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Prompt模板

修仙世界模拟器

基于 Python · 专业级提示词模板,解锁 AI 的真实潜力
英文名:cultivation-world-simulator
⭐ 1.7k Stars 🍴 192 Forks 💻 Python 📄 NOASSERTION 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
AI模拟器仙侠世界
⚙️ 配置说明
✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 推荐使用:修仙世界模拟器 是一款优质的Prompt模板。已获得 1.7k 颗 GitHub Star,AI 综合评分 7.5 分,在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的Prompt模板解决方案,这是一个值得深入了解的选择。

📚 深度解析
修仙世界模拟器 是经过精心设计和实践验证的专业 Prompt 模板。Prompt 工程(Prompt Engineering)是充分发挥 Claude、ChatGPT 等大型语言模型潜力的关键技能,而一套经过优化的 Prompt 模板可以将 AI 输出质量提升数倍。

优质 Prompt 模板的核心价值在于其结构化设计:明确的角色设定、精确的任务描述、具体的输出格式要求和必要的边界条件,这些要素共同构成了一个能够持续产出高质量结果的 Prompt 框架。修仙世界模拟器 提供的模板经过反复迭代和用户验证,能够有效减少 AI 的"幻觉"(Hallucination)和输出不稳定问题。

无论你使用 Claude 3.5 Sonnet、GPT-4、Gemini 还是国内的文心一言、智谱 AI,优质的 Prompt 设计都能跨模型复用。AI Skill Hub 建议将本模板保存为个人 Prompt 库的标准组件,根据具体场景调整参数后反复使用,形成自己的 AI 提效工作流。
📋 工具概览

修仙世界模拟器 是经过精心设计和反复验证的专业 Prompt 模板集合。这些 Prompt 框架能够有效激活 Claude、ChatGPT 等大型语言模型的深层能力,让 AI 生成更准确、更有价值的输出结果。无需任何安装,直接复制模板内容到 AI 对话框即可使用。

GitHub Stars
⭐ 1.7k
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
正常维护,社区驱动
开源协议
NOASSERTION
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
Prompt模板
Forks
192
📖 中文文档
以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

修仙世界模拟器 是经过精心设计和反复验证的专业 Prompt 模板集合。这些 Prompt 框架能够有效激活 Claude、ChatGPT 等大型语言模型的深层能力,让 AI 生成更准确、更有价值的输出结果。无需任何安装,直接复制模板内容到 AI 对话框即可使用。

📌 核心特色
  • 精心设计的 Prompt 框架,快速激活 AI 的深层能力
  • 支持参数化替换,灵活适配多种业务场景
  • 经过反复验证的指令结构,显著提升 AI 输出质量和一致性
  • 适用于 Claude、ChatGPT 等主流大语言模型
  • 可作为团队标准 Prompt 模板复用和二次开发
🎯 主要使用场景
  • 快速生成高质量的专业文案、分析报告或结构化内容
  • 利用 Prompt 框架引导 AI 解决特定领域的复杂问题
  • 在不同 AI 工具间复用经过验证的提示词模板
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# Prompt 无需安装,直接复制使用
# 支持:Claude / ChatGPT / Gemini / 通义千问 等主流模型

# 使用步骤
# 1. 复制 Prompt 模板内容
# 2. 粘贴到 AI 对话框
# 3. 替换 [占位符] 为实际内容
# 4. 发送后获取结构化输出

# 获取原始文件
git clone https://github.com/4thfever/cultivation-world-simulator
📋 安装步骤说明
  1. 复制本工具的 Prompt 模板内容
  2. 打开 Claude、ChatGPT 或其他 AI 对话工具
  3. 将 Prompt 粘贴到对话框开头
  4. 根据实际需求替换 [占位符] 中的内容
  5. 发送后 AI 将按照模板格式执行,获得结构化输出
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 粘贴到 Claude/ChatGPT 使用
# 示例 Prompt 结构:

