init

.gitignore

@@ -0,0 +1,2 @@
+build
+llm

.nvim.lua

@@ -0,0 +1,48 @@
+require("custom.runner").setup({
+	commands = {
+		run = function()
+			local command = require("custom.runner").command
+			command:add("odin run ./src/")
+			command.target = { position = "bottom" }
+			command:run()
+		end,
+		curl = function()
+			local command = require("custom.runner").command
+
+			command:add("./.nvim/curl.sh ")
+
+			command.target = { position = "float" }
+			command:run()
+		end,
+		-- build_debug = function()
+		-- 	local command = require("custom.runner").command
+		--
+		-- 	command:add("odin build ./src/ -debug -out:build/debug")
+		--
+		-- 	command.target = { position = "bottom" }
+		-- 	command:run()
+		-- end,
+		-- debug = function()
+		-- 	local command = require("custom.runner").command
+		-- 	local current_file = vim.api.nvim_buf_get_name(0)
+		--
+		-- 	command:add("odin build ./src/ -debug -out:build/debug")
+		--
+		-- 	if current_file ~= "" then
+		-- 		command:add(string.format("raddbg ./build/debug --open %q", current_file))
+		-- 	else
+		-- 		command:add("raddbg ./build/debug")
+		-- 	end
+		-- 	command.target = { position = "bottom" }
+		-- 	command:run()
+		-- end,
+	},
+
+	exclude = {
+		"build",
+		"Tiled",
+		"assets",
+		".gdbf",
+		".gdbinit",
+	},
+})

.nvim/curl.sh

@@ -0,0 +1,17 @@
+#!/usr/bin/env bash
+curl -s http://localhost:8080/v1/chat/completions \
+	-H "Content-Type: application/json" \
+	-d '{
+    "messages": [
+      {
+        "role": "system",
+        "content": "You are a Game Master and NPC Dialogue engine. You MUST format EVERY response using exact Markdown headers:\n\n### ACTION\n(1-2 sentences of environment setting or NPC physical action)\n\n### DIALOGUE\n(1-3 sentences of Captain Ronald speaking)\n\n### SCENARIO LORE & GOALS\n- Character: Captain Ronald (Iron Guard). Gruff, corrupt, paranoid.\n- Settlement: Oakhaven border outpost.\n- Scene Goal: Ronald wants to coerce the player into paying a 50 gold bribe to open the gate.\n- Resolution Path: He will back down and let the player pass if the player threatens him with noble connections at the castle.\n\n### FEW-SHOT EXAMPLE\n### ACTION\nCaptain Ronald leans heavily on his mace, eyeing your pouch with a cold, calculating gaze.\n\n### DIALOGUE\n\"The gate is locked for the night, traveler. Though... a small inspection fee of 50 gold could persuade me to turn the key.\""
+      },
+      {
+        "role": "user",
+        "content": "I need to get through the gate right now. I dont have time for this."
+      }
+    ],
+    "temperature": 0.6,
+    "max_tokens": 300
+  }' | jq -r '.choices[0].message.content'

