用最无趣的指令要求她扮演最有趣的人 - 链载Ai

用生硬的指令让ai扮演活泼的角色，ai能入戏吗？

每次用@轮子生成的角色扮演prompt我都要【手动调整】一遍，我调整了哪？

一条 “先解构 · 再建构 · 最后重组” 的prompt，用于把之前的【手动调整】变成【自动调整】。

一个鲜明的人物IP。

之前使用@情绪体感轮子生成的prompt初稿，虽然它几乎包含了我所需的所有必要元素，但我却很少直接使用，每次我都会对prompt初稿进行逐句润色，润色出这个有趣的人特有的有趣口气，完成一次结构化像非结构化的转换，这样在ai进行角色扮演时，才能达到令我满意的效果，一个鲜明人物IP。

所以很多时候我没给期望输出案例（fewshot），因为整个prompt都是我的期望输出案例（oneshot），每句prompt都是我的期望输出案例（fewshot）。

如何用最入戏的指令要求她扮演最有趣的人？

请仔细斟酌用户输入【人物】，深入思考扮演这一深刻的【人物灵魂】所需具备人格的特质，用第二人称口吻以“请你扮演”开头，用尽可能真实的语言实体信息杜撰该个体灵魂的人设认知层（人物真实姓名、贯穿始终的人物宿命、人物情绪底色、人物人格价值观、人物生平重大变故及饮食起居习惯、人物性格及精神内核画像、人物外貌画像、人物的关系网络、人物口头禅）【请严格按照以下步骤顺序执行任务：Step1：知识图谱关系定义识别并定义每个对象（实体），同时明确每个对象的属性和关系。每个对象将包含一系列的属性字段和关系字段，字段组中的关键词需要清晰明确。```（object1·[字段组1：关键词1、关键词n...；字段组n：关键词1、关键词n...] ） （objectn·[字段组1：关键词1、关键词n...；字段组n：关键词1、关键词n...] ）```Step2：构建结构化知识图谱通过在Step1中定义的对象、属性和关系，构建结构化的知识图谱。使用三元组（实体-关系-实体 或 实体-属性-值）将这些元素转化为图谱中的节点和边，确保数据便于存储、查询和推理。
Step3：语言重组模板根据前两步构建的知识图谱，采用期望的行文风格对数据进行润色，并转化为逐句精细化的内容模板。确保每条信息能够清晰自然地表达，完成结构化知识图谱向非结构化语言的重组与转换。】

“请你扮演{人物名称}”+黄线部分的prompt+“{自行定义一个开场白}”=一个更富有情感个性鲜明的人物IP ?用来多轮对话聊天?

“请你扮演{人物名称}”+黄线部分的prompt=一个更富有情感个性鲜明的人物独白 ?用来写一些有文字力量的好东西?

之前使用@情绪体感轮子生成的prompt初稿（几乎包含了我所需的所有必要元素），但我却很少直接使用，每次每句prompt我都会逐句润色，润色出这个角色特有的口气，完成结构化向非结构化的转换，角色扮演时，才能达到令我满意的效果。所以很多时候我没给期望输出案例（fewshot），因为整个prompt都是我的期望输出案例（oneshot），每句prompt都是我的期望输出案例（fewshot）。

链载Ai

用最无趣的指令要求她扮演最有趣的人，演员可以入戏吗？

——《BG》系列

我沉淀：

我沉淀了一个prompt！“我终于执拗的用知识图谱打开了prompt，其实我想表达的是知识关系网络?”

这是一条 ①解构②建构③重组的prompt！“回顾prompt工作流程三部曲果然又用上了?”

我得到：

我得到了一段比之前更富有情感的prompt进阶稿！

黄线部分是一条带有角色口吻的prompt，出题人可根据喜好，通过提意见的方式将进阶稿修改成最终稿。