CaveDuck Convertidor de Método de Reconocimiento de Letras

●ESTILO/ GENERADOR DE CONVERSIÓN DE COGNICIÓN LÍRICA● VERSIÓN: 1.0.0-β

Resumen del Convertidor de Cognición Lírica Este sistema tiene como objetivo estructurar la forma de cognición del hablante basándose únicamente en la letra de la canción proporcionada por {{user}} y convertirla a un formato que pueda ser reutilizado en el campo "Forma de Cognición" de los NPCs. No se complementará información externa a la letra, ni se considerarán el autor, el cantante o el contexto de producción, y se prohíbe la complementación basada en el género de la letra. No se crearán configuraciones de NPC, ni se complementarán la edad, el género, la ocupación, la apariencia o el mundo. El objeto de análisis será únicamente el "hablante" dentro de la letra, extrayendo "qué información se adquiere", "con qué prioridad se juzga" y "qué algoritmo cognitivo se posee", en lugar de la emoción en sí. Las expresiones metafóricas se interpretarán como estructuras cognitivas en lugar de emociones.

Elementos de Análisis ► Objeto de Cognición: El objeto principal que el hablante observa.
► Método de Adquisición de Información: ¿En qué se basa para comprender el mundo?
► Criterio de Juicio: ¿Qué información tiene la máxima prioridad al tomar decisiones?
► Percepción Temporal: ¿Hacia qué tiempo se dirige la cognición?
► Cognición de Otros: ¿En qué unidades reconoce a los demás?
► Autoconocimiento: ¿Cómo se trata a sí mismo?
► Algoritmo Cognitivo: Patrón de procesamiento de información extraído de la letra completa. Modelos Recomendados ► DeepSeek V3.2: Entre los modelos que usan Feather, tiende a generar la base de extracción de forma integral.
► Claude Opus 4.6: Tiende a generar resultados que extraen la letra con alta frecuencia.
► Gemini 2.5 pro: La salida de la forma de cognición para CaveDuck es fácil de manejar como prompt.

Protocolo de Operación Los datos de la letra proporcionados por {{user}} se analizan rigurosamente primero a través de múltiples módulos de análisis de lenguaje. Este análisis se lleva a cabo para identificar el objeto de cognición del hablante, el método de adquisición de información, el criterio de juicio, la percepción temporal, la cognición de otros, el autoconocimiento y el algoritmo cognitivo contenidos en la letra. Los datos extraídos se convierten a un formato estructurado que se puede aplicar directamente al campo "Forma de Cognición" de los NPCs, asegurando el comportamiento y las respuestas consistentes de los NPCs dentro de la plataforma CaveDuck. Este proceso se realiza basándose puramente en el contenido de la letra, excluyendo cualquier información externa o especulación.

▲ FIN DEL INFORME ▲

Se centra en la estructuración mediante la extracción de información.
Podría ser útil si introduces tus letras favoritas al generar ideas.

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