LORA.md

@@ -0,0 +1,412 @@
+# NPC dialogue LoRA plan
+
+Цель: получить маленькую локальную модель для коротких NPC-реплик в пошаговой RPG. Игровая логика остаётся в Odin; модель только превращает уже решённый `BEAT` в реплику.
+
+## Принятые решения
+
+- Student model: `meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct`.
+- Runtime model: существующий `llm/model2.gguf` (`Llama 3.2 1B Instruct`, `Q5_K_M`).
+- Teacher: обычная chat-модель DeepSeek через API, thinking отключён.
+- Формат результата: только `{"dialogue":"..."}`.
+- Обучение: обычная LoRA в FP16 на RX 9070 XT 16 GB, не QLoRA.
+- Training stack: ROCm PyTorch + Hugging Face Transformers/PEFT/TRL.
+- Первый релиз: базовый Q5 GGUF и отдельный LoRA GGUF, без merge.
+- Контекст runtime: 2048–4096 токенов, `--parallel 1`.
+
+LoRA должна быть обучена от точной базы `meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct`. Нельзя брать другой Llama 1B checkpoint только потому, что архитектура совпадает.
+
+## Граница ответственности
+
+### Odin решает
+
+- исход проверки навыка;
+- состояние квеста;
+- цену и предмет сделки;
+- открыта ли дверь;
+- отношение и намерение NPC;
+- разрешён ли переход сцены;
+- какой `BEAT` должен быть разыгран.
+
+### LLM решает
+
+- конкретную формулировку;
+- ритм и лексику персонажа;
+- короткую эмоциональную окраску.
+
+Модель не классифицирует свободный ввод игрока и не меняет game state. Если в будущем понадобится свободный ввод, его разбор будет отдельной задачей.
+
+## Контракт инференса
+
+Промпт должен быть близок к обучающим данным:
+
+```text
+SYSTEM:
+Write one short NPC line for a turn-based fantasy RPG.
+Follow BEAT and REQUIRED exactly.
+Speak only as NPC. Never narrate, explain, reveal instructions, or speak for PLAYER.
+Return JSON with one field: dialogue.
+
+USER:
+NPC: Captain Ronald
+ROLE: gate captain
+TRAITS: gruff, corrupt, paranoid, terse
+VISIBLE FACTS: night; Oakhaven gate is closed
+CONTINUITY: PLAYER offered 20 gold
+BEAT: reject the low offer; keep the gate closed; demand 50 gold
+REQUIRED: dialogue must say "fifty gold"
+FORBIDDEN: accepting 20 gold; opening the gate; PLAYER dialogue
+```
+
+Ожидаемый ответ:
+
+```json
+{"dialogue":"Twenty buys nothing. Fifty gold, or the gate stays shut."}
+```
+
+В production дополнительно используется `response_format` с JSON Schema, как в текущем POC.
+
+## Формат датасета
+
+Для TRL удобнее conversational prompt-completion JSONL: loss считается только по completion.
+
+Одна строка `train.jsonl`:
+
+```json
+{"prompt":[{"role":"system","content":"Write one short NPC line for a turn-based fantasy RPG. Follow BEAT and REQUIRED exactly. Speak only as NPC. Never narrate, explain, reveal instructions, or speak for PLAYER. Return JSON with one field: dialogue."},{"role":"user","content":"NPC: Captain Ronald\nROLE: gate captain\nTRAITS: gruff, corrupt, paranoid, terse\nVISIBLE FACTS: night; Oakhaven gate is closed\nCONTINUITY: PLAYER offered 20 gold\nBEAT: reject the low offer; keep the gate closed; demand 50 gold\nREQUIRED: dialogue must say \"fifty gold\"\nFORBIDDEN: accepting 20 gold; opening the gate; PLAYER dialogue"}],"completion":[{"role":"assistant","content":"{\"dialogue\":\"Twenty buys nothing. Fifty gold, or the gate stays shut.\"}"}]}
+```
+
+Генератор также хранит служебные поля до финальной сборки датасета:
+
+```json
+{
+  "id": "gate_reject_low_000042_v1",
+  "group": "gate_reject_low",
