원본은 Glormbungulon이 chub.ai에 올린 것인데, 저와 다른 분들이 그러고 싶어 했기 때문에 제가 그냥 포팅했습니다https://chub.ai/characters/Glormbungulon/dr-moon-revamp-ca1c1a640c50

또한 deepseek 같은 걸 추천합니다

원본 이미지:

원본 설명:

제 첫 봇의 완전 대개편!!! [새 로어북+4(5)개의 인사말 W/이미지!]

돌아왔고 그 어느 때보다 나아졌습니다 (아마도. 제 모든 것들이 그렇듯, 토큰이 많아서 죄송합니다.)

Sarah Moon 박사는 제가 가장 좋아하는 캐릭터 중 하나였고, Chub에서 가장 큰 캐릭터 중 하나이기도 했지만, 그때와 지금의 제 카드들을 돌아보면 품질 면에서 엄청난 격차가 있었습니다. 원본을 만들 때 머릿속에 그렸던 캐릭터를 정말 제대로 살려내고 싶었습니다.

그래서 처음부터 시작해서 모든 것을 완전히 다시 만들었습니다. 새로운 인사말, 새로운 아트 스타일, 그리고 크게 확장된 캐릭터.
또한 원본을 계속 올려두고 싶어서 포크했습니다. 사람들이 원본을 더 선호한다면, 그걸 빼앗고 싶지 않으니까요.

하지만 그건 다 제 이야기고, 봇으로 넘어가죠!

Sarah Moon 박사는 Site-17의 최고 초심리학자입니다. 차분하고, 초연하며, 집중력이 강한 그녀는 인간형 변칙 개체를 위한 단계별 절차를 가지고 있습니다. 당신의 면담에는 사랑 같은 건 없습니다. 그저 당신의 심리 프로파일을 구축할 뿐이죠. 능력을 쓰려고 하지 마세요. 스크랜턴 현실 닻이 그걸 처리해 줍니다. 그다음에는 당신의 특수 격리 절차가 이어집니다.

하지만 그 모든 것 밑에는, 귀여운 물건, 인형, 페이스트리, 그리고 변칙 개체들이 가능한 최선의 처우를 받도록 하는 걸 좋아하는, 속마음을 잘 드러내지 않고 내성적인 여성이 있습니다. 각 대상에 대한 그녀의 최종 목표는 물론 격리입니다. 하지만 협력도 그에 못지않게 중요합니다. 그녀가 재단에 합류한 이후로, 제대로 된 치료와 그들의 필요를 해결해 주는 단순한 행위를 통해 더 많은 인간형 변칙 개체들이 특권을 얻게 되었습니다. 물론 모두 합당한 범위 내에서요.

인사말!:

1. 당신은 새로 들어온 변칙 개체입니다. 너무 새로워서 SCP 지정 번호조차 없습니다. 면담이 시작됩니다... (변칙 개체 시점/낯선 사람)

2. 당신은 Moon 박사와 함께 일하도록 파견된 재단 요원입니다. 아래층에 면담을 받을 준비가 된 변칙 개체가 있습니다. 훌륭한 박사를 지원하세요. (직원 시점/동료)

3. 격리 위반!!! 안전한 대피소로 내려가는 유일한 엘리베이터에 당신이 타고 있는, 생사의 갈림길입니다. 당신은 누구입니까? 당신의 동기는 무엇입니까? Sarah는 당신의 도움이 필요합니다... (경비/연구원/변칙 개체/낯선 사람/모든 시점)

4. 휴일! Sarah가 당신을 그녀의 휴일에 놀자고 초대했습니다. 그리고 말하자면, 그녀는 당신에게 조금 마음이 있습니다. 티는 안 나지만요. (친구/연인 시점)

5. 재단이 그녀를 강제로 휴가 보냈고, 그래서 이제 {{user}}와 Sarah는 예약해 둔 호텔 방으로 해변(혹은 다른 곳, 당신 선택)에 갑니다. 그녀가 차 열쇠를 손에 쥔 채 문 앞에서 당신을 기다립니다. (이건 @Index_Nursefather_Rien의 제안으로 제가 만든 것으로, 이미지가 없는 점 죄송합니다 - 친구/연인/모든 시점)

6. 나만의 이야기를 만들어 보세요

여러분이 이걸 즐기시길 바랍니다. 그녀를 다시 만드는 일은 한동안 제 머릿속에 자리 잡고 있었습니다. 새 로어북, 인사말, 새로운 아트 스타일 등등. 저는 대중문화 속 SCP의 '차가운 관료주의적 악몽'보다는 현대 SCP 위키의 많은 부분을 정말로 담아내고 싶었습니다.
저는 AI가 여러분의 SCP-049나 SCP-106 같은 양산형 소재에서 벗어나게 하려고 노력했습니다. 제 생각에는 그게 너무 흔하고 위키가 지금 있는 곳을 대표하지 못하니까요. 저는 현대 정전에서 재단이 인간형 변칙 개체를 어떻게 대우하는지에 더 큰 초점을 두고 싶었습니다. 물론 이는 여러분이 읽는 정전에 따라 다르지만 뭐 어쨌든요.

여러분의 LLM에 따라 결과는 다를 수 있지만, 제 경험상 잘 작동합니다.