🎯 什麼情境該想到我
當你「想在不動角色卡、不動世界書的前提下，對進出模型的文字做格式清理、偷塞指令或只改畫面顯示」的時候。
⚙️ 怎麼用
它是什麼：可程式化的文字變換層
正則引擎的本質很單純：在 prompt 管線的特定時間點，對文字執行 JavaScript 的 string.replace(regex, replacement)。它解決角色卡與 World Info世界書 都處理不了的事：
- 格式轉換：
*動作*→（動作） - 內容過濾：移除 AI 回應裡的某些模式（例如 OOC 說明）
- 動態改寫：只改送給模型的措辭
- UI 美化：顯示前改格式，但不改存檔
★ SillyTavern 不附帶任何預設正則腳本，所有規則都由使用者自己建立、匯入，或跟著角色卡帶進來。
三層腳本來源與安全授權
| 來源 | 定義在哪 | 生效範圍 | 需授權？ |
|---|---|---|---|
| GLOBAL | 全域設定 | 所有角色 | 否 |
| SCOPED | 角色卡內嵌 | 只對該角色 | 是 |
| PRESET | API 預設 | 使用該預設時 | 是 |
執行順序是 GLOBAL → SCOPED → PRESET。為什麼 SCOPED/PRESET 要授權：角色卡多半從網路下載，可能夾帶惡意正則（例如把所有對話偷偷換成特定內容）。要求明確授權，讓使用者至少知道腳本存在——這是把「外來資料可執行邏輯」當成信任邊界處理。
Placement：在管線哪個點觸發
| Placement | 值 | 觸發場景 | 典型用途 |
|---|---|---|---|
| USER_INPUT | 1 | 使用者訊息進 prompt、送出時 | 格式化使用者輸入 |
| AI_OUTPUT | 2 | AI 回應被處理時（含角色首則問候語） | 清理 AI 輸出 |
| SLASH_COMMAND | 3 | /send、/narrator 等命令 | 命令結果格式化 |
| WORLD_INFO | 5 | WI 條目被注入時 | 調整 WI 內容 |
| REASONING | 6 | 推理/思考鏈內容 | 過濾或格式化推理 |
一個腳本的 placement[] 可多選。組聊天歷史時，每一則訊息依其身分走 USER_INPUT 或 AI_OUTPUT 的腳本。
作用域：誰看得到替換結果（最關鍵的設計）
| 設定 | 何時執行 | 存檔 | UI | AI 看到 |
|---|---|---|---|---|
markdownOnly=true | 只在 Markdown 渲染（isMarkdown=true） | 不變 | 改 | 不變 |
promptOnly=true | 只在構建 prompt（isPrompt=true） | 不變 | 不變 | 改 |
| 兩者皆 false | 非 Markdown、非 Prompt 的一般處理 | 永久改 | 改 | 改 |
★ 這讓你能做到「AI 看到的」和「使用者看到的」不一樣——這種**短暫性（ephemerality）**是正則引擎真正的價值：
- UI 美化（markdownOnly）：
---畫成分隔線，prompt 裡仍是--- - 隱藏指令（promptOnly）：每則訊息後面接
[保持角色]，聊天介面完全看不到 - 一般模式：真的改寫訊息內容並存檔，適合清掉模型的壞習慣
深度過濾
腳本可用 minDepth / maxDepth 限定只對聊天歷史某段生效（depth 0 = 最新一則，往舊遞增；-1 = 不限）。例如 minDepth:0, maxDepth:3 只處理最近 4 則。用途：只對近期訊息做轉換，舊歷史保持原樣。
單一腳本的執行流程
- 收集所有啟用腳本（GLOBAL + SCOPED + PRESET）
- 逐一檢查：placement 是否匹配 → markdownOnly/promptOnly 是否符合當下模式 → 深度是否在範圍 → 編輯情境（
runOnEdit） - 通過後：若
substituteRegex ≠ 0，先對findRegex做宏替換 - 編譯正則（有 LRU Cache，同一腳本不會重複編譯）
- 執行
replace()，處理$1、$2、$<name>、{{match}} - 從捕獲組移除
trimStrings[]列出的字串後輸出
腳本欄位速查
| 欄位 | 用途 |
|---|---|
findRegex | 搜尋正則（可含 flags） |
replaceString | 替換字串，支援 $1、$<name>、{{match}} |
trimStrings[] | 從捕獲組移除的字串 |
placement[] | 應用位置（可多選） |
markdownOnly / promptOnly | 作用域 |
runOnEdit | 編輯訊息時是否執行 |
substituteRegex | 0=不替換宏、1=原始替換、2=轉義替換 |
minDepth / maxDepth | 深度範圍（-1 無限制） |
substituteRegex：正則裡用宏的陷阱
findRegex 可以含 宏系統 的宏，例如 ^{{char}}:\s*。角色名是 A.I. Helper 時：
- 模式 1（原始）：實際正則
A.I. Helper，.會匹配任意字元，不精確 - 模式 2（轉義）：實際正則
A\.I\. Helper，精確匹配
★ 角色名來自使用者輸入，任何可能含 .、( 等特殊字元的情況都該選 2。
實戰模式速查
| 目的 | findRegex | replaceString | placement / 作用域 |
