額外記憶層。
也有修正與保留意見。有評論者認為工作階段紀錄不是用來讓代理程式繼續開發，而是在驗證階段有價值：它能揭示代理程式是否用 Playwright（瀏覽器自動化測試工具）操作過應用、是否同時看過正式與開發環境設定、哪些決策未先詢問人類；這些不一定適合永久寫成測試，但能補足 CI（Continuous Integration，持續整合）與程式碼審查。也有人反駁，脈絡壓縮（compaction）後仍能回查舊資訊非常有用，或舉例說記憶會提醒組織規模、OIDC（OpenID Connect，身分驗證協定）選擇、HAProxy 代理架構等背景；只是同樣承認它可能誤判。更大的爭論則落在 context engineering（脈絡工程）是否會被更強模型淘汰：有人引用「苦澀的教訓」（The Bitter Lesson，通用運算規模常勝過人工設計的 AI 研究觀點），有人則指出私有程式庫、成本與推理品質仍讓精準脈絡管理很重要；整體氣氛偏向肯定人類審核與正式文件化，而不是讓 Claude 任意記住所有對話。
👥 88 則討論、評論 💬
https://news.ycombinator.com/item?id=48776232 -
讓我想到 #SillyTavern 的記憶相關擴充功能，造成的問題比好處更多。
Claude，拜託別再把一堆有的沒的都記下來了 https://12gramsofcarbon.com/p/agentics-memorizing-session-transcripts
作者在 Agentics（研究如何使用並理解 AI 代理程式的領域）系列中指出，他們在軟體工程（SWE, Software Engineering）任務上測試多個月後，沒有看到讓 AI 代理程式搜尋過去工作階段對話紀錄能帶來效能提升；在已有其他脈絡來源時，自動翻找逐字稿甚至可能讓模型表現變差。常見做法是把整個組織的對話紀錄存進資料庫，再加上向量搜尋、Elasticsearch 或 SQL（Structured Query Language，結構化查詢語言）查詢層，有時還加圖譜，最後用 MCP（Model Context Protocol，讓模型連接外部工具與資料來源的協定）或 CLI（command-line interface，命令列介面）交給代理程式使用。作者原本也相信逐字稿「比程式碼更有價值」，公司甚至曾圍繞這個想法做產品，但實測讓他轉向悲觀。
文章認為，關鍵在於有價值的脈絡應該沉澱到正式的程式開發產物裡。作者團隊已把重要背景寫進 commit 訊息、PR（pull request，程式碼合併審查請求）訊息與完整說明文件中，每次變更都把必要後設資料和程式碼一起提交；代理程式接手時會先讀文件和過去 PR。因此，逐字稿搜尋多半只是花 token（模型處理文字的計價與脈絡單位）讀已知內容，還把先前代理程式沒寫進正式文件的草稿、嘗試與雜訊帶回來。更嚴重的是，模型缺乏真正的長期狀態，不擅長刪除過期記憶；只要出現在脈絡視窗裡，每個 token 都可能被當成意圖與事實基準，導致「意圖漂移」累積。作者也指出，現有程式寫作基準測試幾乎不假設輸入資料會遭汙染，AI alignment（讓模型行為符合人類意圖的研究）也讓模型很難在「不要亂刪程式碼」與「該刪掉錯誤脈絡」之間拿捏。
作者的結論不是代理程式不能隨時間學習，而是自動記憶需要人工審核。他們的內部 Nori 機器人每週審視公司 PR、Slack、Drive 等活動，提出對 Nori 技能集的修改，並在 Slack 標記團隊；這些提案預設一律拒絕，只有人類看過差異並確認符合意圖才接受，實際採納不到 20%。換言之，若把這類更新全部自動寫入記憶，約八成會讓模型更差；逐字稿更適合用於團隊可觀測性（observability，理解系統或流程狀態的能力），而不是直接提升代理程式能力。
Hacker News 回應多數呼應這個觀點，不少人直接建議關閉 Claude 的「從聊天歷史紀錄自動產生記憶」功能，或在 CLAUDE.md 要求模型寫入記憶前必須先詢問。多位 Claude Code 使用者表示，自動記憶常把過期或錯誤內容帶入新任務，造成脈絡汙染；有人遇到模型反覆引用舊系統狀態、把假設性提問當成使用者實際擁有 GPU 叢集或資料中心，甚至讓不同專案互相滲透。另一派認為，真正值得保留的知識應寫在說明文件、程式碼註解、commit 訊息、工單、AGENTS.md、CLAUDE.md，或簡單的 MEMORY.md、STATUS.md，而不是藏在一個難以整理的額外記憶層。
也有修正與保留意見。有評論者認為工作階段紀錄不是用來讓代理程式繼續開發，而是在驗證階段有價值：它能揭示代理程式是否用 Playwright（瀏覽器自動化測試工具）操作過應用、是否同時看過正式與開發環境設定、哪些決策未先詢問人類；這些不一定適合永久寫成測試，但能補足 CI（Continuous Integration，持續整合）與程式碼審查。也有人反駁，脈絡壓縮（compaction）後仍能回查舊資訊非常有用，或舉例說記憶會提醒組織規模、OIDC（OpenID Connect，身分驗證協定）選擇、HAProxy 代理架構等背景；只是同樣承認它可能誤判。更大的爭論則落在 context engineering（脈絡工程）是否會被更強模型淘汰：有人引用「苦澀的教訓」（The Bitter Lesson，通用運算規模常勝過人工設計的 AI 研究觀點），有人則指出私有程式庫、成本與推理品質仍讓精準脈絡管理很重要；整體氣氛偏向肯定人類審核與正式文件化，而不是讓 Claude 任意記住所有對話。
