Empathic Templates 是 MOOLLM 的模板实例化方案，核心是用 LLM 理解语义意图，而非只做机械字符串替换。传统模板（Handlebars、Jinja 等）遇到列表需显式循环、格式化需过滤器；empathic 模板则让 LLM 解释槽位，例如 {{appropriate_greeting}} 依上下文生成问候语，{{summarize_order_naturally}} 生成散文式摘要。
主要能力：支持基础槽位 {{variable}}、{{expression}}、{{#if}}、{{#each}}、{{> partial}}；语义槽位 {{describe_X}}、{{summarize_Y}}、{{generate_Z}}、{{appropriate_W}}、{{format_V}}；条件与迭代使用 Empathic Expressions 灵活解释。模板可作 schema：同一 .tmpl 文件兼作人类文档、机器 schema、原型定义与代码生成源，用 # REQUIRED、# OPTIONAL、# COMPUTED、# INHERITED、# ABSTRACT 标记字段要求，并支持“Drop Pattern”省略默认值。注释分元注释（# TEMPLATE:、# INSTRUCTION:、# NOTE:、# TODO: 等，生成时剥离）与具体注释（解释性文字，保留到输出）。模板可前 50 行嗅探元数据与所需上下文。
使用方式：编写 .tmpl 模板并附上下文（如 character_type、setting、tone），由 LLM 解析模板、理解上下文、语义生成内容；可实例化角色、房间、会话日志、buff 等，并据模板生成 Python dataclass 或 JS 类。
适用场景：游戏角色与房间生成、会话日志、代码生成、原型继承。限制：资料未提供具体安装命令、收费、平台与效果数据；实际行为依赖 LLM 与上下文质量。