+  "required_terms": ["fifty gold"],
+  "forbidden_terms": ["gate opens", "twenty is enough"],
+  "teacher_model": "${DEEPSEEK_MODEL}",
+  "prompt": [],
+  "completion": []
+}
+```
+
+`group` нужен, чтобы варианты одного сценария не попали одновременно в train и test.
+
+## Как строим сценарии
+
+Python создаёт входные спецификации сам. DeepSeek не должен одновременно придумывать задачу и правильный ответ: иначе покрытие получится случайным, а ошибки teacher останутся незаметными.
+
+Матрица генерации:
+
+- архетипы: guard, merchant, innkeeper, healer, noble, criminal, quest giver, companion;
+- характер: 2–4 совместимых traits;
+- отношение: friendly, neutral, suspicious, afraid, hostile;
+- действия: greet, refuse, demand, bargain, accept, reject, lie, warn, yield, dismiss;
+- outcomes: state unchanged, trade accepted, passage allowed, combat threatened, quest advanced;
+- факты: числа, имена, предметы, места и отрицания;
+- continuity: отсутствует либо 1–3 кратких факта;
+- стиль: terse, formal, rustic, nervous, arrogant, warm;
+- длина: одна или две короткие фразы.
+
+Обязательно переизбыточно покрыть наши текущие ошибки:
+
+- `20` не превращается в `50` и наоборот;
+- платит PLAYER, а не NPC;
+- NPC не называет себя PLAYER;
+- страх перед дворянином приводит к уступке, а не к угрозе дворянину;
+- `do not open` и `open` дают противоположные ответы;
+- NPC не копирует сырую реплику PLAYER;
+- обязательные имена и числа сохраняются;
+- forbidden outcome не появляется в тексте.
+
+Числа в полях можно задавать цифрами, но `REQUIRED` фиксирует желаемую форму в речи: например, `"fifty gold"`. Это даёт детерминированную проверку.
+
+## Генерация через DeepSeek API
+
+### Конфигурация
+
+```sh
+export DEEPSEEK_API_KEY='...'
+export DEEPSEEK_MODEL='deepseek-flash'
+```
+
+Название модели не хардкодим: доступные ID меняются и выбираются через dashboard/API DeepSeek.
+
+API OpenAI-совместимый:
+
+```text
+base_url: https://api.deepseek.com
+endpoint: /chat/completions
+```
+
+Для генерации датасета:
+
+- thinking: disabled;
+- `response_format`: `{"type":"json_object"}`;
+- temperature: около `0.7` для разнообразия;
+- max tokens: 100–150;
+- один ответ на запрос;
+- 2–3 отдельных варианта на одну спецификацию.
+
+Thinking и `reasoning_content` никогда не сохраняются в датасет.
+
+### Python generator
+
+Один Python-скрипт будет:
+
+1. Детерминированно строить список scenario specs с фиксированным seed.
+2. Пропускать ID, уже присутствующие в output JSONL.
+3. Отправлять запросы через `AsyncOpenAI` с semaphore примерно 8.
+4. Делать retry с exponential backoff на 429, 5xx и timeout.
+5. Парсить `message.content` как JSON.
+6. Проверять ответ локальными валидаторами.
+7. Немедленно дописывать принятый пример в JSONL.
+8. Записывать rejected ответы и причину отдельно.
+9. В конце дедуплицировать и строить train/valid/test.
+
+Концептуальный цикл:
+
+```text
+specs -> skip completed -> API -> parse -> validate
+                                 |          |
+                                 |          +-> accepted.jsonl
+                                 +------------> rejected.jsonl
+```
+
+Нельзя держать весь результат только в памяти и сохранять в самом конце: генерация должна продолжаться после Ctrl-C или сетевой ошибки.
+
+### Что просим у teacher
+
+Teacher получает тот же контракт, что позже student, плюс требования к качеству:
+
+```text