你是一位 [角色],擅长 [领域]。
请根据以下要求完成任务:

任务背景:[描述背景]
具体要求:[详细说明]
输出格式:[期望格式]

# 将 [] 内内容替换为实际需求
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# cultivation-world-simulator 配置文件示例(config.yml)
app:
  name: "cultivation-world-simulator"
  debug: false
  log_level: "INFO"

# 运行时指定配置文件
cultivation-world-simulator --config config.yml

# 或通过环境变量配置
export CULTIVATION_WORLD_SIMULATOR_API_KEY="your-key"
export CULTIVATION_WORLD_SIMULATOR_OUTPUT_DIR="./output"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 52/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

简介

简体中文 · 繁體中文 · English · Tiếng Việt · 日本語

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📖 简介

这是一个 AI 驱动的修仙世界模拟器。 模拟器中,每一个修士都是独立的Agent,可以自由观测环境并做出决策。同时,为了避免AI的幻觉与过度发散,编入了复杂灵活的修仙世界观与运行规则。在规则与 AI 共同编织的世界中,修士Agent们与宗门意志相互博弈又合作,新的精彩剧情不断涌现。你可以静观沧海桑田,见证门派兴衰与天骄崛起,也可以降下天劫或魔改心灵,微妙地干预世界进程。

🏛️ 世界背景系统

  • ✅ 注入基础世界知识
  • ✅ 用户输入历史,动态生成功法、装备、宗门、区域信息

✨ 核心亮点

  • 👁️ 扮演“天道”:你不是修士,而是掌控世界规则的天道。观察众生百态,体味苦辣酸甜。
  • 🤖 全员 AI 驱动:每个 NPC 都独立基于LLM驱动,都有独立的性格、记忆、人际关系和行为逻辑。他们会根据即时局势做出决策,会有爱恨情仇,会结党营私,甚至会逆天改命。
  • 🌏 规则作为基石:世界基于灵根、境界、功法、性格、宗门、丹药、兵器、武道会、拍卖会、寿元等元素共同组成的严谨体系运行。AI 的想象力被限制在合理又足够丰富的修仙逻辑框架内,确保世界真实可信。
  • 🦋 涌现式剧情:开发者也不知道下一秒会发生什么。没有预设剧本,只有无数因果交织出的世界演变。宗门大战、正魔之争、天骄陨落,皆由世界逻辑自主推演。

宗门体系



城市区域



事件经历

角色面板



性格与装备



自主思考



江湖绰号

洞府探秘



角色信息



丹药/法宝/武器

📋 功能开发进度

🚀 快速开始

方式一:源码部署(开发模式,推荐)

适合需要修改代码或调试的开发者。

1. 安装依赖并启动

   # 1. 安装后端依赖
   pip install -r requirements.txt

   # 2. 安装前端依赖 (需 Node.js)
   cd web && npm install && cd ..

   # 3. 启动服务 (自动拉起前后端)
   python src/server/main.py --dev
   

2. 配置模型 在前端设置页选择模型预设(如 DeepSeek / MiniMax / Ollama)后,即可开始新游戏。配置会自动保存到用户数据目录。

3. 访问前端 开发模式会自动拉起前端开发服务器,请访问启动日志中显示的前端地址,通常为 http://localhost:5173

方式二:Docker 一键部署(未测试)

无需配置环境,直接运行即可:

git clone https://github.com/4thfever/cultivation-world-simulator.git
cd cultivation-world-simulator
docker-compose up -d --build

访问前端:http://localhost:8123

后端容器通过 CWS_DATA_DIR=/data 统一持久化用户数据,包含设置、密钥、存档和日志。默认已映射到宿主机 ./docker-data,即使执行 docker compose down 后重新 up,这些数据也会保留。

