大家好，我是个独立游戏开发者（兼 Prompt 调教师）。最近在折腾大模型的时候突发奇想：能不能利用 LLM 的动态生成和逻辑判断能力，做一款真正的“无限流”文字推理游戏？
于是我用 Python + Pygame 写了一个极简的 CRT 绿色荧光终端风格游戏《 CyberCat：脑力演算系统》。
目前开发出了早期版本，想和 V 站的各位老哥分享一下开发思路，顺便聊聊接下来打算加入的两个新模块（俄罗斯轮盘赌 & 走私审查），求一波脑洞！
目前已实现的核心玩法 游戏设定在一个机密终端里。所有的谜题内容不预设题库，全部由 LLM 实时动态生成。
1. 模块 A：战术海龟汤（心理悬疑向） 痛点： 传统海龟汤游戏玩几题就背板了，没意思。 实现： 我在后台写了一个高熵值的 Prompt 生成器，Python 随机抽取“诡异的日常行为”+“极端的反应”+“隐藏的残酷真相”，强制 LLM 生成一个没有超自然力量的悬疑剧本。 游玩：LLM 化身冷酷无情的裁判，玩家通过输入问题，AI 判断“YES/NO/无关”，直到玩家拼凑出真相，系统判定 WIN 。
2. 模块 B：逻辑狙击（互联网杠精模拟器） 玩法： 系统会随机生成一段逆天言论。 任务： 玩家需要在一长段看似合理的诡辩中，精准狙击其使用的“逻辑谬误”（比如：滑坡谬误、偷换概念、稻草人谬误）。你输入反驳，大模型来判定你是否“致命一击”还是“脱靶”。玩起来非常解压，专治低血压。
3. 卷宗归档室 成功破解的案子，系统会自动将生成的 JSON 持久化保存到本地，未来可以直接载入复盘，或者把 .json 文件发给朋友玩。
踩坑与技术分享 作为一个给极客玩的游戏，我采用了 BYOK （ Bring Your Own Key ） 模式。游戏内不内置 API ，玩家自己在 config.ini 里填入 DeepSeek 、OpenAI 或任何兼容格式的 API 和 Base URL 即可。既保护了隐私，我也省了破产的服务器费（笑）。
最大的坑是“大模型的贪婪特性与惰性”： 一开始让 LLM 随便生成案件，它每次都给我写“六人战术小队去废弃雷达站找硬盘”。后来我果断剥夺了 LLM 的选择权，改用 Python 在预设的庞大词库里 random.choice()，把抽到的词作为强制限定词死死锁在 Prompt 里，并用极端的语气禁止它输出 Markdown 格式，这才实现了完美、纯粹的 JSON 随机生成，大大提高了游戏的可玩性。
正在开发的下一个大版本：求脑洞！ 目前我正在构思将两个新的玩法接入这个终端，想听听大家的建议：
1. 俄罗斯轮盘赌 (Russian Roulette - 语言博弈版) 不想做纯拼概率的赌博。我打算让 LLM 扮演对桌的恶魔，玩家和 LLM 通过言语博弈、虚张声势来获取“子弹位置”的情报。甚至可以引入“心理压力值”系统，你对 LLM 说的垃圾话越狠，它开枪自尽或失误的概率越高？
2. 走私游戏 (Smuggling Inspection - 类似 Papers, Please) LLM 扮演千奇百怪的走私客（口音、性格、背景各异），试图带着违禁品通过你的文字边检站。你需要通过盘问（文字输入）、查阅动态生成的虚拟护照和报关单，找出其供词中的逻辑漏洞，决定是否扣留。 目前游戏本体很小，完全本地运行，大家如果有兴趣可以去我的 itch.io 页面白嫖下载体验（自带一个空 config.ini 让你填 Key ）：
想和 V 友们探讨： 大家觉得“俄罗斯轮盘赌”结合 LLM 对话，还能怎么设计才能体现出“心理战”的压迫感？ 在处理 LLM 返回的不稳定 JSON 格式时，各位有什么更好的工程化兜底方案吗？ 欢迎吐槽和建议！
欢迎关注我的 X 来获得最新开发进展（ https://x.com/realcookgreen
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