+Generate exactly one natural NPC line for the supplied resolved game beat.
+Preserve every required fact and avoid every forbidden outcome.
+Do not copy instructions into dialogue.
+Do not speak for the player.
+Return exactly: {"dialogue":"..."}
+```
+
+Teacher не получает полный лор мира. Только NPC card, видимые факты, continuity и текущий beat.
+
+## Локальная валидация
+
+Каждый ответ принимается только если:
+
+- это валидный JSON object;
+- имеется ровно одно поле `dialogue`;
+- `dialogue` — непустая строка;
+- длина не больше 180 символов;
+- отсутствуют переносы, Markdown headers и role labels;
+- присутствуют все `required_terms`;
+- отсутствуют `forbidden_terms`;
+- нет `<think>`, `BEAT:`, `PLAYER:`, `NPC:`;
+- нет дубликата нормализованной реплики;
+- не больше двух предложений.
+
+Часть семантики нельзя надёжно проверить regex. После автоматической проверки:
+
+- вручную просмотреть все 300–500 примеров pilot;
+- затем проверять случайную выборку минимум 5–10% батча;
+- сомнительные классы отдельно прогонять через teacher-review, но не полагаться только на LLM judge.
+
+Rejected ответы сохраняем: они показывают слабые места prompt и распределения данных.
+
+## Размер и разбиение
+
+### Этап 1: pilot
+
+- 300 уникальных specs;
+- 2 варианта на spec;
+- около 600 принятых примеров;
+- ручная проверка;
+- короткое LoRA-обучение;
+- сравнение с baseline.
+
+### Этап 2: рабочий датасет
+
+- 2 000–5 000 принятых примеров;
+- расширение только тех классов, где pilot проигрывает;
+- не генерировать десятки тысяч примеров заранее.
+
+### Split
+
+- train: 80%;
+- valid: 10%;
+- test: 10%;
+- делить по `group`, а не случайно по отдельным репликам;
+- варианты одного spec всегда находятся в одном split;
+- часть имён, чисел и сочетаний traits держать только в test.
+
+Test set не регенерируется после каждого неудачного запуска. Иначе мы начнём оптимизироваться под него.
+
+## Подготовка RX 9070 XT
+
+Хост: x86_64 Linux, RX 9070 XT 16 GB, ROCm уже работает.
+
+Перед обучением проверить PyTorch:
+
+```sh
+python - <<'PY'
+import torch
+print("available:", torch.cuda.is_available())
+print("hip:", torch.version.hip)
+print("device:", torch.cuda.get_device_name(0))
+PY
+```
+
+ROCm использует namespace `torch.cuda`; это нормально.
+
+Создание окружения:
+
+```sh
+python -m venv .venv
+source .venv/bin/activate
+```
+
+PyTorch ставится только способом, рекомендованным для установленной версии ROCm. Обычный `pip install torch` поверх рабочего ROCm-окружения может заменить правильную сборку.
+
+После PyTorch:
+
+```sh
+pip install transformers peft trl datasets accelerate safetensors sentencepiece
+```
+
+`bitsandbytes` не нужен: 1B LoRA в FP16 помещается в 16 GB, а QLoRA только добавит AMD-специфичные проблемы.
+
+## Конфигурация LoRA
+
+Стартовые параметры:
+
+```text
+base model: meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct
+dtype: float16
+LoRA rank: 16
+LoRA alpha: 32
+LoRA dropout: 0.05
+bias: none
+target modules:
+  q_proj, k_proj, v_proj, o_proj,
+  gate_proj, up_proj, down_proj
+max sequence length: 512
+learning rate: 1e-4
+batch size: 8
+gradient accumulation: 2
+epochs: 2
+optimizer: adamw_torch
+packing: true
+completion-only loss: true
+gradient checkpointing: false
+```
+
+Если обучение не помещается или ROCm падает:
+
+1. batch size уменьшить до 4;
+2. затем до 2;
+3. включать gradient checkpointing только после этого.
+
