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《历史模拟器：崇祯》修改器思路

管理员 24 阅读

从数据分析到 Prompt 捕获、条件强制执行与 EXE 封装

导读

在游戏玩家和技术研究者的日常工作中，经常会遇到一些运行机制颇为"讲究"的游戏。今天，我们就以《历史模拟器：崇祯》为例，深入剖析其 AI 推演系统的运行机制，以及一种在不改数据库、不魔改本体的前提下对推演过程进行调试与增强的方法。

本文将带你完整走通从数据分析到可执行程序封装的全过程，涉及**数据落点排查、BYOK 本地代理、Prompt 捕获、条件规则增强（ZHUGE）**等硬核技术。

初次尝试做这类分享，难免有所欠缺，若有不妥之处，恳请大家多多谅解。

一、项目背景与总体思路

这次尝试最初的目标，是研究《历史模拟器：崇祯》的运行机制，并寻找一种可以在不直接修改服务端数据库、不长期魔改游戏本体的情况下，对游戏 AI 推演过程进行调试和增强的方法。

最开始主要围绕几个问题展开：

  • 游戏数据到底存在哪里？
  • 游戏是否在 Windows 本地运行 PostgreSQL？
  • icudtl.dat 是否就是可直接编辑的数据库？
  • Steam Workshop MOD 中的 CSV 是否可以实时修改当前游戏？
  • 游戏本体 Prompt 在本地还是服务端？
  • AI 推演究竟如何修改实际游戏数值？
  • BYOK 自定义模型是否能够介入正式推演？
  • 是否可以增加一个类似 zhuge: 的特殊指令，让特定要求获得更高执行优先级？
  • 最后能否封装成普通用户可以直接使用的 Windows EXE？

经过一系列排查、测试和实际抓包，最终形成了一套相对稳定的技术方案：

《历史模拟器：崇祯》 → 官方 BYOK 接口 → 本地代理程序
→ Prompt 捕获 / 条件规则增强 / 模型兼容处理
→ DeepSeek 或其他 OpenAI Compatible API
→ 游戏原有 Tool Call → 官方服务器数据库

这条路线最大的优点是：不需要修改游戏客户端核心代码、不需要 DLL 注入、不需要 HTTPS MITM、不需要直接连接服务端 PostgreSQL、不需要伪造数据库；尽可能利用游戏原本已经提供的 BYOK 和 Tool Call 机制；游戏更新后，维护成本相对较低。

二、第一阶段：确认游戏数据到底在哪里

因为游戏资源和 MOD 文件中出现了 PostgreSQL、CSV、数据库表结构等内容，第一反应是"游戏是否在本机直接运行了 PostgreSQL"。

1. 检查本地 PostgreSQL 进程

先检查 Windows 进程：

Get-CimInstance Win32_Process |
Where-Object { $_.Name -match "postgres|ChongZhen" } |
Select-Object Name, ProcessId, ExecutablePath, CommandLine |
Format-List

实际只发现 ChongZhenSimulator.exe，没有发现 postgres.exe / postgresql.exe。

2. 检查游戏建立的 TCP 连接

Get-NetTCPConnection -State Established |
Where-Object {
    try {
        (Get-Process -Id $_.OwningProcess -ErrorAction Stop).ProcessName -eq "ChongZhenSimulator"
    } catch { $false }
} |
Select-Object LocalAddress,LocalPort,RemoteAddress,RemotePort,OwningProcess |
Sort-Object OwningProcess,RemoteAddress |
Format-Table -AutoSize

也没有发现本地 PostgreSQL 常见端口或本地数据库服务。

结论：基本可以排除"游戏本地启动完整 PostgreSQL Server"这个猜测。

三、确认游戏客户端技术栈

进一步查看进程参数可以看到 ChongZhenSimulator.exe 携带 --type=renderer、--type=utility、--type=crashpad-handler 等参数，且程序路径中存在 resources\app.asar，基本可以确认游戏客户端采用 Electron。

整体结构更接近"Electron 客户端 + 远程业务服务器 + 远程数据库 + Steam Workshop MOD + AI Agent 推演"，而不是传统意义上的"本地 exe + 本地数据库文件"。

四、Steam Workshop MOD 结构分析

游戏的 Workshop MOD 路径类似 E:\SteamLibrary\steamapps\workshop\content\4304230\3751054862，目录包含：

client-assets/  Config/  global/  mongo/  pg/  prompt/  text/
global_config.json  manifest.yaml

