改進總覽

Luker 對 SillyTavern 的改進不是簡單的功能堆疊，而是從資料傳輸架構、預設系統、擴充能力等多個維度進行的系統性重構。這些改進相互配合，共同構成了一個更高效、更靈活的角色扮演平台。

改進一覽

分類	改進項	簡要描述
架構	預設解耦	將連線參數與預設分離為獨立實體
架構	增量同步	基於增量 patch 的資料傳輸，替代全量覆蓋
架構	後端即時儲存	資料變更即時持久化，完整性校驗防止並行衝突
功能	函數呼叫執行時	原生與純文字兩種模式的統一函數呼叫支援
功能	角色卡綁定預設與人設	角色卡可攜帶推薦預設和預設人設
功能	請求檢查器	追蹤生成請求的完整生命週期與 Token 用量
功能	預設關聯世界書	切換預設時自動啟用對應的世界書
功能	Skills	相容 Anthropic 的本地知識包，編排器 agent 按需讀取
基礎設施	統一生成層	多後端生成請求統一封裝與 Token 計量
基礎設施	效能最佳化	並行載入、懶載入、延遲初始化等啟動和執行時最佳化
基礎設施	WebSocket 代理	持久 WS 隧道傳輸，心跳保活與串流偏移恢復
基礎設施	認證與配額	OAuth 登入、多使用者認證與儲存配額管理
基礎設施	其他改進	連線管理器增強、提示詞/預設分組、動態模型列表等

獨有功能模組（記憶圖、編排器、角色編輯助手、搜尋工具、CardApp 等）請參閱 獨有功能 分類。

架構改進

預設解耦

SillyTavern 中，API 連線參數（如模型名稱、API 位址、代理設定）與預設（如溫度、Top-P、提示詞配置）耦合在同一個配置物件中。這意味著切換 API 提供商時，使用者不得不重新配置生成參數；反過來，調整取樣策略也可能意外影響連線設定。

Luker 將兩者拆分為獨立實體：連線配置負責「連到哪裡」，預設負責「怎麼生成」。在程式碼層面，每個設定欄位均透過 isConnection 標記進行分類，載入預設時自動跳過連線欄位。兩者可以自由組合——同一套預設可以搭配不同的 API 連線使用，反之亦然。

這一解耦也為角色卡綁定預設、連線管理器等下游功能奠定了基礎。詳見 預設解耦。

增量同步

傳統的前後端資料同步採用全量覆蓋：修改時將完整物件傳送到伺服器端。當物件體積增長（如包含大量訊息的聊天記錄），這種方式會產生顯著的頻寬浪費和寫入衝突風險。

Luker 新增了增量端點：

• append：將新訊息追加到 .jsonl 檔案末尾，而非重寫整個檔案
• patch：按訊息索引修補指定行，只更新變更的訊息
• patch-metadata：使用深度合併更新聊天中繼資料，而非替換

寫入後，後端計算檔案的 integrity hash 並回傳給前端；後續請求攜帶該值進行校驗，不匹配時回傳 409 Conflict，從根本上防止並行寫入衝突。設定資料同樣支援增量 patch 儲存，帶衝突偵測和序列化寫入。詳見 增量同步。

後端即時儲存

SillyTavern 的部分資料依賴前端觸發儲存，存在「使用者已操作但資料未落盤」的時間窗口。一旦程式異常退出，這些變更就會遺失。

Luker 將儲存邏輯下沉到後端：資料變更在到達伺服器端的同時即刻持久化到磁碟。前端不再承擔「何時儲存」的職責，從根本上消除了資料遺失的窗口期。

此外，Luker 引入了以下機制保障資料安全：

• 聊天狀態檔案：.luker-state.<chat_id>.json 檔案為每個聊天維護額外狀態，生命週期與聊天檔案綁定
• Generation Acknowledge：AI 生成完成後透過專用端點確認，確保生成結果被正確記錄
• 序列化聊天寫入：防止並行寫入導致資料損壞，特別針對群組聊天場景
• 可配置備份策略：支援聊天檔案的自動備份

詳見 後端即時儲存。

功能增強

函數呼叫執行時

Luker 內建了統一的函數呼叫（Function Calling）執行時，支援多種工作模式：

• 原生模式：利用 API 提供商的原生工具呼叫能力（相容 OpenAI、Claude、Gemini 等格式），由模型直接輸出結構化呼叫指令，支援串流工具呼叫規範化
• 純文字模式：透過提示詞引導模型在普通文字中輸出呼叫意圖，再由執行時解析執行，支援多工具呼叫和可配置的錯誤重試

這些模式覆蓋了從高階商業 API 到本地小模型的全部場景。連線管理器中可按配置獨立設定純文字函數呼叫的開關和重試策略。詳見 函數呼叫執行時。

角色卡綁定預設與人設

角色卡的創作者往往最清楚角色在什麼參數下表現最佳。Luker 允許角色卡攜帶推薦預設（已自動剝離連線欄位）和預設人設。使用者載入角色卡時，系統自動套用創作者推薦的配置並記錄之前的預設；離開角色時自動恢復。預設選擇器中，綁定預設以特殊徽章標識，與普通預設視覺區分。