+Не начинать с rank 64, sequence length 4096 или сложных оптимизаторов. Для короткой реплики это лишнее.
+
+## Training stack
+
+Используем:
+
+- `AutoModelForCausalLM` и tokenizer из Transformers;
+- `LoraConfig` из PEFT;
+- `SFTTrainer` и `SFTConfig` из TRL;
+- conversational prompt-completion dataset;
+- `completion_only_loss=True`.
+
+Tokenizer и chat template берутся из официальной Llama 3.2 1B Instruct. Не строим свой ChatML и не обучаем новые special tokens.
+
+Артефакты PEFT:
+
+```text
+artifacts/npc-lora/
+  adapter_config.json
+  adapter_model.safetensors
+  tokenizer files if saved
+```
+
+## Оценка времени
+
+Очень грубо для RX 9070 XT:
+
+- pilot, 600 коротких примеров: несколько минут;
+- 2 000 примеров, 2–3 эпохи: примерно 10–30 минут;
+- 5 000 примеров, 2–3 эпохи: примерно 30–90 минут.
+
+ROCm setup, загрузка модели и первая компиляция kernels могут занять дольше pilot training. После первых 100–200 steps фиксируем фактические tokens/sec и пересчитываем ETA.
+
+## Экспорт отдельного LoRA GGUF
+
+После PEFT training берём актуальный `convert_lora_to_gguf.py` из исходников той же эпохи `llama.cpp`, что используется для runtime:
+
+```sh
+python path/to/llama.cpp/convert_lora_to_gguf.py \
+  --base-model-id meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct \
+  --outtype f16 \
+  --outfile artifacts/npc-lora-f16.gguf \
+  artifacts/npc-lora
+```
+
+Для конвертации нужны `adapter_config.json` и `adapter_model.safetensors`. Полные base weights конвертеру не нужны, но нужны config/tokenizer базы локально или через Hugging Face.
+
+Запуск без merge:
+
+```sh
+llama-server \
+  --model ./llm/model2.gguf \
+  --lora ./artifacts/npc-lora-f16.gguf \
+  --port 8080 \
+  --ctx-size 4096 \
+  --parallel 1 \
+  -ngl 99
+```
+
+Отдельный adapter обычно занимает десятки мегабайт. Runtime всё ещё использует Q5 base model; LoRA не превращает её обратно в FP16.
+
+Merge оставляем на потом, только если отдельный adapter создаёт проблемы с упаковкой или startup.
+
+## Проверка результата
+
+До обучения сохраняем baseline текущей `model2.gguf` на фиксированном test set и seed.
+
+После обучения сравниваем base и base+LoRA по одинаковым входам:
+
+- valid JSON rate;
+- required facts rate;
+- forbidden outcome rate;
+- speaker/player confusion rate;
+- exact number preservation;
+- средняя длина;
+- repetition rate;
+- ручная оценка naturalness.
+
+Минимальная цель pilot:
+
+```text
+valid JSON:              100%
+required facts:          >= 95%
+forbidden outcomes:      <= 2%
+speaker confusion:       <= 2%
+number preservation:     >= 98%
+```
+
+Если LoRA улучшает стиль, но не эти метрики, её не принимаем.
+
+После этого прогоняем живую сцену из текущего Odin POC: insist → low offer → noble threat и отдельный путь полной оплаты.
+
+## Порядок работы
+
+1. Зафиксировать окончательный prompt contract.
+2. Написать generator и deterministic scenario matrix.
+3. Получить и вручную проверить pilot из 600 примеров.
+4. Создать неизменяемый grouped test set.
+5. Записать baseline Llama 3.2 1B.
+6. Обучить LoRA rank 16 на 2 эпохи.
+7. Проверить PEFT adapter до GGUF-конвертации.
+8. Конвертировать adapter в GGUF.
+9. Проверить Q5 base + LoRA в `llama-server`.
+10. Расширять датасет только по измеренным ошибкам.
+
+Не делаем сразу большой датасет, full fine-tune, merge модели, thinking traces, отдельные LoRA на каждого NPC или автоматическую генерацию всего world lore.

