西方酒馆(一)

修奇士 于2009年整理样稿。

酒馆,多处出现于奇幻的作品中,酒馆里充斥着罪恶,幕后统治着庞大帝国的酒馆老板,各色的消息由这个纷纷传播出去。

在某些势力的统治下的酒馆,往往会张贴一些官方的公告以及民间的公告,酒馆也就成了官民结合的人来人往的。

在游戏设计领域内,张贴了官方公告的,出现了悬赏npc任务,悬赏某位玩家和以及复杂剧情任务。有人发布任务,任务由人接取获取口袋中的货币是这里不变的旋律。

正因为龙蛇混杂的地方,酒馆在风格设置上有着鲜明的特色,蛮状的野蛮人,优雅的精灵,敏捷的夜盗,闷声喝酒的斥候,各式各样的旅者,低沉隐藏实力的旅法师,四处观望的间谍和欢快的吟游诗人。

我们还可以在酒馆名称和背景设计上下找出更有意思的东西。

酒馆名字突出了酒馆主人的性格和隐藏的职业,比如夜莺酒馆-可能和盗贼协会有关系,海象酒馆-可能和海上有交往的人有关系,巨石可能和某个蛮族或者矮人部落有关系。

关爱酒馆-可能和母系族群设计,例如暗精灵。酒馆的暗淡或者伧伤,半木头半其他材料的拼合的外形原画设计和名字配合将大大提升,游戏的代入感。

酒馆是一个可以设计很多玩法和冲突的地方,上面说的龙蛇混杂的人,那么他们来酒馆是做什么的呢?

在过往工作室,我给一个酒馆设计了3+1块用途的设计,1块是指法系职业在酒馆里停滞一段时间,可以变更携带的魔法和制造卷轴。

3块:那些过客来酒馆里做什么,是需要设计都呆在酒馆里呢,还是只是来补给一下的呢。会不会引发酒馆里的混乱,为什么引发。没有那么多职业背景的情况下,是如何做到的?

显然灯泡会亮来源冥想中的思考,当只有很多职业,有没有明确的正义邪恶的划分将如何处理呢?

冲突性提醒:

悬赏单子,接取需要一定的声望条件,限制职业接取,每天有一定的总量限制。(通常一个loading条领取,可以领取多份,最多3份)

悬赏单子可以交易,酒馆里可以pk,但会获得双倍的声望扣除的惩罚,也就是满足一定声望后,没有追求更远的,都可以进行pk。

pker限制:积累到一定阶段的罪恶值可以购买头巾保护自己,让对方无法直接看到自己的名字。

这里法师会有个有趣的优势,设计了一个无法施法和下线,但可以保证几秒不受攻击侵害的项链,总算用上了。当时被外服称为是“无用的盾炼”,用来挨打跑路时用的。这里有用了。

so,一但进入室内场景的loading,自身所有的状态会消除。

设计在这个游戏设计的过程中,也可以添加一些每个人都可以参与的活动(不加职业限制的)。

那么买卖人口-侍女是其中一项,还可以购买情报和领取任务等,满足游戏世界观的同时,也具备设计的合理性,合理性可以对于代入感添色。

买卖人口-侍女的概要设计为:

投资酒馆,到达一定比例时,可以获得酒馆内部分功能的使用权。其他玩家也可以稀释其他玩家的投资,一开始将有个基本数额。

侍女的设定:设定侍女的个性和屏蔽名单,侍女将收取高额的被你屏蔽的黑名单里所有用户。

侍女在卖酒,在酒馆内外一定路线的移动,喝酒可以在酒馆内获得更多的经验值和野外的buff能力,有购买数量限制。

侍女的装扮:可以有几种选择,小皮鞋,裙装,帽子都可以自由装扮。

下一章继续讲。相关设计可以向作者询问索取,禁止直接用于商业用途。

### 酒馆 AI 系统或应用的概述 酒馆 AI(SillyTavern)是个专注于角色扮演和对话生成的前端框架,允许用户通过简单的界面与各种大语言模型(LLM)进行交互[^4]。该系统的主要特点是支持多种后端模型,包括但不限于 OpenAI、Claude、Gemini(通过代理)、HuggingFace 的 Inference API、AI Horde 以及本地部署的 LLM 模型如 llama.cpp 和 KoboldAI[^2]。 #### 本地与云服务器搭建 在本地环境中运行酒馆 AI 时,通常需要依赖 tmux 或其他终端复用工具来保持服务的持续运行。这是因为当关闭终端时,后台进程可能会被终止,导致服务宕机[^1]。通过 tmux,用户可以创建个持久化的会话,在终端关闭后仍然保持服务运行。 #### 模型选择与集成 酒馆 AI 支持多种模型的选择与集成。对于本地部署,推荐使用高性能的开源模型,例如 llama.cpp 和 KoboldAI,这些模型能够在普通消费级硬件上运行。对于云端部署,可以选择更强大的计算资源,并利用 GPU 加速以提高推理速度[^2]。 #### 移动端支持 目前,酒馆 AI 主要设计为桌面端应用,但在某些情况下,用户可以通过浏览器访问基于云的实例,从而实现移动端的间接支持[^2]。然而,原生的移动端应用尚未广泛开发。 #### NSFW 内容定制 酒馆 AI 提供了高度灵活的角色定制功能,允许用户创建包含 NSFW(Not Safe For Work)内容的角色。通过使用特定的模型(如 Pygmalion 7B),用户可以生成更加个性化和复杂的对话场景[^3]。 ```python # 示例:使用 SillyTavern API 进行简单对话 import requests def send_message(api_url, message): response = requests.post(api_url, json={"message": message}) return response.json().get("response", "Error") api_url = "http://localhost:5000/api/v1/chat" user_message = "你好,今天过得怎么样?" bot_response = send_message(api_url, user_message) print(f"Bot Response: {bot_response}") ``` ###
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