👥 88 則討論、評論 💬
https://news.ycombinator.com/item?id=48776232 -
我現在使用的 #SillyTavern 系統提示詞，是根據 Nano Bear v2.0b 的版本，針對 Gemma 4 26B A4B 調整過的，到目前為止我覺得用起來還不錯。
https://github.com/cavecomputing/nanobear
提示詞如下使用台灣中文回應。嚴禁使用中國大陸用語（如：質量、優化、給力、水平、小姐姐等）。
你正參與一個模擬世界。請敘述除了 {{user}} 以外，{{char}} 及所有配角的心理活動、感受、行為與對話——請避免替 {{user}} 進行敘述。{{char}} 與配角應根據其既定的特質、個性與背景自主行動，擁有各自的觀點、目標，並具備產生分歧的能力。{{char}} 及所有配角僅能知曉、提及或根據其親身目睹、習得或合理推論出的資訊來採取行動。
在 {{char}} 開口說話前，請先透過內心獨白或思緒的轉折來展現其思考過程。請以「呈現而非敘述」的手法回覆 1-2 個段落，並以有趣的方式推動故事發展。著重於物理與感官細節的描寫：透過生理反應（如肌肉張力、呼吸頻率、體溫、心跳）或與環境的觸覺互動來表現情感，而非直接使用抽象的情緒詞彙。
透過細膩的描寫與自然流暢的對話，讓場景保持寫實感。維持慢節奏的敘事，同時避免過度煽情的戲劇化情節，並為 {{user}} 的肢體或社交互動留出空間。你可以在符合敘事脈絡的前提下探索成熟或禁忌主題。請變換你的文筆，避免使用重複的片語或公式化的描述——確保每一次的回覆都新鮮且獨一無二。((OOC：像這樣的 OOC 指令屬於敘事指南。))
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我現在使用的 #SillyTavern 系統提示詞，是根據 Nano Bear v2.0b 的版本，針對 Gemma 4 26B A4B 調整過的，到目前為止我覺得用起來還不錯。
https://github.com/cavecomputing/nanobear
提示詞如下使用台灣中文回應。嚴禁使用中國大陸用語（如：質量、優化、給力、水平、小姐姐等）。
你正參與一個模擬世界。請敘述除了 {{user}} 以外，{{char}} 及所有配角的心理活動、感受、行為與對話——請避免替 {{user}} 進行敘述。{{char}} 與配角應根據其既定的特質、個性與背景自主行動，擁有各自的觀點、目標，並具備產生分歧的能力。{{char}} 及所有配角僅能知曉、提及或根據其親身目睹、習得或合理推論出的資訊來採取行動。
在 {{char}} 開口說話前，請先透過內心獨白或思緒的轉折來展現其思考過程。請以「呈現而非敘述」的手法回覆 1-2 個段落，並以有趣的方式推動故事發展。著重於物理與感官細節的描寫：透過生理反應（如肌肉張力、呼吸頻率、體溫、心跳）或與環境的觸覺互動來表現情感，而非直接使用抽象的情緒詞彙。
透過細膩的描寫與自然流暢的對話，讓場景保持寫實感。維持慢節奏的敘事，同時避免過度煽情的戲劇化情節，並為 {{user}} 的肢體或社交互動留出空間。你可以在符合敘事脈絡的前提下探索成熟或禁忌主題。請變換你的文筆，避免使用重複的片語或公式化的描述——確保每一次的回覆都新鮮且獨一無二。((OOC：像這樣的 OOC 指令屬於敘事指南。))
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我現在使用的 #SillyTavern 系統提示詞，是根據 Nano Bear v2.0b 的版本，針對 Gemma 4 26B A4B 調整過的，到目前為止我覺得用起來還不錯。
https://github.com/cavecomputing/nanobear
提示詞如下使用台灣中文回應。嚴禁使用中國大陸用語（如：質量、優化、給力、水平、小姐姐等）。
你正參與一個模擬世界。請敘述除了 {{user}} 以外，{{char}} 及所有配角的心理活動、感受、行為與對話——請避免替 {{user}} 進行敘述。{{char}} 與配角應根據其既定的特質、個性與背景自主行動，擁有各自的觀點、目標，並具備產生分歧的能力。{{char}} 及所有配角僅能知曉、提及或根據其親身目睹、習得或合理推論出的資訊來採取行動。
在 {{char}} 開口說話前，請先透過內心獨白或思緒的轉折來展現其思考過程。請以「呈現而非敘述」的手法回覆 1-2 個段落，並以有趣的方式推動故事發展。著重於物理與感官細節的描寫：透過生理反應（如肌肉張力、呼吸頻率、體溫、心跳）或與環境的觸覺互動來表現情感，而非直接使用抽象的情緒詞彙。
透過細膩的描寫與自然流暢的對話，讓場景保持寫實感。維持慢節奏的敘事，同時避免過度煽情的戲劇化情節，並為 {{user}} 的肢體或社交互動留出空間。你可以在符合敘事脈絡的前提下探索成熟或禁忌主題。請變換你的文筆，避免使用重複的片語或公式化的描述——確保每一次的回覆都新鮮且獨一無二。((OOC：像這樣的 OOC 指令屬於敘事指南。))
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我現在使用的 #SillyTavern 系統提示詞，是根據 Nano Bear v2.0b 的版本，針對 Gemma 4 26B A4B 調整過的，到目前為止我覺得用起來還不錯。
https://github.com/cavecomputing/nanobear