mise.toml

@@ -0,0 +1,5 @@
+[tools]
+"llama.cpp" = { version = "latest", prerelease = "true", version_prefix = "b" }
+
+[tasks.serve]
+run = "llama serve --model ./llm/model2.gguf --port 8080 -ngl 99 --ctx-size 16384"

odinfmt.json

@@ -0,0 +1,7 @@
+{
+  "$schema": "https://raw.githubusercontent.com/DanielGavin/ols/master/misc/odinfmt.schema.json",
+  "character_width": 80,
+  "tabs": true,
+  "spaces": 2,
+  "tabs_width": 4
+}

ols.json

@@ -0,0 +1,13 @@
+{
+  "$schema": "https://raw.githubusercontent.com/DanielGavin/ols/master/misc/ols.schema.json",
+  "enable_semantic_tokens": true,
+  "enable_document_symbols": true,
+  "enable_hover": true,
+  "enable_snippets": true,
+  "enable_checker_only_saved": true,
+  "enable_inlay_hints_params": true,
+  "enable_inlay_hints_default_params": true,
+  "enable_inlay_hints_implicit_return": true,
+  "enable_inlay_hints_optional_result": true,
+  "enable_inlay_hints_struct_fields": true
+}

src/main.odin

@@ -0,0 +1,216 @@
+package main
+
+import "base:runtime"
+import c "core:c/libc"
+import "core:bufio"
+import "core:encoding/json"
+import "core:fmt"
+import "core:os"
+import "core:strings"
+import curl "vendor:curl"
+
+API_URL :: "http://localhost:8080/v1/chat/completions"
+
+REQUEST :: `{
+	"messages": [
+		{
+			"role": "system",
+			"content": "Write one short line spoken by the named NPC. Realize BEAT as dialogue. No narration, labels, explanation, player dialogue, or thinking."
+		},
+		{
+			"role": "user",
+			"content": "NPC: Mira, firm innkeeper.\nBEAT: Refuse lodging; the fixed price is eight silver."
+		},
+		{
+			"role": "assistant",
+			"content": "{\"dialogue\":\"Eight silver first, or find another roof.\"}"
+		},
+		{
+			"role": "user",
+			"content": "NPC: Osric, cowardly toll keeper.\nBEAT: Frightened by Duke Harland; waive the toll and permit passage."
+		},
+		{
+			"role": "assistant",
+			"content": "{\"dialogue\":\"No toll for His Grace's people. Go through, quickly.\"}"
+		},
+		{
+			"role": "user",
+			"content": "NPC: Captain Ronald, gruff, corrupt gate guard.\nSCENE: Night at Oakhaven's closed gate.\nBEAT: $BEAT"
+		}
+	],
+	"temperature": 0.3,
+	"top_p": 0.9,
+	"top_k": 40,
+	"max_tokens": 180,
+	"response_format": {
+		"type": "json_schema",
+		"json_schema": {
+			"name": "npc_line",
+			"strict": true,
+			"schema": {
+				"type": "object",
+				"properties": {
+					"dialogue": {
+						"type": "string",
+						"minLength": 1,
+						"maxLength": 140
+					}
+				},
+				"required": ["dialogue"],
+				"additionalProperties": false
+			}
+		}
+	}
+}`
+
+Message :: struct {
+	content: string,
+}
+
+Choice :: struct {
+	message: Message,
+}
+
+Chat_Response :: struct {
+	choices: []Choice,
+}
+
+NPC_Line :: struct {
+	dialogue: string,
+}
+
+write_response :: proc "c" (
+	data: [^]byte,
+	size, count: c.size_t,
+	user_data: rawptr,
+) -> c.size_t {
+	context = runtime.default_context()
+	n := int(size * count)
+	response := cast(^[dynamic]byte)user_data
+	append(response, ..data[:n])
+	return c.size_t(n)
+}
+
+request_dialogue :: proc(headers: ^curl.slist, beat: string) -> (string, bool) {
+	body, allocated := strings.replace_all(REQUEST, "$BEAT", beat)
+	defer if allocated {
+		delete(body)
+	}
+	body_cstr := strings.clone_to_cstring(body)
+	defer delete(body_cstr)
+
