ai-forecasting-hackathon
一个基于事件溯源和LLM的AI治理政策模拟游戏
安装使用
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帮我安装这个 AI Skill：ai-forecasting-hackathon。 它的用途是：一个基于事件溯源和LLM的AI治理政策模拟游戏 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/ai-forecasting-hackathon/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
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使用示例
“分析在2027年对前沿AI实验室实施严格算力管控这一政策选项的潜在影响。”，它会引导你进入游戏的时间线，在相应节点做出选择，并基于事件溯源记录你的决策，由Gemini模型生成未来几年可能发生的连锁事件报告，帮助你评估政策的长期风险与收益。
介绍
AI Forecasting Game 是一款严肃的政策模拟工具，旨在帮助用户探索人工智能治理的未来场景。它通过一个从2025年开始的交互式时间线，让玩家扮演美国政府的角色，与一个基于LLM（Gemini 2.5 Flash）的“游戏主持人”进行互动，模拟决策带来的长期影响。
使用方式非常直接：克隆仓库后，安装依赖并启动开发服务器即可在本地运行。项目提供了完整的开发指南和文档，开发者可以轻松上手。用户可以通过时间线界面做出政策选择，系统会基于事件溯源架构记录所有决策，并由AI生成相应的未来事件和后果。
这个项目非常适合对AI治理、政策制定、战略模拟感兴趣的研究者、教育工作者、政策分析师以及游戏开发者。它提供了一个低成本的沙盒环境，用于测试不同政策路径的潜在结果。
建议使用者在开始前阅读详细的开发指南（CLAUDE.md），并注意该项目目前处于MVP阶段，模拟的复杂性和场景的广度可能有限。如果希望获得更真实的体验，需要配置自己的Gemini API密钥。
核心特点
与同类模拟工具相比，它深度融合了事件溯源架构来确保游戏状态的可复现性与可调试性，并专门针对AI治理这一前沿、复杂的政策领域进行场景构建，而非泛泛的战略游戏。
注意事项
目前处于MVP阶段，模拟的场景深度和AI响应的复杂性可能有限，不适合需要高度精细化或历史数据验证的政策分析。
常见问题
需要API密钥吗？
需要Gemini API密钥以获得完整AI预测体验，但项目也提供了模拟预测器作为备选。
这是一个多人游戏吗？
目前版本主要设计为单人决策模拟，侧重于政策路径的探索与分析。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/ai-forecasting-hackathon/raw/index.md 读取 ai-forecasting-hackathon 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/ai-forecasting-hackathon/raw/index.md（查看排版版本）