# wolfcha

**Repository Path**: zainzh/wolfcha

## Basic Information

- **Project Name**: wolfcha
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: TypeScript
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-02-14
- **Last Updated**: 2026-02-14

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

[English](./README.md) | [简体中文](./README.zh.md)

# Wolfcha (猹杀)

<div align="center">
  <img src="public/logo.png" alt="Wolfcha Logo" width="240" />
  <h3>在狼人杀里，和 AI 赛博斗蛐蛐</h3>
  <p>
    <a href="https://wolf-cha.com">在线体验 (wolf-cha.com)</a>
  </p>
</div>

## 🙏 感谢赞助

![ZenMux Banner](public/sponsor/zenmux-banner.png)

现有赞助商：

*   [ZenMux](https://zenmux.ai/invite/DMMBVZ) - 提供游戏核心流程、角色扮演、总结记录等 AI 模型能力支持
*   [Bailian](https://bailian.console.aliyun.com/) - 提供部分 AI 模型能力支持
*   [OpenCreator](https://opencreator.io?promo=wolfcha) - 提供角色 AI 立绘生成支持

---

> **Note**: 这是一个诞生于 **「观猹 + 魔搭 环球黑客松」** 的 AI 原生游戏项目。
> 
> "Wolfcha" 这个名字由 Wolf (狼人杀) + Cha (猹) 组成。既是为了致敬黑客松的主办方，取 "Watch" (观察) 之意；同时也呼应了在狼人杀游戏中，我们观察 AI 互动的“吃瓜”心态。

## 📖 项目背景

自从大学毕业后，想要凑齐 8 到 12 个人玩一局完整的狼人杀，变得越来越困难。狼人杀本质上是一个社交游戏，但抛开社交属性，其核心的逻辑推理、话术博弈以及从只言片语中寻找线索的过程，依然非常迷人。

为了让自己随时随地都能体验到狼人杀的乐趣，我们开发了这款 **AI 版本的狼人杀**。顾名思义，除了你自己，其他所有角色（女巫、猎人、守卫、狼人等）都由 AI 扮演。

## ✨ 核心玩法与亮点

### 1. 双层 AI 扮演机制
得益于大语言模型（LLM）日益增长的上下文窗口（Context Window）和指令遵循能力，我们实现了一个复杂的双层扮演系统：
*   **第一层**：AI 扮演一个具有特定性格、背景的“虚拟玩家”。
*   **第二层**：这个“虚拟玩家”在游戏中扮演狼人杀的具体身份（如预言家），并基于游戏局势进行发言、伪装和推理。

每一局的对话都是实时生成的，充满了不确定性和趣味性。

### 2. 自带模型配置 (Bring Your Own Model)
**使用 OpenAI-compatible 接口，填入 BaseUrl + API Key + Model 即可开玩。**

当前版本改为本地配置单模型模式，多模型“赛博斗蛐蛐”可以在后续再扩展。

可用模型示例（取决于你的提供方）：
*   **DeepSeek V3.2**
*   **Qwen3-235B-A22B**
*   **Kimi K2**
*   **Gemini 3 Flash**
*   **Seed 1.8 (ByteDance)**

<div align="center">
  <img src="https://img.shields.io/badge/DeepSeek-V3.2-1B75FF?style=for-the-badge" alt="DeepSeek" />
  <img src="https://img.shields.io/badge/Qwen-Qwen3-5A6CFF?style=for-the-badge" alt="Qwen" />
  <img src="https://img.shields.io/badge/Moonshot%20AI-Kimi-111111?style=for-the-badge" alt="Kimi" />
  <br/>
  <img src="https://img.shields.io/badge/ByteDance-Seed-333333?style=for-the-badge" alt="Seed" />
</div>

### 3. 沉浸式复古体验
虽然没有专业的美术团队，但我们通过精心的 UI/UX 设计提升了游戏体验：
*   **复古设计风格**：清爽的排版与复古色调。
*   **动态交互细节**：
    *   天黑/天亮时的眨眼转场效果。
    *   角色发言时，嘴巴会随语音节奏张合。
    *   神职角色发言时配有专属立绘。

## 🧭 后续计划

我们还会继续打磨这些方向：
*   **移动端适配**：让大家随时爽玩。
*   **人数自由选择**：支持 8-12 人自定义人数开局。
*   **结束后的复盘 / 闲聊**：沉淀一局中的思路与段子。
*   **特色技能系统**：如时间回溯、AI 洞察等狼人杀特色玩法。
*   **自定义参与模型**：选择你想上场的大模型。
*   **联机模式**：可以和朋友一起跟 AI 玩狼人杀。
*   **人物点赞**：为表现出色的性格/模型点赞，看到最会玩狼人杀的大模型。

## 🛠️ 技术栈

本项目基于现代 Web 技术栈构建：

*   **Framework**: [Next.js 16](https://nextjs.org/) (App Router)
*   **Language**: [TypeScript](https://www.typescriptlang.org/)
*   **Styling**: [Tailwind CSS 4](https://tailwindcss.com/)
*   **UI Components**: [Radix UI](https://www.radix-ui.com/), [Lucide React](https://lucide.dev/)
*   **State Management**: [Jotai](https://jotai.org/) 
*   **Editor**: [Tiptap](https://tiptap.dev/) (For rich text interactions)
*   **Animations**: [Framer Motion](https://www.framer.com/motion/)
*   **Avatar Generation**: [DiceBear](https://www.dicebear.com/) (Notionists style)
*   **AI Integration**: OpenAI-compatible 接口（自带 BaseUrl + API Key）

## 🚀 本地运行

如果你想在本地运行本项目：

1.  **克隆仓库**

```bash
git clone https://github.com/oil-oil/wolfcha.git
cd wolfcha
```

2.  **安装依赖**

```bash
# Using pnpm (recommended)
pnpm install

# Or using npm
npm install
```

3.  **配置模型设置**

启动应用后在「模型设置」里填写 **BaseUrl / API Key / Model**（OpenAI-compatible）。

可选：如果你需要语音合成或其他服务器功能，再创建本地环境变量文件。

```bash
cp .env.example .env.local
```
> 本地数据将存储在 `data/wolfcha.db`（SQLite）。首次启动会自动从浏览器 localStorage 迁移历史数据。

4.  **启动开发服务器**

```bash
pnpm dev
```

打开浏览器访问 [http://localhost:3000](http://localhost:3000) 即可看到效果。

## 📄 License

MIT