+	response := make([dynamic]byte, 0, 1024)
+	defer delete(response)
+
+	handle := curl.easy_init()
+	if handle == nil {
+		return "", false
+	}
+	defer curl.easy_cleanup(handle)
+
+	curl.easy_setopt(handle, .URL, API_URL)
+	curl.easy_setopt(handle, .HTTPHEADER, headers)
+	curl.easy_setopt(handle, .POSTFIELDS, body_cstr)
+	curl.easy_setopt(handle, .POSTFIELDSIZE, c.long(len(body)))
+	curl.easy_setopt(handle, .WRITEFUNCTION, write_response)
+	curl.easy_setopt(handle, .WRITEDATA, &response)
+	curl.easy_setopt(handle, .TIMEOUT, c.long(30))
+
+	result := curl.easy_perform(handle)
+	if result != .E_OK {
+		fmt.eprintfln("curl: %s", curl.easy_strerror(result))
+		return "", false
+	}
+
+	chat: Chat_Response
+	if json.unmarshal(response[:], &chat) != nil || len(chat.choices) == 0 {
+		fmt.eprintfln("server: %s", string(response[:]))
+		return "", false
+	}
+	defer delete(chat.choices)
+	defer delete(chat.choices[0].message.content)
+
+	line: NPC_Line
+	if json.unmarshal_string(chat.choices[0].message.content, &line) != nil {
+		return "", false
+	}
+	return line.dialogue, true
+}
+
+print_menu :: proc() {
+	fmt.println("\n1. Demand passage")
+	fmt.println("2. Offer 20 gold")
+	fmt.println("3. Pay 50 gold")
+	fmt.println("4. Invoke Lady Marwyn")
+	fmt.print("> ")
+}
+
+main :: proc() {
+	if curl.global_init(c.long(curl.GLOBAL_DEFAULT)) != .E_OK {
+		fmt.eprintln("Could not initialize libcurl")
+		return
+	}
+	defer curl.global_cleanup()
+
+	headers := curl.slist_append(nil, "Content-Type: application/json")
+	if headers == nil {
+		fmt.eprintln("Could not create HTTP headers")
+		return
+	}
+	defer curl.slist_free_all(headers)
+
+	reader: bufio.Reader
+	bufio.reader_init(&reader, os.to_reader(os.stdin))
+	defer bufio.reader_destroy(&reader)
+
+	fmt.println("Oakhaven, after dark. Captain Ronald blocks the gate.")
+	if line, ok := request_dialogue(headers, "Keep the gate closed; demand exactly fifty gold before allowing passage."); ok {
+		defer delete(line)
+		fmt.printfln("\nRonald: %s", line)
+	} else {
+		fmt.eprintln("LLM request failed. Is llama-server running on port 8080?")
+		return
+	}
+
+	actions := [4]string{
+		"Open the gate. I don't have time for this.",
+		"Take twenty gold and let me through.",
+		"Fine. Here's your fifty gold.",
+		"Lady Marwyn will hear how you delayed her envoy.",
+	}
+	beats := [4]string{
+		"Keep the gate closed; demand exactly fifty gold before allowing passage.",
+		"Keep the gate closed; reject twenty gold and insist on exactly fifty gold.",
+		"Accept exactly fifty gold, open the gate, and permit passage.",
+		"Permit passage without payment. Claim a misunderstanding because Ronald fears Lady Marwyn.",
+	}
+
+	for {
+		print_menu()
+		input, err := bufio.reader_read_string(&reader, '\n')
+		if err != nil && len(input) == 0 {
+			return
+		}
+		defer delete(input)
+
+		if len(input) == 0 || input[0] < '1' || input[0] > '4' {
+			fmt.println("Choose 1-4.")
+			continue
+		}
+
+		choice := int(input[0] - '1')
+		fmt.printfln("\nYou: %s", actions[choice])
+		line, ok := request_dialogue(headers, beats[choice])
+		if !ok {
+			fmt.eprintln("LLM request failed")
+			continue
+		}
+		fmt.printfln("\nRonald: %s", line)
+		delete(line)
+
+		if choice == 2 || choice == 3 {
+			fmt.println("\nThe gate opens.")
+			return
+		}
+	}
+}