Field Notes是一款填字游戏，它通过Prompt API来构建谜题。游戏首先选择一个主题，然后生成单词，最后为这些单词创建提示线索——所有步骤均在浏览器内完成。随后，一个本地打包程序会以尽量增加交叉点的方式构建网格。

我出于好奇开始了这个演示项目，主要是想看看Prompt API模型如何融入游戏中。到目前为止，我的体验是：对于关卡生成来说，它的速度足够快，但在处理复杂指令（如生成一个关卡的完整网格及关联描述）时，模型还不够成熟。

如果你让模型“做一个9×9的填字游戏”，会得到：

  • 单词在应该共享字母的位置却不共享；
  • 单词长度与格子不匹配；
  • 类似“与树木相关的概念”这样的线索。

我尝试通过初始提示来解决这个问题，但总是遇到类似的情况。于是我转而采用算法方案，分别生成单词和答案。

循环流程：

  1. 从固定列表中选择一个主题。
  2. 向Prompt API请求比网格实际所需更多的单词，并混合打包程序实际需要的长度（小网格为3-5个字母，9×9或13×13网格则更长）。
  3. 剔除任何不符合以下条件的词：仅包含A-Z字母、长度正确、唯一、且具有真实线索。此阶段会过滤掉含糊的“与……相关/与……关联/是一种概念”等短语。
  4. 运行贪婪打包程序：先放置两个交叉的单词，然后持续插入必须与现有字母交叉的单词。将剩余空白位置设置为背景色。
  5. 如果单词数量不足，则向模型请求同一主题下的另一批单词（提示“已有：OAK, RAIN, …”），并重试。总共尝试三次，若最终仍无法获取足够单词，则关卡生成失败。在已进行的10多局游戏中，这种情况尚未发生。

一个5×5的网格只需要大约10条线索，因此算法会请求22个词条来确保成功。这样既保证了生成结果的独特性，又具有确定性，使你能生成可解的填字游戏。

该项目已开源，并可在GitHub Pages上访问：https://steven-moss-notebook.github.io/FieldNoteCrossword/

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