TSUKUYOMI

用伪代码和权重组合,不重训就能影响 LLM 行为

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 14 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 95
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,无在线服务,需自行部署,完全免费。

项目预览

TSUKUYOMI 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队savannah-i-g
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,无在线服务,需自行部署,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
技术栈/模型ai,ai-agent,ai-framework,js,json,osint,osint-tool
GitHub 星标★ 95
上线时间2025-05-01 00:00:00
代码更新2026-04-28
仓库体积278 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

TSUKUYOMI 是一个早期的 AI 智能体实验项目,探索如何通过伪代码中的术语和人工权重组合来影响大语言模型的行为,而无需重新训练模型。项目诞生于 LLM 提示工程兴起之前,尝试用结构化伪代码引导模型输出,属于 OSINT 工具与 AI 框架的交叉实验。核心能力包括:定义伪代码规则、调整人工权重、观察模型行为变化。目前代码已显陈旧,作者自述方法可能仅靠巧合运行,更多是概念验证而非生产级工具。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 95

技术标签

核心亮点

  • 概念超前,早于主流提示工程探索伪代码引导 LLM 行为
  • 结合 OSINT 场景,为情报分析提供 AI 辅助思路
  • 代码开源,便于研究早期 AI 智能体实验方法

不足之处

  • 代码陈旧,作者自述方法可能仅靠巧合运行,稳定性存疑
  • 文档稀少,缺乏使用说明和示例,上手难度高

适用场景

  • 研究 LLM 提示工程的历史实验参考
  • 探索伪代码与人工权重对模型行为的影响
  • OSINT 工具开发者的灵感来源

替代项目

LangChain、AutoGPT、Dify

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