其中 manifest.yaml 非常关键，明确列出了 PostgreSQL 相关数据：

pg:
  regimes:  path: pg/regimes.csv
  parties:  path: pg/parties.csv
  social_classes:  path: pg/social_classes.csv
  land_tax_configs:  path: pg/land_tax_configs.csv
  equipments:  path: pg/equipments.csv
  ship_configs:  path: pg/ship_configs.csv
  buildings:  path: pg/buildings.csv
  ministers:  path: pg/ministers.csv
  arm_configs:  path: pg/arm_configs.csv
  provinces:  path: pg/provinces.csv
  province_land_holdings:  path: pg/province_land_holdings.csv
  troops:  path: pg/troops.csv
  finances:  path: pg/finances.csv
  events_prediction:  path: pg/events_prediction.csv

同时还存在 Mongo 类数据（normal_events、random_events、random_events_chain、perks_table、special_simulations、initial_tasks）以及 Prompt（ScenarioMeta、AgentLoop-Simulate-Step1/2/3、AgentLoop-Simulate-System、OutputGenerationAgent、EdictRefineAgent、EndGameAgent、TaskAgent、EventManagementAgent、NPCUnifiedPrompt、CourtDiscussionPrompt、EasyModeContent、db_info、v2_tools）。

这一步基本可以确认：《历史模拟器：崇祯》的 AI 系统并不是单纯的"一次提问、一次回答"，而是一套多 Agent、多阶段、结构化数据库和 Function Calling 组合起来的完整推演系统。

五、CSV 文件不是实时存档

以 MOD 中的 pg/finances.csv 为例，可以看到 current_turn、treasury（国库余额）、salt_tea_tax、transport_tax、ore_tax 等字段。类似地，troops.csv 包含 exp、morale、loyalty、supply、salary_rate；provinces.csv 包含 population、public_sentiment、rebellion_risk、tax_rate、disaster_status、disaster_level、defence_level。从结构上看，确实像一个完整游戏数据库。

因此一度尝试直接修改 MOD CSV，例如在 mongo/perks_table.csv 中修改某个国策"资源生产管理制"，给它增加类似：

{
  "type": "database",
  "table_name": "finances",
  "column_name": "treasury",
  "value": "+5000000"
}

文件本身修改成功，但正在运行中的游戏没有直接改变。

结论：Steam Workshop CSV 更多承担的是"剧本初始化、MOD 数据定义、规则模板、初始世界状态、Prompt 定义"，而不是"当前正在运行的实时存档"。因此 MOD CSV ≠ 当前世界实时数据库。

六、真实世界状态主要由服务端维护

结合后续实际抓到的正式推演请求，可以确认：游戏当前世界状态主要由服务端 PostgreSQL 管理，包括 regimes、parties、ministers、provinces、troops、finances、events、social_classes、province_land_holdings 等。服务端会在每一轮推演前读取这些数据，将世界状态整理成文本格式直接注入 AI Prompt。

整体过程大概是：

PostgreSQL → 服务器读取当前世界状态
→ 转换为结构化文本 / TOON 类格式
→ 注入 Agent Prompt → 模型分析
→ 生成 Tool Call → 服务器校验 Tool Call → 写回 PostgreSQL

因此 AI 并不是"只生成剧情文字"，它实际上承担了：世界状态推演、数据库操作规划、事件系统规划、结果解释。

七、发现 BYOK 是整个方案的关键转折点

游戏本身支持 BYOK（Bring Your Own Key），玩家可以自行配置 API Base、API Key、聊天模型、推演模型、其他模型。这意味着客户端本身就存在一条"游戏 → 用户自己的模型 API"的官方链路。

于是可以把游戏中的 Base URL 改成 http://127.0.0.1:8787，然后在本地启动一个 Node.js HTTP Proxy，最终形成：

《崇祯》 → 127.0.0.1:8787 → 本地代理 → 真实 AI API
（DeepSeek / OpenAI Compatible API / 其他兼容服务）

这样有一个极大的好处：不需要拦截游戏自己的 HTTPS，也不需要 Hook Electron，就可以直接看到游戏原本准备发给 BYOK 模型的完整请求。

八、第一次捕获到的请求只是模型能力检测

代理成功以后，最开始抓到的是一个非常小的请求（550 Bytes / 621 Bytes），内容类似：

{
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "call ping" }
  ],
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "ping",
        "description": "test",
        "parameters": { "type": "object", "properties": {} }
      }
    }
  ],
  "model": "deepseek-v4-flash",
  "stream": false,
  "tool_choice": "required"
}