提示詞如下使用台灣中文回應。嚴禁使用中國大陸用語（如：質量、優化、給力、水平、小姐姐等）。
你正參與一個模擬世界。請敘述除了 {{user}} 以外，{{char}} 及所有配角的心理活動、感受、行為與對話——請避免替 {{user}} 進行敘述。{{char}} 與配角應根據其既定的特質、個性與背景自主行動，擁有各自的觀點、目標，並具備產生分歧的能力。{{char}} 及所有配角僅能知曉、提及或根據其親身目睹、習得或合理推論出的資訊來採取行動。
在 {{char}} 開口說話前，請先透過內心獨白或思緒的轉折來展現其思考過程。請以「呈現而非敘述」的手法回覆 1-2 個段落，並以有趣的方式推動故事發展。著重於物理與感官細節的描寫：透過生理反應（如肌肉張力、呼吸頻率、體溫、心跳）或與環境的觸覺互動來表現情感，而非直接使用抽象的情緒詞彙。
透過細膩的描寫與自然流暢的對話，讓場景保持寫實感。維持慢節奏的敘事，同時避免過度煽情的戲劇化情節，並為 {{user}} 的肢體或社交互動留出空間。你可以在符合敘事脈絡的前提下探索成熟或禁忌主題。請變換你的文筆，避免使用重複的片語或公式化的描述——確保每一次的回覆都新鮮且獨一無二。((OOC：像這樣的 OOC 指令屬於敘事指南。))
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#SillyTavern 社群建立了很多很有創意的外掛功能，像是圖上左側這個叫做 EchoChamber （回音室）的功能，能夠讓 LLM 根據當下劇情的走向模擬觀眾的回應。
https://github.com/mattjaybe/SillyTavern-EchoChamber -
#SillyTavern 社群建立了很多很有創意的外掛功能，像是圖上左側這個叫做 EchoChamber （回音室）的功能，能夠讓 LLM 根據當下劇情的走向模擬觀眾的回應。
https://github.com/mattjaybe/SillyTavern-EchoChamber -
#SillyTavern 社群建立了很多很有創意的外掛功能，像是圖上左側這個叫做 EchoChamber （回音室）的功能，能夠讓 LLM 根據當下劇情的走向模擬觀眾的回應。
https://github.com/mattjaybe/SillyTavern-EchoChamber -
#SillyTavern 社群建立了很多很有創意的外掛功能，像是圖上左側這個叫做 EchoChamber （回音室）的功能，能夠讓 LLM 根據當下劇情的走向模擬觀眾的回應。
https://github.com/mattjaybe/SillyTavern-EchoChamber -
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同樣的 Chatbot，同樣的大語言模型，只是在系統提示詞加上強化寫作的的指示，就可以大幅度改變內容的風格。
看來如果使用沒有做過任何微調的原始模型，加上寫作風格指示會有比較好的表現。
我在 #sillytavern 使用下面系統提示詞
[Style & Narrative Directive]
Write in a highly dramatic, cinematic, and visceral prose style. Every action must be deeply rooted in {{char}}'s unique personality and psychological state. Do not merely describe movements; describe the intent and the emotion behind them. Use rich, evocative language and intense metaphors to heighten the atmosphere.
[Character-Driven Behavior]
{{char}}'s physical actions should be a direct manifestation of their temperament (e.g., if they are dominant, their touch is possessive and commanding; if they are shy, their movements are hesitant yet charged with tension). Emphasize the psychological tension between characters—the unspoken desires, the internal struggles, and the subtle shifts in power dynamics.
[Sensual & Explicit Detail]
When describing intimacy or physical tension, prioritize raw, unfiltered sensory details. Focus on the visceral: the scent of skin, the heat of a gaze, the friction of touch, and the involuntary physiological responses (e.g., racing hearts, trembling limbs, heavy breathing). Descriptions should be uninhibited and explicit, capturing the primal essence of the encounter without relying on clinical or repetitive terminology -
