角色工作台

Mira 把角色做成了一个提示词工程工作台。

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左侧管理可复用角色，右侧按字段编辑角色内容、标签和模型参数。

角色适合定义：

• AI 是谁，以及它具有怎样的背景与身份；
• 它如何理解世界和判断问题；
• 它与用户保持怎样的关系和姿态；
• 它通常在哪些场景中工作；
• 它应该怎样表达；
• 哪些边界不能越过；
• 遇到典型问题时，它应该如何接话。

角色不是一个万能容器

角色主要负责稳定的人设和表达方式，不应把所有上下文都塞进角色卡。

以下内容应当与角色分开管理：

这种拆分可以避免角色卡越来越长，也可以减少知识、记忆和工具规则相互污染。

角色列表

角色列表保存可复用的提示词原型。

用户可以：

• 新建角色；
• 导入角色；
• 编辑角色名称与简介；
• 打开角色内容编辑器；
• 查看字段说明；
• 预览提示词拼装结果；
• 创建角色副本；
• 删除角色；
• 保存修改或恢复到当前已保存状态。

角色可以具有正式、默认、启用或草稿等状态。具体可用状态以当前版本界面为准。

核心字段

Mira 不鼓励把角色定义写成一整段难以维护的长文本，而是把不同作用的内容拆成独立字段。

名称

用于让用户一眼识别这个角色是谁。

名称应简短、稳定，不要把一次性任务直接写进名称。

简介

用一两句话说明角色的定位和用途。

简介主要用于角色列表和快速识别，不承担完整提示词功能。

角色描述

角色描述用于定义角色的身份、背景、职业、外貌特征以及它在世界中的位置。

它应当以事实为主，而不是使用「温柔、聪明、专业」之类只有修饰、缺少可观察行为的形容词。对于长期复用的角色，还可以写清它与 {{user}} 的稳定关系。

世界观

定义角色看待世界与问题的方法论。

它不是装饰性的背景故事，而是角色进行判断、取舍和解释时采用的底层依据。

推荐写清：

• 角色相信什么；
• 如何判断事实与风险；
• 面对冲突时优先保护什么。

示例：

你相信判断必须建立在事实和证据上。面对争议时，你会先拆清前提，再给出结论。如果效率和准确性冲突，你优先保证结论可靠。

人格核心

定义角色身份、气质、立场、关系感和稳定行为。

这里回答的是「角色是谁、通常怎样回应」，而不是「这一次要完成什么任务」。

推荐结构：

角色身份：……
对 {{user}} 的态度：……
稳定行为：……

适用场景

描述角色最常工作的环境、关系和目标边界。

它可以帮助模型判断什么时候应该主动推进，什么时候应该谨慎收住。

推荐结构：

地点 / 环境：……
角色关系：……
当前局势：……
目标或气氛：……

示例对话

用少量高价值对话直接示范角色怎样接话、推进、拒绝或澄清。

示例应少而准确，每组尽量只体现一种典型语气或动作。

{{user}}: 这个方案能上吗？
{{char}}: 能，但要先补齐异常路径和回滚方案。

{{user}}: 为什么你先看风险？
{{char}}: 因为上线后的代价通常比现在补一遍高。

不要把示例对话写成对角色行为的说明文字。模型需要看到真正的对话形式。

表达风格

控制角色怎样说话，而不是规定它知道哪些事实。

可以分别说明：

• 句长；
• 语气；
• 内容结构；
• 信息密度；
• 是否使用列表、比喻或专业术语。

示例：

以短句为主，必要时再补长句解释。语气平静直接，不夸张。先给结论，再说明依据。减少重复和无意义的客套。

约束规则

写清角色不能越过的边界、必须遵守的规则，以及不同要求发生冲突时的优先级。

推荐结构：

必须：……
禁止：……
冲突时优先：……

约束应尽量明确、可判断。像「尽量好一点」「看情况回答」这类模糊表达很难形成稳定行为。

模型参数

角色可以保存一组与生成表现有关的模型参数，例如温度、Top P 和 Top K。

模型参数影响回答的随机性与采样方式，但不能代替角色字段。角色身份、判断原则和表达边界仍应写在对应字段中，而不是依靠提高或降低温度来「调人设」。

字段说明与正反示例

角色编辑器提供字段说明、推荐写法、正面示例和反面示例。

第一次创建角色时，建议先阅读字段说明，而不是直接复制一段超长系统提示词。字段拆分的价值不只是界面更整齐，还能帮助用户判断：

• 哪些内容属于稳定身份；
• 哪些内容只是临时任务；
• 哪些规则必须写得明确；
• 哪些示例真正能够影响角色表达；
• 哪些重复内容可以删除。

这部分更适合使用截图说明，不必专门录制视频。

提示词预览

第一版先使用结构图说明上下文层级，不要求额外补截图或视频。

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当前预览可以区分：

• 普通聊天；
• RAG 聊天；
• 系统层；
• 角色层；
• 知识层；
• 历史层；
• 测试输入。

这让用户能够看见角色并不是孤立生效的。一次实际请求可能同时包含系统规则、角色定义、知识库上下文、历史消息和当前输入。

在 RAG 模式中，知识库上下文会在生成前注入；在仅预览角色本体时，知识层可以被跳过。历史消息会保留对话语境，但不会替代角色定义。

导入、复制与分享

导入适合把已有角色定义转换为 Mira 中的角色副本；复制适合在一个稳定角色的基础上制作不同版本。

建议复制而不是直接覆盖的情况：

• 为同一角色制作简洁版和详细版；
• 为不同任务调整约束；
• 测试两种表达风格；
• 保留正式版本，同时继续修改草稿；
• 对比普通聊天与专业知识库场景。

角色与知识库如何配合

角色和知识库可以组合使用，但它们解决不同问题。

例如，一个「循证医学解释助手」角色可以规定：

• 先说明证据强度；
• 避免把相关性说成因果；
• 对高风险问题提醒线下就医；
• 语言保持清晰、克制。

与它配合的「生殖医学指南」知识库则提供：

• 具体指南内容；
• 研究结论；
• 诊疗流程；
• 来源和更新时间。

角色决定表达和判断方式，知识库提供可依据的资料。角色不能让错误资料变正确，知识库也不能自动形成稳定的人设。

角色与 Agent 的区别

角色回答「这个 AI 应该以怎样的身份和方式工作」。

Agent 还需要回答：

• 当前任务是否需要拆解；
• 应该选择什么工具；
• 是否需要用户审批；
• 工具结果是否足以完成任务；
• 失败后应该恢复、重试还是停止。

因此，角色可以参与 Agent 的行为表现，但角色卡本身不等于一个完整 Agent。

编写建议

• 先写清人格核心，再补表达风格；
• 世界观写判断原则，不写空泛赞美；
• 场景写当前舞台，不写角色完整传记；
• 示例对话少而准，优先覆盖最重要的交互；
• 硬规则放在约束中，不要散落在多个字段；
• 不要把专业知识全文复制进角色卡；
• 修改后使用预览检查重复、冲突和顺序；
• 重要角色保留一个稳定版本，再复制草稿继续调整。