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。
快照采集 2026-07-03 · 普查发布 2026-07-26
这次普查的四个头条
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
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
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。
- 多人 ◆4.22331
- 无限流 ◆3.31272
- daddy ◆2.96614
- 高自由2.68295
- 追妻火葬场 ◆2.51529
- 模拟器 ◆2.371,050
- 系统2.22434
- ABO1.93387
- 群像 ◆1.902,059
- 多功能1.67337
- 修仙1.65494
- 先婚后爱1.54251
- 傲娇0.60381
- 洁0.594,692
- 不限左右0.58425
- 温柔0.55443
- 破镜重圆0.55274
- 救赎 ◆0.541,804
- gl0.54870
- 好久不见0.51378
- 一见钟情0.50438
- 都市 ◆0.42680
- 暗恋 ◆0.42421
- 单人 ◆0.33906
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)
单位 = 剥掉 HTML 与空白后的字符数;最长一张 6,156 字在轨道外。90% 的热门卡开场白带 HTML 排版。
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
- 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 →
- 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 →
- 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 →
- 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 →
- 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 →
- 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。
- 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。
接着看
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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