Foreverse Research · 角色卡宇宙普查

19,776 张角色卡的人口普查:
9.5 亿次对话背后的创作生态

谁住在这个宇宙里、大家在写什么、流量在奖励什么、一张热门卡的工程规格长什么样。我们对一个中文角色卡社区的全部公开卡做了一次普查,只用聚合数字说话:不点名任何卡、不复用任何内容。快照 2026-07-03,此后按年更新。

19,776 卡全量元数据热门 1,000 卡逐张拆解只出聚合统计快照 2026-07-03

快照采集 2026-07-03 · 普查发布 2026-07-26

这次普查的四个头条

  1. 流量是金字塔:1% 的卡(197 张)吃走 40.3% 的对话,前 10% 吃走 73.4%。但腰部是真实存在的——中位数那张卡也有 9,873 次对话,这不是「头部通吃、其余陪跑」的市场。
  2. 83.0% 的卡是男性角色,女性角色只有 5.5%。这是一个女性向主导的宇宙:玩家在「攻略他」,标签榜上「纯爱」「洁」「限左」全是围绕这件事的社区契约。
  3. 需求跑在供给前面的全是结构复杂卡:多人(lift 4.22)、无限流(3.31)、模拟器(2.37)、系统(2.22)、群像(1.90)。写得最多的情绪标签(救赎、暗恋、一见钟情、单人)全部供给过剩。
  4. 热门卡是工程产物:开场白中位 1,232 字、90% 带 HTML、美化代码中位 39,189 字符;73% 内嵌 BGM、52% 有可折叠面板、49% 有记忆区。卡不再是一段人设文字,是一个微型前端项目。

宇宙的形状:金字塔,但腰部活着

先回答最常被问的问题:这个市场是不是头部通吃?答案是金字塔,而腰部真实存在。197 张卡(前 1%)吃走 40.3% 的对话量,同时中位数那张卡也有 9,873 次对话,不是明星独舞、其余陪跑的死市场。

19,776公开卡
9.5 亿累计对话
4,596创作者
9,995唯一标签

对话量金字塔:五层各住着谁

五层按单卡累计对话数分档。左翼 = 该层卡数占全部卡的比例,右翼 = 该层吃到的对话量比例。最上层 102 张百万级卡(0.5%)吃走 32.6%;1 万到 10 万的中产层用 42.4% 的卡数拿到 27.9% 的量。

集中度换个刻度看:前 10 张卡吃走 12.8%,前 100 张 32.4%,前 1%(197 张)40.3%,前 10% 吃走 73.4%。

作者侧比卡侧更头部

4,596 位创作者,平均每人 4.3 张卡。39.6% 只发过一张就再没回来;另一端,最高产的一位名下挂着 123 张。

对话量向头部作者集中的程度比向头部卡更狠:1% 的作者吃走 46.2% 的对话。养出一个「作者品牌」,比养出一张爆款卡值钱。

谁住在这个宇宙:83% 是男性角色

83.0% 的卡是男性角色,女性角色只有 5.5%。把这个数字放在手边,宇宙里其它一切才读得通:标签榜上的「纯爱」「洁」「限左」,热门卡的「攻略」玩法,全是女性向社区的语法。

  • 男性角色83%16,412
  • 全性别8.2%1,614
  • 女性角色5.5%1,091
  • 多人卡1.8%360
  • 非二元0.6%127
  • 人外0.6%126
  • 自定义0.2%46

性别字段的编码语义按创建表单枚举顺序加标签共现推断(方法节有交代);「全性别」和「多人卡」两档里住着大量群像卡。

角色年龄:20 岁一个主峰,18 岁一道墙

热门 1,000 卡里 986 张标了年龄:众数 20 岁,中位 21,p90 到 32 岁。18 岁是第二高峰(151 张),17 岁及以下一张都没有——成年线是这个宇宙的硬边界。26 到 28 岁有个小台阶,对应「年上」赛道的稳定需求。

横轴 = 角色标注年龄(热门 1,000 卡口径),竖条 = 卡数;金色 = 众数 20 岁。

名字当货架标签用,封面为竖屏而生

名字中位 3 个字,看着像人名;但 9.8% 的卡在名字里挂括号注记(「(校园版)」「(不吃瓜版)」),7.3% 用「4+1」「n+1」这类群像记号标配置。名字这一栏,实际被当成货架标签在用。