这说明游戏首先会检测当前模型是否支持 Function Calling / Tool Calling。ping 并不是正式推演，而是模型兼容性检测。

九、解决 DeepSeek Thinking Mode 与 tool_choice 冲突

使用 DeepSeek 时遇到了错误 Thinking mode does not support this tool_choice。原因是游戏请求包含 "tool_choice": "required"，而 DeepSeek 某些模型的 Thinking Mode 与该参数不兼容。

于是代理在真正转发请求之前，动态增加：

payload.thinking = { type: 'disabled' };
delete payload.reasoning_effort;

同时保留 messages、tools、tool_choice、model、stream。这样游戏 Tool Calling 仍能正常工作，同时避开 DeepSeek 的 Thinking Mode 参数冲突。

十、为什么最开始模型测试能走代理，正式推演却不行

刚开始出现一个比较奇怪的现象：模型测试能被代理捕获，正式推演却没有请求。说明模型配置页面测试和正式游戏推演不一定使用同一个逻辑。

继续分析后发现，游戏存在真正的 BYOK Mode：只有"当前模型模式 = BYOK"并且选择了用户自建的"自定义策略组"，正式推演才会使用用户自己的 API。并且策略组中至少需要配置 chat_model、simulate_model_1、second_model。

切换成功以后，正式推演请求的大小立刻从 621 B 变成 152 KB、175 KB、194 KB、195 KB、217 KB……这意味着真正的 System Prompt、世界数据库、阶段指令、Tool Definition、历史上下文已经全部成功进入本地代理。

十一、还原出的本体三阶段 Agent 结构

根据实际捕获，可以基本确定《崇祯》的主推演流程：

玩家圣旨
  ↓
服务器读取 PostgreSQL 世界状态
  ↓
共享 System Prompt
  ↓
Stage 1 推演草案
  ↓
Stage 2 数据库操作
  ├── apply_calculate_changes
  ├── apply_replace_changes
  └── apply_event_changes
  ↓
服务器执行 Tool Call
  ├── 成功
  └── 失败 → 返回错误 → 模型自动修正 → 再次 Tool Call
  ↓
Stage 3 最终推演报告
  ├── OutputAgent → 朝政纪要
  └── TaskAgent   → 任务更新

这个结构和 Workshop MOD 中的 AgentLoop-Simulate-System.md、AgentLoop-Simulate-Step1/2/3.md、OutputGenerationAgent.md、TaskAgent.md 基本一一对应。因此 MOD Prompt 的文件结构实际上就是本体 Agent 架构的 Mod 接口。

十二、Stage 1：推演草案

第一阶段主要负责：理解玩家圣旨、读取数据库背景、分析历史与当前局势、规划应该发生哪些变化。这个阶段不会直接写数据库，只负责形成"推演草案"。

草案中会包含：定性结果、需要修改哪些表、需要修改哪些字段、当前值是多少、预计增加/减少多少、是否新增事件、是否修改人物、是否创建军队。因此 Stage 1 可以理解成 AI 的世界模拟与规划阶段。

十三、Stage 2：数据库落库

第二阶段是整个系统最核心的一层。它不再主要讨论历史合理性，而是将 Stage 1 的草案翻译成真实 Tool Call。主要有三个数据库工具。

1. apply_calculate_changes

用于数值型字段，如 treasury、morale、loyalty、supply、public_sentiment、rebellion_risk、population、corruption、能力值等。典型逻辑是"当前值 + delta"，而不是让模型直接手算最终值，例如 morale + 20、treasury - 500000。

2. apply_replace_changes

用于字符串、Boolean、数组、JSON、人物状态、官职、军队结构、建筑等，也承担 create / update / delete。例如创建新军队、修改人物官职、调整军队 composition、修改某个状态字段。

3. apply_event_changes

专门负责事件系统，包括创建/修改/删除事件、长期项目、长期政策、未来提醒、恢复事件。因此很多持续性政策并不是简单"当前数值 +10"，而是"当前即时变化 + 创建持续事件 + 创建未来结束/恢复事件"。