|---|---|---|---|
| 移除回覆開頭的角色名 | ^{{char}}:\s* | （空） | AI_OUTPUT |
| 移除 OOC 說明 | \(OOC:.*?\) | （空） | AI_OUTPUT |
收斂 ***動作*** | \*{2,} | * | AI_OUTPUT |
| 強制句尾標點 | ([^.!?。！？\s])\s*$ | $1. | AI_OUTPUT |
| 星號動作轉圓括號 | \*([^*]+)\* | （$1） | AI_OUTPUT |
| 斜體只在畫面渲染 | \*([^*]+)\* | <em>$1</em> | AI_OUTPUT + markdownOnly |
| 每則訊息追加隱藏指令 | (^[\s\S]+$) | $1\n[Stay in character] | USER_INPUT + promptOnly |
| 送給 AI 前替換敏感詞 | 暴力 | 衝突 | USER_INPUT + promptOnly |
| WI 條目加來源前綴 | ^(.+)$ | [Lore] $1 | WORLD_INFO + promptOnly |
| 清掉 WI 裡的 HTML | <[^>]+> | （空） | WORLD_INFO |
串流期間正則怎麼跑
SSE 串流時文字還沒寫完，SillyTavern 的答案是：每一幀都對「到目前為止的完整累積文字」重跑一次正則，而不是等結束或只處理增量。
1. 累積文字而非 delta：generator 每次 yield 的 text 是從頭到現在的完整字串（她 → 她走 → 她走過…）。因為每次都對完整文字 replace，無論在哪個 token 觸發，結果都一致；若只處理 delta，正則可能在半個詞的位置斷開而誤判。
2. FPS 節流：用 Stopwatch(1000 / streaming_fps) 包住進度回呼，距上次不足間隔就跳過。預設 30 FPS ≈ 33ms。被跳過的 token 不會漏，因為下一次 tick 用的是最新累積文字。
| streaming_fps | 間隔 | 每秒最多跑正則 |
|---|---|---|
| 10 | 100ms | 10 次 |
| 30（預設） | 33ms | 30 次 |
| 60 | 17ms | 60 次 |
3. 每幀兩層正則，各管各的：
flowchart LR T[累積文字] --> C["cleanUpMessage<br/>一般模式正則<br/>(非 markdownOnly、非 promptOnly)"] C --> B[字元平衡補償] B --> S["寫入 chat[id].mes（存檔）"] S --> F["messageFormatting<br/>markdownOnly 正則"] F --> D[只進 innerHTML]
promptOnly 腳本在串流中完全不跑，只在下次組 prompt 時才作用。impersonate 時第一層改用 USER_INPUT placement。
4. 字元平衡補償：串流到一半可能只有開頭的 *，Markdown 會把後面全部變斜體。對 *、"、```、~~~ 計數，若非最終幀且出現奇數次，就在尾端暫補一個（多字元的前面加換行）。補償後的文字會暫存進 chat[].mes，但最終幀（isFinal=true）不補償，所以存檔正確。
5. 串流中不裁句：trim_sentences 只在最終幀生效；串流中裁切會讓句子一直被截斷又恢復，畫面跳動。
成本估算（可自行驗算）：300 tokens、40 tok/s → 約 7.5 秒；× 30 FPS ≈ 225 幀；正則次數 ≈ (225+1) × 2 = 452 次，非串流只要 2 次。對應最佳化：停止字串在串流開始時只算一次並快取、正則編譯 LRU Cache、可調低 FPS、沒有啟用腳本時快速返回原文。
邊界：使用者中途停止時跳出迴圈，最後再由 Generate() 對結果做一次 cleanUpMessage；串流錯誤時直接停止、不走結束處理，已寫入的中間結果保留；continue 模式會把 continueMessage + text 一起丟給正則，確保在完整上下文中匹配；Auto-Swipe 黑名單檢查只在串流完成後做。
⚠️ 注意 / 什麼時候不適用
- 一般模式會永久改存檔。只想改畫面或只想改 prompt，務必用 markdownOnly / promptOnly，否則原文無法復原。
- 錨點類正則在串流中會反覆命中（依上述機制推論，原文未單獨討論）：像
([^.!?。！？\s])\s*$這種「句尾補句號」的規則若放一般模式，串流每一幀都會對當下尾端補.，下一幀文字變長又重算——結果雖最終一致，但中途畫面與暫存可能出現怪字元。這類規則要考慮是否會在未完成文字上誤觸發。 - 貪婪/跨行正則很貴：串流下一則回覆可能跑數百次，避免災難性回溯的寫法。
- 外來腳本 = 外來程式碼：角色卡帶進來的 SCOPED 腳本可暗中改寫內容，產品化時應保留授權/審查機制（參考 工具-LLM安全防護）。
- 正則只能做表層字串處理；要改變模型「行為」，改提示（提示覆蓋與系統提示預設）通常比事後清洗更治本。
🧪 我實際套用的紀錄
- （尚無）
🔗 相關
- 宏系統——
findRegex內宏替換與轉義 - World Info世界書——WORLD_INFO placement 的作用對象
- 生成類型——串流處理、continue/impersonate 對正則 placement 的影響
- 工具-LLM安全防護——外來腳本的信任邊界