封面 75.2% 是宽高比小于 0.6 的超竖版立绘,再加 21.6% 普通竖图,方图和横图合计只有 3.2%。竖屏手机就是这个宇宙唯一的画框。

标签宇宙:9,995 个词,公共语汇只有几十个

9,995 个唯一标签里,6,879 个只被用过一次:签名、自造梗、一次性宣言。真正流通的公共语汇集中在头部几十个;67.2% 的卡把 6 个标签位全部用满,卡均 5.49 个。标签是检索面,没人浪费。

  • 性向与门槛
  • 题材世界
  • 玩法机制
  • 关系张力
  • 人设气质
  1. 1全性向8,314
  2. 2纯爱7,798
  3. 34,692
  4. 4女性向4,104
  5. 5架空世界3,961
  6. 6校园2,827
  7. 7攻略2,336
  8. 8古风2,236
  9. 9群像2,059
  10. 10限左1,943
  11. 11救赎1,804
  12. 12bg1,529
  13. 13难攻略1,346
  14. 14酸涩1,071
  15. 15冷脸萌1,059
  16. 16模拟器1,050
  17. 17同人1,002
  18. 18年上944
  19. 19单人906
  20. 20gl870

前 20 个标签按挂卡数排序;颜色标注语义组。「全性向 / 纯爱 / 洁」这类受众契约词霸榜前三——这个宇宙先谈规矩,再谈题材。

「洁」:一个长在字段外面的社区契约

「洁」被 4,692 张卡声明,「不洁」只有 543 张,8.6 比 1。它和内容分级无关,说的是情感排他承诺:角色的身体与情感经历只属于玩家。平台没有这个字段,社区就把它长在了标签位上,密度高到写卡的人不敢不表态。

顺带一笔:县城文学进了角色卡

县城 298 张、粤语 254、港圈 230、电竞 321、乐队 220:近两年中文互联网的审美潮流,在这个宇宙同步上演。角色卡是流行文化的即时切片,比长篇创作的反应弧短得多。

  • 县城298
  • 粤语254
  • 港圈230
  • 电竞321
  • 乐队220

供需错位榜:需求缺口藏在工程门槛后面

哪些题材写的人太多、哪些供不应求?我们给 59 个标签(每个至少 250 张卡)算了拥挤度 lift:该标签吃到的对话量份额 ÷ 它的卡数份额。大于 1,需求在超额奖励这个标签;小于 1,供给在内卷。

条长按 log 刻度画(lift 4.22 与 0.33 大致对称);◆ = 第二口径抽查过的条目(热门 1,000 卡出现率 ÷ 全量出现率,方向全部一致)。

怎么读这张榜

放大器榜的共同点一眼可见:多人(4.22)、无限流(3.31)、模拟器(2.37)、系统(2.22)、群像(1.90)——全是结构复杂卡,一张卡里装着一套玩法系统,不只是一个人。红海榜恰好相反:救赎、暗恋、一见钟情、单人,全是情绪浓度标签,写作门槛低,供给自然厚。

需求缺口出现在工程门槛后面。这是整份榜单最实用的一句话:想吃放大器的量,先接受它的制作成本。

lift 低不等于「别写」。救赎赛道 1,804 张卡里照样有百万对话的头部。它是拥挤度信号,不是质量判决。

红包是作者侧的推广投入:13.7% 的卡挂了红包,这批卡吃走 22.1% 的对话量,中位热度 15,018 次,是全体中位的 1.5 倍。方向无法从快照判定:可能是红包带热度,也可能是有信心的作者才愿意挂红包。如实记录,不下因果结论。

一张热门卡的体格:一半写作,一半前端

热门 1,000 卡拆开看,「写卡」已经一半是写作一半是工程。开场白中位 1,232 字纯文本(p25 也有 758 字),90% 裹着 HTML;美化代码中位 39,189 字符,最重的一张写了 368,517 字符;1,000 张里只有 8 张完全素颜。

