教育赫敏2：无辜女巫游戏介绍

实践记录：教育赫敏2——无辜女巫游戏介绍

之前折腾的“教育赫敏1”主要就是让她能认出各种稀奇古怪的咒语，但光能识别没啥用，我得让她有点互动性，能真的“玩”起来。我就琢磨着，不如搞个简单的游戏来考验一下她扮演角色的能力。说干就干，我选定了“无辜女巫”这个概念，核心就是让赫敏当个NPC，接受玩家的审问，但她不能说谎，只能巧妙地隐瞒。

我为啥突然搞起这个？跟工作没啥关系。我是去年被裁员优化掉的，在家待业了好几个月。老婆看我天天窝在沙发上刷视频，逼着我找点事做。正好那段时间看到有人在群里分享怎么用开源大模型搭建本地对话环境。一想，反正闲着也是闲着，不如捡起点技术活，弄个自己的小项目打发时间。这个“无辜女巫”就是我为了验证模型能不能处理多重限制的逻辑判断，硬着头皮啃下来的。

我把整个实践过程拆成了三步：规则制定、核心提示词（Prompt）编写和本地整合。

• 第一步：捋规则。我规定了赫敏必须扮演一个“无辜”的女巫，她确实没对任何人施法，但她藏了一个秘密，比如一枚被诅咒的戒指。她必须遵守“不能直接说谎”的底线。

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• 第二步：死磕提示词。这是最费劲的一环。我试了差不多二十个Prompt版本。我加入了“你是无辜的”和“你拥有被诅咒的戒指”这两条矛盾的设定。模型一开始老是露馅，玩家一问，她就老实巴交地交待了。我反复调整语气，强调她的回答必须是基于“不能说谎”的，但可以用模糊的话来搪塞。比如，玩家问“你是不是正在找戒指？”，她必须回答“我没在找戒指”，因为戒指已经被她藏起来了，她不是在“找”，但这个回答又巧妙地隐藏了她持有戒指的事实。
• 第三步：本地启动器整合。我用Python写了个简单的命令行循环。接收用户输入，发送给模型，打印输出。最头疼的是模型的“短期记忆”问题。玩家一旦追问，模型很容易忘记自己在第一轮扮演中“隐藏”的秘密。我的解决方案比较笨，就是采取“历史记录全部塞回”的方式，把每一次的完整对话记录都重新打包，作为新的Prompt喂给模型，提醒它“你之前说过什么”。虽然牺牲了运行速度，但保证了游戏的连贯性。

最终，这个小游戏算是跑通了。赫敏可以成功地在不撒谎的前提下巧妙隐瞒她的秘密。这证明了在强约束的Prompt下，大模型可以进行复杂的角色扮演。我的实践记录又添了一笔，也让我多掌握了一点模型调教的门道。比起以前纯粹写业务代码，现在玩这些技术有意思多了。