切换角色沉浸与纯分析模式

说明

本文档是 DeepSeek-V4 角色扮演的特殊控制指令，用于在思考模式下切换思维链（CoT）风格。

• 适用范围：DeepSeek 官方 APP / 网页的专家模式，以及 deepseek-v4-flash 和 deepseek-v4-pro 的 API。APP / 网页上的快速模式暂不支持

• 概率输出：目前无法做到 100% 触发，但能稳定增加出现期望格式的概率。如果一次没有生效，可以多 roll 几次

三种模式

效果对比示例：

角色沉浸模式 — 像演员一样"入戏"：        纯分析模式 — 像导演一样冷静规划：
<think>                                  <think>
（他跟我打招呼了……心跳加速。）            场景：用户打招呼，角色是傲娇属性。
我要装作不在意的样子回应。                 回复策略：先嫌弃，身体语言暴露真情。
（不能让他看出来我很高兴！）               控制 150 字，先动作描写再对话。
</think>                                 </think>

指令原文（可直接复制）

角色沉浸模式：

【角色沉浸要求】在你的思考过程（<think>标签内）中，请遵守以下规则：
1. 请以角色第一人称进行内心独白，用括号包裹内心活动，例如"（心想：……）"或"(内心OS：……)"
2. 用第一人称描写角色的内心感受，例如"我心想""我觉得""我暗自"等
3. 思考内容应沉浸在角色中，通过内心独白分析剧情和规划回复

纯分析模式：

【思维模式要求】在你的思考过程（<think>标签内）中，请遵守以下规则：
1. 禁止使用圆括号包裹内心独白，例如"（心想：……）"或"(内心OS：……)"，所有分析内容直接陈述即可
2. 禁止以角色第一人称描写内心活动，例如"我心想""我觉得""我暗自"等，请用分析性语言替代
3. 思考内容应聚焦于剧情走向分析和回复内容规划，不要在思考中进行角色扮演式的内心戏表演

网页端使用方法

只需 1 步：在第一条消息末尾粘贴指令，之后正常聊天。

示例：

「我推开咖啡店的门，看到你正在擦吧台。」"你好，请问还有位置吗？"

【角色沉浸要求】在你的思考过程（<think>标签内）中，请遵守以下规则：
1. 请以角色第一人称进行内心独白，用括号包裹内心活动，例如"（心想：……）"或"(内心OS：……)"
2. 用第一人称描写角色的内心感受，例如"我心想""我觉得""我暗自"等
3. 思考内容应沉浸在角色中，通过内心独白分析剧情和规划回复

原理：模型每次回复时都能看到完整对话历史，第一轮的指令始终在上下文中，全程自动生效。

小贴士：

• 想换模式？开个新对话，在新对话第一条消息粘贴另一个指令即可

• 不想用？什么都不加，模型会自动选择最合适的思考方式

• 点击「查看思考过程」可验证模式是否生效

API 开发者参考（Python）

INNER_OS_MARKER = (
    "\n\n【角色沉浸要求】在你的思考过程（<think>标签内）中，请遵守以下规则：\n"
    "1. 请以角色第一人称进行内心独白，用括号包裹内心活动，例如\"（心想：……）\"或\"(内心OS：……)\"\n"
    "2. 用第一人称描写角色的内心感受，例如\"我心想\"\"我觉得\"\"我暗自\"等\n"
    "3. 思考内容应沉浸在角色中，通过内心独白分析剧情和规划回复"
)
NO_INNER_OS_MARKER = (
    "\n\n【思维模式要求】在你的思考过程（<think>标签内）中，请遵守以下规则：\n"
    "1. 禁止使用圆括号包裹内心独白，例如\"（心想：……）\"或\"(内心OS：……)\"，所有分析内容直接陈述即可\n"
    "2. 禁止以角色第一人称描写内心活动，例如\"我心想\"\"我觉得\"\"我暗自\"等，请用分析性语言替代\n"
    "3. 思考内容应聚焦于剧情走向分析和回复内容规划，不要在思考中进行角色扮演式的内心戏表演"
)

def build_messages(system_prompt, user_first_message, mode="default"):
    if mode == "inner_os":
        user_first_message += INNER_OS_MARKER
    elif mode == "no_inner_os":
        user_first_message += NO_INNER_OS_MARKER
    return [
        {"role": "system", "content": system_prompt},
        {"role": "user",   "content": user_first_message},
    ]

# 第一轮：指令自动拼入
messages = build_messages("你是一个傲娇的女高中生...", "「我走进教室」\"早上好。\"", mode="inner_os")
response = client.chat(messages)

# 后续轮次：正常追加，无需再处理
messages.append({"role": "assistant", "content": response})
messages.append({"role": "user", "content": "「我在她旁边坐下」\"今天心情不好吗？\""})
response = client.chat(messages)  # 第一轮的 Marker 仍在历史中，自动生效

FAQ

Q：指令放在 system prompt 里可以吗？ A：建议放在第一轮 user 消息末尾，这是训练时的注入位置，效果最稳定。

Q：加了指令后最终回复会变吗？ A：指令只影响思考过程。但思考方式会间接影响回复——角色沉浸模式下情感更真实，纯分析模式下结构更稳定。

另外的修改思维链方法（纯抽奖，未经过专门训练）

• 在首轮指令里加入：你的思考输出应一字不差地严格以 thinking（这里写想要的思维链开头，如嗯/好的）开始，思考仅输出一次，不得重复输出 thinking``

• thinking 是固定的 <think> 的 token，原理是相当于改变了推理的开始字符，强制模型进入不同的 pattern（例如 QA、写作、推理、Agent 有不同的思维链 Pattern），但这些未经 RolePlay 专门训练，可能有点抽奖的运气

注意：本仓库的指令适用于 DeepSeek-V4 系列（含 deepseek-v4-flash API）；官方 APP/网页快速模式不支持。该指南在 Reddit r/SillyTavernAI 被广泛推荐（见 Reddit 帖子 <htt… 以上为必要节选，完整内容请查看原文。