『妹ハーレムGPT』制作記-進捗報告(2)-

2024年6月28日 02:44

導入

こんにちは｡
7月5日(金)開催の「鹿児島.mk #50 5周年LT大大会」に向け、本日から妹ハーレムGPTの番外編を作成しています。
ジャンルは『対戦型妹恋愛シミュレーションゲーム』です。

プロジェクト概要

7月鹿児島.mkのLT
Webアプリの勉強がてら、
対戦型妹恋愛シミュレーションゲーム作ってお披露目しようと思います。

ゲームのルールはChatGPTのプロンプトで制御します（現代の裏技）。
— 尾仲ゆる（オナカユル） (@onaka_yuruyuri) June 19, 2024

設計（GPT-4o担当）

実装コード

複雑なゲームシステム・ルール・評価を全てプロンプトで頑張ってもらおうという考えで進めました。
GPT-4oが優秀すぎて、僕は妹性格一覧表に注力するだけで済みました。

import json
from openai import OpenAI
from config import settings

class GameRules:
    def __init__(self):
        self.client = OpenAI(api_key=settings.OPENAI_API_KEY)
        self.personalities = {
            "ツンデレ妹": "あなたは表面上は冷たくてそっけないけれど、実は兄のことをとても大切に思っているツンデレの妹です。",
            "クーデレ妹": "あなたは普段は無表情でクールだけど、内面は兄のことを深く気にかけているクーデレの妹です。",
        }
        self.system_message = "あなたは親愛なる兄との会話をしています。100文字程度の一言で回答してください｡"

    def create_prompt(self, message: str, personality: str, affection_score: int) -> str:
        if affection_score < 0:
            reaction = "親愛度が低いため、冷たい反応を返してください。"
        elif affection_score < 50:
            reaction = "親愛度が中程度のため、少し冷たいが関心を持っている反応を返してください。"
        elif affection_score < 100:
            reaction = "親愛度が高いため、とても暖かい反応を返してください。"
        else:
            reaction = "親愛度がとても高いため、どデカい恋愛感情を持った反応を返してください。"

        return f"""
        以下の発言に対する評価、反応メッセージ、および攻略のアドバイスをJSON形式で出力してください。
        発言: "{message}"
        妹の性格: {self.personalities[personality]}
        {reaction}
        評価: [-10~+30]の範囲で数値化してください。
        出力形式は以下のようにしてください：
        {{
            "評価": 数値,
            "反応": "反応メッセージ",
            "心の声": "攻略のヒントにもなるような妹の心の中の反応"
        }}
        例:
        {{
            "評価": 40,
            "反応": "ありがとう。気に入ったみたいでよかった。",
            "心の声": "褒めてくれて嬉しいけど、他の変化も見て欲しいな。"
        }}
        """

    def call_openai_api(self, prompt: str, personality: str):
        return self.client.chat.completions.create(
            model="gpt-4o",
            messages=[
                {"role": "system", "content": self.system_message},
                {"role": "system", "content": self.personalities[personality]},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ]
        )

    def process_response(self, completion):
        result = completion.choices[0].message.content.strip()
        result = result.replace("```json", "").replace("```", "").strip()
        return json.loads(result)