开源AI跑团守秘人工具：真实骰子系统+AI叙事，一键开团
速览
这是一款开源AI跑团守秘人工具，集成了SealDice和Avrae的骰子引擎以及Iroh的P2P多人房间功能。用户可通过TUI客户端一键开服，邀请朋友在线跑团，也支持单人AI同伴模式。项目采用Agent工作流开发，包含对抗验证和每日测试监控AI叙事质量，目前处于早期阶段，推荐使用deepseek-v4-pro模型。
AI 深度解读
背景
在桌面角色扮演游戏（TRPG）领域，尤其是以《克苏鲁的呼唤》（CoC 7版）和《龙与地下城》（D&D 5e SRD）为代表的规则体系中，守秘人（KP/DM）往往是开团最大的门槛。寻找一个能熟练掌控剧情推进、规则判定、骰子掷出与叙事节奏的守秘人极其困难，许多爱好者因此长期处于“缺 KP”状态。该项目的作者正是基于自身“找不到守秘人”的痛点，转而尝试用 AI 来填补这一角色，最终开发出一套开源、可自行部署的 AI 跑团守秘人工具，并借助社区力量持续迭代。
核心内容
该项目是一个利用 AI 驱动 TRPG 跑团流程的开源工具，名称为 loreweaver（项目地址：https://github.com/1A7432/loreweaver，MIT 许可证）。它集成了基于 SealDice 和 Avrae 两个项目的骰子引擎系统，实现了真实的骰子掷出与判定机制；同时借助 Iroh 项目，构建了通过 P2P 链接建立的多人游戏房间，让朋友间可以在线共同跑团。
部署与使用方式极为简洁：服务器端仅需一行脚本即可安装 TUI 客户端，随后在客户端的绿色按钮“本地开服并开玩”上点击一下，即可启动本地的 AI 守秘人服务。开服后，屏幕会显示一个 ticket（P2P 地址）和一把 守秘人钥匙。建房与发放邀请码均在主菜单「房间与邀请」中完成——每个朋友获得一个独立的邀请码。朋友端只需安装同一客户端，输入 ticket 和邀请码，设置昵称即可加入。之后配置好模型 API key，即可与朋友一起游玩。当然，该项目也支持单机游玩（加入 AI 伙伴），这也是作者最初的开发初衷。
项目开发与质量保障：整个项目由作者负责架构设计、审核与拼接，大量代码实现由 agent 工作流完成。每个实现 agent 配对一个对抗验证 agent，后者的唯一任务是证明前者的输出有问题，从而帮助发现真实 bug。当前质量状态：955 个确定性离线测试全部通过，CI 包含双 Python 版本测试及客户端打包，外加一道每日真模型红线测试——逐回合量化“剧透率”和“光说不掷率”。例如，曾发现 KP 在战斗叙事和战斗表格中泄露敌人信息（原本不该让玩家知道）的比率高达 45.8%，经过六轮修复和复测后稳定为零，目前每天监控以防范退化。PR 关口全自动：CodeRabbit → ruff/i18n/pytest/bun 测试门禁。
当前局限：项目仍处于早期阶段。AI 带团质量高度依赖于接入的模型（推荐使用 deepseek-v4-pro 并开启思考功能，模型 API 需自行接入）；联网多人模式的基础可靠性刚刚打磨完成。作者已在 roadmap 文档中详细列出了未来计划的功能，以及当前功能搭建与测试尚未完善的部分。
关键要点
- 该项目名称 loreweaver，开源（MIT 许可证），托管于 GitHub。
- 核心定位：用 AI 替代守秘人（KP/DM）驱动 TRPG 跑团，支持 CoC 7 版和 D&D 5e SRD 规则。
- 骰子系统基于 SealDice 和 Avrae，确保真实随机；P2P 多人联机基于 Iroh。
- 部署极简：一行脚本安装 TUI 客户端，一键开服，通过 ticket 和邀请码管理房间。
- 开发方法独特：agent 工作流 + 对抗验证 agent，大幅提升代码质量。
- 质量保障体系完善：离线测试 955 个全绿、CI 双版本测试与每日真模型红线测试（监控剧透率和光说不掷率）。
- 已知质量改进案例：战斗场景中 AI 对敌人信息的泄露率从 45.8% 降为 0，持续监控回归。
- 当前依赖模型质量：推荐 deepseek-v4-pro 开启思考，作者强调 AI 带团效果很大程度取决于所选模型。
- 项目仍年轻，多人模式刚稳定，未来计划及现有局限在 roadmap 中有详细说明。
- 社区反馈通道：issue、PR、star 均欢迎，跑团玩家可以实际开团反馈问题，开发者可以挑架构毛病。
意义与影响
该项目的意义在于直接回应了 TRPG 社区长期以来的痛点——“缺 KP”。通过开源方式让任何拥有基础设备和 API 资源的爱好者都能自建 AI 守秘人，大幅降低了开团门槛。从技术角度看，项目采用 agent 工作流 + 对抗验证的开发模式，以及每日真模型红线测试（量化剧透率、光说不掷率）的质量思路，为 AI 在游戏叙事场景的可靠性验证提供了可复用的实践范例。该项目证明了 AI 可以在战斗描述、剧情推进与规则判定中扮演守秘人角色，且通过系统性修复可以抑制 AI 常见的“剧透”等问题。对于开源社区来说，它同时是一个完整的全栈项目，涉及 P2P 网络、骰子引擎、AI 模型调用、TUI 与多人协作，具有不错的学习价值。如果持续迭代，它有可能成为 TRPG 数字化玩法的实用基础设施，并推动更多人参与到 AI 辅助叙事与规则引擎的探索中。