ペルソナ執筆ガイド

JLLM &プロキシでよりクリーンで信頼性の高いペルソナを作るための簡単な紹介と苦労して得たコツ。

こんにちは!私はMelrose、AIロールプレイ用のボット、キャラクター、ペルソナを約3年間作ってきました。リアリズムを重視しつつも、ファンタジーやロマンスにもよく手を出します。このガイドは、モデルに誤解されたり特性があちこちに漏れ出したりすることなく、ペルソナ情報を圧縮するのに苦戦している人向けです。私は様々なクリエイターやプロンプトライターからコツを学び、「スリップストリーム」や「ファイアウォール」スタイルにたどり着きました。これは構造的な分離を使って、応答における仮定の漏れを防ぐものです。

クリエイターの仲間へのいくつかの重要な注意点:

1. 絶対にボットのコア定義に高度なシステムプロンプトを入れないでください。それはモデル強化された返信を妨げ、ユーザーのリクエストと競合する可能性があります。チャットでより良い代替手段(カスタム高度プロンプトなど)を使うか、Janitor DiscordのMarsのコレクション/オープン定義ボットをチェックして、より強力なルール適用を図ってください。

2. これが初めてでも恥ずかしがることはありません——誰だってどこかから始めたのです。構造のアイデアを得るために、大手クリエイターのオープン定義ボットを覗いてみてください。私はモデルの強みを活かすネストされたXML風のフォーマットが好みです(興味があれば私のNarutoボットで詳しく説明しています)。

JanitorAIにおけるペルソナ執筆とは?

JanitorAIはペルソナブロック内でタグ付けシステムを使い、あなたが誰を演じているかをボットに伝えます。これにはペルソナの説明に書いたすべてが含まれます。デフォルトでは、代名詞/アイデンティティを指定しない限り、they/themとみなされます。

すごいのはここからです。<このように>角括弧で囲まれた構造化ブロックや[LIKE THIS]は、ユーザー(ペルソナ)情報とボット/キャラクター情報の間に強い分離を作ります。モデルは混乱しにくくなり、応答での漏れが減ります。多くのクリエイターがこれを活用しきれていません——あなたもその一人にならないでください!

内訳:ペルソナを効果的に凝縮する

冗長な散文の説明はトークンを消費し、モデルを混乱させます。代わりに推論タグ付け(または「インファーコーディング」)を使ってください。短く、角括弧で囲まれ、キーと値のスタイルで、モデルが簡単に解析でき、重みが軽くなります。強力なモデル(GLM、Deepseek Reasoner、Claude——無料アクセスあり)に、長い散文のペルソナをインファータグ形式に変換するよう頼んでください——どれほど軽くなるかに驚くでしょう。

• ペルソナ名: シンプルなタグ付きラベル。
  [NAME: Melrose]

• 代名詞: 一貫した参照に不可欠。省略しないでください。
  [PRONOUNS: She/her]

• 年齢: 未成年は絶対にダメ。必要ならニュアンスを加えてください。
  [AGE: 28 appearance (45 chronological)]
  ちょっとした注意:稀な遺伝的疾患が見た目の年齢に影響します——詳しくはチャットで。

• 説明: クイックリファレンスのセクションに分けてください。強調には大文字、区切りにはパイプ |、ファイアウォールには角括弧を使ってください。
  
  [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)]
  
  要点:これを散文にすると約500トークンになります。これは人間が読めて、モデルに固定され、漏れが少ないものです。

• オプション:人間関係/ソーシャルマッピング: つながりの要点だけ——深い設定のダンプはなし(RPでのゆっくりした開示のために取っておいてください)。
  [RELATIONSHIPS:
  - Simon "Ghost" Riley → deep trust / quiet care
  - John Price → paternal figure / respected leadership]
  
  これにより、モデルは肥大化せずに「チームが彼らを知っている」という文脈を得られます。

• オプション:スキル/隠れた属性/トリガー: 段階的な状態、秘密、自律的な要素に最適です。
  [SKILLS/HIDDEN: Werewolf — moon cycle focused | Full moon → Hunter_mode, pred_focus, high_sensory, quick_temper | Off-phase → human/normal]
  
  戦闘でのデュアルコンパニオン、隠れた才能、ゆっくりとした開示に驚くほど効きます。指示/推論モデルはこれらのトリガーを特にうまく扱います。

簡単な推論/略語のコツ

モデルは自然に予測補完を行います。タグに一般的な略記を使えばトークンの重みをさらに削減できます(ref=reference、resp=respondなど)。読みやすさを保ってください——ほとんどのモデルは標準的なものを認識します。

長いテキストのインファータグ付けに最適な無料モデル:GLM、Deepseek Reasoner、Grok、Claude(公式プラットフォーム、ペイウォール不要)。

これがトークンの重いペルソナをスリム化し、皆さんにとってボット作りがよりスムーズになる助けになれば幸いです。楽しんでね、pookies!💜 そしてそう、このボットは散文とペルソナ圧縮用のアシスタントです。