綁定的預設與人設隨標準角色卡的 PNG 或 JSON 匯出一起保存，接收方匯入後會還原相同的綁定預設與人設。

請求檢查器

除錯 AI 對話時，使用者經常需要知道「到底發了什麼給 API」。Luker 的請求檢查器追蹤 AI 生成請求從發起到完成的完整生命週期，記錄 prompt token、completion token 和總用量。它支援串流回應的 Token 統計（從 SSE 事件中提取 usage 資訊），也涵蓋圖像生成、向量嵌入和重排請求的追蹤。請求檢查器追蹤的 Token 用量是獨立的統計功能，與儲存配額管理相互獨立。詳見 請求檢查器。

Skill

多 agent 編排器 profile 的系統提示詞往往越來越長 —— 可重用的寫作規則、評審方法、工作流契約，過去均內聯在 systemPrompt 欄位裡，經常在多個子代理裡重複拷貝。Luker 引入了 Skill（skills）：相容 Anthropic 的本地知識包（SKILL.md + frontmatter + 可選子檔案），agent 按需讀取。Skill 按名字尋址（參照裡不帶作用域前綴），住在 global / preset / character 作用域下，派遣時按後者優先解析。

編排器預設 director profile 自帶出廠 Skill，覆蓋共享寫作規則、主代理工作流，以及子代理的方法 Skill。Skill 可以跟角色卡（PNG 元資料）或預設（嵌入負載）一起分發，所以分發卡片也就分發了支撐它工作的寫作規則。Skill 管理子面板覆蓋安裝、編輯、遷移作用域、嵌入匯出；迭代工作台 AI 可以透過專用工具從長 systemPrompt 文字裡抽出可重用規則到 Skill。概念模型見 Skills 概覽，格式見 創作 Skill。

基礎設施

統一生成層

SillyTavern 中，不同 AI 後端（OpenAI、Anthropic、Google、Kobold 等）的生成請求走各自獨立的程式碼路徑，導致功能支援不一致。Luker 新增了統一生成層，將多後端的生成請求統一封裝，共享 Token 計量、串流處理和錯誤處理邏輯。

該模組為所有 AI 後端提供統一的處理管線，確保無論使用哪種 AI 服務，使用者均能獲得一致的功能體驗（如請求檢查、Token 統計、生成確認等）。詳見 統一生成層。

認證與配額

Luker 增加了 OAuth 登入支援（GitHub、Discord）和儲存配額管理：

• OAuth 登入：透過前端管理員面板配置（儲存在 admin-settings.json 的 oauth 配置段中），支援授權碼換取 access token、自動建立或關聯本地使用者帳戶
• 儲存配額：管理員可為不同使用者設定儲存空間配額上限，系統在請求前自動檢查額度
• 日誌系統：詳見 日誌系統

這使得 Luker 能夠在多人共享部署的場景下安全運行。詳見 認證與配額。

其他改進

除上述核心改進外，Luker 還包含大量基礎設施最佳化：

• 連線管理器改進：對 SillyTavern 已有的 Connection Profiles 進行增強，與預設解耦深度整合，支援獨立的純文字函數呼叫開關
• WebSocket 代理：透過持久 WS 隧道傳輸生成請求，包含心跳保活和串流偏移恢復
• HTTP 請求代理：支援 SOCKS5/HTTP 代理轉發出站請求
• 預設分組 & 提示詞分組：預設選擇器和提示詞管理器支援可折疊的分組區段
• 預設關聯世界書：切換預設時自動啟用對應的世界書
• 撤銷 Toast 系統：為破壞性操作提供撤銷提示
• 動態模型列表：Claude 和 Vertex 模型列表動態載入
• 擴充鉤子排序：允許使用者自訂擴充的執行優先順序
• 角色狀態 API：擴充可在角色和預設上儲存持久化狀態資料
• 啟動效能最佳化：並行化資源載入、預載入最近聊天快照、懶載入聊天索引
• 行動裝置適配：大量 Android WebView 和觸控互動修復

詳見 其他改進。

與 SillyTavern 的關係

Luker 是 SillyTavern 的下游分支，而非獨立專案。所有改進均以不破壞上游相容性為前提進行設計：

• 定期同步：Luker 持續追蹤 SillyTavern 上游的更新，定期合併上游變更
• 資料相容：Luker 的資料格式在 SillyTavern 的基礎上進行擴充而非替換。新增的狀態檔案和配置項均有合理的預設值
• 功能疊加：Luker 的改進是在上游功能之上的增量疊加，而非破壞性重寫。從 SillyTavern 遷移到 Luker 時，使用者的現有資料可以無縫使用