十四、数据库 Tool Call 失败后会自动纠错

实际推演中还观察到一个很重要的机制。例如 AI 尝试修改大臣"黄立极"，但提交了错误的 code_name，服务器并没有简单返回 failed，而是给出了失败原因 + 可用的正确字段 / code_name。随后模型再次生成 apply_replace_changes，修正参数后重新提交，最终成功。

因此完整逻辑是：

AI 生成 Tool Call → 服务器校验 → 错误
→ 返回详细原因 → AI 阅读错误 → 修正参数 → 重新调用 Tool → 成功

这也解释了官方更新日志里提到的"失败操作会回吐具体失败原因与可用字段，AI 下一轮自动修复"，因为系统确实是这么做的。

十五、Stage 3：最终推演报告

Stage 3 不再负责写数据库。到了这一阶段，数据库状态已经冻结，AI 只能根据 Stage 2 实际成功的 Tool Result 生成最终推演报告。

也就是说：Stage 1 计划成功并不代表最终一定发生，只有 Stage 2 Tool Result = success 才能在 Stage 3 中被描述为已经发生。这个设计非常合理，否则 AI 很容易出现"计划修改了某数据 → 数据库实际失败 → 最后奏折却说成功了"的情况。现在通过 Stage 3 可以尽量减少这种情况。

十六、OutputGenerationAgent

主推演结束以后，游戏还会启动一个单独的 OutputGenerationAgent，负责把技术化的推演报告转换成玩家最终看到的朝政纪要 / 奏疏。

也就是说，玩家看到的《崇祯X年X季朝政纪要》并不是主推演 Agent 直接输出，而是"主推演结果 → OutputGenerationAgent → 沉浸式文案包装"。这个 Agent 会主动隐藏数据库、Tool Call、系统、推演、ID、字段名，然后改写成"据各部回报、经臣等核查、实际情形如下"。因此游戏中的"奏折感"其实是专门的一层文本生成 Agent。

十七、TaskAgent

与 OutputGenerationAgent 类似，主推演结束后还会有 TaskAgent，用于识别新的长期问题、创建任务、检查旧任务是否完成、更新任务状态。例如长期灾害、军队改革、重大建设、外交危机、长期制度改革都可能变成任务。从抓到的请求时间看，OutputAgent 和 TaskAgent 很可能是并行执行的，这样可以降低推演结束后的等待时间。

十八、NPC Agent

人物聊天走的是另一套独立 Prompt，结构大概是：

当前世界数据库快照 + NPCUnifiedPrompt + NPC 身份 + NPC 官职
+ 当前季度 + 本季度聊天历史 + 玩家最新消息 → NPC 回复

所以 NPC 并不是单纯根据"角色简介"说话，它实际上也能看到大量当前世界状态，因此 NPC 可以根据当前财政、人物变化、事件、军队、势力、省份等内容进行回应。

十九、实现 ZHUGE 条件规则

在正式 BYOK 推演成功以后，又增加了一个本地条件规则。设计目标不是"所有玩家命令都变成强制命令"，而是：

普通命令 → 完全按照游戏原规则
包含 zhuge: → 当前推演启用特殊高优先级规则

例如"任命孙传庭总督陕西"代理不会额外干预；而"任命孙传庭总督陕西。zhuge：本回合必须完成孙传庭任命"才会触发。

二十、支持的触发格式

目前支持 zhuge: 以及中文全角冒号 zhuge：，同时也支持 [zhuge：xxx] 和 【zhuge：xxx】。例如 zhuge：九边军队士气+100，或者 [zhuge：银矿稳定产出，每季度国库增收300000]，都可以识别。

二十一、为什么不能只检查最后一条 User Message

这是开发过程中一个比较关键的问题。《崇祯》的三阶段 Agent 会不断往 Messages 中追加内容，例如：

System → 数据库背景 → 玩家圣旨 → Stage 1 指令 → Stage 1 输出
→ Stage 2 指令 → Tool Call → Tool Result → Stage 3 指令

如果代理只判断"最后一个 role=user"，那么到了 Stage 2，最新的 user 消息已经变成"现在执行数据库操作"，而不是最初的玩家圣旨，于是 zhuge： 就会消失。

解决方案：扫描当前推演上下文中的相关 role=user 消息。因此 Stage 1、Stage 2、Stage 3 都能识别 ZHUGE，整个推演生命周期才是一致的。

