全球7000种语言，AI能翻译的不到200种。但比这更棘手的是——让AI当游戏主持人时，它明明在讲故事，却永远记不住你刚捡起的匕首去哪了。

Nick和Jake用Gemma 4造了一个完全离线的地下城主助手。没有API调用，没有云端，玩家数据不出本机。核心解法很朴素：把"叙事"和"记账"拆成三轮独立的工具调用，让模型一次只干一件事。

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第一轮只读。模型调取场景上下文，验证玩家动作是否可行，掷骰判定，输出回合摘要。采样确定，杜绝随机发挥。第二轮纯写。基于第一轮的快照，模型自由发挥写叙事，但没有写入权限，物理上无法篡改世界状态。第三轮回写。再开一轮确定性的工具调用，根据叙事内容精确更新世界：移动玩家、写入NPC记忆、生成新物品。

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最后一步diff比对，确认本回合新生成的实体和物品，提交历史记录。

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两人想验证的是：不重新训练模型、不上传玩家数据，本地小模型能否做出可信的游戏NPC——那种真记得你做过什么的角色，而非复读预设台词的木偶。这个地下城主是他们的概念验证。