给 AI 写了 30 条规则它一条都没听，聊聊我做 AI 修仙游戏踩的几个坑

业余做了个 AI 文字修仙游戏（凡人修仙传世界观），累计四五百人玩过，有人一口气打了五百回合。

技术栈是 Vue 3 + CloudBase + DeepSeek ，流式 SSE 输出。做的过程中在上下文管理上踩了不少坑，分享几个我觉得比较有价值的：

上下文不是内存，是注意力带宽

一开始用 history.slice(-10) 就够了。后来有人玩了五百轮，加到 35 轮历史反而更差——AI 搞混剧情线，在不该突破的时候写突破。

后来想明白了：塞太多进去不是”记住更多”，而是每条信息都被更少地关注。

让 AI 自己做摘要

压缩历史的时机很关键。调额外的 AI 来压缩？用户等太久。最后发现让 AI 写故事时顺便输出 30 字摘要是最优解——刚写完 300 字，对”发生了什么”理解最准确，摘要几乎零成本。

做了三层分级：最近十几轮完整保留，再往前用摘要替代，更早的压缩成章节摘要。150 轮从 50000 字压到 10000 字。

堵不如疏（这是最大的教训）

储物袋 80 件上限，AI 不知道，继续写”你拿到了聚灵丹”，前端拦截了——玩家看剧情说拿到了，打开背包没有。

本能反应是在 System Prompt 加规则。一条不够加两条，语气从”禁止”升级到”严禁”。光一月十八号一天就改了 8 次提示词。385 行膨胀到 654 行，效果越来越差。

后来换了思路：代码检测到物品超阈值，就在上下文末尾动态注入一条警告。物品清理后 condition 变 false ，警告自动消失。

30 条规则永驻上下文，AI 条条违规。每次只注入 1-3 条最相关的，条条遵守。不是 AI 变聪明了，是它不用同时关注 30 件事了。

就像家长同时念叨”坐直！作业呢？别玩手机！早点睡！”——小孩一条没听进去。但过马路时只说一句”看车”，立刻照做。

选题材比写提示词重要

有玩家夸上下文管理做得好，其实那时候就一个 slice(-10)。效果好纯粹是题材红利——凡人修仙传在网上有海量素材，AI 训练时学了一大堆。选一个 AI 本身就”懂”的题材，比费劲写提示词教它有用得多。

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