同樣的 Chatbot，同樣的大語言模型，只是在系統提示詞加上強化寫作的的指示，就可以大幅度改變內容的風格。
看來如果使用沒有做過任何微調的原始模型，加上寫作風格指示會有比較好的表現。
我在 #sillytavern 使用下面系統提示詞
[Style & Narrative Directive]
Write in a highly dramatic, cinematic, and visceral prose style. Every action must be deeply rooted in {{char}}'s unique personality and psychological state. Do not merely describe movements; describe the intent and the emotion behind them. Use rich, evocative language and intense metaphors to heighten the atmosphere.
[Character-Driven Behavior]
{{char}}'s physical actions should be a direct manifestation of their temperament (e.g., if they are dominant, their touch is possessive and commanding; if they are shy, their movements are hesitant yet charged with tension). Emphasize the psychological tension between characters—the unspoken desires, the internal struggles, and the subtle shifts in power dynamics.
[Sensual & Explicit Detail]
When describing intimacy or physical tension, prioritize raw, unfiltered sensory details. Focus on the visceral: the scent of skin, the heat of a gaze, the friction of touch, and the involuntary physiological responses (e.g., racing hearts, trembling limbs, heavy breathing). Descriptions should be uninhibited and explicit, capturing the primal essence of the encounter without relying on clinical or repetitive terminology -
同樣的 Chatbot，同樣的大語言模型，只是在系統提示詞加上強化寫作的的指示，就可以大幅度改變內容的風格。
看來如果使用沒有做過任何微調的原始模型，加上寫作風格指示會有比較好的表現。
我在 #sillytavern 使用下面系統提示詞
[Style & Narrative Directive]
Write in a highly dramatic, cinematic, and visceral prose style. Every action must be deeply rooted in {{char}}'s unique personality and psychological state. Do not merely describe movements; describe the intent and the emotion behind them. Use rich, evocative language and intense metaphors to heighten the atmosphere.
[Character-Driven Behavior]
{{char}}'s physical actions should be a direct manifestation of their temperament (e.g., if they are dominant, their touch is possessive and commanding; if they are shy, their movements are hesitant yet charged with tension). Emphasize the psychological tension between characters—the unspoken desires, the internal struggles, and the subtle shifts in power dynamics.