<details> <summary><b>局域网/手机访问配置 (点击展开)</b></summary>

⚠️ 移动端 UI 暂未完全适配,仅供尝鲜。
  1. 后端配置:推荐通过环境变量启动后端,例如 PowerShell 中执行 $env:SERVER_HOST='0.0.0.0'; python src/server/main.py --dev。如需改默认值,可编辑只读配置 static/config.yml 中的 system.host
  2. 前端配置:修改 web/vite.config.ts,在 server 块中添加 host: '0.0.0.0'
  3. 访问方式:确保手机与电脑在同一 WiFi 下,访问 http://<电脑局域网IP>:5173

</details>

<details> <summary><b>外接 API / Agent/Claw 接入 (点击展开)</b></summary>

这部分适合做外部 agent / Claw 接入、自动化脚本,或者实现“观察 -> 决策 -> 干预 -> 再观察”的闭环游玩。

推荐直接围绕稳定命名空间开发:

  • 只读查询:/api/v1/query/*
  • 受控写入:/api/v1/command/*

常见起点接口:

  • GET /api/v1/query/runtime/status
  • GET /api/v1/query/world/state
  • GET /api/v1/query/events
  • GET /api/v1/query/detail?type=avatar|region|sect&id=<target_id>
  • POST /api/v1/command/game/start
  • POST /api/v1/command/avatar/*
  • POST /api/v1/command/world/*

最小接入流程通常是:

  1. 先调用 GET /api/v1/query/runtime/status 判断当前运行状态。
  2. 如未开局,调用 POST /api/v1/command/game/start 初始化。
  3. world/stateeventsdetail 拉取世界快照与目标信息。
  4. 根据策略调用一个 command 执行干预。
  5. 干预后重新 query,不要依赖本地缓存推断结果。

接口成功时通常返回:

{
  "ok": true,
  "data": {}
}

失败时会返回结构化错误,可读取 detail.codedetail.message 做程序判断。

补充说明:

  • 应用设置仍通过 /api/settings*/api/settings/llm* 管理,它们属于设置真源,不属于外接控制兼容层。
  • 更完整的接口清单、分层设计与扩展约定请参考 docs/specs/external-control-api.md

</details>

首次启动说明

  • 无论使用源码还是 Docker,首次进入后都需要先在设置页配置可用的模型预设(如 DeepSeek / MiniMax / Ollama),再开始新游戏。
  • 开发模式下,前端页面通常会自动打开;如果没有自动打开,请访问启动日志中显示的前端地址。

插件

感谢贡献者为本 repo 贡献插件。

⚡ 核心功能
👥 适合人群
内容创作者和自媒体人职场人士和学生ChatGPT / Claude 重度用户希望提升 AI 使用效率的普通用户
🎯 使用场景
  • 快速生成高质量的专业文案、分析报告或结构化内容
  • 利用 Prompt 框架引导 AI 解决特定领域的复杂问题
  • 在不同 AI 工具间复用经过验证的提示词模板
⚖️ 优点与不足
✅ 优点
  • +无需安装,立即可用
  • +适配所有主流 AI 工具
  • +经社区验证的最佳实践
⚠️ 不足
  • 效果依赖使用者对 Prompt 工程的熟悉程度
  • 不同模型和版本的响应效果可能存在差异
  • 复杂场景需结合实际需求二次调整
⚠️ 使用须知

该工具使用 NOASSERTION 协议,商用场景请仔细阅读协议条款,必要时咨询法律意见。

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

📄 NOASSERTION — 请查阅原始协议条款了解具体使用限制。

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❓ 常见问题 FAQ
参考README文档
💡 AI Skill Hub 点评

总体来看,修仙世界模拟器 是一款质量良好的Prompt模板,在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态,建议收藏备用,结合自身场景选择合适时机引入使用。

⬇️ 获取与下载
📚 深入学习 修仙世界模拟器
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 cultivation-world-simulator
Topics AI模拟器仙侠世界
GitHub https://github.com/4thfever/cultivation-world-simulator
License NOASSERTION
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/4thfever/cultivation-world-simulator

收录时间:2026-05-26 · 更新时间:2026-05-26 · License:NOASSERTION · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。