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keeping-an-npc-on-quest

ghosthat-studio/keeping-an-npc-on-quest · 项目主页

用分阶段事实和 Jev 检查让 LLM NPC 不偏离任务。

校验与安全门0.71次选分类: Agent 决策问卷漏斗
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年10月13日,不是本站运行记录。运行步骤和作者声称的效果仍需核验。

这是什么

Old Nain 第二集的配套代码:一个终端文字游戏,其中由本地模型编写的 NPC Boone 不能剧透。仅供教育用途。

它怎么用 Jev

Jev 对每条玩家消息进行分类(Choice:任务、闲聊、离题、破坏游戏),以确定 Boone 的任务。本地模型写出一行后,四个 Noul 同时检查:是否泄露锁定事实、是否编造内容、是否出戏、是否引导回来。检查失败会带原因重写一次,然后使用备用行。

用到的原语:choicenoul

值得抄的做法

分阶段提供事实,让模型只看到玩家已解锁的内容,然后用 Jev 对玩家消息分类并检查每一行生成内容。

怎么试

uv sync;ollama pull hf.co/TheDrummer/Cydonia-24B-v4.3-GGUF:Q4_K_M;uv run python -m npc_on_quest chat --show-jev

去 GitHub 看

开始使用 Jev:API key 与第一个请求 →

README 片段的模型判断

项目信号使用仓库元信息、已有摘要与 README 前 700 个字符;没有通读完整项目。“未检出”仅表示这些材料中未检出,并不证明项目没有该能力。这里保留原始判断与实际记录的模型、日期,不是源码审计或运行验收。

模型与判定日期

收录门禁
jev-1.13.0
项目信号
jev-1.13.0
项目分类
jev-1.13.0
模式标签
jev-1.13.0

证据

这些信号只读取仓库元信息、已有摘要与清理后的 README 前 700 字符。≥ 0.60 表示片段中有提及,≤ 0.40 表示未检出,中间为未判定;都不是源码审查或运行结果。「可运行工具」题排除了研究实验,「推荐」题筛的是学习案例 Top 10,不是内容质量合格与否。

  • Jev 是项目的核心未判定0.60
  • 展示了 System One 用法片段中未检出0.34
  • 写了怎么处理不确定片段中未检出0.08
  • 给出了实测数字片段中未检出0.06
  • 是能跑起来的工具未判定0.47
  • 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.38
  • 是模型本身的复刻片段中未检出0.08
  • 解决的问题够普遍(0–2)按 0–2 打分0.32 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.97
信号
Jev 是项目的核心0.60展示了 System One 用法0.34写了怎么处理不确定0.08给出了实测数字0.06是能跑起来的工具0.47学习案例 Top 10 候选信号0.38是模型本身的复刻0.0800.51解决的问题够普遍(0–2)0.32 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
漏斗0.91问卷0.84代笔0.46题库0.45信号灯0.26恒温器0.25体检0.22盲审0.2000.51

无判定区(0.40–0.60)

各阶段的 Jev 模型与判定日期见上方记录。简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年10月13日 读 README 写成。