开场白纯文本长度(剥掉 HTML 之后)

开场布景三件套

  • 开场头部带时间戳48%
  • 开场头部带地点36%
  • 开场头部带天气25%

热门卡的开场语法:先打时间戳,再报地点,铺天气,角色才出场。

面板与玩法件

  • 可折叠面板52%
  • 记忆区面板49%
  • 好感度量表19%
  • 朋友圈 / 论坛面15%
  • 私信收件箱14%
  • 群聊模拟13%
  • 弹幕 / 直播间7%

记忆区 49% 的渗透率值得单独一句:它是玩家社区对「模型会忘」的民间工程回应,快成默认件了。

美化代码层

  • 引中文 webfont82%
  • 内嵌 BGM 播放器73%
  • 固定悬浮组件64%
  • 美化代码是整页 HTML51%

51% 的热门卡,美化代码本身就是一张完整 HTML 页面。

说明书文化:作者的话是产品文档

全量 19,776 卡里,33.1% 的作者在卡简介里列了 $指令清单,31.7% 聊了模型选择,25.6% 写了禁止条款;简介中位 191 字。玩家已经被训练成先读说明书再开聊。你的「作者的话」会被当成产品文档读。

这个宇宙没有世界书

1,000 张热门卡的附加条目字段全部为空:这个平台没有独立的世界书字段,设定信息住在开场白面板、作者的话和隐藏提示词里。对照酒馆系卡格式(v2/v3 规范里的 character_book),这是两种工程文化——也是跨社区搬卡时最容易丢内容的一环。想检查自己的卡带了什么、丢了什么,可以用我们的角色卡体检器和世界书触发模拟器。 角色卡体检器 → 世界书触发模拟器 →

宇宙平均卡:一张不存在的档案

把所有中位数和众数拼在一起,得到这张「平均卡」。宇宙里并没有这张卡,但档案上每一行,都是真实的多数派。

合成标本 · 查无此卡

性别
男性(83.0% 的卡如此)
年龄
20 岁(热门卡众数;中位 21)
名字
3 个字
封面
超竖版立绘(宽高比 < 0.6,75.2%)
标签
6 个标签位全部用满(67.2% 的卡如此)
一句话简介
15 个字
作者的话
191 字,三张卡里有一张列了 $指令清单
开场白
1,232 字纯文本,90% 概率裹着 HTML
开场第一屏
近一半概率有时间戳,一半概率有可折叠面板
累计对话
9,873 次;53 个赞

给创作者的六条:可以直接抄进决策的

  1. 红海三连,慎入单人(lift 0.33)、暗恋(0.42)、救赎(0.54)是供给最过剩的三个方向。不是不能写,是同题竞争者最多、平均回报最薄,需要非常锋利的差异化。回看错位榜
  2. 结构是最大的空位多人、模拟器、系统、无限流的需求全部超供 2 倍以上。门槛在工程不在文笔——正因为难,缺口才一直在。想练手可以从给单人卡加一套可推进的状态面板开始。角色卡工作台
  3. 开场白别低于 800 字热门卡的 p25 是 758 字,中位 1,232。惯例是把「此刻正在发生的事」演出来:48% 开头有时间戳、36% 报地点。写完可以先扔进预览器看看第一屏。开场白预览器
  4. 记忆设计不是装饰49% 的热门卡内建记忆面板,这是社区对长对话失忆的自救。设计卡的时候,把「什么该被记住」当成一个字段来想,而不是等模型自己发挥。角色卡体检器
  5. 标签位是免费的检索面67.2% 的卡把 6 个位用满。学它,而且至少留一个位给玩法词(攻略 / 模拟器 / 高自由)。错位榜说明玩法词带流量,纯情绪词不带。回看标签榜
  6. 把「作者的话」当产品文档写三分之一的作者列指令清单、三成给模型建议。读者已经养成先读说明书的习惯:推荐模型、雷点声明、指令用法写清楚,是这个宇宙的及格线。我们开源的做卡规程

方法与边界

样本与采集:某中文移动端角色卡社区(Mufy)全部公开可见卡 19,776 张的列表元数据,2026-07-03 以已登录浏览器会话按公开页面采集;按累计对话数前 1,000 张另采了详情页。选取口径验证过:详情集与全量按对话数排序的前 1,000 张完全重合。

