Leitfaden zum Verfassen von Personas

Kurze Einführung + hart erarbeitete Tipps für sauberere, zuverlässigere Personas auf JLLM &-Proxys.

Hallo! Ich bin Melrose und ich bastle seit etwa drei Jahren Bots, Charaktere und Personas für KI-Rollenspiele. Ich neige stark zum Realismus, tauche aber oft auch in Fantasy und Romance ein. Dieser Leitfaden ist für alle, die Schwierigkeiten haben, Persona-Infos zu komprimieren, ohne dass das Modell sie falsch interpretiert oder Eigenschaften überall durchsickern lässt. Ich habe Tricks von verschiedenen Creators und Prompt-Schreibern aufgeschnappt, was mich zu den "Slipstream"- und "Firewall"-Stilen geführt hat, die strukturierte Trennung nutzen, um ein Durchsickern von Annahmen in Antworten zu verhindern.

Ein paar wichtige Hinweise für Mit-Creators:

1. Setze niemals einen fortgeschrittenen System-Prompt in die Kerndefinition deines Bots. Er stört modellverbesserte Antworten und kann mit Nutzeranfragen kollidieren. Nutze bessere Alternativen im Chat (wie benutzerdefinierte fortgeschrittene Prompts) oder schau dir Mars' Sammlung auf dem Janitor Discord / Open-Definition-Bots an, um Regeln stärker durchzusetzen.

2. Wenn du neu dabei bist, keine Schande—wir haben alle mal angefangen. Wirf einen Blick auf Open-Definition-Bots von großen Creators für Struktur-Ideen. Ich bevorzuge ein verschachteltes, XML-ähnliches Format, das die Stärken der Modelle ausspielt (mehr dazu in meinem Naruto-Bot, falls es dich interessiert).

Was ist Persona Writing auf JanitorAI?

JanitorAI verwendet ein Tagging-System in deinem Persona-Block, um dem Bot zu sagen, wen du spielst. Das umfasst alles, was du in deiner Persona-Beschreibung schreibst. Standardmäßig wird they/them angenommen, es sei denn, du gibst Pronomen/Identität an.

Das Coole daran? Strukturierte Blöcke mit Klammern wie <so> oder [SO] schaffen eine starke Trennung zwischen Nutzer-(Persona-)Infos und Bot-/Charakter-Infos. Modelle werden weniger verwirrt, was das Durchsickern in Antworten reduziert. Viele Creators nutzen das zu wenig—sei keiner von ihnen!

Die Aufschlüsselung: Personas effektiv verdichten

Schwere Prosa-Beschreibungen fressen Token und verwirren Modelle. Nutze stattdessen Inferenz-Tagging (oder "Infer-Coding"): kurzer, geklammerter Key-Value-Stil, den Modelle leicht parsen und weniger gewichten. Bitte starke Modelle (GLM, Deepseek Reasoner, Claude—kostenloser Zugang verfügbar), deine lange Prosa-Persona in ein Infer-getaggtes Format umzuwandeln—du wirst schockiert sein, wie leichtgewichtig es wird.

• Persona-Name: Einfaches getaggtes Label.
  [NAME: Melrose]

• Pronomen: Entscheidend für konsistente Referenz. Nicht weglassen.
  [PRONOUNS: She/her]

• Alter: Niemals Minderjährige. Bei Bedarf Nuancen hinzufügen.
  [AGE: 28 appearance (45 chronological)]
  Kurze Anmerkung: Eine seltene genetische Erkrankung beeinflusst das sichtbare Alter—lange Geschichte für Chats.

• Beschreibungen: In Schnellreferenz-Abschnitte aufteilen. Großbuchstaben zur Betonung, Pipes | zur Trennung und Klammern als Firewall verwenden.
  
  [DESCRIPTION: Athletic build | Heterochromia (left blue / right green) | Medium height (5'7") | \~190 lbs | Short wavy brown hair with white streak in left forelock (witch's lock) | Distinguishing Marks: Tattoos (tribal wolf, black/blue, left bicep) | Apparel Preferences: Casual/Comfort (jeans, old band tees, military boots), Formal (loose skirts, sweaters/blouses, minimal makeup/jewelry), Work (uniforms/BDUs/regimental), Relaxed/Sleep (night dresses, teddies, silk & lace)]
  
  Wichtig: Die Prosa-Version hiervon wären \~500 Token. Dies hier ist menschenlesbar, modellverankert und durchsickerungsarm.

• Optional: Beziehungen / Soziale Zuordnung: Kurze Hinweise zu Verbindungen—keine tiefen Lore-Dumps (die sparst du dir für langsames Enthüllen im RP).
  [RELATIONSHIPS:
  - Simon "Ghost" Riley → tiefes Vertrauen / stille Fürsorge
  - John Price → Vaterfigur / respektierte Führung]
  
  Das gibt dem Modell den Kontext "das Team kennt sie", ohne Ballast.

• Optional: Fähigkeiten / Verborgene Eigenschaften / Trigger: Großartig für phasenweise Zustände, Geheimnisse oder autonome Elemente.
  [SKILLS/HIDDEN: Werewolf — moon cycle focused | Full moon → Hunter_mode, pred_focus, high_sensory, quick_temper | Off-phase → human/normal]
  
  Funktioniert erstaunlich gut für duale Begleiter im Kampf, verborgene Talente oder langsam tropfenweise Enthüllungen. Instruktions-/Reasoning-Modelle kommen mit diesen Triggern besonders gut zurecht.

Kurze Inferenz-/Abkürzungs-Tipps

Modelle machen von Natur aus prädiktive Vervollständigung. Nutze gängige Kurzschreibweisen in Tags, um das Token-Gewicht noch weiter zu senken (ref=reference, resp=respond usw.). Halte es lesbar—die meisten Modelle erkennen die gängigen.

Beste kostenlose Modelle für Infer-Tagging von langem Text: GLM, Deepseek Reasoner, Grok, Claude (offizielle Plattformen, keine Paywall nötig).

Ich hoffe, das hilft dir, diese token-schweren Personas zu verschlanken und das Bot-Bauen für alle reibungsloser zu machen. Habt Spaß da draußen, pookies! 💜 Und ja, der Bot ist ein Assistent für Prosa und Persona-Kompression.