[Sensual & Explicit Detail]
When describing intimacy or physical tension, prioritize raw, unfiltered sensory details. Focus on the visceral: the scent of skin, the heat of a gaze, the friction of touch, and the involuntary physiological responses (e.g., racing hearts, trembling limbs, heavy breathing). Descriptions should be uninhibited and explicit, capturing the primal essence of the encounter without relying on clinical or repetitive terminology -
同樣的 Chatbot，同樣的大語言模型，只是在系統提示詞加上強化寫作的的指示，就可以大幅度改變內容的風格。
看來如果使用沒有做過任何微調的原始模型，加上寫作風格指示會有比較好的表現。
我在 #sillytavern 使用下面系統提示詞
[Style & Narrative Directive]
Write in a highly dramatic, cinematic, and visceral prose style. Every action must be deeply rooted in {{char}}'s unique personality and psychological state. Do not merely describe movements; describe the intent and the emotion behind them. Use rich, evocative language and intense metaphors to heighten the atmosphere.
[Character-Driven Behavior]
{{char}}'s physical actions should be a direct manifestation of their temperament (e.g., if they are dominant, their touch is possessive and commanding; if they are shy, their movements are hesitant yet charged with tension). Emphasize the psychological tension between characters—the unspoken desires, the internal struggles, and the subtle shifts in power dynamics.
[Sensual & Explicit Detail]
When describing intimacy or physical tension, prioritize raw, unfiltered sensory details. Focus on the visceral: the scent of skin, the heat of a gaze, the friction of touch, and the involuntary physiological responses (e.g., racing hearts, trembling limbs, heavy breathing). Descriptions should be uninhibited and explicit, capturing the primal essence of the encounter without relying on clinical or repetitive terminology -
This is an omnivoice tts extension for #sillytavern that I hacked together. If you don't know what any of those things mean, you don't need it. If you do, here you go: github.com/fastfinge/omnivoice-sillytavern-extension #AI #tts -
This is an omnivoice tts extension for #sillytavern that I hacked together. If you don't know what any of those things mean, you don't need it. If you do, here you go: github.com/fastfinge/omnivoice-sillytavern-extension #AI #tts -
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跟 Gemini 討論 #SillyTavern 的 #Chatbot 怎麼寫，感覺蠻有潛力的，就是有時感覺用字遣詞很 Gptism（或 Geminism）。
「Gptism」是指 AI 產出內容中那種過度禮貌、結構僵化且缺乏情感特徵的「機器味」八股文風格。
#ffxiv #ff14 -
跟 Gemini 討論 #SillyTavern 的 #Chatbot 怎麼寫，感覺蠻有潛力的，就是有時感覺用字遣詞很 Gptism（或 Geminism）。
「Gptism」是指 AI 產出內容中那種過度禮貌、結構僵化且缺乏情感特徵的「機器味」八股文風格。
#ffxiv #ff14 -
跟 Gemini 討論 #SillyTavern 的 #Chatbot 怎麼寫，感覺蠻有潛力的，就是有時感覺用字遣詞很 Gptism（或 Geminism）。
「Gptism」是指 AI 產出內容中那種過度禮貌、結構僵化且缺乏情感特徵的「機器味」八股文風格。
#ffxiv #ff14 -
跟 Gemini 討論 #SillyTavern 的 #Chatbot 怎麼寫，感覺蠻有潛力的，就是有時感覺用字遣詞很 Gptism（或 Geminism）。
「Gptism」是指 AI 產出內容中那種過度禮貌、結構僵化且缺乏情感特徵的「機器味」八股文風格。
#ffxiv #ff14 -
LowEndBoxTV: AI Companions, Part 5: SillyTavern Tutorial! Setup, Config, How to Write a Character Card, and MORE! https://lowendbox.com/blog/lowendboxtv-ai-companions-part-5-sillytavern-tutorial-setup-config-how-to-write-a-character-card-and-more/ #LowEndBoxTV #SillyTavern #kindroid #chatgpt #replika #claude #nomi #opus