单平台边界:这是一个平台的切面,代表的是中文移动端、女性向主导的生态。不能外推到英文社区(卡格式、世界书、人群结构都不同),也不等于「全部中文卡宇宙」。

聚合纪律:只发布聚合统计。不复用任何单卡内容、不点名任何卡与作者、不提供下载渠道。

口径可复算:页面每个数字由同一份统计脚本产出。拥挤度 lift 只统计至少 250 张卡的 59 个标签;开场白长度 = 剥掉 HTML 标签与空白后的字符数;「对话数」是平台展示的累计口径,内部定义无法审计,所有比率只做同口径内部比较。

性别编码是推断:0-6 的语义来自创建表单的枚举顺序,再用标签共现验证(编码 4 的第一高频标签是「人外」,编码 6 的卡名密集出现「27人」「4+1」)。不是官方文档,按推断口径引用。

快照是切面不是趋势:数据只有更新时间没有创建时间,本页不做「增长率 / 供给节奏」类结论。年度更新落地后,才有第一组趋势对照。

四个不可用字段:公开接口里的 NSFW / 原创 / AI 生成 / 支持生图四个布尔字段恒为假(平台侧未启用或已过滤),本页一律不引用。

更新记录

年鉴的运营承诺:每次快照更新记在这里,旧数字不删、并列对照。

  1. 2026-07-26普查首发:19,776 卡全量元数据 + 热门 1,000 卡详情,快照 2026-07-03。年鉴承诺:下一次快照采集后增量更新,旧数字不删、并列对照。

常见问题

数据是从哪来的?会不会伤害创作者?

样本是 Mufy 平台 19,776 张公开可见卡的列表元数据,2026-07-03 用已登录浏览器会话按公开页面抓取;热门 1,000 张(按累计对话数取前 1,000)额外抓了详情页。本页只发布聚合统计:不复用任何单卡内容、不点名任何卡或作者、不提供下载。单张卡的创意归创作者,生态的形状属于公共观察。

「拥挤度」(lift)是怎么算的?

lift = 一个标签吃到的对话量份额 ÷ 它的卡数份额,只统计至少 250 张卡的 59 个标签。lift 4.22 的意思是:挂「多人」标签的卡平均每张吃到的对话,是全宇宙平均水平的 4.22 倍——需求在超额奖励这个标签。我们用第二口径互证过:按「热门 1,000 卡里的出现率 ÷ 全量出现率」重算,放大器与红海的方向完全一致。

lift 低就说明不该写这类卡吗?

不是。lift 低说明这个赛道供给厚、平均回报被摊薄,不说明单张卡写不出头:「救赎」赛道 1,804 张卡里照样有百万对话的头部。它是拥挤度信号,不是质量判决。反过来,高 lift 赛道(多人、模拟器)门槛也高:那正是供给追不上需求的原因。

这些结论适用于英文卡社区(Chub / JanitorAI)吗?

谨慎外推。这是单平台样本,代表的是中文移动端、女性向主导的生态。英文社区结构差异很大:卡格式是 chara_card_v2/v3、有独立的世界书(lorebook)字段、性别与题材分布完全不同。本页数字请只在「中文角色卡生态」语境下引用。

为什么没有世界书(lorebook)携带率?

因为这个宇宙没有独立的世界书字段。我们检查了全部 1,000 张热门卡的详情,附加条目字段全部为空。设定信息在这里的习惯位置是开场白面板、作者的话和隐藏提示词。这和酒馆系卡(v2/v3 规范的 character_book)是两种工程文化,也是跨社区搬卡时最容易丢内容的地方。

我可以引用这一页的数据吗?

可以,随便用。引用惯例:Foreverse Research,《角色卡宇宙普查》,2026-07,页面网址。转载数字请带上快照日期 2026-07-03——平台在变,日期是结论的一部分。统计脚本口径已在页面「方法与边界」一节写明,欢迎按同口径复核。

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规律看完了,轮到你的卡:把这页的惯例抄进去,在 Foreverse 里开聊验证。

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