权欣旖

项目背景

现有同人创作和 AI 角色扮演产品普遍存在创作门槛高、角色互动单一、角色容易 OOC、互动缺少可视化、故事难以长期运行五类问题。

产品价值

CP 跳动不是让模型直接写完一篇同人故事，而是构造一个可以持续运行的角色世界。玩家可以安排故事背景和外部事件，但不能直接规定角色必须告白、原谅、接受接触或走向某个结局；故事由角色各自的设定、记忆、关系和当下判断共同决定。

完整闭环

产品将体验拆成“建立角色 → 绑定关系 → 选择世界 → 持续运行 → 保存与重访”。用户既可以手动填写设定，也可以调用角色考据 Skill 整理公开资料；上传参考图后，由 Character Asset Agent 生成待机、行走、招呼、哭泣、心动等像素动作，为牵手、拥抱、贴贴、摸头和共同移动提供空间执行基础。

自然世界与导演剧场

自然世界没有预设剧情目标，角色可以自由聊天、靠近、闹别扭、回忆过去或各自行动，也可以开启桌宠模式。导演剧场允许输入世界观、突发事件和剧情倾向，并选择 HE、BE、TRUE END 或自然收束；Director Agent 负责创建节拍、场景和外部事件，但不能替角色说话或强制角色做出感情选择。

Multi-Agent 架构

每个 Character Agent 只读取完成当前任务所需的最小上下文，包括自己的 Profile、自己对他人的 Relationship Lens、相关私人记忆和当前可见的公开事件。角色 A 无法读取角色 B 的私人想法、目标和长期记忆，Director Agent 也不能控制角色的台词与感情结果；系统通过 Orchestrator 调度 Sub-Agent，再由 Runtime 统一校验和提交结果。

三层信息与上下文压缩

角色上下文分为稳定身份层、当前场景层和长期主观记忆层，按对象、任务、显著性与新近度检索少量相关记忆。未压缩尾部达到约 24k tokens / 96 KB 时，系统在安全边界请求软压缩；达到约 40k tokens / 160 KB 时，暂时阻断 Director 继续编排，直到摘要通过本地校验。场景切换、Plot Beat 完成、大纲重排与旧存档恢复也是强制压缩边界。Director 总预算为 64k tokens，压缩目标为 10k–14k tokens，并保留最近最多约 12 个公开节拍与约 6k tokens 的原始尾部，以提升长剧情运行的稳定性。

项目价值总结

通过 Multi-Agent 协作、上下文隔离、长期记忆、剧情压缩、动作资产生成和 Runtime 权限校验，把 AI 角色从对话框中的文本人格，转化为可以自主行动、形成关系并留下共同经历的角色实体。

项目说明

一个本地运行的求职投递工具：粘贴 JD 和 HR 邮箱后，自动拆分公司、岗位和简历路径，AI 结合预设背景生成定制邮件标题与正文，确认后通过 SMTP 一键发送简历附件。

项目背景

求职投递过程中，候选人需要针对不同 JD 反复调整邮件标题和正文，并重复填写 HR 邮箱、公司、岗位、简历附件等信息；人工处理耗时，也容易遗漏岗位关键词，难以稳定体现个人背景与岗位需求的匹配度。

项目价值

通过 LLM 自动分析 JD 与用户预设背景，生成更有针对性的投递标题和“总—分—总”邮件正文，并通过 SMTP 一键发送简历附件，提升投递效率、邮件个性化程度和岗位匹配表达质量。