二十二、ZHUGE 真正改变的是什么

ZHUGE 并不会直接修改服务器数据库，它主要改变的是 AI 模型判断层。

例如游戏原 Prompt 可能存在这样的规则：皇帝的圣旨只是主观意愿、AI 判断是否可行、人物可以拒绝、历史合理性优先、玩家不能直接强制世界。检测到 ZHUGE 后，代理会向模型增加额外 System 规则，核心思想大概是：

对于 ZHUGE 标记的目标：不要仅因为历史合理性、角色意愿、普通"不可强制"规则而自动拒绝；应该优先寻找当前真实存在的数据库字段、Tool、事件机制、人物记录、军队记录、财政记录，尝试完成目标。

例如 zhuge：国库+5000000，模型就更倾向于直接生成 apply_calculate_changes，而不是只回答"此举不符合现实，因此未执行"。

二十三、ZHUGE 的实际边界

ZHUGE 并不是服务器漏洞，它无法直接绕过数据库 Schema、字段存在性、主键、外键、字段类型、服务端业务规则。

完整链路仍然是：

ZHUGE → 提高模型执行意愿 → 模型生成 Tool Call
→ 服务器校验 → 成功 / 失败

如果服务端返回"字段不存在"，程序不会伪造"执行成功"。因此准确来说：ZHUGE 是"模型层高优先级执行模式"，不是"服务端数据库强制修改器"。

二十四、Prompt Capture

代理还有一个很重要的能力：Prompt 捕获。请求流程是：

游戏请求 → 先保存原始 Request → 再进行 ZHUGE 规则处理
→ 再处理 DeepSeek Thinking 参数 → 最后发送上游模型

因此保存下来的 JSON 是"游戏真正发出的原始 BYOK 请求"，而不是"经过代理修改后的 Prompt"。这个设计非常重要，因为这些抓包可以用于：游戏版本更新分析、Prompt Diff、Agent 架构分析、MOD Prompt 开发、数据库字段变化分析、Tool Schema 变化分析。

二十五、当前开源项目

项目地址：https://github.com/zhuge886/Zhuge-Cheat-For-Chongzhen

当前定位：《历史模拟器：崇祯》BYOK 调试、Prompt 捕获、模型兼容和条件规则增强工具。

总结与避坑指南

在逆向和增强《历史模拟器：崇祯》的过程中，有几个关键点需要特别注意：

  1. MOD CSV ≠ 实时存档：Steam Workshop 里的 CSV 只是剧本初始化、规则模板和初始世界状态，改它不会影响正在运行的游戏；当前世界状态由服务端 PostgreSQL 维护，会在每轮推演前注入 Prompt。

  2. 正式推演走 BYOK 有开关：只有在"当前模型模式 = BYOK"且选择了自定义策略组，并至少配置 chat_model、simulate_model_1、second_model 之后，正式推演才会使用你自己的 API，否则只会捕获到模型能力检测请求。

  3. DeepSeek Thinking Mode 冲突：游戏请求带 tool_choice: required，与 DeepSeek 某些模型的 Thinking Mode 不兼容；转发前需动态注入 thinking: { type: 'disabled' } 并删除 reasoning_effort。

  4. 必须扫描整段上下文：三阶段 Agent 会不断往 Messages 里追加内容，如果只判断最后一条 role=user，zhuge: 会在 Stage 2 丢失；要扫描当前推演上下文中的所有相关 user 消息，保证 Stage 1/2/3 识别一致。

  5. ZHUGE 只是模型层增强：它提高的是模型的执行意愿，无法绕过数据库 Schema、字段类型和服务端业务校验；服务端返回失败时程序不会伪造成功，不能当作服务器漏洞使用。

  6. 游戏更新需要持续维护：BYOK Prompt、Tool Schema、字段名称和 Agent 流程都可能随版本变化，项目需要针对新版本持续跟进。

免责声明

本项目主要用于：个人游戏体验优化、AI Agent 研究、Prompt 调试、MOD 开发研究、BYOK 模型兼容测试。

项目不会直接连接或修改游戏官方 PostgreSQL 数据库，也不会伪造服务器 Tool Result。所有第三方模型数据以及密钥信息仅在设备本地加密留存，不涉及云端上传、第三方共享与对外泄露。

实际游戏数据是否能够修改，最终仍取决于游戏自身提供的 Tool Schema、服务器数据库、业务校验，以及对应版本的游戏实现。游戏版本更新后，BYOK Prompt、Tool Schema、字段名称和 Agent 流程均有可能发生变化，因此项目也需要根据新版本持续维护。