2026/2/10 13:38:04
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写小说像盖楼#xff0c;灵感是草图#xff0c;剧情是钢筋#xff0c;角色是混凝土。可多数时候#xff0c;我们刚搭到第三层就塌方#xff1a;多线叙事缠成死结、主角人设说崩就崩、世界观前后打脸。传统…ChatGPT小说写作训练指令从零构建高效创作的小说工厂写小说像盖楼灵感是草图剧情是钢筋角色是混凝土。可多数时候我们刚搭到第三层就塌方多线叙事缠成死结、主角人设说崩就崩、世界观前后打脸。传统“先写个大纲再填坑”的办法在日均 3k 字的连载节奏里根本跟不上。去年我把 GPT-3.5 接进工作流生成速度翻倍却换来一堆“风格漂移、逻辑自爆”的废稿。直到把 Prompt 当成一套“工程图纸”来迭代才真正让 AI 从打字机变成合著者。下面把踩坑笔记打包成可复现的指令框架目标只有一个用最小人工校正把单次可用稿比例从 30% 提到 90%。把“灵感”拆成三层图纸世界观锚定 → 角色约束 → 情节驱动很多作者一上来就扔“帮我写个仙侠小说”结果 AI 自由发挥十段以后门派改名、法宝掉档。工程化解法是先做三层隔离每层只让模型关注当前维度降低注意力头的跨层干扰。世界观锚定层用 System Message 锁死物理规则、历史年表、力量体系。角色约束层把主角/反派/配角拆成 JSON Schema在每次用户轮询时注入保证 OOC 概率可控。情节驱动层用“事件卡片”代替自由叙述一张卡片时间地点冲突结果预期AI 只负责填空减少分支爆炸。用 System Message 建立“创作基线”——把 4096 token 的窗口变成可复用的“脑内小抄”下面这段 System Prompt 是我迭代 27 版后的稳定基线直接扔给 GPT-4 或 Claude-3 均可生效。关键技巧把规则写成“否定句式”模型对禁止项的记忆力远强于正向描述。You are a Chinese wuxia novelist. NEVER: 1. 出现现代科技术语 2. 让角色性格偏离 JSON 卡 3. 使用西方奇幻设定 ALWAYS: 1. 武打段落用“短句动词先行”节奏 2. 每章结尾留一句悬念 3. 时间线严格按“甲子纪年”把 NEVER/ALWAYS 做成 checklist人工复审时只需逐条打钩5 分钟完成一章质检。动态温度系数让“创意”与“可控”像 PID 一样自动巡航温度固定 0.8 时对话灵动却容易脱线固定 0.3 时文风稳定却味同嚼蜡。我的做法是把“章节进度百分比”作为输入让温度在 [0.4, 0.9] 之间线性插值高潮段落在 top_p 上再给一个 0.05 的抖动制造语言张力。核心代码 10 行def dynamic_temp(progress: float, scene_type: str) - float: progress: 0.0~1.0章节进度 scene_type: fight / daily / climax base 0.4 0.5 * progress # 越往后越放飞 if scene_type climax: base 0.05 # 高潮再0.05 return min(base, 0.95)实测在 100 章样本里把“需要回滚重写”的比率从 22% 压到 7%而可读性评分内部盲审提高 0. 8 分。可运行的连续对话模板把“写一章”拆成 4 轮 Prompt下面给出 Markdown 代码块直接复制到任意 Chat 界面即可跑通。每轮只让 AI 干一件事减少长程逻辑漂移。### Round 1 世界观校验 System: 上文基线 世界观 JSON User: 根据“甲子纪年”表校验本章时间戳是否合理只输出 True/False ### Round 2 角色卡注入 System: 同上 User: json {name: 李青云, age: 19, core_trait: 桀骜但守诺, taboo: [滥杀, 背叛]} 请用一句话概括该角色在本章的欲望 ### Round 3 事件卡片生成 User: 基于“欲望句”输出 3 张事件卡片格式时间地点冲突结果预期 ### Round 4 正文扩写 System: 温度0.7top_p0.85max_tokens1500 User: 把事件卡片#1 扩写成 600 字武打段落必须出现“剑脊崩裂”细节四轮走完平均生成 680 字人工只需微调 40 字即可发布。角色卡 JSON Schema让 AI 像游戏引擎一样读表字段越少越不易漂移我保留 6 个必选字段其余动态扩展{ name: string, core_trait: string, max 20 字, taboo: [array, string], relationship_vector: {target: string, value: -100~100}, voice_tone: 冷酷 / 温暖 / 诙谐, death_flag: bool }把 relationship_vector 在每次对话后回写可自动推进多角恋、门派恩怨长线不崩。关键参数对照表一眼看懂 top_p/temperature/max_tokens 对叙事的微观影响场景temptop_pmax_tokens备注日常叙事0.50.9400保证平顺减少跳词武打高潮0.70.85600适度惊喜动词多样情感独白0.60.95300允许长句保留修辞多角色对话0.40.7200/人降低插话错乱需分段调用记住一句话temp 管“跳不跳”top_p 管“跳多远”max_tokens 管“跳多久”。生产级避坑三种风格漂移校验指纹校验把第一章随机 5 段做 trigram 频率表后续每章算 JS 散度0.15 报警。人设校验用正则抽取“我 X X”第一人称与角色卡 core_trait 做语义相似度0.7 回炉。世界观校验把“火药、手机、电”等关键词做成 BloomFilter0.01% 误识即可拦截。敏感内容过滤出版级正则模板直接抄出版社三审制黑名单再补一句“不描写 16 岁以下未成年人受伤细节”即可过审。核心正则两行(?:杀|死|血)(?:.{0,5}?)(?:幼|童|娃) # 未成年人暴力 (?!^[\u4e00-\u9fa5]{0,8})(?:习近平) # 政治红线GPT-4 与 Claude-3 的指令差异GPT-4 对 JSON 结构体更友好但容易“过度联想”需在 System 里加“禁止扩展未提及设定”。Claude-3 长上下文窗口达 200k可一次塞 10 万字年表但对“否定句式”理解弱需改用“允许列表”写法。实测同一段 PromptClaude-3 生成速度比 GPT-4 慢 30%但逻辑一致性高 5%适合最终章回修订。性能验证100 章样本跑出的数据测试环境Tokyo 区域 GPT-4-8kClaude-3-Sonnet平均输出 600 token/次。参数组首 token 延迟总耗时人工回滚率可读性评分temp0.8 固定1.2 s8.7 s22 %7.4 /10动态 temp1.2 s8.9 s7 %8.2 /10top_p 抖动1.3 s9.1 s5 %8.4 /10可见多花 0.4 秒换来三倍的可用稿拼字工本直接打对折。开放式问题如果让你设计一套“悬疑推理”专属指令你会把哪几个“禁止项”写进 System Message当模型开始给凶手加“超能力”时你准备用规则还是示例来拉回现实欢迎把实验结果扔进从0打造个人豆包实时通话AI的语音对话里让 AI 亲口告诉你哪种流派更耐写。