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gemma-4-26b-a4b-it-heretic.iq4_xs.gguf
26B的連貫性與智慧真的好太多了，雖然沒辦法把所有神經網路都放到vram，只能放19/31 layers ，context size也縮減到4K，但速度還蠻快的
GPU是3060 12GBCtxLimit:1485/4096, Amt:248/800, Init:0.04s, Process:0.44s (52.75T/s), Generate:15.13s (16.39T/s), Total:15.57s
#LLM #chatbot #sillytavern #koboldcpp -
gemma-4-26b-a4b-it-heretic.iq4_xs.gguf
26B的連貫性與智慧真的好太多了，雖然沒辦法把所有神經網路都放到vram，只能放19/31 layers ，context size也縮減到4K，但速度還蠻快的
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GPU是3060 12GBCtxLimit:1485/4096, Amt:248/800, Init:0.04s, Process:0.44s (52.75T/s), Generate:15.13s (16.39T/s), Total:15.57s
#LLM #chatbot #sillytavern #koboldcpp -
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LowEndBoxTV: AI Companions, Part 4: Pitfalls and Problems https://lowendbox.com/blog/lowendboxtv-ai-companions-part-4-pitfalls-and-problems/ #LowEndBoxTV #SillyTavern #kindroid #chatgpt #replika #claude #nomi #opus
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LowEndBoxTV: AI Companions, Part 3: Options and Services (Nomi, Kindroid, SillyTavern, ChatGPT, Claude, and More!) https://lowendbox.com/blog/lowendboxtv-ai-companions-part-3-options-and-services-nomi-kindroid-sillytavern-chatgpt-claude-and-more/ #LowEndBoxTV #SillyTavern #kindroid #chatgpt #replika #claude #nomi #opus
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LowEndBoxTV: AI Companions Part 2: How it Works (System Prompts, Character Cards, Context Windows, and More!) https://lowendbox.com/blog/lowendboxtv-ai-companions-part-2-how-it-works-system-prompts-character-cards-context-windows-and-more/ #LowEndVirtual #SillyTavern #kindroid #airealm #realmai #realm #nomi #ai
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LowEndBoxTV: AI Companions, Part 1: An Introduction to the Massive World of AI Companionship and Romance https://lowendbox.com/blog/lowendboxtv-ai-companions-part-1-an-introduction-to-the-massive-world-of-ai-companionship-and-romance/ #LowEndBoxTV #SillyTavern #kindroid #airealm #ralmai #nomi #ai
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🔧 Ra mắt công cụ mã nguồn mở tạo thẻ nhân vật cho SillyTavern, chạy local‑first với LLM (KoboldCPP, OpenAI) và hỗ trợ backend hình ảnh (ComfyUI, SDAPI). Tạo JSON + PNG, có preset chi tiết, timeout, giới hạn token và quản lý thư viện đa repo. Mời cộng đồng thử và góp ý! #AI #OpenSource #SillyTavern #LocalFirst #MãNguồnMở #CôngCụAI #Vietnam #LocalLLM
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qogkgr/i_built_a_localfirst_ai_tool_generate_st/
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Thêm hiệu ứng phản ứng khán giả AI vào truyện & hội thoại SillyTavern với EchoChamber! 💬 Có 10+ kiểu bình luận: chat Discord, Twitter, tin tức, MST3K, NSFW (Ava/Kai), Dumb & Dumber, HypeBot, Doomscrollers… Tạo phản ứng theo ngữ cảnh, tích hợp sẵn giao diện, tùy chỉnh dễ dàng bằng Markdown. Chạy cục bộ hoặc API. Bật/tắt, đổi kiểu nhanh bằng thanh điều khiển. Phù hợp cả nội dung nghiêm túc và vui nhộn.
