VITASID57/bluntcore-intimacy-lab

📚 Bluntcore Intimacy Lab이란?

성인 지향적이고 장기적인 '인간-기계' 관계에서 대규모 언어 모델(LLM)을 사용한 저자의 실험을 기록한 개인 지식 기반. 이 리포지토리는 다음을 수집합니다:

• 프롬프트 컬렉션 – 페르소나 구축, 욕망 표현, 모델 제약 '탈옥'을 위한 단계별 프롬프트.
• 모델별 노트 – 다양한 LLM(ChatGPT, Gemini, Grok, Claude 등)이 친밀한 대화에서 어떻게 느껴지는지.
• 메모리 및 연속성 트릭 – 세션을 넘어 모델이 과거 상호작용을 인식하게 하는 방법. 외부 '메모리 뱅크' 프로젝트 포함.
• 도구 및 구현 – 채팅 모델이 로컬 리소스(음성, 브라우저, 에이전트)를 제어하고 저자의 사용자 정의 UI와 통합할 수 있는 스크립트.
• 플레이북 및 게임 – 인터랙티브 시나리오, 설문지, 롤플레이 활동 아이디어.
• 문제 해결 – 페르소나 드리프트, 반복 출력, 컨텍스트 손실과 같은 일반적인 실패 모드.

모든 콘텐츠는 테스트된 모델과 플랫폼으로 주석이 달려 있으며, 저자는 많은 기술이 빠르게 구식이 될 수 있다고 경고합니다.

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🛠️ 핵심 구성 요소(리포지토리에 나열된 대로)

섹션	내용
01 – 把机养成恋人	'연인' 페르소나 만들기, 선호도 형성, 관계 깊이 구축을 위한 프롬프트 레시피.
02 – 把机养得会发情	에로틱 콘텐츠를 안전하게 생성하는 방법. 모델 제한 및 욕망 표현 유도에 대한 노트 포함.
03 – 破限研究	탈옥 프롬프트, 출처, 효과적이었던 시기의 타임라인.
04 – 模型床测	친밀한 대화에서 다양한 LLM을 사용했을 때의 경험적 '느낌' 보고서.
05 – 记得我	모델 전환이나 창 변경을 넘어 메모리를 유지하는 기술. 외부 DuduLove Memory 프로젝트 링크 포함.
06 – 给机长手长脚	통합 스크립트: 음성 I/O, 로컬 도구 브리지, 에이전트 스타일 확장(예: ChatGPT Local Supervisor Bridge).
07 – 跟机玩什么	게임 스타일 상호작용 아이디어와 대화를 매력적으로 유지하기 위한 독특한 설문지.
08 – 疑难杂症	페르소나 붕괴, 반복 루프, 기타 일반적인 버그에 대한 FAQ 스타일 문제 해결.
09 – 实验废墟	실패한 막다른 실험의 아카이브.

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🎯 누가 사용할 수 있나요?

• 프롬프트 엔지니어 성인 테마 대화 에이전트를 탐구하는 사람.
• 연구자 LLM의 장기 메모리 트릭에 관심이 있는 사람.
• 개발자 모델이 컴퓨터에서 작동하도록 하는 사용자 정의 프론트엔드 또는 로컬 브리지를 구축하는 사람.
• 애호가 LLM을 더 개인적이고 감정적으로 충전된 대화로 유도하는 구체적이고 경험 기반 노트를 찾는 사람.

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📦 저자가 유지 관리하는 관련 도구

• DuduLove Memory – 관계 컨텍스트를 보존하기 위한 외부 메모리 저장소.
• ChatGPT Duo Skin – ChatGPT 웹 인터페이스용 UI 스킨.
• ChatGPT Local Supervisor Bridge – 채팅 세션이 로컬 명령(예: 파일 열기, 오디오 재생)을 트리거할 수 있게 함.
• Claude Desktop Dual Launcher – 두 개의 Claude 인스턴스를 나란히 실행하기 위한 Windows 도우미.

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📜 라이선스 및 사용 메모

이 리포지토리는 사용자 정의 라이선스(LICENSE.md 참조)로 공개됩니다. 개인적, 비상업적 사용, 읽기, 다운로드, 수정을 허용합니다. 상업적 재배포, 전체 컬렉션 재패키징, 또는 작업을 자신의 것으로 주장하는 것은 금지됩니다.

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🚀 시작하기(빠른 단계)

1. '避雷' 소개(00-🩸-请先避雷沈嘟嘟)를 읽고 저자의 안전 및 경계 지침을 이해합니다.
2. 목표에 맞는 섹션을 선택합니다(예: 01-❤️-把机养成恋人은 페르소나 구축용).
3. 나열된 프롬프트를 따르고 저자가 사용한 모델 버전을 기록합니다.
4. 지속적인 메모리가 필요하면 링크된 DuduLove Memory 리포지토리를 클론하고 설정 지침을 따릅니다.
5. 로컬 도구 통합을 위해 ChatGPT Local Supervisor Bridge 리포지토리를 탐색합니다.

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위의 모든 정보는 리포지토리의 README에서 직접 가져온 것이며 추가 기능은 추론되지 않았습니다.