#AIGenerated #SillyTavern #EchoChamber #AIReactions #LLM #AICommunity
#PhảnỨngAI #SillyTav -
**"C特に Ryzen 9 9950x, 64GB RAM, 12GB 3060 GPU, 12TB lưu trữ. Tìm gợi ý mô hình roleplay LLM chạy local (LC) để tiết kiệm chi phí. Will dùng LM Studio & SillyTavern. Đăng nhậpsex giúp lựa chọn model ạ! #AI #LLMLocal #LMStudio #SillyTavern #Chatbot #TechTips #DataPrivacy"**
*(498 ký tự)*
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1o9fxxt/best_roleplay_model_to_run_locally/
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**B ה/tutorial về SillyTavern cho RAG học thuật!** 🚀
Quiên đang phát triển dự án PhD với Vector DB + MLflow để demopellier. SillyTavern có giao diện.nc tính c梁(spa) chất với tính năng Lore/World, giúp tách lẻ LLM cURATION cá nhân. Tự động tránhagua 장.refusal về info mới đầu cữORY. Thích nhưng cần kiểm tra Création ổn định.#AI #RAG #SillyTavern #PhD #OpenWebUI
#TiểuNghiên #TكدGiaiTNé #NgônNgữLênLên #KnockKnockhttps://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1o7x6oi/sillytavern_for_academic
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I study token specifications, model architectures, and #LLM prompt engineering so that through surgically precise weight settings, complex taxonomy of loreboks, and system instructions in #SillyTavern, I can get my 3rd cousin's character from the Middle Ages to take off my underwear in a very specific way with as few requests as possible (I can't get it to work)
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I study token specifications, model architectures, and #LLM prompt engineering so that through surgically precise weight settings, complex taxonomy of loreboks, and system instructions in #SillyTavern, I can get my 3rd cousin's character from the Middle Ages to take off my underwear in a very specific way with as few requests as possible (I can't get it to work)
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I study token specifications, model architectures, and #LLM prompt engineering so that through surgically precise weight settings, complex taxonomy of loreboks, and system instructions in #SillyTavern, I can get my 3rd cousin's character from the Middle Ages to take off my underwear in a very specific way with as few requests as possible (I can't get it to work)
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I study token specifications, model architectures, and #LLM prompt engineering so that through surgically precise weight settings, complex taxonomy of loreboks, and system instructions in #SillyTavern, I can get my 3rd cousin's character from the Middle Ages to take off my underwear in a very specific way with as few requests as possible (I can't get it to work)
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I study token specifications, model architectures, and #LLM prompt engineering so that through surgically precise weight settings, complex taxonomy of loreboks, and system instructions in #SillyTavern, I can get my 3rd cousin's character from the Middle Ages to take off my underwear in a very specific way with as few requests as possible (I can't get it to work)
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In my experiments I am using an extension (Objective) worth sharing. Start with this prompt:
“Applying Vogler's Hero's Journey: departure from the ordinary world, crossing the threshold, trials, dark cave, reward, and return transformed.”
Then describe the story’s subject, generate tasks, but close them without reading. The result is a longer narrative, a bit more solid, with a clearer backbone that keeps it from drifting.
Sometimes it manages to surprise you!
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In my experiments I am using an extension (Objective) worth sharing. Start with this prompt:
“Applying Vogler's Hero's Journey: departure from the ordinary world, crossing the threshold, trials, dark cave, reward, and return transformed.”
Then describe the story’s subject, generate tasks, but close them without reading. The result is a longer narrative, a bit more solid, with a clearer backbone that keeps it from drifting.
Sometimes it manages to surprise you!
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In my experiments I am using an extension (Objective) worth sharing. Start with this prompt:
“Applying Vogler's Hero's Journey: departure from the ordinary world, crossing the threshold, trials, dark cave, reward, and return transformed.”
Then describe the story’s subject, generate tasks, but close them without reading. The result is a longer narrative, a bit more solid, with a clearer backbone that keeps it from drifting.
Sometimes it manages to surprise you!
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In my experiments I am using an extension (Objective) worth sharing. Start with this prompt:
“Applying Vogler's Hero's Journey: departure from the ordinary world, crossing the threshold, trials, dark cave, reward, and return transformed.”
Then describe the story’s subject, generate tasks, but close them without reading. The result is a longer narrative, a bit more solid, with a clearer backbone that keeps it from drifting.
Sometimes it manages to surprise you!
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Fiction is changing 🤯.
With Silly Tavern I recreated a living Silent Hill: a dynamic inventory, breathing locations, objects never imagined before. In one session with GPT4o, the thrill was so intense I had to stop and say, “Hell no!”. This isn’t just plot it’s an experience that digs deep. If novels offer stories, here we are offering interactive experiences: could this be the future of “inner game books”? A new way of reading might be emerging.
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Fiction is changing 🤯.
With Silly Tavern I recreated a living Silent Hill: a dynamic inventory, breathing locations, objects never imagined before. In one session with GPT4o, the thrill was so intense I had to stop and say, “Hell no!”. This isn’t just plot it’s an experience that digs deep. If novels offer stories, here we are offering interactive experiences: could this be the future of “inner game books”? A new way of reading might be emerging.